中藥材品質(zhì)無損檢測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展

目前中藥材品質(zhì)檢測(cè)的方法主要分為有損檢測(cè)和無損檢測(cè)兩類。有損檢測(cè)即常規(guī)檢測(cè)方法，包括氣相色譜法、高效液相色譜法、高效液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法等，這些方法可以對(duì)中藥材品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)，但是檢測(cè)的周期長(zhǎng)，成本高，并且對(duì)中藥材具有破壞性，不適合現(xiàn)場(chǎng)的快速檢測(cè)。無損檢測(cè)包括X射線技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、核磁共振技術(shù)、近紅外光譜技術(shù)、高光譜成像技術(shù)、太赫茲光譜技術(shù)等。X射線技術(shù)X射線技術(shù)已廣泛應(yīng)用于中藥材的質(zhì)量檢測(cè)，其不但可以實(shí)現(xiàn)中藥材品質(zhì)的定性分析，還可以實(shí)現(xiàn)定量分析。如Ye等采用同步輻射X射線同軸相襯顯微層析法探究野山參的特征結(jié)構(gòu)，從而獲得了野山參草酸鈣簇晶的三維顯微結(jié)構(gòu)、體積大小等定量信息。中藥材微量元素的量化分析有助于處方計(jì)量的確定和給藥時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)的制定。Prasad等采用粒子誘導(dǎo)X射線發(fā)射（PIXE）技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)具抗糖尿病活性的藥用植物進(jìn)行微量元素量化分析。X射線技術(shù)的檢測(cè)速度較快，可實(shí)現(xiàn)中藥材的內(nèi)部可視化分析，但是X射線設(shè)備較為昂貴，還會(huì)對(duì)人體產(chǎn)生輻射。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是通過獲取中藥材的顯微紋理、形狀、顏色等特征來實(shí)現(xiàn)中藥材品質(zhì)檢測(cè)。牛膝和川牛膝兩種近緣中藥材組織形態(tài)較為相近，傳統(tǒng)主要依據(jù)性狀和顯微鑒別法進(jìn)行鑒別。王耐等將中藥材樣品性狀和維管束組織特征參數(shù)輸入反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）模型進(jìn)行模式識(shí)別，平均識(shí)別率達(dá)到100%。顏色也是中藥材質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中的重要內(nèi)容，傳統(tǒng)的中藥材顏色檢測(cè)大多依靠人的感官來進(jìn)行評(píng)估，但是由于受到人為、環(huán)境等因素的影響，感官評(píng)價(jià)的結(jié)果往往不客觀且重現(xiàn)性差。楊添鈞研究采用自制的數(shù)碼攝像箱對(duì)枸杞子等14種中藥材進(jìn)行圖像采集，選取中藥“五色”顏色特征值輸入判別因子分析（DFA）判別模型，所有中藥材的判別正確率分布在73.33%～100%之間，可實(shí)現(xiàn)對(duì)中藥材的數(shù)字化區(qū)分，具有一定的推廣價(jià)值。藏紅花在舒筋活絡(luò)、保護(hù)心腦血管等方面具有一定的療效，其價(jià)格比較昂貴，對(duì)其進(jìn)行品質(zhì)分級(jí)非常重要。Kiani等提出了一種基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的藏紅花表征方法：藏紅花顏色與其產(chǎn)地位置、某些化學(xué)屬性之間存在著一定的相關(guān)性，通過采用圖像處理技術(shù)和多變量數(shù)據(jù)分析可實(shí)現(xiàn)對(duì)藏紅花的品質(zhì)和新鮮度的預(yù)測(cè)。此后，Kiani等又研究采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)結(jié)合電子鼻（E-nose）對(duì)藏紅花進(jìn)行摻假鑒別，提取每個(gè)樣品的顏色和香氣特征變量，采用支持向量機(jī)（SVM）和主成分分析（PCA）對(duì)藏紅花識(shí)別，成功率分別為89%和100%。

核磁共振技術(shù)核磁共振技術(shù)不僅可以對(duì)中藥材進(jìn)行全成分指紋圖譜研究，還可以進(jìn)行中藥材成分含量測(cè)定，是評(píng)價(jià)中藥材品質(zhì)的有力手段。狹葉紅景天和長(zhǎng)鞭紅景天都是藏藥，但是它們的藥效成分等方面差異較大，如果混用會(huì)影響紅景天臨床用藥的安全性。采用1H-NMR技術(shù)采集長(zhǎng)鞭紅景天和狹葉紅景天中藥材信息，采用化學(xué)模式識(shí)別中的層序聚類分析（HCA）、主成分分析（PCA）、偏最小二乘法-判別分析（PLS-DA）、正交的偏最小二乘法-判別分析（OPLS-DA）進(jìn)行識(shí)別，結(jié)果表明OPLS-DA識(shí)別效果最佳。番荔枝科植物中含有的番荔枝內(nèi)酯具有抗癌作用，研究采用定量核磁共振（qNMR）對(duì)其進(jìn)行了定量檢測(cè)分析，結(jié)果表明該方法檢測(cè)速度快，并且可以同時(shí)檢測(cè)多種分析物。采用1H-NMR技術(shù)對(duì)馬錢子種子和莖中的番木鱉堿和馬錢子堿進(jìn)行定量分析，該方法可以在不需要參考生物堿校準(zhǔn)曲線的情況下對(duì)番木鱉堿和馬錢子堿實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的區(qū)分。銀杏內(nèi)酯化合物屬于萜類化合物，白果內(nèi)酯、銀杏內(nèi)酯A、銀杏內(nèi)酯B、銀杏內(nèi)酯C的差別在于含有的羥基數(shù)目和羥基連接的位置不同。采用1H-NMR技術(shù)對(duì)銀杏葉和沒有經(jīng)過色譜凈化的6種銀杏產(chǎn)品中4種銀杏內(nèi)酯類化合物進(jìn)行定量分析，結(jié)果在5分鐘內(nèi)即可檢測(cè)出各種內(nèi)酯的含量。

近紅外光譜技術(shù)近年來，近紅外光譜（NIRS）在制藥工業(yè)中獲得了廣泛的認(rèn)可，包括原料測(cè)試、產(chǎn)品質(zhì)量控制和過程監(jiān)控等。NIRS技術(shù)也可應(yīng)用于中藥材真?zhèn)舞b別、產(chǎn)地分析等。采用NIRS技術(shù)結(jié)合OPUS軟件建立了厚樸中藥材鑒別模型，將光譜經(jīng)過一階導(dǎo)數(shù)和矢量歸一處理之后，輸入標(biāo)準(zhǔn)算法和因子化法所建立的模型，結(jié)果表明正品和偽品厚樸判別準(zhǔn)確率都達(dá)到100%。何首烏與同科同屬的偽品冀蓼、毛脈蓼外形類似導(dǎo)致難以區(qū)分，與混淆品白首烏也經(jīng)常發(fā)生混用現(xiàn)象。韓瑩等采集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信息，采用矢量歸一化方法進(jìn)行預(yù)處理，最后將數(shù)據(jù)輸入OPUS軟件建立的何首烏定性判別模型和一致性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，結(jié)果表明所建模型能夠有效對(duì)何首烏真?zhèn)芜M(jìn)行鑒別。不同產(chǎn)地的雪蓮花由于其受到地理因素等方面的影響，其有效成分的含量也不盡相同。趙杰文等對(duì)來自4個(gè)不同產(chǎn)地的雪蓮花樣本采集近紅外光譜信息，采用正態(tài)變量變換（SNV）、多元散射校正（MSC）、一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，最后將數(shù)據(jù)輸入K-最近鄰域（KNN）模型中，結(jié)果表明SNV+KNN方法對(duì)雪蓮花的產(chǎn)地的交叉驗(yàn)證識(shí)別率為100%，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為100%。丹參與紫丹參雖然具有類似植物形態(tài)和生物活性，但臨床上不能相互替代使用。Ni等采用NIRS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)丹參和紫丹參的鑒別，并且發(fā)現(xiàn)兩種中藥不僅在近紅外光譜上存在差異，在親脂性成分的種類和數(shù)量上也存在差異。針對(duì)單一中藥材進(jìn)行鑒別和分析相對(duì)來說比較容易，然而很多情況下所針對(duì)的研究對(duì)象是中藥材的混合物，傳統(tǒng)的“先分離后分析”的方法在實(shí)際應(yīng)用中具有局限性。彭惜媛采用NIRS技術(shù)采集12種種子類中藥材的光譜信息，分析各中藥材譜圖的出峰位置、數(shù)量和強(qiáng)度，找出每種中藥材間具有的共性以及差異性，實(shí)現(xiàn)了對(duì)中藥材混合物進(jìn)行鑒別。近紅外光譜技術(shù)也能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)中藥材的定量分析。采集側(cè)柏和辣木莖、葉的近紅外光譜信息，采用SNV和一階導(dǎo)數(shù)方法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后輸入PLS模型預(yù)測(cè)總多酚含量（TPC），結(jié)果表明辣木葉片中TPC含量最高，側(cè)柏莖中TPC含量最低，該結(jié)果與folin-ciocalteu試劑法基本一致。另外，近紅外光譜技術(shù)也能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)中草藥提取過程（HEP）的有效監(jiān)控。由于受到批次和質(zhì)量的波動(dòng)性的影響，HEP很難得到有效監(jiān)控。收集大量HEP的光譜和質(zhì)量數(shù)據(jù)信息，所有光譜信息經(jīng)過MSC和信息變量選擇后輸入偏最小二乘回歸（PLS）模型中，并且與先驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合，最終實(shí)現(xiàn)了HEP在線監(jiān)測(cè)。

高光譜成像技術(shù)高光譜成像技術(shù)在醫(yī)藥和生物領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，它可以對(duì)選定波長(zhǎng)的樣品進(jìn)行成像，能夠準(zhǔn)確反映出所測(cè)樣品的物理和化學(xué)信息，采用高光譜成像技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)中藥材的鑒別和有效活性成分含量的無損檢測(cè)。采用數(shù)據(jù)校正技術(shù)對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，采用PLS-DA模型可準(zhǔn)確地對(duì)Sceletiumtortuosum和Sceletiumcrassicaule進(jìn)行分類，準(zhǔn)確率大于94%。Tankeu等采用高光譜技術(shù)結(jié)合PLS-DA方法對(duì)廣防己與粉防己進(jìn)行鑒別，準(zhǔn)確度達(dá)到99%，并且可以檢測(cè)大于10%的摻假情況。采用高光譜成像技術(shù)采集4種不同草藥茶及其不同比例混合物的高光譜圖像信息，先將三維光譜數(shù)據(jù)降維到二維數(shù)據(jù)，然后采用MSC、SNV和SG(Savitsky-Golay)卷積平滑法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，采用PCA進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，最終以PLS-DA模型成功檢測(cè)了每一種混合物的成分并精確地測(cè)定了混合比例。采集八角茴香和日本莽草的高光譜圖像信息，采用PCA對(duì)高光譜圖像進(jìn)行降維處理，采用PLS-DA模型對(duì)兩種中藥材進(jìn)行鑒別，該模型對(duì)八角茴香的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為97.85%，對(duì)日本莽草預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為98.42%。高光譜成像技術(shù)不但能夠?qū)崿F(xiàn)中藥材品質(zhì)的定性分析，也可以實(shí)現(xiàn)定量分析。銀杏葉中主要的活性成分是總黃酮，張德濤采用高光譜圖像技術(shù)實(shí)現(xiàn)了銀杏葉總黃酮的定量分析，并實(shí)現(xiàn)了黃酮含量在葉片中分布的可視化，為銀杏葉黃酮含量的無損檢測(cè)提供了依據(jù)。枇杷葉富含三萜酸類化合物，具有抗癌、抗腫瘤等多種生物活性。鄒小波等首先將提取的枇杷葉高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行SNV預(yù)處理，然后采用聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法（siPLS）進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)枇杷葉中三萜酸的快速測(cè)定。

太赫茲光譜技術(shù)太赫茲光譜技術(shù)可通過探測(cè)分子內(nèi)振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)能級(jí)等參數(shù)，有效鑒別結(jié)構(gòu)和功能相似的物質(zhì)。由于光子能量低，其不會(huì)破壞檢測(cè)物質(zhì)的成分。采用太赫茲波光譜對(duì)3種易混淆中藥材（白英、龍葵、尋骨風(fēng)）進(jìn)行鑒別，在0.2～1.2THz范圍內(nèi)獲得光譜信息，采用PCA進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，分別應(yīng)用SVM、決策樹（DT）和隨機(jī)森林（RF）分類算法對(duì)中藥材進(jìn)行鑒別，結(jié)果表明PCA-RF法預(yù)測(cè)效果最佳，準(zhǔn)確率達(dá)到99%。楊玉平等采用太赫茲光譜技術(shù)采集藏紅花和天然牛黃及其偽品的光譜數(shù)據(jù)，將光譜數(shù)據(jù)經(jīng)過SG平滑預(yù)處理，利用PCA提取前兩個(gè)主成分的得分值作為特征數(shù)據(jù)，然后將特征數(shù)據(jù)通過Fisher診斷線進(jìn)行判別分析，結(jié)果藏紅花和草紅花分類鑒別準(zhǔn)確率均為100%，人工牛黃和天然牛黃的分類鑒別準(zhǔn)確率分別為100%和90%。中藥材染色劑可用以改善中藥材的外觀來提高消費(fèi)者的購(gòu)買意愿，但同時(shí)這些中藥材染色劑對(duì)人們的健康和安全也構(gòu)成潛在的威脅。金胺O是一種已被證實(shí)可致癌的黃色染色劑，而太赫茲波光譜技術(shù)對(duì)其定量分析提供了一種快速、有效的檢測(cè)方法。采用太赫茲波光譜技術(shù)獲取蒲黃與金胺O粉末不同混合比例的光譜數(shù)據(jù)，然后利用2DCOS-PLSR模型來預(yù)測(cè)金胺O含量，結(jié)果表明該方法可快速、有效地測(cè)定金胺O的含量。

拉曼光譜技術(shù)拉曼光譜學(xué)是研究物質(zhì)分子的振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)狀態(tài)的方法，通過測(cè)量拉曼散射光中特定譜成分的相對(duì)強(qiáng)弱，可獲得被測(cè)分子或體系的相關(guān)信息，實(shí)現(xiàn)中藥材的產(chǎn)地、摻偽、染色等方面的鑒別。如人參皂苷含量因人參產(chǎn)地的不同，在構(gòu)象和濃度上存在差異而表現(xiàn)出獨(dú)特的光譜特征，借由這些特征的存在或缺失可以標(biāo)定人參產(chǎn)地。北沙參、峨?yún)⒑徒酃?種中藥材的外觀相似，易混淆，萬秋娥等采用拉曼光譜技術(shù)對(duì)其進(jìn)行鑒別，發(fā)現(xiàn)北沙參在2206cm-1處出現(xiàn)拉曼特征峰；峨?yún)⒃?050cm-1和1869cm-1處出現(xiàn)拉曼特征峰；桔梗在600cm-1和691cm-1、1227cm-1處出現(xiàn)拉曼特征峰，通過特征峰可對(duì)3種中藥材進(jìn)行鑒別。張國(guó)慶等采用紙基-表面增強(qiáng)拉曼光譜法（SERS）對(duì)染色南五味子進(jìn)行快速鑒別。研究結(jié)果表明，通過比較染色前后SERS信號(hào)的變化就可將低濃度酸性紅和赤蘚紅染色的南五味子成功鑒別。另外，拉曼光譜技術(shù)也能夠?qū)崿F(xiàn)中藥材的定量分析。如王清蓉等采用拉曼光譜法對(duì)丹參根鮮樣的不同植物組織進(jìn)行原位檢測(cè)，探明了丹參酮類成分在丹參根中的分布情況，并發(fā)現(xiàn)丹參酮類成分的分布與周皮細(xì)胞顏色分布之間呈正相關(guān)性。

結(jié)論近年來中藥材無損檢測(cè)技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，而每一種無損檢測(cè)技術(shù)都有其優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，技術(shù)的選擇需要以中藥材的品種、性狀等參數(shù)為基準(zhǔn)；選用不同的技術(shù)也會(huì)對(duì)檢測(cè)的效果產(chǎn)生一定的影響。

無損檢測(cè)技術(shù)在中藥材品質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域的發(fā)展亦存在一些不足之處，今后可從以下4個(gè)方面進(jìn)一步發(fā)展完善：(1)

與深度學(xué)習(xí)融合。建立中藥材品質(zhì)檢測(cè)數(shù)據(jù)庫，采用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)中藥材品質(zhì)檢測(cè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以此使中藥材品質(zhì)檢測(cè)更加智能、準(zhǔn)確。(2)

模型可移植?，F(xiàn)今的無損