楊 慧

(江蘇省徐州醫(yī)藥高等職業(yè)學(xué)校,江蘇 徐州 221116)

近紅外(near-infrared,NIR)光譜技術(shù)是一種快速、無(wú)損分析方法,光譜波長(zhǎng)范圍是780～2500 nm(11 000～4000 cm-1),主要譜峰為有機(jī)物分子C-H、N-H及O-H等含氫基團(tuán)的倍頻與合頻振動(dòng)吸收所產(chǎn)生的,因其光譜特性穩(wěn)定,非常適合于藥品原輔料及制劑的定性定量分析[1]。近幾年來(lái)得益于化學(xué)計(jì)量學(xué)、電子計(jì)算機(jī)及軟件的發(fā)展,尤其是基于多變量數(shù)據(jù)分析的化學(xué)計(jì)量學(xué)的發(fā)展,使得NIR光譜中的大量信息能夠被解釋,這一技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用[2-3]。

利福昔明為利福霉素類(lèi)衍生物,具有抗菌譜廣、抗菌作用強(qiáng)等特點(diǎn),口服后基本不吸收,以原形由糞便排出,主要在腸道內(nèi)發(fā)揮抗菌作用。利福昔明起效快,作用強(qiáng),安全性高,是治療成人急性輕中度感染性腹瀉的安全有效藥物,國(guó)外用于治療急性感染性腹瀉取得了良好的療效。

本研究應(yīng)用近紅外透射和漫反射光譜結(jié)合多種計(jì)算藥物分析方法,對(duì)利福昔明混懸劑中間體粉末建立快速、無(wú)損分析模型,對(duì)各模型預(yù)示結(jié)果進(jìn)行比較,找出較優(yōu)模型。

1 實(shí)驗(yàn)

1.1 儀器與試藥

德國(guó)Bruker MPA型近紅外光譜儀,旋轉(zhuǎn)樣品杯和積分球漫反射測(cè)樣器件PbS檢測(cè)器,利福昔明原料藥及輔料糊精、蔗糖、微晶纖維素/羧甲基纖維素。

1.2 樣品的制備

按利福昔明混懸劑工藝流程制備含主藥標(biāo)示量80%～120%(間隔5%)的中間體粉末樣品9×6份,分別記為1(1)～9(6),裝入透明塑料袋內(nèi)。

1.3 測(cè)量條件

光譜分辨率為8 cm-1,掃描范圍10 000～4000 cm-1,以3.86 cm-1間隔采集光譜數(shù)據(jù)。將樣品裝入積分球的測(cè)樣杯中,采用旋轉(zhuǎn)的方式測(cè)量樣品近紅外數(shù)據(jù)。

純組分和樣品光譜如下:

圖1 各純組分光譜(1-利福昔明;2-蔗糖;3-微晶纖維素;4-糊精)Fig.1 Spectra of pure components

圖2 利福昔明訓(xùn)練Fig.2 Rifaximin training set

圖3 利福昔明預(yù)示集Fig.3 Rifaximin prediction set

2 方法和結(jié)果

2.1 定量分析模型的建立

用多元線性回歸和偏最小二乘(PLS)法處理數(shù)據(jù),所用程序皆用VBA編程。

取標(biāo)示量80%、90%、100%、110%及120%樣本做訓(xùn)練集,取標(biāo)示量85%、95%、105%及115%樣本做預(yù)示集。

2.2 多元線形回歸處理數(shù)據(jù)

用多元線性回歸程序回歸出每個(gè)波長(zhǎng)處的回歸方程,按相關(guān)系數(shù)從大到小排列,選取前4個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn),多元回歸得預(yù)示集濃度。

表1 多元線性回歸預(yù)測(cè)樣本中各成分含量結(jié)果Tab.1 Prediction of the results of each component content in the sample with multiple linear regression

續(xù)表1

由上面數(shù)據(jù)可知,多元線性回歸法預(yù)示的結(jié)果很不理想,特別是主藥利福昔明和輔料糊精的濃度預(yù)測(cè)值與真實(shí)值偏差很大。

2.3 PLS法處理數(shù)據(jù)

分別選用3個(gè)波段對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行分析。將波段、最佳主成分?jǐn)?shù)、交互證實(shí)均方誤及r列表如下:

利用PLC法處理數(shù)據(jù),得預(yù)示集中利福昔明的濃度。

表2 測(cè)量波段及相關(guān)信息Tab.2 Measuring band and related information

表3 PLS法預(yù)測(cè)利福昔明結(jié)果Tab.3 Predication results of rifaximin with PLS method

由以上結(jié)果可知,PLS法處理數(shù)據(jù)預(yù)示結(jié)果準(zhǔn)確度及精密度都符合要求。

3 結(jié)果與討論

通過(guò)多元線性回歸法和PLS法的比較可知,PLS法的建模結(jié)果好于多元線性回歸法。多元線性回歸法[4]即通過(guò)多元回歸求出吸收系數(shù)矩陣后,選取相關(guān)系數(shù)較大的多個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn)進(jìn)行多元線性回歸求出預(yù)測(cè)樣品濃度。此方法對(duì)主藥利福昔明來(lái)說(shuō)得到的結(jié)果很不理想,主要有以下幾個(gè)原因:多元線性回歸法中將各組分的不同濃度樣品在某一波長(zhǎng)處的吸收系數(shù)假設(shè)是一樣的,事實(shí)上,近紅外光譜中物質(zhì)在某波長(zhǎng)處的吸收系數(shù)隨著濃度的不同而不同,從而產(chǎn)生誤差。求回歸方程時(shí),雜質(zhì)未參與回歸,所以樣品中的雜質(zhì),特別是水分的干擾也會(huì)產(chǎn)生誤差。兩次多元線性回歸有兩次求逆過(guò)程,會(huì)產(chǎn)生誤差。雖然此方法的結(jié)果不理想,但是可借此找到回歸系數(shù)較大的波長(zhǎng)段,為采用其他方法處理數(shù)據(jù)做準(zhǔn)備。PLS法實(shí)質(zhì)上是一種建立在主成分分析基礎(chǔ)上的多元線性回歸法。在對(duì)吸收值矩陣進(jìn)行主成分分解的同時(shí),也對(duì)濃度矩陣進(jìn)行主成分分解,再對(duì)二者進(jìn)行線性相關(guān)回歸。通過(guò)主成分分析可消除一些噪音、雜質(zhì)等無(wú)用信息的干擾。因?yàn)楦鱾€(gè)主成分是相互正交的,使用它們回歸不會(huì)產(chǎn)生共線問(wèn)題,可使用全譜,也可使用原始光譜的一部分,因此PLS法回歸結(jié)果較好[5]。通過(guò)多元線性回歸法處理數(shù)據(jù)得到的波長(zhǎng)段,結(jié)合純組分的光譜圖,確定PLS法處理數(shù)據(jù)時(shí)所采用的波長(zhǎng)段。

與常規(guī)分析技術(shù)不同,近紅外光譜是一種間接分析技術(shù),必須通過(guò)建立校正模型(標(biāo)定模型)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)未知樣品的定性或定量分析[6],它的適用性及推廣能力與校正集中樣品的代表性有很大關(guān)系。根據(jù)利福昔明混懸液處方,通過(guò)適量的樣品建立數(shù)學(xué)模型之后,可準(zhǔn)確快速地確定未知樣品含量,尤其適合于對(duì)大量重復(fù)性樣品的快速分析,為近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于藥品制劑的定量分析及在線質(zhì)量控制提供可能。