基于Fedorov算法优化模型与可持续性评估的Meloxicam和Rizatriptan绿色紫外光谱分析新方法

《Microchemical Journal》：Sustainable UV–spectrophotometric analysis of meloxicam and Rizatriptan in newly FDA-approved tablets using Fedorov algorithm–optimized regression, learning, and MCR-ALS resolution-based models with MA and NQS assessment

本研究针对新型FDA批准抗偏头痛复方制剂Symbravo?（含Meloxicam和Rizatriptan）缺乏快速分析方法的问题，开发了首个基于水:乙醇(1:1,v/v)绿色溶剂体系的UV-光谱分析平台。通过集成Fedorov算法优化实验设计，结合MCR-ALS等四种化学计量学模型，实现了对两组分的高精度同步测定（检测限达0.0196-0.0158 μg mL?1）。该方法获得81.8%的MA白度评分和89%的NQS指数，碳足迹仅0.032 kg CO2-eq/分析，为可持续药物分析树立了新范式。

　　

偏头痛作为全球第二大致残性神经系统疾病，影响着超过10亿人的生活质量。2025年1月30日，美国FDA批准了新型复方制剂Symbravo?，将非甾体抗炎药美洛昔康(Meloxicam, MEL)和5-HT_1B/1D受体激动剂利扎曲普坦(Rizatriptan, RIZ)组合使用，通过协同机制实现快速且持久的偏头痛缓解。然而，这种创新疗法面临着一个紧迫的分析挑战：两种药物因极性、pKa值和紫外吸收特性的显著差异，导致传统分析方法难以实现准确定量。目前仅有一种色谱分析方法被报道，但该方法可能使用有毒有机溶剂，不符合绿色分析化学原则。

在这一背景下，Princess Nourah bint Abdulrahman大学的Omkulthom Al kamaly教授团队在《Microchemical Journal》发表研究，开创性地建立了基于紫外光谱技术的绿色分析方法。研究人员采用水:乙醇(1:1,v/v)环保溶剂体系，完全避免了有毒试剂的使用。更为创新的是，他们首次将实验设计优化算法——Fedorov算法引入药物分析领域，该算法通过D-和A-最优性准则，从大量可能的实验组合中智能筛选出最具信息量的25个校准混合物和13个验证混合物，将实验次数减少70%，极大提升了分析效率并减少了化学废物产生。

研究团队系统比较了四种化学计量学模型的性能：主成分回归(PCR)、遗传算法-偏最小二乘(GA-PLS)、萤火虫算法-偏最小二乘(FA-PLS)以及多变量曲线分辨-交替最小二乘(MCR-ALS)。结果表明，MCR-ALS模型表现最为优异，对两种分析物的相关系数均超过0.999。美洛昔康和利扎曲普坦的检测限分别达到0.0196 μg mL^?1和0.0158 μg mL^?1，定量限分别为0.0594 μg mL^?1和0.0479 μg mL^?1。椭圆联合置信区域(EJCR)分析进一步验证了MCR-ALS模型的预测准确性，其椭圆最接近理想点(斜率=1,截距=0)。

关键技术方法包括：利用Fedorov算法优化实验设计，减少70%实验次数；建立水:乙醇(1:1,v/v)绿色溶剂体系；比较评估PCR、GA-PLS、FA-PLS和MCR-ALS四种化学计量学模型；采用MA工具和NQS指数进行可持续性评估；使用椭圆联合置信区域验证模型预测效能。

系统溶剂评估使用绿色评估工具

研究团队通过绿色溶剂选择工具(GSST)对七种常见溶剂进行了系统评估，最终选定水:乙醇(1:1,v/v)二元体系作为最优绿色溶剂。该体系不仅环境友好，还能有效溶解两种性质迥异的药物，为方法的高灵敏度奠定了基础。

Fedorov算法优化的实验设计

Fedorov算法通过交换算法逐步优化实验组合，确保选择的校准集能最大程度代表整个实验空间。与传统全因子设计相比，该方法仅需25个校准样品和13个验证样品即可建立稳健模型，显著降低了试剂消耗和废物产生。

化学计量学模型比较评估

四种模型中，MCR-ALS展现出最佳解析能力，能有效处理美洛昔康复杂发色团行为与利扎曲普坦pH敏感吸收之间的光谱重叠。学习算法(GA和FA)与PLS的结合进一步提升了变量选择效率，但MCR-ALS在准确度和精密度方面均占优势。

可持续性评估

多色评估(MA)工具赋予该方法81.8%的极高白度分数，表明其在绿色性、性能、实用性和创新性方面表现卓越。需求-质量-可持续性(NQS)指数达到89%，碳足迹低至0.032 kg CO₂-eq/分析。该方法符合11项联合国可持续发展目标(SDGs)，为药物分析设立了新的可持续性标准。

本研究成功建立了首个用于Symbravo?片中美洛昔康和利扎曲普坦同步测定的绿色UV-光谱方法。方法创新性地整合了Fedorov算法与化学计量学模型，特别是MCR-ALS模型表现出色。可持续性评估证实该方法在分析性能与环境影响间达到了优异平衡。这一研究不仅填补了新型复方制剂分析方法的空白，更为药物分析领域提供了将分析卓越性与环境可持续性相结合的成功范例，对推动绿色分析化学发展具有重要意义。