目的:通过X线容积成像技术探讨在线红外定位系统在鼻咽癌放射治疗中的应用价值。方法:建立回归模型分析放疗红外定位系统对反光定位球位置变化反应的准确度，运用X线容积成像技术与放疗红外定位系统同时对2016年8月至2017年12月我院初治的19例鼻咽癌肿瘤患者摆位误差进行测量，比较患者用OPS摆位与普通摆位所用时间和误差。结果:反光定位球位置变化值与OPS测得值成线性关系，线性关系常数b1在三维方向分别为0.999、0.998、1。运用XVI测量在X、Y、Z轴向摆位平移误差分别为（1.54±0.97）、（1.33±0.99）、（1.55±0.94）mm，摆位旋转误差分别为（1.61±0.94）°、（1.49±0.93）°、（1.62±0.84）°；运用OPS测量在X、Y、Z轴向摆位平移误差分别为（1.61±1.01）、（1.43±0.93）、（1.66±0.96）mm，摆位旋转误差分别为（1.52±0.88）°、（1.48±0.87）°、（1.41±0.82）°，两种摆位误差测量方法在摆位平移误差与旋转误差两方面比较均无统计学差异（ P>0.05）。摆位所需时间统计可见普通摆位所用时间为（134.63±26.38）s，OPS摆位所用时间为（139.31±28.35）s， P>0.05。 结论:在线放疗红外定位系统的运用既可以避免患者低剂量照射，提高摆位效率，还可以及时对患者位置进行调整，有利于提高治疗精确度。

在中药制造工业中,质量控制决定药品的安全性、有效性及质量的稳定性.而传统质量控制方式一般在批生产结束后对药品进行抽样离线检测,这种方式不仅缺乏全面性,且不能及时发现生产环节中存在的问题.过程分析技术(process analysis technology,PAT)采用过程检测、数学建模、数据分析等技术对中药制剂生产各个环节的关键质量属性(critical quality attributes,CQA)进行实时收集、分析、反馈、控制以及持续改进.PAT在中药制造工业中的应用是近年来研究的热点之一,其对中药制剂生产质量控制具有实时性、系统性、无损绿色、整体快速检测等优势,可有效保障中药制剂质量的稳定性、提高生产效率,并对中药量-质传递规律研究具有关键作用.常用的PAT有近红外光谱、拉曼光谱、在线微波等,运用PAT建立在线检测模型是中药生产实现智能制造的关键基础性工作;通过PAT获得实时在线检测数据并以此为基础建立闭环控制模型是行业的关键共性技术难点.该文采用系统文献分析法总结归纳了国内外相关文献、政策法规以及生产应用等,对过程分析技术的发展趋势以及实际应用情况进行介绍汇总,以期为推动PAT在中药制造工业中的应用提供借鉴,助推中药行业智能化转型升级及高质量发展.

目的 建立一种基于近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)快速检测维C银翘片(Vitamin C Yinqiao Tablets,VCYT)引湿率与包衣增重的方法,用于包衣过程的实时检测.方法 参考《中国药典》2020年版测量引湿率,将其作为包衣防潮效果的指标.通过在线NIRS技术实时采集包衣过程中的片剂光谱,比较了区间偏最小二乘法(interval partial least squares,iPLS)、随机蛙跳(rand frog,RF)、蒙特卡罗-无信息变量消除(Monte Carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)、竞争自适应重采样法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)4种波长选择算法对偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)的影响.结果 所得定量模型可准确、稳定地预测引湿率与包衣增重,其决定系数(Rp2)分别为 0.891 8 和 0.939 6,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为 0.175 4 和 0.274 2,相对分析误差(relative prediction errors,RPD)分别为3.121 9和4.148 4.另外,在1批包衣过程实时检测的结果显示,预测模型对引湿率的预测效果良好(RPD=4.1991),但对包衣增重的预测效果较差(RPD=1.8152).结论NIRS对维C银翘片包衣过程的实时检测是可行的.

药物包衣操作是固体制剂制备工艺中的重要一步,具有提高药物稳定性、调节释放特性等重要作用.该文综述了能对关键质量参数(包衣层的厚度、增重及均匀性等)进行实时在线检测的过程分析技术(如拉曼光谱技术、近红外光谱技术和太赫兹脉冲成像技术等)的原理、特点和应用实例;总结了包衣过程模拟的方法及各自的建模过程、实例,分析影响药物包衣均匀性的因素及包衣机制.最后提出了工艺条件优化的发展方向,以期加速实现包衣过程的自动化与智能化.

目的 建立基于多变量统计过程控制(MSPC)技术的注射用益气复脉(冻干)麦冬水提取过程的在线监测方法,实现对麦冬水提取过程的实时监测.方法 以蒸汽压力、保沸温度、冷却水回水温度3个关键过程参数,结合近红外光谱技术在线监测的果糖水平为变量,采用商业化规模9个生产批次建立麦冬水提取过程的MSPC模型;使用SIMCA-P+14.1软件进行数据分析,使用偏最小二乘算法(PLS)进行自动拟合建立批次变化模型(BEM),用于生产过程评价;使用主成分分析(PCA)进行自动拟合建立批次水平模型(BLM),用于批次评价.将模型用于3个商业化规模实验批次(检验批1、2、3)的过程监测,评价模型性能.结果 生成BEM和BLM的HotellingT2图及DModX控制图,DModX控制图采用+3SD作为控制限,对各批次参数的数据结构(即各参数的相关关系)进行评价;HotellingT2图以95％作为控制限,在各批次参数的数据结构无差异的情况下,可对各批次数据是否存在异常进行评价.BLM结果显示检验批次的DModX值超出控制限,BLM结果与BEM检验结果一致,检验批1部分时间节点的DModX值超出控制限,检验批2和检验批3的大部分时间节点的DMod X值超出控制限,对以上超限的数据点进行分析,发现原因主要为冷却水回水温度超出控制水平.结论 借助MSPC技术对复杂中药制造过程进行数据挖掘与模型开发,可实现对中药制药过程的实时监测,为中药智能控制技术的建立提供参考.

目的 混合过程是滴丸制备过程中的关键工艺,为保证药物均匀分散在熔融基质中,提出一种基于近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS)技术的混合过程监测方法.方法 以银杏叶滴丸(Ginkgo Folium Dripping Pills,GFDP)料液的混合过程为研究对象,基于近红外光谱技术并结合化学计量学手段,开发了一种适用于GFDP料液混合过程的在线监测方法.通过移动块标准偏差法来评价熔融物料的混合均匀度,并对混合终点进行判断.结果 在波长900～1650 nm,采集的光谱最大偏差值为0.013 81,最大标准偏差值为0.005 54,所建立的监测方法具有较好的重复性和稳健性,不同取样点的总黄酮苷含量RSD小于5％,验证了终点判断的可靠性.结论 为熔融物料混合过程监测及终点判断提供了思路,提高了滴丸制备过程关键环节的监控能力.

将近红外光谱分析技术与多变量数据分析技术相结合,建立注射用益气复脉(冻干)组方药材五味子提取过程的在线监测方法.采用生产上5个正常批次建立了五味子提取过程的多变量统计过程控制(multivariate statistical process control,MSPC)模型,并利用PC scores,DModX和Hotelling T2 3种控制图对2个测试批次进行监测.结果显示,MSPC模型对提取过程具有良好的监测性能.将所建立的MSPC模型应用到实际生产中,能够有效地实现对五味子提取过程的在线监测,并实时反映生产过程中物料属性的变化.该文建立的监测方法为过程分析技术在中药注射剂生产过程质量控制领域的应用提供了参考.

口服固体制剂的生产模式正从传统分批式向连续生产转变.分批式生产的中间产物和最终产品都要经过离线检测来保证质量,而连续生产药品的关键质量属性(critical quality attributes,CQA)则可通过在线实时监测得到控制,其中过程分析技术(process analysis technology,PAT)的应用是关键.作为未来药品生产发展趋势的连续制造技术正在越来越被重视,而PAT的发展将为连续制造技术投入药品工业化生产提供强有力的支撑.

目的 利用近红外光谱分析技术建立注射用益气复脉(冻干)主要原料红参醇提过程中3种单体皂苷——人参皂苷Rg1、Re和Rb1的定量模型,实现提取过程中关键指标的快速检测.方法 在线采集红参醇提过程的近红外光谱,以超高效液相色谱(UPLC)法测定提取过程药液中人参皂苷Rg1、Re和Rb1的量为参考值,采用偏最小二乘法建立光谱与测定值之间的定量校正模型,进而对提取过程进行在线分析.结果 人参皂苷Rg1和Re的建模波段均为9 403.7～7 498.3 cm-1和6 102～5 446.3 cm-1组合波段;人参皂苷Rb1的建模波段为5 774.1～5 446.3 cm-1.人参皂苷Rg1、Re、Rb1定量模型的交叉验证决定系数(R2)分别为99.40、99.44、99.41,交叉验证均方根误差分别为5.18、2.77、11.00.结论 所建立的3种单体皂苷定量模型预测性能良好,能够有效测定红参醇提过程中人参皂苷Rg1、Re和Rb1的量.

目的:建立热毒宁注射液金银花提取过程轨迹,实现对提取过程的全程在线监控,为中药生产批次间质量控制提供参考.方法:收集多批次金银花提取过程的近红外光谱(NIRs)数据,并使用多元统计过程控制技术(MSPC)建立提取过程轨迹,实现对提取过程的全程监控.结果:建立的热毒宁注射液金银花提取过程的主成分得分,HotellingT2和DModX轨迹图能够检测到过程的异常情况.结论:基于近红外光谱数据和MSPC技术建立的过程轨迹图可以反应中药生产的过程变化,可以用于对中药生产的全程监控.