近紅外光譜儀檢測羅紅霉素膠囊等樣品出現的假陽性現象及原因分析

牟曉博，魯金鳳

（吉林市食品藥品檢驗所，吉林 吉林 132001）

0 引言

近紅外光譜儀是藥品檢測車上的核心儀器，目前可以對400多種藥品進行定性或定量分析。該儀器的優點是被測樣品預處理非常簡單或無需預處理，而且每檢測一份樣品的時間不到3分鐘，十分方便快捷。我們利用該儀器對492批樣品進行了檢測，在打擊藥品生產經營中的不法行為的同時，節省了大量的人力和物力[1]。在一年來的檢測過程中，我們發現，個別品種出現近紅外光譜儀的檢測結果與實驗室檢測結果不符的現象，考慮這幾種藥品的近紅外光譜模型可能存在某些不足，現將我們遇到的這幾種藥品分述如下，以期共同探討。

1 大部分結果是正確的，僅有個別樣品出現假陽性

由于近紅外光譜圖[3]包含了樣品的活性成分、輔料、工藝、包裝材料等多方面的信息，影響因素很多，又可能把相對較多的合格樣品誤判為不合格，因此，即便是選擇了一個最合適的閾值，也難免會有個別的樣品的光譜圖大于閾值，卻又是該品種的合格樣品。此外，還有代表性樣品的收集問題，在我國，同一種藥品可能有數十甚至上百個不同的生產廠家以相同或不同的工藝在生產，建立模型的實驗室很難將每一個品種的代表性樣品都收集齊全，因此，模型本身有可能存在著不能含蓋所有該品種的特征信息的缺欠。阿莫西林膠囊和芬布芬片的假陽性結果可能就屬于此類情況。

1.1 有關藥品列表

見表1。

1.2 原因分析

近紅外光譜[2]模型的建立是收集不同廠家，不同工藝的樣品，采集近紅外光譜圖，計算平均光譜，再分別計算每張光譜圖到平均光譜的距離，通過計算確定一個合理的距離作為評判是否為該種藥品的閾值。如果閾值設定的比較寬，則合格樣品被誤判為不合格的幾率會很小，但有可能使部分不合格的樣品被誤判為合格；反之，如果閾值設定的比較窄，

2 所有近紅外檢測結果與實驗室結果均不符

無論是來自不同廠家還是同一廠家的不同批號，做近紅外光譜檢測均顯示“未通過”，而經實驗室檢驗則均為合格產品。考慮其原因是它們的模型存在較大的問題，這可能與以下三個方面原因有關：第一，近紅外光譜本身具有譜帶寬、重疊較嚴重、而且吸收信號弱等缺點。因此，建立的模型易受樣品物性或周圍環境的影響,若無謹慎規則,較難取得穩健的模型。第二，近紅外光譜圖用常規方法解析困難，需化學計量學的大力協助，由于算法的局限性，使得一些近紅外圖譜差異較大，但譜圖滿足一定數字關系的物質被錯誤識別。第三，樣品來源、種類、工藝等方面的影響因素更加復雜，造成模型的分辨能力不夠，對一些近紅外譜圖差異較小的物質不能被正確識別。

表1 藥品檢測結果

3 受包裝材料影響較大的樣品

3.1 有關藥品列表

見表2。

3.2 分析原因

從上述列表中可以看到，江蘇黃河藥業股份有限公司生產的批號為060828和060819兩批羅紅霉素膠囊經實驗室檢驗結果均為不合格藥品，但是帶鋁塑包裝做近紅外光譜[4]檢測時，結果為“通過”；但只做其內容物的近紅外光譜檢測，則結果為“未通過”。這說明某些廠家所使用的包裝材料會影響到近紅外光譜儀的正確判斷。正常情況下，近紅外光譜可以不破壞鋁塑包裝便正確檢測樣品，其模型本身就包含了包裝材料的信息，這是紅外光譜的一大優勢，但是，我國藥品的包裝材料來源很復雜，生產廠家也非常多，因此建立準確的模型難度較大，可能會出現包裝材料影響實驗結果的現象。

4 討論

現代近紅外光譜（NIR）分析技術[5]是近年來分析化學領域迅猛發展的高新分析技術，越來越引起國內外分析專家的注目，被應用到化工、食品、紡織、藥品以及臨床醫學等各個領域，但這樣大面積、多品種的應用近紅外光譜儀對藥品進行定性或定量分析在國際上尚屬首創，眾多模型的驗證與調整也還在進行中。以上出現誤判的樣品總共有22批次，占檢驗總數的5%。藥品檢測車的工作思路就是“掌握信息、快速篩查、靶向抽樣、目標檢驗”，它的檢驗結果并不作為最終結果，而只是完成一個初篩，以在加大對藥品制假售假的打擊力度的同時節省大量的人力、物力和財力，因此，這樣的假陽性率還是令人比較滿意的。目前NIR已成為美國分析化學家協會(Association of Official Analytical Chemists, AOAC)一種標準分析方法應用于藥品檢測中[6]。儀器生產商和藥物分析專家的合作開發已使美國食品藥品監督管理局（FDA）、歐洲和加拿大藥物管理局正式研究用近紅外光譜分析技術取代繁瑣費時的常規分析方法的可行性，部分測試項目已被FDA批準為標準方法。美國藥典（United States Pharmacopia, USP）(第25版)最近已在附錄中增補近紅外分析方法[7]。近紅外光譜分析技術[8]在藥品分析及生產質量控制領域的研究與應用已經越來越廣泛和深入，也將在維護人民用藥安全有效的工作中發揮越來越大的作用。

表2 藥品檢測結果

[1] 胡昌勤.當代中國近紅外光譜技術--全國第一屆近紅外光譜學術會議論文集,20061028.

[2] 楊輝華,雒志超,蔣淑潔,等. 稀疏降噪自編碼算法用于近紅外光譜鑒別真假藥的研究[J]. 光譜學與光譜分析,2016,36(09):2774-2779.

[3] 馮華東. 近紅外光譜分析技術用于酒石酸美托洛爾片廠家快速鑒別的研究[D].山東大學,2014.

[4] 王夢雷,張雪峰. 運用近紅外光譜法建立羅紅霉素膠囊一致性檢驗模型的研究[J]. 中國當代醫藥,2012,19(23):96-97.

[5] 余道宏. 近紅外光譜技術對上市藥品質量控制的應用研究[D].湖北中醫藥大學,2014.

[6] Report Group. Official Methods of Analysis (AOAC), 1990, 1:553.

[7] 肖玥,熊峻,黃淵帥. 羅紅霉素采用近紅外光譜法快速分析藥物中兩種主要成分[J]. 中國繼續醫學教育,2017,9(16):190-192.

[8] 張學博,尹利輝. 近紅外光譜峰谷相關系數法的研究與驗證初探[J]. 中國藥師,2013,16(10):1540-1544.