参枝苓口服液生产过程近红外光谱分析技术过程控制应用研究

摘要

由于中药成分及其生产过程复杂，加之受到落后生产技术的限制，我国中药生产大多缺乏有效的过程质量控制方法，导致中药产品质量存在一定风险，制约着我国中药产业化和现代化进程。因此，亟需发展有效的中药生产过程质量控制手段，以降低产品质量风险，确保中药质量稳定均一，同时提高生产效率，推进中药产业现代化、产业化。在药品生产过程中引入过程分析技术(PAT)，对生产过程关键质量和性能参数进行实时监控，是保证药品质量稳定均一和提高生产效率的有效方法。近红外光谱技术作为一种应用广泛的PAT技术，其具有穿透力强、无需制样、快速、无损等分析特点，是一种适合于快速、在线分析的绿色PAT技术，已在中药领域的定性、定量分析、在线检测和过程控制分析中获得广泛应用研究。
　　参枝苓口服液是由山东沃华医药科技股份有限公司独家生产的一类用于治疗阿尔茨海默症的中药新药，其实际生产过程质量控制中仅对终点样品个别成分含量进行HPLC分析，分析结果滞后，不利于及时控制生产过程，且质量控制参数相对单一，不符合中药复杂体系多组分协同作用的特点要求。本课题采用近红外光谱分析技术结合其相关化学计量学方法和参考方法，以参枝苓口服液为考察对象，研究其水提、醇沉、浓缩关键生产环节中的多组分含量及密度等质量参数的快速检测分析技术，同时对其主要原药材白芍产地来源的快速判别分析进行研究，期以建立参枝苓口服液生产过程多个关键环节的快速质量检测分析方法，从而有利于及时控制生产过程，提高生产效率，降低产品质量风险，保证产品的质量均一，推进参枝苓口服液产业化和现代化进程。具体研究内容及其结果包括以下两方面五小点:
　　1.白芍药材产地快速判别分析模型的建立
　　采用MicroNIR1700微型近红外光谱仪对来自山东菏泽、安徽亳州、浙江磐安三个不同产地的白芍药材样品进行判产地别分析。白芍药材光谱经SG15+1d与MSC组合处理后，在1285-1459nm光谱区间内，采用4个潜在变量数建模，得到稳健可靠的产地判别分析模型，模型的识别率和拒绝率均达100％，能为药材的筛选和投料提供参考依据，从源头保障产品质量。较常规仪器，微型仪器较常规仪器具有体积小，质量轻，操作简单、携带方便等特点，能更好的实现在线判别分析。
　　2.参枝苓口服液生产过程关键环节近红外光谱技术过程控制方法的研究
　　本部分实验主要考察了参枝苓口服液生产过程中的醇沉、醇沉浓缩及白芍水提环节的近红外光谱技术质量控制方法。具体做法为:实验室规模下，模拟实际生产过程制备过程样品，采用AntarisⅡ傅立叶变换近红外光谱仪透射模块采集各样品近红外光谱，采用HPLC等参考方法作为一级数据分析手段，利用偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)等回归算法将样品近红外光谱数据与一级数据相关联，建立相关过程参数的定量分析模型。以校正集均方根误差(RMSEC)、预测标准偏差(RMSEP)、校正集决定系数（R2cal）、验证集决定系数（R2v，al）、性能比偏差(RPD)等作为模型评价参数。通过光谱预处理方法与光谱区间范围的选择，优化模型结果，提高模型的稳健性和预测能力，得到相关生产过程质量参数的快速检测定量分析模型，为相关过程的质量控制提供参考。具体实验结果包括以下三点(说明:本课题实验定量分析中RMSEP及RMSEC的单位均为mg/mL):
　　(1)参枝苓口服液白芍水提过程:建立了芍药苷、芍药内酯苷、没食子酸、苯甲酰芍药苷4种活性成分过程含量快速定量分析模型。各模型评价参数RMSEC、RMSEP、R2cal、 R2val、 RPD分别为:芍药苷0.0487、0.0545、0.9873、0.9855、8.4;芍药内酯苷0.0303、0.0321、0.9879、0.9888、9.1;没食子酸0.0134、0.0145、0.9721、0.9697、5.1;苯甲酰芍药苷0.00188、0.00177、0.9745、0.9789、6.7。模型线性良好，误差较小，RPD均大于5。
　　(2)参枝苓口服液醇沉过程:首先对光谱进行PCA分析，分析光谱三个主成分得分与醇沉过程体系变化的特征关系。然后建立了芍药内酯苷、芍药苷、甘草苷、肉桂酸、甘草酸5种活性成分的过程含量快速定量分析模型。各模型评价参数RMSEC、RMSEP、R2cal、 R2val、RPD分别为:芍药内酯苷0.0281、0.0305、0.9914、0.9927、10.2;芍药苷0.0849、0.0733、0.9933、0.9976、14.7;甘草苷0.0120、0.0123、0.9553、0.9761、5.1;肉桂酸0.00389、0.00289、0.9588、0.9903、7.1;甘草酸0.0538、0.0590、0.9820、0.9863、7.2。模型线性良好，误差较小，甘草苷模型RPD大于5，其他模型RPD均大于7。
　　(3)参枝苓口服液醇沉浓缩过程:建立了过程中芍药内酯苷、芍药苷、甘草苷、肉桂酸、甘草酸含量及密度6个参数的过程值的定量分析模型。各模型评价参数RMSEC、RMSEP、R2cal、R2val、 RPD分别为:芍药苷0.2231、0.2360、0.9914、0.9887、9.3;芍药内酯苷0.1518、0.1307、0.9658、0.9708、6.1;甘草酸0.0891、0.1697、0.9923、0.9670、5.2;甘草苷0.0183、0.0138、0.9744、0.9801、6.4;肉桂酸0.0170、0.0181、0.9521、0.9402、4.0;密度0.0091、0.0096、0.9874、0.9938、8.5。模型线性良好，误差较小，肉桂酸模型RPD大于3，其他模型RPD均大于5。
　　以上研究结果表明，采用近红外光谱技术能获得良好的过程质量快速监测模型，从而有利于实时或及时监控参枝苓口服液的生产过程中活性成分的变化，提高生产效率，保障生产过程稳定可控地进行，从生产过程中降低产品质量风险，保证产品的质量稳定均一，推进产品产业化开发，为其他中药口服液生产过程控制分析研究提供数据参考。

目录

声明

摘要

符号说明

第1章 绪论

1．1 中药发展现状

1．2 参枝苓口服液简介

1．3 过程分析技术简介

1．4 近红外光谱技术

1．4．1 简介

1．4．2 近红外光谱技术在中药领域的应用

1．5 研究目的与意义

1．6 研究内容

第2章 白芍药材产地快速定性鉴别方法的建立

引言

2．1 仪器与材料

2．1．1 仪器

2．1．2 药材

2．2 方法

2．2．1 近红外光谱采集

2．2．2 产地鉴别定性分析模型的建立

2．3 结果与讨论

2．3．1 原始光谱

2．3．2 基于MicroNIR 1700近红外光谱仪定性判别分析

2．4 结论

第3章 参枝苓口服液白芍水提过程NIRS快速检测应用研究

引言

3．1 仪器与材料

3．1．1 仪器和软件

3．1．2 试剂与样品

3．2 方法

3．2．1 样品的制备

3．2．2 近红外光谱的采集

3．2．3 样品HPLC分析

3．2．4 定量模型的建立

3．3 结果与讨论

3．3．1 参考值测定结果

3．3．2 近红外光谱定量分析模型的建立

3．4 总结

第4章 参枝苓口服液醇沉过程NIRS快速监测的研究

引言

4．1 仪器与材料

4．1．1 仪器

4．1．2 试剂与样品

4．2 方法

4．2．1 样品的制备与采集

4．2．2 样品近红外光谱的采集

4．2．3 HPLC含量测定

4．2．4 近红外定量模型的建立

4．3 结果与讨论

4．3．1 参考值测定结果

4．3．2 近红外光谱与PCA分析

4．3．3 五种成分定量模型的建立

4．4 总结

第5章 参枝苓口服液醇沉浓缩过程NIRS快速监测的研究

引言

5．1 仪器和材料

5．1．1 仪器

5．1．2 试剂与样品

5．2 方法

5．2．1 样品的制备与收集

5．2．2 芍药苷、芍药内酯苷、甘草苷、甘草酸、肉桂酸含量测定

5．2．3 密度的测定

5．2．4 光谱的采集

5．2．5 过程样品含量分析定量模型的建立

5．3 一级数据分析结果与讨论

5．4 近红外光谱技术分析结果与讨论

5．4．1 原始光谱

5．4．2 样品集划分

5．4．3 芍药苷含量定量模型的建立

5．4．4 芍药内酯苷含量定量分析模型的建立

5．4．5 甘草酸含量定量分析模型的建立

5．4．6 甘草苷含量定量分析模型的建立

5．4．7 肉桂酸含量定量分析模型的建立

5．4．8 醇沉过程样品密度定量分析模型的建立

5．5 总结

第6章 论文总结与创新

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文