鄧妍 劉曉鳳 葉萌 吳磊 劉濤

摘 要：近紅外光譜技術具有快速、無需樣品制備及每次測量可同時確定多個成分的特點，但隨著應用的增加，其存在的一些問題也逐漸顯現(xiàn).以近紅外光譜技術在中藥實際應用中遇到的問題為切入點，對相關問題如近紅外光譜技術在中藥樣品處于水溶液體系難以分析、建模所需樣本量大及模型通用性不強等進行了討論，并提出了建議與展望，為近紅外光譜技術在中藥產(chǎn)業(yè)中的進一步應用提供參考.

關鍵詞：近紅外光譜；水光譜組學；通用性；模型轉(zhuǎn)移；樣本量

中圖分類號：O657.33;R284

文獻標志碼：A

文章編號：1004－5422（2023）03－0225－05DOI：10.3969/j.issn.1004-5422.2023.03.001

0 引 言

近年來，近紅外光譜（NIRS）技術發(fā)展迅速，被各行各業(yè)廣泛應用.在中藥方面，NIRS被用于中藥制劑原料［1］的基源、產(chǎn)地［2-3］、優(yōu)劣［4］與真?zhèn)蔚馁|(zhì)量分析［5-6］，液體制劑的提取［7］、純化［8］、滲漉［9-10］與濃縮［11］等工序的過程分析，固體制劑的混合［12］、制粒［13］、干燥［14］與包衣［15］等工藝過程質(zhì)量分析.但隨著NIRS的不斷應用，其自身存在的缺點也逐漸顯現(xiàn).例如，由于NIRS譜線寬，特征性不強，檢測的靈敏度較低，再加上對水的強吸收，所采集的光譜會高度重疊且特異性不強，不適用于水溶液中的痕量分析；NIRS是一種間接的分析技術，光譜反映的是分子層面的信息，需要復雜的建模才能直觀反映結(jié)果，因此，對化學成分的快速測定與不同物質(zhì)的鑒別必須依賴已建成的定量或定性模型，但是所建成的模型在不同的NIRS儀器上并不能通用，模型的通用性不強［16］；建模樣本集要求數(shù)量足夠多，泛化性強［17］且涵蓋全部變異才能建立有效、穩(wěn)定與性能好的模型，樣本量不足時模型的性能和精確度極易被影響，因此，當樣本量不足時，如何建模將有待進一步研究；建模過程中如何滿足模型的“完備性”條件（而不是使模型僅在一定程度上滿足）；當樣品處于溶液狀態(tài)，采集樣品前如何處理，以及光譜采集后如何進行光譜分析等，這些都是NIRS發(fā)展過程中遇到的普遍問題.

本文以ScienceDirect online和中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫的文獻為基礎，針對目前NIRS在中藥研究過程中遇到的問題進行探討，并就文獻提出的解決辦法進行討論，擬為改善或解決NIRS帶來的問題提供參考.

1 在水溶液中難以分析及對策

NIRS法對水的強吸收是其不可避免的缺陷，當被掃描的樣本是水溶液或者處于水體系之中時，所采集的NIRS譜圖會高度重疊，不會有明顯的特征差異，極大地影響NIRS譜圖分析.研究表明，現(xiàn)有的解決NIRS技術測量水溶液中有效組分的方法主要是通過化學或者物理手段使樣品由有水體系變?yōu)闊o水體系，以及光譜分析時盡量避開水吸收力強的波段.封義玲等［18］運用NIRS技術對華蓋散的濃縮終點進行判斷時，先將濃縮液烘干再進行光譜采集.陳國權等［19］使用NIRS技術檢測感冒靈提取工藝時，也是先將提取液烘干，采集除去水分后固含物的光譜.

為了避免水溶液的影響，常采用蒸干水分的辦法以達到直接排除水分干擾的目的，但在中藥的研究過程中，NIRS經(jīng)常被用來在線分析，在建模初期，如果還要增加對樣品復雜繁瑣的處理，不利于NIRS對樣品的在線監(jiān)測，影響NIRS技術操作的方便性與實用性.不僅如此，水分蒸干的過程是未知的，中藥的成分復雜，樣品本身是否會出現(xiàn)理化性質(zhì)的變化，有效成分是否會隨著蒸干的過程進行降解或轉(zhuǎn)化，從而影響測定結(jié)果也無法檢測.近年來新興的水光譜組學為解決水溶液樣品強吸收的問題提供了新思路，水光譜組學能夠?qū)⒔M分的任何變化反映在與其化學結(jié)構(gòu)相關的吸收帶和水分吸收帶上［20］.其利用水的吸收光譜特征來表征樣品，以間接的方式收集有關化學成分和環(huán)境條件的信息.水光譜組學的引入為各種水系統(tǒng)的組分測量帶來了新的可能性，并拓展了NIRS技術的應用.與現(xiàn)有的方法相比，水光譜組學和NIRS技術的結(jié)合使用可以直接跳過除去樣品水分這一步驟，實現(xiàn)了對系統(tǒng)中水的非侵入式監(jiān)測.NIRS技術檢出限約為5 000 ppm，而水光譜組學的應用可以將檢出限降低至NIRS的1/5.水的存在不僅不影響NIRS技術的檢測，還能解決NIRS技術無法用于痕量分析這一缺點.因為水分子的體積小且數(shù)量多，在分子水平上，水中氫鍵［21］構(gòu)成的四面體可以看成1個對內(nèi)外部變化都能靈敏響應的傳感器和能夠放大外來的任何一個分子的放大器，放大溶液中微小濃度的影響，捕捉環(huán)境的變化.當溶質(zhì)分子或其他化學成分與水分子相互作用時，水的光譜將代表1個高度響應的信號，反映水分子結(jié)構(gòu)及其變化.例如，丹參中丹酚酸A含量較低，傳統(tǒng)方法難以檢測丹參提取過程中丹酚酸A的含量變化.Dong等［21］運用NIRS技術實時監(jiān)測溶液中丹酚酸A的轉(zhuǎn)化反應過程，并用光譜組學對其進行了分析，成功檢測了丹酚酸A的轉(zhuǎn)化過程.中藥的提取過程［7］主要以水作為萃取溶劑，而使用NIRS在線監(jiān)測提取過程時，會面臨光譜中最有用的信息被強背景所覆蓋的問題，Gao等［22］結(jié)合了水光譜組學，以水為探針，直觀地顯示了丹參提取過程水分子系統(tǒng)的動態(tài)變化.陳定芳等［23］將水光譜組學應用到中藥歸經(jīng)理論，監(jiān)測了中藥成分作用于人體巨大水系統(tǒng)的復雜過程.

2 模型通用性不強及對策

NIRS和化學計量學組合建立的定量模型常運用于中藥材有效成分的含量、中間體含量和中成藥劑型含量的快速測定［24］.然而，NIRS的通用性不強是NIRS技術在中藥大生產(chǎn)和多成分含量測定中應用的一大難題，主要體現(xiàn)在2個方面.首先，NIRS與化學計量學結(jié)合開發(fā)的定量模型僅適用于與原始校準集具有相同特征且不超過校準集光譜范圍的光譜［25］，當樣品來源不同或新采集的樣品變異性大時，定量模型的預測性能會大幅下降，預測結(jié)果的精密度會嚴重降低；其次，當定量模型用于不同類型NIRS儀器采集的NIRS預測時，原定量模型的性能會被損壞，建立的模型將毫無意義.

為了提高模型的通用性［26］，最常用的方法就是直接通過增大樣品的變異性和差異性來隨時更新NIRS模型，并結(jié)合更合適的化學計量方法來保持其預測性能，增加其泛化性.

為了解決模型與新光譜不匹配的問題，有的學者提出了“模型轉(zhuǎn)移”的概念.“模型轉(zhuǎn)移”指現(xiàn)有的研究都集中在儀器之間的模型轉(zhuǎn)移，是將1臺NIRS儀器上建立的模型轉(zhuǎn)移到另1臺NIRS儀器上，實現(xiàn)模型共享且轉(zhuǎn)移的模型仍然有效.飼料領域［27］中，由于生產(chǎn)環(huán)境的變化，NIRS采集的在線與離線光譜差異較大，導致建立的NIRS模型離線光譜無法直接使用于在線檢測，大大限制了NIRS技術在飼料生產(chǎn)上的利用.王紅英等［27］基于光譜共享法的NIRS模型轉(zhuǎn)移技術建立了光譜的共享模型，既能在線監(jiān)測也能離線檢測樣品.李陽陽等［28］運用了3種模型轉(zhuǎn)移算法，成功將復烤片煙常規(guī)化學成分的模型轉(zhuǎn)移到不同品牌傅里葉變換NIRS儀器上使用，并確定了最優(yōu)模型轉(zhuǎn)移算法.王大鋒等［29］以測量煙草化學成分為切入點，通過在經(jīng)過特殊設計的NIRS儀器在線建立測量煙草化學成分的定量模型，建成的定量模型可以在多臺NIRS儀器之間實現(xiàn)模型轉(zhuǎn)移.這些應用實例都可以作為NIRS在中藥應用過程中的借鑒.

除了“模型轉(zhuǎn)移”外，Tan等［30］還提出了樣本之間的轉(zhuǎn)移，通過插入一種新的算法來矯正模型與樣品光譜不匹配的問題，將校準模型優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學優(yōu)化問題，并通過所提出特殊算法對模型問題進行處理，以解決NIRS模型樣本間的遷移問題.

3 需求樣本量大及對策

在模型的構(gòu)建上，對NIRS模型數(shù)據(jù)處理的研究越來越受到研究者的重視，有些中藥資源十分珍貴，或樣本來源受限的情況下，擁有更多的樣本來解決模型的問題是不切實際的，無法滿足NIRS技術對于數(shù)量的要求，在樣本量小的基礎上建立的NIRS模型準確性和預測能力會大大降低，NIRS模型會因為樣本量的太少而受影響.因此，解決需求樣本量大的問題也是NIRS技術發(fā)展中的難題.已經(jīng)有學者提出了集成學習的概念［31-35］，把已有的為數(shù)不多的樣本分為3個子集，即訓練集、驗證集和測試集［36］，這3個子集在一定算法的運算下分別用于構(gòu)建、優(yōu)化和測試模型.汽油的辛烷值在量化汽油質(zhì)量方面起著重要作用，傳統(tǒng)檢測汽油辛烷值的方法需要耗費大量的時間跟成本，樣品的采集也是非常昂貴的，Noureddine等［37］應用了NIRS的集成模型在樣本量不足的情況下準確預測汽油辛烷值的最佳增壓.Yu等［38］提出一種基于功能數(shù)據(jù)分析的NIRS融合標定模型，把原本的離散型數(shù)據(jù)模型通過功能數(shù)據(jù)分析方法轉(zhuǎn)換為函數(shù)問題，再根據(jù)函數(shù)對所有樣本進行訓練，解決了小樣本問題.煙草行業(yè)的NIRS技術主要以離線分析為主［39］，畢榮道等［40］為了解決煙草內(nèi)在質(zhì)量評價的問題，構(gòu)建了一種以小樣本數(shù)的在線NIRS建模的方法，通過采用不同抽樣比例的算法最終確定抽樣量，所建模精度良好，可以解決煙草生產(chǎn)中取樣量少的問題，節(jié)約了成本.

4 結(jié) 語

NIRS技術是一種反映分子層面的技術，需要結(jié)合化學計量學才能把分子層面的信息直觀地表達出來，其本質(zhì)任務是通過測量樣品變量，借助線性或者非線性變換來描述測定目標.然而在中藥的實際應用中，提取與濃縮等過程離不開水的參與，就分子層面而言，NIRS對水的強吸收嚴重影響了NIRS的采集與分析；NIRS技術結(jié)合化學計量學建模時為了保證模型的性能與精確度需要大量的樣本，而中藥資源稀缺且珍貴，無法采集足夠的樣本數(shù)據(jù)；中藥組分復雜，NIRS技術的定量模型用于測定中藥有效成分的含量時，常常伴隨著幾個組分的同時測定，而定量模型通用性不強，只能針對單一組分進行檢測.綜上所述，解決和完善NIRS模型系統(tǒng)的缺陷與不足是NIRS技術廣泛應用于中藥研究的重點.

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（責任編輯：伍利華）

Abstract：Near-infrared spectroscopy owns the properties of high speed，needless sample preparation，and simultaneous determination of multiple components in each measurement.However，as it is widely used in application，some problems have been gradually discovered.In this paper，these problems encountered in the practical application of near-infrared spectroscopy in traditional Chinese medicine are taken as the research targets.The related problems such as the difficulty of analyzing the aqueous solution system of traditional Chinese medicine samples by near-infrared spectroscopy，the large sample size required for modeling，and the poor universality of the model are discussed.Suggestions and prospects are put forward to provide reference for the further application of near-infrared technology in the traditional Chinese medicine industry.

Key words：near infrared spectroscopy;water spectroomics;universality;model transfer;sample size

基金項目：2017年國家重點研發(fā)計劃項目（2017YFC1701900）；四川省2021—2023年高等教育人才培養(yǎng)質(zhì)量和教學改革項目（JG2021-1106）；成都大學2021—2023年研究生人才培養(yǎng)質(zhì)量和教學改革立項項目（cdjgy2022004）

作者簡介：鄧 妍（2002—），女，從事中藥新藥開發(fā)及質(zhì)量再評價研究.E-mail：3031458049@qq.com

通信作者：劉 濤（1976—），男，博士，研究員級高級工程師，從事中藥再評價研究.E-mail：liutao0578@sina.com