《Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis》：Integrated UPLC-MS/MS with interpretable artificial intelligence- enhanced Raman and near-infrared spectroscopy for multi-objective monitoring of Ginkgo ketone ester tablets column purification
编辑推荐：
•ResNet50模型结合拉曼光谱与近红外光谱技术，用于银杏酮酯片柱层纯化过程的质量监测。•ResNet50的性能显著优于其他人工智能模型。•拉曼光谱提供的特征信息比近红外光谱更为丰富。•Grad-CAM技术能够有效可视化关键光谱特征。引言银杏酮酯片是一种从银杏中提取的标准化制剂
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ResNet50模型结合拉曼光谱与近红外光谱技术，用于银杏酮酯片柱层纯化过程的质量监测。
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ResNet50的性能显著优于其他人工智能模型。
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拉曼光谱提供的特征信息比近红外光谱更为丰富。
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Grad-CAM技术能够有效可视化关键光谱特征。
引言
银杏酮酯片是一种从银杏中提取的标准化制剂，可作为治疗眩晕、心绞痛以及轻度脑动脉硬化等疾病的一种药物[1]、[2]、[3]。该制剂中的主要生物活性成分包括内酯类和黄酮类物质。在银杏酮酯片的制造过程中，柱层纯化环节堪称核心步骤，其作用在于浓缩银杏提取物中的活性成分，同时去除杂质。目前，这一环节中对中间产品的质量控制仍依赖操作人员的主观判断，或是将样品送外检测，这类方法难以满足生产过程中的即时质量管控需求。
美国食品药品监督管理局于2004年提出了过程分析技术这一概念[4]。该技术旨在对药品制造过程中的原材料、辅料以及各类工艺相关的关键参数进行实时监测[5]、[6]。如今，过程分析技术已被广泛用于工艺监控领域，实时数据采集与分析是其核心功能之一[7]、[8]、[9]。近红外光谱技术因其高效、快速且无损检测的特点，成为中药质量控制领域的常用技术。它擅长用于确定药材来源、定量分析活性成分以及识别假冒药品等任务[10]、[11]、[12]。例如，李等人[13]提出了一种基于人工智能的制药机器人平台，该平台整合了多模态监测、数字孪生建模以及多目标优化技术，可智能控制中药提取过程，在保障产品质量的同时将能耗降低约7.5-15.08%。而拉曼光谱技术则凭借其独特的分子特征峰以及快速的检测速度[7]，相比近红外光谱受水溶液的影响更小，因此已成为食品、医药、材料等多个领域广泛应用的一种高效分析技术。
在建模方面，基于近红外光谱和拉曼光谱的过程分析方法离不开建模技术。近年来，人工智能算法作为一种新型建模工具逐渐受到关注，其应用范围涵盖语音、人脸及图像识别领域，同时也被应用于制药行业[14]、[15]。在人工智能架构中，卷积神经网络是一种重要的模型类型，它可通过卷积运算自动从输入数据中提取特征，因此在图像识别领域得到了广泛应用[16]、[17]。目前已有多种人工智能算法被开发出来，尤其是经典的卷积神经网络系列，如ResNet、Inception、DenseNet、AlexNet等。
本研究提出了一种基于人工智能的新方法，该方法结合表面增强拉曼光谱与近红外光谱技术，可快速测定银杏酮酯片柱层纯化过程中七种主要成分的含量。图1展示了该人工智能质量检测方法的流程示意图。首先需要从柱层色谱洗脱液中收集217份样本的拉曼光谱与近红外光谱数据；随后利用UPLC-MS/MS技术对这些样本中的七种活性成分进行定量分析；最后基于不同的人工智能算法构建定量校准模型，用于预测柱层纯化过程中的活性成分含量。此外，还建立了传统的偏最小二乘回归定量校准模型作为对比。与偏最小二乘回归模型相比，ResNet50模型的准确度更高，显示出在实际生产中的应用潜力。同时，通过应用Grad-CAM算法，可以直观展示模型的决策过程，进一步提升方法的可解释性。
章节摘要
真实样本的采集
这些柱层色谱纯化洗脱液是从中国上海的上药兴灵科技药业公司的宏孔树脂柱和聚酰胺柱中采集的。按照行业标准流程，首先使用去离子水进行洗脱，之后再使用乙醇与水的混合液进行梯度洗脱。从洗脱开始到结束，每隔15分钟采集一次样本，每次采集的样本量约为10毫升。
七种生物活性成分的定量分析
需要定量的七种活性成分列于图S2中。共对217批柱层色谱洗脱液进行了UPLC-MS/MS分析，以确定其中各成分的含量。
这七种分析物以及两种内标物的典型光谱图显示在图S3中。UPLC-MS/MS方法经过了全面的验证，包括线性度、精度、重复性、稳定性以及回收率等方面的检测。
线性度检测结果
结论
本研究开发并筛选了一系列人工智能算法，基于拉曼光谱与近红外光谱技术建立了定量校准模型，用于监测银杏酮酯片柱层纯化过程中七种活性成分的含量。与UPLC-MS/MS方法相比，拉曼光谱和近红外光谱都具有无损检测和快速分析的优势。尤其值得一提的是，拉曼光谱能为定量分析提供更丰富的特征信息。
CRediT作者贡献说明
王俊：撰写——审阅与编辑、方法学验证、资源准备。王丹丹：撰写——审阅与编辑、方法学验证、方法设计。陶毅：撰写——审阅与编辑、研究指导、概念构思。蒋美芳：撰写——审阅与编辑、资源准备、数据整理。周秋雅：撰写——初稿撰写、实验研究、正式数据分析。
利益冲突声明
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致谢
衷心感谢中国国家重点研发计划（项目编号：2025YFF0517703）提供的资金支持。同时也要感谢匿名审稿人提出的宝贵建议，这些建议极大地提升了本文的质量。
利益冲突声明
作者们声明，自己不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。
周秋雅|蒋美芳|王丹丹|王俊|陶毅
