CN102106907A

CN102106907A - 一种中药大黄乙醇提取过程质量控制方法

Info

Publication number: CN102106907A
Application number: CN 201110067866
Authority: CN
Inventors: 耿炤; 胡浩武; 李胜华; 屈战果; 王木兰; 梅玲华
Original assignee: Jiangxi Huiren Pharmaceutical Co Ltd
Current assignee: Shanghai Zhongchuang Medicine Science Co., Ltd.; Jiangxi Huiren Pharmaceutical Co Ltd
Priority date: 2011-03-21
Filing date: 2011-03-21
Publication date: 2011-06-29
Anticipated expiration: 2031-03-21
Also published as: CN102106907B

Abstract

本发明提供一种中药大黄乙醇提取过程质量控制方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、测定合格大黄乙醇提取液的比重及大黄素含量，并采集近红外光谱；步骤2、采用化学计量学软件分别建立大黄乙醇提取液近红外光谱与比重及大黄素含量之间的对应模型；步骤3、测定待测的大黄乙醇提取液样品的近红外光谱；步骤4、利用对应模型，通过化学计量学软件分别获得待测的大黄乙醇提取液样品的比重及大黄素含量。

Description

一种中药大黄乙醇提取过程质量控制方法

技术领域

本发明涉及中药质量控制领域，具体涉及一种中药大黄乙醇提取生产过程比重及大黄素质量控制方法。

技术背景

中药是我国最具有原创和自主知识产权的产业之一。中成药与饮片是中药的主要临床应用形式。由于中药疗效的物质基础的复杂性，中成药生产的质量控制技术手段较为粗放，体现在中成药的质量控制采用的是工艺制法控制，加上代表性的化学指标性成分定量检测和制剂定性检查。即，“过程上的定性加点上的定量”。没有全过程的以理化指标为基础的全面质量控制，这是导致中成药质量、临床疗效稳定性差的重要原因之一。

大黄为常用中药，藏医、蒙医常用良药，在我国至少有两千余年医药临床使用历史。其性苦寒，具泻热通肠、凉血解毒、逐瘀通经之效，临床用于实热便秘，积滞腹痛，泻痢不爽，湿热黄疸，血热吐衄，目赤，咽肿，肠痈腹痛，痈肿疔疮，瘀血经闭，跌打损伤，外治水火烫伤；上消化道出血。经过不同炮制处理，产生不同的临床特性，如酒大黄善清上焦血分热毒，用于目赤咽肿，齿龈肿痛；熟大黄泻下力缓、泻火解毒，用于火毒疮疡；大黄炭凉血化瘀止血，用于血热有瘀出血症。大黄的植物基源为蓼科植物掌叶大黄Rheum palmatum L.、唐古特大黄Rheum tanguticum Maxim.ex Balf.或药用大黄Rheum officinale Bail.的干燥根及根茎。大黄含有两种药理作用相反的成分——蒽醌类和鞣酸类成分，前者能刺激肠蠕动而导致泻下，后者有收敛作用而能止泻。这是大黄临床应用的化学物质基础之一。《中国药典》以大黄素等蒽醌类成分为指标对大黄进行了含量下限规定。

近红外(NIR)光谱具有信息量大，但光谱信号重叠情况严重、物质状态信息干扰大的特点，必须依赖大量的波谱计算和分析才能应用于分析工作。因此，NIR技术在物质应用分析技术发展历史上曾经停步不前。伴随NIR光谱技术理论和分光技术的发展，同时借助计算机技术和化学计量学的发展，NIR光谱分析技术已经越来越进入到应用领域，并广泛用于化学、制药、食品工业的快速在线分析。

NIR光谱定性定量检测技术是建立在传统理化分析手段基础上的二级分析方法，依赖于近红外光谱仪、计算机技术和化学计量学软件基础，是目前应用在化工烟草、石油等行业较为成熟的在线和快速检测手段。近红外光谱分析技术是绿色、快速、非破坏性的质量控制、品质分析和在线分析技术，已成为近年来发展最快的分析测试技术之一。但尚未有采用NIR光谱技术用于大黄乙醇提取液比重和大黄素含量同时分析，进行大黄乙醇提取过程质量控制方法的报道。

发明内容

为了进一步提高和稳定大黄乙醇提取的生产质量，克服中成药无生产过程的理化指标在线控制，本发明应用近红外光谱技术对大黄乙醇提取液比重和指标成分进行连续取样和现场分析，结合传统定量检测，建立了在线应用的提取液比重、指标成分的近红外模型。

本发明的质量控制方法，具体涉及一种快速测定大黄乙醇提取液比重及大黄素含量的方法，包括如下步骤：

步骤1、测定合格大黄乙醇提取液的比重及大黄素含量，并采集近红外光谱；

步骤2、采用化学计量学软件分别建立大黄乙醇提取液近红外光谱与比重及大黄素含量之间的对应模型；

步骤3、测定待测的大黄乙醇提取液样品的近红外光谱；

步骤4、利用对应模型，通过化学计量学软件分别获得待测的大黄乙醇提取液样品的比重及大黄素含量。

所述大黄乙醇提取液制备和测定方法如下：

取大黄药材，破碎，以乙醇作溶剂共热回流，现场收集浓缩液，取样测定比重和大黄素含量，同时采集近红外光谱。如大黄药材，破碎，以乙醇作溶剂共热回流，现场收集浓缩液，其中所用乙醇为一定乙醇浓度的水溶液，乙醇浓度15-95％，用量为2-20倍(重量比)，优选的见实施例。

本发明所述的方法，其特征在于：利用一次近红外光谱采集，通过已经建立的软件模型，同时获得中药大黄乙醇提取液比重和大黄素含量。

本发明所述的方法，其特征在于：采集中药大黄乙醇提取液近红外光谱时，采用透射方式进行，每一张光谱都是1-1000次扫描的平均结果，分辨率1-5nm，扫描光谱范围为1100-2300nm。

本发明所述的方法，其特征在于：采集中药大黄乙醇提取液近红外光谱时，采用透射方式进行，每一张光谱都是200-500次扫描的平均结果，分辨率1-5nm，扫描光谱范围为1100-2300nm。

本发明所述的方法，其特征在于：采集中药大黄乙醇提取液近红外光谱时，采用透射方式进行，每一张光谱都是300次扫描的平均结果，分辨率2nm，扫描光谱范围为1100-2300nm。

本发明所述的方法，其特征在于：采集中药大黄乙醇提取液近红外光谱时，以现场取样方式、在线取样方式和旁线取样方式之一进行。

本发明所述的方法，其特征在于：其特征在于：样品大黄素HPLC分析照中国药典2010版大黄含量侧定项下方法，采用RP-HPLC对连续收集的所有浓缩液样品进行大黄素含量分析，分析条件如下：色谱柱YMC ODS分析柱(6×150mm，5μm，柱温25℃)，流动相为甲醇-0.1％磷酸溶液(85∶15)，进样体积20uL，流速1ml/min，UV检测波长254nm。

本发明所述的方法，其特征在于：步骤2中模型的建立包括(1)一阶导数9点平滑法(savitzky-golay)光谱预处理；(2)采用偏最小二乘法(PLS1)、交叉-验证法(cross-validation)用Unscrambler定量分析软件建立模型；(3)模型校正和预测效果验证。

本发明所述的方法，其特征在于：步骤2中模型的建立包括(1)一阶导数9点平滑法(savitzky-golay)光谱预处理；(2)采用偏最小二乘法(PLS1)、交叉-验证法(cross-validation)用Unscrambler定量分析软件建立模型；(3)模型校正和预测效果验证；(4)精密度试验；(5)稳定性试验。

本发明应用NIR光谱技术对中药大黄乙醇提取过程中指标成分大黄素及比重进行连续取样和现场分析，结合传统定量检测，建立了在线应用的大黄乙醇提取液指标成分大黄素及比重的近红外模型。该方法为大黄乙醇提取过程中指标成分及物理指标快速定量分析和生产过程中的在线检测，控制产品的质量提供了有效的分析方法。

附图说明

图1大黄素对照品HPLC图谱

图2大黄乙醇提取液样品HPLC图谱

图3大黄乙醇提取液样品近红外光谱原始总光谱图

图4大黄乙醇提取液样品近红外光谱一阶导数光谱图

具体实施方式

下面结合实施例进一步说明本发明，但不表明对本发明权利要求的限制。

实施例1

仪器与试药

仪器AOTF Luminar 5030-731近红外光谱分析仪(美国BRIMROSE公司)，配套使用的SNAP光谱采集软件和CAMO化学计量学软件；Aglient1100色谱仪(美国Agilent公司)，DAD二极管阵列检测器；安东帕便携式比重计DMA35(奥地利Anton Paar公司)；多功能提取罐(常熟市医药化工设备总厂)。

试药大黄药材(江西汇仁药业有限公司)；大黄素对照品(中国药品生物制品检定所)；乙醇为药用乙醇(提取用)，乙腈为色谱纯试剂，冰醋酸为分析纯，水为超纯水。

方法与结果

1样品制备与收集

取大黄835.5g，加入75％乙醇4200ml，回流提取1小时，每3分钟用取样器从提取罐中取样30ml，量比重并进行近红外光谱采集，药液提取完后过滤，药渣再加入75％乙醇3400ml，回流提取1小时，每3分钟用取样器从提取罐中取样30ml，量比重并进行近红外光谱采集，药液提取完后过滤，合并药液。

2样品大黄素HPLC分析

照中国药典2010版大黄含量侧定项下方法，采用RP-HPLC对连续收集的所有浓缩液样品进行大黄素含量分析，分析条件如下：色谱柱YMC ODS分析柱(6×150mm，5μm，柱温25℃)，流动相为甲醇-0.1％磷酸溶液(85∶15)，进样体积20uL，流速1ml/min，UV检测波长254nm，运行时间20min。重现性变异系数分别为1.61％(n＝3)，图谱见图1、图2。校正集样品结果带入软件建立模型，验证集样品用于模型验证。图谱见附图1、附图2。

3样品比重测定

采用安东帕便携式比重计DMA35测定(室温)。

4获取NIR光谱

扫描光谱时在样品溶液中浸入NIR光谱仪自带的光纤透射式探头，光纤长2m，待溶液稳定并无气泡后进行扫描。测试条件为：扫描次数300次，分辨率2nm，扫描光谱范围为1100～2300nm。共得到61个样品的总光谱图，见附图3。

5建立模型

5.1光谱预处理对扫描得到的原始吸收光谱进行光谱预处理，以消除噪音和基线漂移的影响。采用的预处理方法为一阶导数9点平滑法(savitzky-golay)。一阶导数光谱图见附图4。经一阶导数处理可以消除样品由于颜色差别引起的光谱基线偏移和漂移。

5.2建立PLS1数学模型样品顺序编号，随机选择7个作为外部验正集样品，其余作为建模样品。将经过预处理后的光谱数据与HPLC分析数据进行关联，采用偏最小二乘法(PLS1)，交叉-验证法(cross-validation)，用Unscrambler定量分析软件建立模型。NIR和HPLC测定的异常值分别采用光谱影响值Leverage和化学值误差Residual这2个统计量来检验剔除。经过异常值的剔除进行优化，得到较为理想的校正模型。得到的样品比重及大黄素的NIR光谱预测值与样品比重实测值及HPLC分析值之间相关性良好，测定数据偏差较小。样品比重模型的主成分维数为4，R2＝0.9890，RMSECV＝0.001709；大黄素模型的主成分维数为6，R2＝0.9884，RMSECV＝0.005977。

5.3模型预测效果验证以建立的校正模型对7份外部验正集样品进行分析。样品比重及大黄素的测试结果分别见表1，表2。NIR光谱预测值与样品比重真值、大黄素HPLC测定真值的相关系数R2分别为0.948，0.997。结果表明，NIR光谱预侧值与样品比重实测值及HPLC分析值之间相关性良好。

表1比重校正模型对外部验证集样品的分析结果

表2大黄素校正模型对外部验证集样品的分析结果

6精密度试验

取1个预测样品，重复扫描20次，将所得光谱带入建立的校正模型计算含量，以考察方法的精密度，结果浓缩液比重和大黄素含量的RSD分别为0.15％，2.84％，说明仪器精精密度良好。

7稳定性试验

取1个预测样品，每1h扫描一次，于5h内重复扫描5次，考察样品的稳定性。结果样品比重的RSD为0.13％，大黄素的RSD为2.03％，说明样品在5h内相对稳定。

8预测回收率试验

取5个预测样品，分别扫描，将所得光谱带入建立的校正模型，计算比重和大黄素预测值与比重测定及HPLC测定的真值之间的比值(预测回收率)，样品比重和大黄素的预测回收率分别为99.8％，95.6％。

本方法建立的中药大黄乙醇提取液NIR光谱校正模型确立后，完成1次比重和含量的测量只需2min，而传统测定需分别试，整个测试过程约需3h。AOTF-近红外光谱测定大黄乙醇提取液中大黄素及比重的新方法，集快速、直接、多指标同时测定和能够实现现场分析为一体，解决了中药生产过程中无有效质量控制手段、采用传统分析的操作复杂、分析周期长、不能用于在线检测的问题，分析结果令人满意，各项分析参数能够满足药品生产过程中含量测定的要求。

NIR光谱模型及其分析手段的建立是一个动态的过程，通过样本的数量不断增加，样本的代表性增强，可以建立更加稳定的模型，其分析结果会更加稳定和准确。本研究将为中药生产的的在线质量控制提供有效的分析方法和借鉴。

Claims

1.一种测定大黄乙醇提取液比重及大黄素含量的方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤3、测定待测的大黄乙醇提取液样品的近红外光谱；

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：其特征在于：采集大黄乙醇提取液近红外光谱采集时，采用透射方式进行，每一张光谱都是1-1000次扫描的平均结果，分辨率0.3-20nm，扫描光谱范围为1100-2300nm。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：采集大黄乙醇提取液近红外光谱采集时，采用透射方式进行，每一张光谱都是200-500次扫描的平均结果，分辨率1-5nm，扫描光谱范围为1100-2300nm。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：采集大黄乙醇提取液近红外光谱采集时，采用透射方式进行，每一张光谱都是300次扫描的平均结果，分辨率2nm，扫描光谱范围为1100-2300nm。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：样品大黄素HPLC分析照中国药典2010版大黄含量侧定项下方法，采用RP-HPLC对连续收集的所有浓缩液样品进行大黄素含量分析，分析条件如下：色谱柱YMC ODS分析柱(6×150mm，5μm，柱温25℃)，流动相为甲醇-0.1％磷酸溶液(85∶15)，进样体积20uL，流速1ml/min，UV检测波长254nm。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2中模型的建立包括(1)一阶导数9点平滑法(savitzky-golay)光谱预处理；(2)采用偏最小二乘法(PLS1)、交叉-验证法(cross-validation)用Unscrambler定量分析软件建立模型；(3)模型校正和预测效果验证。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2中模型的建立包括(1)一阶导数9点平滑法(savitzky-golay)光谱预处理；(2)采用偏最小二乘法(PLS1)、交叉-验证法(cross-validation)用Unscrambler定量分析软件建立模型；(3)模型校正和预测效果验证；(4)精密度试验；(5)稳定性试验。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤如下：

步骤1、测定合格大黄乙醇提取液的比重及大黄素含量，并采集近红外光谱；样品制备与收集

取大黄835.5g，加入75％乙醇4200ml，回流提取1小时，每3分钟用取样器从提取罐中取样30ml，量比重并进行近红外光谱采集，药液提取完后过滤，药渣再加入75％乙醇3400ml，回流提取1小时，每3分钟用取样器从提取罐中取样30ml，量比重并进行近红外光谱采集，药液提取完后过滤，合并药液，样品大黄素HPLC分析

照中国药典2010版大黄含量侧定项下方法，采用RP-HPLC对连续收集的所有浓缩液样品进行大黄素含量分析，分析条件如下：色谱柱YMC ODS分析柱(6×150mm，5μm，柱温25℃)，流动相为甲醇-0.1％磷酸溶液(85∶15)，进样体积20uL，流速1ml/min，UV检测波长254nm，运行时间20min，重现性变异系数分别为1.61％(n＝3)，图谱见图1、图2，校正集样品结果带入软件建立模型，验证集样品用于模型验证，图谱见附图1、附图2，

样品比重测定

采用安东帕便携式比重计DMA35测定(室温)，

获取NIR光谱

扫描光谱时在样品溶液中浸入NIR光谱仪自带的光纤透射式探头，光纤长2m，待溶液稳定并无气泡后进行扫描，测试条件为：扫描次数300次，分辨率2nm，扫描光谱范围为1100～2300nm，共得到61个样品的总光谱图，见附图3，

光谱预处理对扫描得到的原始吸收光谱进行光谱预处理，以消除噪音和基线漂移的影响，采用的预处理方法为一阶导数9点平滑法(savitzky-golay)，一阶导数光谱图见附图4，经一阶导数处理可以消除样品由于颜色差别引起的光谱基线偏移和漂移，

建立PLS1数学模型样品顺序编号，随机选择7个作为外部验正集样品，其余作为建模样品，将经过预处理后的光谱数据与HPLC分析数据进行关联，采用偏最小二乘法(PLS1)，交叉-验证法(cross-validation)，用Unscrambler定量分析软件建立模型，NIR和HPLC测定的异常值分别采用光谱影响值Leverage和化学值误差Residual这2个统计量来检验剔除，经过异常值的剔除进行优化，得到较为理想的校正模型，得到的样品比重及大黄素的NIR光谱预测值与样品比重实测值及HPLC分析值之间相关性良好，测定数据偏差较小，样品比重模型的主成分维数为4，R2＝0.9890，RMSECV＝0.001709；大黄素模型的主成分维数为6，R2＝0.9884，RMSECV＝0.005977，

步骤3、测定待测的大黄乙醇提取液样品的近红外光谱；

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述大黄乙醇提取液制备和测定方法如下：

取大黄药材，破碎，以乙醇作溶剂共热回流，现场收集浓缩液，取样测定比重和大黄素含量，同时采集近红外光谱。