幾種值得關注的分析新技術

時間：2007-06-14 來源： 作者：

FIA的問世，是對經典化學分析的一種劃時代的突破，將化學分析中的一般試管、燒杯反應，向著連續化、管道化、自動化方向發展；一些呈色并不穩定的瞬間呈色反應也都能獲得有效的運用。流動注射分析法不僅是一種分析方法，而且是樣品的處理方法，能將樣品的各種處理方法、步驟(化學反應、萃取、過濾等)實現程序化、自動化，使復雜的樣品處理過程變得簡捷、易行。最近開展的熱門課題“芯片實驗室(lab on chip)”研究，是將FIA的流路系統、檢測元件及各步操作等，刻劃、組裝到一塊芯片上，實現超微型化與集成化。預計它的成功將改變樣品處理、分析化學甚至某些化學合成反應的現狀。90年代興起的順序注射分析法(sequentical injection analysis；SIA)是FIA新發展起來的一個分支。SIA用注射泵代替了FIA所使用的蠕動泵，流路耐有機溶劑，操作步驟由計算機編程控制。SIA是藥物分析與生命科學有廣闊發展前景的分析方法。

現代分析的一個重要特點就是最大限度地獲取信息、最優最適地處理信息、恰如其分地將之轉換為“診斷”(或“用戶”)信息。充分運用各種色譜技術 (再加上必要的前處理，如裂解、衍生化等等) 的高效分離和高靈敏的檢測裝置 (包括MS等)，以獲取最大量的信息，繼之聯機或脫機藉助于計算機輔助進行目標檢索、數據處理或模式識別，有可能對中藥和中成藥內在質量的綜合評價取得突破。

計算藥物分析是電子計算機科學技術、應用數學和經典藥物分析，在新的層次上的一個“綜合”。計算機廣泛用于分析儀器，已成為分析儀器的重要組成部分，不僅為實現儀器的自動化提供了條件，而且為向智能化發展提供了基礎，其中涉及有關數據處理、模型建立、混合藥物的“數學分離”和同時測定、分析方法的優選、分析條件和過程的優化，具有專家系統的智能色譜儀及具有光譜解析功能的智能光譜儀商品已經問世，分析結果的解析速度大為提高、正確率增加。

隨著應用數學和計算機科學技術的飛速發展，人工神經網絡(artificial neurol networks，ANN)技術經過近半個世紀的發展，已成為非常具有吸引力的研究熱點。

ANN技術是模仿人腦神經系統對信息進行加工處理。具有巨量并行處理、信息處理過程和存儲過程統一等優點。ANN技術具有自組織、自學習和容錯能力，在處理非線性問題方面具有較大的優勢。因此，本書將ANN列為專章是有著普遍意義的。書中先著重介紹了ANN的歷史、現狀和發展前景，ANN的最基本模型M—P模型以及各種學習算法和特點。繼之，系統介紹了感知器神經網絡、MADLINE神經網絡、BP神經網絡、Hopfield網絡、隨機型神經網絡、ART神經網絡、自組織特征映射神經網絡、對向傳播神經網絡和模糊神經網絡的基本拓撲結構和學習算法，以及各自的特點。感知器神經網絡結構簡單，編程容易，但它難以對非線性問題進行分類。MADLINE神經網絡在一定程度上解決了感知器神經網絡非線性不可分的局限性，但仍具有分類能力較差的缺點。BP神經網絡是目前在藥物分析領域中應用最廣泛的神經網絡，在多組分分析、模式識別、實驗優化等方面都有成功應用的實例，但其較長的學習時間和陷入局部最個的缺陷是亟待解決的問題。Hopfield網絡作為一種聯想記憶器在知識的處理和表達方面應有一席之地。隨機型的神經網絡克服了BP神經網絡陷入局部最小的弱點，但帶來了更長的學習時間和較長的學習周期的缺點。ART神經網絡，更好地借鑒了人腦的特點，網絡的穩定性和功能都更加強大，更符合現時的需要，在模式識別領域中更是大有可為，是現代藥物分析領域中亟待開發的一塊土地。模糊神經網絡作為模仿模糊控制器的一種神經網絡，隨著模糊技術的應用和發展，作用日益明顯。由于模糊神經網絡更好地模仿了現實世界中的模糊現象，同時又具有自學習功能，所有這些都為陷入低潮的專家系統帶來了新的活力。最后，還就ANN技術在現代藥物分析領域中的應用現狀進行了小結，期望讀者能夠抓住時機迎頭趕上。

在當今的藥物光譜分析中，出現了具有獨特效能的近紅外光譜分析(NIR)、現代核磁共振光譜和現代質譜方法。

早在1800年Herscllel就發現了近紅外光譜區，但是直到20世紀50年代后期，由于其在樣品快速分析中的作用，NIR才開始得到開發應用。近年來，價廉物美的微型計算機的出現，用于光譜數據分析處理的化學計量學軟件的發展，以及高信噪比的快速掃描光譜儀的開發，解決了嚴重影響近紅外光譜應用的“瓶頸”問題，大大促進了NIR技術的應用。 近紅外光譜吸收主要由C—H、O—H和N—H鍵產生，這些化學鍵存在于大多數藥物中。NIR分析的一些重要性質也使得它比傳統的藥物光譜分析方法更具吸引力。諸如，樣品可在常態下進行分析，很少需要或無需進行樣品預處理；能夠快速分析復雜樣品，通常能在1分鐘或更短時間內獲得結果；與常規分析方法不同，NIR光譜法無需使用貴重或有毒試劑。將NIR光譜技術與計算機和光導纖維技術相結合，采用透射、散射、漫反射等光學檢測方法，可以直接對顆粒狀、固體狀、糊狀等不透明的復雜混合物樣品進行分析，這就為實現對藥物生產過程質量的實時在線分析和無損的藥品質量定性、定量分析提供了一個很有前景的分析技術。

目前，已有大量文獻介紹NIR光譜分析技術在藥物分析上的應用。例如，對原料藥和制劑的鑒別和分類、含水量的測定、對抗生素制劑生產全過程的控制分析、對粉末、混合均勻性進行在線檢測以及對固體制劑進行無損分析等等。隨著NIR光譜儀技術的不斷提高和化學計量學的發展，NIR光譜分析技術必將在現代藥物分析領域中獲得越來越廣泛的應用。

在現代藥物光譜分析技術當中，除了引人關注、效能獨特的NIR光譜分析之外，現代核磁共振光譜和現代質譜應該是最受矚目、令人興奮的兩種無法取代的重要方法和技術。

核磁共振光譜(NMR)研究原子核的磁化性質以及它在外磁場中的運動規律。樣品中含有大量的原子核，研究這群磁性原子核在外磁場中的運動規律，也就是研究原子核的宏觀性質及其運動。因此，NMR是從原子水平上分析測定有機化合物分子結構的物理測定技術。由于這項技術的獨特效能，已引起眾多科學家(其中榮獲諾貝爾獎金的學者就有12位)的極大關注和貢獻，有關NMR的研究文獻已浩如煙海。

隨著高新科技成果的不斷涌現，諸如超導磁體、電子計算機、脈沖傅里葉變換等關鍵設備和技術相繼采用，使NMR儀的性能、功效和應用又獲得飛躍發展，新技術新方法層出不窮�，F已構成為現代NMR光譜技術，在化學、藥學、乃至生命科學的研究中各類化合物結構測定時應用得最多和最為有效的一種物理測定技術。概括地說：通過核的一維譜，可以獲得有機分子結構內部該核的化學環境和個數的結構信息；通過相關譜(HMBC，HMQC，HO—HAHA、NOESY等)可以獲得有機分子骨架結構的完整信息。

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