CN112129728A - 一种药物中咖啡因的定性鉴定和定量测定的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于太赫兹光谱应用技术领域，提供了一种药物中咖啡因的定性鉴定和定量测定的方法，通过测定药物中的咖啡因的太赫兹特征光谱，选取不同浓度下的特征峰的频点、特征峰幅度以及特征峰下面积分别作为特征量与浓度建立浓度梯度，并输入支持向量回归SVR模型建立训练集和测试集，最终实现未知药物中咖啡因的定性鉴别和定量分析。该方法不需要测定药物中所有成分对应的纯品初始的光谱，不限药物中包含的成分数量，也不限前期测试中药物的配比要求，且在SVR模型训练完毕后不需要重新训练SVR模型，只需将待测物品的太赫兹光谱数据引入算法模型后立刻能得出结果，简化了测量方法，降低了测量成本，应用范围广。
Description
技术领域
本发明属于太赫兹光谱应用技术领域，具体涉及一种药物中咖啡因的定性鉴定和定量测定的方法。
背景技术
咖啡因是一种中枢神经兴奋剂，刺激肾上腺素分泌，导致心跳加快，血压上升，属于国家管制的二类精神药物，其用法用量需严格遵守国家和医学相关规定。目前测定药物中咖啡因的方法很多，如薄层色谱法、紫外分光光度法和高效液相色谱法，但是这些分析方法具有前期处理条件较为严格,分析过程复杂,耗时长及分析费用相对较高等问题。太赫兹波是频率在0.1THz到10THz范围的电磁波，其波段位于微波与红外之间，具有丰富的科学意义和广阔的应用前景。太赫兹光子的能量只有毫电子伏特，不会因为电离而破坏被测物质，而且大多数极性分子在太赫兹波段内能够产生共振、吸收能量并且被检测得到相应的光谱。因此相对于传统的破坏性化学检测方法，太赫兹波谱为物质的无损检测及物质识别提供了一种新的有效途径。
由于太赫兹光谱具有指纹谱的特性，物质的不同化学组成与光谱中的特征峰位置具有一一对应的关系，因此太赫兹光谱能够用于进行物质种类的识别。此外，相同物质在不同浓度的情况下，其太赫兹光谱的吸收峰幅度和吸收峰下面积也会呈现不同的变化速率，因此可以据此来测定物质浓度。
发明内容
本发明是针对现有分析方法，对药物中咖啡因测定耗时长且成本高的问题，提出了一种药物中咖啡因的定性鉴别和定量测定的方法，提高测试效率及降低成本。
本发明提供了一种药物中咖啡因的定性鉴别和定量测定的方法，具有这样的特征，包括：包括以下步骤：步骤1，选择包含不同浓度的目标物质咖啡因的n个参考药物样品，用傅里叶变换红外光谱仪扫描n个参考药物样品，得到每个参考药物样品的太赫兹吸收系数频谱；步骤2，对步骤1得到的太赫兹吸收系数频谱，提取每个浓度下的至少一个特征峰的频点、特征峰幅度以及特征峰下面积，将频点、特征峰幅度以及特征峰下面积分别作为特征量与浓度建立浓度梯度；步骤3，将步骤2中得到的将频点、特征峰幅度以及特征峰下面积作为特征向量进行分组，一组作为训练数据，另一组作为测试数据，用训练数据建立支持向量回归SVR模型训练，找出咖啡因的浓度与太赫兹光谱特征向量的特性关系，得到训练后的SVR模型；步骤4，用傅里叶变换红外光谱仪扫描待测药物样品，得到待测药物样品的太赫兹吸收系数频谱，将特征峰的频点、特征峰幅度以及特征峰下面积导入步骤3得到的训练后的SVR模型，进行演算从而对待测药物样品中的咖啡因进行定性鉴定和定量测定；其中，特征峰为咖啡因的太赫兹吸收系数频谱中的特征峰中的一个或者多个。
发明的作用与效果
本发明所涉及的一种药物中咖啡因的定性鉴别和定量测定的方法，通过测定药物中的咖啡因的太赫兹特征光谱，选取不同浓度下的特征峰的频点、特征峰幅度以及特征峰下面积分别作为特征量与浓度建立浓度梯度，并输入支持向量回归SVR模型建立训练集和测试集，最终实现未知药物中咖啡因的定性鉴别和定量分析。该方法不需要测定药物中所有成分对应的纯品初始的光谱，不限药物中包含的成分数量，也不限前期测试中药物的配比要求，且在SVR模型训练完毕后不需要重新训练SVR模型，只需将待测物品的太赫兹光谱数据引入算法模型后立刻能得出结果。相比目前常用的药物中咖啡因常用的分析方法更便捷高效，且解决了在药物中大量物质混合的情况下，目前的常用分析方法耗时较长，成本较高等问题。
附图说明
图1是本发明的实施例中的咖啡因样品的太赫兹吸收光谱图；
图2是本发明的实施例中的不同样品中咖啡因含量与特征峰幅度关系图；
图3是本发明的实施例中的不同样品中咖啡因含量与特征峰下面积关系图；以及
图4是本发明的实施例中的12个样本中咖啡因含量的测试结果图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，以下结合实施例及附图对本发明一种药物中咖啡因的定性鉴定和定量测定的方法作具体阐述。
<实施例>
本实施例对药物中咖啡因的定性鉴定和定量测定的方法进行详细阐述。
本实施例中所用复方对乙酰氨基酚药物由重庆市食品药品检验检测研究院自制，其中咖啡因的含量由高效液相色谱仪测试得到。
在本实施例中，以有效频率(检测到的频率)从0.1THz至20THz的傅里叶变换红外光谱仪(以下简称FTIR)为例，辅以计算机使用libsvm工具包，并以复方对乙酰氨基酚药物为例进行说明。复方对乙酰氨基酚药物通常包含对乙酰氨基酚、阿司匹林(或异丙安替比林)、咖啡因这三种主要成分以及其它众多辅料等物质，我们关注其中的咖啡因。在本实施例中，考虑到药品直接检测存在吸收过度的问题，因此在成品药物基础上，我们将其研磨粉碎后与环烯共聚物(COC)基底混合配比再进行测试。此处选择COC作为基底材料是因为其在太赫兹波段的透射率高，不对样品的特征光谱数据测量造成干扰。COC在这里的作用有两点，其一：作为样品稀释剂，保证待测样品的最佳浓度值，其二：作为粘合剂，保证待测样品压片，厚度均匀且不易破碎。这一基底材料也可用其它在太赫兹波段具有高透射率的材料替代。每片样本由60mg环烯共聚物(COC)和不同质量的复方对乙酰氨基酚药物制成，样本直径为13mm，厚度为0.55±0.02mm，共计35种包含不同浓度的咖啡因的药物样本。
图1是本发明的实施例中的咖啡因样品的太赫兹吸收光谱图。
使用FTIR扫描市售纯品咖啡因，得到其太赫兹吸收光谱图，如图1所示，咖啡因在3.15THz～19.26THz有多个出峰，即咖啡因具有多个特征峰。
药物中咖啡因的定性鉴定和定量测定的方法包括如下步骤：
步骤1，选择包含不同浓度的目标物质咖啡因的n个参考药物样品，用傅里叶变换红外光谱仪扫描n个参考药物样品，得到每个参考药物样品的太赫兹吸收系数频谱。
在本实例中，我们将制备好的35种包含不同浓度的咖啡因的药物样本作为参考药物样品，并将咖啡因作为目标物质进行定性和定量测定。每个样品用FTIR重复扫描五次，再取这五次数据的平均值得到一张参考药物样品的太赫兹吸收系数频谱。全部样品扫描结束后，总共得到35张太赫兹吸收系数频谱。
步骤2，对步骤1得到的太赫兹吸收系数频谱，提取每个浓度下的至少一个特征峰的频点、特征峰幅度以及特征峰下面积，将频点、特征峰幅度以及特征峰下面积分别作为特征量与浓度建立浓度梯度，其中，特征峰为咖啡因的太赫兹吸收系数频谱中的全部特征峰中的一个或者多个。可以选择多个特征峰，通常选幅度较大，较尖锐的峰。在本实施例中，选择两个特征峰，分别为5.00THz处的峰及11.71THz处的峰。
图2是本发明的实施例中的不同样品中咖啡因含量与特征峰幅度关系图，图3是本发明的实施例中的不同样品中咖啡因含量与特征峰下面积关系图。其中，5.00THz处的特征峰用“□”表示，11.71THz处的特征峰用“O”表示，并在每个数据上面标记了误差线；使用的样品中的咖啡因的质量为1.5mg～12mg(以1.5mg为梯度变化)，横坐标均为咖啡因的质量。
如图2所示，根据朗伯-比尔定律，我们对特征峰幅度和样本中咖啡因质量进行了线性拟合，R2是咖啡因含量与特征峰幅度增加之间的相关系数。R2 5THz＝0.99675，R2 11.71THz＝0.99745，R2均大于0.996，说明基于太赫兹光谱特征峰幅度识别对物质浓度检测的方法准确率达到99.6％以上。
如图3所示,根据朗伯-比尔定律，我们对特征峰下面积和样本中咖啡因质量进行了线性拟合，R2是咖啡因含量与特征峰下面积增加之间的相关系数。R2 5THz＝0.99444，R2 11.71THz＝0.99578，R2均大于0.994，说明基于太赫兹光谱特征峰下面积识别对物质浓度检测的方法准确率达到99.4％以上。
步骤3，将步骤2中得到的将频点、特征峰幅度以及特征峰下面积作为特征向量进行分组，一组作为训练数据，另一组作为测试数据，用训练数据建立支持向量回归SVR模型训练，找出咖啡因的浓度与太赫兹光谱的特性关系，得到训练后的SVR模型。
将35张太赫兹吸收系数频谱中的频点、特征峰幅度以及特征峰下面积作为特征向量进行分组，，从中随机选取23张作为训练集，其余12张作为测试集。训练集中的数据为训练数据，测试集中的数据为测试数据。
将训练集中的训练数据导入libsvm工具包，用该训练集对目标物质咖啡因的SVR模型进行训练，为使精度更高，采用留一法交叉验证用于找到最佳核参数和正则化参数，利用最佳参数训练，以找出带有目标物质组成的此类参考药物样品的浓度参数与太赫兹光谱特性的对应关系，最终得到目标物质咖啡因的参数模型。
步骤4，用傅里叶变换红外光谱仪扫描待测药物样品，得到待测药物样品的太赫兹吸收系数频谱，将特征峰的频点、特征峰幅度以及特征峰下面积导入步骤3得到的训练后的SVR模型，进行演算从而对待测药物样品中的咖啡因进行定性鉴定和定量测定。
在实际应用中，用FTIR扫描待测药物样品得到太赫兹吸收系数频谱，选取与步骤2中相同的特征峰，然后将相应的特征峰的频点、特征峰幅度以及特征峰下面积导入训练后的SVR模型进行测试即可。
在本实例中，将剩下的12个测试集中的药物样品作为待测药物样品，用训练后的SVR模型对其测试，其结果如图4所示。
图4是本发明的实施例中的12个样本中咖啡因含量的测试结果图。样本是由60mgCOC分别跟不同质量的复方对乙酰氨基酚药物制成(复方对乙酰氨基酚药物质量分别为4.13mg、6.38mg、7.09mg、7.36mg、8.00mg、9.32mg、9.71mg、10.01mg、9.68mg、10.22mg、10.46mg、10.26mg)。
如图4所示，对于12个待测样品来说，咖啡因预测准确度为95.75％。因此，只需将待测药物样品的相应数据导入训练后的SVR模型进行演算即可得到结果，简化了测量方法，降低了测量成本，应用范围广。
实施例的作用与效果
本实施例所涉及的一种药物中咖啡因的定性鉴别和定量测定的方法，通过测定药物中的咖啡因的太赫兹特征光谱，选取不同浓度下的特征峰的频点、特征峰幅度以及特征峰下面积分别作为特征量与浓度建立浓度梯度，并输入支持向量回归SVR模型建立训练集和测试集，最终实现未知药物中咖啡因的定性鉴别和定量分析。该方法不需要测定药物中所有成分对应的纯品初始的光谱，不限药物中包含的成分数量，也不限前期测试中药物的配比要求，且在SVR模型训练完毕后不需要重新训练SVR模型，只需将待测物品的太赫兹光谱数据引入算法模型后立刻能得出结果。相比目前药物中咖啡因常用的分析方法更便捷高效，且解决了在药物中大量物质混合的情况下，原常用分析方法耗时较长，成本较高等问题。
另外，本方法中选取多个特征峰相应的频点、特征峰幅度以及特征峰下面积从而作为特征向量进行训练SVR模型的方法，使得训练后的SVR模型对未知药物中的咖啡因的测定的准确度大大提高。
上述实施方式为本发明的优选案例，并不用来限制本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种药物中咖啡因的定性鉴定和定量测定的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，选择包含不同浓度的目标物质咖啡因的n个参考药物样品，用傅里叶变换红外光谱仪扫描n个所述参考药物样品，得到每个所述参考药物样品的太赫兹吸收系数频谱；
步骤2，对步骤1得到的所述太赫兹吸收系数频谱，提取每个浓度下的至少一个特征峰的频点、特征峰幅度以及特征峰下面积，将所述频点、所述特征峰幅度以及所述特征峰下面积分别作为特征量与浓度建立浓度梯度；
步骤3，将步骤2中得到的将所述频点、所述特征峰幅度以及所述特征峰下面积作为特征向量进行分组，一组作为训练数据，另一组作为测试数据，用所述训练数据建立支持向量回归SVR模型训练，找出所述咖啡因的浓度与太赫兹光谱特征向量的特性关系，得到训练后的SVR模型；
步骤4，用傅里叶变换红外光谱仪扫描待测药物样品，得到待测药物样品的太赫兹吸收系数频谱，将所述特征峰的频点、特征峰幅度以及特征峰下面积导入步骤3得到的所述训练后的SVR模型，进行演算从而对所述待测药物样品中的咖啡因进行定性鉴定和定量测定；
其中，所述特征峰为所述咖啡因的太赫兹吸收系数频谱中的特征峰中的一个或者多个。
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