化学计量学在三黄片质量综合评价中的应用Δ

邬伟魁，严倩茹，宋 伟

(1.梅州市食品药品监督检验所中药室，广东 梅州 514000； 2.梅州市食品药品监督检验所生测室和化妆品室，广东 梅州 514000； 3.武汉大学人民医院药学部，武汉 430060)

三黄片由大黄、盐酸小檗碱和黄芩浸膏组成，为常用清热类中成药，生产企业众多，药品质量参差。该药收载于《中华人民共和国药典：一部》(2020年版)[1]，包括盐酸小檗碱、黄芩苷和大黄(大黄素和大黄酚)3个含量测定项，标准可对各成分含量高低进行简单的比较，但无法综合评价三黄片的质量。

化学计量学是利用数学、统计学方法系统研究化学测量值内涵的科学[2]。其通过在化学研究中引入多变量分析法，可进行模式识别、综合排序，在药材采收期对成分的影响研究[3]、中药质量标志物[4]、中药色谱分析[5]和中成药质量评价[6]等方面应用广泛。灰色关联分析基于相似度来判断目标物的关联性，可充分利用较少的原始数据去挖掘规律，作为模糊系统研究手段已应用于中药药效评价[7]、炮制对谱效关系的影响研究[8-9]、种质资源差异分析[10]、生产过程关键工艺参数辨识[11]以及不同产地和商品规格药材质量评价[12]，还可与熵权法[13]、优劣解距离法[14]等方法联合用于中药材质量评价，但在中成药质量评价中应用较少。在中药研究中常涉及多成分、多参数、多指标的情况，简单求和值大小无法表征各效应值的优劣。总评归一(OD)值被用于产地加工与炮制工艺研究[15-17]、提取工艺评分[18]和制备工艺评价[19]，但少见用于中成药质量评价。聚类分析是基于“物以类聚”的原则对目标物进行分类，可用于中药材[20]及制剂[21]的质量研究。R语言和Python软件已被广泛用于聚类分析及热图绘制，近年来，一些在线作图与数据分析平台(如www.bioinformatics.com.cn)[22]将相关数据包开发成在线平台，方便研究者使用[23]。

针对三黄片的既往文献多为三黄片化学成分分析[24]、含量测定方法研究[25]，少见应用灰色关联分析、OD值等化学计量学对三黄片进行质量综合评价。为更客观地综合评价三黄片的内在质量，本研究通过测定5个省份13个厂家30个批次样品多组分的含量，采用灰色关联分析、OD值和聚类分析综合评价三黄片质量，探索构建“初步分类+细化排序”的模式，为中成药质量评价提供新思路。

1 材料

1.1 三黄片样品

不同批次的三黄片为日常抽检样品，厂家及批号见表1。

表1 含量测定结果Tab 1 Results of content determination

1.2 数据来源

采用HPLC法[1]测定盐酸小檗碱、黄芩苷和大黄(大黄素和大黄酚)的含量，结果见表1。为进一步直观展示样品含量特征，绘制样品含量雷达图和冲积图，见图1—2。

图1 样品含量雷达图Fig 1 Radar chart of content

雷达图中，内环为大黄(大黄素和大黄酚)，中环为盐酸小檗碱，外环为黄芩苷。雷达图显示，不同批次样品含量存在一定差异，轮廓突起表明含量较高，轮廓凹陷表明含量相对较低，如C1内环突起即大黄(大黄素和大黄酚)含量较高，但C1外环凹陷即黄芩苷含量较低，该样品综合质量如何不得而知。冲积图显示，同一样品的各组分含量高低并非呈现相同趋势，出现此高彼低、错综复杂的情况。雷达图和冲积图虽然直观显示了样品含量结果，但未能显示样品综合质量，故对三黄片进行化学计量学研究十分必要，有助于评价药品综合质量。

2 方法

2.1 灰色关联度

2.1.1 参考序列选择：设有m个样品，每个样品有n项评价指标，组成1个评价单元序列Xik(i=1，2，3……m；k=1，2，3……n)；m=30，n=3。

2.1.2 模型建立：按灰色关联分析公式[26]，对三黄片参考序列中的数据进行如下处理。(1)原始数据规格化；(2)相对于最优和最差参考序列的关联系数计算；(3)关联度和相对关联度计算。相对关联度越大越好，根据评价单元的相对关联度大小，得出其质量优劣排序。

2.2 OD值

采用文献[27]方法对含量测定结果进行归一化处理，样品中3个含量指标均为取值越大越好(dmax)，计算公式为dmax=(Yi-Ymin)/(Ymax-Ymin)，Ymin为指标中最小值，Ymax为指标中最大值。OD=(d1+d2+d3+ …dk)/k，k为指标数，k=3，OD值越大越好，根据评价单元的OD值大小，得出其质量优劣排序。

2.3 聚类分析

利用在线作图与数据分析平台(www.bioinformatics.com.cn)[6]，对数据进行聚类并绘制热图，使用Ward联接，距离方法为欧氏距离。

3 结果

三黄片的灰色关联度与质量排序、OD值与质量排序结果见表2，聚类分析热图见图3。灰色关联分析结果显示，广西B企业3个批次样品质量排序分别为第4、20和25位，河南H企业5个批次样品质量排序分别为第5、10、18、23和27位，广西F企业7个批次样品质量排序分别为第8、15、16、21、24、28和29位，提示同一企业不同批次三黄片的质量差异明显，相关企业有必要加强制剂工艺研究，强化生产过程控制，确保产品质量稳定。广西F企业7个批次样品中，仅1个样品排序居前10位，4个样品排序在20位以外，提示该企业产品质量差异较大。OD值质量排序结果与灰色关联分析排序结果基本一致。聚类分析结果显示，30批次样品被聚为2部分，其中，质量排序居前9位的8个样品(A、E、H4、J、F3、C2、G1和B2)聚为一类，该类样品质量较优，与排序结果基本相符。

图2 样品含量冲积图Fig 2 Alluvial plot of content

图3 聚类热图Fig 3 Cluster analysis heat map

表2 三黄片相对关联度与质量排序、OD值与质量排序Tab 2 Relative relevance and quality ranking, OD value and quality ranking of Sanhuang Tablets

4 讨论

30个批次三黄片的含量测定结果均符合标准规定，对各成分含量高低进行简单比较很难综合评价其质量。本研究结果表明，三黄片相对关联度值为0.279～0.559，OD值为0.063～0.585，提示不同厂家不同批次三黄片的质量差异较大，企业需加强质量稳定性研究，相关部门需加强质量风险监管。聚类分析可将样品初步分类，关联度与OD值可细化排序，3种方法相辅相成，探索形成“初步分类+细化排序”的模式，可用于三黄片质量的综合评价。本研究以三黄片多组分含量为综合评价指标，对不同厂家不同批次的样品进行质量评价，3种化学计量学方法相互印证，可较为客观地反映药品的内在质量，为中成药质量综合评价提供思路借鉴。