本文關鍵詞： 近紅外光譜分析技術 藥用輔料 定性分析 定量分析　出處：《山東大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：藥用輔料在藥品中占據(jù)很大的質(zhì)量比例,是藥品中的重要組成部分之一,在制劑中主要用作填充劑、粘合劑、崩解劑、載體材料等。藥用輔料的加入有利于原料藥加工成藥品,提高藥品的穩(wěn)定性和病人的順應性,改善藥品貯藏時的安全性與有效性。因此,藥用輔料的質(zhì)量是影響藥品質(zhì)量的關鍵因素。在藥品生產(chǎn)過程中,首先要對藥用輔料進行質(zhì)量檢測,以確保其質(zhì)量符合投料要求。2010版藥品生產(chǎn)質(zhì)量管理規(guī)范已經(jīng)明確規(guī)定,要采取核對或檢驗等措施,確認每一包裝內(nèi)的原輔料正確無誤。這就對藥品生產(chǎn)企業(yè)提出了更高要求,需要采用一種快速、準確的分析方法來滿足需要。近紅外光譜分析技術(Near Infrared Spectroscopy.NIRS)以其快速、方便、不破壞樣品等優(yōu)勢成為藥品生產(chǎn)過程中原輔料的質(zhì)量分析的一種重要工具。本研究主要采NIRS快速鑒別藥品生產(chǎn)過程中常用的兩大類藥用輔料,即淀粉類與纖維素類藥用輔料。以羥丙甲纖維素(Hydroxypropyl methylcellulose.HPMC)為特征輔料,鑒別不同生產(chǎn)廠家、不同粘度的HPMC,并對HPMC的關鍵質(zhì)量指標進行定量分析。為藥品生產(chǎn)過程中藥用原輔料的快速質(zhì)量分析提供理論基礎。本研究具體內(nèi)容如下:(1)基于NIRS的淀粉類、纖維素類藥用輔料的定性分析本研究以藥物制劑生產(chǎn)中常用的淀粉類、纖維素類藥用輔料為研究對象,分別采用AntarisⅡ傅里葉變換近紅外光譜儀與Micro NIR 1700微型近紅外光譜儀建立淀粉類、纖維素類輔料的定性判別模型。本研究首先采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)對淀粉類與纖維素類這兩大類輔料進行聚類分析,然后再單獨對每一大類輔料進行PCA分析,分析過程中,對于用PCA無法聚類的輔料,采用偏最小二乘判別分析(Partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)方法進一步分析,最終實現(xiàn)輔料的鑒別。MicroNIR 1700微型近紅外光譜儀雖然采集的數(shù)據(jù)點較少,但是光譜數(shù)據(jù)涵蓋了樣本的基本信息,分析結(jié)果準確度也較高,可以滿足生產(chǎn)的需要。(2)NIRS用于不同生產(chǎn)廠家的HPMC以及不同HPMC粘度的定性鑒別分析研究本實驗研究主要采用NIRS光纖漫反射模塊對不同生產(chǎn)廠家的HPMC以及不同HPMC粘度進行鑒別分析,為藥品質(zhì)量穩(wěn)定性與一致性提供快速分析方法。在鑒別不同生產(chǎn)廠家的HPMC時,分別采用線性模式識別方法PLS-DA與非線性模式識別方法支持向量機判別分析(Support vector machine discriminate analysis,SVM-DA)建立定性分析模型,并比較這兩種模型結(jié)果,結(jié)果表明SVM-DA所建模型結(jié)果較好,校正集識別率與拒絕率均達到0.90以上,驗證集的均達到1.00,模型的預測能力也較高。在鑒別不同粘度的HPMC時,分別采用無監(jiān)督的模式識別方法K最鄰近法(K nearest neighbor,KNN)與有監(jiān)督的模式識別方法PLS-DA建立定性分析模型。研究結(jié)果表明PLS-DA方法所建定性分析模型的識別率與拒絕率均優(yōu)于KNN方法,達到0.95以上。因此可以采用光纖探頭實現(xiàn)不同生產(chǎn)廠家、不同 HPMC粘度的快速鑒別分析。(3)NIRS用于HPMC中羥丙氧基與甲氧基的定量分析研究本實驗研究采用NIRS對HPMC分子上兩種取代基羥丙氧基與甲氧基進行含量測定。首先用氣相色譜法測定HPMC中羥丙氧基與甲氧基的含量,作為參考值;其次采集HPMC的近紅外光譜,建立羥丙氧基、甲氧基含量與近紅外光譜關聯(lián)的偏最小二乘回歸(Partial least squares.PLS)模型。在建立定量分析模型時,采用不同的預處理方法、不同的波段選擇方法優(yōu)化PLS模型,以建立最佳的定量分析模型。羥丙氧基含量的PLS模型結(jié)果為Rc、Rp、RMSEC、RMSEP分別為0.997、0.983、0.0799、0.132;甲氧基含量的PLS模型結(jié)果為Rc、Rp、RMSEC、RMSEP值分別為0.980、0.973、0.671、0.771。研究結(jié)果表明模型的穩(wěn)健性與預測能力均較高。本論文的創(chuàng)新點包括:(1)本研究首次采用NIRS快速鑒別不同生產(chǎn)廠家的HPMC與不同HPMC粘度。(2)本研究首次將NIRS用于HPMC中羥丙氧基與甲氧基的含量測定,為快速分析HPMC的質(zhì)量提供一種分析方法。(3)本研究首次采用iPLS-CARS波段選擇方法優(yōu)化PLS模型,所建模型具有較強的穩(wěn)健性和較高的預測能力。
[Abstract]:The quality of pharmaceutical excipients is the key factor influencing the quality of pharmaceutical products . In the process of drug production , the quality of pharmaceutical excipients is the key factor influencing the quality of pharmaceutical products . A qualitative analysis model was established based on the method of linear pattern recognition ( PLS - DA ) and non - linear pattern recognition ( PLS - DA ) .

【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R927;O657.33

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本文編號：1533969