中药大品种制造关键质量属性表征：空间分布均匀度属性的银杏叶片质量控制可视化方法研究

作者：林玲; 张芳语; 张静; 马朝富; 王文哲; 雷乐庭; 朱金媛; 姚仲青; 李敏; 吴志生^*

来源：中国中药杂志, 2021, 46(07): 1616-1621.

DOI：10.19540/j.cnki.cjcmm.20210218.304

• 中药大品种
• 关键质量属性
• 银杏叶片
• 空间分布均匀度
• 高光谱成像

空间分布均匀度是中药大品种银杏叶片的关键质量属性(critical quality attribute, CQA)。银杏叶片中活性药物成分(active pharmaceutical ingredient, API)的空间分布均匀度评价是保证产品稳定可控的重要内容。该研究采用高光谱成像技术,基于3种预测模型构建API浓度空间分布图,实现银杏叶片空间分布均匀度的可视化研究。在每一银杏叶片中,选取感兴趣区域(region of interest, ROI),长宽均为50像素,共计2 500个像素点,每个像素点有288个光谱通道,单个样品的含量预测数据量可达1×10~5。3种模型的预测结果表明,偏最小二乘(partial least squares, PLS)模型的预测准确性最高,校正集决定系数R_(pre)~2为0.987,预测集决定系数R_(pre)~2为0.942,校正均方根误差(root mean square error of calibration, RMSEC)为0.160%,预测均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)为0.588%;经典最小二乘(classical least squares, CLS)模型的预测误差较大,RMSEP为0.867%;多元曲线校正-交替最小二乘(multivariate curve resolution-alternating least square, MCR-ALS)模型的预测能力三者中最差,其无法实现含量预测。基于PLS和CLS模型的预测结果,通过三维数据重构获得API浓度的空间分布图。进一步,采用直方图法,实现API的空间分布均匀度评价,数据表明银杏叶片中API的空间分布较为均匀。该研究基于3种模型探讨银杏叶片空间分布可视化的可行性。结果表明,PLS模型的预测准确性最高,MCR-ALS模型的预测准确性最低,研究结果为银杏叶片质量控制可视化方法提供新策略。

• 单位
  北京中医药大学; 扬子江药业集团有限公司