美國Brimrose公司采用 AOTF-NIR 光譜技術對藥物片劑涂層數目進行測定

AOTF-NIR 光譜技術對藥物片劑涂層數目進行測定

摘?? 要?? 本文采用美國 BRIMROSE 公司AOTF-NIR Luminar3030 自由空間光譜儀對不同涂層 數目的 PAA 型藥片和未知涂層數目的 8NPC 藥片進行光譜掃描,對近紅外光譜吸收譜圖和一 階微分光譜進行了分析討論,最終建立起了 5、7、11 個涂層的 PAA 藥片的 PLS1 的回歸模型, 并顯示了良好的預測性能。對 8 個涂層的 8PAA 和未知涂層數的 8NPC 進行識別,結果顯示分 類效果明顯。實驗結果表明,使用 Brimrose 公司 AOTF-NIR 光譜儀測定涂層數目或涂層厚 度是可行的。

主題詞? 聲光可調濾光器;近紅外光譜;涂層;偏最小二乘法(PLS)

傳統的紅外分光光度技術采用棱鏡或光柵做色散元件,以這些色散元件為核心的紅外光 譜測量系統,結構復雜,設計和生產成本高,使得分析檢測僅適于實驗室條件下應用。自 20 世紀 80 年代后期,一種新型的色散元件——聲光可調濾光器(Acousto-optic tunable filter,簡稱 AOTF)逐漸受到人們的重視。AOTF 是基于各向異性的雙折射晶體的聲光衍射 原理,利用超聲波與特定的晶體作用而產生分光的光電器件。與傳統的基于機械調諧分光元 件的光譜儀器相比,以 AOTF 作為分光元件的光譜儀具有明顯的優越性:它結構簡單,光學 系統無移動性部件,體積小,集光能力強,最吸引人之處在于它的波長切換快、重現性好, 程序化的波長控制使得這種儀器的應用具有更大的靈活性,尤其是外部防塵和內置的溫度、 濕度集成控制裝置,大大提高了儀器的環境適應性,加之全固態集成設計產生優異的避震性 能,使其近年來在工業在線和現場(室外)分析中得到越來越廣泛的應用。

1.實驗部分

1.1 儀器條件和樣品處理

儀器:美國 BRIMROSE 公司AOTF-NIR Luminar3030 自由空間光譜儀光譜范圍 1100~2200nm Snap!光譜采集處理軟件The Unscrambler 化學計量學軟件

樣品:5、7 和 11 個涂層的 PAA 型的藥片,每組 8 片; 8 個涂層的 8PAA 藥片和未知的 8NPC 藥片。

1.2 實驗方法

使用一臺 AOTF-NIR Luminar3030 自由空間光譜儀,在光線路徑上通過放置一個鋁片來 擋住部分光線,光譜儀的光束區就從原來的 20x12mm 減少到 8x8mm。在實際應用中,系統將 被設計成小型光束的系統,同時提供給每個藥片區更多的能量。

1.3? 光譜采集

把藥片放置在光學模塊下的高度可調節的實驗室底架上,調整好高度以使藥片在光線通 過的路徑上,實驗室底架上有精確的定位。從帶有 5、7、11 個涂層的每組中取 8 片 PAA 型 的藥片,進行每個面的掃描,每個藥片得到兩個光譜。此外,對 8 個涂層且最后一個涂層 為橘黃色的 8PAA 藥片和不知涂層數目但最后一個涂層是綠色涂層的 8NPC 藥片也進行掃描。

3??? 結果與討論

2.1 光譜分析

帶有 5、7、11 個涂層和 7+最后的涂層(即 8PAA 藥片)的 PAA 藥片的吸收光譜圖如圖 1 所示。

一階微分光譜圖使得光譜差異更加明顯。從 1570nm 到 1660nm 范圍的一階微分的擴展視圖使得光譜差異更加明顯。

圖 3 在 1570nm 到 1660nm 范圍內的一階微分光譜的擴展圖清楚地顯示著由于涂層數目不 同造成的光譜差異。要記住,光譜對涂層實際厚度很敏感,而不是名義上的涂層數目,這是 很重要的。因而,如果 7 個涂層的實際厚度與一個因變動帶有 5 個涂層的藥片在掃描過程中 沒有很大的差別,光譜圖就不會有很大的差異。從實際角度考慮,有可能利于校準光譜儀掃 描的涂層厚度,而不是涂層的數目。

這個曲線圖顯示了帶有涂層的 NPC 的藥片和帶有有色最后涂層的 PAA 藥片的一階微分光 譜。他們之間的差異很小,一個可能的原因是由于阻止光束部分光線使投射到藥片上的能量 減少了。藥片間如果有可辨別的差異,用化學計量分析來檢查是很有必要的。

2.2 回歸和建模

為了估量一下對藥片涂層測定的能力,使用眾所周知的 PLS1 化學計量過程進行定量分 析。盡管數據有限,但結果還是很理想的,而且在涂層數目方面沒有重疊。這個模型僅用了3 種主成分,但是事實證明此模型是可靠的。預測的標準偏差是 0.46,模型通過光譜測定涂層的數目的性能是良好的。

化學計量學的一個重要的特征是對回歸系數和光譜之間的關系進行分析。回歸系數顯示 模型獲得相關信息的波長區域,回歸系數將依賴于有意義的波長才有利用價值。此模型的回 歸系數顯示著模型正在使用著相關區域的波長,而且模型可以在 PAA 藥片的涂層數目方面作 出準確的預測。

為估量一下對 PAA 藥片和 NPC 藥片的區分能力,給 PAA 藥片主觀評價 1,給 NPC 藥片主 觀評價 2,偏最小二乘法回歸模型顯示了藥片的分離。結果很理想,甚至在不是很有利的條 件下藥片的分離仍是可行的。事實上,只用了 3 個主成分,回歸系數的曲線形狀證明回歸是 真實的。

2.3 模型驗證

在未知樣品組中,再取 5 個帶有 5 個涂層的藥片和 5 個帶有 11 個涂層的藥片,組成一 個驗證集。在同樣的條件下,掃描這些藥片的光譜。然后光譜被處理成化學計量學的格式, 對涂層數目進行預測。特別是考慮到這么多可變因素存在于真實的涂層參考值中,而用單一 的方式把藥片放置在光束下掃描,結果仍是很理想的。

 

3.結論

這次研究結果表明,使用 Brimrose 公司 AOTF-NIR 光譜儀測定涂層數目或涂層厚度是 可行的。


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