香砂胃苓丸混合終點在線監測及質量評價近紅外模型的建立

付立娟 邢成 邊雨 姜春鳳 郭敏 曲佳樂 高陸 王寶成

摘要? ［目的］利用近紅外光譜技術，快速判斷香砂胃苓丸中間體的混合終點。結合高效液相色譜分析方法，建立中間體的近紅外光譜模型，實現香砂胃苓丸中間體質量的快速評價。［方法］采用聲光可調-近紅外光譜（AOTF-NIR）技術，通過主成分分析法和移動窗標準偏差法判斷中間體的混合終點。采用高效液相色譜法，檢測35批香砂胃苓丸中間體中橙皮苷的含量，即得化學值。利用SNAP光譜軟件進行光譜采集，以一階導數法和平滑濾波系數法進行光譜預處理。采用The Unscrambler分析軟件，將近紅外光譜圖與含量化學值相關聯，以偏最小二乘法（PLS）和交叉-驗證法（cross-validation）建立香砂胃苓丸中間體中橙皮苷含量的定量校正模型。［結果］香砂胃苓丸中間體在40 min時基本達到混合終點，且近紅外光譜預測值與化學值混合終點的結果一致。香砂胃苓丸中間體中橙皮苷定量模型內外部驗證相關系數均大于0.90，校正均方根偏差（RMSEC）為0.132 9，預測均方根偏差（RMSEP）為0.155 3，定量模型的外部驗證結果相對標準偏差（RSD）均小于5%，表明橙皮苷含量預測值準確性較高。［結論］聲光可調-近紅外光譜技術能夠實現香砂胃苓丸中間體混合終點的快速判斷和質量的快速評價，縮短生產周期，提高生產效率。

關鍵詞? 香砂胃苓丸；聲光可調-近紅外光譜技術；混合終點；在線監測；質量評價

中圖分類號? R927? 文獻標識碼? A? 文章編號? 0517-6611（2024）04-0153-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.04.034

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

On.line Monitoring of Mixed End Point and Establishment of Near Infrared Model for Quality Evaluation of Xiangsha Weiling Pills

FU Li.juan1，XING Cheng2，BIAN Yu1 et al

（1.Jilin Modern Chinese Medicine Engineering Research Center Co.， Ltd.，Changchun，Jilin 130102;2.Tongyao Pharmaceutical Group Co.， Ltd.， Baishan， Jilin 134300）

Abstract? ［Objective］The mixed end point of intermediates in Xiangsha weiling pills were determined quickly by near.infrared spectroscopy.Based on the high.performance liquid chromatography analysis method， the near infrared spectroscopy model of the intermediates was established to realize the rapid quality evaluation of the intermediates of Xiangsha weiling pills.［Method］Acousto.optic tunable near infrared spectroscopy （AOTF.NIR） was used to determine the mixed endpoint of intermediates by principal component analysis and moving window standard deviation.The hesperidin content in 35 batches of Xiangsha weiling pill intermediates was determined by high.performance liquid chromatography method.The first derivative method and the smooth filtering coefficient method were used to preprocess the spectra.The Unscrambler software was used to correlate the NIR spectra with the chemical values of the contents， a quantitative calibration model for hesperidin content in the intermediates of Xiangsha weiling pills was established by using partial least squares test （PLS） and cross.validation.［Result］The intermediate of Xiangsha weiling pill basically reached the mixed end point at 40 min， and the predicted value of near infrared spectrum was consistent with the mixed end point of chemical value.The correlation coefficients between internal and external validation of hesperidin quantitative model in Xiangsha weiling pill intermediates were all greater than 0.90， the corrected root.mean.square deviation （RMSEC） was 0.132 9， and the predicted root.mean.square deviation （RMSEP） was 0.155 3，the relative standard deviation （RSD） of the quantitative model was less than 5%，which indicated that the prediction value of hesperidin content was accurate.［Conclusion］AOTF.NIR technology can be used to quickly judge the mixed end point and evaluate the quality of Xiangsha weiling pill intermediates， shorten the production cycle and improve the production efficiency.

Key words? Xiangsha weiling pills;AOTF.NIR technology;Mixed end point;On.line monitoring;Quality evaluation

基金項目? 吉林省科技發展計劃項目（202007087031YY）。

作者簡介? 付立娟（1988—），女，吉林農安人，工程師，碩士，從事中藥制劑研究。*通信作者，高級工程師，博士，從事中藥制劑研究。

收稿日期? 2023-01-30

香砂胃苓丸是由木香、砂仁、麩炒蒼術、姜厚樸、麩炒白術、陳皮、茯苓、澤瀉、豬苓、肉桂和甘草11味中藥組成，祛濕運脾，行氣和胃，用于水濕內停之嘔吐、瀉泄、浮腫、眩暈、小便不利等癥［1］。香砂胃苓丸是由11味藥材細粉混合以水泛丸制成，中間體藥材細粉混合的均勻程度是直接影響產品質量的關鍵因素。傳統的混合方法無法實現混合程度的在線監測和混合終點的快速判斷。

現代近紅外光譜（near infrared spectroscopy，NIRS）分析技術是近年來興起的一種綠色分析技術，目前已達到較為成熟的水平，被廣泛用于農業、食品、化工和制藥等領域［2-5］。基于其快速、無損等優勢，已被引入中藥制造過程的原料檢測、過程控制和成品質量快速檢測等環節［6-8］。該研究采用聲光可調-近紅外光譜（AOTF-NIR）技術進行香砂胃苓丸中間體中藥材細粉的混合終點的快速判斷，并對30批次香砂胃苓丸中間體中橙皮苷含量建立近紅外（NIR）定量模型，以實現香砂胃苓丸中間體質量的快速評價，保證產品的質量均一性，縮短生產周期，提高生產效率。

1? 儀器與材料

1.1? 儀器

AOTF便攜式Luminar-5030型近紅外光譜分析儀（美國BRIMROSE公司）；SNAP光譜分析軟件；CAMO化學計量學軟件；Thermo-U3000高效液相色譜儀（美國Thermo公司）；SB-1200D超聲波清洗機（寧波新芝生物科技股份有限公司）；AB135-S電子天平［梅特勒-托利多儀器（上海）有限公司］。

1.2? 試劑試藥

橙皮苷（批號110710-201821），購自中國食品藥品檢定研究院。甲醇（分析純），購自天津市富宇精細化工有限公司；冰醋酸（分析純），購自北京化工廠；甲醇（色譜），購自美國Fisher；水為純凈水，購自娃哈哈集團有限公司。

1.3? 樣品

香砂胃苓丸中間產品藥材混合細粉35批（批號180601、180602、180603、180604、180605、180606、180607、180608、180609、180611、180701、180702、180703、180704、180705、180706、180707、180708、180709、180710、180711、180712、180713、180714、180715、180801、180802、180807、180808、180809、180810、180901、180902、180903、180905）均由通藥制藥集團股份有限公司提供。

2? 方法與結果

2.1? 橙皮苷含量測定

2.1.1? 色譜條件與系統適用性試驗。以十八烷基硅烷鍵合硅膠為填充劑；以甲醇-水-醋酸（35∶61∶4）為流動相，檢測波長為283 nm。理論板數按橙皮苷峰計算應不低于2 000。

2.1.2? 對照品溶液的制備。取橙皮苷對照品適量，精密稱定，加甲醇制成40 μg/mL的溶液，即得。

2.1.3? 供試品溶液的制備。取本品0.55 g，精密稱定，置具塞錐形瓶中，精密加入甲醇100 mL，稱定重量，加熱回流3 h，放冷，再稱定重量，用甲醇補足減失的重量，搖勻，濾過，取續濾液，即得。

2.1.4? 含量測定。由于香砂胃苓丸中間產品藥材細粉加水泛丸，制成水丸，過程中未添加其他輔料，所以按照《中國藥典》2020年版第一部香砂胃苓丸項與［含量測定］方法，分別精密吸取對照品溶液與供試品溶液各10 μL，注入液相色譜儀，測定35批香砂胃苓丸中間體中橙皮苷含量［1］，結果見表1。橙皮苷對照品溶液和供試品溶液液相色譜圖見圖1。

2.2? 混合終點判斷模型的建立與驗證

2.2.1? NIR光譜的采集。

將NIR分析儀連接到物料方錐混合機進料口處，當藥材細粉完全覆蓋儀器采樣窗口時，即采樣窗口向上（180°）時進行光譜采集，掃描范圍1 100～2 300 nm，掃描間隔為2.0 nm，掃描平均次數為200次。

2.2.2? 模型的建立。

利用SNAP光譜分析軟件，采用主成分分析法（PCA）和移動窗標準偏差法（MBSD），建立藥材細粉混合程度的監測模型，判斷混合終點。MBSD即選取n個連續記錄的光譜作為一個區塊，計算其在各個波長處吸光度的標準偏差和波長區段內的平均標準偏差。每移動一個時間點，去除區塊內最早的一個光譜，并新添加一個光譜重新計算，依此類推。當標準偏差隨著混合時間的延長越趨近于0且越穩定時，代表混合均勻，達到混合終點。

按“2.2.1”光譜采集方法，監測3批香砂胃苓丸藥材細粉（批號180601、180602、180603）的混合過程，在線監測結果見圖2。由圖2可知，MBSD曲線剛開始波動劇烈，表明物料混合不均勻，但在40 min后MBSD曲線趨近平緩，以此判斷40 min 時即達到混合均勻。

2.2.3? 模型的驗證。

藥材細粉混合過程中，以取樣探針每5 min采集一次樣本，采樣點分別為混合罐的上、中、下、前、后、左、右7個采樣點，按“2.1”方法測定橙皮苷含量，計算每個時間點7個采樣點指標含量的RSD，當某個時間點橙皮苷含量的RSD小于3.00%時，代表混合均勻，結果見表2。

從表2可以看出，隨著混合時間的延長，各指標含量的RSD逐漸減小，并在40 min后趨近平穩且RSD均小于3.00%，代表在40 min達到混合終點。HPLC法實測的混合終點與NIR分析儀在線監測的終點一致，說明NIR分析儀判斷混合終點模型準確性較高。

2.3? 定量模型的建立

2.3.1? 光譜采集。

取30批次中間體，掃描NIR光譜圖。掃描條件：掃描范圍1 100～2 300 nm，掃描間隔為2.0 nm，掃描平均次數為300次。每個樣品測定3次，取平均值作為樣品原始吸收光譜圖，形成30批次中間體疊加圖，見圖3。

2.3.2? 光譜預處理方法考察。

在建立模型前，利用SNAP光譜分析軟件對原始光譜進行預處理，消除噪音和基線漂移等對光譜信息的影響，處理方法有校準歸一化法（SNV）、一階導數法（FD）、二階導數法（SD）、平滑降噪法（SG）等。通過校正集交叉驗證相關系數（R2）、校正均方根偏差（RMSEC）、預測均方根偏差（RMSEP）3個參數進行預處理方法的篩選優化［9-12］，其中R2分為內部驗證相關系數（R2CV）和外部驗證相關系數（R2Cal），R2在0.90以上且值越接近1，NIR模型預測值與實測值相關性越好；RMSEC與RMSEP值越小且越接近，且RMSEC略小于RMSEP，所建模型適用性越好，預測結果越準確。

光譜預處理方法比較結果見表3，光譜預處理見圖4。結果顯示，采用一階導數平滑降噪法（FD+SG）處理的光譜預處理圖建立的橙皮苷定量模型，R2最接近1，RMSEC與RMSEP最小且最接近，說明通過FD+SG法預處理，可有效消除噪音和基線漂移等因素對模型的影響。

2.3.3? NIR定量模型的建立。

采用The Unscrambler分析軟件，以偏最小二乘法（PLS）和交叉-驗證法（cross-validation）建立NIR模型與化學值的關聯［9］，利用CAMO化學計量學軟件建立橙皮苷含量的NIR模型［10-12］。采用光譜影響值Leverage和化學值誤差Residual等統計量檢驗，剔除NIR光譜與各指標測定結果的異常值，得到精準的橙皮苷含量NIR定量模型，見圖5。

橙皮苷含量NIR定量模型（圖5）顯示，香砂胃苓丸中間體橙皮苷含量模型R2CV為0.949 9，R2Cal為0.921 9，均在090以上，RMSEC為0.132 9，RMSEP為0.155 3。上述參數表明，參與建模的中間體NIR光譜與橙皮苷含量其相關性較好，所建立的NIR定量模型性能良好。

2.3.4? 模型驗證。

在線監測5批中間體（批號180810、180901、180902、180903、180905）混合終點，取混合終點中間體藥材細粉掃描光譜，導入橙皮苷含量NIR定量模型，獲得橙皮苷含量的預測結果，計算預測值與實測值偏差，驗證模型準確性，結果見表4。從表4可以看出，5批次驗證樣品中橙皮苷含量的預測值與HPLC實測值偏差平均值為3.65%，偏差均值小于5.00%。由此可見，中間體橙皮苷含量NIR定量模型預測值與HPLC檢測方法實測值之間相關性良好，測定準確性較高，可以采用NIR定量模型快速檢測分析香砂胃苓丸中間體中橙皮苷含量。

3? 結論

該研究首次利用AOTF-NIR技術建立判斷香砂胃苓丸

中間體混合終點近紅外在線監測模型和中間體質量評價的

橙皮苷含量定量模型。結果表明，HPLC法實測的混合終點與NIR分析儀在線監測的終點一致，說明模型準確性較高，可用于快速檢測混合終點。橙皮苷含量NIR定量模型經外部驗證，預測值與實測值間相關性良好，可用于香砂胃苓丸中間體質量快速評價。利用AOTF-NIR技術能夠滿足生產中間體快速檢測需求，既保證產品的質量均一性，又縮短了檢測周期，降低檢測成本，提高生產效率。

參考文獻

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