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      近紅外光譜法快速測(cè)定安宮牛黃丸中黃芩苷含量

      2016-04-04 23:07:46廣州白云山中一藥業(yè)有限公司510530雷婷孫一蕊孫晶陳紋平余意林健洛龐秀霏尹震
      首都食品與醫(yī)藥 2016年12期
      關(guān)鍵詞:牛黃丸安宮藥粉

      廣州白云山中一藥業(yè)有限公司(510530)雷婷 孫一蕊 孫晶 陳紋平 余意 林健洛 龐秀霏 尹震

      聲光可調(diào)近紅外光譜儀具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、體積小、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、操作簡(jiǎn)便、分析迅速等優(yōu)點(diǎn),可滿足藥品生產(chǎn)過程中的在線檢測(cè)需求[1][2][3]。本研究采用聲光可調(diào)近紅外光譜技術(shù),建立了檢測(cè)安宮牛黃丸混合藥粉中黃芩苷含量,以及待包丸中黃芩苷含量2個(gè)模型,為中藥生產(chǎn)過程的在線、無損定量分析提供了依據(jù)。

      1 材料

      1.1 樣品 廣州白云山中一藥業(yè)有限公司安宮牛黃丸不同批次的總混藥材粉末共計(jì)48個(gè)樣品,煉蜜制丸后未蠟封包裝的安宮牛黃丸共68個(gè)樣品。

      1.2 儀器AOTF便攜式Luminar5030近紅外光譜分析儀(美國(guó)Brimrose公司),Agilent1200色譜儀(美國(guó)Agilent公司)。

      2 方法與結(jié)果

      2.1 黃芩苷的測(cè)定方法 測(cè)定方法參照2010版《中國(guó)藥典》[4],每份樣品重復(fù)測(cè)定2次,以2次含量測(cè)定結(jié)果的平均值為樣品中黃芩苷的含量。48個(gè)藥粉樣品中黃芩苷的含量范圍為 4.20~13.5mg/g,68個(gè)待包丸樣品中黃芩苷的含量范圍為6.92~8.01mg/g。

      2.2 樣品光譜采集及預(yù)處理 樣品掃描波長(zhǎng)為1100~2300nm,間隔為2.0nm,次數(shù)為300次。每個(gè)樣品測(cè)5次,并將光譜均值化處理。為消除噪音和基線漂移的影響,藥粉模型采用一階導(dǎo)數(shù)11點(diǎn)平滑法,待包丸模型采用一階導(dǎo)數(shù)9點(diǎn)平滑法進(jìn)行預(yù)處理。

      2.3 校正模型的建立 將經(jīng)過預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)與HPLC分析數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián),采用偏最小二乘法(PLS1),交叉-驗(yàn)證法(cross-validation),用the unscramble定量分析軟件建立模型。經(jīng)過異常值的剔除進(jìn)行優(yōu)化,得到較為理想的校正模型。黃芩苷藥粉模型的主成分維數(shù)為9,R2=0.9897,RMSEC=0.3213,黃芩苷待包丸模型的主成分維數(shù)為5,R2=0.9501,RMSEC=0.0785。

      2.4 校正模型驗(yàn)證 以PLS1建立的校正模型對(duì)外部驗(yàn)證集樣品進(jìn)行分析。混合藥粉中黃芩苷NIR光譜預(yù)測(cè)值與HPLC測(cè)定化學(xué)值的相關(guān)系數(shù)r為0.9806,待包丸黃芩苷NIR光譜預(yù)測(cè)值與HPLC測(cè)定化學(xué)值的相關(guān)系數(shù)r為0.9751。由上述數(shù)據(jù)可見,AOTF近紅外光譜測(cè)定安宮牛黃丸中黃芩苷含量,分析結(jié)果與HPLC分析之間相關(guān)性良好,測(cè)定結(jié)果趨于一致。

      3 討論

      黃芩苷是安宮牛黃丸質(zhì)量控制中非常重要的一個(gè)成分,這個(gè)成分的含量除了與藥材本身的含量相關(guān)外,在配方制丸的過程中受其他成分的影響,含量也會(huì)發(fā)生一些變化。通過利用近紅外檢測(cè)無損、快速、無污染的優(yōu)點(diǎn),監(jiān)控藥粉及待包丸中黃芩苷的含量,能夠及時(shí)地發(fā)現(xiàn)異常,提早處理,可避免人力物力的浪費(fèi),具有巨大的實(shí)用價(jià)值,對(duì)大生產(chǎn)有重要的意義。本實(shí)驗(yàn)采用偏最小二乘法建立安宮牛黃丸藥粉及待包丸中黃芩苷的定量分析模型,該模型具有良好的預(yù)測(cè)作用,能夠滿足實(shí)際生產(chǎn)的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)貴重藥品的生產(chǎn)過程監(jiān)控,節(jié)約成本。若進(jìn)一步加大樣本數(shù)量,增加樣本的代表性,可以建立更加穩(wěn)定的模型[5][6]。

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