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        偏最小二乘算法優(yōu)化醒神貼基質(zhì)處方研究

        2012-01-26 09:49:32謝國梁王銳于鶴丹孟永海
        中醫(yī)藥信息 2012年1期
        關(guān)鍵詞:混料藥量處方

        謝國梁,王銳,于鶴丹,孟永海

        (黑龍江中醫(yī)藥大學(xué),黑龍江 哈爾濱 150040)

        醒神貼是將傳統(tǒng)的芳香開竅藥—樟腦、薄荷腦重新包合制備而成的一種新型中藥經(jīng)皮給藥貼劑,具有芳香開竅、清涼散熱、醒腦提神之功效。其基質(zhì)研究的目的主要是考察基質(zhì)處方中保濕劑、膠粘劑、賦形劑等因素對(duì)于藥物載藥量、粘性等各指標(biāo)的影響。原試驗(yàn)是利用正交設(shè)計(jì)和極差分析法確定基質(zhì)成分含量的,但此法考察水平少且并沒有考慮到各因素間為混料制約關(guān)系和存在較多指標(biāo)。本文中擬利用一種新型回歸算法—偏最小二乘(Partial Least-Squares,下簡稱PLS)法[1]對(duì)于混料均勻設(shè)計(jì)下的試驗(yàn)結(jié)果重新建立基質(zhì)成分預(yù)測模型,為進(jìn)一步開展PLS算法在中藥制劑處方領(lǐng)域的應(yīng)用探索做準(zhǔn)備。

        1 試驗(yàn)方法

        1.1 試驗(yàn)因素水平

        醒神貼基質(zhì)中各成分的含量所占比例會(huì)對(duì)指標(biāo)的結(jié)果產(chǎn)生根本影響,所以考察其處方的研究實(shí)際是一種配方配比問題(混料問題),即考察各成分在總處方中所占比例。本文簡化處方組成為下列四個(gè)因素:各保濕劑(甘油)含量x1(%):5-45;含濕量(水比例)x2(%):15-50;膠粘劑(聚丙烯酸鈉)含量x3(%):5-30;賦形劑(高嶺土)含量x0(%):3-20。其中各因素間存在混料制約關(guān)系:x1+x2+x3+x0=100。

        1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

        以測定的初粘力y1(cm)、持粘力y2(秒)、剝離強(qiáng)度y3(秒)、載藥量(mg)作為巴布劑黏附力考察指標(biāo),進(jìn)行優(yōu)化。

        1.3 載藥量方法學(xué)考察

        取去除背襯和防粘層的供試品貼片2.5g,加少量內(nèi)標(biāo)溶液,超聲不少于30min,再用0.45μm微孔濾膜過濾其雜質(zhì),做為供試品溶液。精密稱取萘1g,加無水乙醇置制成2mg/mL的內(nèi)標(biāo)溶液.另取薄荷腦25mg,置于10mL棕色容量瓶中,加內(nèi)標(biāo)溶液定容至刻度.將濾液加內(nèi)標(biāo)溶液定容于10mL容量瓶中,做為對(duì)照溶液。按氣相色譜法(中國藥典2010年版一部)色譜柱PEG-20M填充鋼柱,柱溫為135℃,進(jìn)樣口溫度為220℃,F(xiàn)ID 檢測器,220℃,進(jìn)樣量 2.0μL。經(jīng)空白試驗(yàn)、精密度試驗(yàn)、重復(fù)性試驗(yàn)等方法學(xué)考察合格后測定其載藥量。

        1.4 試驗(yàn)設(shè)計(jì)和結(jié)果

        由于醒神貼基質(zhì)成分間存在有混料制約關(guān)系,即x1+x2+x3+x0=100。且各因素上下限間的水平數(shù)較多,因此此處采用帶上下限的混料均勻設(shè)計(jì)方法進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì),在均勻設(shè)計(jì)表U11(115)基礎(chǔ)上安排的試驗(yàn)方案[2]和制備結(jié)果如表1。

        2 結(jié)果分析

        對(duì)于表1的混料均勻設(shè)計(jì)結(jié)果通過SAS統(tǒng)計(jì)軟件建立初粘力y1的PLS預(yù)測二次回歸模型[3](選擇3個(gè) PLS 成分因子):y1=6.2409+0.0072x1+0.0005x2+0.0580x3+0.0002 x12+0.0001x1x2+0.0017x1x3+5×10-5x2

        2+0.0017x2x3+0.0017 x32(x0由x0=100-x1-x2-x3確定),再利用 lingo優(yōu)化軟件對(duì)方程優(yōu)化[4],求得當(dāng)保濕劑 x1=45(%),含濕量x2=22(%),膠粘劑x3=30(%),賦形劑x0=3(%)時(shí),初粘力最優(yōu)值 y1max=13.79。

        表1 帶上下限的混料均勻設(shè)計(jì)結(jié)果

        同理,持粘力 PLS模型 y2=8.7554+0.0069x1-0.0403x2+0.0357x3+0.0001 x12-0.0013x1x2+0.0014x x-0.0006 x2+3 × 10-5x x+0.0009 x2,

        132233當(dāng) x1=45(%),x2=15(%),x3=30(%),x0=10(%)時(shí),最優(yōu)值 y2max=11.44。

        剝離強(qiáng)度 PLS模型:y3=15.3137+0.0161x1+0.0179x2+0.1887x3+0.0004 x12+0.0008x1x2+0.0052x x+0.0004 x2+0.0058x x+0.0055 x2,

        132233當(dāng) x1=17(%),x2=50(%),x3=30(%),x0=3(%)時(shí),最優(yōu)值 y3max=40.24。

        載藥量 PLS模型:y4=0.2932+0.0150x1+0.0242x2+0.0285x3+0.0003 x12+0.0012x1x2+0.0008x1x3+0.0004 x22+0.0014x2x3+0.0009 x32,當(dāng)x1=17(%),x2=50(%),x3=30(%),x0=3(%)時(shí),最優(yōu)值 y4max=8.04。

        此時(shí)建立的回歸方程預(yù)測殘差平方和SPress,3=4.5976最小,可解釋的自變量集變差的百分比達(dá)到98.49%,可解釋因變量集變差的百分比達(dá)到80.36%,建立的PLS回歸方程很好。

        為確定綜合最佳配方,通過最小二乘法建立多目標(biāo)決策模型[4]:minQ= ∑λi(yi- yimax)2,其中 λi為各指標(biāo)的權(quán)重,這里認(rèn)為四種指標(biāo)的重要程度是一樣的,所以權(quán)重均為0.25,minQ=0.25(y1-13.79)2+0.25(y2- 11.44)2+0.25(y3- 40.24)2+0.25(y4-8.04)2,通過lingo軟件求出對(duì)該模型優(yōu)化得到的最優(yōu)配方為:當(dāng)醒神貼基質(zhì)中保濕劑含量為45%,含濕量含量為22%,膠粘劑含量為30%,賦型劑含量為3%時(shí),綜合貼劑的最優(yōu)預(yù)測值為初粘力為13.79cm,持粘力為10.60s,剝離強(qiáng)度為39.69s,載藥量為7.16mg。

        分別按照醒神貼基質(zhì)處方成分,制備3批樣品,各測定四項(xiàng)指標(biāo)的平均值與原有正交設(shè)計(jì)方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較研究,結(jié)果如表2所示。

        從結(jié)果上看四項(xiàng)指標(biāo)的實(shí)測值與預(yù)測值的相對(duì)誤差均在5%之內(nèi),各指標(biāo)值與原有正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果相比均有較大提高,可見 PLS法選出的基質(zhì)處方成分更優(yōu)。

        表2 對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果

        3 討論

        原有醒神貼基質(zhì)的正交設(shè)計(jì)和極差分析方法存在考察水平少的缺陷,且并沒有充分考慮到基質(zhì)各因素間的含量實(shí)際是一種帶約束條件混料問題,而若選用均勻設(shè)計(jì)等其它需要回歸建模的設(shè)計(jì)方法時(shí),由于基質(zhì)中初粘力、持粘力、剝離強(qiáng)度和載藥量間存在的含量和為100%的制約條件,因此存在著嚴(yán)重的共線性[6]。普通的多元回歸分析結(jié)果會(huì)存在結(jié)論不穩(wěn)定、由顯著性檢驗(yàn)建立的回歸模型可能與專業(yè)結(jié)果不吻合的缺點(diǎn),如在本文中若對(duì)于表1建立指標(biāo)初粘力y1對(duì)于基質(zhì)各成分的普通的一次或二次回歸方程,會(huì)注意到僅x3膠粘劑一項(xiàng)是顯著的(P<0.05),而這顯然不符合醒神貼基質(zhì)中各成分是不能隨意去掉的要求(其他各指標(biāo)分析類似),而且建立的各回歸方程彼此間是孤立的,并不能充分利用各指標(biāo)和各因素之間的相關(guān)信息,故本文探索了近年來發(fā)展的PLS算法進(jìn)行優(yōu)化醒神貼基質(zhì)處方研究。

        PLS算法是在普通多元回歸的基礎(chǔ)上加入主成分分析、典型相關(guān)分析的提取成分思想,有效地提取對(duì)系統(tǒng)解釋性最強(qiáng)的綜合信息,可最大限度的利用因變量集X和自變量集Y信息,并使得自變量集和因變量集信息達(dá)到最大相關(guān),整體性更強(qiáng),特別適用于本實(shí)驗(yàn)中的基質(zhì)間的各成分具備約束條件和多因素多指標(biāo)的研究,結(jié)果預(yù)測更準(zhǔn)確,更符合專業(yè)結(jié)果。本文成果將為后續(xù)研究打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),而PLS回歸分析建模技術(shù)的運(yùn)用亦將為其他中藥處方研究提供有益的參考和技術(shù)支持。

        [1]王惠文.偏最小二乘回歸方法及其應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2000:30 -88.

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        [3]秦浩,林志娟.偏最小二乘回歸原理、分析步驟及程序[J].?dāng)?shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志,2007,20(4):450 -451.

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        [5]韓漢鵬.偏最小二乘法在回歸設(shè)計(jì)多因變量建模中的應(yīng)用及其優(yōu)化[M].?dāng)?shù)理統(tǒng)計(jì)與管理,2007,27(2):303-307.

        [6]何曉群.現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析方法與應(yīng)用[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2007:173 -185.

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