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        乳酸菌素片近紅外定量模型的建立

        2015-06-01 10:34:02張繼紅
        中國合理用藥探索 2015年11期
        關(guān)鍵詞:譜段乳酸菌校正

        張繼紅

        (上饒市食品藥品檢驗所,江西 上饒 334000)

        乳酸菌素片近紅外定量模型的建立

        張繼紅

        (上饒市食品藥品檢驗所,江西 上饒 334000)

        目的:建立乳酸菌素片近紅外光譜定量模型。方法:采用光纖型近紅外漫反射光譜法分析和偏最小二乘法,經(jīng)內(nèi)部交叉驗證,建立了同廠家乳酸菌素片中乳酸菌素的定量校正模型,用建立的定量校正模型對驗證集樣品進行預(yù)測。結(jié)果:乳酸菌素片定量模型預(yù)測結(jié)果的相對偏差小于2.0%。 結(jié)論:利用近紅外光譜技術(shù)對藥品進行快速無損傷定量分析是可行的,通過這些研究,發(fā)明一種適用于基層稽查人員快速控制其質(zhì)量的工具,同時也可應(yīng)用于產(chǎn)品的在線質(zhì)量控制。

        近紅外光譜法;乳酸菌素片;偏最小二乘法;定量模型

        近紅外(near infrared,NIR)光是波長介于可見光區(qū)與中紅外光區(qū)的電磁波,其波長范圍約為0.8~2.5 μm,波數(shù)范圍約為12 500~4 000/cm,近紅外光譜分析是利用近紅外譜區(qū)包含的物質(zhì)信息,主要用于有機物質(zhì)定性和定量分析的一種分析技術(shù)。而用于近紅外光譜定量分析的算法屬于多元校正范疇,為化學計量學最活躍的研究領(lǐng)域之一。在近紅外光譜分析中,常使用的多元校正算法有逐步回歸分析(SRA)、主成分回歸(PCR)和偏最小二乘回歸(PLSR)等線性校正方法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、拓撲(TP)和支持向量機方法(SVM)等非線性校正方法。其中PLSR在近紅外光譜分析中得到廣泛應(yīng)用,已經(jīng)成為一種標準的常用方法[1]。

        本文利用近紅外漫反射光譜(near-infrared diffuse reflectance specter-copy,NIRDRS)分析技術(shù),采用PLSR,經(jīng)內(nèi)部交叉驗證,建立了同廠家乳酸菌素片中乳酸菌素的定量模型,探索一種可應(yīng)用于含量測定的快速、準確、簡便的NIR新方法。若能將該方法引入到藥品生產(chǎn)的在線監(jiān)控中,可大大降低生產(chǎn)成本、提高工作效率和質(zhì)量。

        1 儀器與試藥

        1.1 儀器

        MATRIX-F傅里葉變換近紅外光譜儀(FT-NIR,德國Bruker Optik GmbH公司)、OPUS 5.0軟件(德國 Bruker公司)、K9840凱氏自動定氮儀、BP211D電子天平和SH220石墨消解儀。

        1.2 試藥

        50批不同批號的乳酸菌素片(批號分別是:15019001,15019002,15019003,15019004,15019005,15019006,15019007,15019008,15019009,15019010,15019011,15019012,15019013,15019014,15019015,15019016,15019017,15019018,15019019,15019020,15019021,15019022,15029001,15029002,15029003,15029004,15029005,15029006,15029007,15029008,15029009,15029010,15029011,15029012,15029013,15039001,15039002,15039003,15039004,15039005,15039006,15039007,15039008,15039009,150390010,15039011,15039012,15039013,15039014,15039015,由江中藥業(yè)股份有限公司提供)。

        2 實驗部分

        2.1 乳酸菌素片中乳酸菌素的含量

        按法定標準測定含量,50批乳酸菌素片中乳酸菌素的含量分布見表1。

        2.2 近紅外光譜采集

        使用固體光纖探頭輕輕抵住,對準樣品,采用無損傷方式直接采集樣品的NIR漫反射光譜,利用近紅外光譜測樣統(tǒng)一程序,從50批次樣品中每批隨機取6片,在12 000~ 4 000/cm 區(qū)間進行掃描,分辨率為8/cm,累積掃描次數(shù)為 32次,每片掃描1次,得6張原始光譜,計算平均光譜,其中40批作為校正集光譜,10批作為驗證集光譜。50批樣品的NIR光譜圖見圖1。

        表1 乳酸菌素片中乳酸菌素的含量

        2.3 模型的建立

        利用PLS法,選擇8 900~8 000/cm和6 500~5 500/cm兩段譜段,利用 OPUS軟件 Quant-2中的自動優(yōu)化功能結(jié)合手動調(diào)整進行優(yōu)化,選擇光譜預(yù)處理方法。根據(jù)內(nèi)部交叉驗證誤差均方差和相關(guān)系數(shù)(R2)值(表2),選擇最優(yōu)模型。均方差越小、相關(guān)系數(shù)值越接近 1,表示模型預(yù)測能力最佳,認定模型1為最優(yōu)模型[2]。

        圖1 樣品NIR圖譜

        2.4 模型的驗證

        用建立的最優(yōu)校正模型對驗證集中樣品的乳酸菌素含量進行預(yù)測,預(yù)測誤差均方根(RMSEP)為0.247 3,其標準法、NIR的測定結(jié)果見表3。與標準方法測定結(jié)果相比,NIR法測定結(jié)果都在± 1.0%以內(nèi),相對偏差均小于2.0%。

        2.5 結(jié)果

        本文建立了利用近紅外漫反射光譜法和PLSR直接測量乳酸菌素片中乳酸菌素含量的新方法。實驗表明,通過一定的光譜預(yù)處理和模型參數(shù)的選擇,采用定量校正模型對同一廠家乳酸菌素片含量進行了預(yù)測,相對誤差不超過2.0%,該方法快速、準確、無污染、具有一定的專屬性。因此,可以用于企業(yè)生產(chǎn)過程中的大批量產(chǎn)品的在線分析,并能大大縮短產(chǎn)品的生產(chǎn)周期,節(jié)約生產(chǎn)成本。

        表2 不同圖譜預(yù)處理方法對RMSECV和R2的影響

        表3 驗證集中乳酸菌素的預(yù)測結(jié)果及偏差 (%)

        3 討論

        3.1 建模譜段的選擇

        對光譜波段進行篩選,可以避免引入過多冗余信息,改善模型性能,提高計算速度。為選擇建模的最佳光譜范圍,采用一階導數(shù)與矢量歸一化法對建模樣品的原始光譜圖進行預(yù)處理,可以發(fā)現(xiàn),在8 900~ 8 000/cm和6 500~ 5 500/cm兩段譜段,吸收峰強度隨乳酸菌素含量的遞增而增高,進一步確認上述2段為乳酸菌素的特征吸收區(qū)域,選擇8 900~8 000/cm和6 500~5 500/cm兩段譜段作為其定量模型的建模譜段[3]。

        3.2 校正集的選擇

        OPUS軟件的setup Quant-2 Method功能,可以根據(jù)用戶提供的光譜信息及其對應(yīng)的理論值對所有光譜進行校正集、驗證集選擇,其校正集選擇的科學性在于,校正集的含量范圍包含驗證集的含量范圍。最終選擇 50個樣本中的40個樣本作為校正集,其余10個樣本作為驗證集[4]。

        3.3 模型的適用性

        本文所建立的模型樣本為一個廠家的50批樣品,可以針對具體廠家的具體藥品給出高效、準確的預(yù)測結(jié)果,若能將該方法引入到藥品生產(chǎn)的在線監(jiān)控中,可大大降低生產(chǎn)成本、提高工作效率和質(zhì)量。但該模型的通用性則受到限制,在以后的工作中,應(yīng)盡量收集到所有廠家樣品,建立適用性更加廣泛的通用型模型。

        [1] J.M.Andres,M.T.bona.ASTM clustering for improving coal analysis by near-infrared spectroscopy[J].Talanta,2006,70(4):711-719.

        [2] 李永輝,郄冰冰,郭永輝.注射用對氨基水楊酸鈉近紅外定量模型的建立[D].河北醫(yī)藥,2014,36(22):3490-3491.

        [3] 王娜.近紅外光譜分析技術(shù)在幾個藥品及食品質(zhì)量分析中的應(yīng)用[D].西北大學,2007.

        [4] 金鵬,劉艷,卜媛媛.近紅外光譜法快速測定鹽酸貝那普利片的含量[J].中國藥事,2013,27(12):1265-1268.

        Establishment of Near Infrared Quantitative Model of Lacidophilin Tablets

        Zhang Jihong(Shangrao Institute for Food and Drug Control,Jiangxi Shangrao 334000,China)

        Objective:To establish a near infrared quantitative model for lacidophilin tablets.Methods:The quantitative calibration model of lactein in lacidophilin tablets was set up using near infrared diffuse reflectance spectrophotometry (NIRDRS)and PLS (partial least squares)regression through cross-validation in the same manufacturer.The established quantitative calibration model was used for the prediction of validation samples. Results:The relative deviation of predicted results of quantitative model of lacidophilin tablets was less than 2.0%.Conclusion:It is feasible to use near infrared spectroscopy technology for the rapid non-destructive quantitative analysis of drugs.Based on this research,a quality control tool is to be developed which is applicable to the inspectors at the grass-roots level in product quality supervision, and also can be applied to the on-line quality control of products.

        Near-infrared Spectroscopy;Lacidophilin Tablets;Partial Least Squares(PLS);Quantitative Model

        10.3969/j.issn.1672-5433.2015.11.006

        2015-06-30)

        張繼紅,女,碩士,主管藥師。主要從事藥品檢驗及近紅外光譜研究工作。E-mail:149747048@qq.com

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