综述：用于制药和药物分析的绿色高效薄层色谱（HPTLC）方法

《TrAC Trends in Analytical Chemistry》：Green high-performance thin-layer chromatography (HPTLC) approaches for pharmaceutical and drug analysis

绿色高效液相色谱法（HPTLC）在减少溶剂消耗、提升安全性和环保性方面展现出优势，广泛应用于单/多组分药物分析及生物样本检测。本文系统综述了HPTLC的绿色化方法，包括可持续溶剂选择（如乙醇、乙酰乙酸酯）、白分析化学（WAC）评估体系，以及稳定性指示方法开发。重点探讨了HPTLC在固定剂量组合、生物等效性及降解产物分析中的应用进展，并指出标准化绿色评估、自动化集成及联用技术为未来发展方向。

　　

阿什娜·菲扎（Ashna Fiza）| 费亚兹·沙基尔（Faiyaz Shakeel）| 阿莉娜·汗（Alina Khan）| 穆罕默德·H·阿尔卡尼（Mohammed H. Alqarni）| 艾哈迈德·I·富达（Ahmed I. Foudah）| 普拉韦兹·阿拉姆（Prawez Alam）

印度班达农业与技术大学园艺学院基础与社会科学系，班达，210001

摘要

尽管传统液相色谱在药物发现、质量控制和稳定性研究中被广泛使用，但它引发了关于溶剂消耗、分析人员安全性和环境影响的问题。近年来，绿色分析化学推动了环保技术的采用，其中高效薄层色谱（HPTLC）因其多功能性、低溶剂需求、并行分析能力和稳健性而脱颖而出。本综述重点介绍了绿色HPTLC方法的最新进展，强调了可持续溶剂的使用、验证指标和绿色评估工具。特别关注了其在单分析物和多分析物测定中的应用，展示了该技术在药代动力学、药效学和生物等效性研究中的日益重要性。通过对绿色程度的比较分析，证明了绿色HPTLC在实现高分析性能的同时能够最小化环境负担的潜力。未来的发展方向包括进一步微型化、自动化、与联用技术的整合以及法规协调。本综述强调绿色HPTLC作为可持续药物分析的关键方法，将分析效率与环境管理相结合。

引言

分析化学在药品评估中至关重要。活性药物成分（API）的分析、纯度水平的评估、对映体的分离、原料药和制剂中杂质的鉴定、药品制剂的评价以及降解产物的检测都是药品制造过程中的分析步骤，这些步骤在药物开发过程中至关重要[1]。由于有害化合物对人类健康和环境的负面影响，分析领域正在寻求更清洁的替代方法[2]。尽管分析技术在研究机构、学术界和全球工业中的应用日益增多，但对分析实践的环境友好性方面关注较少。需要注意的是，开发分析技术通常需要使用有机溶剂，这导致这些溶剂的日消耗量很大。由于其挥发性、易燃性和毒性，许多溶剂对环境和公共安全构成风险[1,2]。例如，使用标准液相色谱柱（长25厘米、直径4.6毫米、填充5微米颗粒）时，传统液相色谱仪每天会产生约1.5升废液（流动相流速为1毫升/分钟）。分析界正在寻找能够替代破坏生态的分析方法的更可持续替代方案，因为有害物质对人类健康和环境有负面影响[3]。近年来，有毒溶剂对环境的负面影响已广为人知[4]。为了减少这种影响并保护生态环境，已经实施了多项创新。主要在实验室和商业环境中使用化学过程的技术被视为实现可持续性的关键[3,4]。如果化学废物没有得到妥善处理，即使是化学家进行的看似微不足道的任务（如在实验室研究中使用大量有害化学品），也可能对环境造成损害。已经开发出多种策略来减轻化学操作的影响，并保护经常处理危险化学试剂和样品的科学家以及环境[4]。诸如“清洁化学”、“绿色化学”和“环境友好化学”等术语被提出，以强调以环境可持续的方式开展化学活动的重要性。高效薄层色谱（HPTLC）作为一种对环境友好的替代方案，具有低溶剂需求、并行分析和与自动化兼容等优点[6]。绿色HPTLC的最新进展表明，它可以在多分析物制剂和生物基质中得到应用，使其成为可持续药物分析的有前景的工具[[6], [7], [8]]。关于在药品产品和生物基质中单分析物和多分析物测定中使用更绿色HPTLC方法的综述文章在文献中非常有限。据我们所知，最近只有一篇综述论文讨论了在药品产品中使用更绿色HPTLC技术分析单分析物和多分析物的方法[9]。本文涵盖了方法开发过程、验证参数和所报道的绿色HPTLC方法的绿色指标等多个方面。此外，我们还介绍了这些HPTLC方法的纯度特征。因此，本综述强调了绿色/可持续HPTLC方法的最新进展，重点介绍了可持续溶剂的使用、验证指标和绿色评估工具。特别关注了其在单分析物测定、多分析物固定剂量组合和生物基质中的应用，展示了该技术在药代动力学、药效学和生物等效性研究中的重要性。本文中报道的方法被称为绿色/可持续HPTLC方法，因为它们的绿色指标已经通过多种绿色评估工具得到了充分验证。

章节摘录

绿色分析化学（GAC）：原理和指标

通过减少废物、节约能源和使用更安全的材料，绿色化学（也称为可持续化学）旨在提供对环境影响最小的产品和程序。这一理念起源于20世纪中叶人们对环境问题的日益关注，特别是蕾切尔·卡森（Rachel Carson）的著作《寂静的春天》的出版，该书揭示了农药等工业化学品的危害。这种意识的提高促使人们

溶剂选择和无溶剂替代品

溶剂在分析过程中起着不可或缺的作用。在绿色HPTLC的发展中，用乙醇（EtOH）、乙酸乙酯（EA）、富水（H₂O）混合物和设计型绿色溶剂（如深共晶溶剂）等更环保的替代品替代传统的氯化和高毒性溶剂，可以在保持色谱性能的同时减少环境影响和操作风险。新兴的方法可以减少或消除大量溶剂的使用

在药品产品中单分析物测定中绿色HPTLC方法的概述

根据样品的复杂性和分析目标，HPTLC方法可用于确定药品产品中的单分析物和多分析物。表4概述了用于识别药品产品中单分析物的绿色HPTLC方法，包括样品基质、固定相、流动相组成、检测波长和延迟因子（R_f）值等信息。绿色HPTLC方法用于分析单一分析物

在药品产品中同时测定多分析物时绿色HPTLC方法的概述

同时分析方法旨在单次运行中同时定量两种或两种以上的分析物。仔细选择流动相和固定相，以确保不同分析物之间的良好分离。为每种分析物准备单独的校准曲线，然后根据各自的校准曲线确定样品中所有分析物的浓度。这种方法常用于组合药物制剂

在生物流体中同时测定多分析物时绿色HPTLC方法的概述

绿色生物分析技术专注于减少或消除生物分析方法产生的有害废物。制定全面的生物分析策略可以大大提高绿色分析的效果[125]。流动相中有机组分的選擇、样品提取方法的选择、合适的分离技术的实施等因素会影响生物分析方法的绿色特性。在日常实践中，UHPLC–MS

在药品和药物分析中可持续HPTLC方法的“白色分析化学”（WAC）方面

“白色分析化学”（WAC）是一种相对较新的方法，用于根据样品分析、成本效益和绿色程度来评估分析方法的成功。WAC使用RGB色调进行评估；这些色调组合在一起呈现白色[137]。WAC化学原理尚未广泛应用于可持续HPTLC方法中。尽管如此，仍有一些关于HPTLC的研究报告了WAC方面的内容

杂质分析及相关物质

El-Kafrawy等人进行的一项研究介绍了一种多分析物HPTLC方法，该方法可以同时检测多种药物，如美洛昔康（meloxicam）、双氯芬酸（diclofenac）和双氯芬酸的 Pharmacopoeial 杂质雷恩（diacerein）。研究结果表明，雷恩不仅是一种潜在的杂质（英国药典允许的限量为0.2%），还是双氯芬酸的重要降解产物，这种降解产物由酸性、碱性和氧化水解产生。所开发的方法

稳定性指示方法和强制降解研究

稳定性指示技术特别用于精确测量活性药物成分（API）及其降解产物，对于评估药品的稳定性至关重要。Alam等人建立了一种用于盐酸克罗考唑（croconazole hydrochloride）的绿色稳定性指示HPTLC方法[75]。通过强制降解研究，该方法表明盐酸克罗考唑在酸性条件下不稳定，但在碱性条件下表现出足够的稳定性

报告标准和重复性

尽管越来越多的研究强调了HPTLC方法的环保特性，但在其广泛应用和可扩展性方面的综合研究仍存在显著差距。这表明需要标准化报告，以确保绿色HPTLC方法的可重复性和更广泛的应用。建立评估分析方法“绿色程度”的标准化指标仍在进行中，这可能会带来一些问题

仪器和耗材创新

绿色HPTLC方法越来越多地采用环保溶剂和技术，如SPE和QuEChERS[16]。这些创新旨在减少药物分析对环境的影响。为了进一步降低环境影响并提高可持续性，2023年的一项研究引入了用于奥泽诺沙星（ozenoxacin）和苯甲酸的绿色HPTLC和胶束液相色谱技术，从而无需使用有机溶剂[103]。

挑战、局限性和知识空白

尽管取得了进展，但这些绿色方法在工业和临床环境中的可扩展性和成本效益仍不明确，需要进一步研究。目前还没有普遍认可的评估“绿色程度”的最佳验证技术。此外，在同时分析多种药物时，方法在处理不同药物组合时仍面临挑战，同时保持灵敏度和准确性也是一个问题

结论

文献中记录了多种更绿色的HPTLC方法，用于商业药品产品和生物流体中的单分析物和多分析物测定。本综述总结了已发表的绿色HPTLC方法的方法开发策略、验证参数和绿色指标。在更绿色的HPTLC方法中最常用的绿色溶剂包括

未来展望和建议

未来的研究应致力于制定统一的评估分析方法“绿色程度”的标准，以获得监管支持。这将为制药行业提供一个统一的框架，以便报告和比较各种方法的环境影响，这对于其更广泛的应用至关重要。

CRediT作者贡献声明

阿什娜·菲扎（Ashna Fiza）：撰写——初稿、方法学、调查、正式分析、概念化。费亚兹·沙基尔（Faiyaz Shakeel）：撰写——审阅与编辑、验证、监督、项目管理、正式分析、概念化。阿莉娜·汗（Alina Khan）：方法学、正式分析、数据管理。穆罕默德·H·阿尔卡尼（Mohammed H. Alqarni）：撰写——审阅与编辑、验证、软件、正式分析。艾哈迈德·I·富达（Ahmed I. Foudah）：撰写——审阅与编辑、软件、数据管理。普拉韦兹·阿拉姆（Prawez Alam）：撰写——审阅与编辑、验证

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

“作者感谢Prince Sattam bin Abdulaziz University通过项目编号（PSAU/2025/03/33262）资助这项工作。”