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        近紅外光譜法快速測定筋骨痛消丸中的水分

        2015-01-13 09:14:38雷敬衛(wèi)謝彩俠王麗娜樊明月
        中成藥 2015年9期
        關(guān)鍵詞:筋骨參考值預(yù)測值

        張 強(qiáng), 白 雁 , 雷敬衛(wèi), 謝彩俠, 郝 敏, 王麗娜, 樊明月

        (1. 上海中醫(yī)藥大學(xué),上海201203;2. 河南中醫(yī)學(xué)院,河南 鄭州450046)

        中藥制劑筋骨痛消丸由丹參、雞血藤、香附、烏藥等11 味中藥組成,為棕褐色的濃縮丸,氣微香,味微苦,具有活血行氣,溫經(jīng)通絡(luò),消腫止痛功能,用于血瘀寒凝膝關(guān)節(jié)骨質(zhì)增生引起的膝關(guān)節(jié)疼痛、腫脹、活動(dòng)受限等癥[1]。筋骨痛消丸在臨床的應(yīng)用非常廣泛,但針對該制劑制定的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)還不夠完善,其中水分含有量是評價(jià)制劑質(zhì)量優(yōu)劣的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn),但是傳統(tǒng)的分析方法具有前處理復(fù)雜、破壞樣品、檢測時(shí)間長、離線檢測等缺點(diǎn),不能滿足現(xiàn)代化生產(chǎn)的需要。

        近紅外光譜是指波數(shù)為4 000 ~12 000 cm-1的電磁波,是化合物中C-H、O-H、N-H 等基團(tuán)伸縮振動(dòng)的倍頻或合頻的吸收,特別適合于對樣品中水分含有量的測定[2-3]。本實(shí)驗(yàn)利用近紅外光譜技術(shù)的簡便、無損、綠色環(huán)保、快速、在線監(jiān)測等優(yōu)點(diǎn)[4],結(jié)合PLS 建立筋骨痛消丸中水分含有量的定量分析模型,實(shí)現(xiàn)了對筋骨痛消丸中水分的快速、簡便、準(zhǔn)確測定。

        1 實(shí)驗(yàn)儀器和材料

        1.1 儀器 HC100 型粉碎機(jī)(浙江省永康市金穗機(jī)械制造廠);AL204 型分析天平(梅特勒-托利多儀器有限公司);尼高力6700 型近紅外光譜儀,附IngaAs 檢測器,漫反射積分球,樣品旋轉(zhuǎn)器和石英樣品杯,OMNIC 光譜采集軟件,TQ Analyst 8.0 分析軟件(美國賽默飛世爾科技有限公司);CS101-2D 型電熱鼓風(fēng)干燥箱(中外合資重慶四達(dá)實(shí)驗(yàn)儀器有限公司)。

        1.2 材料 采集到不同生產(chǎn)批次的98 份筋骨痛消丸制劑,粉碎,過80 目藥典篩,得到98 份筋骨痛消丸粉末樣品,備用。

        2 方法與結(jié)果

        2.1 近紅外光譜圖的采集 98 份筋骨痛消丸粉末樣品,每份取約8 g,混勻,置石英樣品杯中,旋轉(zhuǎn),采集光譜圖。采樣方式為積分球漫反射,分辨率為8 cm-1;掃描次數(shù)為64 次;掃描波段為4 000 ~12 000 cm-1;溫度為25 ℃;相對濕度為30% ~40%。每份樣品重復(fù)掃描3 次,求得平均光譜,用于建立模型。98 份筋骨痛消丸粉末樣品的近紅外光譜疊加見圖1。

        圖1 98 份樣品的近紅外光譜疊加圖Fig.1 Near-infrared overlapping spectra of 98 samples

        2.2 水分的測定[5]筋骨痛消丸為濃縮丸,按照《中國藥典》2010 年版附錄中的相關(guān)規(guī)定,選用烘干法對筋骨痛消丸中水分進(jìn)行測定。取樣品2 g,平鋪于干燥至恒定質(zhì)量的扁形稱量瓶中,厚度不超過5 mm,精密稱定,打開瓶蓋在105 ℃干燥5 h,將瓶蓋蓋好,移置干燥器中,冷卻30 min,精密稱定,再在上述溫度干燥1 h,冷卻,稱定質(zhì)量,至連續(xù)兩次稱定的差異不超過5 mg 為止。根據(jù)減失的質(zhì)量,計(jì)算供試品中含水量,測定結(jié)果作為參考值。98 份樣品的水分含有量范圍是4.60%~6.63%。

        2.3 水分定量分析模型的建立

        2.3.1 校正集和驗(yàn)證集的選擇 從98 份樣品中,選取82 份樣品作為校正集以建立模型,含水量分布范圍為4.60% ~6.63%;剩余16 份樣品為驗(yàn)證集,用于對模型進(jìn)行驗(yàn)證,含水量分布范圍為4.87% ~5.43%。校正集、驗(yàn)證集選取標(biāo)準(zhǔn)以驗(yàn)證集的水分含有量分布范圍在校正集的水分含有量范圍之內(nèi)。

        2.3.2 光譜預(yù)處理方法的選擇 建模前,需要對樣品的原始近紅外光譜圖進(jìn)行相關(guān)的預(yù)處理,以消除噪音等各種因素的干擾。最終結(jié)果以MSC (多元散射校正) +Second Derivative (二階導(dǎo)數(shù)) +ND (Norris Derivative)平滑的處理效果較好,故選用此法。表1 為經(jīng)過不同的光譜預(yù)處理方法得到的R2、RMSEC 和RMSEP 的數(shù)值比較。

        表1 不同光譜預(yù)處理方法對模型的影響Tab.1 Effects of spectral pretreatment methods on the model

        2.3.3 光譜譜段的選擇 本實(shí)驗(yàn)用NIRS 結(jié)合PLS建立定量分析模型。在建模時(shí),以R2、RMSEC 和RMSEP 為綜合考察指標(biāo),選用MSC+Second Derivative+ND 平滑對多個(gè)建模光譜波段進(jìn)行優(yōu)選。在4 501.04 ~8 759.10 cm-1,R2最接近1,RMSEC和RMSEP 較小且接近,故此波段為最佳建模光譜波段[6]。表2 為不同建模光譜波段對應(yīng)的R2、RMSEC 和RMSECP 的數(shù)值。

        表2 不同建模光譜波段對模型的影響Tab.2 Effects of modeling spectral bands on the model

        2.3.4 主成分?jǐn)?shù)的選擇 在建模過程中,不同的主成分?jǐn)?shù),對定量分析模型的預(yù)測能力會有較大的影響,在校正集樣品不變的情況下,主成分?jǐn)?shù)少,信息少,預(yù)測能力低;主成分?jǐn)?shù)多,模型會過于復(fù)雜,校正過程中可能會出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象[7]。因此本實(shí)驗(yàn)最終選用內(nèi)部交叉驗(yàn)證,來考察主成分?jǐn)?shù)對內(nèi)部交叉驗(yàn)證均方差(RESECV)的影響,RMSECV 越小越好,當(dāng)主成分?jǐn)?shù)為9 時(shí)RMSECV 值最小為0.062 5,因此9 為最佳主成分?jǐn)?shù)[8]。圖2 為不同主成分?jǐn)?shù)對應(yīng)的不同RESECV 值。

        圖2 主成分?jǐn)?shù)對RMSECV 的影響Fig.2 Effects of main factors on RMSECV

        3 定量分析模型的建立及驗(yàn)證

        3.1 定量分析模型的建立 運(yùn)用TQ Analyst 8.0分析軟件建立定量分析模型,98 份樣品用于建模,選用MSC+Second Derivative+ND 平滑對原始光譜圖進(jìn)行預(yù)處理,最佳建模區(qū)間4 501.04 ~8 759.10 cm-1,最佳主成分?jǐn)?shù)9,得到定量分析模型的R2為0.984 52,RMSEC 為0.034 4,RMSEP 為0.037 2。圖3 為預(yù)測值與參考值的相關(guān)圖。由圖3 可知預(yù)測值與參考值很接近,建立的定量分析模型預(yù)測性能較好。

        3.2 定量分析模型的驗(yàn)證[9]16 份驗(yàn)證集樣品的近紅外光譜圖導(dǎo)入到分析模型中,得到了筋骨痛消丸中水分含有量的預(yù)測值,與其參考值進(jìn)行比較,其結(jié)果見表3。

        圖3 預(yù)測值與參考值的相關(guān)圖Fig.3 Correlation diagrams of predictive values and reference values

        表3 預(yù)測值與參考值的關(guān)系Tab.3 Relationships between predictive values and reference values

        對16 份驗(yàn)證集的預(yù)測值和參考值做相關(guān)性分析,如圖4。

        由表3 可知預(yù)測值和參考值的平均偏差為0.02%,二者數(shù)值接近;由圖4 可知預(yù)測相關(guān)系數(shù)(r2)為0.972 2,相關(guān)度高,預(yù)測值和參考值接近。綜上,說明本實(shí)驗(yàn)所建立的定量分析模型可以準(zhǔn)確地預(yù)測筋骨痛消丸中的水分含有量,能夠?yàn)榻罟峭聪柚械乃趾辛繙y定提供更加簡便快速的測定方法。

        圖4 相關(guān)性分析結(jié)果Fig.4 Correlation analysis result

        4 定量分析模型方法學(xué)考察[10-11]

        4.1 精密度試驗(yàn) 取31 號樣品,采集其近紅外光譜6 次,得到的近紅外光譜圖輸入所建立的定量分析模型中,預(yù)測其水分含有量,以考察該定量分析模型的精密度。結(jié)果6 次水分含有量預(yù)測值分別為4.71%、 4.75%、 4.82%、 4.69%、 4.80%、4.76%,預(yù)測值RSD 為1.05%,表明該定量分析模型的精密度良好。

        4.2 重復(fù)性試驗(yàn) 取48 號樣品,分成6 份,分別采集其近紅外光譜,用所建模型預(yù)測其水分含有量。結(jié)果48 號樣品6 份水分含有量預(yù)測值分別為5.25%、 5.20%、 5.34%、 5.18%、 5.31%、5.29%,預(yù)測值的RSD 為1.20%,表明該定量分析模型的重復(fù)性良好。

        4.3 穩(wěn)定性試驗(yàn) 取71 號樣品,6 d 內(nèi)分別采集其近紅外光譜,用所建模型預(yù)測其水分的含有量,6 d 內(nèi)的該樣品水分含有量預(yù)測值依次為5.82%、5.89%、5.9%、5.65%、5.76%、5.62%,預(yù)測值的RSD 為2.14%,表明所建定量分析模型穩(wěn)定性良好。

        5 討論

        本實(shí)驗(yàn)采集的98 份筋骨痛消丸樣品,涵蓋了多個(gè)生產(chǎn)批次,具有很好的代表性,為筋骨痛消丸中水分定量分析模型的準(zhǔn)確建立提供了條件。

        建立的筋骨痛消丸中水分的近紅外定量分析模型,實(shí)現(xiàn)了利用近紅外技術(shù)對該制劑中水分含有量進(jìn)行簡便快速測定,可用于制劑生產(chǎn)過程中的在線監(jiān)測,提高制劑生產(chǎn)的效率,可推廣到其他中藥制劑生產(chǎn)過程中的實(shí)時(shí)監(jiān)測。

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