中药提取过程在线NIR分析平台的开发与适用性研究

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确保终产品质量均一稳定是药品生产过程的质量控制的根本目的。这需要对从原料接收到产品出库的每个物料流通环节进行质量监控。在线近红外光谱分析技术以其快速无损可靠简便之特点在多个制剂生产环节质量分析中的应用研究日趋广泛,该技术是近红外光谱分析技术与过程实时监测相结合的产物,并以整套设施完备性能可靠的在线分析平台为依托。由此,本文针对中药提取环节,就在线近红外光谱检测平台开发、及该平台适用性的评价、验证方法进行初步探索研究,以期为中药提取过程在线近红外光谱检测的应用提供指导,其主要研究内容如下:第一,根据所研究生产环节的工作特点和中药载体性质,通过设计合理的光谱检测方式,搭建适合研究体系的中药提取过程在线近红外光谱检测平台。由于中药提取过程实现原位检测难度较大,本研究采用旁路检测系统,根据研究载体的性质以及研究目标的不同,不断调整、以提升旁路系统性能,结合所采集光谱数据验证在线检测系统能否达到预期目的,对检测系统进行优化。第二,对可能影响所搭建检测系统分析结果的因素,如采样方式、样本状态等进行分解,分别考察其对最终分析结果的影响,评价在线检测系统的适用性。以金银花提取过程为研究载体,利用配对t检验和Pearson相关系数法证明不同检测方式下所得样品相关性很强,旁路系统可用作过程在线分析手段,进行中药提取过程实时检测。通过比较不同光谱采集方式所得偏最小二乘模型预测标准偏差SEP分别为0.0443和0.0432,均较小,且无明显差异,证明旁路内药液始终处于运动状态对实时近红外光谱采集影响不大,可作为本研究体系下在线采集近红外光谱的可靠方法。以栀子提取液为研究载体,采用离线方式采集经不同孔径标准筛滤过后样品的近红外光谱,经标准筛(300目)过滤样品以原始光谱建立的定量模型预测能力最好(交叉验证均方根RMSECV为0.1962,验证集均方差RMSEP为0.1867),说明合理选择滤网孔径,能够有效改善并提高所建模型预测能力,为在线预处理系统滤网选择提供指导。第三,利用证明可靠的在线近红外光谱数据建立预测模型,并通过变量筛选,增加样本量等方法,提升校正模型的预测能力和稳健性,以验证所搭建在线检测平台的适用性。(1)以金银花提取过程为研究对象,在线采集样本近红外光谱,采用偏最小二乘算法建立绿原酸定量校正模型,并对模型的预测能力进行验证。采用800-1900nm波段建立定量校正模型,相关系数R均高于0.9900,校正标准偏差SEC、SEP均较低,预测结果均良好。表明在线近红外光谱技术满足金银花药材提取过程在线质量检测。(2)实时检测不同批次金银花药材提取过程,十个实验方案用于评价药材批次不同能否干扰模型预测结果。根据模型评价参数,如SEC, SECV, SEP, RPD等可以得出,在该研究环境下,不同批次来源相同的药材样本所建PLS模型用于检测提取过程,不会降低预测模型准确性。(3)以金银花提取过程在线近红外光谱数据为研究对象,比较PLS和iPLS的建模结果得出,iPLS模型局部潜变量因子为6,变量范围1640~1779.5nm,模型的R2pre和SEP分别为0.9801和0.068, RMSECV低于0.101,该结果表明,金银花提取液iPLS模型性能相比全谱建模有所提高。本研究开发了一套设施完备的中药提取过程在线近红外光谱检测分析平台,为提取过程在线分析相关研究提供实验基地,对中药制剂过程在线分析技术的开发应用具有示范意义。辅以离线模拟手段,剖析在线采样条件对分析结果的影响,为评价在线检测平台适用性提供方法学借鉴。通过建立在线NIR定量模型,验证检测平台的适用性,体现在线检测平台的应用意义。
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