中藥材鑒定和質量控制進展研究

導語：中藥材鑒定和質量控制進展研究一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

1中藥材鑒定

中藥鑒定主要是對中藥材的品種和質量進行研究與鑒定，從而保證中藥材的品質可靠。從古至今，中藥一直存在著“同名異物”和“同物異名”的現象，這種情況主要源于我國幅員遼闊，藥材品種類別因地而異，或藥用部位外形相似、品種名稱類似等[4]。因中藥材近年需求量逐年增高，造成多類藥材品種資源短缺，市場不法分子為謀取較高利潤，經常出現以次充好的情況，所以當前迫切需要運用現代技術手段快速鑒定中藥材的品種和質量。1.1真偽鑒別。近紅外光譜法在藥物分析領域中的應用范圍廣泛，將聚類分析等方法與近紅外光譜法相結合，建立假冒偽劣中藥材鑒別系統，能有效提升假藥的鑒別能力和速度，實現多種常用中藥材如大黃、人參、三七等真偽的快速、準確鑒別[5]。湯彥豐等[6]利用人工神經網絡算法和NIR技術，檢測鑒別了大黃正品與偽品共52種，獨立預測集的正確識別率可以達到96%。張孝芳等[7]應用支持向量機（SVM）結合NIR同樣完成了對大黃的真偽鑒別，正確率達98%，與徑向基函數（RBF）神經網絡作對比可發現SVM泛化能力強，靈活性大。黃亞偉等[8]采用偏最小二乘判別分析（PLS-DA）、主成分判別分析（PCA-DA）、SVM3種方法，可直接對保存在聚乙烯袋中的人參和西洋參進行鑒別，預測總判別率分別為93.3%、96.7%和100%。張延瑩等[9]采集289份三七及其常見偽品包括莪術、郁金和姜黃的NIR譜圖，采用的方法是判別分析法，建立的定性鑒別模型的獨立預測鑒別正確率達到100%。NIR圖譜直觀對比法已被證實可以用于對市售常見成品假藥進行篩查。王良金等[10]利用NIR圖譜直觀法對假藥鑒別分析，并且對比了真品藥物的NIR圖譜，實現了六味地黃丸、復方甘草片等13個中成藥品種驗證。1.2摻偽識別。為了獲取高額利潤，市場上頻繁出現中藥材摻偽事件，將偽品、次品、非藥品摻入到名貴、珍稀中藥材中的情況屢見不鮮。如人參與西洋參這兩種藥材的主要性狀類似，藥材主要化學成分也類似，尤其是制劑后二者的形態和特征均被破壞，其混合物采用常規方法基本無法區分。針對此問題，劉荔荔等[11]先用交叉驗證法對樣品集模型校正，并利用預測集實現了驗證，驗證試驗證實“真值”與預測值間具有較好的相關性，在西洋參制劑鑒別中有很好的效果。天然牛黃資源稀缺，價格昂貴，因此市面上頻繁出現用不等量人工牛黃摻入到天然牛黃粉中的現象，馬群等[12]應用SVM算法建立了天然牛黃粉中人工牛黃含量模型，預測誤差在-0.712~0.578之間，該方法可以用于化學成分相近的中藥材品種的質量控制。1.3品種分類。部分中藥材種源相近，不僅外觀形態相似，同時化學成分也相差甚微，容易造成用藥錯誤，利用聚類分析技術與NIR結合，可以對中藥材之間的類別與種源關系進行定性判別，并以此為藥材分類和品質鑒定提供參考依據。孫榮梅等[13]研究鑒別了菟絲子及其同屬的易混淆藥材南方菟絲子和金燈藤，借助移動窗口偏最小二乘法(mwPLS)可將3種不同的菟絲子藥材加以區分，分類正確率達93%。丁念亞等[14]使用漸進算法計算近紅外漫反射光譜的相關系數，結合主成分分析（PCA）投影對白芷、葛根、當歸、白術等幾種外觀相似的中藥成功地進行了分類。丁長春等[15]研究不同種石斛的快速無損鑒別，收集15種石斛共171份樣品建立鑒別模型，鑒別準確率達到98%，聚類分析結果與傳統形態分類學結果基本一致。1.4產地分析。中藥材產地分布較廣，不同產地的環境差異直接影響中草藥的化學組成、藥效和價值，道地藥材在藥效、產量、貯藏等方面呈現出的綜合優勢是種內其它非道地藥材難以超越的。因此中藥材產地鑒定是保證中藥的真實性、確切療效的重要環節。NIR可以反映不同產地的同種藥材在化學成分上的細微變化，劉沐華等[16]收集了269個產自4個不同地區的白芷樣本以及350個產自6個不同地區的栽培和野生丹參樣本，并針對其近紅外光譜展開鑒別分析，結果表明，SVM對白芷和丹參進行產地鑒別的準確率分別達到99%和95%。劉國林等[17]收集了42種產地各異的中藥蛇床子，并采用非線性映射法對其類別研究分析，結果表明，不同種蛇床子的近紅外二維相關譜分布圖存在較大差異，聚類分析效果較為滿意。1.5質量評價。NIR技術通過建立分析模型，可以直接檢測原藥材，優化后即可快速確定多組分未知樣品的含量，適用于中藥材的定量分析，進而對中藥的質量進行評價。近十幾年來，大量科學工作者對近紅外光譜技術分析不同中藥有效成分含量表現出極大的興趣。人參為常用名貴中藥，為我國東北三寶之首，應用NIR技術分析人參主要成分含量，是近年中藥材質量評價的熱門研究方向之一。人參總皂甙、總糖、還原糖、可溶性多糖、有機酸、揮發性物質及酯等是人參的主要成份，這些成份中，以人參皂甙最為重要，是人參的主要藥用成份。另外，總糖、還原糖、可溶性多糖也是人參品質評價的重要指標。蘆永軍等[18]分別建立了人參總糖和總皂甙含量的近紅外模型，使用PLS分析方法，獲得了較好的預測精度。汪靜靜等[19]以東北三省6個產地的74份人參樣品為研究對象，測定了人參皂苷總量，模型預測結果良好。此外，NIR技術在野生與培育人參的品質鑒別方面也有應用，韓士冬等[20]運用NIR技術實驗研究了野山參生長年限和NIR光譜之間的相關性，并在此基礎上研制出無損野山參年限判別檢測技術，可在不破壞野山參的前提下快速檢測其生長年限。

2在線質量控制

中藥制藥生產屬于典型化工制造過程，制造工藝較為復雜，最終產品的品質穩定性與生產過程多項工藝參數息息相關。因此，中藥生產中提取、濃縮、制劑等環節的過程監控非常重要。當前我國多數中藥制藥企業仍然采用傳統的實驗室離線檢測方法，分析結果滯后于生產，缺陷不言而喻。NIR技術可以幫助藥企克服傳統檢測手段的缺點。2.1提取與純化過程。中藥成品中不同有效成分的配比在提取、精制等生產環節中完成，配比比例與藥品的藥效直接相關。提取方式依據提取溶劑分類可以分為水提、醇提等，依據提取方法分類可以分為靜態、動態、滲漉、超聲提取、微波萃取、加壓萃取等。目前大部分國內中藥企業僅針對最終產品進行品質檢測，而中藥提取過程質量控制手段缺乏，分析結果滯后，缺陷明顯，一旦出現質量問題，整條生產線的產品都將返工甚至銷毀，造成大量人力、物力資源損失。將NIR在線檢測技術應用于中藥提取與純化過程，既可保證產品質量，又可以避免能源浪費，降低生產成本[21]。楊南林等[22]研究了大孔樹脂吸附純化過程，并針對其缺乏在線檢測手段等難題，采用高效液相色譜法（HPLC）分析的測定值作為參比，用PLS建立了校正模型，采用該方法成功預測了黃連提純過程中的生物堿洗脫曲線。NIR方法不僅簡單、快捷，而且可以同時測量洗脫物中鹽酸巴馬亭、鹽酸藥根堿和黃連總生物堿的濃度，檢測精度可達到中藥生產質量過程控制需求。2.2濃縮過程。中藥提取液中的有效成分含量較低，必須對提取液進行濃縮。濃縮過程的質量控制通常采用檢測水分、主要成分濃度、密度等方式實現，進而實現濃縮過程結束時間的實時響應。精準判斷提取液濃縮終止點對于保障中藥成品品質至關重要。瞿海斌等[23]將近紅外在線分析技術用于紅參濃縮過程控制，采用的光譜預處理方法是一階導數和標準正態變量(SNV)，建立了NIR光譜與濃縮液中乙醇和人參總皂苷之間的定量校正模型，可以在紅參醇提取液濃縮過程中實時測量乙醇和總皂苷含量。2.3制劑過程。中藥制劑過程的在線監測包含混合均勻度判斷、水分監測、包衣衣膜厚度測定等。NIR技術可用在粉末混合過程中各種活性成分含量監測，同時也可以輔助檢測輔料的均勻性以及物料物理特性變化。龔益飛等[24]研究了在線NIR技術在復方丹參滴丸料液混合工藝中的應用，采用透反射光纖探頭在線采集料液的NIR光譜，利用光譜偏差判定混合均勻程度和混合終點。結果表明，通過此方法判定滴丸制備終點，獲得的滴丸質量均勻，主要藥效成分含量穩定，可為成品品質控制提供有效保障。藥物包衣可以起到防潮避光、增加藥物穩定性、掩蓋刺激氣味、控制藥效釋放部位、改善外觀等作用。這對包衣衣膜厚度和均勻性提出控制要求，采用在線NIR技術可以在不破壞包衣的條件下直接測量出衣膜厚度。柯博克等[25]研究了復方丹參滴丸包衣過程，對比了不同取樣時間樣品質量和同批次素丸樣品質量，并且收集了NIR光譜。計算并獲得增重比率，換算出包衣厚度，并建立與NIR光譜相關模型。分析結果表明，預測值與真實包衣厚度相關性較好，吻合度高。中藥制藥過程控制必須對藥物中水分值進行檢測，水分含量高會導致成品藥品質不穩定，可能會引起儲存過程中藥物霉變，增加用藥安全隱患。聶黎行等[26]研究了烏雞白鳳丸水分定量分析模型，將半成品先在105℃烘箱中干燥，得到低水分樣品，同時利用飽和KNO3溶液的干燥器獲得高水分樣品，采集不同水分梯度含量樣品的NIR光譜，并建立水分定量校正模型，模型的相關系數為0.99，預測均方差為0.38%，滿足要求，可用于在線控制中藥半成品中水分含量測定。

3結語

目前我國中藥存在摻假、以次充好、品種混淆及制劑產品質量不穩定等問題，采用傳統鑒別與分析手段在提取分離等預處理階段步驟繁瑣，操作耗時，成本較高，會對樣品造成嚴重的破壞，且難以實現制藥過程中的實時質量監控。NIR具有分析速度快、效率高、不破壞樣品和在線測定的特點，可作為一種快速評價手段有效解決上述中藥領域的分析難題。中藥材成分復雜，和化學藥品相比其生產加工過程具有特殊性，實現NIR在中藥真偽鑒別、品質控制的有效應用，構建準確、穩定的分析模型是十分必要的，而建模前期必須收集大量有代表性的樣本并對其進行分析，因此需要中藥、化學計量學、光譜學的專業人士合作，共同開展研究，共同推動NIR技術在中藥鑒定與質量控制環節的進一步應用。隨著計算機和化學計量學的不斷發展，NIR在中藥材質量分析領域具有廣闊的應用前景。

作者:丁海泉 高洪智 劉振堯 單位:廣東星創眾譜儀器有限公司