拉曼光谱仪技术在药物分析领域的研究进展
发布时间：2023-11-17作者：小编来源：网络点击：次
拉曼光谱技术是一种快速无损的分析技术, 其分析样品时的光源为一定频率的单色光, 单色光入射到介质中会产生两种不同的散射过程, 其中一种散射光的的频率与入射光频率相同, 另一种散射光频率与入射光频率不同, 拉曼光谱测定用其中频率发生变化的散射光来分析物质结构。拉曼光谱技术对样品的前处理要求较为简单, 所需的样品量极少, 可测定的样品范围较广, 可研究多种有机和无机物质, 应用于化学、物理、材料、环境监测、生物医药、高分子等多领域。其中, 由于水的拉曼散射较弱, 拉曼光谱技术特别适用于含水的生物样品和化学样品的分析检测。
从以往的研究中可以看出, 拉曼光谱在无机分析领域研究较广, 对有机物的分析检测较少。但随着拉曼光谱技术的发展, 以及通过上世纪七十年代以来所发现的表面增强拉曼光谱散射的辅助, 使得拉曼光谱技术取得了突破性的进展, 在医学领域、生物应用、药物分析领域有了更广泛的应用。
2 药物的鉴定
2.1 药物成分的识别
药物中通常因为含有多种辅料而会影响对目标药效成分的分析, 而拉曼光谱由于其选择性高, 检测限较低, 可作为分析此类复杂药物成分的重要手段。
另一方面, 由于越来越多的不法分子利用非法药物来谋取私利, 对非法药物的管制也越来越严格, 对鉴别非法药物的工具的需求量也不断增多。拉曼光谱技术对样品具有非破坏性, 能够穿透塑料袋和玻璃瓶之类的容器对物质进行快速分析, 在滥用药物的鉴定这一方面也发挥着重要作用。
ALI等[1]使用台式和便携式拉曼光谱仪从一组未染色的天然和合成纤维以及浸渍药物的染色织物中获得了盐酸可卡因的特征谱带。如图1可看出, 使用此种拉曼光谱技术在即使存在T恤棉带的背景干扰的情况下, 可卡因的特征拉曼峰依然清晰可见, 使用这种技术可以在20-60秒内非破坏性地原位获得盐酸可卡因的特征拉曼光谱。其团队后来也使用便携式拉曼光谱在存在背景矩阵信号的情况下, 20至25秒内原位鉴定出了浸渍有药物的各种纤维和纺织品上的违禁药物 (如盐酸可卡因、硫酸苯丙胺) [2];另外, 还使用拉曼光谱技术与转移电子InGaAs光电阴极和电子轰击CCD技术相结合, 快速鉴定出了可卡因、安非他明、海洛因等滥用药物或爆炸物[3]。
TSUBOI等[4]使用配备有近红外激光激发的拉曼显微镜来确定基因组DNA与插入药物溴化乙锭 (EtBr) 之间形成的复合物的结构特性, 结果发现菲啶平面以垂直于纤维 (DNA螺旋) 轴的平面为起点倾斜了35±5°。GUIRGUIS等[5]使用1064nm光源的手持使拉曼光谱, 并借助仪器的构建算法 (即%HQI) 和气相色谱-质谱法, 鉴定出了60种化学性质相似的精神活性物质 (NPS) , 显著降低了荧光背景, 增加了所鉴定物质的特征峰的信噪比 (S/N) 。
HARGREAVES等[6]第一次使用便携式拉曼光谱收集原位滥用药物的拉曼光谱, 证实拉曼光谱可以快速的收集可疑粉末样品的特征图谱, 包括可卡因盐酸盐和含有未知成分的d-安非他明盐酸盐, 且具有很高的辨别度。WEYERMANN等[7]使用拉曼光谱仪来检测受控药物, 研究了聚焦距离和分析时间、日光和人工光源、重复性和检测极限等因素对检测效果的影响, 发现拉曼光谱可以对液体和粉末类的物质 (如海洛因、可卡因、苯丙胺) 进行快速鉴定。
WEST等[8]使用拉曼光谱鉴定出了纤维纺织物上的摇头丸、可卡因、氯胺酮和安非他明等滥用药物。如图2所示, 通过胶黏剂提取出污染纺织品中的的蓝色亚麻纤维, 经拉曼光谱检测出了较明显的氯胺酮特征谱带, 实验中获得的拉曼图谱表明对这些滥用药物的识别不会受到纤维本身的干扰。
DIES等[9]借助主成分分析 (PCA) 和支持向量机 (SVM) 方法使用表面增强拉曼散射光谱 (SERS) 对含水样品和唾液样品中的可卡因, 海洛因, 四氢大麻酚和羟考酮这四种非法药物进行鉴定, 实验表明对这些非法药物的鉴定具有100%的准确性。MORENO等[10]使用拉曼光谱分析了30种滥用药物、降解产物、代谢产物和普通切割剂, 并总结了存在于其指纹区域中的主要拉曼谱带, 提供了更多的信息, 实验中发现透明胶带收集样品较好, 可防止样品受到外界环境的污染。
2.2 药物的真伪鉴定
药物的化学成分较为复杂, 因此许多不良商家对药物辅料成分、浓度等诸多方面降低要求, 制作出假冒药物, 欺骗消费者, 对消费者的生命健康造成威胁。拉曼光谱可以根据药物辅料和所含蛋白质成分所产生的拉曼信号的不同, 快速鉴别出假冒伪劣药品。
DéGARDIN等[11]使用拉曼光谱对化学结构较复杂的大分子药物进行分析鉴定, 实验中成功鉴定了12种玻璃包装的药物和10种滴落在金板上的药物液滴。通过采集参数的优化, 根据蛋白质伪劣药品辅料特征的不同、蛋白质条带的异常、药物浓度的不符等因素, 对谱图中蛋白质条带进行归属, 成功鉴别出了7种假冒伪劣产品。如图3所示, 以532nm作为激发波长, 通过拉曼光谱成功鉴别出了产品B和其他五中伪造药品。
LAWSON等[12]通过比较药物活性成分 (API) 参考光谱中的已知峰与正在研究的成品药中存在的峰, 使用拉曼条形码成功鉴别出了18个已批准的成品药品和9个模拟假冒品, 准确率达到100%。
ROGGO等[13]采用使用支持向量机 (SVM) 的非线性分类方法, 将拉曼光谱与化学计量学相结合, 通过测定未知药物与已知的药物活性成分 (API) 的拉曼光谱图对比来判断药物的真伪。如图4所示, 通过制剂间API拉曼光谱的比较, 成功鉴别了API含量分别为1%、3%的溴西泮和氯硝西泮这两种类似的苯二氮卓制剂。
VEIJ等[14]使用拉曼光谱技术结合主成分分析 (PCA) 和层次聚类分析方法检测了在东南亚购买的50个青蒿琥酯片, 成功区分出了真正的青蒿琥酯和三种不同的假冒伪劣品, 还可通过伪劣药品的指纹图谱揭示不同药品之间的关系。
2.3 微量药物的鉴定
拉曼光谱检测物质所需样品量较少, 可测固体或液体样品, 也没有繁琐的前处理过程, 适合于对微量药物的分析测定。其中, 表面增强拉曼光谱 (SERS) 可显著提升拉曼光谱的信号强度, 使得拉曼信号大幅度增强, 常用于微量药物的鉴定分析。
Fox等[15]将静电提升提取残渣的方法与表面增强拉曼光谱相结合分析超痕量药物残留物, 将分析物颗粒选择性地提升到基质上, 使得显微筛选提升物质的总时间有效地减少, 也适用于分析物特异性提取。此外, Mylar®薄膜上的金涂层为进行表面增强拉曼光谱 (SERS) 分析提供了有效的衬底, 使得分析物谱的信号显著增强, 并且有效减少了膜基材背景峰的干扰。结果表明, 静电提升方法与镀金Mylar®薄膜的耦合是分析超痕量残留药物的有效方法。
3 药物的定量分析
拉曼光谱技术作为一种绿色分析工具, 且可对药物成分进行非破坏性定量分析, 与传统的定量分析方法-高效液相色谱法 (HPLC) 相比, 误差范围较小, 具有可靠地准确度。
3.1 药物主成分定量分析
Lê等[16]使用拉曼光谱在低浓度下区分和量化水性基质中的五种抗肿瘤药物, 使用偏最小二乘判别分析 (PLS-DA) 和PLS回归的定量分析方法以治疗浓度研究五种包装在玻璃小瓶中的抗肿瘤药物:5-氟尿嘧啶 (5FU) , 吉西他滨 (GEM) , 环磷酰胺 (CYCLO) , 异环磷酰胺 (IFOS) 和多柔比星 (DOXO) , 如图5所示。实验结果表明该技术可确保给予患者正确的药物剂量, 限制操作人员与产品的接触, 减少环境和职业暴露, 有更高的安全性。
PENIDO等[17]使用拉曼光谱和傅里叶变换红外光谱来快速鉴定有毒物质, 研究中使用拉曼光谱和傅里叶变换红外光谱的偏最小二乘回归方法定性鉴定出了三元混合裂纹样品 (如咖啡因, 利多卡因和碳酸钠) 中特定的可卡因峰, 确定了三元混合物中各组分的浓度。拉曼图谱和傅里叶变换红外光谱图显示混合物各组分的峰值随着浓度的增大而增大, 两种光谱模型都获得了较高的相关系数 (r>0.98) , 且模型的标准偏差 (RMSECV) <6%。
TONDEPU等[18]使用拉曼光谱对四种市售未经批准的抗生素和抗病毒药物 (阿昔洛韦、阿莫西林、盐酸多西环素) 的效力进行测定。实验中用偏最小二乘模型来预测, 将得到的四种样品的拉曼图谱数据与色谱参考方法 (HPLC) 进行比较, 发现两种方法得到的结果相差3%以内。REBIERE等[19]使用拉曼光谱对伟哥和氯吡格雷两种药物进行鉴定, 并直接定量所含的活性物质, 借助多变量曲线分析和交替最小二乘进行定性分析, 用经典的直接最小二乘法进行定量分析。实验中鉴别出了氯吡格雷的三种盐, 两种活性药物定量的偏差在-15%至+24%之间, 在可接受范围之内, 所测结果的准确度是可靠的。
FRANZEN等[20]通过拉曼光谱对人体皮肤中药物的渗透量进行分析, 使用一种化学半固体基质系统模拟人体皮肤的光学特性, 作为皮肤的替代物, 将咖啡因均匀掺入到皮肤替代物中, 获得拉曼强度随深度变化的光谱图, 通过这些分布图建立一种替代物拉曼信号衰减的数学算法, 这种替代算法可以对人体皮肤中拉曼信号的衰减进行校正, 通过共焦拉曼光谱可以实现对人体皮肤中渗透药物的定量。
3.2 痕量药物定量分析
由于越来越多的低药物活性成分 (API) 的药物对普通拉曼光谱 (NRS) 分析不敏感, 这类药物的拉曼光谱经常会受到药物辅料的干扰, 如乳糖、淀粉、微晶纤维素 (MCC) 等。使用拉曼光谱技术可以实现对这些低含量药物进行定量分析, 表面增强拉曼光谱 (SERS) 技术通常应用比较多。
LI等[21]提出了一种针对低活性药物成分 (API) 的药物 (LASID) 的定性和定量分析方案, 即在薄层色谱 (TLC) 板上进行表面增强拉曼光谱 (SERS) 的原位检测和分离后的检测, 如图6所示为左炔诺孕酮片的NRS光谱、原位SERS光谱和TLC-SERS光谱, 可看出经TLC分离后, 左炔诺孕酮的SERS特征和强度得到显着改善, 提高了检测灵敏度。实验中100种药物中有21种被筛选为LASID, 并通过拉曼显微图谱对其进行了进一步的表征。通过优化TLC支撑矩阵、SERS衬底、检测方式、相似性阈值、内标等实验条件和参数, 所有的LASID均可以得到灵敏的鉴定, 其定量结果与高效液相色谱法 (HPLC) 的结果一致。
FROSCH等[22]将纤维增强紫外共振拉曼光谱应用于水介质中药物的化学选择性和超灵敏性分析。研究中应用空芯光纤为分析物流动和高效导光提供一个小型化的样品容器, 使得光和分析物之间产生强烈的相互作用, 且所需样品量极低, 可以显著提高分析的灵敏度。实验将此种技术对抗疟药物氯喹和甲氟喹进行测定, 得到的拉曼信号显著增强, 通过可重复定量的拉曼光纤传感技术, 药物的拉曼信号与样品浓度呈现出良好的线性关系。
4 药物晶型分析
药物的多晶现象会导致药物的性质发生变化, 影响药物的效力, 通过拉曼光谱的快速分析技术, 可以对多晶药物进行定量测定, 对药物的结晶机制进行监测。
4.1 药物晶型转换的影响因素分析
SCHMIDT等[23]通过FT-拉曼光谱法测定聚乙烯氧化物 (PEO) 对压片过程中药物多晶型转变的影响。研究中以无定型吲哚美辛为模型药物, 应用拉曼光谱法和差示量热扫描法 (DSC) , 分析了五种不同分子量的PEO与其他常见制片赋形剂 (如微晶纤维素-MCC, 羟丙基甲基纤维素-HPMC和二水合磷酸二钙-DCPD) 对模型药物晶型转变的影响, 结果显示PEO的分子量对药物晶型转变似乎没有影响, 但添加PEO的模型药物与添加其他赋形剂相比, 重结晶度显著降低, 证实了PEO可以稳定无定型吲哚美辛, 防止药物的多晶型转变。
YING等[24]使用低波数拉曼光谱和差示扫描量热法研究抗胆固醇药物非诺贝特 (FNB) 中的多晶型形成, 实验中研究了两种非-离子聚合物稳定剂 (三嵌段共聚物聚醚-F127 (PF/127) 和羟丙基甲基纤维素-HPMC/E3) 在存在和不存在的条件下对FNB多晶型形成的影响, 发现在PF/127存在下, FNB会发生亚稳相Ⅱ的形成, 而在HPMC/E3存在下则不发生亚稳相Ⅱ形成。通过分子模拟, 可以确定聚合物与FNB之间的非键合相互作用能, 揭示稳定晶体结构形成时所发生的药物之间的强相互作用。
4.2 药物结晶态的定量分析
WABUYELE等[25]采用多元偏最小二乘法 (PLS) 回归校准技术, 以固态核磁共振 (ssNMR) 光谱作为参考方法, 开发了量化片剂中非晶型药物含量的定量拉曼光谱技术。实验中将含有不同重量比 (MK-A的0%-50%w/w) 的MK-A非晶态和晶态药物, 组成相同的校准片剂, 使用拉曼光谱对片剂中非晶态含量进行分析, 定量结果与ssNMR有很好的相关性。
STRACHAN等[26]使用拉曼光谱和主成分分析法 (PCA) 定量分析多晶型混合物卡马西平晶型Ⅲ和晶型Ⅰ, 实验结果显示选择拉曼光谱较大范围的四个不同波段进行测定时可以得到较好的定量结果, 使用从2950到3100cm-1这第四个波段时, 检测和定量限最低 (分别为0.33和1.09%) 和相关系数最高 (R2为0.96) , 定量限可低至2%以下。ZIMPER等[27]使用拉曼光谱法来检测和量化两种研磨模型药物中结晶无序/无定形的量, 以吲哚美辛和辛伐他汀为模型化合物, 使用偏最小二乘回归 (PLS) 来创建校准模型, 结果表明研磨药物结晶紊乱的结果取决于所用的分析方法和选择的校准标准以及药物本身。
4.3 药物的结晶动力学分析
UEDA等[28]使用拉曼光谱分析非晶型药物的结晶机制, 研究中测定了经30℃条件下干燥后的吲哚美辛的结晶趋势, 通过拉曼成像可揭示吲哚美辛粒度依赖性的非均匀结晶机制, 即大颗粒结晶速率慢, 小颗粒结晶速率快。结合Kolmogorov-Johnson-Mehl-Avrami方程的动力学分析证实了大颗粒结晶机制的变化, 大颗粒的结晶速率常数k1/n是整个区域结晶速率常数的一半, 结晶指数n的增加阐明了大颗粒的成核和初始晶体生长性质的变化。
5 药物质量控制过程的分析
拉曼光谱技术可用于片剂质量控制过程的分析, 能够明显减少样品前处理时间, 无需破坏样品, 提高测试样本的同时减少测试时间, 增加置信度。
5.1 药物的均匀度分析
BONAWI-TAN等[29]提出了一种非破坏性的拉曼光谱法对片剂组成和均匀性进行质量检测, 实验表明拉曼光谱的测定结果与湿法化学分析结果相当, 所提出的质量抽样方法也大大减少了测试时间。
WIRGES等[30]通过拉曼光谱法来分析模型药物-二羟丙茶碱的涂层量与均匀性, 使用微型锅包衣机进行药物的包衣实验, 将模型药物涂布在安慰剂片剂上, 建立多变量模型 (偏最小二乘-PLS) 对六种不同包衣水平的包衣片剂进行拉曼测量, 之后将模型预测的涂层量与紫外光谱法测得的结果进行比较, 结果表明, 在统计误差范围内, 所有六种涂层水平的预测涂层量均等于通过紫外光谱法测得的量。
MOORE等[31]使用非破坏性的拉曼光谱法代替传统的破坏性高效液相色谱法来定量测定冠状动脉支架的涂层成分, 通过偏最小二乘法 (PLS模型) 来评估和量化药物涂层成分。实验中通过旋转支架, 光谱采集来评估支架涂层的微观不均匀性, 并将不同尺寸的支架与不同的粘合层和药物混合物结合, 评估了不同人群冠状动脉支架的药物涂层成分, 分析得到的结果与高效液相色谱法测得的结果有极好的一致性, 证实了拉曼光谱法的可靠性。
5.2 药物稳定性分析
SHENDE等[32]通过拉曼分析仪来评估四种可以帮助宇航员克服失重和其他不良反应的药物的效力, 分析降解速率, 判断药物稳定性是否符合要求。研究中分析了对乙酰氨基酚、阿奇霉素、肾上腺素和利多卡因这四种药物及其主要降解产物, 使用经典的最小二乘法可以在10分钟内快速确定药物浓度, 分析降解产物的检测限为4%。使用拉曼光谱仪对这些药物快速无损分析, 可以有效确保机组人员的安全。
6 药物动力学研究
拉曼光谱可用于药物释放动力学的研究, 在分子水平上提供药物的结构信息, 定性和定量评估药物制造过程中活性物质的均匀性, 也可用于对药物释放过程的监测, 调节所需的药物剂量。
6.1 监测药物的释放情况
GIL等[33]使用拉曼光谱研究非甾体抗炎药 (舒林酸-Sul) 通过Zn2+/Al3+层状双氢氧化物 (LDH) 在大鼠肌肉组织中的释放情况。LDH可提高非类固醇抗炎药Sul的释放能力。实验中通过拉曼光谱分析药物在体内与体外的释放情况, 结果表明舒林酸在体内的释放速率比体外低得多。拉曼光谱的半定量分析也表明, 时间与LDH-Sul的体外溶出度曲线相匹配。
ZONG等[34]利用表面增强拉曼散射光谱 (SERS) 追踪纳米载体和药物在细胞内的传递过程。实验中用拉曼分子标记的Au@Ag纳米棒作为SERS活性核, 为了使纳米载体具有谷胱甘肽 (GSH) 的响应行为, 利用GSH可以切割的二硫键直接将药物分子连接到中孔二氧化硅 (MS) 含药壳上。实验结果表明, 在细胞摄取纳米载体后, 通过监测药物分子的荧光和纳米载体的SERS信号, 可观察到药物从纳米载体中逐渐释放的过程。
FARQUHARSON等[35]通过表面增强拉曼光谱 (SERS) 测定唾液中的5-氟尿嘧啶, 掺杂银的溶胶作为SERS的基底。由于5-氟尿嘧啶和生理性硫氰酸盐可产生SERS信号, 5-氟尿嘧啶浓度为2 μg/mL时即可灵敏的检测出来, 浓度为150 ng/mL的样品5 min就可检测出, 且能提供足够灵敏度来进行药代动力学研究并监测和调节患者剂量。
6.2 监测药物活性成分的分布
PU等[36]使用拉曼光谱实时监测药物水悬浮液中活性成分 (API) 的分散情况, 实验中采用分散拉曼光谱和多元分析相结合的方法, 研究表面活性剂种类、表面活性剂浓度和搅拌速度对鼻腔悬浮液API分散性的影响。通过定量终点的比较, 确定了最佳表面活性剂类型和最佳浓度, 成功开发了一种化学计量模型, 用于预测活性预混料中API浓度的实时预测, 预测均方根误差 (RMSEP) 为5.4%。
7 监测药物与载体、蛋白质的相互作用
药物与载体相互作用形成复合物, 往往可以改变药物的某种特性以达到优化药物的目的。使用拉曼光谱技术可以实现对药物与载体或是其他物质相互作用机制的检测, 合理的解释这一相互作用的过程, 帮助更好的理解药物相互作用的机制, 以确定是否达到预想的实验结果。
SAHOO等[37]用红外光谱和拉曼光谱研究诺氟沙星和卡波姆934聚合物的相互作用。实验中采用粘膜粘着剂卡波姆934制备一种控释型多粘胶悬浮液, 通过光谱分析, 发现在制剂中诺氟沙星的羧基和卡波姆934的羟基发生相互作用, 导致酯化和氢键的形成。由于酯化和氢键而形成的胶束会使得更多的药物包封和配方的稳定, 可知诺氟沙星制剂对胃肠道具有较好的控释和粘附作用, 卡波尔934可作为诺氟沙星的有效载体。
FABRICIOVA等[38]使用表面增强拉曼散射 (SERS) 和显微拉曼光谱技术研究药物与人和牛白蛋白相互作用的机制, 实验中以大黄素 (DT) 和奎尼扎林 (QZ) 为例, 通过使用固定化的银纳米颗粒来提高SERS技术的灵敏度, 实验发现, 当蛋白质中含有脂肪酸时, DT和QZ与两种白蛋白相互作用的机制会发生大幅度的改变, 人和牛蛋白与这类药物的结合方面有很大差异。
BENEVIDES等[39]通过拉曼光谱识别药物与DNA相互作用的机制, 使用近红外激发光 (752nm) 和基因组尺寸的DNA靶, 获得并比较了溴化乙锭 (EtBr) 、9-氨基吖啶 (9AA) 和丙氨酸 (PF) 与DNA配合物的拉曼光谱, 揭示了药物/DNA插入位点引起的特定结构变化。
FOX等[40]利用共聚焦拉曼显微镜监测磷脂囊泡膜中三环类抗抑郁药物的分配和膜紊乱效应, 分析药物与膜相互作用的机制。实验中改变药物的环和侧链结构, 研究三环抗抑郁药 (TCA) 与具有不同头部基团电荷的囊泡膜相互作用时可能导致的膜结构的变化, 通过拉曼信号强弱观察药物在膜中的分配。
FROSCH等[41]利用体外极化分辨共振拉曼光谱研究抗疟药物氯喹与血红素的相互作用, 结果表明药物-靶复合物的电子基态中存在非共价相互作用, 且仅检测到小于2 cm-1的波数位移。CÎNTĂ-PÎNZARU等[42]利用拉曼光谱和表面增强拉曼散射 (SERS) 光谱研究抗疟药物氯喹 (CQ) 和甲氟喹 (MQ) 与血红素的相互作用, 以Au纳米颗粒作为SERS的基底, 通过NIR-SERS光谱的相似性可以预测两种药物在胶体表面相似的几何取向, 即每个分子有相似的喹啉骨架。
8 疾病的诊断分析
拉曼光谱作为一种快速无损的分析方法, 可以提供详细的样品信息, 被证明是医学和生命科学研究的重要工具, 在药物监测和病原体的鉴定等方面也有广泛应用。有报道指出, 表面增强拉曼光谱 (SERS) 和紫外共振拉曼光谱可以检测低浓度的药物, 如免疫抑制剂6-巯基嘌呤和抗疟药物的代谢产物。拉曼光谱还可从体液中鉴定出感染性疾病的致病菌, 可以观察到病原体中特异性分子的指纹特征, 以及抗生素相互作用的特征和耐药细菌的鉴定[43]。
SAHA等[44]通过拉曼光谱技术研究前列腺癌细胞内发生的化学变化, 根据细胞分子的组成分析, 表明黄芩对癌细胞的蛋白质和脂质含量有影响。REKHA等[45]使用784.25nm激发波长的拉曼光谱对正常组、癌前 (口腔粘膜下纤维化) 和恶性 (口腔鳞状细胞癌) 血浆中的生物分子进行了表征。通过拉曼光谱分析、主成分分析和线性判别分析 (PCA-LDA) , 结果显示苯丙氨酸、脂质和抗氧化β胡萝卜素的拉曼谱带相对较弱;而在恶性组中, 蛋白质, DNA碱基组分和氨基酸 (酪氨酸和色氨酸) 的谱带较正常组更强;而癌前组与恶性组和正常组相比, 在830、1020和1620cm-1处具有高强度的氨基酸拉曼 (酪氨酸和色氨酸) 条带, 在913、978和1646 cm-1处有较高的蛋白质峰。
PABLO等[46]通过活单细胞的拉曼光谱得到了结直肠癌的化学指纹图谱, 采用主成分分析和线性判别分析将细胞分类, 准确度高达98.7±0.3%;通过拉曼光谱可以揭示肿瘤细胞糖类、磷酸盐、核酸含量以及蛋白质α-螺旋, β-折叠或α+β二级结构, 分析数百个活细胞的拉曼光谱可以区分不同的细胞类型和不同的结肠直肠癌细胞系, 进而可区分疾病的不同阶段, 在临床上可以作为细胞表型分析诊断的重要工具。
LIU等[47]利用基于银纳米薄膜固体装置的人血清表面增强拉曼散射 (BS-SERS) 光谱技术在分子水平上对肝癌进行无标记、无创检测, 如图7为正常组和肝癌组人的BS-SERS光谱, 这种银纳米薄膜的固体SERS基底稳定性好、活性高, 具有生物相容性, 可以通过静电自组装大量制备。结合主成分分析和独立数据t检验等统计方法对拉曼谱图数据进行分析, 诊断灵敏度约为95.0%, 特异性约为97.6%。这种无标签、无创的光学检测方法在临床上检测肝癌有巨大的潜力。
9 总结与展望
拉曼光谱可在分子水平上提供物质的结构信息, 分析物质的指纹性强、信息丰富、所需样品量少、制样简单, 可对多种化学或生物样品进行分析鉴定。在药物分析领域, 拉曼光谱主要用于对药物成分的定性分析, 定量分析药物的报道相对而言较少, 大多还只能实现对药物成分的半定量分析;使用拉曼光谱分析药物时, 借助多变量分析 (例如偏最小二乘法-PLS, 主成分分析发-PCA等) 的方法可以提高光谱分析的灵敏度和准确性。
除了普通的拉曼光谱外, 还有表面增强拉曼、共振拉曼、傅里叶变换拉曼光谱、拉曼旋光、相关-反斯托克拉曼、拉曼增益或减失光谱以及超拉曼光谱等这些特殊的拉曼光谱技术, 其中表面增强拉曼光谱 (SERS) 由于其较高的灵敏度和选择性, 在药物分析领域应用也越来越广, 文中上述也叙述了一些运用SERS对药物进行分析的案例。
另一方面, 拉曼光谱技术也有一些不足之处, 在对物质进行分析时, 光谱中出现的不同的振动峰的重叠和拉曼散射强度容易受光学系统参数的干扰;荧光现象也会影响物质的分析, 尤其是在傅里叶拉曼光谱中出现荧光干扰时, 会导致物质成分无法明显的检测出;在对样品进行分析时, 要求样品的纯度和均匀度较好, 否则会导致测量结果的准确度不高。
拉曼光谱技术由于其独特的优势, 在药物分析领域的应用将会越来越广泛, 虽然有不足, 但在未来逐渐对这一技术的改善, 这项技术将会有更高的发展前景, 也会作为一种重要的分析工具, 应用于越来越多的分析领域。
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