《Analytical Biochemistry》：Integrating Artificial Intelligence with Spectrophotometry: A Novel Python Framework for Automated Green Assessment and Pharmaceutical Analysis
编辑推荐：
•AI辅助Python代码实现自动化多指标绿色度评估。•统一整合GAPI、AGREE、WAC和溶剂可持续性指标。•采用先进信号处理技术的MET和HYD环保分光光度法。•具有出色灵敏度、准确度和精密度的高分析性能。•显著减少溶剂使用、能源消耗和废物产生。引言分析化学领域对可持续
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AI辅助Python代码实现自动化多指标绿色度评估。
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统一整合GAPI、AGREE、WAC和溶剂可持续性指标。
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采用先进信号处理技术的MET和HYD环保分光光度法。
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具有出色灵敏度、准确度和精密度的高分析性能。
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显著减少溶剂使用、能源消耗和废物产生。
引言
分析化学领域对可持续性的日益重视，凸显了对可靠、客观且全面的工具来评估分析方法环境影响的迫切需求[1]，[2]，[3]，[4]。尽管目前已有多种绿色度评估工具，如绿色分析程序指数（GAPI）、分析绿色度指标（AGREE）和白色分析化学（WAC），但其使用仍主要为手动操作、耗时且往往受主观判断影响。在这方面，人工智能（AI）为通过自动化和数据驱动评估来现代化可持续性评估提供了有价值的途径，从而提高了可靠性和可重复性[5]。
在全球范围内，高血压仍是导致过早死亡的主要原因之一。它是一种以动脉血压持续升高为特征的慢性疾病，通常临床上无明显症状，却是导致严重并发症的主要危险因素，包括中风、冠心病、心力衰竭、心房颤动、外周血管疾病、视力障碍、慢性肾脏病和痴呆症[6]，[7]，[8]，[9]，[10]，[11]。已有大量药物被引入用于治疗高血压，包括单药治疗或联合用药方案。其中，美托洛尔（一种β受体阻滞剂）和氢氯噻嗪（一种噻嗪类利尿剂）的固定剂量组合在控制血压方面表现出显著的疗效。这种组合增强了降压效果，同时允许使用较低的各组分剂量。因此，这种策略为高剂量单药治疗提供了一种实用的替代方案，并有助于减少剂量相关不良反应的发生率[12]。
美托洛尔（MET），图1A，1-（异丙氨基）-3-〔4-（2-甲氧基乙基）苯氧基〕-2-丙醇是一种β1-肾上腺素受体抑制剂，仅作用于心脏细胞；对β2受体无影响。这种抑制通过负性变时和负性肌力作用减少心输出量，不影响膜稳定性或内在拟交感神经活性[13]。
氢氯噻嗪（HYD），图1B，（6-氯-3,4-二氢-2H-1,2,4-苯并噻二嗪-7-磺酰胺1,1-二氧化物）是一种噻嗪类利尿剂[14]。HYD用于降低高血压，也用于治疗充血性心力衰竭、肝硬化、肾脏疾病或类固醇或雌激素引起的浮肿（液体潴留）[15]，[16]，[17]，[18]。
现有文献表明，仅报道了少数分光光度法用于同时测定二元混合物中美托洛尔（MET）和氢氯噻嗪（HYD）[19]，[20]。已报道的药物定量光谱方法通常依赖强腐蚀性试剂（如氢氧化钠），或存在灵敏度不足的问题。相比之下，色谱技术通常不符合绿色分析原则，因为它们成本高、劳动密集，并且需要大量有机溶剂（包括乙腈和甲醇）[21]，[22]，[23]，[24]，[25]。
绿色化学领域一个近期且仍在发展的方向是将人工智能整合为可持续性评估平台的核心组成部分，尽管其全部潜力尚未在常规分析实践中得到广泛应用。虽然绿色化学原则传统上依赖于手动应用的指标和专家解读，但AI通过实现自动化的数据驱动分析方法绿色度评估，引入了一种根本性的新方法。通过智能算法，可以同时处理复杂的环境指标，减少主观性并提高方法评估的一致性。这一概念超越了传统评估工具，提出了一种能够实时比较、优化和预测分析可持续性的统一计算框架。尽管仍处于早期阶段，但这种基于AI的范式代表了有前途的未来趋势，有望重新定义绿色化学指标在分析方法中的开发、解释和标准化方式[26]。
本研究致力于开发环保、经济且快速的分光光度分析方法用于常规药物分析。提出的方法——比值差法（RD）、一阶比值导数法（RD1）、均值中心化（MC）和傅里叶自去卷积法（FSD）——旨在测定二元混合物中美托洛尔（MET）和氢氯噻嗪（HYD），无论是纯品还是药物制剂形式。这些方法旨在满足质量控制实验室和制药行业的实际需求，在这些领域中，简便性、速度和可靠性至关重要。采用环境友好的分析策略至关重要，因为它直接支持生态保护和强化绿色分析化学原则。
作为该分析开发的补充，引入了一个AI辅助的Python平台作为自动化绿色度分析的综合系统。该平台能够同时计算和可视化多个可持续性指标，为方法评估提供统一且客观的框架。在此背景下，人工智能发挥了变革性的作用，通过最大限度地减少操作者相关的变异性，提高分析一致性，并确保可重复的可持续性评估。此外，该系统通过自动化处理和标准化输出显著简化了评估流程，实现了分析方法之间的快速和透明比较。其灵活的设计使其可以无缝迁移到当前研究之外的各种分析应用中，凸显了其广泛的应用性。总体而言，这一AI驱动的框架代表了将绿色分析化学与计算智能相结合的一步进步，为可持续方法开发提供了强大且现代的工具。
章节摘要
仪器与软件
使用一台配有匹配的10 mm石英比色皿的JASCO V-630紫外-可见双光束分光光度计（JASCO Corporation, Tokyo, Japan）进行所有分光光度测量。该仪器使用Spectra Manager? II软件（JASCO Corporation, Tokyo, Japan）进行光谱采集和数据处理。分光光度计的操作参数为：光谱带宽2 nm，扫描速度800 nm min-1，数据间隔1 nm。
校准曲线、回归分析和
光谱特性
图2显示了240 nm至300 nm区域的严重光谱重叠，这使得直接从MET和HYD的零级吸收光谱进行测定变得更加困难。因此，在二元混合物中同时定量MET和HYD是一个相当具挑战性的任务。为解决此问题，提出了四种新型且简便的分光光度技术，每种技术采用不同的分析策略来准确定量MET和HYD的组合。
结论
本工作引入了四种高性能分光光度法用于同时测定美托洛尔（MET）和氢氯噻嗪（HYD），为传统色谱技术提供了一种稳健且可持续的替代方案。所提出的策略提供了准确、精密度好且经济高效的分析，同时从绿色化学的角度从根本上重新思考方法设计。与传统方法（依赖高溶剂消耗和高能耗）不同
CRediT作者贡献声明
Israa M. Nour：可视化、监督、软件、资源、资金获取、数据整理。Amr S. Eissa：写作 – 审阅与编辑、软件、资源、形式分析、数据整理、概念构思。Ebraam B. Kamel：写作 – 审阅与编辑、写作 – 原稿、验证、项目管理、方法学、调查研究。Mohamed Badrawy：可视化、监督、资金获取、数据整理
利益冲突声明
? 作者声明没有已知的经济利益冲突或个人关系可能影响本文所报告的工作。
Mohamed Badrawy|Amr S. Eissa|Ebraam B. Kamel|Israa M. Nour
