近紅外（Near Infrared，NIR）光譜的波長(zhǎng)范圍是780~2526nm（12820~3959cm-1），通常又將此波長(zhǎng)范圍劃分為近紅外短波區(qū)（780~1100nm）和近紅外長(zhǎng)波區(qū)（1100~2526nm）。由于該區(qū)域主要是O-H，N-H，C-H，S-H等含氫基團(tuán)振動(dòng)光譜的倍頻及合頻吸收，譜帶寬，重疊較嚴(yán)重，而且吸收信號(hào)弱，信息解析復(fù)雜，所以雖然該譜區(qū)發(fā)現(xiàn)較早，但分析價(jià)值一直未能得到足夠的重視。近年來(lái)，由于巨型計(jì)算機(jī)與化學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件的發(fā)展，特別是化學(xué)計(jì)量學(xué)的深入研究和廣泛應(yīng)用，使其成為發(fā)展最快、最引人注目的光譜技術(shù)[1]。而且由于該技術(shù)方便快速，無(wú)需對(duì)樣品進(jìn)行預(yù)處理，適用于在線(xiàn)分析等特點(diǎn)，在藥物分析領(lǐng)域中正不斷得到重視與應(yīng)用。

   廣州標(biāo)旗提供美國(guó)進(jìn)口NIRQuest近紅外光纖光譜，全光譜實(shí)時(shí)掃描,檢測(cè)時(shí)間達(dá)到毫秒級(jí)，有900-1700 nm, 900-2100 nm 和900-2500 nm三個(gè)測(cè)量范圍的選擇。采用緊湊的平臺(tái)設(shè)計(jì)即插即用的通訊接口。

1近紅外光譜的測(cè)量

根據(jù)NIR光譜的獲得方式，通常有透射(Transmittance)和漫反射(DiffuseReflectance)兩種[2]。

透射測(cè)定法的定量關(guān)系遵從Lambert-Beer定律，主要適用于液體樣品，其正常的工作波長(zhǎng)范圍是850~1050nm[3]。浙江大學(xué)的史月華等人用該原理，在93%~97.4%的濃度范圍內(nèi)利用維生素E在6061~5246cm-1處的近紅外吸收峰面積積分值和其濃度關(guān)系建立回歸方程，對(duì)已知濃度的樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)，誤差及相對(duì)誤差均在0.79%~0.9%內(nèi)[4，5]。

漫反射測(cè)定法是對(duì)固體樣品進(jìn)行近紅外測(cè)定常用的方法。當(dāng)光源垂直于樣品的表面，有一部分漫反射光會(huì)向各個(gè)方向散射，將檢測(cè)器放在與垂直光成45o角的位置測(cè)定散射光強(qiáng)的方法稱(chēng)為漫反射法。漫反射光強(qiáng)度A與反射率R的關(guān)系為式中，R1為反射光強(qiáng)，R0為完全不吸收的表面反射光強(qiáng)。國(guó)內(nèi)已有人先后用漫反射技術(shù)測(cè)定了精氨酸阿司匹林[6] 、安乃近[7] 、蘆丁和維生素E[8] 等的含量，并且用反射光譜法對(duì)磺胺噻唑[9]進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)。
    以透射和漫反射為測(cè)試基礎(chǔ)，為適應(yīng)不同物質(zhì)在不同狀態(tài)時(shí)直接測(cè)定其近紅外光譜，90年代以來(lái)光纖技術(shù)在NIR中得到了廣泛應(yīng)用。光纖不僅可方便的傳輸光譜信號(hào)，各式各樣的光纖探頭還極大地方便了NIR進(jìn)行各類(lèi)快速在線(xiàn)分析。

2近紅外光譜技術(shù)在藥物分析中的應(yīng)用

2.1應(yīng)用范圍
近紅外光譜法在藥物分析領(lǐng)域中的應(yīng)用范圍相當(dāng)廣泛，它不僅適用于藥物的多種不同狀態(tài)如原料[10]、完整的片劑、膠囊與液體等制劑[11]，還可用于不同類(lèi)型的藥品，如蛋白質(zhì)[12]、中草藥[13]、抗生素[14] 等藥物的分析。NIR更適用于對(duì)原料藥純度、包裝材料等的分析與檢測(cè)以及生產(chǎn)工藝的監(jiān)控[15，16] ；利用不同的光纖探頭可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)工藝的在線(xiàn)連續(xù)分析監(jiān)控[17，18，19，20，21]  。

2.2定性、定量分析
現(xiàn)代近紅外光譜技術(shù)不是通過(guò)觀察供試品譜圖特征或測(cè)量供試品譜圖參數(shù)直接進(jìn)行定性或定量分析，而是首先通過(guò)測(cè)定樣品校正集的光譜、組成或性質(zhì)數(shù)據(jù)（組成或性質(zhì)數(shù)據(jù)需通過(guò)其它認(rèn)可的標(biāo)準(zhǔn)方法測(cè)定），采用合適的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立校正模型，再通過(guò)建立的校正模型與未知樣品進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)定性或定量分析。

2.2.1定性分析
近紅外光譜譜帶較寬，特征性不強(qiáng)，因此很少像其它光譜（如紫外光譜和紅外光譜）那樣用于化合物基團(tuán)的識(shí)別及結(jié)構(gòu)的鑒定。近紅外光譜的定性分析一般是用于確定分析樣品在已知樣品集中的位置[22]。常用的方法包括:

（1）判別分析法：判別分析是經(jīng)典的定性識(shí)別方法，其基本思路是相同樣品在不同波長(zhǎng)下具有相近的光譜吸收，這種光譜間的比較可以是原始光譜，也可以是經(jīng)過(guò)處理的光譜。

（2）主成分分析（Principal Component Analysis  PCA）法：利用PCA方法將多波長(zhǎng)下的光譜數(shù)據(jù)壓縮到有限的幾個(gè)因子空間內(nèi)，再通過(guò)樣品在各因子空間的得分確定其歸屬類(lèi)別，但PCA對(duì)樣本與校正集間的確切位置缺乏定量的解釋。任玉林等采用此方法研究了去痛片[23]的近紅外漫反射光譜，總結(jié)出對(duì)標(biāo)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析可減小顆粒大小的變化所產(chǎn)生的散射影響，并且用第二主成分得分對(duì)第一主成分作圖可以將合格樣品與不合格樣品區(qū)分開(kāi)來(lái)。其缺點(diǎn)是當(dāng)真藥與劣藥的含量相當(dāng)接近時(shí)此法容易分錯(cuò)[24]。

（3）馬氏距離（Mahalanobis Distance  MD）法：該方法的核心是通過(guò)多波長(zhǎng)下的光譜距離定量描述出測(cè)量樣本離校正集樣本的位置，因而在光譜匹配異常點(diǎn)檢測(cè)和模型外推方面都很有用。但應(yīng)用該方法時(shí)，波長(zhǎng)位置的選擇非常重要，波長(zhǎng)點(diǎn)過(guò)少，光譜得不到合理的描述；波長(zhǎng)點(diǎn)過(guò)多，計(jì)算量大，為此，徐廣通提出將PCA與馬氏距離相結(jié)合解決模型的適用性判斷，可以充分利用PCA對(duì)大量光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，也較好地解決了馬氏距離計(jì)算時(shí)波長(zhǎng)點(diǎn)的選擇問(wèn)題，避免了大量光譜數(shù)據(jù)直接進(jìn)行馬氏距離計(jì)算出現(xiàn)的共線(xiàn)性或計(jì)算量大等問(wèn)題，且克服了采用PCA自身進(jìn)行判斷界限不易量化的問(wèn)題[25]。

2.2.2定量分析
近紅外光譜測(cè)量時(shí)一般不需對(duì)樣品進(jìn)行預(yù)處理，但測(cè)定的光譜可能受到各種干擾因素的影響。利用單一波長(zhǎng)下獲得的光譜數(shù)據(jù)很難獲得準(zhǔn)確的定量分析結(jié)果。NIR光譜結(jié)構(gòu)復(fù)雜，譜圖重疊較多，所以在進(jìn)行定量分析時(shí)，一般采用多波長(zhǎng)下獲得的數(shù)據(jù)并進(jìn)行一定的數(shù)據(jù)處理才能獲得準(zhǔn)確可靠的分析結(jié)果。常用方法如下：

（1）主成分回歸（Principal Component Regression， PCR）：原理與PCA相同。吉林大學(xué)的任玉林等在此方面進(jìn)行了深入研究[26]。PCR在解釋光譜數(shù)據(jù)時(shí)起著重要作用，從主成分權(quán)重圖中能夠確定主成分與哪個(gè)組份有關(guān)，但確切而全面地解釋每個(gè)主成分代表什么迄今仍是最難解決的問(wèn)題。

（2）偏最小二乘法（Partial Least Square PLS）：該法是一種全光譜分析方法，充分利用多個(gè)波長(zhǎng)下的有用信息，無(wú)需刻意的選擇波長(zhǎng)，并能濾去原始數(shù)據(jù)噪音，提高信噪比，解決交互影響的非線(xiàn)性問(wèn)題，很合適在NIR中使用[27]。實(shí)驗(yàn)證明，PLS法同近紅外漫反射光譜法結(jié)合，直接分析固態(tài)粉末藥品磺胺甲基異唑[28]、安體舒通[29]、安乃近[30]、磺胺脒[31]是可行的，同其它方法相比具有速度快、簡(jiǎn)便、且不破壞樣品的優(yōu)點(diǎn)。

（3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（Artificial Neural Networks  ANN）：近年來(lái)興起的ANN法研究，根據(jù)樣品各組分的光譜數(shù)據(jù)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測(cè)未知樣品并討論影響網(wǎng)絡(luò)的各參數(shù)。采用ANN法對(duì)阿司匹林[32]、撲熱息痛[33]、美的康[34]等藥物定量分析的結(jié)果表明，ANN法的最大優(yōu)點(diǎn)是其抗干擾、抗噪音及強(qiáng)大的非線(xiàn)性轉(zhuǎn)換能力，對(duì)于某些特殊情況ANN會(huì)得到更小的校正誤差和預(yù)測(cè)誤差，并且它的預(yù)示結(jié)果要稍?xún)?yōu)于PLS（t檢驗(yàn)無(wú)顯著差異）。這可能是由于ANN法具有更強(qiáng)的非線(xiàn)性處理能力所致。
此外還有多元線(xiàn)性回歸（Multiple Linear Regression  MLR）、拓?fù)洌═opology TP）等方法也在近紅外光譜分析中得到應(yīng)用。

3問(wèn)題與展望

盡管N I R在藥物分析領(lǐng)域顯現(xiàn)出勃勃生機(jī)，但目前它還存在一定的弱點(diǎn)。首先，它是一種間接的相對(duì)分析技術(shù)，通過(guò)收集大量具有代表性的標(biāo)準(zhǔn)樣品，通過(guò)嚴(yán)格細(xì)致的化學(xué)分析測(cè)出必要的數(shù)據(jù)，再通過(guò)計(jì)算機(jī)建立數(shù)學(xué)模型，預(yù)測(cè)未知樣品的結(jié)果。而模型的建立需耗用大量的人力、物力和財(cái)力；其次，由于NIR譜區(qū)為分子倍頻與合頻的振動(dòng)光譜，信號(hào)弱，譜峰重疊嚴(yán)重，所以目前還僅能用于常量分析，被測(cè)定組分的量一般應(yīng)大于樣品重量的0.1%；此外，在進(jìn)行近紅外光譜分析時(shí)，應(yīng)考慮樣品的特征、分析實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)處理等多方面的問(wèn)題，才能取得正確的分析結(jié)果，建立可靠的校正模型是近紅外光譜成功的關(guān)鍵，而合理的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和恰當(dāng)?shù)姆治瞿Ｐ蛣t是建立校正模型的關(guān)鍵[35]。
NIR光譜分析的最大特點(diǎn)是操作簡(jiǎn)便、快速，可不破壞樣品進(jìn)行原位、在線(xiàn)測(cè)量；測(cè)量信號(hào)又可以遠(yuǎn)距離傳輸和分析；特別是與計(jì)算機(jī)技術(shù)和光導(dǎo)纖維技術(shù)相結(jié)合，采用NIR透射、散射、漫反射光譜學(xué)檢測(cè)方法，可以不使用化學(xué)試劑，不必進(jìn)行預(yù)處理，可直接對(duì)顆粒狀、固體狀、糊狀、不透明的樣品進(jìn)行分析。這些特點(diǎn)正逐漸被制藥界所認(rèn)識(shí)，并顯示出極大潛力，在制藥工作和質(zhì)量控制分析中具有廣闊的應(yīng)用前景。此外，NIR用于生產(chǎn)過(guò)程中的含量與水分分析也表現(xiàn)出獨(dú)特的魅力[36]。目前NIR已成為AOAC(Association of Official Analytical Chemists)一種標(biāo)準(zhǔn)分析方法應(yīng)用于藥品檢測(cè)中[37]。儀器生產(chǎn)商和藥物分析專(zhuān)家的合作開(kāi)發(fā)已使FDA、歐洲和加拿大藥物管理局正式研究用近紅外光譜分析技術(shù)取代繁瑣費(fèi)時(shí)的常規(guī)分析方法的可行性，部分測(cè)試項(xiàng)目已被FDA批準(zhǔn)為標(biāo)準(zhǔn)方法。USP(United States Pharmacopia第25版)最近已在附錄中增補(bǔ)近紅外分析方法[38]。

國(guó)內(nèi)，在SDA（State Drug Administration）的支持下，我所正在探索藥品監(jiān)督檢驗(yàn)執(zhí)法過(guò)程中采用NIR進(jìn)行快速鑒別及定量分析的可行性。結(jié)合全國(guó)抽驗(yàn)工作， 對(duì)NIR模型的準(zhǔn)確性及模型傳遞的誤差進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)價(jià)，這項(xiàng)工作的開(kāi)展對(duì)打擊假劣藥品具有重要意義。