楊惠智，楊婷，孫萬陽，郭萍*，孫國祥*，李茜，李曉輝（.沈陽藥科大學(xué)藥學(xué)院，沈陽 006；2.暨南大學(xué)藥學(xué)院，廣州 5062；.江門太赫茲光譜研究院，廣東 江門 529000）

中藥因其資源豐富、療效顯著而備受關(guān)注，但中藥材自身質(zhì)量不穩(wěn)定、缺乏藥效發(fā)揮機(jī)制闡釋及相對成熟的質(zhì)控方法，其藥效和毒性也一直有爭議。因此，為讓中藥獲得國際廣泛認(rèn)可，中藥材鑒別和質(zhì)控技術(shù)變得尤為重要。通常，中藥作為復(fù)雜樣品體系，其大多數(shù)有機(jī)分子化學(xué)鍵振動吸收頻率均在普通的紅外光譜波段，但有機(jī)分子間弱相互作用等振動的吸收頻率卻在太赫茲波段，即中藥可借助太赫茲指紋圖譜實現(xiàn)鑒別的目的，這為中藥質(zhì)控方法提供了一種新途徑。本文將介紹太赫茲光譜技術(shù)相關(guān)理論和系統(tǒng)研究技術(shù)在中藥測量中的應(yīng)用，主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、分類器選擇和太赫茲量子指紋化等。最后討論該技術(shù)存在的問題及其在中藥方面的應(yīng)用前景。太赫茲光譜技術(shù)在中藥領(lǐng)域中的應(yīng)用包括種間鑒定、同種藥材規(guī)格或產(chǎn)地鑒定、同種藥材不同加工品的鑒別、中藥提取物的鑒別等，在方法上大致分為定性、定量兩大方面。孫國祥教授于2020年11月提出太赫茲量子指紋圖譜，為太赫茲光譜在中藥整體定量方面的應(yīng)用開辟了新途徑。

1 太赫茲光譜技術(shù)用于中藥測定的原理

1.1 太赫茲光譜技術(shù)相關(guān)理論

1.1.1 太赫茲波概述 太赫茲波是一種頻率位于0.1～10 THz（1 THz＝1×10Hz）的電磁波，一般波長在30 μm～3 mm，對應(yīng)波數(shù)為333～33.3 cm，見圖1，具有電子學(xué)與光子學(xué)雙重特性。其產(chǎn)生方法為電子學(xué)和光學(xué)方法兩大類，電子學(xué)方法以真空電子學(xué)為基礎(chǔ)，適用于太赫茲成像技術(shù)，而光電導(dǎo)天線、光學(xué)整流以及光泵浦太赫茲波氣體激光器等方法可以產(chǎn)生太赫茲脈沖，在太赫茲光譜技術(shù)應(yīng)用中較為廣泛。近年來，太赫茲硬件技術(shù)突破限制，填補(bǔ)了從微波波段與紅外波段之間的電磁波空白，令太赫茲技術(shù)的研究迅速成為熱點(diǎn)話題。太赫茲波探測技術(shù)同時可獲得相位信息，輔助紅外光譜分析，利用光電導(dǎo)采樣和自由空間電光采樣等方式實現(xiàn)。太赫茲輻射源不僅是太赫茲研究的基礎(chǔ)和核心內(nèi)容，更是在太赫茲光譜技術(shù)在實際應(yīng)用中起著決定性作用。根據(jù)太赫茲光譜帶寬特點(diǎn)，將太赫茲輻射源化分為寬頻帶連續(xù)太赫茲波輻射源和窄頻帶脈沖太赫茲輻射源兩類，其光源與傳統(tǒng)產(chǎn)生的光源相比，具有瞬態(tài)性、寬帶性、相干性、低能性、強(qiáng)穿透性等獨(dú)特性質(zhì)。

圖1 太赫茲光波數(shù)和頻段范圍圖Fig 1 Wave number and frequency band range of terahertz spectroscopy

1.1.2 太赫茲時域光譜系統(tǒng) 太赫茲時域光譜技術(shù)（terahertz time domain spectroscopy，THz-TDS）是太赫茲光譜技術(shù)應(yīng)用在中藥鑒定和定量方面具有代表性的檢測手段（結(jié)構(gòu)示意圖見圖2）。THz-TDS是利用透射式或反射式兩類方法得到攜帶樣品信息的時域譜，其譜經(jīng)傅里葉變化，獲得樣品相關(guān)光學(xué)參數(shù)。THz-TDS系統(tǒng)由飛秒激光器、太赫茲發(fā)射裝置、太赫茲探測器和時間延遲控制系統(tǒng)組成。透射譜在THz-TDS鑒定中藥領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用，適于測定吸收太赫茲波較少的固體。其透射式原理為飛秒激光器產(chǎn)生激光脈沖，利用分束鏡分為兩個串列的光路：一路作為抽運(yùn)光來激發(fā)太赫茲發(fā)射裝置產(chǎn)生太赫茲波，經(jīng)透射通過樣品到達(dá)探測器；另一光路則作為探測光，在時間延遲系統(tǒng)控制下，與攜帶樣品信息的太赫茲波共線通過太赫茲探測器，最后信號輸入鎖相放大器，進(jìn)一步由計算機(jī)接收處理。由于單個太赫茲脈沖時間與采樣一次時間不在一個數(shù)量級上，需要逐步重復(fù)采樣，從而獲得整個太赫茲時域波形（見圖3）。

圖2 LZ9000 THz中藥太赫茲量子指紋一致性評價系統(tǒng)的太赫茲主機(jī)結(jié)構(gòu)示意圖Fig 2 THz host structure of LZ9000 THz quantum fingerprints of TCM for the quality consistency evaluation

圖3 中藥太赫茲時域光譜（A）和中藥太赫茲吸收系數(shù)譜（B）Fig 3 Terahertz time domain spectrum（A）and terahertz absorption coefficient spectrum of TCM（B）

1.1.3 光學(xué)參數(shù)的獲得 一般基于THz-TDS系統(tǒng)來對中藥定性或定量時，太赫茲透射光譜提取光學(xué)參數(shù)是應(yīng)用最廣泛的方法。其主要提取的思路為分別測量樣品置于光路下得到的太赫茲信號和無樣品下得到的太赫茲信號，分別定義為實測信號和參考信號。為獲得單獨(dú)包含樣品信息譜線，實測信號和參考信號常用去卷積運(yùn)算。即先利用傅里葉變換運(yùn)算方法將直接獲得的時域轉(zhuǎn)化成頻域，在頻域基礎(chǔ)上，比較兩者得到包含樣品厚度信息的透射率，再根據(jù)相關(guān)運(yùn)算公式得到折射率、吸收系數(shù)、消光系數(shù)、介電常數(shù)等光學(xué)參數(shù)。

折射率、消光系數(shù)、吸收系數(shù)等參數(shù)都受樣品厚度的影響，因此利用太赫茲光譜技術(shù)鑒定中藥或是測定中藥中成分的含量，都需要先對樣品進(jìn)行處理。通常，中藥固體樣品要保持厚度一致，對于中藥的液體制劑每次測量時，取一定的體積，確保太赫茲波的光程基本一致。由于中藥樣品大多數(shù)為固態(tài)，一般先將其處理制成固態(tài)粉末，再采用壓片法進(jìn)行樣品制備。趙峰等研究表明太赫茲光譜技術(shù)在中藥鑒別應(yīng)用上的作用機(jī)制表現(xiàn)為一個與中藥種類和樣品厚度有關(guān)的太赫茲光波低通濾波器。因中藥材樣品厚度難標(biāo)準(zhǔn)化，需對厚度進(jìn)行歸一化數(shù)據(jù)處理。孫國祥教授提出不充高純氮?dú)鈦砀艚^水蒸氣的措施，通過使用空氣空白校正即可保證太赫茲光譜峰位的絕對重現(xiàn)性，認(rèn)為所充氮?dú)饬鲏毫?dǎo)致激光束聚焦位置偏移從而使太赫茲峰位偏移，在不充氮?dú)鈼l件下試驗會獲得非常好的太赫茲光譜重現(xiàn)性，這為中藥太赫茲量子指紋圖譜進(jìn)行整體定性和定量分析帶來了可能性。由于太赫茲激光光源每天開機(jī)時可能不完全一致，這可能導(dǎo)致太赫茲定性和定量指紋峰的峰位變化，成為太赫茲光譜定量峰變動性的一個影響因素。

通常，在樣品制備過程需要注意以下四點(diǎn)：

① 樣品顆粒直徑大小是出現(xiàn)散射效應(yīng)問題的關(guān)鍵，多數(shù)太赫茲吸收譜線的偏移是因散射效應(yīng)引起的。當(dāng)粉末粒徑與太赫茲波長相近時，往往會引發(fā)散射效應(yīng)。因此為防止散射問題出現(xiàn)，一般樣品粉碎處理后，還需過200目篩（孔徑為75 μm）。

② 水在太赫茲波段敏感，為防止在中藥鑒定時，水對實測信號譜圖的影響，制備過程需確保樣片干燥。在中藥粉碎前，進(jìn)行樣品干燥操作，還需注意實驗環(huán)境的干燥性。樣片制備好后，將其放入真空干燥箱中儲存，等待測量。

③ 樣片的厚度要保持在1～1.2 mm（質(zhì)量0.2～0.3 g），樣品過厚太赫茲波穿透時信號強(qiáng)度衰減嚴(yán)重，不易被末端接收器接收；樣品過薄，又會造成太赫茲波在樣品內(nèi)部的反復(fù)反射現(xiàn)象，可能導(dǎo)致與主脈沖信號重疊從而令吸收峰判定為弱峰。

④ 因聚乙烯粉末在太赫茲波段信號吸收弱且具有很好的黏性等性質(zhì)，可以將其作為壓片法中的黏合劑或分散劑。另外，當(dāng)聚乙烯粉末作為分散劑時，其具有稀釋樣品、擴(kuò)大太赫茲光譜的有效范圍等作用。

液體池法（0.5 mm光程）適合于中藥多組分定量分析，因為液體的均勻性和可重復(fù)性為定性和定量帶來了可行性，但太赫茲光譜定量需要使用太赫茲量子化指紋軟件。藥品太赫茲光譜測定以液體池法測定吸光系數(shù)譜最為有效，原理類似紫外分光光度法。

太赫茲光譜采用光譜量子化方法會增加和簡化整體定性和整體定量信息，可使用“中藥光譜量子指紋一致性數(shù)字化評價系統(tǒng)4.0”軟件。該軟件可對UV、FTIR、NIR、拉曼光譜（RAMAN）、DSC和電化學(xué)等一切連續(xù)信號的*.CSV文件使用量子化處理模式。

1.2 太赫茲光譜數(shù)據(jù)處理方法

1.2.1 預(yù)處理 應(yīng)用太赫茲光譜技術(shù)時，為確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、重復(fù)性，一般會在傅里葉計算之前進(jìn)行切趾和零填充等處理。前者通過降低噪聲和排除信號偽影來改善頻譜質(zhì)量，后者借助增加更多光譜數(shù)據(jù)點(diǎn)，來平滑光譜內(nèi)光譜特征；借助澄清形狀來提高峰值擬合。但隨著研究人員對數(shù)學(xué)處理方式不斷深入探索，為解決太赫茲光譜圖中所存在的與樣品無直接關(guān)系的信號問題，如儀器系統(tǒng)本身的噪聲、背景噪聲、溫度變化以及在多次檢測過程中樣品擺放位置不同引入的無關(guān)信號等，一般采用化學(xué)計量法去進(jìn)行后續(xù)光譜特征的識別和判定，同樣為提高后期數(shù)學(xué)建模的可靠性，還可采用Savitzky-Golay卷積平滑法、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、多元散射校正、導(dǎo)數(shù)譜、歸一化、波長選取等數(shù)學(xué)處理方法。

1.2.2 太赫茲光譜的理論研究 太赫茲光譜的理論研究主要包括兩個方面：① 采用量子化學(xué)計算方式對研究對象進(jìn)行仿真，并結(jié)合太赫茲光譜的實驗數(shù)據(jù)，分析吸收峰振動來源；② 數(shù)學(xué)建模思想，即化學(xué)計量法，對實驗數(shù)據(jù)深度分析，實現(xiàn)研究對象的定量、定性分析。

① 太赫茲量子化學(xué)理論：量子化學(xué)是基于量子計算和信息處理上的基礎(chǔ)化學(xué)，其本質(zhì)是借求解薛定諤方程中的波函數(shù)，從微觀說明電子-原子體系穩(wěn)定狀態(tài)，以達(dá)到對物質(zhì)結(jié)構(gòu)和化學(xué)反應(yīng)理論探究的目的。通過量子化學(xué)法模擬得到理論吸收光譜，與實驗譜比較并結(jié)合可視化軟件分析太赫茲光譜中吸收峰振動模式來指認(rèn)吸收峰來源。

單電子體系可完整表征體系中的電子結(jié)構(gòu)與相互作用關(guān)系，但中藥是一個化學(xué)成分復(fù)雜的混合物體系，具有多電子原子特點(diǎn)，故計算可能煩瑣。采用不同的近似方法處理，又可能會造成體系方向和精確度不同等問題，因此可通過從頭算分子軌道算法、半經(jīng)驗分子軌道理論、密度泛函理論等方式來改進(jìn)。

除計算方法的選擇影響著模擬譜圖結(jié)論，基組的選擇也同樣影響模型的準(zhǔn)確性和計算的復(fù)雜程度。基組越大越精確，但耗時，通常根據(jù)實際情況具體分析選擇性價比高的基組，其類型一般有斯萊特基型軌道（Slater-type orbital，STO）、高斯型軌道（Gaussian-type orbital，GTO）、壓縮高斯型軌道（Contracted GTO）、最小基組（minimal basis set）、劈裂價鍵基組（split-valence basis set）、極化函數(shù)（polarization function）、彌散函數(shù)（dispersion function）等。

Gaussian是應(yīng)用于太赫茲光譜檢測領(lǐng)域較為廣泛的量子化軟件，其適用于仿真單分子或多聚體等有限分子體系，難模擬晶體形態(tài)；在計算晶體結(jié)構(gòu)周期體系時，選用比Gaussian軟件更有優(yōu)勢的Materials Studio軟件中的CASTEP模塊。CASTEP模塊以密度泛函平面波贗勢方法為理論基礎(chǔ)，不光可優(yōu)化晶體體系、尋得最低能量，還可與太赫茲光譜對應(yīng)，計算吸光度、透射率等光學(xué)參數(shù)。通常，兩個軟件仿真過程都分為構(gòu)造模型、分子結(jié)構(gòu)優(yōu)化、頻率計算三個步驟進(jìn)行。段瑞鑫等基于THz-TDS，結(jié)合泛函密度理論（DFT）和HIPHOP模型，成功對降糖類藥物進(jìn)行了功能基團(tuán)的識別和分子結(jié)構(gòu)的解析。

② 化學(xué)計量學(xué)理論：當(dāng)某些中藥材的太赫茲圖譜具有明顯的光學(xué)特征，某些物質(zhì)具有固有屬性特點(diǎn)的特征吸收峰時，其可以直接對中藥材進(jìn)行定性。因此面對簡單中藥光譜時，可采用傳統(tǒng)吸收峰提取法確定吸收峰特征信息，包括尋峰和擬合兩個獨(dú)立步驟。目前，常用的尋峰算法有簡單比較尋峰法、導(dǎo)數(shù)尋峰法、小波變換、對稱零面積變換法等。

沙琳等研究表明天然牛黃和人工牛黃的太赫茲吸收譜線存在較大差異，可作為直接鑒定的依據(jù)。Li等發(fā)現(xiàn)三七與當(dāng)歸、厚樸與百倍鵝掌柴、川穹與藁本以及當(dāng)歸與毛當(dāng)歸等4組中藥材的太赫茲光譜圖存在吸收峰重疊無法識別的情況。當(dāng)中藥光譜差異較小且復(fù)雜時，往往需要采用化學(xué)計量法，其基于模式識別方式進(jìn)行，根據(jù)分類的方式會分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)（support vector machines，SVM）為典型的有監(jiān)督學(xué)習(xí)法，廣泛應(yīng)用于太赫茲光譜技術(shù)鑒定中藥，如陳艷江等在得到中藥炙甘草和生甘草、南柴胡和北柴胡、山豆根和北豆根等3組中藥太赫茲譜圖后，利用3種不同的函數(shù)構(gòu)建SVM，并同時建立誤差反傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行中藥的定性，結(jié)果表明SVM是實現(xiàn)太赫茲光譜技術(shù)對中藥快速、精確分類的有效方法之一。而非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，如聚類分析被用來表征中藥太赫茲光譜的特征，借助從高維空間尋得低維流形的降維思想，客觀識別中藥。

太赫茲光譜結(jié)合化學(xué)計量法用于中藥的定性、定量大多都是先將已預(yù)處理后的實驗數(shù)據(jù)，再經(jīng)特征提取、分類器的選擇、評估與優(yōu)化等幾個步驟來全面分析樣本信息。特征提取本質(zhì)是對光譜測量數(shù)據(jù)成分的分解、重組和選擇，尋找能概括數(shù)據(jù)特點(diǎn)的特征。其主要方法有數(shù)據(jù)降維處理的主成分分析（PCA）法和用于非線性特征的自編器模型法，此外還有獨(dú)立成分分析模型（independent componet analysis，ICA）等。楊玉平等利用THz-TDS鑒別兩類紅花和牛黃，并用PCA法對獲得的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識別，結(jié)果證明主成分得分圖可以很好地反映光譜之間的差異性，分類鑒別準(zhǔn)確率幾乎都為100%。

SVM是目前用于太赫茲鑒定方面應(yīng)用最為廣泛的分類器，具有結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化的概念，有保障模型學(xué)習(xí)能力強(qiáng)且有泛化能力的特點(diǎn)。簡單來說，SVM就是基于一組已知樣本建立校正模型，對預(yù)測集進(jìn)行估計的分類技術(shù)。隨機(jī)森林（RF）法還可以通過一系列決策樹來估計最后的結(jié)果，避免過擬合問題發(fā)生。以上方法大多需要經(jīng)驗豐富的實驗工作者自行設(shè)計特征提取器等，對變化的數(shù)據(jù)具有一定局限性。而深度學(xué)習(xí)方法利用非線性的結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)變得更為抽象，其自動提取特征的特點(diǎn)，適用于大樣本、非線性的大數(shù)據(jù)運(yùn)算，代表方法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）等，使太赫茲光譜技術(shù)應(yīng)用于中藥鑒別時準(zhǔn)確率更高，測量速度更快。

構(gòu)建的模型常借混淆矩陣或K交叉驗證法來進(jìn)行評估和優(yōu)化。前者是一種誤差矩陣，可觀察每個類別的預(yù)測準(zhǔn)確率與混淆的錯誤類別，除了準(zhǔn)確率外，還將精準(zhǔn)率和召回率作為其指標(biāo)，更為準(zhǔn)確地衡量分類器的準(zhǔn)確度。后者作為聚類分析的算法之一，適用于檢驗?zāi)Ｐ头夯芰?，即先將?shù)據(jù)分為K組，得

k

個子集，再利用子集分別做一次驗證集，以其平均值作為驗證方法的評價指標(biāo)，衡量分類器的優(yōu)劣。太赫茲波譜具有大量待挖掘的光譜數(shù)據(jù)點(diǎn)，適合于采用高維數(shù)據(jù)的聚類分析法，可利用

t

-SNE、K均值聚類算法等算法，將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成低維，再進(jìn)行可視化計算，實現(xiàn)直觀化、客觀化反映中藥的測量結(jié)果。Tang等曾因

t

-SNE具有對不同數(shù)據(jù)集敏感性的弊端，提出了改進(jìn)算法 Large Vis，此方法既解決大量數(shù)據(jù)的聚類問題，又解決高維數(shù)據(jù)聚類問題。

2 太赫茲光譜技術(shù)在中藥中的應(yīng)用前景

2.1 太赫茲光譜技術(shù)在中藥定性分析中的應(yīng)用

中藥化學(xué)成分復(fù)雜，長久以來中藥質(zhì)量控制（包括原材料的識別、鑒定、有效成分確定等）困擾著中藥界的科研人員，阻礙中藥現(xiàn)代化進(jìn)程。中藥材從來源分類為植物、動物以及礦物質(zhì)，其中植物為主要來源，由此可確定大多數(shù)中藥材成分為有機(jī)物。研究表明，有機(jī)分子間弱相互作用、大分子骨架振動以及晶體或晶格的低頻電磁響應(yīng)等生物大分子的振動和轉(zhuǎn)動能級都落在太赫茲波段。這些反映分子整體結(jié)構(gòu)和相關(guān)環(huán)境信息的振動模式，說明太赫茲光譜具有中藥這種混合物體系的“宏觀指紋特征”，同時太赫茲光譜技術(shù)還可獲得中藥的色散信息，可與紅外光譜的信息互補(bǔ)，作為輔助鑒定工具。因為太赫茲輻射的電磁波具有瞬態(tài)性、低能性、寬帶性、相干性等特點(diǎn)，不光克服了傳統(tǒng)鑒定方法上過于主觀性、片面性的問題，還能有效抑制背景輻射噪音的干擾，且太赫茲脈沖相干性可檢測樣品中不同成分的細(xì)微變化，能對樣品分子異構(gòu)體進(jìn)行區(qū)別。目前太赫茲光譜技術(shù)在中藥鑒定領(lǐng)域的應(yīng)用，分為以下四個方面：不同種類中藥材鑒定、同種藥材的規(guī)格或產(chǎn)地鑒別、同種藥材不同加工品的鑒別、提取物的鑒別。

2.1.1 不同種類的中藥材的鑒別 張蕾等以當(dāng)歸、茯苓、枳實和板藍(lán)根為檢測對象，利用THz-TDS得到中藥樣品的吸收光譜圖和色散曲線，比較發(fā)現(xiàn)不同種類的藥材吸收峰位置、吸收系數(shù)等光學(xué)參數(shù)存在差異?？芴煲桓鶕?jù)人參和西洋參所含人參皂苷在太赫茲光譜上有不同的指紋特征，利用太赫茲光譜技術(shù)進(jìn)行鑒別，同時結(jié)合MATLAB 軟件識別兩者光譜圖，通過PCA算法成功分類鑒定了人參和西洋參。證實太赫茲光譜應(yīng)用于不同種類中藥材鑒定是可行的。趙春喜等測量了中藥三七和甘草的太赫茲譜線，兩者的吸收峰差異很大，可作為鑒定方法。

2.1.2 同種藥材的規(guī)格或產(chǎn)地鑒別 劉麗萍等運(yùn)用太赫茲時域系統(tǒng)，對不同產(chǎn)地的天麻素進(jìn)行了鑒別，結(jié)果證實了不同產(chǎn)地的天麻素對太赫茲波譜圖影響不大，只導(dǎo)致其特征峰值響應(yīng)強(qiáng)度的不同。李瑞凱等基于THz-TDS，結(jié)合PCA與K均值聚類算法分別對來自同一產(chǎn)地、廠家的3組中草藥（巴戟天、粉防己、豬苓）真?zhèn)纹匪幉倪M(jìn)行鑒定。結(jié)果表明3組真?zhèn)沃兴幉顒e判定率為100%，說明太赫茲光譜技術(shù)能夠精準(zhǔn)地區(qū)分中草藥的真?zhèn)?，在中草藥質(zhì)量品鑒應(yīng)用前景巨大。楊玉平等利用THz-TDS系統(tǒng)分別對藏紅花和草紅花、天然牛黃和人工牛黃兩組藥材及其偽品進(jìn)行測量，結(jié)合PCA對太赫茲光譜識別分類，紅花類有明顯聚類趨勢，鑒別準(zhǔn)確率都為100%；而天然牛黃和人工牛黃判別準(zhǔn)確率分別為100%和90%。研究表明太赫茲光譜技術(shù)結(jié)合PCA可區(qū)分種間、種內(nèi)的中藥，為中草藥的質(zhì)量控制提供新思路。章龍在獲得黃連、大黃、蒲黃、人工牛黃、摻雜牛黃和天然牛黃的6種物質(zhì)THz-TDS光譜圖后，構(gòu)建RF模型和3種參數(shù)優(yōu)化SVM模型，對其吸收光譜圖進(jìn)行分類鑒別。結(jié)果顯示，兩種模型下的鑒別準(zhǔn)確率均可達(dá)到95%。但由于牛黃藥材昂貴，樣品數(shù)據(jù)量小導(dǎo)致RF模型識別精準(zhǔn)性下降，故又提出合成少數(shù)類過采樣技術(shù)（SMOTE）的RF模式，解決了數(shù)據(jù)不平衡導(dǎo)致的識別率低下的問題，為太赫茲光譜技術(shù)對稀有中藥的鑒別提供了新方法。

2.1.3 同種藥材不同加工品的鑒別 太赫茲光譜技術(shù)同樣能夠鑒別同種藥材不同加工品，李小霞等通過對同一產(chǎn)地4種不同制法工藝的附子片樣品進(jìn)行THz-TDS測量，證實了不同制片方法令太赫茲折射率存在明顯差異，借此能夠?qū)ζ洳煌庸て愤M(jìn)行定性判別。楊帥等利用PCA鑒定了大黃炮制品的不同性，而胡清宇基于太赫茲光譜技術(shù)結(jié)合PCA對生大黃、熟大黃、大黃炭和酒大黃進(jìn)行測量與鑒定，其4種物質(zhì)的太赫茲光譜反映出中藥炮制品中基礎(chǔ)物質(zhì)成分間的相互作用信息，借此將不同炮制品區(qū)分開來。

2.1.4 中藥提取物的鑒別 關(guān)于太赫茲光譜在中藥提取物鑒別方面的應(yīng)用較少，張蕾等將5個不同廠家生產(chǎn)的銀杏葉提取物樣本與符合國家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定下的標(biāo)準(zhǔn)銀杏葉提取物的太赫茲吸收譜與色散曲線進(jìn)行比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)譜圖與色散曲線存在差異。他們指出這種差異源于生產(chǎn)工藝和提取輔料不同。從現(xiàn)有的研究成果可以看出，太赫茲光譜技術(shù)可以應(yīng)用于鑒定中藥，為中藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)體系的建立提供一條新途徑。

2.2 太赫茲光譜技術(shù)在中成藥鑒別中的應(yīng)用

隨著生產(chǎn)工藝技術(shù)的進(jìn)步，為提高患者用藥依從性和能夠自主控制中藥發(fā)揮療效，按處方將中藥飲片制成不同劑型的中藥制劑，供臨床應(yīng)用。由于制成中成藥后，往往失去了中藥材或中藥飲片外觀形態(tài)，傳統(tǒng)“一看，二摸，三品嘗”的鑒別方式明顯不適用。太赫茲的低能性、強(qiáng)穿透性、瞬態(tài)性等特點(diǎn)決定了太赫茲光譜技術(shù)可應(yīng)用在混合物體系更為復(fù)雜的中成藥鑒別中，有著安全檢查、無損檢測等優(yōu)勢。

胡清宇等對4種中藥大黃炮制品做太赫茲譜線圖，結(jié)合化學(xué)計量學(xué)處理得到結(jié)果證實太赫茲光譜技術(shù)對中藥炮制品成分十分敏感，能夠把基礎(chǔ)成分含量不同的炮制品區(qū)分出來。江保峰等以百令膠囊和金水寶膠囊兩種中成藥為檢測對象，用THz-TDS系統(tǒng)對10批不同批次藥進(jìn)行檢測，采用PCA和聚類分析進(jìn)行識別分類，結(jié)果百令膠囊聚類準(zhǔn)確率為100%，金水寶膠囊為90%，由此說明太赫茲光譜技術(shù)可作為中成藥鑒別的新興分析手段。此項研究還呈現(xiàn)同種中成藥不同批次藥間的吸收譜圖差異性大，故這種差異性可作為鑒別藥品穩(wěn)定性的指標(biāo)，太赫茲光譜技術(shù)與其他現(xiàn)代鑒別技術(shù)互補(bǔ)，更加完善化合物整體性信息，為中成藥的質(zhì)量管控體系的建立提供新途徑。

2.3 太赫茲光譜技術(shù)在中藥定量分析中的應(yīng)用

相對于太赫茲光譜技術(shù)在中藥領(lǐng)域定性鑒別的應(yīng)用，其在定量分析中的應(yīng)用情況更少。一般使用太赫茲光譜技術(shù)進(jìn)行定量分析時，分為以下兩種情況：譜圖顯示明顯特征吸收峰，可采用線性的單變量校準(zhǔn)方法；太赫茲光譜圖中包含多個變量參數(shù)相關(guān)光譜特征時，可結(jié)合化學(xué)計量法（偏最小二乘法、最小二乘支持向量機(jī)等）進(jìn)行多元化分析。馬品等運(yùn)用太赫茲光譜技術(shù)，利用天麻藥材中含水量與吸收系數(shù)成正相關(guān)線性關(guān)系，實現(xiàn)對藥品水分含量的檢測。郭昌盛等在折射率譜的基礎(chǔ)上，建立與貝殼粉質(zhì)量百分比相關(guān)的偏最小二乘回歸模型，回歸得到結(jié)果為貝殼粉含量的均方誤差為1.2%，說明太赫茲光譜技術(shù)可用于中藥定量分析。

2.4 太赫茲光譜技術(shù)在中藥材中重金屬和農(nóng)藥殘留檢測中的應(yīng)用

中藥中的重金屬和農(nóng)藥殘留是中藥質(zhì)量控制重點(diǎn)關(guān)注之一，太赫茲波段涵蓋著物質(zhì)豐富的理化性質(zhì)信息，太赫茲光譜技術(shù)新興對中藥重金屬、農(nóng)殘檢測方式帶來了新突破。

顏志剛等利用太赫茲光譜技術(shù)對農(nóng)藥殘留進(jìn)行檢測研究。馬卿效等系統(tǒng)性地闡述太赫茲光譜技術(shù)在農(nóng)藥檢測領(lǐng)域的研究進(jìn)展，通過農(nóng)藥鑒定和識別、農(nóng)藥指紋數(shù)據(jù)庫的建立、農(nóng)藥的定量與定性分析、農(nóng)藥理論計算等多方面來證實太赫茲波段用于中藥的農(nóng)藥殘留檢測的可行性，可對中藥殘留農(nóng)藥定性和定量。李斌等基于THz-TDS，以重金屬代表的鉛為檢測對象，結(jié)合區(qū)間-偏最小二乘法和遺傳算法-偏最小二乘法預(yù)測建模，用單變量校準(zhǔn)法，即重金屬鉛的含量與透射光譜的吸收系數(shù)關(guān)系，對土壤中的重金屬含量定量。為太赫茲光譜技術(shù)應(yīng)用于中藥重金屬檢測與應(yīng)用技術(shù)的開發(fā)提供理論依據(jù)。

2.5 太赫茲光譜量子指紋圖譜評價中藥一致性

孫國祥教授在2019年4月提出中藥FTIR量子指紋圖譜概念的基礎(chǔ)上，于2020年11月16日將量子指紋圖譜技術(shù)直接應(yīng)用于中藥太赫茲光譜量子指紋一致性評價中，并開展了香煙、甘草、陳皮、砂仁、廣藿香和復(fù)方甘草片太赫茲光譜量子指紋圖譜一致性評價研究。將“中藥光譜量子指紋圖譜一致性數(shù)字化評價系統(tǒng)4.0”軟件與華訊方舟科技有限公司太赫茲光譜儀聯(lián)用形成“LZ9000 THz中藥太赫茲量子指紋一致性評價系統(tǒng)”，該系統(tǒng)正成為中藥質(zhì)量一致性評價的一種可行策略與方法。

3 太赫茲光譜量子指紋圖譜評價不同產(chǎn)地甘草質(zhì)量一致性

3.1 樣品制備

精密稱取200 mg甘草粉末（在60℃干燥箱內(nèi)干燥2 h），置壓片模具中，用24 MPa壓1 min，制成直徑為13 mm的圓形薄片，記錄壓片后的重量以及樣品片的厚度。

3.2 測定條件

CCT-1800太赫茲時域光譜儀（中國深圳華訊方舟科技有限公司）；DHG-9070A電熱鼓風(fēng)干燥箱（上海一恒科學(xué)儀器有限公司）；HY-12壓片機(jī)（天津天光光學(xué)儀器有限公司）；LAB 214 i分析天平[艾德姆衡器（武漢）有限公司]。聚乙烯粉末（HDPE，粒度120 μm；上海冠步機(jī)電科技有限公司）。將太赫茲時域光譜儀開啟并打開測試工作站，儀器預(yù)熱30 min后，將測試片放在樣品架上，通入氮?dú)獬悠穫}中的水汽后，獲取氮?dú)鈪⒖甲V線。把制備的樣品放置在樣品架上進(jìn)行掃描測定，每片測定1次，平均次數(shù)100。

3.3 數(shù)據(jù)處理

用“LZ9000 THz中藥太赫茲量子指紋一致性評價系統(tǒng)”進(jìn)行處理，將太赫茲吸收系數(shù)譜導(dǎo)入系統(tǒng)中，選取0.2～10 THz，用定點(diǎn)合并法（最大峰高法），合并點(diǎn)數(shù)10個點(diǎn)，轉(zhuǎn)化成THz量子指紋圖譜后，再計算其

P

值。

3.4 甘草太赫茲量子指紋圖譜建立與評價

測定13產(chǎn)地85批次甘草藥材太赫茲光譜，全部用定點(diǎn)合并法（最大峰高法）按10點(diǎn)合并成一個太赫茲量子指紋峰（共197個量子指紋峰），按平均值法生成標(biāo)準(zhǔn)甘草太赫茲量子指紋圖譜RFP，見圖4。采用系統(tǒng)指紋定量法，用RFP評價85批甘草質(zhì)量等級見表1。除S6、S12、S70和S82的樣品

S

≤ 0.950，其余樣品的

S

波動不大（0.950～0.985），并且

α

均≤ 0.05，這說明甘草樣品的化學(xué)成分種類和分布比例十分相似。樣品的

P

相較之下波動略大（98.9%～116.6%），表明甘草樣品整體含量存在差異性，是甘草樣品質(zhì)量等級劃分的主要影響因素。采用系統(tǒng)指紋定量法，成功將85批甘草樣品劃分成四個等級：S2、S3、S5、S7、S8、S13、S14、S16、S17、S20、S24、S26～S36、S38～S40、S42、S45、S48～S50、S52、S53、S55～S64、S66～S69和S71～S85劃 分 為Ⅰ 類；S1、S4、S6、S9～S12、S15、S18、S19、S21、S22、S25、S33、S37、S46、S47、S51、S54、S65、S70、S77和S82劃分為Ⅱ類；S23、S41和S44劃分為Ⅲ類；S43劃分為Ⅳ類。

表1 用THz光譜量子指紋圖譜評價13個產(chǎn)地85批甘草質(zhì)量的一致性
Tab 1 Quality consistency evaluation of 85 batches of licorice from 13 origins by THz quantum fingerprints

編號 Sm Pm/% α 等級 編號 Sm Pm/% α 等級 編號 Sm Pm/% α 等級S1 0.974 93.5 0.007 2 S30 0.976 96.7 0.021 1 S59 0.979 97.4 0.020 1 S2 0.982 95.4 0.004 1 S31 0.974 97.0 0.003 1 S60 0.967 97.6 0.010 1 S3 0.981 95.6 0.011 1 S32 0.978 102.3 0.022 1 S61 0.977 103.8 0.012 1 S4 0.977 94.0 0.013 2 S33 0.975 93.4 0.001 2 S62 0.978 103.3 0.014 1 S5 0.950 97.7 0.017 1 S34 0.971 98.9 0.011 1 S63 0.972 102.5 0.015 1 S6 0.938 99.9 0.019 2 S35 0.974 100.3 0.016 1 S64 0.980 97.1 0.014 1 S7 0.965 101.5 0.007 1 S36 0.982 100.9 0.012 1 S65 0.973 105.0 0.010 2 S8 0.979 98.7 0.006 1 S37 0.963 91.8 0.009 2 S66 0.977 102.6 0.023 1 S9 0.971 106.4 0.012 2 S38 0.961 98.6 0.007 1 S67 0.975 99.9 0.018 1 S10 0.971 90.2 0.023 2 S39 0.974 98.6 0.024 1 S68 0.980 96.4 0.018 1 S11 0.964 94.5 0.024 2 S40 0.974 98.3 0.009 1 S69 0.973 101.4 0.016 1 S12 0.945 96.3 0.024 2 S41 0.982 113.9 0.019 3 S70 0.907 96.8 0.012 2 S13 0.975 96.0 0.016 1 S42 0.983 101.5 0.004 1 S71 0.978 103.0 0.028 1 S14 0.968 98.6 0.017 1 S43 0.973 116.6 0.023 4 S72 0.972 98.7 0.014 1 S15 0.970 94.6 0.015 2 S44 0.966 113.1 0.024 3 S73 0.962 102.1 0.021 1 S16 0.968 96.1 0.025 1 S45 0.981 99.6 0.012 1 S74 0.970 96.3 0.008 1 S17 0.974 97.2 0.010 1 S46 0.974 105.2 0.019 2 S75 0.975 99.7 0.013 1 S18 0.973 94.8 0.012 2 S47 0.958 108.1 0.005 2 S76 0.977 101.0 0.015 1 S19 0.972 94.0 0.021 2 S48 0.982 101.5 0.012 1 S77 0.976 91.1 0.016 2 S20 0.964 98.3 0.026 1 S49 0.974 104.1 0.001 1 S78 0.978 101.5 0.016 1 S21 0.969 93.9 0.003 2 S50 0.980 101.3 0.010 1 S79 0.970 98.5 0.016 1 S22 0.965 91.9 0.010 2 S51 0.978 106.9 0.020 2 S80 0.966 99.3 0.026 1 S23 0.964 89.9 0.009 3 S52 0.982 99.5 0.003 1 S81 0.971 102.8 0.021 1 S24 0.970 98.8 0.017 1 S53 0.974 100.2 0.007 1 S82 0.939 106.5 0.021 2 S25 0.975 94.9 0.008 2 S54 0.981 107.6 0.017 2 S83 0.980 100.4 0.018 1 S26 0.978 97.3 0.013 1 S55 0.980 99.1 0.009 1 S84 0.965 96.4 0.012 1 S27 0.974 98.9 0.007 1 S56 0.981 100.2 0.021 1 S85 0.973 97.8 0.028 1 S28 0.985 96.9 0.003 1 S57 0.982 102.4 0.016 1 RFP 1.000 100.0 0.000 1 S290.985101.70.0131S580.95596.20.0171

圖4 甘草太赫茲光譜標(biāo)準(zhǔn)量子指紋圖譜（A）和85批甘草太赫茲光譜量子指紋圖譜（B）Fig 4 Terahertz standard quantum fingerprints of licorice（A）and terahertz quantum fingerprints of 85 batches of licorice（B）

利用均值法獲得各產(chǎn)地下兩種生態(tài)模式樣品評價結(jié)果，以更清晰地分析產(chǎn)地樣品信息，結(jié)果見表2。值得注意的是，在整體樣品

S

波動極小（0.955～0.982），

α

均≤ 0.05的情況下，哈薩克斯坦和烏茲別克斯坦人工栽培生長模式下的樣品與野生生長的樣品相比較，人工栽培的樣品

P

值更趨近于RFP的

P

（100%）。并且這兩產(chǎn)地下人工栽培生長的樣品比野生生長的樣品質(zhì)量評價等級高。說明在哈薩克斯坦和烏茲別克斯坦地區(qū)人為控制甘草生長，可能會使其內(nèi)在質(zhì)量更加穩(wěn)定。在中國產(chǎn)地野生生長的甘草，除阿克蘇地區(qū)

P

值為93.5%，余下地區(qū)樣品

P

均≥ 95.0%，說明在國內(nèi)產(chǎn)地野生生長的甘草樣品內(nèi)在物質(zhì)總含量相似性程度高。然而，在中國內(nèi)蒙古地區(qū)人工栽培下生長的樣品

P

為111.3%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他地區(qū)，顯示出該地區(qū)甘草成分含量的極大差異性。同樣，以

S

、

P

和

α

為指標(biāo)鑒別各產(chǎn)地甘草樣品的質(zhì)量，將其劃分為三類：野生生長模式下的吉爾吉斯斯坦、土庫曼斯坦、中國內(nèi)蒙古、中國庫爾勒、中國沙雅、中國甘肅、中國伊犁、中國莎車、富沃和中國喀什地區(qū)甘草樣品以及人工栽培生長模式下的哈薩克斯坦、烏茲別克斯坦和吉爾吉斯斯坦地區(qū)的甘草樣品被劃分為Ⅰ類；野生生長模式下哈薩克斯坦、烏茲別克斯坦和中國庫爾勒地區(qū)的甘草樣品被劃入Ⅱ類；人工栽培生長的中國內(nèi)蒙古地區(qū)甘草樣品為Ⅲ類。

表2 不同產(chǎn)地甘草鑒別結(jié)果
Tab 2 Determination of licorice from different producing areas

產(chǎn)地 生長方式 編號 Sm Pm/% α 等級 產(chǎn)地 生長方式 編號 Sm Pm/% α 等級哈薩克斯坦 野生生長 S1～S3 0.979 94.8 0.007 2 中國新疆伊犁 野生生長 S28～S30 0.982 98.4 0.012 1吉爾吉斯斯坦 野生生長 S4～S6 0.955 97.2 0.016 1 中國新疆莎車 野生生長 S31～S33 0.976 97.6 0.009 1土庫曼斯坦 野生生長 S7～S9 0.972 102.2 0.008 1 中國新疆喀什 野生生長 S34～S36 0.976 100.0 0.013 1烏茲別克斯坦 野生生長 S10～S12 0.960 93.7 0.024 2 哈薩克斯坦 人工栽培 S37～S40 0.968 96.8 0.012 1中國內(nèi)蒙古 野生生長 S13～S15 0.971 96.4 0.016 1 中國內(nèi)蒙古 人工栽培 S41～S44 0.976 111.3 0.018 3中國甘肅 野生生長 S16～S18 0.972 96.0 0.016 1 烏茲別克斯坦 人工栽培 S45～S48 0.974 103.6 0.012 1中國新疆庫爾勒 野生生長 S19～S21 0.968 95.4 0.017 1 吉爾吉斯斯坦 人工栽培 S49～S52 0.979 103.0 0.009 1中國新疆阿克蘇 野生生長 S22～S24 0.966 93.5 0.012 2 中國新疆沙雅 人工栽培 S53～S85 0.971 100.1 0.016 1中國新疆沙雅 野生生長 S25～S27 0.976 97.0 0.009 1

4 展望與結(jié)語

目前，太赫茲光譜技術(shù)作為一個新興光譜分析手段，在藥學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用尚處于起步階段，大多數(shù)的成果也在實驗室研究階段。除與太赫茲光譜儀器龐大、成本昂貴等自身發(fā)展局限性相關(guān)外，還與試驗操作環(huán)境的高要求，樣品制備條件的高標(biāo)準(zhǔn)以及中藥現(xiàn)階段缺乏太赫茲標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，不利于中藥的大樣本系統(tǒng)研究，相關(guān)算法不完善等因素有關(guān)。太赫茲光譜技術(shù)因自身特殊性質(zhì)，可監(jiān)測中藥從中藥材制飲片、再制成中成藥的變化過程，實現(xiàn)鑒別中藥中有效成分和有害成分的目的，為完善中藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)體系打下基礎(chǔ)。從2012年到2020年共舉辦了五屆全國太赫茲科學(xué)技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會，有力推動了太赫茲科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。本文推出的太赫茲光譜量子指紋圖譜技術(shù)可在中藥一致性評價中使用，可能會成為一種新策略。