近红外光谱法在药物分析中的应用

近红外光谱法在药物分析中的应用

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1、近红外光谱法在药物分析中的应用宜春学院化学与生物工程学院08制药工程周玉方摘要:近红外光谱技术在药物分析领域应用广泛,且潜力巨大,其可通过与合适的化学计量学方法建立各种模型,实现了药物原料、药物包材等的定性或定量分析,在制药工作和质量控制分析中具有广阔的应用前景。关键词:近红外光谱法;药物分析;应用近红外(NearInfrarad,NIR)区域是指波长在780~2526nm(波数为4000~12000cm-1)范围内的电磁波。在这个区域最突出的吸收谱带归因于中红外区域基频振动的倍频和合频,主要是含氢基团的吸收,如C-H、N-H、O-H、S-

2、H等,几乎包括有机物中所有含氢基团的信息,信息量极为丰富、谱带宽、重叠较严重,而且吸收信号弱,信息解析复杂,虽然发现较早,但其分析价值未得到足够的重视。近年来,由于计算机与化学统计学软件的发展,尤其是化学计量学的深入研究与广泛应用,使其成为发展最快、最引人注目的近红外光谱分析技术[1],该技术是将光谱测量技术、计算机技术、化学计量学技术与基础测试技术进行有机结合的分析测试技术[2-3]。在近红外光谱区产生吸收的官能团主要是含H基团,这些基团是有机物中最重要的一些基团,NIR谱区丰富的结构域组成的信息是NIR分析应用的广泛基础。计算机技术和化

3、学计量学的应用使NIR可以分析测定与这些基团有关的成分以及物理、化学性质。利用近红外光谱和多变量统计分类技术(系统聚类分析、逐步聚类分析、主成分分析和神经网络、非线性映射等)可很好地对药材和成药进行定性判别和分类。在对药物的定量分析方面,除了将近红外光谱与偏最小二乘法(PLS)、主成分分析(PCA)、遗传神经网络等相结合对一些化学药品分析外,近几年又将近红外光谱技术与处理非线性体系的人工神经网络方法相结合,对许多中药进行定量分析。而起而由于该技术方便快速,无需对样品进行预处理,适用于在线分析等特点,在药物分析领域中正不断得到重视与应用。1、

4、近红外光谱法在药物分析中的应用近红外光谱法在药物分析领域中的应用范围相当广泛,它不仅适用于药物的不同类型,如中草药、激素、抗生素等,还可用于药物的多种不同状态如原料、完整的片剂、胶囊与液体等制剂的药物分析。同时其更适用于原料药纯度、包装材料等的分析以及生产工艺的监控;利用不同的具有一定专属性的光纤探头可实现生产工艺的在线连续分析及质量监控等;利用其它方法与近红外光谱法相结合测定物质含量及进行打假工作等。1.1应用于药物的不同类型1.1.1在中草药中的应用如刘浩博士利用近红外光谱法测定黄花蒿中青蒿素的含量[4],在此试验中,分别采自四川、河南

5、、云南、广西四地的黄花蒿药材的蒿叶,将63个样本经过药材预处理,利用近红外光谱仪采集整个样本的近红外光谱图,后以原始NIR数据进行建模,并根据离散小波变换(discretewavelettransform,DWT)[5,6]的多尺度信号分解的算法对部分样品进行高效的数据压缩,得到的小波系数来预测青蒿药材中青蒿素的含量(采用偏最小二乘法进行数据回归),以预测和实验测定值之间的相关系数考查预测模型。应用此法可预测黄花高药材中青蒿素的含量,并由仪器自带聚类软件得到聚类结果,可对药材进行产地的鉴别。又如白雁教授在测定连翘药材中连翘苷含量的应用[7]

6、,据《中国药典》收载的含量测定方法为高效液相色谱法,但因为该法分析耗时长,在制药过程中难以满足快速以及在线检测的要求。本实验采用傅立叶变换近红外光谱仪采集分别来自河南、山西、陕西、河北等地的青翘和老翘药材的近红外光谱图,建立校正模型,该模型的建立,通过验证,可以准确预测其覆盖范围的连翘苷含量。从本实验所建模型预测以及统计学结果可以看出,连翘药材光谱与其连翘苷含量之间有一定相关性,近红外漫反射光谱法测得连翘中连翘苷含量和药典法测定结果之间的相关系数为0.944,且平均回收率为103.91%,符合生产中的要求,且该法具有快速、无损、准确等特点,

7、适用于大量连翘药材中连翘苷的快速测定,是一种非常好的绿色分析方法。1.1.2在含激素药物中的应用运用近红外光谱法同时测定多种雌、孕激素[8],以四氢呋喃为溶剂,测定雌二醇、雌三醇、雌酚酮、安宫黄体酮混合溶液的近红外光谱,并用偏最小二乘法解析重叠光谱,求得各组分含量并分析了影响测定精度的因素。与传统的分析方法如高效液相色谱大多只能分析一种至两种化合物的方法相比,该法算为一个新的尝试,在药物分析方面有广泛的应用前景。1.1.3在抗生素类药品中的应用在测定头孢羟氨苄胶囊含量[9]的试验中,采集该药品的NIR光谱,以一阶导数和多元散射法为预处理方法

8、,以偏最小二乘法为回归方法,经内部交叉验证建立头孢羟氨苄胶囊的NIR光谱与HPLC法测定值之间的多元校正模型,预测头孢羟氨苄胶囊的含量。结果为:内部交叉验证决定系数R2为95.6

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