《ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY》：Standardizing NIR spectroscopy for PAT in phytopharmaceutical applications: multivariate detection and quantification limits of vitexin and isovitexin
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植物药过程分析技术（PAT）长期受限于复杂基体中微量指标成分检出/定量限（LOD/LOQ）评估盲区。Krzysztof B. Bec?等系统比较方差-杠杆mLOD与净分析信号NAS-LOD双框架，在Passiflora incarnata的vitexin与isovitexin近红外（NIR）定量模型中证实：OSC预处理可显著压缩潜变量空间、聚焦分析物方差，使NAS-LOD下降7倍，而mLOD仅温和响应；双框架互补诊断模型透明度的策略为植物药PAT标准化提供新范式。
植物药正成为焦虑与睡眠障碍患者的“绿色希望”，但Passiflora incarnata中活性黄酮vitexin与isovitexin含量通常低于10 mg/g，且与多糖、色素等强吸收基质共存，传统色谱检测耗时费力，难以满足过程分析技术（PAT）“实时放行”需求。近红外（NIR）光谱虽以无损快速著称，可在如此复杂基体中，如何科学界定检测/定量限（LOD/LOQ）并保证模型透明，一直是监管与应用的双重瓶颈。现有单变量LOD思路无法移植到多变量PLS-R模型，而学界又缺乏对“哪种多变量LOD框架更适用于植物药PAT”的系统回答。针对这一空白，Krzysztof B. Bec?团队以vitexin与isovitexin为“试金石”，首次在同一套植物样品上并排检验方差-杠杆mLOD与净分析信号NAS-LOD两大框架，考察仪器类型、样品状态及正交信号校正（OSC）对LOD/LOQ行为的深层影响，力求为植物药PAT提供可重复、可审计的LOD/LOQ标准流程。
研究采用50份商业来源的西番莲原料，分别制备“完整”与“0.5 mm研磨”两种物理状态；以HPLC-UV（337 nm）测得0.3–10 mg/g的vitexin/isovitexin参考值。光谱采集覆盖四台差异显著的NIR设备：台式Büchi NIRFlex N-500、微型线性渐变滤光片MicroNIR 2200/1700ES及手持MEMS扫描microPHAZIR，波数区间10000–4000 cm?1至6250–4170 cm?1不等。光谱经Savitzky-Golay二阶导数（9点窗）与标准正态变量（SNV）预处理后，分别建立针对vitexin、isovitexin及二者总量的PLS-R模型，并对比含/不含OSC的两种流程。LOD/LOQ计算严格遵循IUPAC-compliant的方差-杠杆公式与基于LV1的NAS向量公式，均用MATLAB自写脚本实现，结果以mg/g表示。
关键技术方法（≤250字）：HPLC-UV外标法定量；四台不同光学原理NIR仪采集漫反射光谱；SG二阶导+SNV+OSC预处理；PLS-R留一法交叉验证与外部测试集（n=10）双重验证；自写MATLAB脚本执行方差-杠杆mLOD与NAS-LOD双框架计算；纯物质光谱投影与LV方差分解诊断模型结构。
研究结果
光谱与模型性能
四台设备均捕获到O–H、C–H、N–H组合频带，但台式N-500因分辨率与信噪比优势，在研磨样品中对vitexin获得R2>0.99、RMSEP<0.1 mg/g的顶级性能；microPHAZIR因波段最窄，RMSEP升至0.5 mg/g，仍落在植物药可接受范围。研磨态样品普遍优于完整样品，证实粒径均一化可降低散射干扰。
多变量LOD/LOQ双框架行为
方差-杠杆mLOD随潜变量（LV）数增加而轻微升高（因校准方差与杠杆放大），NAS-LOD则因残差下降而降低；二者呈“剪刀差”趋势。OSC将vitexin信号方差集中于LV1，使NAS-LOD在N-500完整样品模型中由13.1降至1.1 mg/g，降幅约7倍；同期mLODavg仅从3.5降至0.7 mg/g，提示NAS-LOD对“分析物-背景几何分离”更敏感。
OSC对潜结构的重塑
诊断显示，OSC使LV1对vitexin方差解释率由0.35跃升至0.85，纯物质光谱在LV1的投影强度同步增强；未OSC模型中分析物方差分散于LV2–LV4，导致NAS向量模||w||减小，LOD抬升。
设备与样品状态影响
台式N-500的NAS-LOD始终低于2 mg/g；MicroNIR 2200/1700ES在1.5–4 mg/g区间；microPHAZIR完整样品因波段窄、基体干扰大，NAS-LOD高达11 mg/g，mLOD则稳定在2 mg/g左右，再次验证双框架互补诊断价值。
研究结论与讨论
文章首次在真实植物药PAT场景中证实：
方差-杠杆mLOD提供“全局几何灵敏度”，对仪器性能与样品状态稳健；
NAS-LOD直接量化“分析物方差在潜空间的孤立度”，可作为模型透明度与监管可审计性的核心指标；
OSC预处理通过正交化背景变异，显著压缩LOD并增强LV1对分析物信号的代表性，是提升植物药NIR方法检出能力的有效策略；
双框架联合使用可发现“预测误差合格但潜结构松散”的隐患模型，避免PAT放行风险。
该工作为EMA与FDA倡导的“质量源于设计（QbD）”提供了可数字审计的LOD/LOQ标准模板，也为后续其他C-糖苷黄酮类植物药的现场快速检测奠定方法学基石。
