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,。

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(shì),。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(shì),。這些優(yōu)勢(shì)，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1 四種XRD定量分析方法

PLSR法的優(yōu)勢(shì)：

• 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）,。

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。

圖2 HighScore Plus軟件中的PLSR功能模塊

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(cè)定API含量的案例。

首先,，我們測(cè)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(cè)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,。

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(cè)線性圖,。

圖4.標(biāo)樣建立的PLSR預(yù)測(cè)模型

以建立好的PLSR預(yù)測(cè)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(cè)量值4% 相較偏差僅在千分之一以內(nèi),。

圖5.PLSR分析待測(cè)樣品以及結(jié)果

從該案例測(cè)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(cè)等方面展現(xiàn)顯著優(yōu)勢(shì),，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,。