近紅外光譜快速鑒別不同廠家小柴胡顆粒研究*

梁華倫，譚昌成，江秀娟，肖雪妍，徐萬幫,

（1.廣東省中醫院，廣東 廣州 510120；2.廣東省藥品檢驗所，廣東 廣州 510163；3.廣州市海珠區食品藥品檢驗所，廣東 廣州 510100）

近紅外光譜技術是近年來廣泛應用于生產過程的質量監控、成品的放行檢驗及真偽鑒別的新型技術[1-2]。該技術利用有機化學物質在近紅外譜區內的光學特性快速測定物質化學組分含量，可以直接對樣品進行測定，樣品處理方法簡單，具有操作簡便、無損、快速、無需試劑等優點，可用于藥品來源的質量控制、生產過程的質量控制及上市后監控，其應用前景廣闊，在藥品監控方面發揮著越來越重要的作用[3-4]。

小柴胡湯源自《傷寒論》，為張仲景的代表方劑。目前，我國市面有多個廠家生產的小柴胡顆粒在流通，暫未見小柴胡顆粒的近紅外模型報道，為更好辨別各廠家的小柴胡顆粒，本研究對小柴胡顆粒近紅外模型進行探索，參考近紅外一致性評價的基本原理，根據不同廠家分別建立一致性檢驗模型。選取其中小柴胡顆粒市場抽樣最多的生產廠家的樣品為建模基礎，建立小柴胡的近紅外模型。基于小柴胡顆粒成分復雜，特征吸收峰不明顯，故采用漫反射技術，依據“一廠一品一規”的研究思路，通過比較待測樣品光譜與參考光譜的異同，可判斷是否來自同一廠家。

1 儀器與試藥

1.1 試藥本試驗共收集到28個廠家不同規格的312批小柴胡顆粒樣品：廣州白云山光華制藥股份有限公司（樣品共24批，分別是無糖型9批次，有糖型15批次，以下簡稱廣州光華）；四川逢春制藥有限公司（樣品共63批，全部為有糖型，以下簡稱四川逢春）；云南白藥集團股份有限公司（樣品共34批，以下簡稱云南白藥）及其他廠家小柴胡顆粒。

1.2 主要儀器Matrix-F型傅里葉變換近紅外光譜儀（德國Bruker公司）；銦鎵砷（InGaAs）檢測器及漫反射裝置（德國Bruker公司）。

2 方法與結果

2.1 樣品處理每批樣品隨機取5包，混勻，過2號藥典標準篩，取適量粉末置于漫反射杯中，均勻平鋪。

2.2 光譜采集與參數采用積分球漫反射系統，以空氣為參比，采用球積分模式掃描，扣除背景采集近紅外光譜[5]。分辨率：8 cm-1；背景掃描次數：32次；樣品掃描次數：32次；掃描范圍：12 000~4 000 cm-1。記錄測試時的溫度為23℃，相對濕度為63%。所采集的原始光譜作為建模光譜及測試光譜。每個樣品測量2次。

2.3 小柴胡顆粒近紅外光譜圖測定按照“2.1”和“2.2”的實驗步驟，隨機抽取部分云南白藥生產的小柴胡顆粒為樣品進行測定，典型的近紅外圖譜見圖1。

圖1 小柴胡顆粒（有糖型）近紅外光譜圖（云南白藥）

2.4 小柴胡顆粒一致性評價模型建立方法與結果

2.4.1 建模的參數與方法 嘗試用OPUS軟件的一致性檢驗法建模[6]，用于比較未知光譜與建立的小柴胡顆粒參考光譜是否具有一致性。本研究采用一階導數+矢量歸一法等方法；選擇波數范圍：4 246.7~5 002.7 cm-1、5 596.7~6 900.4 cm-1和7 498.2~9 002.5 cm-1。依據上述參數，再根據實際調整CI值（Conformity Index），建立小柴胡顆粒一致性模型。

2.4.2 小柴胡顆粒（有糖型）（廣州光華）一致性模型的建立 參照建模的參數與方法，再根據實際調整CI值，獲得廣州光華生產的小柴胡顆粒（有糖型）一致性模型。此次國家評價性抽樣所得廣州光華樣品15批，選擇一半作為參考光譜，一半為驗證光譜，樣品圖譜經過對CI值調整，一致性模型中的所有圖譜處理后CI值均落在5.1的范圍內。（見圖2）

圖2 廣州光華小柴胡顆粒（有糖型）一致性評價模型

2.4.3 四川逢春生產小柴胡顆粒（有糖型）一致性模型的建立 參照“2.4.1”項建模的參數與方法，參考廣州光華小柴胡顆粒（有糖型）一致性模型的參數和預處理方式，建立四川逢春小柴胡顆粒（有糖型）一致性模型。依據廣州光華小柴胡顆粒（有糖型）建模原理，再根據實際調整CI值，獲得四川逢春小柴胡顆粒（有糖型）一致性模型。此次國家評價性抽樣所得四川逢春樣品63批，樣品圖譜經過對CI值調整，并對所有圖譜處理后CI值均落在4.6的范圍內。（見圖3）

圖3 四川逢春小柴胡顆粒（有糖型）一致性模型

2.4.4 云南白藥小柴胡顆粒（有糖型）一致性模型的建立 參照“2.4.1”項建模的參數與方法，參照廣州光華和四川逢春小柴胡顆粒（有糖型）一致性模型的參數和預處理方式，建立云南白藥小柴胡顆粒（有糖型）一致性模型。依據廣州光華小柴胡顆粒（有糖型）建模原理，再根據實際調整CI值，獲得云南白藥生產的小柴胡顆粒（有糖型）一致性模型。此次國家評價性抽樣所得云南白藥樣品34批，樣品圖譜經過對CI值調整，并對所有圖譜處理后CI值均落在3.5的范圍內。（見圖4）

圖4 云南白藥小柴胡顆粒（有糖型）一致性模型

2.5 一致性驗證結果考察所建立的各個廠家小柴胡顆粒近紅外一致性評價模型與幾個主流廠家的近紅外光譜的異同，在同樣的實驗條件下掃描其他廠家近紅外圖譜。合并建立一個一致性模型，采用OPUS軟件的一致性檢驗法，并與其他幾個主流廠家進行對比驗證。結果表明建立的各廠家一致性模型均能有效識別不同廠家的小柴胡顆粒，區分度良好。（見圖5~7）

圖5 廣州光華與其主流廠家驗證圖

圖6 四川逢春小柴胡顆粒（有糖型）與其主流廠家驗證圖

圖7 云南白藥小柴胡顆粒（有糖型）與其主流廠家驗證圖

3 討 論

本實驗根據小柴胡顆粒近紅外圖譜的特征，在波長選擇時避開7 100～7 500 cm-1，5 000～5 500 cm-1波數處的水峰，在Interactive Region Selection中觀察光譜的差異，選擇光譜差異較大處的譜段作為建模的譜段。

本實驗建立了廣州光華、云南白藥、四川逢春等市場主流廠家小柴胡顆粒的近紅外一致性檢驗模型，快速鑒別了各廠家生產的小柴胡顆粒，充分發揮了一致性模型快速檢測的優點，將行政監督和技術檢驗有機結合為一體，并能進一步節約市場監管成本，為監督管理部門對小柴胡顆粒真偽鑒別提供了強有力的技術支撐，為我國多廠家同一品種鑒別提供思路，對藥品的一致性評價有很好的參考意義。

近紅外光譜技術在藥品檢測方面廣泛應用，涵蓋了從原材料供應到生產全過程乃至上市后的監督檢驗，該技術具備定性及定量的系統功能，已應用于藥監系統快檢車的藥品快速檢驗。但由于其建模需要樣品量大、影響測定結果的關鍵因素多、靈敏度較低（要求檢測物質的含量＞1%）等因素的影響，近紅外技術的應用受到一定的局限。需要廣大研究機構及人員加大投入，組建行業建模中心，培養更多的專業人才；同時，需要在更高的層面引導更多的藥品生產企業將技術應用于生產實踐中，相信未來近紅外光譜技術必將具有更廣闊的應用前景[7-10]。

目前，在我國市面流通的中藥材存在多個產地、多來源、質量參差不齊等現狀，很多中成藥、西藥有著一個品種多個廠家的情況，如何引進近紅外光譜技術對中藥飲片、中成藥、西藥等各同類產品的一致性評價，這將有廣闊的應用前景[11-15]。

本實驗建立了廣州光華、云南白藥、四川逢春等市場主流廠家小柴胡顆粒的近紅外光譜一致性檢驗模型，并可以準確快速地區別不同廠家生產的小柴胡顆粒，方法具有一定的專屬性。近紅外光譜是一種快速、簡便、準確的分析技術，可用于藥品快速檢測[7-9]。