本研究通过对蓝桶内的一系列常见辅料和活性成分进行测量，展示了 Agilent Vaya 手 持式拉曼光谱仪穿透不透明容器的分析能力。空间位移拉曼光谱 (SORS) 是安捷伦特 有的技术，是独特的 Vaya 容器扣除算法的基础。这项技术能够优化扣除光谱中的 容器干扰，从而提供清晰的内容物特征。直接穿透塑料桶验证原辅料的能力，提供 了在仓库中高效执行原辅料鉴定 (RMID) 的工作流程，且无需专业人员或受控的采样环境。
前言 药物赋形剂和活性药物成分 (API) 采用各种容器（包括塑料 瓶、塑料桶和塑料袋、玻璃瓶和纸袋）运输。容器或包装材料 的选择取决于所储存材料的物理和化学性质、容器的可持续性 （重复利用和回收）、便利性和材料体积。塑料桶通常由高密 度聚乙烯塑料制成，并添加色素进行着色。它们通常可保护材 料免受紫外降解和高强度环境光的影响，并限制材料溢漏。与 低密度聚乙烯 (LDPE) 衬袋结合使用，可用于运输和储存原辅 料。最常见的桶颜色是白色和蓝色，通常选择深蓝色来抑制光 透过。深蓝色桶的遮光特性为来料时通过拉曼光谱进行鉴定测 试带来了挑战。本应用简报介绍了一种新型拉曼光谱技术，能 够对表层以下给定分析物的化学组成进行光学检测。文中展示 了如何应用 SORS 直接穿透蓝色塑料桶来鉴定各种材料，以优 化制药行业中原辅料的接收流程。
什么是空间位移拉曼光谱？ SORS 技术无需打开容器即可直接穿透不透明的容器壁采集内 容物材料的拉曼光谱。SORS 技术基于拉曼光谱与通过扩散散 射介质的光传播特性的结合。SORS 的基本原理是将拉曼光谱 仪中的激光器光源和检测器分隔一小段位移。在这种结构中， 光谱仪采集的光主要组成为激光散射到容器内材料上产生的瑞 利散射和拉曼光子。 图 1 显示了通过在激光器与检测器之间引入位移，进行光散 射和分类的基本要点。在配置 1 中，激光激发区域与信号采 集区域重叠。该配置提供了表面相关信息，因为检测到的拉曼 光子主要来自原辅料与容器组合的表面（容器）。这一位置被 称为零位。所得拉曼光谱以容器信号为主，内容物的信号明显 较低。
配置 2 显示了空间位移或位移激光器位置，其中激光/激发区 域移开了几毫米。这种配置提供了丰富的表面下化学信息，因 为所采集的拉曼光子主要来自容器内部。所得拉曼光谱可通过 对零位光谱的按比例扣减进行优化，以消除表面（容器）的残 余贡献。在 SORS 检测中，无需预先知晓化学组成以及将穿透 的容器厚度。 Agilent Vaya 手持式拉曼光谱仪 Vaya 手持式拉曼光谱仪使用 SORS，能够穿透透明和不透明 容器对原辅料进行快速鉴定测试。使用 Vaya，鉴定测试过程 可节省时间、资源和费用 ― 无需采样/采样间或打开容器。不 会暴露于危险物质，无需消耗品（样品瓶、取样间 PPE 和消 耗品），无交叉污染，无需等待 QC 实验室，且无需围绕仓库 多次移动容器。Vaya 设计用于制药和生物制药行业，并支持 21 CFR Part 11、USP <858>、USP <1858>、EP 2.248、中国 药典拉曼光谱（2020 版）第 0421 章和日本药典（增补 II，第 17 版）拉曼光谱章节的合规要求。
实验部分 样品 工业级对乙酰氨基酚、柠檬酸、布洛芬盐、一水合乳糖、聚乙 二醇 8000、聚维酮和山梨醇由 Sigma-Aldrich 提供。之所以选 择这些材料，是因为它们经常用作药物产品生产中的赋形剂和 APIs，而且它们表现出不同的拉曼横截面（拉曼信号强度）。 例如，一水合乳糖具有较小的拉曼横截面，而对乙酰氨基酚则 表现出相对较大的拉曼横截面。收到样品后，将所有粉末（各 200 g）置于单独的小透明 LDPE 袋中，作为基本容器/衬袋。 为证明 Vaya 穿透包装的能力，使用 LDPE 蓝桶进行实验（见 图 2B）。使用 Agilent Cary 5000 紫外-可见-近红外分光光 度计（在透射模式下）进行的紫外-可见实验显示，蓝桶在 NIR 区域 (854–995 nm) 表现出遮光特性，其中 Vaya 的激光 (830 nm) 和随后的拉曼光子将与蓝桶相互作用。
仪器和数据采集 Vaya 用于穿透蓝桶进行 SORS 测量，以分离内部药物原辅料 的光谱。利用 Vaya 机载容器扣除算法去除容器的任何拉曼 干扰。 为证明 SORS 穿透不透明容器鉴定材料的能力，针对七种原辅 料中的每一种创建鉴定方法。每种原辅料方法使用相应原辅料 样品至少 10 次重复扫描结果得出的光谱模型。这七种方法是 按照机载向导系统推荐的工作流程构建的。
Vaya 如何处理容器扣除？ Vaya 面向非专业光谱工作者设计，因此使用基于向导的工作 流程指导用户进行方法开发，该工作流程针对大多数原辅料和 容器组合进行了优化。 在方法开发工作流程中，需要用户选择将要执行测量的容器类 型。可选择六种容器：玻璃样品瓶、纯物质（无一级或二级容 器）、纸袋、玻璃和薄/厚塑料。然后，Vaya 自动开发激光器 位置（零位和位移）合适的默认光谱采集计划以及基于容器类 型的容器扣除方法。表 1 行显示了激光器的默认位置和 相关的默认容器扣除算法。
例如，默认的厚塑料容器扣除算法为 SORS（位移光谱减去按 比例扣除的零位光谱）。从富含内容物（材料）的位移测量值 中扣除富含表面的零位测量值，得到内容物材料的典型纯光 谱，可用作容器内材料可靠而稳定的鉴定指纹图谱。 除默认选项以外，Vaya 还可以从其他激光器位置和相关容器 扣除算法类型中自动选择，以优化内容物材料的光谱质量。 表 1 显示了优化的不同选项。优化的依据是从不同可能的扣 除算法得到的光谱与玻璃样品瓶中内容物材料的参比光谱的比 较结果。此功能对于在 NIR 光谱范围内表现出不同光吸收水 平的容器特别有用。借助这一策略，Vaya 也产生了更快的响 应时间，因为它无需采集不必要的数据。 为确保 Vaya 能够实现理想的容器扣除并得到内容物材料的更 强模型特征，建议构建优化的方法。 在此过程中，方法需要以下光谱信息： 1. 玻璃样品瓶中材料的拉曼光谱（也称为样品瓶中的样品 ― 方法模型构建和容器扣除算法选择比较的准） 2. 空容器的光谱（也称为空包装容器扫描 ― 用于开发容器扣 除算法要求扣除参比容器时，所需的容器模型参比的拉曼 光谱） 3. 包装容器中原辅料或包装容器中样品的光谱 ― 穿透容器 对原辅料的扫描，用于得到方法模型中位数（通常扫描 10 次） 4. 包装容器中类似样品的光谱（添加类似内容物材料的扫描 以改善模型的选择性）。该信息是可选的，并取决于是否 存在结构相似的材料，这些材料存在与开发中方法混淆的 风险
一旦方法包含上述信息（项目 1 至 3），容器扣除算法将从以 下选项中选择以优化分析： 1. SORS（位移-零位） 2. 位移-容器参比 3. 零位-容器参比 4. 位移 5. 零位 如果将最少的信息添加至方法中（仅包装容器中样品的扫描结 果），则可用的选项是默认的 SORS。
结果与讨论 图 4 显示了使用优化的方法穿透蓝桶从其中内容物材料 中获得的光谱。Vaya 能够为本研究中的每种材料分离出独特 的拉曼光谱仪，使其能够直接在检疫隔离时得到验证。在这些情 况下，Vaya 利用 SORS 原理及其电荷耦合检测器的灵敏度， 来解决穿透厚的不透明有色容器鉴定原辅料所固有的拉曼信号 交织难题。其中包括被容器阻挡的激光光子、被容器吸收的拉 曼光子，以及容器与内容物的拉曼横截面比。
在 Vaya 上进行鉴定验证时，无需在扫描容器内容物之前进行 样品或容器前处理。用户只需将 Vaya 与容器平行接触，并开 始运行。在光谱采集过程中，无需重新定位仪器。穿透蓝桶的 平均扫描时间为 50 秒。
结论 Agilent Vaya 手持式拉曼分光光度计能够扫描并验证蓝桶容器 中的许多材料，尽管这种类型的外壳具有显著的光抑制特性， 但仍可提供明确的合格/不合格结果。Vaya 是进库时原辅料鉴 定验证的颠覆性解决方案。它在检疫区域提供了需求点现场解 决方案，大幅简化了进库过程。借助 Vaya，分析人员可以鉴 定原辅料来料，并轻松满足生产量增加或新的采样要求（如 100% 鉴定），只需极少投资即可实现。
