[發明專利]近紅外在線檢測技術在中藥一清顆粒生產中的應用方法

無效

• 申請號: 200810050095.2
• 申請日: 2008-06-20
• 公開（公告）號: CN101303294A
• 公開（公告）日: 2008-11-12
• 發明（設計）人: 白雁;陳志紅;龔海燕;李艷英
• 申請（專利權）人: 河南中醫學院
• 主分類號: G01N21/35
• 分類號: G01N21/35;G01N5/04;A61J3/06
• 代理公司: 鄭州天陽專利事務所（普通合伙）
• 代理人: 聶孟民

1.一種近紅外在線檢測技術在中藥一清顆粒生產中的應用方法，其特征在于，由以下步驟實現：

(1).收集樣品，即收集不同產地、不同區域、不同采收時間的黃芩樣品及其黃芩浸膏樣品和一清顆粒樣品；

(2).建立模型，將收集到的樣品分別干燥、粉碎，過80-100目篩，每個樣品取5g，過篩后的樣品粉末，放入石英樣品杯中，混合均勻，輕輕壓平，用近紅外光譜儀進行掃描，室溫：25℃-30℃，采集每一個樣品的光譜數據，每個樣品取兩份，每份重復三次，取平均值為吸收值，獲得樣品集的近紅外光譜，其中一大部分樣品作為校正集，用于建立光譜校正模型，另一部分作為驗證集，用以評價模型的外推能力；測定出校正集中原材料黃芩、黃芩浸膏、一清顆粒制劑質量指標含量，作為對照值，然后預處理光譜數據，NIR光譜經一階或二階微分、Norris導數濾波、Savitzky-Golay平滑、多元散射校正或標準正則變換預處理，并選擇波長區間，運用化學計量學中的PLS法建立近紅外光譜多元校正模型；

(3).優化和檢驗校正模型的性能，循環優化各建模參數，以確定最佳的參數，然后用驗證集檢驗模型的精度準確性，評價模型性能的指標有相關系數、校正集均方差，驗證集均方差；

(4).被測集樣品測定，采集被測樣品的近紅外光譜，用建立的近紅外光譜校正模型測量出被測樣品的黃芩苷含量；

當所述的被測樣品為黃芩時，其質量指標的測定是由以下步驟實現：

(一)、選擇93個不同產地、不同采收時間采集的黃芩樣品，將93個不同產地、不同采收時間采集的黃芩樣品在40℃下干燥，粉碎，過100目篩，取5g過篩后的樣品粉末放入石英樣品杯中，混合均勻，輕輕壓平，用近紅外光譜儀進行掃描，25℃-30℃，采集每一個樣品的光譜數據，每個樣品取兩份，每份重復三次，取平均值為吸收值；

(二)、建立黃芩藥材定量檢測模型：

1)、建立水分檢測模型：

A、水分的含量測定，采用2005年版《中國藥典》一部附錄IX?H水分測定法中第一法，把黃芩藥材分別粉碎成直徑不超過3mm的顆粒及碎片，備用；取黃芩樣品4g置扁形稱量瓶中，厚度不超過5mm，打開瓶蓋在100～105℃干燥5小時，將瓶蓋蓋好，移置干燥器中，冷卻30分鐘，再在100～105℃干燥1小時，冷卻，稱重，至連續兩次稱重的差異不超過5mg為止；含水量為7.05％-17.10％；

B、用MSC多重散射校正方法對光譜數據進行預處理，以減小實驗過程中樣品顆粒尺寸、均勻性因素對近紅外光譜的影響；

C、選擇建模譜段：

建模前對光譜波段進行篩選，水分含量所對應的最佳波段范圍為7502.2-4246.8cm^-1；

D、建立水分定量模型：

運用Bruker?OPUS/QUANT2定量分析軟件中PLS法進行數據處理，其中83份樣品作為校正樣品集，10份樣品作為預測樣品集，用校正樣品集進行內部交叉驗證RMSECV＝0.458，R²＝0.943，確定最佳主成分數為10，近紅外光譜法測得值與真實值之間的絕對偏差在±1.1％之間；

E、水分定量模型的驗證

從所有93份樣品中任意抽出10份樣品組成驗證樣品集，對建立的模型進行檢驗，得出驗證樣品集平均絕對偏差為0.1059，平均相對偏差為2.60％；

2)建立黃芩原藥材醇浸出物檢測模型

A、黃芩原藥材醇浸出物的測定，用《中國藥典》2005年版的方法測定黃芩的醇浸出物，取黃芩原藥材粉末2g，置100～250ml的錐形瓶中，加質量濃度為70％的乙醇50ml，稱定重量，靜置1小時后，連續回流冷凝管，加熱至沸騰，并保持微沸1小時，放冷后，取下錐形瓶，密塞，再稱定重量，用質量濃度為70％的乙醇補足減失的重量，搖勻，用干燥濾器過濾，量取過濾液25ml，置已干燥的蒸發皿中，在水浴上蒸干后，于105℃干燥3h，置干燥器中冷卻30min，以干燥品計算黃芩樣品中醇浸出物的含量為34.42％-56.00％；

B、用矢量歸一化方法對光譜數據進行預處理；

C、選擇建模譜段：

波段范圍為11995.9-7498.4cm^-1和5450.2-4246.8cm^-1；

D、建立浸出物定量模型：

運用Bruker?OPUS/QUANT2定量分析軟件中PLS法進行數據處理，其中83份樣品作為校正樣品集，10份樣品作為預測樣品集，用校正樣品集進行內部交叉驗證RMSECV＝1.66，R²＝0.9203，確定最佳主成分數為7，近紅外光譜法測得值與真實值之間的絕對偏差在-4％與3.5％之間，建立浸出物定量模型；

E、驗證浸出物定量模型：

從所有93份樣品中任意抽出10份樣品組成驗證樣品集，對建立的模型進行檢驗，經計算得到驗證集平均絕對偏差為0.2814，平均相對偏差為2.11％，模型的建立成功；

3)、建立黃芩原藥材中黃芩苷含量檢測模型：

A、黃芩原藥材中黃芩苷含量的測定，用《中國藥典》2005年版的高效液相法方法對黃芩藥材進行含量測定，色譜條件與系統適用性試驗用十八烷基硅烷鍵合硅膠為填充劑；甲醇-水-磷酸體積比：47∶53∶0.2為流動相；檢測波長為280nm，理論板數按黃芩苷峰計算應不低于2500；對照品溶液的制備是：稱取在60℃減壓干燥4小時的黃芩苷對照品適量，加甲醇制成每1ml含60μg黃芩苷的溶液；黃芩樣品溶液的制備是：取黃芩樣品粉末0.3g，加質量濃度為70％的乙醇40ml，加熱回流3小時，冷卻后，濾過，濾液置100ml容量瓶中，用質量濃度為70％的乙醇分次洗滌容器和殘渣，洗液濾入同一容量瓶中，加質量濃度為70％的乙醇至100ml，搖勻，量取1ml，置10ml容量瓶中，加甲醇至10ml，搖勻；測定法是：分別吸取對照品溶液與黃芩樣品溶液各10μl，注入液相色譜儀，測定；測試得出93批黃芩原藥材的黃芩苷含量分布較均勻，黃芩苷含量為3.06％-20.19％；

B、對光譜數據進行預處理用MSC多元散射校正方法；

C、選擇建模譜段：

用近紅外光譜儀自帶的分析軟件，它將從12000cm^-1-4000cm^-1全波段掃描，將樣品的基礎值與近紅外光譜相結合，選擇出浸出物含量所對應的最佳波段范圍為7502.2-4246.8cm^-1；

D、建立黃芩苷定量模型：

運用BrukerOPUS/QUANT2定量分析軟件中PLS法進行數據處理，其中83份樣品作為校正樣品集，10份樣品作為預測樣品集，用校正樣品集進行內部交叉驗證RMSECV＝1.29，R²＝0.9061，確定最佳主成分數為10，近紅外光譜法測得值與真實值之間的絕對偏差在2.8％與-2.2％之間；

E、驗證黃芩苷定量模型：

從所有93份樣品中任意抽出10份樣品組成檢驗樣品集，對模型進行檢驗，經計算可以得到預測集平均絕對偏差為0.0995，平均相對偏差為2.47％，模型的建立成功；

當所述的被測樣品為黃芩浸膏時，其質量指標的測定是由以下步驟實現：

(一)黃芩浸膏近紅外光譜的采集，將60份黃芩浸膏粉碎，過100目篩，取5g過篩后的樣品粉末放入石英樣品杯中，混合均勻，輕輕壓平，用近紅外光譜儀器進行掃描，25℃-30℃，采集每一個樣品的光譜數據，每個樣品取兩份，每份重復三次，取平均值為吸收值；

(二)建立黃芩浸膏定量模型：

1)建立水分檢測模型：

A、水分的含量測定，采用2005年版《中國藥典》一部附錄IXH水分測定法中第一法，把黃芩浸膏粉碎，過100目篩，備用，取黃芩浸膏粉2g，平鋪于扁形稱量瓶中，厚度不超過5mm，打開瓶蓋在100～105℃干燥5小時，將瓶蓋蓋好，移置干燥器中，冷卻30分鐘，再在100～105℃干燥1小時，冷卻，稱重，至連續兩次稱重的差異不超過5mg為止，含水量為1.8137％-7.3500％；

B、對譜圖用MSC+First?Derivative方法進行預處理；

C、選擇作為建模譜段：波段范圍為7197.04-4481.76cm^-1；

D、建立浸膏中水分定量模型：

運用BrukerOPUS/QUANT2定量分析軟件中PLS法進行數據處理，其中53份樣品作為校正樣品集，7份樣品作為驗證樣品集，用校正樣品集進行內部交叉驗證RMSECV＝1.66，R²＝0.9203，確定最佳主成分數為7；

E、對浸膏中水分定量模型進行驗證，從所有60份樣品中任意抽出7份樣品組成驗證樣品集，對建立的模型進行檢驗，經計算可以得到驗證集平均絕對偏差為0.0371，平均相對偏差為1.16％，模型建立成功；

2)建立黃芩苷含量檢測模型

A、黃芩苷含量的HPLC測定，用十八烷基硅烷鍵合硅膠為填充劑，以甲醇-0.2mol/L磷酸二氫鈉緩沖液，用磷酸調節pH值至2.7，甲醇與磷酸二氫鈉體積比：42∶58為流動相；檢測波長為275nm，理論板數按黃芩苷峰計算應不低于5000；

對照品溶液的制備，稱取黃芩苷對照品12.5mg，置250ml容量瓶中，加甲醇10ml溶解，用水稀釋至250ml，搖勻，即得每1ml中含黃芩苷50μg的對照品溶液；

黃芩苷溶液的制備，取黃芩苷研細，取30mg，置100ml容量瓶中，加甲醇10ml，超聲處理，功率250W，頻率50kHz，10分鐘，冷卻后，加水稀釋至100ml，搖勻，離心，取上清液得黃芩苷溶液；

分別吸取對照品溶液與黃芩苷溶液各10μl，注入液相色譜儀，測定得黃芩浸膏中黃芩苷含量為8.1124％-23.6836％；

B、對光譜用Straight?Line?Subtraction方法進行預處理；

C、選擇波段范圍為6990.0-4050.0cm^-1為建模譜段；

D、建立黃芩苷定量模型

運用Bruker?OPUS/QUANT2定量分析軟件中PLS法進行數據處理，其中53份樣品作為校正樣品集，7份樣品作為驗證樣品集，用校正樣品集進行內部交叉驗RMSECV＝0.262，R²＝0.9944，確定最佳主成分數為10，建立黃芩苷定量模型；

E、對黃芩苷定量模型進行驗證，從所有60份樣品中任意抽出7份樣品組成驗證樣品集，對模型進行檢驗，驗證集平均絕對偏差為0.2502，平均相對偏差為1.84％，近紅外光譜預測值逼近HPLC的測定值；

當所述的被測樣品為一清顆粒制劑時，其質量指標的測定是由以下步驟實現：

(一)采集一清顆粒近紅外光譜，將50份自制不同處方量的一清顆粒樣品粉碎，過80目篩，取5g過篩后的樣品粉末，放入石英樣品杯中，混合均勻，輕輕壓平，用近紅外光譜儀進行掃描，25℃-30℃，采集每一個樣品的光譜數據，每個樣品取兩份，每份重復三次，取平均值為吸收值；

(二)建立一清顆粒制劑定量模型：

1)、建立一清顆粒中黃芩苷的含量檢測模型：

A、一清顆粒中黃芩苷的含量測定，用十八烷基硅烷鍵合硅膠為填充劑，以甲醇-0.2mol/L磷酸二氫鈉緩沖液，用磷酸調節pH值至2.7，甲醇與磷酸二氫鈉體積比：42∶58，為流動相；檢測波長為275nm，黃芩苷峰不低于5000；對照品溶液的制備是，稱取黃芩苷對照品是12.5mg，置250ml量瓶中，加甲醇10ml溶解，用水稀釋至250ml，搖勻，即得每1ml中含黃芩苷50μg；一清顆粒樣品溶液的制備是，取一清顆粒樣品，研細，取0.75g，置100ml量瓶中，加甲醇10ml，超聲處理，功率250W，頻率50kHz，10分鐘，冷卻，加水稀釋至100ml，搖勻，離心，取上清液，即得；測定法是，分別吸取對照品溶液與一清顆粒樣品溶液各10μl，注入液相色譜儀，測定；一清顆粒中黃芩苷含量為0.14％-1.4451％；

B、對譜圖進行預處理：

對掃描得到的原始光譜進行光譜處理，進行平滑，一階和二階導數處理，以消除噪音和基線飄移的影響，最后轉化為化學計量學軟件能夠識別的數據格式；

C、選擇6749.63～4987.02cm^-1為建模譜段；

D、把被測樣品光譜特征輸入到校正模型，經過校正模型的測定即得到該一清顆粒中黃芩苷的含量。