Факторы, влияющие на результаты измерений

Температура образца. Температура образца может влиять как на его пропускание, так и на его отражение. Контроль температуры важен при анализе термически лабильных объектов, в случае которых разница в несколько градусов может приводить к существенным спектральным изменениям: твердые образцы, содержащие воду, дисперсные системы, аморфные объекты и прочее.

Влага и остаточные количества растворителей. Наличие воды и остаточных количеств растворителей может оказать влияние на характер спектра и результаты анализа. Необходимость и условия высушивания должны быть указаны в частных фармакопейных статьях.

Толщина образца определяет степень пропускания. С увеличением толщины слоя наблюдается увеличение поглощения. Поэтому при сравнительных измерениях пропускания толщина образца должна быть одинаковой или учитываться. При измерении отражения толщина слоя не имеет принципиального значения, но нужно учитывать, что толщина слоя должна быть сопоставимой с глубиной проникновения луча в образец. В случае недостаточной толщины, за образцом ставится дополнительный рефлектирующий материал, например штамп с золотым покрытием.

Оптические свойства образца. При анализе твердых образцов необходимо обеспечивать максимально возможную однородность пробы, так как различия в плотности или размерах частиц сказываются на характере спектра. Спектры физически, химически или оптически гетерогенных образцов следует регистрировать либо с увеличенным размером пучка света, либо используя устройства, вращающие образцы во время измерений. При этом желательно проводить измерения каждого образца несколько раз с последующим усреднением спектров.

Полиморфизм. Разница в кристаллической структуре (полиморфизм) оказывают влияние на спектр, что позволяет отличать друг от друга кристаллические или аморфные формы на основании их БИК-спектра. При проведении анализа необходимо учитывать, эталонный спектр, какой кристаллической структуры (модификации) используется в методе анализа.

Возраст образцов. Свойства образцов могут изменяться во времени, и эти изменения могут обуславливать спектральные различия для одних и тех же образцов. Данные изменения должны быть учтены при построении калибровочных моделей, как для целей идентификации, так и для целей количественного анализа.

Идентификация

Идентификация в БИК-спектрометрии основана на принципе идентичности спектров одного и того же вещества.

Для проведения идентификации первоначально создают библиотеку эталонных спектров (далее по тексту «библиотека»), подбирают оптимальную математическую модель для обработки спектров и реализации алгоритмов их сравнения, то есть создают метод идентификации. Далее проводят валидацию библиотеки в совокупности с выбранной математической моделью (см. раздел «Валидация метода идентификации»). Идентификацию проводят путем сравнения спектра испытуемого образца со спектрами в библиотеке (см. раздел «Анализ данных»).

Создание библиотеки спектров. Библиотека содержит совокупности спектров, несущие характеристическую информацию о каждом объекте анализа. Для каждой совокупности спектров при помощи соответствующих методов и алгоритмов определяют оптимальные параметры идентификации. Данные установки действительны для всей библиотеки. Для близких объектов, неразличимых при заданных установках, создаются подбиблиотеки, в которых могут быть использованы другие методы предварительной обработки спектров и алгоритмы анализа. Количество спектров в библиотеке не ограничивается, но при большом их количестве идентификация химически сходных веществ затрудняется.

В библиотеку включают спектры веществ, соответствующих предъявляемым требованиям, подлинность которых подтверждена иными фармакопейными методами.

Для учета возможных вариаций свойств каждого вида анализируемых объектов регистрируют спектры нескольких партий (серий). Регистрацию спектров проводят при соблюдении схожести условий измерений и первичной обработки, которые предварительно оптимизированы для всех анализируемых объектов и сохраняются постоянными при последующих измерениях. В библиотеку не включают спектры, являющиеся случайными выбросами.

Методы предварительной обработки спектров. Рекомендуется предварительная обработка спектров с целью повышения информативности получаемых результатов и уменьшения влияния спектральных вариаций. Обработка первичных данных может включать вычисление первой или второй производной, векторную нормализацию, мультипликативную коррекцию рассеивания и другие методы, включая комбинированные. Следует учитывать, что математическая обработка может привести к потере информации или появлению ошибок-артефактов.

Выбор математической модели и алгоритмов должен быть обоснован.

Анализ данных. Сравнение спектров испытуемых образцов при идентификации проводится с индивидуальными или усредненными спектрами в библиотеке, например, путем корреляционного анализа. Метод идентификации должен быть валидирован.

Валидация метода идентификации. Валидация метода идентификации призвана продемонстрировать его пригодность для предусмотренного анализа. Валидация метода предполагает проверку показателей специфичности и устойчивости.

Специфичность показывает, что каждый объект, спектр которого содержится в библиотеке, будет положительно идентифицирован и будет отличаться от других объектов, при этом объекты, не включенные в библиотеку, идентифицируются отрицательно.

Устойчивость показывает, что незначительные изменения условий (например, температура, влажность воздуха, вибрации, температура образца, степень уплотнения материала, глубина погружения зонда, толщина слоя и т. д.) не влияют на результаты и надежность идентификации.