近红外光谱用于中药质控前景广阔

近年来，近红外光谱技术的研究增多，其应用从农产品的实用技术扩展到其他许多领域，如石油化工、高分子化工和基本有机化工、食品工业、纺织工业和制药工业及临床医学等领域。在药物分析领域中，近红外光谱不仅适用于分析药物的多种不同状态，还可用于不同类型的药品，如蛋白质、中草药、抗生素等的分析。近红外光谱更适用于对原料药纯度、包装材料等的分析与检测，以及生产工艺的监控。利用不同的光纤探头可实现生产工艺的在线连续分析监控。有关专家预测，近红外光谱在中药质量控制中，如在药材产地判定、有效成分定量分析、假药识别等领域具有很大的发展空间。

判定药材产地

近红外光谱分析技术能够以非破坏方式从样本直接获取分析信息，利用这个特性能够有效地避免样品因预处理所造成的微量（或次要）组分的损失以及组分形态变化，最大限度地保留不同产地的相同种类中药材样本之间的微小差异。该技术现已用于判定人参、丹参、黄芪等药材产地。

科研人员将原始近红外光谱图通过基线校正和方差处理，可以确定丰富信息区域与贫乏信息区域，同时截取方差变化最明显的区域作为研究范围，这样既可减少计算量，又可保留有用的信息区域。以黄芪作为例子，我国科研人员王平等研究了不同产地中药材近红外光谱。为了使样本具有代表性，从大量的片状样品中随机选样：内蒙古产77个，河南产80个。近红外光谱图分析结果表明，河南黄芪的标准偏差始终大于内蒙古黄芪的标准偏差，说明河南和内蒙古的地域差异对黄芪的品质影响较大。但是，若想有效地观察出不同产地中药材的近红外光谱的微小差异，还需要运用化学计量学方法建立相应模型，进一步分析判别。

测定中药成分

近年来，近红外光谱分析技术在药物活性组分的定量分析方面得到应用。例如，对三七中的有效成分及总皂苷，冬虫夏草中的甘露醇、氨基酸以及黄连中的生物碱进行测定。

传统的分析方法往往是不连续的，并且在通常情况下，一次分析只能测定1种成分或1个参数。而近红外光谱在线分析技术可以连续测定多个成分和多个参数，且测定方法简单快速，样品无需处理，极大地缩短了分析时间，提高了分析效率。技术人员只需扫描出图谱（需时大约1分钟），然后调用样品模型对待测成分进行分析即可。只要样品化学测定方法的精度高，那么近红外定量预测值精度就高。

识别假药

假药是目前世界各国特别是发展中国家共同面临的问题之一，利用近红外光谱建立中药假药识别系统，能够提高假药识别的速度和识别能力，满足基层现场快速鉴别的需要。在国家食品药品监督管理局的支持下，中国药品生物制品检定所已经启动了近红外假药识别系统的科研项目。拟建立的假药识别系统包括定性分析和定量分析两部分，该系统可先确定药品与其标签标识名称是否一致，再调用适当模型快速检验药品的质量或判别药品是否为特定企业的产品。这项工作的开展对打击假冒伪劣药品具有重要的意义。

我国科研人员胡昌勤等已论证了近红外假药识别系统定性分析和定量分析的可行性。在药品的鉴别过程中，常采用马氏距离等指标，通过对样品光谱与标准光谱距离的定量描述，确定样本离校正集样本的差异，进而判断其归属。此方法在对光谱匹配程度的检测和模型外推方面均很准确。将主成分分析法（PCA）与马氏距离结合，既可以充分利用PCA对采集的全光谱数据进行降维处理，较好地解决马氏距离计算时波长范围的选择问题。此外，结合导数光谱等手段，还可以提高鉴别的分辨率。而且现代近红外光谱仪已经较好地解决了模型传输的准确性，结合互联网技术，可以在全国范围内建立近红外假药识别模型网络系统，从而解决目前存在的假药危害问题。

在线检测中药质量

传统的分析技术一般采用离线分析的手段，通常需要对待分析样品进行相应的预处理，存在分析结果滞后的缺陷。近红外技术可以克服这一缺点，使实验室和工厂的产品分析实现在线化，可以在几秒钟内得到待测参数。与反馈控制技术联用后，实现生产过程的在线控制。近红外光谱能够连续测定多个参数，实现绿色分析。由于该技术可以使用低成本的光纤，拓展了近红外光谱在线检测技术的应用范围和领域。近红外光谱在线检测技术现已被用于药物合成、混合、加工、制剂、压片及包装过程的在线监控，如利用近红外光谱在线检测原料的湿度和大小等。

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近红外光（NIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（MIR或IR）之间的电磁波。美国材料检测协会（ASTM）将近红外光谱区定义为波长780～2526纳米的光谱区。

在近红外光谱范围内，测量的主要是含氢基团x－H振动的倍频和合频吸收。获得近红外光谱主要应用两种技术：透射光谱技术和反射光谱技术。

与传统化学分析方法相比，近红外光谱分析有如下鲜明的技术特点：分析速度快，多种成分同时分析；无污染分析，样品不需特别的预处理，不使用有毒、有害试剂；无损伤分析；实时分析和远距离测定；操作简单，分析成本低。

与其他常规分析技术不同，现代近红外光谱是一种间接分析技术，它通过校正模型实现对未知样本的定性或定量分析。其分析方法的建立主要由以下几个步骤构成：（1）选择有代表性的校正集样本并测量其近红外光谱。（2）采用标准或认可的参考方法测定物质组成或性质数据。（3）根据测量的光谱和基础数据通过合理的化学计量学方法建立校正模型。在光谱与基础数据关联前，为减轻或消除各种因素对光谱的干扰，需要采用合适的方法对光谱进行预处理。（4）未知样本组成性质的测定。在对未知样本进行测定时，要确定建立的校正模型是否适合对未知样本进行测定。如适合，则测定的结果模型符合模型允许的误差要求；否则只能提供参考性数据。