李臣貴， 胡育筑

(1.中國(guó)藥科大學(xué)分析化學(xué)教研室，江蘇南京210009;2.藥物質(zhì)量與安全預(yù)警教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京210009)

近紅外(NIR)光譜是指波長(zhǎng)介于780～2 500 nm(12 000～4 000 cm－1)的電磁波譜，對(duì)物質(zhì)的穿透能力較強(qiáng)。其用于測(cè)試分析時(shí)，所測(cè)樣品無需預(yù)處理，且不需消耗化學(xué)試劑，對(duì)環(huán)境無污染，具有非破壞、快速及環(huán)保等特點(diǎn)［1］，在環(huán)境保護(hù)［2，3］、農(nóng)業(yè)［4］、醫(yī)藥［5，6］、煙草［7，8］等領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。

頭孢類抗生素是對(duì)冠頭孢菌生成的天然頭孢菌

［接受日期］2010-05-13素再行半合成而得到的一類抗生素，具有抗菌譜廣、副作用小、抗菌作用強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，深受臨床醫(yī)生的青睞［9］。目前，頭孢類藥物的檢測(cè)主要采用液相色譜與紅外光譜相結(jié)合的方法，該方法準(zhǔn)確度高、可靠性強(qiáng)，但存在檢測(cè)周期長(zhǎng)、所用化學(xué)試劑污染環(huán)境及易破壞樣品等缺陷。本文采用NIR光譜與化學(xué)計(jì)量學(xué)相結(jié)合的方法，建立了頭孢類藥物的NIR識(shí)別模型，可無需化學(xué)試劑和復(fù)雜的樣品前處理而快速方便地實(shí)現(xiàn)對(duì)頭孢類藥物的無損鑒別分析。

1 儀器與試藥

Matrix-F型傅立葉變換近紅外光譜儀(德國(guó)Bruker公司)，配有IN26-1型采樣光纖、銦鎵砷(In-GaAs)檢測(cè)器和OPUS6.5光譜分析軟件;XP205型電子分析天平(瑞士梅特勒－托利多公司);YC-D207型超聲波加濕器(北京亞都室內(nèi)環(huán)保科技有限公司)。

頭孢類原料藥樣品，共8個(gè)品種104批次，包括頭孢氨芐(TBANB)14批、頭孢呋辛酯(TBFXZH)12批、頭孢克洛(TBKL)12批、頭孢硫脒(TBLM)14批、頭孢曲松鈉(TBQSNa)12批、頭孢他定(TBTD) 14批、頭孢他美酯(TBTMZH)13批和頭孢西丁鈉(TBXDNa)13批，均由揚(yáng)子江藥業(yè)集團(tuán)提供，2006～2009年生產(chǎn)。每個(gè)品種隨機(jī)抽取5批用于檢驗(yàn)，剩余樣品用于建模。

2 方法

不破壞樣品包裝，用光纖探頭直接抵住聚乙烯包裝袋，采集樣品NIR漫反射光譜。采集條件:掃描范圍為12 000～4 000 cm－1，分辨率為8 cm－1，掃描累積次數(shù)為32次。

3 結(jié)果與討論

3.1 建模譜段的選擇

按“方法”項(xiàng)下采集空白包裝袋和頭孢類原料藥樣品的NIR漫反射光譜圖(見圖1)。由圖1a可見，空白包裝袋在9 500 cm－1波數(shù)以上和4 500 cm－1波數(shù)以下處吸收值(A)較大;而由圖1b可見，頭孢類原料藥的特征吸收峰主要在9 200 cm－1波數(shù)以下。故選擇波數(shù)9 200～4 500 cm－1處作為NIR建模譜段。

圖1 空白包裝袋和頭孢類原料藥的NIR譜圖Figure 1 NIR spectrum of polyethylene package and cephalosporins

3.2 光譜預(yù)處理方法的選擇

頭孢類原料藥多為白色結(jié)晶性粉末，樣品性質(zhì)比較均一，其對(duì)NIR光譜的影響主要來源于顆粒不均勻而產(chǎn)生的光散射。研究表明，矢量歸一化法可較好地消除粒徑不均勻?qū)庾V的影響，而導(dǎo)數(shù)光譜能夠消除基線漂移，提高重疊峰的分辨率［10］。因此，分別采用矢量歸一化(VN)、一階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一化(1FD+VN)和二階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一化(2FD+VN)等方法預(yù)處理樣品光譜，并對(duì)其中導(dǎo)數(shù)光譜進(jìn)行9點(diǎn)平滑處理，結(jié)果見圖2。

由圖2可見，經(jīng)預(yù)處理的樣品光譜消除了基線漂移，降低了背景及噪聲干擾，增加了重疊峰的分辨率，提高了信噪比，增強(qiáng)了光譜特征。

圖2 預(yù)處理后的樣品NIR譜圖Figure 2 The pre-processed NIR spectrum of the samples

3.3 異常光譜的檢出

采用單個(gè)光譜和平均光譜間的馬氏距離與限定值進(jìn)行比較，檢出異常光譜。限定值計(jì)算公式為:

其中，Rank為階數(shù)即主成分維數(shù)，M為建模樣品數(shù)，F(xiàn)actor為因子數(shù)(2～10，因頭孢類原料藥性質(zhì)比較均一，故本文選擇2)。若光譜與平均光譜間的距離大于限定值，則被認(rèn)定是異常光譜，不參與建模，反之亦然。由此，對(duì)參與建模的光譜進(jìn)行篩選。結(jié)果發(fā)現(xiàn)TBQSNa中有一光譜與平均光譜間的距離大于限定值，故剔除，采用剩余光譜建模。

3.4 模型的建立及優(yōu)化

對(duì)譜圖進(jìn)行預(yù)處理并檢出異常光譜后，結(jié)合NIR分析軟件建立樣品的NIR鑒別模型，建模結(jié)果見表1。

由表1可見，僅經(jīng)VN處理后，部分樣品譜圖間分辨率小于2，而經(jīng)1FD+VN和2FD+VN處理后，所有樣品譜圖分辨率均大于2。且因求導(dǎo)級(jí)數(shù)增高會(huì)增加計(jì)算量，降低譜圖的信噪比，故優(yōu)選1FD+VN預(yù)處理方法建立頭孢類原料藥的 NIR鑒別模型。

3.5 模型的適用性檢驗(yàn)

3.5.1 準(zhǔn)確性 模型建立后，需要用外部驗(yàn)證的方法對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，進(jìn)一步確定模型的準(zhǔn)確性。利用未參加建模的獨(dú)立驗(yàn)證集進(jìn)行檢驗(yàn)，取8種頭孢類原料藥各5批次樣品采集其NIR光譜并帶入已建立的模型檢驗(yàn)，各樣品光譜驗(yàn)證的匹配值見表2。

表1 建模結(jié)果Table1 Themodeling result

由表2可見，所有樣品光譜驗(yàn)證的匹配值均小于模型中對(duì)應(yīng)組的閾值，各樣品均能被準(zhǔn)確判定，證明所建模型的準(zhǔn)確性良好。

3.5.2 專屬性 取譜圖分辨率最小的兩種樣品TBANB和TBXDNa，分別以不同的比例混合，采集其光譜帶入模型檢驗(yàn)，結(jié)果見表3。

表3 專屬性驗(yàn)證匹配值Table3 Thematch values of specificity test

由表3可見，當(dāng)TBANB中TBXDNa的比例超過5%或者TBXDNa中TBANB的比例超過8%時(shí)即可被檢出，證明所建模型的專屬性良好。

3.5.3 耐用性 為檢驗(yàn)當(dāng)環(huán)境改變時(shí)模型的適用能力，取模型中閾值最大的樣品TBXDNa，分別在不同的溫度、濕度條件下，由不同的操作人員采集其光譜并帶入模型檢驗(yàn)，并以匹配值的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差(RSD)判斷模型的耐用性，結(jié)果測(cè)得RSD為0.9% (n=9)，證明所建模型的耐用性良好。

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