近红外光谱技术在感冒灵颗粒生产过程质量控制中的应用研究

摘要

感冒灵颗粒作为中西药结合经典组方，由四味中药和三种化药组成，是国内感冒药第一品牌，临床上广泛应用于治疗感冒引起的头痛、发热、鼻塞、流涕、咽痛等症状。目前感冒灵颗粒生产的质量评价以成品和中间体的检测为主，忽略了对生产过程的质量控制。提取、浓缩、醇沉等关键生产过程质控主要依靠工人的经验判断，缺乏全面有效的质量评价体系，感冒灵颗粒生产过程的质量控制体系急需进一步发展和完善，这也是中药制剂普遍存在的问题之一。
　　随着化学计量学的快速发展，以此为基础的近红外光谱分析技术（Near-infrared Spectroscopy，NIRS）广泛应用于制药领域。本研究以感冒灵颗粒的提取、醇沉和浓缩过程为研究对象，建立了生产过程的定量和定性分析模型，对感冒灵颗粒关键生产工艺环节进行了全面有效的质量控制研究，对于实现感冒灵颗粒生产过程控制具有重要而现实的意义，具体内容包括:
　　(1)针对感冒灵中药提取工艺，本文建立了基于近红外光谱的在多指标线监测方法，并应用于实际生产过程。结果表明，所建方法能够克服生产工况的干扰，快速测定中药提取液中固含量、蒙花苷和绿原酸的含量，并实时显示，及时控制生产工艺，测量的精度和误差符合工业化生产要求。
　　(2)对于感冒灵中药醇沉工艺，本文将近红外光谱技术与化学计量学方法相结合，采用基于粒子群优化的最小二乘支持向量机算法(PSO-LS-SVM)，建立定量校正模型。分析结果表明，PSO-LS-SVM定量校正模型，在模型性能和预测精度上都优于PLSR定量校正模型，更适用于感冒灵醇沉过程的含量分析。
　　(3)以感冒灵浓缩过程为研究对象，结合多变量统计过程控制，建立PLSR定量分析模型和MSPC监控模型。验证结果显示，所建立的定量分析模型对固含量、蒙花苷和绿原酸三个指标的RSEP值均在10％以内，预测精度高;MSPC监控模型能准确识别异常批次，并对正常批次无误报，进一步了保证浓缩过程的稳定性。

目录

声明

致谢

摘要

缩写表

1．绪论

1．1 感冒灵质量控制研究现状

1．1．1 感冒灵药效概述

1．1．2 感冒灵质量控制研究进展

1．2 过程分析技术

1．2．1 过程分析仪器

1．2．2 多变量分析工具

1．3 多变量统计过程控制

1．4 本文研究内容与目标

2．提取过程近红外在线检测方法研究与应用

2．1 引言

2．2 实验部分

2．2．1 设备、仪器与试剂

2．2．2 提取工艺

2．2．3 近红外光谱和样品在线采集

2．2．4 样品含量测定

2．2．5 数据处理方法和模型性能评价指标

2．3 结果与讨论

2．3．1 液相方法学考察

2．3．2 含量测定结果

2．3．3 光谱处理及数据分析

2．3．4 定量模型建立

2．3．5 质控指标在线分析

2．4 结论

3．醇沉过程近红外在线检测方法研究与应用

3．1 引言

3．2 PSO-LS-SVM算法原理

3．3 实验部分

3．3．1 仪器与试剂

3．3．2 醇沉样本采集

3．3．3 近红外光谱采集

3．3．4 样品含量测定

3．3．5 数据处理方法和模型性能评价指标

3．4 结果与讨论

3．4．1 液相方法学考察

3．4．2 含量测定结果

3．4．3 光谱处理与数据分析

3．4．4 定量模型建立与对比

3．5 结论

4．浓缩过程近红外在线检测方法研究与应用

4．1 引言

4．2 实验部分

4．2．1 仪器与试剂

4．2．2 样本和光谱数据采集

4．2．3 样品含量测定

4．2．4 数据处理方法和模型性能评价指标

4．3 结果与讨论

4．3．1 液相方法学考察

4．3．2 含量测定结果

4．3．3 PLSR定量模型的建立

4．3．4 MSPC监控模型的建立

4．4 结论

5．总结和展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

作者简历及在读期间所取得的科研成果