摘要：目的 采用星点设计-效应面优化法优化复方拜颤停片剂的处方。方法 分别以微晶纤维素（MCC）、交联羧甲基纤维素钠（cCMC-Na）、微粉硅胶及硬脂酸镁的用量百分比为考察因素，崩解时间及吸湿率为指标，用线性方程和二次多项式描述崩解时间及吸湿率与4个影响因素之间的数学关系，根据最佳数学模型描绘效应面，选择最佳处方，并进行预测分析。结果 崩解时间及吸湿率与4个因素间的关系均不能用线性方程描述，而用二次多项式拟合时，相关系数分别为0.837 9和0.923 1，具有较高的可信度。优选的最佳处方为30.60%MCC、10%cCMC-Na、0.30%微粉硅胶、0.10%硬脂酸镁。最佳处方崩解时限及吸湿率的理论值与预测值偏差均在5%以内。结论 所建立的模型预测性良好，应用星点设计-效应面法能够精准地优化复方拜颤停片剂的处方。 关键词：拜颤停片；星点设计；效应面法 DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2016.07.022 中图分类号：R283.5 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2016）07-0087-05 Optimization of Prescription of Baichanting Tablets by Central Composite Design-Response Surface Methodology LU Fang1， JING Yue-e1， REN Yan-dong2， ZHANG Shu-xiang1， LIU Shu-min3 （1. Heilongjiang University of Chinese Medicine， Harbin 150040， China； 2. Jiamusi Medical College， Jiamusi 150400， China； 3. Center for Safety Evaluation of Drugs， Heilongjiang University of Chinese Medicine， Harbin 150040， China） Abstract： Objective To optimize the prescription of Baichanting Tablets by the central composite design-response surface methodology. Methods The doses of MCC， cCMC-Na， SiO2， and magnesium stearate were set as investigation factors； disintegration time and moisture rate were set as indexes. Linear equation quadratic polynomial described mathematic relationship of disintegration time and moisture rate with other four influence factors. Response surface was described according to the optimal mathematic models； the optimal prescription was chosen； predictive analysis was conducted. Results The relationship of disintegration time and moisture rate with other four influence factors could not be described by linear equation. When quadratic polynomial matching was used， correlation coefficients were 0.837 9 and 0.923 1， with relatively high reliability. Optimal prescription contained 30.6%MCC， 10%cCMC-Na， 0.30%SiO2， and 0.10% magnesium stearate. The theoretical value and predicted value deviations of the disintegration time limit and moisture absorption rate were within 5%. Conclusion The predictability of the established model is good. Application of central composite design-response surface methodology can precisely optimize the prescription of Baichanting Tablets. Key words： Baichanting Tablets； central composite design； response surface methodology 帕金森病（Parkinson's disease，PD），是一种慢性神经系统退行性疾病，其临床症状除震颤、肌肉僵 基金项目：国家自然科学基金青年基金（81303249） 通讯作者：刘树民，E-mail：[email protected] 直、运动迟缓等运动症状外，通常伴有精神、认知或睡眠障碍等非运动症状。目前对于该病的治疗普遍以多巴胺制剂为主，但只能改善患者的临床症状而不能阻止疾病的进程[1]，且长期服用会出现一系列不良反应。因而开发创新中药保护制剂尤为重要。本课题组选择平肝熄风[2-3]、补益肝肾[4]、补血养肝[5]的3味中药材自组复方并命名为拜颤停，经前期药效学研究，该复方可明显提高1-甲基-4-苯基-1，2，3，6-四氢吡啶（MPTP）诱导的帕金森小鼠脑内多巴胺含量并改善其运动症状[6]，故将此中药复方制成服用方便、质量稳定的片剂，本研究对该片剂处方进行优化。 在前期单因素考察中，已确定了处方的基本组成。鉴于广泛使用的正交和均匀设计是基于线性模型，存在预测精准度不高的弊端，本试验在处方优化过程中，为提高效率和科学性，采用星点设计-响应面优化法[7]，即以三维效应面进行数据处理及非线性方程拟合来优化复方拜颤停片剂处方中辅料的用量。 1 仪器与试药 ZP-5旋转式压片机（广州市旭朗机械有限公司），ZBS-6G智能崩解试验仪（天津大学无线电厂），78X-Z型片剂四用测定仪（上海黄海药检仪器厂），恒温恒湿箱BSC-150（上海博弈实业有限公司医疗设备厂），电子天平（梅特勒-托利多仪器上海有限公司）。 微晶纤维素（MCC），天津市光复精细化工研究所；交联羧甲基纤维素钠（cCMC-Na）、微粉硅胶，安徽山河药用辅料股份有限公司；硬脂酸镁，天津市科密欧化学试剂有限公司；食用酒精，望奎县春燕消毒液制造有限公司。 2 方法与结果 2.1 拜颤停素片的制备 药粉、辅料分别过100目筛，然后按处方比例称量，混合均匀，加入适量70%食用乙醇制软材，20目筛制粒，60 ℃干燥，20目筛整粒，外加助流剂微粉硅胶和润滑剂硬脂酸镁，混匀，压制成硬度均为7～8 kg的片剂。 2.2 崩解时限的测定 按照2010年版《中华人民共和国药典》（一部）附录 ⅫA崩解时限检查法进行。筛孔内径为2 mm，加挡板，往返频率为平均30次/min。烧杯内介质为（37±1）℃的蒸馏水。 2.3 吸湿率的测定 先测量干燥具塞称量瓶质量（m1），再将药片置于称量瓶内并称量质量（m2），取下称量瓶塞，将称量瓶与药片置于相对湿度92%、温度25 ℃的恒温恒湿箱中24 h[8]，取出，将称量瓶、药片及瓶塞共同称定质量（m3），计算吸湿率。吸湿率（%）=（m3-m2）÷（m2-m1）×100%。可以明显观察到不同处方的药片吸湿状态有很大差别，吸湿率大的处方药片呈现黏度大、颜色深、高度膨胀状态。对于吸湿率较大的处方必须进行密封保存或将素片进行包衣，以保证药片的稳定性。 2.4 因素与水平的确定 首先采用单因素考察法对填充剂、崩解剂、助流剂、润滑剂进行筛选，见表1。确定基本辅料为MCC、cCMC-Na、微粉硅胶、硬脂酸镁，且崩解剂为内加的方式，同时确定了各自的百分比范围。根据星点设计原理，以MCC、cCMC-Na、微粉硅胶及硬脂酸镁的用量百分比分别为独立因素A、B、C、D，共设五水平，包括中心点、析因设计点、极值点。真实值和代码值见表2。 2.6 模型拟合及方差分析 采用Design Expert 8.0.6软件，以评价指标崩解时限（Y1）、吸湿率（Y2）分别对A、B、C、D各因素数据进行多元线性回归（ModelⅠ）和二次多项式（ModelⅡ）拟合，得到回归模型： ModelⅠ： Y1=15.44+0.94A-0.24B-0.25C+0.27D（r2=0.521 3，P=0.000 8） Y2=7.39-0.18A-0.081B-0.23C+0.15D（r2=0.391 0，P=0.012 0） ModelⅡ： Y1=15.57+0.94A-0.24B-0.25C+0.27D+0.091AB+0.30AC-0.62AD-0.25BC-0.35BD+0.43CD+0.073A2+0.016B2-0.24C2（r2=0.837 9，P=0.000 4） Y2=7.17-0.18A-0.081B-0.23C+0.15D-0.10AB-0.020AC+0.11AD+0.32BD-0.064CD+0.17A2-0.095B2+0.083C2+0.12D2（r2=0.923 1，P 由以上拟合方程的r2和P值可见，采用二项式方程拟合效果较好。效应面模型对Y1和Y2的方差分析结果见表4、表5。 由表4可知，F值为6.36表明二项式Y1模型显著，只有0.04%的几率导致产生噪音。P0.1表明模型不显著。 由表5可知，F值为14.77表明二项式Y2模型显著，产生噪音的几率 2.7 效应面分析 根据模型Ⅱ方程描绘因变量和自变量的二维等高线和三维效应面，选取拜颤停片剂的最优处方。由于效应面图为三维图，只能表达含2个自变量的函数，故每次需固定其中2个自变量来考察因素对指标的效应。由图可见，在因素C的整体变化范围内，Y1及Y2的效应值几乎在一个水平面上，故可知因素C对指标的贡献最小，所以图中只考察交互项AB、AD、BD分别对Y1、Y2的影响。利用Design Expert 8.0.6软件描绘效应面图，见图1、图2。 由图1可知，A在27.50%～36.50%之间时Y1逐渐增大，B在6.25%～8.75%之间对Y1的影响不大。20%以上的MCC即有一定的崩解作用，加之联合cCMC-Na，崩解时限便可达到药典的规定范围。C项对指标的贡献较小，D项在0.33%～0.66%之间时Y1逐渐增大，所以辅料的基本用量不需要过多，对缩短崩解时限益处也不明显。如此分析图2可知，Y2随着A项含量的增加而减小，B项在6.25%～7.25%及7.75%～8.75%之间时Y2呈现不连续下降趋势，C项在0.18%～0.25%之间时Y2下降，D项在0.33%～0.66%之间时Y2增加。由效应面优化的基本原理选取较佳处方区域回推至因素的取值范围[9]，由软件自动优化后得到最佳处方：MCC为30.60%，cCMC-Na为10%，微粉硅胶为0.3%，硬脂酸镁为0.1%。
摘要：目的 采用星点设计-效应面优化法优化复方拜颤停片剂的处方。方法 分别以微晶纤维素（MCC）、交联羧甲基纤维素钠（cCMC-Na）、微粉硅胶及硬脂酸镁的用量百分比为考察因素，崩解时间及吸湿率为指标，用线性方程和二次多项式描述崩解时间及吸湿率与4个影响因素之间的数学关系，根据最佳数学模型描绘效应面，选择最佳处方，并进行预测分析。结果 崩解时间及吸湿率与4个因素间的关系均不能用线性方程描述，而用二次多项式拟合时，相关系数分别为0.837 9和0.923 1，具有较高的可信度。优选的最佳处方为30.60%MCC、10%cCMC-Na、0.30%微粉硅胶、0.10%硬脂酸镁。最佳处方崩解时限及吸湿率的理论值与预测值偏差均在5%以内。结论 所建立的模型预测性良好，应用星点设计-效应面法能够精准地优化复方拜颤停片剂的处方。 关键词：拜颤停片；星点设计；效应面法 DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2016.07.022 中图分类号：R283.5 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2016）07-0087-05 Optimization of Prescription of Baichanting Tablets by Central Composite Design-Response Surface Methodology LU Fang1， JING Yue-e1， REN Yan-dong2， ZHANG Shu-xiang1， LIU Shu-min3 （1. Heilongjiang University of Chinese Medicine， Harbin 150040， China； 2. Jiamusi Medical College， Jiamusi 150400， China； 3. Center for Safety Evaluation of Drugs， Heilongjiang University of Chinese Medicine， Harbin 150040， China） Abstract： Objective To optimize the prescription of Baichanting Tablets by the central composite design-response surface methodology. Methods The doses of MCC， cCMC-Na， SiO2， and magnesium stearate were set as investigation factors； disintegration time and moisture rate were set as indexes. Linear equation quadratic polynomial described mathematic relationship of disintegration time and moisture rate with other four influence factors. Response surface was described according to the optimal mathematic models； the optimal prescription was chosen； predictive analysis was conducted. Results The relationship of disintegration time and moisture rate with other four influence factors could not be described by linear equation. When quadratic polynomial matching was used， correlation coefficients were 0.837 9 and 0.923 1， with relatively high reliability. Optimal prescription contained 30.6%MCC， 10%cCMC-Na， 0.30%SiO2， and 0.10% magnesium stearate. The theoretical value and predicted value deviations of the disintegration time limit and moisture absorption rate were within 5%. Conclusion The predictability of the established model is good. Application of central composite design-response surface methodology can precisely optimize the prescription of Baichanting Tablets. Key words： Baichanting Tablets； central composite design； response surface methodology 帕金森病（Parkinson's disease，PD），是一种慢性神经系统退行性疾病，其临床症状除震颤、肌肉僵 基金项目：国家自然科学基金青年基金（81303249） 通讯作者：刘树民，E-mail：[email protected] 直、运动迟缓等运动症状外，通常伴有精神、认知或睡眠障碍等非运动症状。目前对于该病的治疗普遍以多巴胺制剂为主，但只能改善患者的临床症状而不能阻止疾病的进程[1]，且长期服用会出现一系列不良反应。因而开发创新中药保护制剂尤为重要。本课题组选择平肝熄风[2-3]、补益肝肾[4]、补血养肝[5]的3味中药材自组复方并命名为拜颤停，经前期药效学研究，该复方可明显提高1-甲基-4-苯基-1，2，3，6-四氢吡啶（MPTP）诱导的帕金森小鼠脑内多巴胺含量并改善其运动症状[6]，故将此中药复方制成服用方便、质量稳定的片剂，本研究对该片剂处方进行优化。 在前期单因素考察中，已确定了处方的基本组成。鉴于广泛使用的正交和均匀设计是基于线性模型，存在预测精准度不高的弊端，本试验在处方优化过程中，为提高效率和科学性，采用星点设计-响应面优化法[7]，即以三维效应面进行数据处理及非线性方程拟合来优化复方拜颤停片剂处方中辅料的用量。 1 仪器与试药 ZP-5旋转式压片机（广州市旭朗机械有限公司），ZBS-6G智能崩解试验仪（天津大学无线电厂），78X-Z型片剂四用测定仪（上海黄海药检仪器厂），恒温恒湿箱BSC-150（上海博弈实业有限公司医疗设备厂），电子天平（梅特勒-托利多仪器上海有限公司）。 微晶纤维素（MCC），天津市光复精细化工研究所；交联羧甲基纤维素钠（cCMC-Na）、微粉硅胶，安徽山河药用辅料股份有限公司；硬脂酸镁，天津市科密欧化学试剂有限公司；食用酒精，望奎县春燕消毒液制造有限公司。 2 方法与结果 2.1 拜颤停素片的制备 药粉、辅料分别过100目筛，然后按处方比例称量，混合均匀，加入适量70%食用乙醇制软材，20目筛制粒，60 ℃干燥，20目筛整粒，外加助流剂微粉硅胶和润滑剂硬脂酸镁，混匀，压制成硬度均为7～8 kg的片剂。 2.2 崩解时限的测定 按照2010年版《中华人民共和国药典》（一部）附录 ⅫA崩解时限检查法进行。筛孔内径为2 mm，加挡板，往返频率为平均30次/min。烧杯内介质为（37±1）℃的蒸馏水。 2.3 吸湿率的测定 先测量干燥具塞称量瓶质量（m1），再将药片置于称量瓶内并称量质量（m2），取下称量瓶塞，将称量瓶与药片置于相对湿度92%、温度25 ℃的恒温恒湿箱中24 h[8]，取出，将称量瓶、药片及瓶塞共同称定质量（m3），计算吸湿率。吸湿率（%）=（m3-m2）÷（m2-m1）×100%。可以明显观察到不同处方的药片吸湿状态有很大差别，吸湿率大的处方药片呈现黏度大、颜色深、高度膨胀状态。对于吸湿率较大的处方必须进行密封保存或将素片进行包衣，以保证药片的稳定性。 2.4 因素与水平的确定 首先采用单因素考察法对填充剂、崩解剂、助流剂、润滑剂进行筛选，见表1。确定基本辅料为MCC、cCMC-Na、微粉硅胶、硬脂酸镁，且崩解剂为内加的方式，同时确定了各自的百分比范围。根据星点设计原理，以MCC、cCMC-Na、微粉硅胶及硬脂酸镁的用量百分比分别为独立因素A、B、C、D，共设五水平，包括中心点、析因设计点、极值点。真实值和代码值见表2。 2.6 模型拟合及方差分析 采用Design Expert 8.0.6软件，以评价指标崩解时限（Y1）、吸湿率（Y2）分别对A、B、C、D各因素数据进行多元线性回归（ModelⅠ）和二次多项式（ModelⅡ）拟合，得到回归模型： ModelⅠ： Y1=15.44+0.94A-0.24B-0.25C+0.27D（r2=0.521 3，P=0.000 8） Y2=7.39-0.18A-0.081B-0.23C+0.15D（r2=0.391 0，P=0.012 0） ModelⅡ： Y1=15.57+0.94A-0.24B-0.25C+0.27D+0.091AB+0.30AC-0.62AD-0.25BC-0.35BD+0.43CD+0.073A2+0.016B2-0.24C2（r2=0.837 9，P=0.000 4） Y2=7.17-0.18A-0.081B-0.23C+0.15D-0.10AB-0.020AC+0.11AD+0.32BD-0.064CD+0.17A2-0.095B2+0.083C2+0.12D2（r2=0.923 1，P 由以上拟合方程的r2和P值可见，采用二项式方程拟合效果较好。效应面模型对Y1和Y2的方差分析结果见表4、表5。 由表4可知，F值为6.36表明二项式Y1模型显著，只有0.04%的几率导致产生噪音。P0.1表明模型不显著。 由表5可知，F值为14.77表明二项式Y2模型显著，产生噪音的几率 2.7 效应面分析 根据模型Ⅱ方程描绘因变量和自变量的二维等高线和三维效应面，选取拜颤停片剂的最优处方。由于效应面图为三维图，只能表达含2个自变量的函数，故每次需固定其中2个自变量来考察因素对指标的效应。由图可见，在因素C的整体变化范围内，Y1及Y2的效应值几乎在一个水平面上，故可知因素C对指标的贡献最小，所以图中只考察交互项AB、AD、BD分别对Y1、Y2的影响。利用Design Expert 8.0.6软件描绘效应面图，见图1、图2。 由图1可知，A在27.50%～36.50%之间时Y1逐渐增大，B在6.25%～8.75%之间对Y1的影响不大。20%以上的MCC即有一定的崩解作用，加之联合cCMC-Na，崩解时限便可达到药典的规定范围。C项对指标的贡献较小，D项在0.33%～0.66%之间时Y1逐渐增大，所以辅料的基本用量不需要过多，对缩短崩解时限益处也不明显。如此分析图2可知，Y2随着A项含量的增加而减小，B项在6.25%～7.25%及7.75%～8.75%之间时Y2呈现不连续下降趋势，C项在0.18%～0.25%之间时Y2下降，D项在0.33%～0.66%之间时Y2增加。由效应面优化的基本原理选取较佳处方区域回推至因素的取值范围[9]，由软件自动优化后得到最佳处方：MCC为30.60%，cCMC-Na为10%，微粉硅胶为0.3%，硬脂酸镁为0.1%。