近红外光谱法快速鉴别不同厂家的补肾强身片

曲 佳，陈 卓，刘小瑞，王 杰

(1.天津市药品检验研究院，天津 300070； 2.天津市武清区崔黄口医院，天津 301702)

补肾强身片由淫羊藿、金樱子、菟丝子、女贞子和狗脊五味药材组成，其中淫羊藿、女贞子和金樱子为水提两次取清膏入药，菟丝子和狗脊为生粉入药。补肾强身片全国共计92家生产企业，批准文号98个。不同厂家的原药材质量、生产工艺以及原辅料存在差异。近红外技术具有简便、快捷、无损、绿色环保等优点，近年来在中药材产地及来源鉴别、中药材及中成药真伪鉴别方面得到逐步应用[1-3]。本文建立了7个不同厂家的补肾强身片的一致性检验模型，该模型能够对不同厂家的补肾强身片快速分类鉴别，为中药及其制剂的真伪鉴别提供了新的检测手段[4]。

1 材料

1.1仪器 采用MPA型近红外光谱仪(附带1.5 m光纤探头)，软件为OPUS 5.5(德国布鲁克分析仪器公司)。

1.2药品 收集7个不同厂家[北京同仁堂科技发展股份有限公司制药厂、湖北诺得胜制药有限公司、景忠山国药(唐山)有限公司、葵花药业集团(佳木斯)有限公司、洛阳天生药业有限责任公司、三门峡莘原制药有限公司、太极集团四川绵阳制药有限公司]补肾强身片，共计129批次样品，见表1。

2 方法与结果

2.1光谱采集 测量方法：将本品包衣磨成光滑平面的片，用光纤探头轻轻顶住露药部分，并用中指扶住光纤探头，防止滑动，按压探头开关测量样品。光谱扫描范围4 000～12 000 cm-1，分辨率为8 cm-1，每次测量扫描32次，每批样品测量6片。采集每个样品的光谱数据作为原始光谱(图1)，建立模型[5]。

表1 不同厂家补肾强身片来源

图1 129批次补肾强身片近红外光谱叠加图

2.2近红外光谱模型建立与验证

2.2.1模型一(北京同仁堂科技发展股份有限公司制药厂) 采用一阶导数+矢量归一化法对原始光谱进行数学预处理，平滑点数17，见图2。选取特征谱段(9 000～7 500 cm-1、6 900～5 600 cm-1、5 000～4 250 cm-1)数据，见图3。当采用图2模型参数将一致性参数CI值设置为7时，所有样品均能准确识别，验证结果见图4。采用其他6家生产企业共111批样品原始光谱进行验证，均能较准确识别，结果见图5。

图2 一致性模型参数

图3 不同企业特征谱段光谱图

图4 同企业样品模型验证结果

图5 不同企业样品模型验证结果

2.2.2模型二(湖北诺得胜制药有限公司) 采用一阶导数+矢量归一化法对原始光谱进行数学预处理，平滑点数13，见图6。选取特征谱段(9 000～7 500 cm-1、6 900～5 600 cm-1、5 000～4 250 cm-1)数据，见图7。当采用图6模型参数将一致性参数CI值设置为4.3时，所有样品均能准确识别，验证结果见图8。采用其他6家生产企业共111批样品原始光谱进行验证，均能较准确识别，结果见图9。

2.2.3模型三[景忠山国药(唐山)有限公司] 采用一阶导数+矢量归一化法对原始光谱进行数学预处理，平滑点数13，见图10。选取特征谱段(9 000～7 500 cm-1、6 900～5 600 cm-1、5 000～4 250 cm-1)数据，见图11。当采用图10模型参数将一致性参数CI值设置为4.2时，所有样品均能准确识别，验证结果见图12。采用其他6家生产企业共110批样品原始光谱进行验证，均能较准确识别，结果见图13。

图7 不同企业特征谱段光谱图

图8 同企业样品模型验证结果

图9 不同企业样品模型验证结果

图10 一致性模型参数

图11 不同企业特征谱段光谱图

图12 同企业样品模型验证结果

图13 不同企业样品模型验证结果

2.2.4模型四[葵花药业集团(佳木斯)有限公司] 采用一阶导数+矢量归一化法对原始光谱进行数学预处理，平滑点数17，见图14。选取特征谱段(9 000～7 500 cm-1、6 900～5 600 cm-1、5 000～4 250 cm-1)数据，见图15。当采用图14模型参数将一致性参数CI值设置为4.4时，所有样品均能准确识别，验证结果见图16。采用其他6家生产企业共113批样品原始光谱进行验证，均能较准确识别，结果见图17。

2.2.5模型五(洛阳天生药业有限责任公司) 采用一阶导数+矢量归一化法对原始光谱进行数学预处理，平滑点数17，见图18。选取特征谱段(9 000～7 500 cm-1、6 900～5 600 cm-1、5 000～4 250 cm-1)数据，见图19。当采用图18模型参数将一致性参数CI值设置为7时，所有样品均能准确识别，验证结果见图20。采用其他6家生产企业共96批样品原始光谱进行验证，均能较准确识别，结果见图21。

图14 一致性模型参数

图15 不同企业特征谱段光谱图

图16 同企业样品模型验证结果

图17 不同企业样品模型验证结果

图18 一致性模型参数

图19 不同企业特征谱段光谱图

图20 同企业样品模型验证结果

图21 不同企业样品模型验证结果

2.2.6模型六(三门峡莘原制药有限公司) 采用一阶导数+矢量归一化法对原始光谱进行数学预处理，平滑点数17，见图22。选取特征谱段(9 000～7 500 cm-1、6 900～5 600 cm-1、5 000～4 250 cm-1)数据，见图23。当采用图22模型参数将一致性参数CI值设置为6.5时，所有样品均能准确识别，验证结果见图24。采用其他6家生产企业共119批样品原始光谱进行验证，均能较准确识别，结果见图25。

图22 一致性模型参数

图23 不同企业特征谱段光谱图

2.2.7模型七(太极集团四川绵阳制药有限公司) 采用一阶导数+矢量归一化法对原始光谱进行数学预处理，平滑点数17，见图26。选取特征谱段(9 000～7 500 cm-1、6 900～5 600 cm-1、5 000～4 250 cm-1)数据，见图27。当采用图26模型参数将一致性参数CI值设置为4.6时，所有样品均能准确识别，验证结果见图28。采用其他6家生产企业共114批样品原始光谱进行验证，均能较准确识别，结果见图29。

图26 一致性模型参数

图27 不同企业特征谱段光谱图

图28 同企业样品模型验证结果

图29 不同企业样品模型验证结果

3 讨论

3.1近红外技术是上世纪80年代后期发展起来的一项物理测试技术。其主要利用有机物在近红外光谱区的振动吸收而快速测定样品中多种化学成分的含量，与化学分析方法相比，近红外技术是一种快筛方法，在中药材产地及来源鉴别、中药材及中成药真伪鉴别方面得到逐步应用[6-10]。

3.2通过查阅大量文献与方法预处理摸索，最终采用一阶导数+矢量归一化法数学模型进行预处理，北京同仁堂科技发展股份有限公司制药厂补肾强身片CI值设为7，湖北诺得胜制药有限公司补肾强身片CI值设为4.3，景忠山国药(唐山)有限公司补肾强身片CI值设为4.2，葵花药业集团(佳木斯)有限公司补肾强身片CI值设为4.4，洛阳天生药业有限责任公司补肾强身片CI值设为7，三门峡莘原制药有限公司补肾强身片CI值设为6.5，太极集团四川绵阳制药有限公司补肾强身片CI值设为4.6时，所建模型能将以上不同厂家的补肾强身片快速鉴别，提高了分析效率，为该品种的分析研究提供了新的检测手段。

3.3近红外光谱一致性模型的建立较为严格，主要适用于“一厂一品一规”的样品，此外还必须有充足的样本量，参考光谱数量越多，所建模型的准确度越高，代表性越强。本试验通过对北京同仁堂科技发展股份有限公司制药厂、湖北诺得胜制药有限公司、景忠山国药(唐山)有限公司、葵花药业集团(佳木斯)有限公司、洛阳天生药业有限责任公司、三门峡莘原制药有限公司和太极集团四川绵阳制药有限公司7家生产企业样品建立近红外光谱一致性模型发现，由于建模样本量的局限性或生产工艺的改进，所建模型在今后应用过程中还应不断更新与维护。本次试验发现洛阳天生药业有限责任公司生产的补肾强身片与其他厂家存在明显差异，因此，该厂家的产品有待进一步深入研究。

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2 桑育黎，于世海，朱璐，等.近红外技术在中药鉴别中的应用[J].辽宁大学学报(自然科学版)，2014，41(2)：142

3 史春香, 杨悦武, 郭治昕, 等.近红外光谱在中药质量控制中的应用[J].中草药, 2005, 36(11):1731

4 马晓青，蔡皓，刘晓，等.近红外光谱在中药鉴别和质量控制中的应用[J].中国药房，2012，23(7)：661-663

5 曲佳，刘冰，张兰苓，等.近红外光谱法快速鉴别不同厂家的香砂平胃丸(水丸)[J].中国药房，2016,27(12):1658-1661

6 Kodo M，Watt R A，Moffat A C. Rapid identification of Digitalis purpurea using near-infrared reflectance spectroscopy[J]. J Pharm Pharmacol，2000，52(10)：1271

7 张孝芳，张卓勇，范国强. 支持向量机与近红外光谱法鉴定大黄[J].药物分析杂志，2006，26(7)：914

8 聂黎行，王钢力，林瑞超，等.近红外光谱法在中药生产过程分析中的应用[J].光学学报，2009，29(2)：541

9 胡钢亮，吕秀阳，刘丹青，等.近红外光谱在线检测技术在中药领域中的应用展望[J].中国中药杂志，2003，28(12)：1117

10 徐广通，袁洪福，陆婉珍.现代近红外光谱技术及应用进展[J].光谱学与光谱分析，2000，20(2)：134