天舒胶囊乙醇提取过程的近红外光谱快速测定方法研究

　　【论文摘要】基于近红外光谱法，采用偏最小二乘法（PLS）分别建立了天舒胶囊乙醇提取过程固含量和阿魏酸浓度的定量校正模型，结果显示，固含量校正集和交叉验证集模型的相关系数（R²）分别为0.967 301和0.947 726，校正集误差均方根（RMSEC）为0.054 7，交互验证集误差均方根（RMSECV）为0.069 8；阿魏酸校正集和交叉验证集模型的相关系数（R²）分别为0.986 879和0.962 243，RMSEC为1.402 6，RMSECV为2.400 2。采用所建模型进行在线分析，固含量和阿魏酸的预测结果与实测值的相关系数（R²）为0.993 3和0.991 6，预测误差均方根（RMSEP）分别为0.039 3和1.669 3，预测平均相对偏差（RSEP）分别为3.49%和3.58%。结果表明，该文所建模型可用于天舒胶囊乙醇提取过程固含量和阿魏酸浓度的快速测定。
　　【论文关键词】近红外光谱；偏最小二乘法；提取过程；天舒胶囊；阿魏酸
　　[Abstract]Based on the near infrared spectroscopy， partial least square （PLS） method was used to respectively develop the quantitative calibration models to fast measure the contents of the total solid and ferulic acid in extraction process of Tianshu capsule extracts. The results showed that in the quantitative model of solid content， the correlation coefficients （R²） of calibration set and cross validation set were 0.967 301 and 0.947 726. The root-mean square error of calibration set （RMSEC） was 0.054 7 and root-mean square error of cross validation set （RMSECV） was 0.069 8. Besides， in the quantitative model of ferulic acid， the correlation coefficients （R²） of calibration set and cross validation set were 0.986 879 and 0.962 243. RMSEC was 1.402 6 and RMSECV was 2.400 2. When the established models were applied to on-line monitoring， the correlation coefficients of predicted results and measured values for total solid content and ferulic acid were 0.993 3 and 0.991 6； root-mean square error of predicted value （RMSEP） was 0.039 3 and 1.669 3 respectively； mean relative deviation of predicted value （RSEP） was 3.49% and 3.58%. The results indicated that the established models can be used to fast measure the contents of the total solid and ferulic acid in extraction process of Tianshu capsule extracts.
　　[Key words]near-infrared spectroscopy； partial least squares； extraction process； Tianshu capsule； ferulic acid
　　提取工艺是中药生产的关键环节之一，是大多数中药制药过程的起点，决定药材的利用率。目前，提取工艺的质量控制主要依靠工艺参数和传统的质量分析方法，难以表达生产过程中复杂的理化变化。在实际生产中，提取时间往往是固定的，缺乏考虑因药材质量差异和工艺参数波动导致的提取终点提前或滞后而造成批次间质量的不稳定，能源、时间的浪费以及药材利用率的降低等。故研究并规范中药生产过程中指标成分含量的快速测定方法，将有助于解决药品生产关键工艺环节的质量控制问题，从产品的源头上解决中药产品工艺和成分的稳定性、可靠性问题，对中药工业技术进步和产品质量提升具有重大现实意义。
　　近红外光谱（near infrared spectroscopy，NIR）技术作为一种快速的过程分析技术，具有分析快速，样品处理简单，无需试剂消耗等特点^[1-2]。近年来，已经越来越多地被应用于中药研究中，如药材产地鉴别^[3-4]、有效成分含量测定^[5]、中药纯化过程分析^[6]、制药过程的在线检测和监控^[7]等。从近年来研究进展看，NIR技术是最有希望在中药生产过程实现在线检测及质量控制的过程分析技术之一。
　　天舒胶囊是江苏康缘药业股份有限公司的独家产品，是在《宣明论方》中大川芎方基础上研究开发的现代中药制剂，具有活血通络、息风止痛之功效，临床主要用于血瘀所致血管神经性头痛即偏头痛，对紧张性头痛、颈性眩晕所致头痛也有一定的治疗作用^[8]，天舒胶囊收载于2010年版《中国药典》，由川芎、天麻2味药材合并提取而成。现代研究表明，川芎主要成分为阿魏酸，具有抗血小板凝集、抗血栓、抗菌、消炎等功效^[9-10]；天麻中主要活性成分天麻素具有治疗眩晕、头痛等生物活性^[11-12]，阿魏酸和天麻素为天舒胶囊中主要活性成分。而在天舒胶囊的醇提取液中阿魏酸的含量相对较高，有利于NIR技术进行精确的在线检测。因此，本研究选择阿魏酸浓度和固含量为在线检测的质控指标。
　　本研究尝试将NIR技术引入天舒胶囊生产的醇提取过程，实现对质量控制指标固含量和阿魏酸浓度的实时监测，通过对近红外光谱信息与质控指标检测值之间的计算解析，采用偏最小二乘法建立川芎、天麻合并醇提取过程的定量校正模型，实现提取过程固含量和阿魏酸浓度的快速检测，为实现天舒胶囊醇提取过程在线质量监控提供实验依据。
　　1 材料

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