近红外光谱快速鉴别不同厂家小柴胡颗粒研究*

梁华伦，谭昌成，江秀娟，肖雪妍，徐万帮,

（1.广东省中医院，广东 广州 510120；2.广东省药品检验所，广东 广州 510163；3.广州市海珠区食品药品检验所，广东 广州 510100）

近红外光谱技术是近年来广泛应用于生产过程的质量监控、成品的放行检验及真伪鉴别的新型技术[1-2]。该技术利用有机化学物质在近红外谱区内的光学特性快速测定物质化学组分含量，可以直接对样品进行测定，样品处理方法简单，具有操作简便、无损、快速、无需试剂等优点，可用于药品来源的质量控制、生产过程的质量控制及上市后监控，其应用前景广阔，在药品监控方面发挥着越来越重要的作用[3-4]。

小柴胡汤源自《伤寒论》，为张仲景的代表方剂。目前，我国市面有多个厂家生产的小柴胡颗粒在流通，暂未见小柴胡颗粒的近红外模型报道，为更好辨别各厂家的小柴胡颗粒，本研究对小柴胡颗粒近红外模型进行探索，参考近红外一致性评价的基本原理，根据不同厂家分别建立一致性检验模型。选取其中小柴胡颗粒市场抽样最多的生产厂家的样品为建模基础，建立小柴胡的近红外模型。基于小柴胡颗粒成分复杂，特征吸收峰不明显，故采用漫反射技术，依据“一厂一品一规”的研究思路，通过比较待测样品光谱与参考光谱的异同，可判断是否来自同一厂家。

1 仪器与试药

1.1 试药本试验共收集到28个厂家不同规格的312批小柴胡颗粒样品：广州白云山光华制药股份有限公司（样品共24批，分别是无糖型9批次，有糖型15批次，以下简称广州光华）；四川逢春制药有限公司（样品共63批，全部为有糖型，以下简称四川逢春）；云南白药集团股份有限公司（样品共34批，以下简称云南白药）及其他厂家小柴胡颗粒。

1.2 主要仪器Matrix-F型傅里叶变换近红外光谱仪（德国Bruker公司）；铟镓砷（InGaAs）检测器及漫反射装置（德国Bruker公司）。

2 方法与结果

2.1 样品处理每批样品随机取5包，混匀，过2号药典标准筛，取适量粉末置于漫反射杯中，均匀平铺。

2.2 光谱采集与参数采用积分球漫反射系统，以空气为参比，采用球积分模式扫描，扣除背景采集近红外光谱[5]。分辨率：8 cm-1；背景扫描次数：32次；样品扫描次数：32次；扫描范围：12 000~4 000 cm-1。记录测试时的温度为23℃，相对湿度为63%。所采集的原始光谱作为建模光谱及测试光谱。每个样品测量2次。

2.3 小柴胡颗粒近红外光谱图测定按照“2.1”和“2.2”的实验步骤，随机抽取部分云南白药生产的小柴胡颗粒为样品进行测定，典型的近红外图谱见图1。

图1 小柴胡颗粒（有糖型）近红外光谱图（云南白药）

2.4 小柴胡颗粒一致性评价模型建立方法与结果

2.4.1 建模的参数与方法 尝试用OPUS软件的一致性检验法建模[6]，用于比较未知光谱与建立的小柴胡颗粒参考光谱是否具有一致性。本研究采用一阶导数+矢量归一法等方法；选择波数范围：4 246.7~5 002.7 cm-1、5 596.7~6 900.4 cm-1和7 498.2~9 002.5 cm-1。依据上述参数，再根据实际调整CI值（Conformity Index），建立小柴胡颗粒一致性模型。

2.4.2 小柴胡颗粒（有糖型）（广州光华）一致性模型的建立 参照建模的参数与方法，再根据实际调整CI值，获得广州光华生产的小柴胡颗粒（有糖型）一致性模型。此次国家评价性抽样所得广州光华样品15批，选择一半作为参考光谱，一半为验证光谱，样品图谱经过对CI值调整，一致性模型中的所有图谱处理后CI值均落在5.1的范围内。（见图2）

图2 广州光华小柴胡颗粒（有糖型）一致性评价模型

2.4.3 四川逢春生产小柴胡颗粒（有糖型）一致性模型的建立 参照“2.4.1”项建模的参数与方法，参考广州光华小柴胡颗粒（有糖型）一致性模型的参数和预处理方式，建立四川逢春小柴胡颗粒（有糖型）一致性模型。依据广州光华小柴胡颗粒（有糖型）建模原理，再根据实际调整CI值，获得四川逢春小柴胡颗粒（有糖型）一致性模型。此次国家评价性抽样所得四川逢春样品63批，样品图谱经过对CI值调整，并对所有图谱处理后CI值均落在4.6的范围内。（见图3）

图3 四川逢春小柴胡颗粒（有糖型）一致性模型

2.4.4 云南白药小柴胡颗粒（有糖型）一致性模型的建立 参照“2.4.1”项建模的参数与方法，参照广州光华和四川逢春小柴胡颗粒（有糖型）一致性模型的参数和预处理方式，建立云南白药小柴胡颗粒（有糖型）一致性模型。依据广州光华小柴胡颗粒（有糖型）建模原理，再根据实际调整CI值，获得云南白药生产的小柴胡颗粒（有糖型）一致性模型。此次国家评价性抽样所得云南白药样品34批，样品图谱经过对CI值调整，并对所有图谱处理后CI值均落在3.5的范围内。（见图4）

图4 云南白药小柴胡颗粒（有糖型）一致性模型

2.5 一致性验证结果考察所建立的各个厂家小柴胡颗粒近红外一致性评价模型与几个主流厂家的近红外光谱的异同，在同样的实验条件下扫描其他厂家近红外图谱。合并建立一个一致性模型，采用OPUS软件的一致性检验法，并与其他几个主流厂家进行对比验证。结果表明建立的各厂家一致性模型均能有效识别不同厂家的小柴胡颗粒，区分度良好。（见图5~7）

图5 广州光华与其主流厂家验证图

图6 四川逢春小柴胡颗粒（有糖型）与其主流厂家验证图

图7 云南白药小柴胡颗粒（有糖型）与其主流厂家验证图

3 讨 论

本实验根据小柴胡颗粒近红外图谱的特征，在波长选择时避开7 100～7 500 cm-1，5 000～5 500 cm-1波数处的水峰，在Interactive Region Selection中观察光谱的差异，选择光谱差异较大处的谱段作为建模的谱段。

本实验建立了广州光华、云南白药、四川逢春等市场主流厂家小柴胡颗粒的近红外一致性检验模型，快速鉴别了各厂家生产的小柴胡颗粒，充分发挥了一致性模型快速检测的优点，将行政监督和技术检验有机结合为一体，并能进一步节约市场监管成本，为监督管理部门对小柴胡颗粒真伪鉴别提供了强有力的技术支撑，为我国多厂家同一品种鉴别提供思路，对药品的一致性评价有很好的参考意义。

近红外光谱技术在药品检测方面广泛应用，涵盖了从原材料供应到生产全过程乃至上市后的监督检验，该技术具备定性及定量的系统功能，已应用于药监系统快检车的药品快速检验。但由于其建模需要样品量大、影响测定结果的关键因素多、灵敏度较低（要求检测物质的含量＞1%）等因素的影响，近红外技术的应用受到一定的局限。需要广大研究机构及人员加大投入，组建行业建模中心，培养更多的专业人才；同时，需要在更高的层面引导更多的药品生产企业将技术应用于生产实践中，相信未来近红外光谱技术必将具有更广阔的应用前景[7-10]。

目前，在我国市面流通的中药材存在多个产地、多来源、质量参差不齐等现状，很多中成药、西药有着一个品种多个厂家的情况，如何引进近红外光谱技术对中药饮片、中成药、西药等各同类产品的一致性评价，这将有广阔的应用前景[11-15]。

本实验建立了广州光华、云南白药、四川逢春等市场主流厂家小柴胡颗粒的近红外光谱一致性检验模型，并可以准确快速地区别不同厂家生产的小柴胡颗粒，方法具有一定的专属性。近红外光谱是一种快速、简便、准确的分析技术，可用于药品快速检测[7-9]。