近紅外光譜技術在中藥質量監控中的研究進展

胡楊 李先芝 劉洋 林露 楊峰

摘要 我國是中藥用藥大國，但我國的中藥市場混亂，劣質、摻假事件時有發生。建立一種快速、高效的中藥質量鑒別方法是改善中藥市場混亂現狀的有效方法。近紅外光譜技術以快速、高效、便捷、無污染等優勢受到中藥行業研究者的青睞，目前已廣泛運用于中藥材的鑒別、定量分析以及在線監控等多個領域。綜述了近年來近紅外光譜技術在中藥質量控制中的研究進展，以期為后續研究奠定基礎。

關鍵詞 中藥材;近紅外光譜技術;質量監控

中圖分類號 R288? 文獻標識碼 A? 文章編號 0517-6611（2022）01-0008-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.01.002

Research Progress of Near Infrared Spectroscopy in Quality Control of Traditional Chinese Medicine

HU Yang1， LI Xian-zhi1，2， LIU Yang1 et al

（1.Jing Brand Co.， Ltd.，Daye，Hubei 435100;2.Hubei Provincial Key Lab for Quality and Safety of Traditional Chinese Medicine Health Food，Daye，Hubei? 435100）

Abstract China is a big country in the use of traditional Chinese medicines， but China traditional Chinese medicine market is chaotic， and incidents of inferior quality and adulteration occur from time to time. Establishing a fast and efficient method for identifying the quality of Chinese medicine is an effective way to improve the current chaotic situation of the Chinese medicine market. Near-infrared spectroscopy technology is favored by researchers in the traditional Chinese medicine industry due to its advantages of speed， efficiency， convenience， and pollution free. It has been widely used in many fields such as identification， quantitative analysis， and online monitoring of traditional Chinese medicines. The research progress of near-infrared spectroscopy in the quality control of traditional Chinese medicine in recent years is reviewed in order to lay the foundation for follow-up research.

Key words Chinese medicinal materials;Near-infrared spectroscopy technology;Quality monitoring

基金項目 湖北省科技計劃項目（2018ACA125）。

作者簡介 胡楊（1993—），男，湖北大冶人，碩士研究生，研究方向：產品質量控制。

通信作者，碩士，從事產品質量控制研究。

收稿日期 2021-04-20

我國是中藥種植生產消費大國，具有悠久的中藥用藥歷史。中藥是我國的傳統藥物，在防病治病中扮演著重要角色，而中藥質量的控制是保證中藥安全和發揮療效作用的前提。隨著科技的快速發展，各種新技術、新手段不斷應用于傳統中藥生產與質量控制。中藥質量控制的方法有液相色譜法、氣相色譜法、紫外分光光度法、薄層色譜法等，但這些方法通常需要花費大量時間用于樣品處理，不能同步于中藥的生產過程，具有一定的滯后性。近年來，以近紅外光譜技術（near infrared reflectance spectroscopy，NIRS）為代表的中藥檢測分析技術被廣泛運用于中藥質量控制。近紅外光譜技術是一種把化學計量學算法與近紅外光譜檢測技術融合到一起，利用有機化學物質在近紅外譜區內的光學特性快速判定物質化學組分及測定含量的光譜技術[1-2]。該技術具有操作簡單、快速分析、無污染以及在線控制等優勢，最重要的是可以直接對樣品進行測定，基本不需對樣品進行處理或僅需簡單的處理，對于解決中藥質量控制的滯后問題具有明顯的優勢。因此，近紅外光譜技術在中藥的定性、定量分析以及在線控制方面得到廣泛應用，在篩查假冒偽劣藥材中發揮著越來越重要的作用。筆者就近紅外光譜技術在中藥定性分析、定量分析、在線監控3個方面進行綜述，以期為后續研究奠定基礎。

1 近紅外光譜技術在中藥定性分析方面的研究與應用

對中藥材的定性鑒別是保障中藥材質量的主要手段之一，如何快速有效地鑒別出中藥材的產地、真偽等信息是中藥材質量控制過程中急需解決的問題。傳統的鑒別方法存在耗時長、時效慢等缺陷，而近紅外光譜分析技術在中藥材定性鑒別方面因具有操作簡單、快速、實時監測鑒別等優點而逐漸成為中藥材定性鑒別的重要手段。

1.1 產地鑒別

我國中藥材產地分布廣泛，大多數中藥材具有多個產地，同種藥材在不同的產地會因氣候及生長環境等因素影響呈現出不同的藥用價值和療效，因此中藥材產地的鑒別是以確保中藥療效及用藥安全為前提。對中藥材產地的鑒別是近紅外光譜技術的一大亮點，同傳統鑒別技術相比，近紅外光譜技術能夠準確鑒別出中藥材是否來源于道地藥材產區。

高鴻彬等[3]采用近紅外光譜技術對不同產地的覆盆子藥材進行檢測，通過結合聚類分析、相似度計算和主成分分析多種模式識別技術對樣品進行定性分析，實現了不同產地覆盆子藥材的快速無損鑒別。馬天翔等[4]利用近紅外漫反射光譜技術并結合二階導數光譜、化學計量學技術，快速鑒別5個不同產地的鎖陽，結果表明該方法可以準確鑒別出不同產地的鎖陽，同時也研究出了區分不同產地鎖陽的差異波數。姜亦南等[5]采用傅里葉變換近紅外光譜法結合SIMCA模式識別技術對10個不同產地共50批次的三七樣品進行了產地鑒別，建立的模型對樣品的識別率高達100%，能夠很好地鑒別出三七藥材的產地。同時，鄭潔等[6]以不同產地的苦杏仁和桃仁藥材為研究對象，基于高光譜成像技術采集苦杏仁、桃仁藥材的光譜信息，利用偏最小二乘法判別分析（PLS-DA）、支持向量機（SVM）和隨機森林（RF）方法分別建立分類模型，建立的模型能準確鑒別不同產地苦杏仁、桃仁藥材。此外，王磊等[7]采用近紅外高光譜圖像系統采集了多批不同產地的寧夏枸杞的檢測數據，利用ZCA白化、支持向量機、Fisher線性判別分析及Softmax分類等處理方法建立模型，試驗結果表明該模式可以有效鑒別寧夏枸杞的產地。

1.2 真偽鑒別

隨著中藥材市場的蓬勃發展，對中藥材的需求量日漸增大，甚至出現供不應求的現象。一些不法商人為了謀取利益在中藥材中摻假的現象時有發生。目前，我國中藥材質量參差不齊、難以控制的一個重要原因是中藥材真偽難以鑒別。傳統的中藥材鑒別方法主要有經驗鑒別、理化鑒別、顯微鑒別、色譜法等手段，然而這些鑒別手段需要耗費較長的時間，且過程煩瑣復雜。因此，建立一種快捷有效的鑒別方法迫在眉睫。近紅外光譜技術以其快捷、高效、無污染等優勢，逐漸成為中藥材真偽鑒別的重要手段。

李春美等[8]利用近紅外光譜以及 TQ Analyst 軟件建模相結合的方式，建立三七藥材的樣品模型，實現了中藥三七的真偽識別與產地分析的預測，建立的模型對三七藥材的識別率高于80%，能有效實現中藥三七的真偽識別。李慶等[9]利用云端-互聯便攜式近紅外技術結合化學計量學對名貴藥材西紅花與其常見偽品（紅花、玉米須、蓮須、菊花、紙漿）和摻偽品進行現場快速真偽鑒別及摻偽量的定量預測，采用偏最小二乘判別分析分步建立西紅花與其偽品、西紅花與其摻偽品鑒別模型，試驗結果表明：建立的模型能較好地預測西紅花摻偽品的摻偽量。同時，韓瑩等[10]采集多份不同地區的何首烏和制首烏樣品以及其偽品白首烏、冀蓼、毛脈蓼的近紅外光譜圖，利用近紅外光譜技術結合化學計量學方法，建立一致性檢驗模型，并對不同產地何首烏進行聚類分析。結果表明，所建模型能夠準確快速識別何首烏的偽品，且鑒別的準確率較高。Sun等[11]通過使用近紅外（NIR）光譜結合化學計量學方法，探索了鑒定功能食品山楂果實粉（HFP）中的2種廉價摻雜物（麥芽糖糊精和淀粉）的可行性。通過建立的偏最小二乘判別分析（PLS-DA）模型，可將摻假的HFP與真實的HFP區別開來，同時使用偏最小二乘回歸（PLSR）模型來確定摻假物的含量。與此同時，劉征輝等[12]利用近紅外光譜方法識別了金銀花和山銀花的差異性，在主成分分析的基礎上利用 SIMCA模式識別原理對金銀花和山銀花分別建立了類模型，模型基本能正確識別金銀花和山銀花，結論充分表明了近紅外光譜結合 SIMCA 模式識別方法在金銀花和山銀花分類識別中的可行性。

1.3 炮制品鑒別

中藥炮制是中醫臨床用藥必備的一道工序，是根據臨床用藥要求和中藥自身差異性的特點而發展起來的一種制藥技術。中藥經炮制后，可使其化學成分、含量發生變化，例如降低毒性[13]、增強療效[14]、改變藥性[15]等，從而改變其藥理作用。但經炮制后的藥材其炮制程度、炮制后的藥效如何，無法用肉眼觀察，近紅外光譜技術可快速鑒別出炮制藥材的真偽、炮制后含量的變化。

鐘永翠等[16]以96批梔子不同炮制品為研究對象、高效液相色譜測定梔子苷含量為參考值，利用近紅外光譜儀積分球漫反射測定其光譜圖，采用偏最小二乘法對83批梔子樣品建立梔子苷的定量校正模型，以13批梔子不同炮制品對模型進行驗證，試驗結果表明模型預測性較好。鄧芳等[17]通過近紅外光譜法與HPLC技術結合，采用偏最小二乘法建立了快速測定附子中雙酯型生物堿含量的分析模型，結果表明該方法可實現大批量樣品的快速分析，為毒性藥材附子雙酯型生物堿的在線檢測與快速篩查提供了新思路和新方法。張曉冬等[18]利用主成分判別分析和聚類分析建立爐甘石生品、偽品和炮制品的近紅外光譜鑒別模型，結果顯示所建立的近紅外主成分判別分析模型和聚類分析模型均可用于爐甘石生品、偽品和炮制品的鑒別。此外，張佳歡等[19]建立了薏苡仁主要成分甘油三油酸酯的近紅外定量模型和薏苡仁生品與麩炒炮制品的近紅外定性鑒別模型。結果表明，建立的近紅外定量定性模型可用于薏苡仁甘油三油酸酯含量的快速測定和薏苡仁不同炮制品的快速鑒定。馬丹等[20]采用近紅外光譜分析技術采集了多批唐古特大黃及其不同炮制品圖譜數據，并建立正交偏最小二乘-判別分析（OPLS-DA）模型對樣品光譜進行模式識別，結果顯示所建的OPLS-DA 模型能夠較為準確地對唐古特大黃及其炮制品進行鑒別。

1.4 品種鑒別

同屬中藥材之間親緣關系較近，其化學成分也非常接近，但是彼此之間化學成分的種類及其含量存在一定的差異性。然而采用傳統手段對這些差異性的鑒別耗時長、效率低，利用近紅外光譜技術與化學計量學方法相結合的方法可快速準確應用于藥用植物近緣種之間的分類鑒定。

Chen等[21]以3個品種的139批菊花為研究對象，利用近紅外光譜技術、采用偏最小二乘法建立了菊花種類鑒別模型，其中大白菊、胡菊和小白菊3個品種校正集的準確率均高于94%，預測集的準確率均在86%以上。結果表明，近紅外光譜技術可有效鑒別菊花種類。劉珈羽等[22]運用近紅外光譜技術采集不同品種白及粉樣品的近紅外光譜圖，采用聚類分析方法建立白及粉末鑒別模型，并進行模型的外部驗證和內部驗證，結果顯示白及粉與其同屬黃花白及、小白及能夠分別聚為一類，內部驗證準確率達到100%，外部驗證準確率達到 90%。結果表明，該方法可有效鑒別白及同屬藥材。邢琳等[23]利用傅里葉變換近紅外光譜技術與化學計量學相結合，建立了4種不同類別人參樣品的定性聚類模型，建立的定性聚類模型對4種樣品的識別率均在97%以上，可以有效地對不同類別的人參進行鑒別。黃芳等[24]利用近紅外光譜技術采集了黔產金錢草及4 種同屬偽品樣品光譜圖，利用光譜信息及相似度進行對比分析，金錢草及同屬植物樣品中每個品種之間總體上具有較高的相似度，但5個品種彼此之間相似度總體比較小，可以以此區別開每個品種，從而實現這5個品種的定性鑒別。此外，楊吉等[25]利用近紅外漫反射光譜法對9種540個靈芝樣品進行近紅外漫反射光譜指紋圖譜采集，運用主成分分析方法和基于明氏距離度量的聚類分析進行判別分析，并通過聚類分析獲得了不同靈芝品種間相似性和差異性的分類界限特征，從而達到對不同類別靈芝的鑒別。

2 近紅外光譜技術在中藥定量分析方面的研究與應用

只通過定性鑒別并不能全面地反映出藥材的質量，因此還需要對中藥材進行定量鑒別。傳統的定量分析檢測技術（如液相色譜法等），樣品的前處理過程煩瑣，對操作的要求比較高。近紅外光譜技術因具有操作簡單、分析速度快、對樣品無污染等特點逐漸成為中藥材定量分析的重要手段。

2.1 近紅外光譜技術對中藥材中水分含量的測定

水分是影響中藥材質量的重要因素，水分過多則會導致藥材霉變，因此藥典中對中藥材中的水分有著嚴格的要求。對中藥材中水分的檢測主要采用藥典中的甲苯法、烘干法及減壓干燥法，然而這些方法耗時長，操作步驟煩瑣，不適合大批量樣品的檢測。近紅外光譜技術具有操作簡便、檢測速度快等優點，適用于大規模、常規性的中藥檢測。

李智勇等[26]基于聲光可調濾光器-近紅外技術建立了一種麩炒白術水分和浸出物含量檢測模型，通過該模型可以準確預測麩炒白術的水分和浸出物含量。楊天鳴等[27]用近紅外光譜儀采集中藥金銀花粉末的近紅外漫反射光譜，運用偏最小二乘回歸（PLSR）分析建立了金銀花中水分含量定量模型，對金銀花中的水分含量進行快速測定。張會梅等[28]利用近紅外漫反射光譜法結合化學計量法建立一種快速測定麥門冬藥材中水分含量的方法，與傳統的烘干法相比，該方法分析效率較高、不破壞樣品。曾海松等[29]利用近紅外（NIR）光譜技術采集不同批次香櫞藥材的近紅外光譜圖，以高效液相色譜法測定香櫞中柚皮苷含量、甲苯法測定香櫞藥材含水量，結合偏最小二乘法（PLS），建立香櫞中柚皮苷和含水量的近紅外定量分析模型，可用于香櫞藥材柚皮苷含量和水分的定量分析，該方法大幅縮短了藥材的檢驗周期。

2.2 近紅外光譜技術對中藥材中有效成分含量的測定

藥典中對中藥材的質量評價通常以中藥材中的有效成分作為評價指標。對這些有效成分的傳統檢測方法有液相色譜法[30-31]、紫外分光光度法[32]等，然而這些傳統的檢測手段需要對樣品做復雜的前處理，操作要求高，且對藥材的損耗較大。采用近紅外光譜分析技術對藥材中有效成分進行定量分析時，正好可以改善傳統檢測方法的缺陷。

張江山等[33]以109份白芍飲片作為研究對象，采用近紅外漫反射光譜技術采集樣本光譜信息，以 HPLC 測定的含量作為參考值，運用偏最小二乘法建立了白芍總苷成分（芍藥苷、芍藥內酯苷、苯甲酰芍藥苷）、沒食子酸和 β-PGG 3 個定量分析模型。結果顯示，該定量分析模型能夠快速檢測出上述 5 種化學成分的含量，結果準確可靠。盧泳等[34]采用 HPLC 測定防風藥材中2種色原酮的質量分數，并采用NIRS 結合偏最小二乘法（PLS），建立2種色原酮成分質量分數間的定量校正模型，該方法可快速、準確地對防風中2種色原酮成分進行定量分析。此外，雷曉晴等[35]采用近紅外光譜（NIRS）技術結合偏最小二乘法（PLS）建立當歸中多指標成分的快速無損檢測方法。解育靜等[36]收集86批不同產地的肉桂，采用HPLC法測定不同批次肉桂飲片中香豆素、肉桂醇、肉桂酸、肉桂醛的含量，同時采集不同批次肉桂的NIR光譜，采用偏最小二乘法建立肉桂中4種成分的定量分析模型，該試驗所建立的近紅外定量分析模型具有較好的準確性，可用于這 4 種成分的快速同步測定。

3 近紅外光譜技術在中藥生產過程中的研究與應用

隨著市場對中藥材需求量的逐漸增大，中藥材流通的速度也愈發加快，對于中藥材的質量把控也越來越嚴格，逐漸趨向于在生產線上的監控。近紅外光譜檢測技術已經應用于中藥材的生產過程中。

匡艷輝等[37]探索一種近紅外光譜用于判定復方丹參片生產過程中微量冰片混合均勻性的方法，所建立的方法能快速有效判定復方丹參片生產過程中冰片混合的均勻性。周雨楓等[38]利用近紅外光譜分析技術（NIRS），建立一種可用于三七提取過程的在線檢測方法，以 UPLC 作為參比分析方法測定皂苷含量，利用偏最小二乘法（PLS）建立皂苷定量模型。結果表明，NIRS可以反映三七提取過程中皂苷含量的變化，預測結果的相對偏差滿足中藥活性成分在線檢測的要求。楊越等[39]建立了金銀花提取過程多變量統計過程控制（MSPC）模型，對金銀花提取過程進行在線監控。采用近紅外光譜（NIRS）儀在線采集多批次金銀花提取過程光譜數據，結合MSPC技術建立統計模型來監測投料及過程操作參數等異常波動，并建立了金銀花提取過程軌跡及提取過程隨時間變化的趨勢，結果應用建立的MSPC模型可觀測到金銀花提取過程的質量變化，對正常批次的監控未出現誤報，穩定性和重復性良好。此外，呂尚等[40]將近紅外光譜技術與高效液相色譜法結合，采用偏最小二乘法建立銀杏葉提取過程中槲皮素、山柰素、異鼠李素指標的定量校正模型，近紅外光譜透射技術可以有效反映銀杏葉提取過程總黃酮醇苷含量變化信息，可用于銀杏葉提取濃縮過程的快速檢測。

4 近紅外光譜技術在中藥材的品質與功能評價方面的應用

中藥品質是中藥產業的生命線，是發揮臨床用藥療效的依據。近年來在中藥材監管方面取得了一定的效果，但仍不能滿足中藥材品質監控的要求。因此，建立一種快速鑒別中藥材質量的評價體系具有重要的現實意義。有研究者以中藥質量標志物為核心，利用近紅外光譜技術建立了中藥材品質和功能性評價的體系，為中藥材質量監控提供了新的思路。

白鋼等[41]以中藥質量標志物為切入點，圍繞從化學標志物到質量標志物的研究路徑，通過深入挖掘特定藥材質量標志物的近紅外光譜特征，探討了建立以質量標志物為核心的近紅外光譜檢測方法的可行性。同時，白鋼等[42]首次提出質量綜合評價指數（Fq）的概念，并以當歸藥材為例，通過多項檢測指標的整合分析，利用近紅外光譜技術構建多項檢測指標與光譜之間的擬合模型，建立一種藥材品質綜合評價與等級劃分的方法。閆孟琳等[43-44]通過篩選當歸中對 NF-κB 具有抑制活性的質量標志物以及當歸 Ca2+拮抗作用的質量標志物，建立一種利用近紅外光譜快速評價當歸抗炎功效以及擴血管功效的方法，為中藥材品質的快速分析提供了新的研究范式和解決方案。

5 小結

近紅外光譜分析技術以其檢測速度快、準確度高、樣品處理簡單、對樣品無污染等優勢越來越受到中藥制藥行業的青睞，已廣泛運用于中藥的真偽鑒別、產地鑒別、含量測定以及在線監控等方面。雖然近紅外光譜技術有較大優勢，但仍存在一定的局限性。首先，近紅外光譜技術應用于中藥質量監控時，需要收集大量具有代表性的樣品檢測數據，建立樣品的定性定量分析模型，且建立的模型必須有足夠的準確性，該過程需要投入大量的人力、物力、財力。其次，由于近紅外自身的原理，被測樣品的有效成分含量要高于0.1%，然而有些藥材中的有效成分含量往往達不到近紅外光譜分析的檢測濃度下限，從而大大限制了近紅外光譜技術在中藥材分析上的應用。綜上所述，近紅外光譜分析技術改善了中藥材質量控制檢測速度慢、檢測時間長、提高中藥材產品質量等現狀，但是目前整體研究水平限制了其在中藥質量監控的全面推廣使用，因此完善中藥材的光譜模型系統并提高模型的穩定性和準確率，將是未來研究的重點。

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