丹参滴注液一测多评法可行性研究

范步高，戴腾顺

(上海长征富民金山制药有限公司，上海 201506)

丹参滴注液一测多评法可行性研究

范步高*，戴腾顺

(上海长征富民金山制药有限公司，上海 201506)

目的评估将一测多评法(QAMS)应用于检测丹参滴注液多指标含量的可行性。方法采用回顾性研究和Excel模型处理法，建立QAMS的“最优”一元线性方程，并用相对偏差、t检验、相关系数、相似度等评价方法对方程的预测值(QAMS计算值：y预测)与实测值(常规法实测值：y实测)的差异进行统计学检验、比较和筛选。结果在甄别和剔除异常数据的前提下，以两种不同方法来源的相对校正因子f丹参素钠/原儿茶醛为斜率的“最优”一元线性方程，其y预测与y实测差异均无统计学意义，平均相对偏差也均小于5%，表明QAMS的测定结果准确可靠。结论QAMS应用于丹参滴注液含量检测，更能体现生产所需的简便、低成本的特点，可以作为除丹参滴注液质量标准规定之外的一种新的含量检测方法。

一测多评法；相对校正因子；异常值检验；质量控制；Excel；丹参滴注液

中药与化学药的最大区别在于单味中药的复方性，即单味中药即能协同本身所具有的多种有效成分发挥出最佳的药用疗效，所以，中药的质量与提取工艺息息相关的根本是为控制其有效成分的“质”与“量”的相对稳定性。目前现行国家标准一般是用相应的对照品对各重要指标成分的含量逐一进行检测，或因其对照品稳定性较差难以获得而免予检测，故较大制约了中药质量标准的整体提高。为解决这一问题，现已有较多学者研究并撰文提供了内标多控法、替代对照品法、系统内标法、加校正因子的主成分对照法、一测多评法(QAMS)等新的测定方法[1-3]。笔者以丹参滴注液为实例，对QAMS的可行性进行回顾性研究和验证。

1 仪器与材料

高效液相色谱仪(安捷伦1100)。

丹参滴注液及中间品(上海长征富民金山制药有限公司)，丹参素钠对照品(批号：110855-200809)、原儿茶醛对照品(批号：110810-201007)均购自中国食品药品检定研究院，5-羟甲基糠醛对照品(批号：102k3450，SIGMA，含量为99%)。

2 检测方法

丹参素钠、原儿茶醛含量测定及5-羟甲基糠醛限度检查，依据丹参滴注液质量标准[4]进行测定(外标一点法)。

3 QAMS研究

3.1 原理

QAMS等诸多新法尽管名称各异，但若究其原理则基本相同，均是将HPLC法的A、B成分相对校正因子fBA(下标BA表示B对A的相对性，下同)视为常数。假设f、c、s分别表示校正因子、浓度、峰面积；下标A、B或Ar、Br分别表示样品或对照品A、B成分。在对样品进行检测时，A浓度按常规法检测：cA=sA·cAr/sAr，B浓度则(省略对照品)通过fBA进行计算：cB=fBA·sB·cA/sA，所不同的仅是求取fBA的计算方法。

对于fBA，常用的计算方法主要分为两种：一种是标准曲线法，即应用B、A标准曲线的斜率比值求得fBA；另一种是平均值法，即以不同进样量测得B、A的fB、fA的平均值之比作为fBA[5-6]。本次研究则采用直接对cBA～sBA进行线性回归的方法，将得到的斜率作为fBA进行QAMS计算。

3.2 数据采集

采用回顾性研究，将原儿茶醛设定为成分A(价格相对便宜)，丹参素钠为成分B，按时间顺序采集近期供试品(丹参滴注液样品按10倍量稀释)含量检测结果(cB、cA，计量单位μg·mL-1)及相应的峰面积(sB、sA)，分别计算cBA=cB/cA及sBA=sB/sA，共计26组数据，见表1。

表1 丹参滴注液样品检测数据

注：加框序号组数据经后续检验甄别为异常数据

3.3 数据处理与结果

对采集的26组cBA～sBA数据，分别进行零截距和非零截距线性回归，得到方程Y0：cBA=fBA0·sBA和Y1：cBA=fBA1·sBA+a。

fBA0或fBA1及a等回归统计值可以通过Excel的函数得到[7]：将cBA～sBA数据输入Excel中，在空白处选中5行2列，输入“=LINEST(cBA数据区域，sBA数据区域，TRUE或FALSE，1)”公式，(shift+ctrl+enter)三键确认。一元线性回归统计值返回格式见表2，而P值则可在某一单元格中输入“=FDIST(F值，1，n-2)”得到。

表2 LINEST函数返回一元线性回归统计值

注：括号中的数对即为统计值数组中的行、列号

表3 一元回归模型线性比较

表4 一元回归模型QAMS计算结果比较

注：Pt表示y预测与y实测的配对t检验P值；r表示y预测与y实测的相关系数；Q表示y预测与y实测的相似度；Q*表示y预测与y实测的改良相似度。

3.4 验证实验

表5 丹参滴注液样品检测数据

表6 一元回归模型验证实验QAMS计算结果比较

4 讨论

4.1 QAMS的准确性控制

QAMS的准确性主要依赖于一元回归模型线性显著、样本数据无异常值、A成分测定处于“稳态”(统计控制状态)、B等待测成分色谱峰的准确定位。

4.1.1 一元线性回归模型的显著性检验 线性回归模型的显著性检验，针对不同的目的可分别采用相关系数r检验、回归系数b检验、整体模型检验。但对于类似y=a+bx一元回归模型，3种检验效果具有等价性，即只要任选其一进行检验即可达到3种不同的检验目的[8]。本次研究采用对整体模型进行F检验，结果各方程的线性关系均非常显著(P<0.01)。

对异常值的检验，通常有格罗布斯检验法、迪克逊检验法和t检验法等[9]。本次研究则采用t检验法，即检验回归模型的y预测与y实测的绝对残差值是否大于α水平临界值ξ，若是，即可将其判定为异常值。对于y=a+bx回归模型，假定x=x条件下的随机变量y～N(a+bx，σ2)，ξ的计算公式[10]如下：

(1)

式中：tα(n-2)为自由度为(n-2)、置信水平(1-α)的t分布双尾临界值，可以通过查表或在Excel单元格中输入“=TINV(α，n-2)”求得。

4.1.3 A成分的检测结果“稳态”检验 QAMS在求得fBA进行常规样品检测时，只对A对照品溶液附加检测，故其他待测成分计算结果的准确性将完全依赖于A检测结果的准确性，所以对A的检测结果是否处于“稳态”(受控状态)需及时加以关注和检验。方法可类似4.1.2对cA～sA或cBA～sBA数据建立(1-α)的残差置信区间，也可以直接对fA进行检验，并对甄别的异常偏差进行分析、复测等处理。

4.1.4 B成分(丹参素钠)色谱峰的定位 待测成分色谱峰的准确定位一般采用的是相对保留值RtBA=tB/tA、保留时间差ΔtBA=tB-tA[1-3]。经统计，RtBA的RSD相对较小，故可选作B峰的主要定位依据。

4.2 相对校正因子评价方法

对于t检验法，似乎不能仅对原始数据线性回归所得的y预测与y实测在一定的显著性水平上有无统计学意义而决定是否可将fBA0或fBA1用于QAMS计算。对于验证实验或新的检测数据，t检验法对y预测与y实测的差异统计学意义判定结果则与QAMS对fBA0或fBA1的稳定性要求较为吻合。

Pt计算可以通过在Excel单元格中输入“=TTEST(y实测数据区域，y预测数据区域，2，1)”求得。若Pt>0.05，即可判定y预测与y实测的差异无统计学意义(α=0.05)。

fBA0、fBA1均可用于QAMS计算，但fBA0则更显简单、合理，且可以直接通过fBA0计算供试品B成分浓度(cB=fBAO·fAr·sB或cB=fBAO·sBA·cA)。

4.3 QAMS在限量检测中的应用

丹参滴注液中的等渗调节剂为葡萄糖，在高温灭菌过程中较易分解产生5-羟甲基糠醛有害物(假设其为K成分)，所以质量标准要求对K成分进行限度检查：sK∶sKr<0.5，cKr=2.5 μg·mL-1。即要求供试品cK<1.25 μg·mL-1(折算成丹参滴注液样品K成分浓度<12.5 μg·mL-1)。

由cKA=fKA·sKA可得sKA=cK/(fKA·cA)，所以，sKA<1.25/(fKA·cA)=2.27/cA即可认为符合限量规定(fKA≈0.55，RtKA≈0.40，ΔtKA≈16.08)。

经统计546批丹参滴注液样品K的检测结果，平均值1.17 μg·mL-1，但大于5.0 μg·mL-1仅1批(最大值5.06 μg·mL-1)，相当于12.5 μg·mL-1规范限的40%。所以，据此可以设定安全系数极高的内控标准：sKA<0.5/(fKA·cA)=0.91/cA。

一般情况下，企业生产的药品均应按《中国药典》(2010版)或国家食品药品监督管理局(SFDA)批准的质量标准所规定的方法进行检测，但《中国药典》(2010版)也并未完全否定采用其他的可行方法，只是要求应将该方法与规定的方法进行比较试验，根据试验结果掌握使用[13]。QAMS不仅可应用于中药新药的多成分质量研究，也适用于企业对多成分中药类上市产品，特别是对其中间产品进行准确、快速检测，同时检测成本也可大大降低。所以，QAMS是值得推广应用的科学测定法。

[1] 王智民，钱忠直，张启伟，等.一测多评法建立的技术指南[J].中国中药杂志，2011，36(6)：657-658.

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[3] 罗祖良，仇峰，韦日伟，等.相对校正因子在中药多指标测定中的应用研究进展[J].中草药，2012，43(7)：1448-1451.

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[13] 国家药典委员会.中国药典[S].一部.北京：中国医药科技出版社，2010：XV.

TheFeasibilityResearchofQAMSofSalviamiltiorrhizaInjection

FANBugao*，DAITengshun

(ShanghaiTreefulPharmaceuticalCo.，Ltd.，Shanghai201506，China)

Objective：Assess the feasibility of QAMS using in analyzing the parameters ofSalviamiltiorrhizainjecting.MethodsSet up‘the optimal’ linear equation in one unknown of QMAS with retrospective study and Excel model approaches，check and compare the observable differences between predicated result(QAMS calculation result ypredict)and actual result(normal actual test yactual test)with relative deviation，t-test，correlation coefficient，similarity degree ect evaluation ways.ResultsThe condition of screening and getting rid of abnormal data，there is no statistically significant difference between the results of the content of Slavonic acid A sodium both ypredictand yactual testcalculated by ‘the optimal’ linear equation in one unknown slope as relative correction factorfSlavonic acid A sodium/protocatechualdehydesourced all kinds of methods，the average relative deviation are all less than 5%，which proves QMAS is exact and reliable to the content of Slavonic acid A sodium.ConclusionIt is reflected more convenient and low cost characteristics inSalviamiltiorrhizainjecting producing that QAMS use for analyzing the contents ofSalviamiltiorrhizainjecting，it is a inspection method that beyondSalviamiltiorrhizainjection’s quality standard rules also.

Quantitative analysis of multi-components by single marker(QAMS)；Relation correction factor(RCF)；Outlier test；Quality control；Excel；Salviamiltiorrhizainjection

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范步高，工程师，研究方向：药品生产工艺、技术研发；E-mail：fanbugao@treeful.com.cn

10.13313/j.issn.1673-4890.2014.03.016

2013-05-06)