关键词：药物分析；近红外；光谱技术
[中图分类号]R917 [文献标识码]A [文章编号]1439-3768-（2019）-04-YS
1引言
在制药领域，近红外光谱分析技术已广泛应用于原料、辅料的质量评价、包装材料的质量控制、制剂的定性和定量分析、制药过程控制和实时分析、中药分析等领域。国家药品食品监督管理局自主研制的药品快速检验车，由于该设备不破坏成品包装，因此配备了近红外光谱技术，该方法检测速度快、操作简单、成本低，可直接鉴别药品的真伪。它在基本药品市场的管理中，特别是在边远农村药品监管中，起着不可或缺的作用。
2 NIR spectrum原理
近红外(NIR spectrum)是指波长范围从800到2500纳米(12500到4000厘米-1)的电磁波。通常将近红外区分为短波近红外区(800-1100纳米)和长波近红外区(1100-2500纳米)。近红外光谱(NIR spectrum)是一种由有机分子振动的倍频或合频能量形成的吸收特定波段电磁波的波段。光谱记录主要记录在有机分子中含氢基团X－H（X=C、N、O、S）的倍频和频率合成吸收信息。不同物质在近红外区有丰富的吸收光谱。每种成分都有特定的吸收特性。这是NIR spectrum成分定性或定量分析的基础。近红外技术基于近红外区化学成分的吸收特性，进行定性和定量分析。
3 NIR spectrum分析技术的特点
与传统的化学分析方法相比，近红外光谱在样品成分检测过程中具有以下主要特点：1）扫描速度快，一般在一分钟内获得样品的全光谱；2）通过一次光谱测量，建立校正模型，可以同时确定多个样品的组成。样品的成分或非化学参数（如湿度、密度）；3）可用于确定样品的成分。非破坏性分析方法不需要破坏样品、化学试剂、安全、无污染、成本低。它几乎不需要样品的预处理。可用于样品的定性和定量分析。同时,近红外光谱分析技术也有其自身的局限性:目前还只能作常量分析,其检测极限一般为0.1%,尚难以进行痕量分析。
4 影响NIR spectrum分析结果的因素
由于近红外分析方法属于二次分析方法，所以其预测效果的好坏直接取决于取样的均匀性、仪器的稳定性等若干方面。现就这二方面进行分析。
4.1取样的均匀性
样品的均匀程度是近红外光谱分析方法中非常重要的一个内部因素。以谷物为例，其均匀度包括磨样时粒度的均匀性，样品内水分的均匀性，样品表面的平整性，脱壳的一致性等。这些在样品的制备过程中稍加注意就很容易做到。学者们等在实验中发现通过旋转样品池可以十分有效的减少样品的不均匀性，用样品旋转台比无旋转台预测蛋白质含量的离散度降低一半以上，可大大提高测量的精确度。
4.2仪器的稳定性
仪器本身的不稳定也会引起测定误差，如仪器的噪声、基线的漂移、波长的准确性等。为了减少这类影响应注意下列几点：配置稳压电源；开机预热至仪器恒温系统充分稳定；保证合适的测试环境温度；经常用标准物质校正波长的准确性，防止漂移。由于近红外光谱分析技术具有无污染、低消耗、非破坏性，可实现多组分同时测定及分析速度快等优点。经四十余年的发展，近红外技术广泛应用在农业、食品、石油、制药、纺织等领域并取得较大进展。近几年这项技术应用到工业过程的在线控制和质量控制并愈发显示其优越性。但是，任何技术都有其不足之处，应当了解近红外光谱分析的各种影响因素，充分掌握该类仪器的优缺点，才能发挥近红外光谱仪器的最大潜能，为科研和生产服务。
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5 近红外光谱技术在药物分析中的应用
5.1应用范围
近红外光谱（NIR spectrum）在药物分析领域有着广泛的应用。它不仅适用于各种药物制剂，如原料、全片、胶囊和液体，还适用于蛋白质、中草药、抗生素等不同类型药物的分析。NIR spectrum更适用于对原料药纯度、包装材料等的分析与检测以及生产工艺的监控，利用不同的光纤探头可实现生产工艺的在线连续分析监控。
5.2定性、定量分析
现代近红外光谱（NIR spectrum）并不是通过观察光谱特性或测量样品的光谱参数来直接进行定性或定量分析,而是首先通过测定样品校正集的光谱、组成或性质数据(组成或性质数据需通过其他认可的标准方法测定),采用合适的化学计量学方法建立校正模型,再通过建立的校正模型与未知样品进行比较,实现定性或定量分析。
（1）定性分析
近红外光谱谱带较宽,特征性不强,因此很少像其他光谱(如紫外光谱和红外光谱)那样用于化合物基团的识别及结构的鉴定。近红外光谱定性分析通常用于确定分析样品在已知样品集中的位置。常用方法包括：
判别分析法:判别分析是经典的定性识别方法,其基本思路是相同样品在不同波长下具有相近的光谱吸收,这种光谱间的比较可以是原始光谱,也可以是经过处理的光谱。
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法:利用PCA方法将多波长下的光谱数据压缩到有限的几个因子空间内,再通过样品在各因子空间的得分确定其归属类别。但PCA对样本与校正集间的确切位置缺乏定量的解释。这种方法的缺点是，当真药的含量接近不合格药品的含量时，容易出错。
（2）定量分析
没有必要对样品进行近红外光谱测量的预处理，但是光谱可能受到各种干扰因素的影响。利用单一波长下获得的光谱数据很难获得准确的定量分析结果。NIR spectrum光谱结构复杂,谱图重叠较多,所以在进行定量分析时,一般采用多波长下获得的数据并进行一定的数据处理才能获得准确可靠的分析结果。常用方法如下:
主成分回归（PCR）：原理与PCA相同。吉林大学的任玉林对此进行了深入的研究。PCR在解释光谱数据时起着重要作用,从主成分权重图中能够确定主成分与哪个组分有关,但确切而全面地解释每个主成分代表什么迄今仍是最难回答的问题。
偏最小二乘法(PartialLeastSquare,PLS):该法是一种全光谱分析方法,充分利用多个波长下的有用信息,无需刻意的选择波长,并能滤去原始数据噪音,提高信噪比,解决交互影响的非线性问题,很合适在NIR spectrum中使用。
6 总结
近红外光谱（NIR spectrum）技术在制药过程中得到了广泛的应用，许多药物参数的确定，为药物的实时分析提供了一种质量控制分析方法。该分析技术可有效降低药品生产中不合格品的发生率，直接降低生产成本，对药品分析鉴定、制剂中水含量测定、原药制剂均一性测定等起到一定的作用。随着科学技术的发展，近红外光谱技术在药物分析中的应用将更加广泛。
参考文献
[1]罗兰.近红外光谱技术用于茶碱浓度检测建模初步研究[D].重庆大学,2017.
[2]李长滨.近红外光谱技术在药物品质评价中的应用[D].郑州大学,2018.
[3]宋瑞丽.近红外光谱技术对山药质量评价的研究[D].河南中医学院,2018.
论文作者:孙志亮
论文发表刊物:《药物与人》2019年4月
论文发表时间:2019/7/19
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