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     雖然近紅外(NIR)光譜不是一種特別靈敏的分析技術(shù)，但是它幾乎不需要樣品制備即可實現(xiàn)測定的特性，使其非常適合應用于過程監(jiān)控、材料科學和醫(yī)學等領(lǐng)域。我們就NIR光譜當前的應用、新興的應用領(lǐng)域及其在新的應用領(lǐng)域所面臨的挑戰(zhàn)等問題，采訪了一個專家小組。
     “NIR光譜起源于20世紀60年代Karl Norris的科研工作中，Karl Norris主要從事的是農(nóng)業(yè)研究工作，” Pierre Dardenne說道——他是瓦隆農(nóng)業(yè)研究中心的部門負責人，該研究中心隸屬于比利時瓦隆地區(qū)政府?！拔蚁嘈?，農(nóng)業(yè)仍然是NIR光譜技術(shù)的主要應用領(lǐng)域，特別是對動物飼料成分的檢測，”他補充說。
     Glaxo Smith Kline公司首席科學家Benoit Igne認為：“農(nóng)業(yè)包括農(nóng)作物、動物、森林、土壤等，都是NIR光譜最重要的應用領(lǐng)域”。
     專家小組的所有成員一致認為：醫(yī)藥行業(yè)是當前NIR光譜另一個重要的應用領(lǐng)域。
     “對于醫(yī)藥制造領(lǐng)域，制藥企業(yè)和監(jiān)管機構(gòu)已經(jīng)從連續(xù)性生產(chǎn)解決方案中獲得了巨大的利益，”Bristol-Myers Squibb公司的高級首席科學家Gary McGeorge說，“這種生產(chǎn)模式的轉(zhuǎn)變需要持續(xù)的工藝驗證，以確保系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)，并提供質(zhì)量合格的產(chǎn)品。”McGeorge進一步指出：“如果沒有無創(chuàng)傷性傳感器，如將NIR光譜嵌入在每個單元操作，以確保藥物配方的均勻性，這種生產(chǎn)轉(zhuǎn)變不會如此迅速地發(fā)生”。
     Igne曾經(jīng)不怎么看好NIR光譜在制藥工業(yè)中的應用，但是他說：“相較之使用NIR光譜法，去重新建立一種非NIR光譜的分析方法要負擔非常昂貴的費用，而真正減輕費用的方法應該是，將NIR嵌入在制造過程中，類似于溫度或壓力傳感器一樣。”
     McGeorge指出：最大的挑戰(zhàn)是在全球的監(jiān)管環(huán)境下去試圖設計統(tǒng)一光譜解決方案，因為每個國家或每個地區(qū)都有自己的需求。
     “目前，這些要求不明確，每名操作者或者衛(wèi)生部門只能通過反復試驗來學習，對于此類應用，我們根本沒有明確的監(jiān)管路線圖。”不過，他認為現(xiàn)今仍然取得了一定的進展。
     “但這可能要根據(jù)EMA發(fā)布的在制藥工業(yè)中應用NIR光譜的最終準則，及當期FDA提出的指導意見草案而發(fā)生改變，”他說。
     此外，ASTM E55委員會正在致力于制定醫(yī)藥制造各個領(lǐng)域的標準，包括使用嵌入、聯(lián)機和在線光譜?！巴ㄟ^所有這些努力，NIR光譜的應用前景就變得更清晰了，也比早先的各種嘗試來得更容易，”他說。　
     專家們所謂的生物醫(yī)學分析領(lǐng)域明顯將是NIR光譜應用的新興領(lǐng)域。
     “大多數(shù)關(guān)于NIR光譜的理論工作(包括吸收和散射分離)已在生物醫(yī)學分析中得以應用，這大大地提高了我們檢測和監(jiān)測腫瘤、控制血糖等的能力，”Igne說。“NIR光譜可以走出實驗室到臨床使用，這對患者來說是顯著的改善”。
     Dardenne指出：隨著NIR光譜在生物醫(yī)學分析領(lǐng)域應用的增長，相應而生的驗證方法必須是嚴格的，因為一個錯誤就會引起非?？膳碌暮蠊?。
     “先進的取樣和制樣技術(shù)，使NIR光譜在以往所有的應用領(lǐng)域都變得更加有效，而且將更有利于NIR在新的領(lǐng)域中得以更好的應用，”Igne說。他認為，隨著對NIR技術(shù)基本理論的理解，該技術(shù)的應用已達到了成熟的狀態(tài)，但挑戰(zhàn)依然存在，“NIR在保證信號質(zhì)量和樣品最相關(guān)信息的收集方面仍然存在一定的困難”。（轉(zhuǎn)自儀器信息網(wǎng)）

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