近紅外光譜分析方法在七葉皂苷鈉快速檢測中的應(yīng)用研究

王伯陽，暴 銥，李 杰，耿 錚 （中國人民解放軍聯(lián)勤保障部隊(duì)藥品儀器監(jiān)督檢驗(yàn)總站，北京 100071）

七葉皂苷鈉（sodium aescinate）是一種含酯鍵三萜皂苷的鈉鹽，呈白色或類白色結(jié)晶粉末，味苦而辛，提取自七葉樹植物天師栗（Aesculus wilsoniiRehd.）的干燥成熟種子，主要有效成分為七葉皂苷A、B、C 和D[1]（見圖1 和表1），具有消炎、抗?jié)B出、增加靜脈張力、改善血液循環(huán)以及糾正腦功能失常等作用[2]。七葉皂苷鈉在藥物類別上按化學(xué)類藥品管理，制劑主要包括注射用七葉皂苷鈉、七葉皂苷鈉片、復(fù)方七葉皂苷鈉凝膠和七葉皂苷鈉搽劑。注射用七葉皂苷鈉及原料藥的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)收載于《國家藥品西藥標(biāo)準(zhǔn)（化學(xué)藥品地標(biāo)升國標(biāo)第十六冊）》[3]；復(fù)方七葉皂苷鈉凝膠和七葉皂苷鈉搽劑的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為新藥轉(zhuǎn)正標(biāo)準(zhǔn)；七葉皂苷鈉片質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行國家食品藥品監(jiān)督管理局標(biāo)準(zhǔn)。

目前，七葉皂苷鈉的測定方法主要有HPLC法、紫外分光光度法、薄層色譜法和酸堿滴定法[4]。其中，國家藥品標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的含量測定方法為酸堿滴定法，該法需要4 h 以上的加熱回流時(shí)間，且前處理過程復(fù)雜，而操作較簡便的紫外分光光度法及薄層色譜法靈敏性和選擇性又相對較差。因此，建立一種操作簡便、選擇性好的七葉皂苷鈉快檢方法，對于該藥物的質(zhì)量安全監(jiān)管具有重要意義。近紅外光譜分析法（near infrared spectrum，NIRS）是一種間接分析技術(shù)，通過建立目標(biāo)物屬性值與近紅外光譜數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)模型，對待測樣品進(jìn)行定性或定量檢測[5-6]。所建模型的質(zhì)量常用決定系數(shù)（R2）和交叉驗(yàn)證均方根誤差（RMSECV）等參數(shù)進(jìn)行評價(jià)，R2值越接近1，說明樣品測定值與預(yù)測值相關(guān)性越好；RMSECV 則決定了預(yù)測樣品的誤差大小，應(yīng)與實(shí)驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)方法的精密度相當(dāng)。與傳統(tǒng)分析技術(shù)相比，具有分析速度快、成本低、效率高、重現(xiàn)性好等優(yōu)點(diǎn)，可用于藥品的在線無損分析[7-8]。

表1 七葉皂苷鈉化學(xué)式中的取代基結(jié)構(gòu)

本文利用近紅外光譜分析技術(shù)，建立了一種七葉皂苷鈉的快檢方法，用于注射用七葉皂苷鈉藥品的含量測定。本方法根據(jù)OPUS 軟件對采集光譜進(jìn)行了優(yōu)化處理，分別采用PLS 算法和因子化算法，建立七葉皂苷鈉的定量模型和定性模型。

1 試藥與儀器

1.1 試藥

試驗(yàn)使用A 藥廠43 批次注射用七葉皂苷鈉樣品；B 藥廠4 批次注射用鹽酸烏拉地爾樣品；C 藥廠4 批次注射用胸腺五肽樣品；D 藥廠4 批次注射用七葉皂苷鈉樣品；試驗(yàn)用試劑均為分析純，購自國藥集團(tuán)。

1.2 儀器

試驗(yàn)采用德國Bruker 公司的MPA 近紅外光譜儀，裝載OPUS 軟件；上海喆圖公司的電熱恒溫水浴鍋。

2 酸堿滴定法

取本品30 支（10 mg 取15 支），加乙醇-水（10∶1）溶解，定量轉(zhuǎn)移至25 ml 量瓶中，并稀釋至刻度，搖勻，精密量取10 ml 至100 ml 三角瓶中。加酚酞指示液2 滴，用氫氧化鈉溶液（0.01 mol/L）滴定至溶液顯微紅色后，精密加氫氧化鈉滴定液（0.05 mol/L）5 ml，加熱回流4 h，用乙醇-水（10∶1）2 ml 洗滌冷凝管及瓶口，取出，放冷至室溫，用鹽酸滴定液（0.01 mol/L）滴定，并將滴定的結(jié)果用空白實(shí)驗(yàn)校正。每1 ml 的氫氧化鈉滴定液（0.05 mol/L）相當(dāng)于28.80 mg 的七葉皂苷鈉。

3 模型建立

3.1 測定方法

近紅外光譜檢測采用光纖掃描方法，分辨率為8 cm-1，樣品掃描時(shí)間為16 s，背景掃描時(shí)間為32 s，掃描范圍為12 500 cm-1～4 000 cm-1。將光纖探頭對準(zhǔn)被測樣品西林瓶底部（樣品應(yīng)均勻分布在西林瓶底部，保證探頭掃面處樣品均勻），測定3 次，計(jì)算平均光譜。

3.2 定性模型的建立

3.2.1 建模圖譜

B 藥廠4 批次注射用鹽酸烏拉地爾的4 張光譜；C 藥廠4 批次注射用胸腺五肽的4 張光譜；D 藥廠4 批次注射用七葉皂苷鈉的4 張光譜。

3.2.2 建模方法

采集上述樣品的近紅外光譜，經(jīng)一階導(dǎo)數(shù)和矢量歸一化法處理，平滑點(diǎn)數(shù)為9，采用因子化法，設(shè)定譜段為9 037.3 cm-1。

3.2.3 建模結(jié)果

用胸腺五肽定性模型，鑒定B 藥廠注射用鹽酸烏拉地爾、C 藥廠注射用胸腺五肽和D 藥廠注射用七葉皂苷鈉樣品，結(jié)果如表2。結(jié)果表明，該定性模型可準(zhǔn)確區(qū)分未參與建模的3 個(gè)品種樣品，可用于A 藥廠生產(chǎn)的注射用七葉皂苷鈉定性檢測。

3.3 定量模型建立

3.3.1 建模樣品

共采用A 藥廠的43 批次注射用七葉皂苷鈉樣品。其中，38 批次樣品用于建立定量模型，5 批樣品用于模型驗(yàn)證。

3.3.2 建模方法

采集樣品的近紅外光譜，求出平均光譜，根據(jù)OPUS7.8 軟件提供的優(yōu)化結(jié)果，選擇一階導(dǎo)數(shù)和矢量歸一化，以消除樣品的基線偏移，降低背景及噪聲干擾，提高信噪比，增強(qiáng)光譜特征。采用PLS 算法，利用軟件的預(yù)處理選擇合適的譜段建模，得到注射用七葉皂苷鈉含量測定校正模型，最后采用內(nèi)部交叉算法，對模型進(jìn)行驗(yàn)證。

3.3.3 建模結(jié)果

注射用七葉皂苷鈉定量模型的近紅外光譜圖詳見圖2，內(nèi)部驗(yàn)證的校正曲線見圖3，RMSECV/維數(shù)見圖4，R2/維數(shù)走勢見圖5。結(jié)果顯示，注射用七葉皂苷鈉定量模型R2值達(dá)到0.992 6，RMSECV為0.253。在預(yù)測試驗(yàn)中，樣品的預(yù)測值與酸堿滴定法測定值偏差均小于5%（詳見表3），表明該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測七葉皂苷鈉的含量。

表2 定性模型鑒定結(jié)果

利用已建立的定量模型，對未參與建模的5 批次樣品進(jìn)行外部交叉驗(yàn)證，并將結(jié)果轉(zhuǎn)化為標(biāo)示量百分比后與測定值比較，偏差均小于1.5%（詳見表4），表明預(yù)測值和參考值相關(guān)性良好，所建定量模型穩(wěn)定可靠，可用于樣品中七葉皂苷鈉含量的快速檢測。

4 討論

近紅外定性分析主要用于物質(zhì)的判別和歸類，掃描收集系列樣品的近紅外光譜，可組成一個(gè)多維變量空間，同類物質(zhì)在該空間內(nèi)處于相近位置，以此完成建模。通過調(diào)用相應(yīng)模型數(shù)據(jù)，與待測樣品近紅外光譜進(jìn)行比較評估，即可判定待測樣品類別。本試驗(yàn)采集圖譜，經(jīng)一階導(dǎo)數(shù)和矢量歸一化（SUV）處理，可有效消除樣品的基線偏移，降低背景及噪聲干擾，提高信噪比，增強(qiáng)光譜特征；建立的注射用七葉皂苷鈉定量模型，可準(zhǔn)確預(yù)測目標(biāo)成分含量，為藥品快檢篩查提供數(shù)據(jù)參考；定性模型，可有效區(qū)分未參與建模的其他品種樣品，可用于同廠家注射用七葉皂苷鈉的定性檢測。與七葉皂苷鈉的其他含量測定方法相比，本研究建立近紅外光譜分析法模型專屬性較好，具有高效、無損、操作簡單、結(jié)果準(zhǔn)確等特點(diǎn)，能滿足在藥品質(zhì)量安全監(jiān)管工作中，開展批量樣品現(xiàn)場快檢的要求。在對不同廠家的注射用七葉皂苷鈉進(jìn)行的含量預(yù)測時(shí)發(fā)現(xiàn)，因不同廠家樣品使用的輔料、西林瓶、填裝樣品厚度均存在較大差異，致使不同廠家預(yù)測結(jié)果與實(shí)際測量值偏差較大，預(yù)測值與容量分析法含量測定結(jié)果偏差可達(dá)47.0%。因此，本實(shí)驗(yàn)所建定量模型僅適用于同廠家樣品含量預(yù)測，在實(shí)際應(yīng)用中，可針對不同廠家建立系列定量模型，用于該藥品的快速鑒定檢測。

表3 內(nèi)部交叉驗(yàn)證法預(yù)測值與測定值的結(jié)果

表4 定量模型外部交叉驗(yàn)證結(jié)果