综述：近红外光谱在生物医学和药物分析中的变革力量：趋势、进展与应用

这篇综述系统阐述了近红外光谱（NIRS）在生物医学和药物分析领域的革命性潜力，重点探讨了微型化光谱仪、机器学习（ML）算法整合及多模态分析技术（如与拉曼光谱联用）的最新进展。文章通过非侵入性诊断（如癌症和阿尔茨海默病检测）、药物质量控制（PAT）及打击假药等应用案例，凸显了NIRS在提升患者安全、治疗有效性和全球医疗倡议中的关键作用。

　　

引言

在制药和生物医学分析的动态领域中，快速、准确且非破坏性的技术需求日益迫切。近红外光谱（NIRS）凭借其独特的分子“指纹”识别能力（基于780-2500 nm波段的特定吸收），成为这一领域的变革性工具。其优势包括无需复杂样品前处理、分析速度快、成本效益高，且能穿透生物组织检测氧合/脱氧血红蛋白（oxy-/deoxy-haemoglobin）变化，为疾病诊断和药物开发开辟了新途径。

当前趋势

微型化与便携设备：近年来，NIRS技术显著进步，尤其是微型化光谱仪的出现。这些设备采用微机电系统（MEMS）技术集成干涉仪或微镜，如哈达玛掩模、法布里-珀罗滤光片等，实现了紧凑高效的设计。例如，Viavi的MicroNIR和SCIO公司的SCIOmini等商用设备已广泛应用于药物质量控制和食品分析。

机器学习与数据整合：化学计量学方法（如主成分分析PCA、偏最小二乘回归PLS）结合机器学习算法（如支持向量机SVM）显著提升了NIRS的数据解析能力。例如，Mazurek等通过PLS模型量化杨树皮中总水杨酸盐（TSA）和总黄酮（TFL），预测误差低至3.4-8.5%。然而，小样本过拟合和仪器间重现性仍是挑战，需通过严格验证解决。

多模态联用技术：NIRS与其他技术的联用拓展了其应用边界。例如：

• 拉曼光谱：互补提供分子振动信息，增强复杂样本的化学特异性。
• 质谱成像（MSI）：实现药物在组织中的空间分布分析。
• 功能近红外光谱（fNIRS）：通过监测脑血流变化，用于阿尔茨海默病和脑机接口（BCI）研究。

生物医学应用

神经科学与脑功能：fNIRS通过检测血红蛋白浓度变化，成为研究脑活动的核心工具。例如，Chiarelli等结合脑电图（EEG）和fNIRS，成功区分健康人与阿尔茨海默病患者的神经血管耦合模式。此外，fNIRS在新生儿缺氧监测和创伤性脑损伤评估中展现了临床价值。

癌症诊断与伤口监测：NIRS结合光声技术可定位肿瘤标志物。Li等利用脂质和胶原的强NIR吸收带，追踪乳腺癌模型中的肿瘤进展。在烧伤评估中，Kim等通过fNIRS建立氧饱和度模型，量化皮肤组织损伤程度。

心理健康与康复：fNIRS揭示了抑郁症患者前额叶激活减弱的特点，而Al-Shargie等通过双耳节律刺激结合fNIRS，开发了压力缓解模型。此外，NIRS在假肢训练和虚拟现实学习中的脑机交互应用日益增多。

药物分析

天然药物质量控制：NIRS快速鉴别草药物种（如黄芩属和肉桂）及活性成分（如黄酮类），解决了传统色谱法的耗时问题。例如，Rai等通过FT-NIRS指纹图谱区分五种罗勒属植物，交叉验证准确率达97%。

过程分析技术（PAT）：NIRS在制药生产中实现实时监控，如混合均匀性评估和3D打印药物剂量验证。Trenfield等开发的便携NIR模型对复方药片的API含量预测R²>0.99，误差仅0.24%。

假药识别：低成本手持NIRS设备（如NIR-S-G1）在资源有限地区发挥关键作用。例如，PCA和DD-SIMCA算法能快速筛查非洲抗疟药（如青蒿琥酯/苯芴醇组合）中的假药，准确率超90%。

挑战与展望

尽管NIRS在水分干扰和标准品依赖性上存在局限，但其在生物标志物早期检测和个性化医疗中的潜力巨大。未来，量子级联激光器（QCLs）和标准化协议的推进将进一步巩固NIRS在医疗诊断和制药工业中的地位，推动其从实验室走向临床和全球健康场景。