近紅外光譜法對云南白藥膠囊真偽的定性鑒別分析

呂晉 王黛瑩

[摘要]目的 利用近紅外光譜技術快速建立品牌藥品云南白藥膠囊的近紅外定性鑒別模型，以打擊假冒偽劣產品，為凈化藥品市場提供有力的技術保障。方法 采用近紅外光譜系統，利用OPUS 5.0光譜分析軟件進行處理，采用矢量歸一化法，在9963～4200 cm-1譜段范圍內建立快速鑒別定性模型。結果 建立的近紅外光譜定性模型可以快速、準確地判斷出云南白藥膠囊的真偽。結論 此方法建立的品牌模型，能簡便、快速、準確的對該品牌藥品進行真偽鑒別，并可靈活地應用于日常監督檢查過程中的藥品快速篩查。

[關鍵詞]近紅外光譜法；定性模型；快速鑒別；云南白藥膠囊

[中圖分類號] R193.3 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-4721（2018）11（c）-0040-05

[Abstract] Objective To establish a near-infrared qualitative identification model of brand-based Yunnan Baiyao Capsules rapidly using near-infrared spectroscopy （NIS） technology to crack down counterfeit and sham products and provide a strong technical guarantee for the purification of drug market. Methods By NIS， the OPUS 5.0 spectral analysis software was used for processing. The qualitative identification model in the spectral range of 9963-4200 cm-1 was rapidly established using vector normalization. Results The established NIS qualitative model can determine the authenticity of Yunnan Baiyao Capsules quickly and accurately. Conclusion The brand model established by this method can verify the authenticity of the drugs easily， quickly and accurately， and can be flexibly applied to the rapid screening of drugs in the daily supervision and inspection process.

[Key words] Near-infrared spectrometry； Qualitative model； Rapid identification； Yunnan Baiyao Capsules

近紅外漫反射光譜法是一種快速、無損、多組分同時檢測的綠色分析技術，作為一種二級分析方法，是通過分子的非諧振性使分子振動從基態向高能級躍遷時產生的，由于不同的基團或化學結構中含氫基團的不同波長（或波數）和吸收強度都有差別。其譜帶較寬，重疊較嚴重，且吸收信號弱，信息解析復雜，特征性不強。由于近紅外波段的光譜特征決定了近紅外光譜分析技術對于藥物制劑的分析具有獨特的優越性，因此很少像其他光譜（如紅外光譜和紫外光譜）那樣，利用對化合物特定官能團的識別來進行結構鑒定[1-2]。

云南白藥膠囊，為國家食品藥品監督管理總局批準生產的獨家品種，由于本品為國家保密方，其他成分均未被公布，僅知其含有草烏（制）。本品的功能主治為化瘀止血、活血止痛、解毒消腫，用于跌打損傷、瘀血腫痛、吐血、咳血、便血、痔血、崩漏下血、手術出血、瘡瘍腫毒及軟組織挫傷、閉合性骨折、支氣管擴張及肺結核咳血、潰瘍病出血，以及皮膚感染性疾病，是臨床治療跌打損傷的常規用藥[3]。為了達到快速、有效鑒別藥品真偽和更有力地打擊制假販假分子的目的，筆者采用近紅外光譜法建立了云南白藥膠囊定性鑒別模型，用于本地區藥品檢測車中快速檢測該品牌的假藥，旨在為打擊假劣藥品提供依據，現報道如下。

1儀器與樣品

1.1儀器

Matrix-F傅里葉變換近紅外光譜儀（德國BRUKER公司，儀器號2I101406）；Matrix-F傅里葉變換近紅外光譜儀（德國BRUKER公司，儀器號2I015904）；手持光纖探頭，并配有光纖探頭測樣附件；OPUS 5.0（英文版）光譜分析軟件及SFDA-INDENT 2.6.4軟件。

1.2樣品

正品云南白藥膠囊18批，經過實驗室法定檢驗，結果均符合《中國藥典》（2015年版一部）的規定，其批號分別為：ZJA1608、ZJA1605、ZEA1607、ZEA1609、ZAA1604、ZCB1607、ZLB1611、ZKB1621、ZGB1502、ZDB1502、ZAB1602、ZLB1515、ZKB1504、ZHB1501、ZJA1602、ZGB1505、ZCB1714、ZCB1715。上述批次的藥品分別購買于轄區內各大藥店。

偽品云南白藥膠囊2批，由市食品藥品監督管理局提供，并經協查函確認為假藥，批號分別為：ZAB1610、ZKB1605。

2方法與結果

2.1模型分組

將收集的20批云南白藥膠囊分別用兩臺近紅外光譜儀進行測定，其中儀器號2I101406近紅外光譜儀測定的18批次正品，共108張原始光譜作為訓練集光譜，用于建立定性模型，儀器號2I015904近紅外光譜儀測定的18批次正品，共108張原始光譜，及2批次偽品的24張光譜全部作為用于評估模型的準確性、可行性的驗證光譜。

2.2近紅外光譜的采集與處理

將近紅外光譜儀光纖探頭直接抵住并緊貼膠囊殼的一端采集樣品的原始光譜，其光譜范圍選擇全譜區進行掃描，即為4000～12 000 cm-1，掃描次數為64次，分辨率為8 cm-1。收集的20批云南白藥膠囊，分別使用兩臺儀器，從每批樣品中隨機抽取6粒測定，得到12張原始光譜，求其平均光譜，用于模型的建立和驗證。

2.3譜段和預處理方法的選擇

在定性模型的建立中，譜段的選擇是建立定性分析模型的關鍵，同時恰當運用光譜預處理方法，能夠消除背景噪音及特定的物理因素的影響，提高譜圖與化學成分的相關性。通過對該品種正品與偽品原始光譜在全譜段范圍（12 000～4000 cm-1）內的比對，以及扣除12 000～10 000 cm-1幾乎沒有吸收峰的譜段和4200～4000 cm-1容易受到儀器電噪音干擾的邊緣譜段[4-5]，發現在9963～4200 cm-1范圍內存在著明顯的差異（圖1），故選用存在明顯差異的譜段建模，能有效的將正品與偽品區分開來。

利用OPUS 5.0分析軟件提供的常用譜圖預處理方法，即矢量歸一、一階導數、二階導數以及它們的組合，以閾值（DT）、實際光譜平均光譜距離的標準偏差（Sdev）和平均光譜距離（MD）為指標，研究不同預處理方法對鑒別模型參數的影響（表1）[6-7]。而矢量歸一化法因選擇了所有波長點從而避免了人為因素的影響；一階導數和二階導數是校正基線的常用方法，一階導數對消除由樣品表面物理性質差異及光纖采樣位置不同引起的光譜圖的變化較為有利，二階導數對消除由樣品顏色差異引起的光譜漂移更有效。通過采用不同預處理方法（圖2），對原始光譜的近紅外譜圖進行比較，可以發現經矢量歸一化法處理的譜圖之間存在的明顯性差異，故采用矢量歸一法所得模型參數閾值（DT其值為0.053827）適合于該品種鑒別模型的建立，其正品與偽品的選擇性S值>1，為1.763941（表1），而選擇性S值是用來考慮模型好壞的一個重要指標最終的模型S均大于1方為合格模型[8-9]。

2.4模型的建立與驗證

在OPUS的Setup Conformity Test模塊建模軟件中，利用譜段范圍選取9963～4200 cm-1建立該品牌的一致性檢驗模型，計算每個波長點吸收度的平均值和標準偏差，將吸收度平均值±標準偏差6倍作為專屬性波長點的可信區間（即CI限度=6），然后根據待測樣品光譜CI值是否超出CI限度定性真假（圖3）[10-11]。

云南白藥膠囊定性模型參數的譜段范圍選取9963～4200 cm-1，預處理采用矢量歸一化法，化學計量學算法為標準算法。經上述模型參數測試，正品閾值為0.053827，偽品閾值為0.016944。

利用所建立的模型對132張驗證光譜進行測定，均能準確得到正品、偽品的分析結果。同時將所建立的定性模型加載在SFDA-INDENT軟件中進行測試，均能準確地對正品、偽品進行判定，如批號為ZCB1714樣品的匹配值（即Hit值0.03125437）均小于參考光譜的閾值（0.0538279），被判別為正品；批號為ZAB1610、 ZKB1605樣品的匹配值（即Hit值分別為0.1278702、0.1230067）大于參考光譜的閾值（0.0538279），均被判別為偽品，測定結果見表2。所測定的結果均與實驗室測定結果相一致，能準確、快速的對云南白藥膠囊進行鑒別。

3討論

中成藥大多數由復方組成，化學成分較為復雜，近紅外分析技術通過對樣品的一次近紅外光譜簡單測量，即可在幾秒至幾分鐘的時間內同時測定樣品中的幾種或幾十種性質的組分的數據，應用于中成藥的分析具有簡單、快速、高效的特點[12]。云南白藥膠囊的質量標準收載于《中國藥典》（2015年版一部），其鑒別主要是采用薄層色譜法，而薄層色譜法會受到溫度、溶劑質量等多種因素的干擾，不適用于藥品現場快速篩查，而近紅外光譜法具有建模方法簡單、操作簡便快速、結果準確、適應性較強、能準確快速的定性定量分析樣品而不損壞樣品等特點，且樣品不需任何前處理，掃描過程迅速，用于藥品現場快速篩查有較大的優勢，故筆者采用近紅外光譜法對云南白藥膠囊進行鑒別。

藥品的常規檢驗通常是依據法定標準進行檢驗，主要是測定某種藥品活性成分和指定項目，而近紅外光譜是一種二級分析方法，本身是藥品中所有成分的圖譜疊加，圖譜信息除含有活性成分外，還包括藥品中所添加的輔料甚至包裝材料等其他信息，只要活性成分的改變或者輔料的改變，近紅外圖譜都必然會發生變化，因此作為藥品鑒別檢驗的一種有效輔助手段，可以用于發現藥品中的非法添加、原料污染或物料配比異常等情況[13-15]。故采用本文所建立的定性鑒別模型可以迅速鑒別該品牌藥品的真偽，對凈化藥品市場起到積極作用。

本文建立的是“一廠一品一規一模”的定性分析模型，采用了標準算法（Standard），即求譜圖與譜圖間的歐式距離，即兩條光譜在所選波長范圍內Y軸差異的綜合，計算樣品訓練集中各樣品光譜（參考譜）到樣品平均光譜的距離（Hit值），并據此計算樣品的閾值（DT）[16]。閾值選定后，如果被分析樣品譜的光譜距離大于該限定值，將認為該光譜與參考光譜不一致。

近紅外光譜技術可以針對“一廠一品一規”建立特定的鑒別模型，給出高效、準確的判定結論。在不同的近紅外光譜儀、不同操作者、不同溫度、濕度環境等變化下采集的近紅外光譜，經計算均在設定的CI值范圍內，說明建立的一致性檢驗模型耐用性好。再利用所建立的定性模型驗證結果，表明該模型能準確區分已知樣品的正品與偽品，其所收集的偽品譜圖與正品之間存在顯著差異，利用該模型均能準確判別為偽品。由于該模型專屬性、耐用性較好，具有快速、簡便、準確的特點，針對“品牌”藥在特定譜段建立的通用性鑒別模型，既能做到鑒別是否為本品種，又能鑒定是否為該“品牌”廠家所生產，因此適用于對假劣藥品的現場快速篩查，尤其是套牌產品的篩查，同時還可運用在制藥企業對藥品的在線質控管理[17-18]。但是，隨著不法分子造假手段的不同變化，對于新型手段制造的假藥，能否有效、準確地區別開來，有待進一步驗證。

[參考文獻]

[1]胡昌勤，馮艷春.近紅外光譜法快速分析藥品[M].北京：化學工業出版社，2010：64-105.

[2]付小環，胡軍華，李家春，等.應用近紅外光譜技術對茯苓藥材進行定性定量檢測研究[J].中國中藥雜志，2015，40（2）：280-286.

[3]馬啟龍，鄧樹勇，李文利.5種復方感冒藥的近紅外定性模型的建立[J].藥物分析雜志，2010，30（8）：1556-1559.

[4]韓瑩，畢福鈞，侯惠嬋，等.近紅外光譜法鑒別何首烏真偽的應用研究[J].中國中藥雜志，2014，39（22）：4394-4398.

[5]張永耀，韓瑩，侯惠嬋，等.建立品牌藥品的近紅外打假模型[J].中藥材，2010，33（8）：1243-1245.

[6]尼珍，胡昌勤，馮芳.近紅外光譜分析中光譜預處理方法的作用及其發展[J].藥物分析雜志，2008，28（5）：824-829.

[7]余馳，姜紅，劉愛萍.近紅外漫反射光譜法建立厚樸藥材的定性模型[J].藥物分析雜志，2009，29（4）：656-658.

[8]周瑞雪，張英，郭景文.中藥制劑麝香保心丸近紅外光譜定性模型的建立[J].中國藥事，2016，30（6）：593-597.

[9]史大軍，潘龍珍.中成藥膠囊劑假藥近紅外識別模型的研究[J].中國藥業，2014，23（3）：28-29.

[10]曾煥俊，韓瑩.中藥制劑通心絡膠囊近紅外定性模型的建立[J].中國藥事，2011，25（4）：373-374.

[11]黃偉民，黃偉靜.頭孢呋辛酯片近紅外光譜法定性模型的建立[J].亞太傳統醫學，2011，7（6）：9-11.

[12]李奇，田靜，聞琍毓.運用近紅外光譜法對心可寧膠囊一致性檢驗的研究[J].天津藥學，2014，26（2）：22-23.

[13]戴震，胡小崧.甲鈷胺片近紅外一致性檢驗模型的建立[J].中國藥物評價，2017，34（2）：95-96.

[14]王海波，朱健萍，鄧鳴，等.近紅外光譜法快速分析頭孢克肟膠囊的含量[J].中國抗生素雜志，2014，39（1）：45-48.

[15]張燕芬.伏格列波糖膠囊近紅外一致性檢驗模型的建立[J].中國藥物評價.2017，34（3）：161-162.

[16]于暢游，劉云飛，張肖寧.注射用阿莫西林鈉舒巴坦鈉近紅外通用型模型的建立[J].中國藥物評價，2017，34（1）：22-24.

[17]王宇，黃巧巧，洪利婭.西洛他唑片近紅外光譜定性分析模型的建立[J].海峽藥學，2015，（8）：50-52.

[18]曾煥俊，韓瑩.復方鹽酸偽麻黃堿緩釋膠囊近紅外定性模型的建立[J].今日藥學，2010，20（9）：34-36.