基于系統建模思想的腦心通膠囊中丹酚酸B近紅外定量建模

高瑞琳，楊鵬碩，許 剛，武曉文，楊 暢，史新元*

1. 北京中醫藥大學中藥學院，北京 102488 2. 陜西步長制藥有限公司，陜西 西安 710075

引 言

腦心通膠囊為黃芪、赤芍、丹參、全蝎、水蛭等16味藥材粉碎加工制成的中藥復方制劑，具有益氣活血、化瘀通絡的功效，臨床上治療心腦血管疾病具有顯著療效[1]。目前，腦心通膠囊的質量控制主要采用指紋圖譜分析及指標成分丹酚酸B定量分析的方法[2]，檢測過程繁瑣費時，且難以實現腦心通膠囊制劑過程中間體的快速評價和質量控制。

近年來，近紅外光譜(near-infrared spectroscopy，NIR)分析技術憑借其快速、可靠、無損、環保等優勢，在中藥材、中藥制劑[3]、中藥生產過程以及藥物質量快速評價[4]中得到日益廣泛的應用[5]。穩健可靠的定量模型是近紅外技術成功應用的前提和保證。常規近紅外定量建模過程采用逐步優化的思路[6]，這樣的建模思路并未充分考慮建模參數間的關聯性對模型性能的影響，致使定量模型的質量存在風險[7]。系統建模思想[7]將建模過程看作一個整體，將樣本集選擇、光譜預處理、變量篩選、校正等作為要素，基于要素間的關聯性對建模參數軌跡進行全局優選，采用最優參數軌跡構建模型，保障了模型質量。本研究基于這一思想，采用D-最優設計以關鍵建模參數為自變量，模型評價指標為因變量，基于參數間關聯性進行多次建模試驗，根據定量建模結果擬合預測模型，以最優模型性能為目標對建模參數軌跡進行全局優選，優選出最佳參數軌跡，建立了穩健的丹酚酸B偏最小二乘法(partial least square，PLS)定量模型，為腦心通膠囊生產過程及產品的快速質量評價提供有效方法。

1 實驗部分

1.1 儀器

Antaris傅里葉變換近紅外光譜儀(美國Thermo Nicolet公司)配備InGaAs檢測器，積分球漫反射采樣系統，Result操作軟件；Agilent 1260型高效液相色譜儀(美國安捷倫科技公司)；Agilent Eclipse XDB-C18色譜柱(5 μm，4.6 mm×250 mm)；拜杰高速多功能粉碎機BJ-400A型，BP211D型電子天平(德國賽多利斯科學儀器有限公司)。

1.2 材料與試劑

乙腈(色譜純，批號175157，賽默飛世爾科技(中國)有限公司)，蒸餾水(廣州屈臣氏食品飲料有限公司)，甲醇(分析純，批號20170515，北京化工廠)，丹酚酸B(上海源葉生物科技有限公司，純度≥98%，批號P10J9F52565)。丹參藥材由陜西步長制藥有限公司提供。將丹參藥材隨機編號，粉碎，過六號篩，低溫干燥后備用。

1.3 丹酚酸B的含量測定

1.3.1 色譜條件

采用Agilent Eclipse XDB-C18色譜柱(5 μm，4.6 mm×250 mm)，流動相為乙腈(A)和0.1%磷酸水溶液(B)，梯度洗脫(0～20 min，23%A；20～25 min，23%～95%A；25～35 min，95%～23%A；35～40 min，23%A)，檢測波長286 nm，流速1.0 mL·min-1，柱溫30 ℃，進樣量10 μL。

1.3.2 對照品溶液制備

精密稱取丹酚酸B對照品適量，加80%甲醇配制成濃度為2.002 mg·mL-1對照品溶液。

1.3.3 供試品溶液制備

取樣品細粉約0.5 g，精密稱定，置于具塞錐形瓶中，精密加入80%的甲醇50 mL，稱定重量，超聲提取30 min，放冷后，再稱定重量，用80%甲醇補足減失的重量，搖勻，濾過，取續濾液，即得。

1.3.4 方法學考察

1.3.4.1 線性關系考察

精密量取丹酚酸B對照品溶液0.05，0.25，1.0，2.0和2.5 mL，分別用80%甲醇稀釋于5 mL容量瓶中，即得各系列濃度對照品溶液。對照品溶液進樣10 μL，測定峰面積，作為線性關系考察。

1.3.4.2 精密度、穩定性、重復性、加樣回收率考察

精密吸取丹酚酸B對照品溶液，重復進樣6次，測定丹酚酸B峰面積值，作為精密度考察；取同一份供試品溶液，分別于制備后0，2，4，8，12和24 h進樣分析，測定丹酚酸B峰面積值，作為穩定性考察；精密稱取同一批丹參樣品6份，按照1.3.3節所述方法制備供試品溶液，進樣分析，測定丹酚酸B含量，作為重復性考察；精密稱取6份已知含量的丹參樣品約0.3 g，分別精密加入對照品溶液3.5 mL，按供試品制備方法制備，進樣分析，測定丹酚酸B峰面積，作為回收率考察。

1.3.5 樣品測定

分別精密吸取對照品和供試品溶液10 μL注入液相色譜儀，記錄40 min色譜圖。見圖1。

圖1 對照品(a)和丹參樣品(b)的HPLC圖

1.4 近紅外漫反射光譜采集

以積分球漫反射方式采集近紅外光譜，光譜采集范圍為4 000～10 000 cm-1，分辨率8 cm-1，掃描32次，增益8，以儀器內置背景為參照，對56份丹參樣品進行光譜采集，每份樣品重復測定3次，取其平均光譜作為丹參各樣品的近紅外光譜。丹參樣品的原始近紅外光譜圖見圖2。

圖2 丹參樣品的原始近紅外光譜圖Fig.2 The raw spectra of Salvia miltiorrhiza samples

1.5 數據處理

運用Unscrambler7.0(挪威CAMO公司)軟件對光譜進行預處理。采用Matlab7.0(美國Mathwork公司)軟件進行變量篩選及模型計算。

1.6 建模參數及評價指標確定

1.7 基于D-最優試驗設計的參數軌跡優選及模型建立

表1 D-最優試驗設計因素水平表Table 1 Experimental factor levels and response variables for the D-optimal design

2 結果與討論

2.1 HPLC的方法學考察

依據1.3.4節所述方法對系列對照品溶液進行含量測定，以濃度(mg·mL-1)為橫坐標，峰面積為縱坐標繪制標準曲線，計算得標準曲線為y=11 712x-124.35，相關系數R2=0.999 9，表明丹酚酸B對照品濃度在0.020 0～1.001 0 mg·mL-1的范圍內線性關系良好；精密度考察中各對照品峰面積的RSD為0.80%，表明儀器的精密度良好；穩定性考察中供試品丹酚酸B峰面積的RSD為0.95%，表明供試品溶液在24 h內穩定性良好；重復性考察測得供試品中丹酚酸B的含量分別為0.065 42，0.066 48，0.067 19，0.066 38，0.065 38和0.066 21 mg·mg-1，RSD為1.04%，表明方法的重復性良好；測得丹酚酸B的回收率處于99%～103%范圍內，RSD為1.38%，表明方法準確度良好。方法學考察結果表明，線性關系、精密度、穩定性、重復性及加樣回收率均符合要求，表明丹酚酸B含量測定方法可靠。

2.2 D-最優設計方案及結果

根據D-最優試驗設計因素水平表設計進行55次試驗，按照試驗表中建模參數軌跡建立定量模型，并對模型的性能進行評價。D-最優試驗設計及結果見表2。由表2可知，不同的建模參數軌跡構建的PLS定量模型在性能方面表現出顯著的差異。因此可以看出，優選最佳建模參數對于構建穩健的定量模型尤為重要。

表2 D-最優試驗設計及結果Table 2 Experimental results of D-optimal design

續表2

2.3 丹酚酸B定量模型的建模參數軌跡優選

表3 模型擬合與分析結果Table 3 Model fitting and analysis results

2.4 定量模型的建立與評價

3 結 論

基于系統建模思想，采用科學系統的D-最優設計以關鍵建模參數為自變量，模型評價指標為因變量，基于參數間的關聯性進行多次建模試驗。試驗充分考察了建模參數間協同關系對模型性能的影響，以最優模型性能為目標優選出最佳的建模參數軌跡，構建了全局最優的丹酚酸B近紅外定量模型。該模型的穩健性和預測準確度高，可實現丹酚酸B含量的快速測定，為高效、快速、無損地獲取腦心通膠囊中丹酚酸B含量提供保證，對腦心通膠囊的質量控制具有重要意義。

圖3 丹酚酸B含量預測值與真實值相關關系圖Fig.3 Correlation between the prediction and reference values of salvianolic acid B