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【熱點(diǎn)應(yīng)用】PLSR法用于活性藥物成分(API)的XRD定量分析

來源:馬爾文帕納科   2025年06月20日 15:29  

本文摘要


PLSR 偏最小二乘回歸(Partial Least Squares Regression)是一種常用于處理多重共線性數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)建模方法。用于XRD定量分析中,相較于其他幾種XRD定量分析方法如標(biāo)準(zhǔn)曲線法(Calibration)和Rietveld擬合法,PLSR法具有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和應(yīng)用場景。本文將介紹PLSR用于藥物有效成分(API)的定量分析。

 

01丨XRD定量方法簡介

PLSR 法相較與標(biāo)準(zhǔn)曲線法,具有能夠分析全譜,應(yīng)對(duì)復(fù)雜混合物譜圖以及能夠分析無定形相如粉煤灰等優(yōu)勢。同時(shí),相較于Rietveld擬合法,PLSR具有泛用性更高,建模簡單等優(yōu)勢。這些優(yōu)勢,使得PLSR可以被應(yīng)用在自動(dòng)化高通量XRD定量分析這一應(yīng)用場景之中。

圖片圖片
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圖1 四種XRD定量分析方法

 

PLSR法的優(yōu)勢:

  • 無需復(fù)雜晶體結(jié)構(gòu)信息或純相標(biāo)準(zhǔn)樣品,適用于無標(biāo)樣定量;

  • 對(duì)峰重疊體系的適應(yīng)性強(qiáng),可同時(shí)分析多組分;

  • 建模后分析速度快,適合高通量篩選(如材料庫成分快速表征)。

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表1 PLSR與標(biāo)準(zhǔn)曲線法和Rietveld擬合法之間的比較

 

考慮到PLSR方法的特點(diǎn)和通用性,及其日益廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域,馬爾文帕納科將其計(jì)算模塊集成到了獨(dú)立開發(fā)的XRD分析軟件HighScore Plus之中。HighScore Plus 4.x以上版本,均可以使用PLSR功能。

 

02丨HighScore Plus軟件中的PLSR模塊

如圖2,植入HighScore Plus軟件的PLSR功能模塊,為更多客戶定量分析高通量樣品帶來了更多選擇。

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圖2 HighScore Plus軟件中的PLSR功能模塊

 

03丨藥物有效成分API定量分析案例

API 是活性藥物成分(Active Pharmaceutical Ingredient) 的英文縮寫,指藥物中具有藥理活性、能直接發(fā)揮治療作用的有效成分,是藥物發(fā)揮療效的核心物質(zhì)。藥物樣品的有效成份(API)定量是一個(gè)經(jīng)典的XRD定量應(yīng)用場景:通過 PLSR 分析 API(活性藥物成分)的 XRD 圖譜,定量不同晶型(如 polymorphs)的比例,輔助藥物穩(wěn)定性評(píng)估。以下,我們將展示一個(gè)PLSR用于XRD測定API含量的案例。

 

首先,我們測定一組已知API 的藥物樣品用于建立一個(gè)PLSR模型,在HighScore的PLSR模塊中,一個(gè)模型需要至少5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)。圖3為一組以透射光路XRD測定的已知API的藥物樣品,XRD設(shè)備為Empyrean S2 銳影X射線衍射儀。

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圖3  一組已知API含量的藥物樣品的XRD譜圖

 

圖4展示了通過5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)建立的PLSR模型。通過優(yōu)化PLSR建模設(shè)置,可以通過對(duì)譜圖的偏線性回歸分析最終獲得一個(gè)較好的真實(shí)-預(yù)測線性圖。

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圖4.標(biāo)樣建立的PLSR預(yù)測模型

 

以建立好的PLSR預(yù)測模型并以此分析未知樣品(如圖5中青色譜圖),結(jié)果為3.9054%,與化學(xué)法測量值4% 相較偏差僅在千分之一以內(nèi)。

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圖5.PLSR分析待測樣品以及結(jié)果

 

從該案例測試結(jié)果可以看出PLSR-XRD定量分析方法在API定量分析的準(zhǔn)確性高,且由于PLSR-XRD定量分析方法通過化學(xué)計(jì)量學(xué)建模與XRD技術(shù)相結(jié)合,突破了傳統(tǒng)XRD對(duì)標(biāo)準(zhǔn)樣品、晶體結(jié)構(gòu)及人工經(jīng)驗(yàn)的依賴,在復(fù)雜體系適應(yīng)性、分析效率及無損動(dòng)態(tài)檢測等方面展現(xiàn)顯著優(yōu)勢,尤其契合藥物分析中多晶型、微量雜質(zhì)及高通量質(zhì)控的需求,成為傳統(tǒng)XRD分析方法的重要補(bǔ)充。

 

結(jié)論

Conclusion

PLSR能幫助XRD研究者快速提取大批樣品譜圖中蘊(yùn)藏的相關(guān)性,并以此建立分析模型以解決待測樣品的定量問題,包括但不限于,特定物相含量,溫度信息,晶胞參數(shù)定量等等。PLSR的精確度來自于模型校準(zhǔn)時(shí)使用的標(biāo)準(zhǔn)樣本的精確度和樣本量,樣本量越多,則PLSR模型越精確。隨著PLSR分析應(yīng)用的場景被不斷開發(fā),這一技術(shù)會(huì)成為XRD定量分析技術(shù)里不可或缺的一個(gè)版塊。

 

 

 

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