基于多元经典最小二乘法的分光光度法同时测定塞来昔布和曲马多在新剂型中的含量研究

本研究针对塞来昔布(CLB)和曲马多(TRD)复方制剂中严重光谱重叠的难题，开发了一种基于经典最小二乘法(CLS)的化学计量学辅助分光光度法。通过建立25组二元混合物模型，在210-290 nm波长范围内实现了两种药物的高精度同步测定，平均回收率达99.85%-101.29%，检测限低至0.55-0.67μg/mL。该方法为全球首个FDA批准的COX-2/阿片受体双重靶点复方镇痛药Seglentis?的质量控制提供了快速、经济的解决方案。

　　

疼痛管理领域近年来迎来重大突破——全球首个同时靶向COX-2酶和中枢阿片受体的复方镇痛药Seglentis?（塞来昔布56mg+曲马多44mg）获FDA批准。这种创新组合充分发挥了塞来昔布(CLB)的抗炎镇痛与曲马多(TRD)的中枢镇痛协同作用，为传统非甾体抗炎药控制不佳的疼痛提供了新选择。然而，这对"黄金搭档"在质量控制环节却面临严峻挑战：两者的紫外吸收光谱在200-400nm范围内高度重叠，传统单波长分光光度法难以准确区分，而高效液相色谱等分离方法又存在成本高、耗时长等问题。

为解决这一技术瓶颈，Saad Ahmed AlAhmed团队在《BMC Chemistry》发表的研究中，创新性地将化学计量学与紫外分光光度法联姻。研究人员摒弃了传统方法依赖特定波长测量的局限，转而利用整个紫外光谱的210-290nm区间（排除噪声干扰区域），通过经典最小二乘法(CLS)建立多元校正模型。这种策略巧妙地将光谱重叠这一劣势转化为优势——重叠区域蕴含的丰富信息反而成为提高模型分辨率的宝贵资源。

研究团队采用五水平二因素全因子设计，精心构建了25组浓度梯度各异的CLB-TRD二元混合物（6-14μg/mL），并将其分为13组校准集和12组验证集。通过Savitzky-Golay平滑滤波消除高频噪声，橡胶带基线校正去除背景漂移，再经均值中心化和矢量归一化预处理后，最终筛选出81个特征波长变量。值得注意的是，模型创新性地引入非零截距项，有效补偿了仪器系统偏差，使预测误差显著降低。

【关键技术方法】

1. 1.

   实验设计：采用五水平二因素全因子设计构建25组二元混合物，浓度范围6-14μg/mL

2. 2.

   光谱采集：使用Shimadzu UV-Visible 1650分光光度计在200-400nm范围以1nm间隔扫描

3. 3.

   数据预处理：依次进行Savitzky-Golay平滑、橡胶带基线校正、均值中心化和矢量归一化

4. 4.

   变量筛选：排除200-210nm（高噪声）和290nm以上（无特征吸收）区域，保留81个特征波长

5. 5.

   建模算法：基于矩阵运算的经典最小二乘法(CLS)，引入非零截距优化模型性能

【研究结果】

◆ 模型性能验证

校准集中CLB和TRD的平均回收率分别为99.85%±1.744和99.99%±0.725，验证集达101.29%±0.652和99.52%±0.524。RMSEC（校准均方根误差）低至0.214(CLB)和0.080(TRD)，RMSEP（预测均方根误差）为0.1825和0.0520，显示出色重现性。线性范围6-14μg/mL内，LOD（检测限）达0.212μg/mL(CLB)和0.310μg/mL(TRD)。

◆ 方法选择性

在添加布洛芬、双氯芬酸、酮咯酸等常见联用NSAIDs（非甾体抗炎药）的干扰实验中，CLB和TRD的回收率保持在98.32%-98.55%，RSD<0.65%，证实模型对结构类似物具有优异分辨能力。

◆ 实际应用测试

对Seglentis?商业片剂的分析显示，CLB和TRD的回收率分别为99.45%±0.875和98.25%±0.726，与标准HPLC方法无统计学差异（p>0.05）。

【研究意义】

这项研究突破了传统分光光度法"见峰即化合物"的思维定式，通过化学计量学将全谱信息转化为多维数学模型。相比已报道的双波长法（平均回收率98.44%-98.75%），CLS模型将分析精度提升1.5-2个百分点，且无需复杂数学变换。从可持续发展角度看，该方法符合12项绿色分析化学原则（AGREE评分0.79），仅需常规紫外仪器即可完成，大幅降低质量控制成本。

尤为重要的是，该研究为日益增多的多靶点复方制剂质量控制提供了范式转移——当活性成分存在光谱干扰时，不必执着于物理或化学分离，转而通过智能算法"数学分离"。这种思路可扩展至其他存在光谱重叠的复方药物分析，如抗菌组合、心血管复方等，具有广阔的工业应用前景。随着精准医疗时代多药联用方案的普及，此类化学计量学辅助的分析方法将在药品质量保证体系中扮演愈发重要的角色。