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中药代煎使用自动煎药机，机械化生产效率高，加水量、煎药时间容易控制，能做到煎药规范化、标准化、数字化管理[1-2]。中药处方中经常有“先煎”、“后下”的药材，需要特殊煎法时特别处理，一般先按要求煎好，分装后保存，用时加入到复方中混合。提取液的放置环境温度及时间长短都会影响到有效成分的稳定性从而降低复方汤剂的药效。目前中药“后下”品种预煎液尚无完整的质量控制过程，缺少有效的质量监管措施，难以保证中药代煎液临床疗效的一致性。
肉桂为樟科（Lauraceae）樟属植物肉桂（Cinnamomum cassia Presl）的干燥树皮，因含有丰富的芳香族、萜类、脂肪族等挥发油化合物，长时间煎煮会导致药性损失，故中药传统煎煮方法将其作为“后下”品种。肉桂酸作为肉桂主要的药效成分，具有抗菌、抗癌、发汗等作用[3-5]。本研究以“后下”品种肉桂预煎液为例，以有效成分含量变化作为观察指标，采用HPLC法测定有效成分肉桂酸的含量，研究不同储存温度及时间对肉桂袋装预煮液质量稳定性的影响，并为今后制订“后下”中药预煎液储存规范提供一定的科学依据。肉桂酸有多种含量测定方法，包括HPLC法[6]、近红外定量校正法[7]、液相色谱串联质谱法[8]等，其中，HPLC法具有较多优点，如速度快、分辨率高等[9]。因此，笔者首先考虑使用HPLC法测定肉桂预煎液中有效成分肉桂酸的含量。
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美国Agilent公司1100系列HPLC仪(在线脱气机、四元泵、自动进样器、柱温箱、二极管阵列检测器)；瑞士梅特勒-托利多公司METYLER AE240型十万分之一电子天平；上海科导超声仪器公司SB 3200-T超声发生器。
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肉桂酸对照品（批号：6648，上海诗丹德生物科技有限公司）；甲醇和乙腈均为色谱纯（美国Merck 公司），甲酸为色谱纯（SIGMA 公司），水为超纯水；肉桂预煎液（批号：191213，上海同济堂药业）。
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色谱柱为Agilent Zorbax C18柱（4.6 mm×250 mm，5 μm），流动相：0.1%甲酸溶液-乙腈（60:40），比例流速1.0 ml/min，柱温25 ℃；进样量5 μl；检测波长：275 nm，分析时间：16 min。
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精密称取肉桂酸对照品10.21 mg，置于10 ml容量瓶中，加甲醇溶解并稀释至刻度，摇匀，得浓度为1.021 mg/ml的肉桂酸对照品储备液，置冰箱4 ℃保存。
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取适量肉桂预煎液，12 000× g离心5 min，取上清液滤过，取续滤液，即得。
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取供试品和对照品溶液，按“2.1 色谱条件”项下进样分析，得液相色谱图，见图1，肉桂酸的保留时间为13.8 min，色谱峰分离度均大于1.5，理论塔板数大于5 000。结果表明，肉桂酸色谱峰与其他成分色谱峰得到较好的分离。
图 1 肉桂酸HPLC色谱图
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采用逐级稀释法，精密量取适量对照品溶液，置于10 ml容量瓶中，加入甲醇定容，得到肉桂酸的浓度分别为10.21、20.42、51.05、102.10、204.20 μg/ml系列的对照品溶液，按“2.1”项下进样。以浓度为横坐标(X)，色谱峰面积值为纵坐标(Y)进行线性回归，得到线性回归方程：Y=48.32X+8.819，r=0.999 9。结果表明肉桂酸在10.21~204.20 μg/ml范围内线性良好。
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取低、中、高3个浓度（20.42、51.05、102.10 μg/ml）对照品溶液，按“2.1”项下进样分析，1 d内重复测定3次，连续3 d测定，记录色谱峰面积，考察日内和日间精密度，结果肉桂酸日内精密度RSD值分别为0.36%、0.96%、0.81%(n=3)，日间精密度RSD值分别为1.67%、1.20%、1.10%；结果显示该方法精密度符合方法学要求，仪器精密度良好。
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取同一批次肉桂预煎液，共6份，按“2.2.2”项下方法操作制备供试品溶液，按“2.1”项下进样分析，记录峰面积，结果肉桂酸预煎液中肉桂酸峰面积的RSD为1.12%，表明该方法的重复性良好。
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按“2.2.2”项下方法操作制备供试品溶液，分别在0、4、8、12、24、48 h测定供试品溶液中肉桂酸的含量，考察供试品常温下放置稳定性，肉桂酸RSD为1.13%，结果表明样品溶液在48 h内稳定性良好。
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精密吸取1 ml肉桂预煎液，置于含51.05 μg肉桂酸(氮气挥干)离心管中，涡旋30 s，平行操作5份，按“2.2.2”项下方法操作制备供试品溶液，按“2.1”项下进样分析，计算加样回收率，结果如表1所示，肉桂酸的平均加样回收率为98.9%（RSD=1.9%，n=5），结果表明该方法回收率良好。
表 1 加样回收试验结果
样品含量(m/μg) 对照液加入量(m/μg) 测得量(m/μg) 回收率(%) 平均回收率(%) RSD(%) 47.68 51.05 97.02 96.7 98.9 1.9 47.68 51.05 97.64 97.9 47.68 51.05 97.89 98.4 47.68 51.05 99.09 100.7 47.68 51.05 99.30 101.1 -
取3袋肉桂预煎液于当日（第0天）测定肉桂酸的含量，按“2.2.2”项下方法操作制备溶液，按“2.1”项下进样分析，以峰面积外标法计算含量。剩余袋装药液分组保存在4 ℃（冷藏组）、25 ℃(常温组)、40 ℃（高温组）恒温条件下，1、3、7、14、21、30 d后重复上述步骤，检测肉桂酸的含量。应用SPSS 19.0软件进行统计分析，数据以（
${\overline x} \pm{s} $ ）表示。多组间差异比较采用单因素方差分析，两组间差异比较采用LSD法，检验水准（α）为 0.05。结果如表2所示，与储存第0天相比，常温储存21、30 d，高温温储存14、21、30 d测得的肉桂酸含量均显著降低（P<0.01），其他组未发现明显变化（P>0.05）。表 2 不同储存条件下肉桂预煎液中肉桂酸含量的变化(
${\overline{ x}} \pm{ s} $ ，n=3，μg/ml)组别 储存时间（t/d） 0 1 3 7 14 21 30 冷藏组（4 ℃） 47.27±0.66 47.09±0.73 47.64±1.08 46.51±0.65 46.13±0.73 46.33±0.68 46.28±1.14 常温组（25 ℃） 47.27±0.66 47.66±0.27 47.54±1.14 47.62±0.63 47.15±0.69 42.49±0.54** 38.02±0.60** 高温组（40 ℃） 47.27±0.66 47.30±0.22 47.18±0.61 47.07±0.69 44.38±0.66** 38.90±0.41** 33.31±0.56** ** P<0.01，与第0天比较。 -
中药材从固体饮片变为液体煎剂，质量处于不稳定状态，其后期的质控和管理显得尤为重要[10]。本实验以本院常用“后下”品种肉桂为例，建立有效成分肉桂酸的HPLC含量测定方法，在所确定的实验条件下，该分析方法快速、准确、方便；应用该方法对其不同放置条件和时间的稳定性进行系统考察，为制订本院“后下”品种预煎液内部质量控制标准提供了实验依据。
预实验中比较了水、甲醇、乙腈、甲酸、铵盐溶液等不同的流动相体系，最终选择0.1%甲酸-乙腈（60:40）作为流动相进行等度洗脱，样品中肉桂酸的待测成分峰形较好，与其他成分可达到基线分离。通过DAD进行全波长扫描分析肉桂酸的紫外光谱，275 nm波长下肉桂酸有较高吸收峰，出峰处无干扰成分，因此选用275 nm作为检测波长。
将有效成分含量变化作为观察指标，兼顾普通患者家庭环境温度，分析考察放置环境和时间对肉桂预煎液稳定性的影响。结果发现冷藏（4 ℃）储存的药液在30 d内基本稳定；常温（25 ℃）储存21、30 d后，肉桂酸的浓度显著下降，分别降到最初浓度的89.9%和80.4%；高温（40 ℃）储存14、21、30 d后，肉桂酸的浓度分别降到最初浓度的93.7%、82.3%和70.5%。由此可见，低温保存肉桂酸较稳定，冷藏有利于肉桂预煎液的稳定性。
综上，本实验建立的分析方法为肉桂预煎液的质量控制提供了一种可靠的方法，为后续制订含量的质量控制范围奠定了基础，并为今后制订“后下”中药预煎液储存规范提供了一定的科学依据。
Study on the stability of the effective components cinnamic acid in the decoction of cinnamon
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摘要:
目的 建立高效液相色谱-二极管阵列检测器（HPLC-DAD）法测定肉桂预煎液中有效成分肉桂酸的含量，研究不同储存温度和时间对肉桂酸稳定性的影响。 方法 采用HPLC-DAD法，色谱柱为Agilent Zorbax C18柱（4.6 mm×250 mm，5 μm），流动相：0.1%甲酸溶液-乙腈（60:40），比例流速1.0 ml/min，柱温25 ℃；进样量5 μl。检测波长275 nm；肉桂预煎液分别置于低温（4 ℃）、常温（25 ℃）、高温（40 ℃）条件下储存，分别于第0、1、3、7、14、21、30天检测肉桂酸的含量。 结果 肉桂酸在该条件下分离良好，在10.21~204.20 μg/ml浓度范围内线性关系良好，其精密度、重复性、稳定性和加样回收率均良好；与储存第0天相比，常温储存21、30 d，高温储存14、21、30 d测得肉桂预煎液中肉桂酸的含量均显著降低（P<0.01），其他组未发现明显变化（P>0.05）。 结论 该HPLC-DAD 法稳定性、重复性好，快速便捷；肉桂代煎液冷藏30 d内有效成分肉桂酸比较稳定。 Abstract:Objective To develop a high-performance liquid chromatography-diode array detector (HPLC-DAD) method for determination of cinnamic acid in the decoction of cinnamon, and investigate the effect of different storage temperature and time for the stability of cinnamic acid. Methods An HPLC- DAD method was established. Separation was performed on an Agilent Zorbax C18 column (4.6 mm×250 mm, 5 μm) with 0.1% formic-acetonitrile acid water solution (60:40) as the mobile phase by isocratic elution. The flow rate was 1.0 ml/min, the temperature of column was 25 ℃, the injection volume was 5 μl, the detective UV wave length was 275 nm. The decoction were stored under refrigerated temperature (4 ℃) ambient temperature (25 ℃) and high temperature (40 ℃). The cinnamic acid was detected after 0, 1, 3, 7, 14, 21, 30 d. Results Cinnamic acid was successfully separated by this method, with good linear relationship between 10.21-204.20 μg/ml. The precision, repeatability, stability and recovery were good. Compared with the zero day, the content of cinnamic acid in the decoction of cinnamon decreased significantly (P<0.01) after 21 days and 30 days of ambient temperature storage and after 14 days, 21 days and 30 days of high temperature storage, but no significant change was found in the other groups (P>0.05). Conclusion This HPLC-DAD method had good stability and repeatability. Cinnamic acid was stable in the decoction of cinnamon for 30 days under refrigerated temperature. -
Key words:
- HPLC /
- decoction of cinnamon /
- cinnamic acid /
- stability
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药品溶出度试验通常被选作一种体外替代方法为体内生物等效性研究和体内外相关研究提供指导，其中溶出度系指活性药物从片剂、胶囊剂或颗粒剂等普通制剂在规定条件下溶出的速率和程度[1]，是片剂质量的重要评价指标。
目前测定溶出度的常用方法主要包括高效液相色谱（HPLC）法与紫外-可见分光光度（UV-vis）法等。近红外光谱技术具有分析速度快、产出多；不破坏样品、不污染环境；操作技术要求低等优点[2]，其结合化学计量学已被广泛应用于样品的定性定量分析，在实时检测片剂溶出过程的溶出度亦得到了应用[3]，部分报道表明根据片剂近红外光谱可预测其溶出度或溶出行为[4-6]。
第二代抗精神病药阿立哌唑片是临床治疗精神分裂症的常用药，其具有低溶解性与高渗透性，依据生物药剂学分类系统（biopharmaceutical classification system, BCS）判断，阿立哌唑片为BCS2类口服固体制剂，测定其溶出行为对于体内生物等效的研究具有重要意义。为提高药品生产效率，本文通过建立不同主成分含量的阿立哌唑片剂近红外光谱和溶出行为的模型，探讨以片剂近红外光谱预测其溶出度的可行性，为建立药品整体质量在线监测系统提供研究基础。
1. 仪器和试剂
1.1 仪器
Bruker MPA Ⅱ近红外光谱仪（Bruker公司，德国）；SOTAX AT 7smart溶出仪（SOTAX公司，瑞士）；TQ Analyst 9.7软件（Thermo Fisher公司，美国）；MATLAB R2014a（Math Works公司，美国）。
1.2 试剂
阿立哌唑对照品（纯度：99.9%，批号：100776-201302，中国食品药品检定研究院）；盐酸、氯化钾（均购自国药集团化学试剂有限公司）。
2. 方法与结果
2.1 样品制备方法
制备7批不同含量（含量分别为标示量的84.60%、90.24%、95.88%、100.0%、101.5%、107.2%、112.8%，标示量为5 mg）的阿立哌唑粉末，每批取2组各60 g粉末进行压片。另取本实验室之前制备的6批100 %标示量的阿立哌唑粉末，每批取1组约60 g粉末进行压片。每组粉末压片时，在压片机稳定运行后随机取6片，共得到120个阿立哌唑片样品，并依次编号为1~120。
2.2 近红外光谱采集方法
将Bruker MPA Ⅱ近红外光谱仪的光纤探头对准阿立哌唑片的表面采集近红外光谱，样品扫描次数为32次，光谱采集范围为4 000.00~12 000.00 cm−1，分辨率为8 cm−1，同时，每半小时采集一次聚苯乙烯标准品完成光谱仪的校正。
2.3 溶出行为测定方法
取阿立哌唑片，按照溶出度与释放度测定法（《中国药典》 2020版通则0931第二法），以900 ml盐酸-氯化钾缓冲液为溶出介质，转速为60 r/min，依法操作。以SOTAX AT 7smart溶出仪分别于第3、6、9、12、15、30 min自动取样测定溶出度，即根据Lambert-Beer定律，计算得各时间点溶液样品中阿立哌唑浓度（研究中以阿立哌唑对照溶液确定其255 nm波长处吸光系数
$ {E}_{1\mathrm{c}\mathrm{m}}^{1\text{%}} $ 为1 261.81），进而计算溶出度。2.4 建立预测模型依据的算法
偏最小二乘法（PLS）建立多变量的定量模型有两种方法[7]，一是用PLS1算法建立模型，可以针对每个时间点的溶出度做一个定量模型；二是运用PLS2算法建立模型，可以同时预测不同时间点的溶出度。为能够一次性得到片剂的溶出行为相关参数，本研究选取PLS2算法建立阿立哌唑片溶出度预测模型。
2.5 结果
2.5.1 阿立哌唑片样品光谱
以Bruker MPA Ⅱ近红外光谱仪分别采集了120片阿立哌唑片的近红外光谱图（依次随机编号为1，2，···，120），结果如图1所示。
2.5.2 异常样本剔除
计算样品光谱的马氏距离，使用Chauvenet检验判断光谱异常样本，再根据杠杆值和学生化残差剔除化学值异常样本。根据Chauvenet检验剔除编号为81、94、109的光谱异常样本。根据杠杆值在± 3k/n（k为主因子数，n为样本数）之间和学生化残差在± 2之间[8]对每个时间点溶出度进行考察，应剔除的化学值异常样本如表1所示。根据化学值异常样本出现频率，出现3次及以上判断为整个模型的异常样本并将其剔除，最终剔除编号为22、52、56、78、79的样本。
表 1 各溶出时间点应剔除的化学值异常样本溶出时间点（t/min） 样品编号 3 16 22 44 79 6 3 4 45 56 71 85 103 107 108 9 7 21 52 56 78 12 22 32 52 56 15 21 52 56 58 78 79 30 7 22 52 56 78 79 2.5.3 划分样品集
依据“2.5.2”项下剔除8个异常样本后，采取可兼顾光谱和化学值特征的SPXY (sample set partitioning based on joint X-Y distances)法对剩余112个样本进行校正集和验证集的划分。根据校正集：验证集=3:1的比例将84个样本分为校正集，28个样本分为验证集，并对112个样本进行主成分分析。结果可见，验证集样本均匀分布于校正集中（图2）。
2.5.4 光谱预处理
TQ Analyst 9.7软件提供了多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等的光谱散射校正处理方法；导数计算的光谱背景扣除方法；以及savitzky-golay卷积平滑（S-G）、norris derivative平滑（N）的光谱平滑滤噪方法。研究中采用TQ Analyst 9.7分别以各种方法进行光谱预处理（部分结果见表2），由结果可见，上述方法中以卷积平滑（S-G）处理方法预处理阿立哌唑片近红外分析光谱效果最好。
表 2 各种预处理方法结果预处理方法 3 min 30 min RMSEC
(%)RC RMSEP
(%)RP RMSEC
(%)RC RMSEP
(%)RP NO 5.30 0.980 0 7.69 0.955 9 1.11 0.990 6 2.71 0.960 0 S-G 5.39 0.979 3 7.73 0.955 4 0.86 0.994 3 2.47 0.967 6 1st Derivative 2.88 0.994 1 14.60 0.846 0 0.34 0.999 1 2.33 0.965 8 1st Derivative +S-G 2.76 0.994 6 13.30 0.866 6 0.35 0.999 1 2.45 0.963 7 1st Derivative +N 5.09 0.981 5 9.45 0.933 9 1.06 0.991 3 2.89 0.955 4 2nd Derivative 7.66 0.957 7 21.70 0.644 8 0.67 0.996 5 2.87 0.948 7 2nd Derivative +S-G 2.49 0.995 6 19.10 0.712 5 0.33 0.999 2 2.87 0.950 5 2nd Derivative +N 4.67 0.984 5 17.30 0.793 1 0.43 0.999 6 3.28 0.943 2 MSC 5.73 0.976 6 8.26 0.947 8 1.19 0.989 2 2.92 0.954 0 MSC+S-G 5.42 0.979 1 8.24 0.948 5 1.17 0.989 4 2.81 0.956 8 MSC+1st Derivative 3.73 0.990 1 10.20 0.921 1 0.33 0.999 1 2.77 0.949 6 MSC+1st Derivative +S-G 2.53 0.995 5 9.54 0.933 7 0.41 0.998 7 2.83 0.948 6 MSC+1st Derivative +N 4.81 0.983 6 8.01 0.951 7 0.94 0.993 3 3.18 0.946 3 MSC+2nd Derivative 5.83 0.975 7 20.50 0.614 2 0.71 0.996 1 2.80 0.950 1 MSC+2nd Derivative +S-G 2.04 0.997 1 16.00 0.790 3 0.33 0.999 1 2.90 0.948 2 MSC+2nd Derivative +N 6.30 0.971 6 11.30 0.909 3 0.40 0.998 8 3.50 0.931 1 SNV 5.72 0.976 6 8.25 0.948 0 1.18 0.989 3 2.92 0.954 0 SNV+S-G 5.41 0.979 1 8.22 0.948 8 1.16 0.989 6 2.81 0.956 8 SNV+1st Derivative 3.72 0.990 2 10.10 0.921 6 0.33 0.999 1 2.77 0.949 7 SNV+1st Derivative +S-G 2.53 0.995 5 9.51 0.934 2 0.41 0.998 7 2.82 0.948 7 SNV+1st Derivative +N 4.81 0.983 6 7.99 0.951 8 0.94 0.993 3 3.18 0.946 5 SNV+2nd Derivative 5.83 0.975 7 20.50 0.614 1 0.71 0.996 1 2.80 0.950 1 SNV+2nd Derivative +S-G 2.04 0.997 1 16.00 0.790 6 0.33 0.999 1 2.90 0.948 2 SNV+2nd Derivative +N 6.31 0.971 5 11.30 0.9095 0.40 0.9988 3.50 0.9312 注：RMSEC指校正均方根误差；RMSEP指预测均方根误差；S-G指卷积平滑；N指平滑；MSC指多元散射校正；SNV指标准正态变换。 2.5.5 建模波段选择
研究中分别使用TQ Analyst 9.7软件推荐法、皮尔森相关系数法和全波段法3种方法选择建模波段。
TQ软件推荐法：TQ软件提供建模波段推荐的功能，提供的波段范围为3 999.64~4 925.30、5 257.00~10 795.56 cm−1。
皮尔森相关系数法：将光谱所有波段与阿立哌唑片3、6、9、12、15、30 min时的溶出度进行相关性计算，得到每个波段与含量的相关系数。相关系数绝对值大于等于0.3时认为该波段与含量相关[9]，最终选择均大于等于0.5的波段（4 000.00~4 396.90、5 326.43~12 000.00 cm−1）参与比较。
全波段法：选择Bruker MPA Ⅱ近红外光谱仪采集的波段范围（4 000.00~12 000.00 cm−1）作为建模波段，为表述方便，本文将这一波段称为全波段。比较3种方法（结果见表3，列举了3 min和30 min这两个时间点溶出度模型参数），选择波段4 000.00~4 396.90、5 326.43~12 000.00 cm−1建立的模型总体RMSEP最小，RP最高。
表 3 3种波段选择方法比较波段选择方法 建模波段(cm−1) 3 min 30 min RMSEC
(%)RC RMSEP
(%)RP RMSEC
(%)RC RMSEP
(%)RP TQ软件推荐法 3 999.64~4 925.30
5 257.00~10 795.566.37 0.971 0 8.35 0.947 7 0.71 0.996 1 2.50 0.970 4 皮尔森相关系数法 4 300.48~4 423.90 6.03 0.974 0 7.95 0.952 7 0.73 0.995 9 2.33 0.976 8 全波段 4 000.00~12 000.00 5.39 0.979 3 7.73 0.955 4 0.86 0.994 3 2.47 0.967 6 注：RMSEC指校正均方根误差；RMSEP指预测均方根误差。 2.5.6 建立模型及样品预测
运用PLS2算法，根据马氏距离和杠杆值-学生化残差剔除异常样本后用SPXY法划分样本集，选择最佳的光谱预处理方法（S-G平滑）和建模波段（4 000.00~4 396.90、5 326.43~12 000.00 cm−1）建立阿立哌唑片溶出行为模型，模型参数如表4所示。
表 4 阿立哌唑片溶出行为模型参数溶出时点（t/min） RMSEC（%） RC RMSEP（%） RP 3 6.03 0.974 8 7.95 0.952 7 6 3.37 0.956 1 7.02 0.852 1 9 1.21 0.989 1 2.49 0.967 3 12 0.80 0.995 1 2.53 0.970 7 15 0.73 0.995 9 2.42 0.973 5 30 0.73 0.995 9 2.33 0.976 8 注：RMSEC指校正均方根误差；RMSEP指预测均方根误差。 由表4中可见，光谱与各时间点溶出度相关性普遍较高。使用模型分别对另外制备的其他5片阿立哌唑片进行单片溶出行为预测，结果3、6、9 、12、15、30 min时的RMSEP分别为16.45、5.75、3.50、2.42、2.32、2.35（表5）。对每个时间点的实际溶出度和预测溶出度进行配对样本t检验，置信区间为95 %，检验结果P值分别为0.603、0.901、0.225、0.692、0.616、0.438，均大于0.05，预测溶出度和实际溶出度之间没有显著差异。但是从表中可以看出，3 min时的RMSEP比较大，随着溶出时间的增加，模型预测误差逐渐减小。
表 5 模型预测溶出度与实际溶出度的结果溶出时间点（t/min） 模型预测/实际溶出度（%） 3 89.04/
105.1887.01/
100.8087.23/
103.0197.55/
99.63114.20/
88.746 105.40/
105.2696.29/
102.4197.78/
103.60111.44/
104.33103.57/
105.209 103.57/
105.2097.50/
102.8098.52/
103.41106.00/
106.82106.93/
104.4912 103.85/
105.1498.88/
102.78101.73/
103.39108.62/
106.79106.85/
104.3515 103.76/
105.1899.26/
102.80101.37/
103.39108.22/
106.84106.92/
104.3730 103.61/
105.2199.14/
103.15101.67/
103.59107.79/
107.07106.77/
104.60注：表中的数据分别为单片阿立哌唑的模型预测与实际测定的溶出度比较。 3. 讨论
本研究采集了阿立哌唑片剂近红外光谱，依法进行溶出度试验以分别测定每一片的溶出行为参数，采取卷积平滑方法预处理波段4 000.00~4 396.90、5 326.43~12 000.00 cm−1的近红外光谱，以PLS2算法建立了阿立哌唑片剂溶出行为模型，不同时间点的RC和RP均在0.95以上（除6 min的RP）。由于PLS2算法对每个时间点的小模型的预测样本集、光谱预处理方法和波段都相同，对整个模型而言效果最佳，但可能导致具体到单个小模型并非最佳，如时间点6 min的RP较小。本文建立的阿立哌唑片溶出行为预测模型可同时对阿立哌唑片溶出3、6、9、12、15、30 min时的溶出度进行预测。从结果看，3 min和6 min的溶出度预测 误差较大，这可能是在溶解初期，含量、片剂硬度、原辅料组成成分和形式等因素都在对溶出度产生影响，各因素的影响程度都较大[10]。而在溶解中期，即溶出6~15 min时，影响溶出行为的因素逐渐转为含量主导，模型相关系数增大，预测误差减小，展现出较好的预测能力。从溶出数据上可以看出，15 min和30 min两个时间点的溶出度几乎相同，在模型中也可以看出两个时间点的模型参数很接近，这是因为阿立哌唑片在15 min后基本已经完全溶出。目前，模型在预测最终溶出度上得到了较为可信的数据，但影响溶出度的因素还有很多，后续仍需增加其他因素差异的片剂优化模型，如相同含量不同硬度的片剂、不同阿立哌唑原料药晶型的片剂等。另外，对于溶出初期预测效果差的问题也需要进行更加深入的分析研究。
本文初步证明了通过片剂近红外光谱预测溶出行为的可行性，这提示研究工作者在压片过程中可以出片口处在线采集片剂的近红外光谱，通过溶出度预测模型预判每片的溶出度是否合格、溶出行为是否合理，节约检测成本，简化放行程序，提高药品生产效率，便于及时分析原因以减少损失。
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表 1 加样回收试验结果
样品含量(m/μg) 对照液加入量(m/μg) 测得量(m/μg) 回收率(%) 平均回收率(%) RSD(%) 47.68 51.05 97.02 96.7 98.9 1.9 47.68 51.05 97.64 97.9 47.68 51.05 97.89 98.4 47.68 51.05 99.09 100.7 47.68 51.05 99.30 101.1 
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表 2 不同储存条件下肉桂预煎液中肉桂酸含量的变化(
${\overline{ x}} \pm{ s} $ ，n=3，μg/ml)组别 储存时间（t/d） 0 1 3 7 14 21 30 冷藏组（4 ℃） 47.27±0.66 47.09±0.73 47.64±1.08 46.51±0.65 46.13±0.73 46.33±0.68 46.28±1.14 常温组（25 ℃） 47.27±0.66 47.66±0.27 47.54±1.14 47.62±0.63 47.15±0.69 42.49±0.54** 38.02±0.60** 高温组（40 ℃） 47.27±0.66 47.30±0.22 47.18±0.61 47.07±0.69 44.38±0.66** 38.90±0.41** 33.31±0.56** ** P<0.01，与第0天比较。
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