近红外光谱法在高通量分析还原型谷胱甘肽片理化性质中的应用研究

发布时间：2018-12-11 02:13

【摘要】：本文建立了一种运用近红外光谱法（near infrared spectroscopy，NIRS）结合偏最小二乘法（partial least squares，PLS）高通量、高选择性测定还原型谷胱甘肽（reduced glutathione，GSH）片中杂质氧化型谷胱甘肽（oxidizedglutathione，GSSG）及片剂抗张强度（radial tensilestrength，RTS）的方法。为了建立和评价预测模型，采用优化的测量参数，准确测量了330片还原型谷胱甘肽片的近红外漫反射和透射光谱。在GSSG或RTS的分析过程中，进行了近红外漫反射光谱（nearinfrared diffuse reflectance spectrum，NIR-DRS）和近红外透射光谱（nearinfrared transmittance spectrum，NIR-TS）的筛选，校正集和预测集的合理筛分，采用化学计量学技术对光谱进行预处理。在选择了建模光谱范围和去除异常光谱后，用最佳的主因子数建立模型。用校正集均方根误差（root mean square error of calibration，RMSEC）、交叉验证均方根误差（root mean square error of cross validation，RMSECV）、预测集均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP）、校正集的相关系数（correlation coefficient of calibration，Rc）和预测集的相关系数（correlation coefficient of prediction，Rp）对所建模型的性能进行评价。结果表明，所建立的近红外分析模型性能优良。因此可证明NIRS结合PLS可同时地、选择性地、快速无损地分析还原型谷胱甘肽片中的杂质GSSG的含量和片剂物理参数RTS，尽管片剂中主药GSH的含量非常高，而杂质GSSG的含量很低。此策略可作为对常用的药物制剂中主要成分的近红外光谱法在线分析的一个重要补充，同时也扩展了近红外光谱法在高通量和高选择性分析方向的运用。目的： 1.建立还原型谷胱甘肽片中主要杂质GSSG含量的NIR-DRS快速测定法，用于质量控制。 2.建立还原型谷胱甘肽片物理参数RTS的NIR-DRS快速测定法，用于质量控制。方法： 1.还原型谷胱甘肽片近红外光谱的测量将片剂一面放置于FT-NIR光谱仪的积分球附件检测窗，用片剂漫透射采样附件调节片剂位置使固定于检测窗中心，同时采集样品的NIR-DRS和NIR-TS。然后，采用同样的方式对片剂另一面进行光谱测量。所有的光谱测量均采用下述测量条件。分辨率：8cm-1；扫描次数：64；扫描范围：漫反射光谱10000 4000cm-1，透射光谱10000 6000cm-1；温度：约25；湿度：（55±5）%RH。每次测量前扫描并扣除背景以避免空气中水蒸气和二氧化碳的影响。 2.还原型谷胱甘肽片中GSSG含量参考值的测定用高效液相色谱法（high performance liquid chromatography，HPLC）测定，并按外标法计算GSSG的含量参考值。色谱柱：C18柱（Phenomenex Gemini,250mm4.6mm,5μm），柱温：30，流动相：甲醇-缓冲液（10mmol/L庚烷磺酸钠水溶液，50mmol/L磷酸二氢钠水溶液,用磷酸调节pH至3.0）（4:96, v/v），流速：1mL/min，检测波长：210nm，进样量：20μL。根据ICH-Q2(R1)中分析方法的验证标准进行方法学验证。 3.还原型谷胱甘肽片RTS参考值的测定用游标卡尺测量每片样品的直径（t）和厚度（D），用片剂硬度测试仪测定每片样品的硬度（F），然后根据公式（1）计算每片样品的RTS参考值。(1) 4.建立基于NIR-DRS的GSSG含量的PLS预测模型并对模型进行验证对NIR-DRS和NIR-TS进行选择，然后合理的筛分校正集和预测集，采用化学计量学技术对光谱进行预处理。在选择了建模光谱范围和去除异常光谱后，用最佳的主因子数建立基于NIR-DRS的GSSG预测模型。用RMSEC、RMSECV、RMSEP、Rc和Rp对所建模型的性能进行评价。 5.建立基于NIR-DRS的RTS的PLS预测模型并对模型进行验证对NIR-DRS和NIR-TS进行选择，然后合理的筛分校正集和预测集，采用化学计量学技术对光谱进行预处理。在选择了建模光谱范围和去除异常光谱后，用最佳的主因子数建立基于NIR-DRS的RTS预测模型。用RMSEC、RMSECV、RMSEP、Rc和Rp对所建模型的性能进行评价。结果： 1.近红外光谱的测量得到330片还原型谷胱甘肽片样品的660张NIR-DRS和660张NIR-TS。 2.氧化型谷胱甘肽含量参考值的测定 GSH和GSSG的分离度符合要求。GSSG的浓度（0.44 16.34μg/mL）和峰面积之间呈良好的线性关系，回归方程A=16.85C-0.823（A为对照品峰面积，C对照品浓度）R2=1。平均回收率为100.3%（n=9），RSD为1.3%。方法学验证结果表明，HPLC可准确测定GSSG的含量。测得186个还原型谷胱甘肽片样品的GSSG含量参考值范围为15.81 22.20mg/g。 3.抗张强度参考值的测定测得318个还原型谷胱甘肽片样品的RTS参考值范围为270.76 1145.14kPa。 4. GSSG预测模型性能评价最优的GSSG预模型中，RMSEC、RMSECV和RMSEP分别为0.575、0.729和0.607mg/g，Rc和Rp分别为0.9173和0.9182。预测集参考值和预测值呈良好的线性关系，回归方程y=0.8614x+2.6982。 5. RTS预测模型性能评价最优的RTS预测模型中，RMSEC、RMSECV和RMSEP分别为58.2、61.3和69.0kPa，Rc和Rp分别0.9393和0.9151。预测集参考值和预测值呈良好的线性关系，回归方程y=0.8211x+113.3224。结论：所建方法可高通量无损快速地测定还原型谷胱甘肽片中主要杂质GSSG的含量和片剂的RTS。所建模型具有低的预测误差，，以及较高的相关系数。表明NIR-DRS结合PLS可高通量选择性的测定还原型谷胱甘肽片中低含量的GSSG和片剂的物理参数RTS。此策略亦可用于片剂生产过程的在线监控。
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【学位授予单位】：重庆医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R917

【参考文献】