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        SAS軟件在6種溶出模型選擇中的應(yīng)用*

        2012-12-12 01:08:56陳天朝趙新紅康冰亞
        中醫(yī)研究 2012年4期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)處理殘差乘法

        陳天朝,趙新紅,康冰亞

        (1.河南中醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院中藥制劑三級(jí)實(shí)驗(yàn)室,河南鄭州 450000;2.河南中醫(yī)學(xué)院,河南鄭州 450008)

        溶出度作為體外藥劑學(xué)評(píng)價(jià)的重要內(nèi)容之一,已經(jīng)被各國(guó)法定標(biāo)準(zhǔn)收載。對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理,特別是溶出模型的擬合與選擇、參數(shù)估算等往往涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算,同時(shí)藥物體外溶出情況受到劑型、輔料等因素影響較大,應(yīng)用某一溶出模型難以真實(shí)反映藥物的溶出情況。因此,如何選擇正確的數(shù)據(jù)處理方式并對(duì)溶出模型進(jìn)行擬合及優(yōu)選顯得意義重大。筆者以物料性質(zhì)與溶出度關(guān)系研究中水丸中阿魏酸鈉溶出數(shù)據(jù)為載體,借助統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)軟件(statistical analysis system,SAS)對(duì) Weibull模型等6種溶出模型進(jìn)行非線(xiàn)性擬合及優(yōu)選,為藥學(xué)工作者進(jìn)行溶出數(shù)據(jù)處理及分析提供參考。

        1 藥品與儀器

        水丸,自制;ZRS-8C型智能溶出試驗(yàn)儀,天津大學(xué)無(wú)線(xiàn)電廠產(chǎn)品;LC-10ATVP型高效液相色譜儀,日本島津公司產(chǎn)品;SAS軟件,SAS Institute Inc產(chǎn)品。溶出數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

        表1 水丸中阿魏酸鈉在不同時(shí)間的累積溶出百分比

        2 方法與結(jié)果

        2.1 溶出模型選擇

        選擇常用的6種溶出模型進(jìn)行擬合,公式如下[1]:①零級(jí)速率模型:Y=k(t-a)(Y為累積溶出率,k為常數(shù),a為溶出時(shí)滯值,下同);②一級(jí)速率模型:Y=1-e-k(t-a);③Higuchi模型:Y= k(ta)1/2;④Hixson-Crowell模型:Y=k(t-a)3;⑤Ritger-Peppas模型:Y=k(t-a)n;⑥Weibull模型:Y=1-e-b(t-a)m(b為尺度參數(shù),m為形狀參數(shù))。

        2.2 SAS擬合溶出模型程序

        選擇Levenberg-Marquardt法作為非線(xiàn)性最小二乘法的迭代算法,借助SAS軟件強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力,通過(guò)自編SAS程序完成溶出模型擬合。以擬合Weibull溶出模型為例編寫(xiě)如下程序:

        2.3 溶出模型擬合效果圖

        繪制溶出實(shí)驗(yàn)實(shí)測(cè)值與SAS軟件擬合的6種溶出模型繪制散點(diǎn)圖及擬合曲線(xiàn)圖,通過(guò)比較擬合曲線(xiàn)圖可知,Weibull模型、零級(jí)速率模型、一級(jí)速率模型模型的擬合效果較好,結(jié)果見(jiàn)圖1。

        圖1 6種溶出曲線(xiàn)及實(shí)測(cè)值散點(diǎn)圖

        2.4 溶出模型擬合評(píng)價(jià)指標(biāo)

        為了進(jìn)一步確定最佳溶出模型,選擇決定系數(shù)(determining coefficient,R2)、誤差平方和(error sum of squares,SSE)、赤池信息準(zhǔn)則(akaike’s information criterion,AIC)、擬合平均絕對(duì)誤差(the mean absolute error of fitting,MAEF)、擬合平均絕對(duì)百分比誤差(the mean absolute percentage error of fitting,MAPEF)、校正均方根誤差(root mean square error of calibration,RMSEC)等指標(biāo)對(duì)溶出模型擬合效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。

        2.5 溶出模型擬合結(jié)果比較

        通過(guò)上述自編SAS程序來(lái)實(shí)現(xiàn)6種溶出模型擬合,并計(jì)算2.3項(xiàng)下各擬合評(píng)價(jià)指標(biāo),根據(jù)R2越接近于1,SSE、AIC、MAEF、MAPEF、RMSEC 值愈小擬合效果越佳的原則來(lái)判斷最優(yōu)模型,結(jié)果顯示了Weibull模型的 R2最接近于 1,同時(shí) SSE、AIC、MAEF、MAPEF、RMSEC值在6個(gè)溶出模型中均為最小值,從而確定Weibull模型為最佳溶出模型,結(jié)果見(jiàn)表2。

        2.6 Weibull模型擬合殘差分析

        通過(guò)自編 SAS程序來(lái)實(shí)現(xiàn)殘差分析[2],其中SAS程序中y為實(shí)測(cè)值,y1為按照擬合的Weibull模型計(jì)算的估算值,residual為殘差,程序如下:

        表2 6種溶出模型擬合效果比較

        根據(jù)自編的程序獲得以因變量的擬合值為橫坐標(biāo)的殘差圖,由殘差圖可知圖中各點(diǎn)圍繞著殘差等于0的直線(xiàn)上下隨機(jī)分布,并且圖中各點(diǎn)整體未呈現(xiàn)出明顯的趨勢(shì),故Weibull模型對(duì)觀測(cè)值的擬合是良好的,進(jìn)一步從殘差分析的角度驗(yàn)證了Weibull模型為最佳溶出模型,結(jié)果見(jiàn)圖2。

        圖2 Weibull模型擬合溶出模型的殘差圖

        3 討論

        3.1 溶出模型選擇的重要性

        藥物的溶出是一個(gè)極其復(fù)雜的過(guò)程。將各種緩控制劑、靶向制劑等新制劑千篇一律地采用單一模型進(jìn)行擬合顯然不夠妥當(dāng)。有學(xué)者[3]采用多項(xiàng)式方程作為溶出模型進(jìn)行了新的探索。對(duì)于溶出模型的選擇,既可以在不同溶出時(shí)間段內(nèi)選擇不同模型,又可以將建立在模糊性數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上的灰色模型作為溶出模型,這可能更真實(shí)地反映固體制劑的實(shí)際溶出情況。

        3.2 非線(xiàn)性最小二乘法擬合中迭代算法的選擇

        非線(xiàn)性最小二乘法擬合常用的迭代算法有高斯—牛頓法(Gauss-Newton)與列文伯格—馬夸爾特法(Levenberg-Ma-rquardt),其 中 Levenberg-Marquardt法是利用梯度求最值的算法,可以形象的描述為“爬山”法的一種,它通過(guò)(J(xk)'J(xk)+λkI)dk=-J(xk)F(xk)這樣一組線(xiàn)性等式的解來(lái)實(shí)現(xiàn)搜索方向,當(dāng)λk=0時(shí),此時(shí)的搜索方向與Gauss-Newton法的搜索方向相同;當(dāng)λk趨向于無(wú)窮大時(shí),dk趨向于零向量,從而得到一個(gè)最速下降方法。而Levenberg-Marquardt法的搜索方向是介于Gauss-Newton法的搜索方向和最速下降方向之間,且該方法是被證明的比Gauss-Newton法更具有較好的魯棒性,同時(shí)比無(wú)約束優(yōu)化方法更具有更好的迭代效率,已經(jīng)在大量的非線(xiàn)性?xún)?yōu)化問(wèn)題中得到了成功的應(yīng)用,故選擇 Levenberg-Marquardt法來(lái)實(shí)現(xiàn)溶出模型擬合[4]。

        通過(guò)介紹SAS軟件在溶出模型擬合中的應(yīng)用,可以方便地實(shí)現(xiàn)各種溶出模型的擬合與評(píng)價(jià)。本文選擇常用6種模型作為代表,進(jìn)行了模型優(yōu)選試驗(yàn)研究,通過(guò)決定系數(shù)R2等6種擬合效果評(píng)價(jià)指標(biāo),同時(shí)結(jié)合擬合模型可視化以及殘差分析,最終選擇了最佳溶出模型,證明了SAS軟件強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理分析能力??傊?,借助SAS軟件的非線(xiàn)性最小二乘法進(jìn)行曲線(xiàn)擬合,不僅限于溶出模型擬合,對(duì)于一般的線(xiàn)性以及非線(xiàn)性模型擬合,使用者僅需要修改部分程序即可完成。SAS軟件的程序語(yǔ)言具有編寫(xiě)簡(jiǎn)單易學(xué),不需要具備高深的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),同時(shí)數(shù)據(jù)處理與分析簡(jiǎn)便快速、準(zhǔn)確度高,還能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果可視化,這完全可以作為藥學(xué)工作者實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理常用必備工具之一。

        [1]莫志江,危華玲.利用SPSS估算藥物體外釋放參數(shù)[J].時(shí)珍國(guó)醫(yī)國(guó)藥,2007,18(6):326.

        [2]梅長(zhǎng)林,范金城.?dāng)?shù)據(jù)分析方法[M].北京:高等教育出版社,2006:60-62.

        [3]王志強(qiáng).吲達(dá)帕胺片溶出曲線(xiàn)擬合分析[D].溫州:溫州醫(yī)學(xué)院,2008.

        [4]飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心.MATLAB 6.5輔助優(yōu)化計(jì)算與設(shè)計(jì)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2003:110-112.

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