張繼紅

（上饒市食品藥品檢驗(yàn)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(yàn)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(yàn)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(duì)驗(yàn)證集樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果：乳酸菌素片定量模型預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)偏差小于2.0%。 結(jié)論：利用近紅外光譜技術(shù)對(duì)藥品進(jìn)行快速無(wú)損傷定量分析是可行的，通過(guò)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(shí)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(zhǎng)介于可見(jiàn)光區(qū)與中紅外光區(qū)的電磁波，其波長(zhǎng)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(jī)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(xué)計(jì)量學(xué)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?fù)洌═P）和支持向量機(jī)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(biāo)準(zhǔn)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(yàn)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(cè)定的快速、準(zhǔn)確、簡(jiǎn)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(guó)Bruker Optik GmbH公司）、OPUS 5.0軟件（德國(guó) Bruker公司）、K9840凱氏自動(dòng)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(hào)的乳酸菌素片（批號(hào)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(shí)驗(yàn)部分

2.1 乳酸菌素片中乳酸菌素的含量

按法定標(biāo)準(zhǔn)測(cè)定含量，50批乳酸菌素片中乳酸菌素的含量分布見(jiàn)表1。

2.2 近紅外光譜采集

使用固體光纖探頭輕輕抵住，對(duì)準(zhǔn)樣品，采用無(wú)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(cè)樣統(tǒng)一程序，從50批次樣品中每批隨機(jī)取6片，在12 000～ 4 000/cm 區(qū)間進(jìn)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?jiān)脊庾V，計(jì)算平均光譜，其中40批作為校正集光譜，10批作為驗(yàn)證集光譜。50批樣品的NIR光譜圖見(jiàn)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(dòng)優(yōu)化功能結(jié)合手動(dòng)調(diào)整進(jìn)行優(yōu)化，選擇光譜預(yù)處理方法。根據(jù)內(nèi)部交叉驗(yàn)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(cè)能力最佳，認(rèn)定模型1為最優(yōu)模型［2］。

圖1 樣品NIR圖譜

2.4 模型的驗(yàn)證

用建立的最優(yōu)校正模型對(duì)驗(yàn)證集中樣品的乳酸菌素含量進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)誤差均方根（RMSEP）為0.247 3，其標(biāo)準(zhǔn)法、NIR的測(cè)定結(jié)果見(jiàn)表3。與標(biāo)準(zhǔn)方法測(cè)定結(jié)果相比，NIR法測(cè)定結(jié)果都在± 1.0%以內(nèi)，相對(duì)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(cè)量乳酸菌素片中乳酸菌素含量的新方法。實(shí)驗(yàn)表明，通過(guò)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(duì)同一廠家乳酸菌素片含量進(jìn)行了預(yù)測(cè)，相對(duì)誤差不超過(guò)2.0%，該方法快速、準(zhǔn)確、無(wú)污染、具有一定的專屬性。因此，可以用于企業(yè)生產(chǎn)過(guò)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(duì)RMSECV和R2的影響

表3 驗(yàn)證集中乳酸菌素的預(yù)測(cè)結(jié)果及偏差 （%）

3 討論

3.1 建模譜段的選擇

對(duì)光譜波段進(jìn)行篩選，可以避免引入過(guò)多冗余信息，改善模型性能，提高計(jì)算速度。為選擇建模的最佳光譜范圍，采用一階導(dǎo)數(shù)與矢量歸一化法對(duì)建模樣品的原始光譜圖進(jìn)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(qiáng)度隨乳酸菌素含量的遞增而增高，進(jìn)一步確認(rèn)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(duì)應(yīng)的理論值對(duì)所有光譜進(jìn)行校正集、驗(yàn)證集選擇，其校正集選擇的科學(xué)性在于，校正集的含量范圍包含驗(yàn)證集的含量范圍。最終選擇 50個(gè)樣本中的40個(gè)樣本作為校正集，其余10個(gè)樣本作為驗(yàn)證集［4］。

3.3 模型的適用性

本文所建立的模型樣本為一個(gè)廠家的50批樣品，可以針對(duì)具體廠家的具體藥品給出高效、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)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(duì)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(gè)藥品及食品質(zhì)量分析中的應(yīng)用［D］.西北大學(xué)，2007.

［4］ 金鵬，劉艷，卜媛媛.近紅外光譜法快速測(cè)定鹽酸貝那普利片的含量［J］.中國(guó)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(yàn)及近紅外光譜研究工作。E-mail：149747048@qq.com