導(dǎo)語：中藥材鑒定和質(zhì)量控制進展研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)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(zhì)量進行研究與鑒定，從而保證中藥材的品質(zhì)可靠。從古至今，中藥一直存在著“同名異物”和“同物異名”的現(xiàn)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(jīng)常出現(xiàn)以次充好的情況，所以當(dāng)前迫切需要運用現(xiàn)代技術(shù)手段快速鑒定中藥材的品種和質(zhì)量。1.1真?zhèn)舞b別。近紅外光譜法在藥物分析領(lǐng)域中的應(yīng)用范圍廣泛，將聚類分析等方法與近紅外光譜法相結(jié)合，建立假冒偽劣中藥材鑒別系統(tǒng)，能有效提升假藥的鑒別能力和速度，實現(xiàn)多種常用中藥材如大黃、人參、三七等真?zhèn)蔚目焖?、?zhǔn)確鑒別[5]。湯彥豐等[6]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和NIR技術(shù)，檢測鑒別了大黃正品與偽品共52種，獨立預(yù)測集的正確識別率可以達(dá)到96%。張孝芳等[7]應(yīng)用支持向量機（SVM）結(jié)合NIR同樣完成了對大黃的真?zhèn)舞b別，正確率達(dá)98%，與徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作對比可發(fā)現(xiàn)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(yù)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(shù)、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(yù)測鑒別正確率達(dá)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(xiàn)了六味地黃丸、復(fù)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(xiàn)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(xué)成分也類似，尤其是制劑后二者的形態(tài)和特征均被破壞，其混合物采用常規(guī)方法基本無法區(qū)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(yù)測集實現(xiàn)了驗證，驗證試驗證實“真值”與預(yù)測值間具有較好的相關(guān)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(xiàn)用不等量人工牛黃摻入到天然牛黃粉中的現(xiàn)象，馬群等[12]應(yīng)用SVM算法建立了天然牛黃粉中人工牛黃含量模型，預(yù)測誤差在-0.712~0.578之間，該方法可以用于化學(xué)成分相近的中藥材品種的質(zhì)量控制。1.3品種分類。部分中藥材種源相近，不僅外觀形態(tài)相似，同時化學(xué)成分也相差甚微，容易造成用藥錯誤，利用聚類分析技術(shù)與NIR結(jié)合，可以對中藥材之間的類別與種源關(guān)系進行定性判別，并以此為藥材分類和品質(zhì)鑒定提供參考依據(jù)。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(qū)分，分類正確率達(dá)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(guān)系數(shù)，結(jié)合主成分分析（PCA）投影對白芷、葛根、當(dāng)歸、白術(shù)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(zhǔn)確率達(dá)到98%，聚類分析結(jié)果與傳統(tǒng)形態(tài)分類學(xué)結(jié)果基本一致。1.4產(chǎn)地分析。中藥材產(chǎn)地分布較廣，不同產(chǎn)地的環(huán)境差異直接影響中草藥的化學(xué)組成、藥效和價值，道地藥材在藥效、產(chǎn)量、貯藏等方面呈現(xiàn)出的綜合優(yōu)勢是種內(nèi)其它非道地藥材難以超越的。因此中藥材產(chǎn)地鑒定是保證中藥的真實性、確切療效的重要環(huán)節(jié)。NIR可以反映不同產(chǎn)地的同種藥材在化學(xué)成分上的細(xì)微變化，劉沐華等[16]收集了269個產(chǎn)自4個不同地區(qū)的白芷樣本以及350個產(chǎn)自6個不同地區(qū)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(jié)果表明，SVM對白芷和丹參進行產(chǎn)地鑒別的準(zhǔn)確率分別達(dá)到99%和95%。劉國林等[17]收集了42種產(chǎn)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(jié)果表明，不同種蛇床子的近紅外二維相關(guān)譜分布圖存在較大差異，聚類分析效果較為滿意。1.5質(zhì)量評價。NIR技術(shù)通過建立分析模型，可以直接檢測原藥材，優(yōu)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(zhì)量進行評價。近十幾年來，大量科學(xué)工作者對近紅外光譜技術(shù)分析不同中藥有效成分含量表現(xiàn)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(yīng)用NIR技術(shù)分析人參主要成分含量，是近年中藥材質(zhì)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(fā)性物質(zhì)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(zhì)評價的重要指標(biāo)。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(yù)測精度。汪靜靜等[19]以東北三省6個產(chǎn)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(yù)測結(jié)果良好。此外，NIR技術(shù)在野生與培育人參的品質(zhì)鑒別方面也有應(yīng)用，韓士冬等[20]運用NIR技術(shù)實驗研究了野山參生長年限和NIR光譜之間的相關(guān)性，并在此基礎(chǔ)上研制出無損野山參年限判別檢測技術(shù)，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(zhì)量控制

中藥制藥生產(chǎn)屬于典型化工制造過程，制造工藝較為復(fù)雜，最終產(chǎn)品的品質(zhì)穩(wěn)定性與生產(chǎn)過程多項工藝參數(shù)息息相關(guān)。因此，中藥生產(chǎn)中提取、濃縮、制劑等環(huán)節(jié)的過程監(jiān)控非常重要。當(dāng)前我國多數(shù)中藥制藥企業(yè)仍然采用傳統(tǒng)的實驗室離線檢測方法，分析結(jié)果滯后于生產(chǎn)，缺陷不言而喻。NIR技術(shù)可以幫助藥企克服傳統(tǒng)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(chǎn)環(huán)節(jié)中完成，配比比例與藥品的藥效直接相關(guān)。提取方式依據(jù)提取溶劑分類可以分為水提、醇提等，依據(jù)提取方法分類可以分為靜態(tài)、動態(tài)、滲漉、超聲提取、微波萃取、加壓萃取等。目前大部分國內(nèi)中藥企業(yè)僅針對最終產(chǎn)品進行品質(zhì)檢測，而中藥提取過程質(zhì)量控制手段缺乏，分析結(jié)果滯后，缺陷明顯，一旦出現(xiàn)質(zhì)量問題，整條生產(chǎn)線的產(chǎn)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(shù)應(yīng)用于中藥提取與純化過程，既可保證產(chǎn)品質(zhì)量，又可以避免能源浪費，降低生產(chǎn)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(yù)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(dá)到中藥生產(chǎn)質(zhì)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(zhì)量控制通常采用檢測水分、主要成分濃度、密度等方式實現(xiàn)，進而實現(xiàn)濃縮過程結(jié)束時間的實時響應(yīng)。精準(zhǔn)判斷提取液濃縮終止點對于保障中藥成品品質(zhì)至關(guān)重要。瞿海斌等[23]將近紅外在線分析技術(shù)用于紅參濃縮過程控制，采用的光譜預(yù)處理方法是一階導(dǎo)數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)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(jiān)測包含混合均勻度判斷、水分監(jiān)測、包衣衣膜厚度測定等。NIR技術(shù)可用在粉末混合過程中各種活性成分含量監(jiān)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(shù)在復(fù)方丹參滴丸料液混合工藝中的應(yīng)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(jié)果表明，通過此方法判定滴丸制備終點，獲得的滴丸質(zhì)量均勻，主要藥效成分含量穩(wěn)定，可為成品品質(zhì)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(wěn)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(shù)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(fù)方丹參滴丸包衣過程，對比了不同取樣時間樣品質(zhì)量和同批次素丸樣品質(zhì)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(guān)模型。分析結(jié)果表明，預(yù)測值與真實包衣厚度相關(guān)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(dǎo)致成品藥品質(zhì)不穩(wěn)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(guān)系數(shù)為0.99，預(yù)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(jié)語

目前我國中藥存在摻假、以次充好、品種混淆及制劑產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定等問題，采用傳統(tǒng)鑒別與分析手段在提取分離等預(yù)處理階段步驟繁瑣，操作耗時，成本較高，會對樣品造成嚴(yán)重的破壞，且難以實現(xiàn)制藥過程中的實時質(zhì)量監(jiān)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(lǐng)域的分析難題。中藥材成分復(fù)雜，和化學(xué)藥品相比其生產(chǎn)加工過程具有特殊性，實現(xiàn)NIR在中藥真?zhèn)舞b別、品質(zhì)控制的有效應(yīng)用，構(gòu)建準(zhǔn)確、穩(wěn)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(xué)計量學(xué)、光譜學(xué)的專業(yè)人士合作，共同開展研究，共同推動NIR技術(shù)在中藥鑒定與質(zhì)量控制環(huán)節(jié)的進一步應(yīng)用。隨著計算機和化學(xué)計量學(xué)的不斷發(fā)展，NIR在中藥材質(zhì)量分析領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

作者:丁海泉 高洪智 劉振堯 單位:廣東星創(chuàng)眾譜儀器有限公司