近红外光谱法对海金沙掺伪情况的定量分析

方彩飞

（武汉市第一医院，湖北 武汉 430022）

海金沙为海金沙科植物海金沙Lygodiumjaponicum（Thunb.）SW.的干燥成熟孢子。是一种常用中药，用量较大，临床上主要用于治疗热淋、砂淋、血淋等症状。由于性状特征比较明显，假药尚不多见。但为了追求利益，市场上的样品大部分都进行了掺伪处理，以达到增重的目的。掺伪的多少和药材的总灰分、酸不溶性灰分直接相关，药典中对此有一定的限度要求，并规定海金沙的总灰分值应不得超过16.0%、酸不溶性灰分应不得超过15.0%。市场调查发现，掺伪多是以黄色细砂为主，颜色与样品本身的颜色相近，抽样过程中，在有限的时间里，单凭肉眼，很难准确把握掺伪的程度，本研究针对这种情况，以总灰分、酸不溶性灰分为指标，初步建立了海金沙定量分析模型，对有效控制海金沙的质量有一定的指导意义。

1 仪器与材料

1.1 实验仪器和试剂

MATRIX-F型近红外光谱仪（外接1.5m固体光纤探头，OPUS工作站，Quant2定量分析软件）；AB204-N型电子分析天平，马福炉，坩埚。纯化水，盐酸（分析纯）。

1.2 样品的来源及分类

其中一批购于安徽亳州市场，其他样品主要来源于2008年武汉市药品检验所的抽验品种，一部分是武汉市场上购买的品种，还有部分样品是人工混合而得，即将优质的海金沙样品与掺伪严重的样品按照一定比例进行混合，共计11批样品。

市场上海金沙的掺伪形式比较多样，以掺伪黄色细砂为主，也有部分是掺有黄土等，在外观颜色上有较明显的差异，样品的选择考虑了以上各种形式。

较纯品的海金沙，总灰分和酸不溶性灰分值均在10%以下，检验中发现，掺伪的品种，其总灰分的值最高能达到50%以上，建模的样品中，涵盖的总灰分、酸不溶性灰分的范围较宽，使得所建模型的预测能力更强。

另外，建模的样品中还包含人工混合的品种，即将不同品质的海金沙，按一定比列混合，得到的样品更符合实际，同时也扩充了建模样品的总灰分、酸不溶性灰分的数据。

2 方法和结果

2.1 样品近红外光谱的采集

为了实际抽样工作的方便，近红外光谱的采集，采用直接将光纤探头没入样品的方式，探头与样品间略有压迫感即可。样品的采集过程中，首先被测的样品要均匀，其次，扫描光谱时，保证样品有一定的厚度，探头不要插入样品过深，防止样品包装等周围环境对测样结果的干扰，同时也保证采样数据的一致性。每批样品扫描5张图谱。

2.2 海金沙的总灰分测定

扫描后的样品，立即取样，按照2005年版中国药典的规范，测定总灰分、酸不溶性灰分。总灰分范围从8.2%～58.3%，酸不溶性灰分的范围从5.7%～52.6%。

2.3 光谱范围及预处理方法的选择

合理地选择光谱范围，能让模型的预测结果更准确，谱段的选择与所建的模型一般需要很好的相关性，实际上，海金沙中掺伪的砂石，在近红外区域的吸收是十分微小的，掺伪的多少，只是整体影响吸收信号的强弱，并没有与之相关的特征吸收。试验中收集了各种砂石，对应的近红外图谱中，除了在水分的特征区域（5200波数附近、7000波数附近）有较明显的吸收外，其他区域没有较明显的吸收特征。

其次，试验中也考察了同一样品多次扫描的结果，虽然海金沙的样品流动性强，均一性较好，但由于光纤着力等因素的不同，多张图谱间也存在较大漂移，所以建模过程中需要对图谱进行适当的预处理，有效地保证同批次样品图谱的一致性。

2.4 建立模型

由于建模的样本量较少，主要考虑内部交叉验证，在OPUS定量分析软件中，能够对光谱范围和预处理方法进行自动计算，并对每种方法，按RMSECV值从大到小进行排序。在考察模型好坏的时候，主要看相关系数R2，其值越接近1，模型的预测精度越高；RMSECV值只有相对意义，其数值大小与模型预处理方法有关（矢量归一化、求导等），在预处理方法确定后，RMSECV的值可以指导最优光谱区间、因子数的选择等。RMSECV值越小，模型的预测精度越高；选择RMSECV值较小几种方法，适当调整波数区域，再做进一步的优化，得到海金沙总灰分、酸不溶性灰分的定量分析模型。总灰分和酸不溶性灰分可以选择相同的谱段和预处理方法。

图1和图2分别为海金沙总灰分、酸不溶性灰分预测结果与实验室测定结果的相关性曲线；图3为RMSECV与Rank值的关系图；图4为预测值与测定值的偏差。两模型的相关系数（R2）、交叉验证均方根误差（RMSECV）、因子数（Rank）见表2。

图2 海金沙酸不溶性灰分预测值和真值的相关性曲线

图3 RMSECV与Rank值的相关性曲线

图4 预测值与测量值的偏差

表1 预测值与测量值

从Rank-RMSECV相关图可以看出，当因子数R＝6时，RMSECV最小，从预测结果与实际测定结果的偏差看，两个模型预测的结果与测定值之间的偏差均较小。

表2 两种模型的相关参数

3 讨论

（1）模型预测的尺度需要把握好：市场上的海金沙大部分都有掺伪的情况，可以通过显微法、氯仿法等快速鉴别，掺伪的海金沙，在显微镜下，可见大量不规则颗粒状物质。掺伪的海金沙，在氯仿液中，也出现较明显的沉降现象，溶液也会变混浊。以上方法能定性地确定掺伪情况，但无法准确判断掺伪量的多少；本实验建立的定量模型，通过预测总灰分、酸不溶性灰分值，可以较准确有效地掌握海金沙药材的质量，从模型交叉验证的结果看，建立的方法能满足药品检测车监督抽样工作，较准确地筛查出不合格样品。实际工作中，对于预测结果大于15%的样品，都可以建议抽样。

（2）模型还有待完善：海金沙的掺伪情况比较复杂，除了细砂、黄土外，还有其他各种类型杂质，此次实验收集的样品批次偏少，且样品主要来源于湖北武汉地区，不一定能涵盖市场上所有情况，建立的模型对样品的预测有一定局限，对于新增的样品，有可能出现较大的误判。所以，海金沙的定量分析模型还需要进一步扩充样品，并在工作中进一步完善。