Page 87 - 2021年19期

曲线法计算 CUR 含量。结果显示，CUR 含量的 RSD 为 2.5 Box-Behnken 设 计 - 响 应 面 法 优 化 CUR-TEs 的
0.52％（n＝5），表明该方法的重复性良好。 处方
2.2.10 回收率试验 取“2.1”项下阴性样品溶液 0.1 2.5.1 Box-Behnken 设计-响应面试验设计与结果 在
mL，置于 10 mL 棕色量瓶中，共 9 份，分为 3 组；每组分 单因素实验的基础上，选取对CUR-TEs的包封率和载药
别加入“2.2.2”项下 CUR 对照品母液 0.5、1、2 mL，加甲 量影响较为显著的 PC 用量（A）、CUR 用量（B）、PG 用量
醇适量，超声破乳；冷却至室温后，加甲醇稀释并定容； （C）为自变量，以包封率和载药量的综合评分为响应
[20]
取上述样品溶液适量，分别按“2.2.1”项下色谱条件进样 值[根据 TOPSIS 法 ，设置包封率和载药量的权重均为
测定，记录峰面积，并计算加样回收率。结果显示，CUR 50％，然后计算综合评分：综合评分＝（包封率/最大包封
各组质量浓度样品溶液的平均回收率分别为 103.03％ 率×0.5+载药量/最大载药量×0.5）×100]，采用 Design
（RSD＝2.47％，n＝3）、102.04％（RSD＝1.67％，n＝3）、 Expert 8.0.6软件设计3因素3水平的Box-Behnken设计-
100.05％（RSD＝0.66％，n＝3）。 响 应 面 试 验 ，综 合 评 价 各 因 素 对 响 应 值 的 影 响 。
2.3 CUR-TEs包封率和载药量的测定 Box-Behnken 设计-响应面试验的因素与水平见表 1，试
2.3.1 包封率 取CUR-TEs 0.1 mL，均匀上样于葡聚糖 验设计与结果见表2，方差分析结果见表3。
凝胶柱，以水洗脱；收集6 mL洗脱液，置于10 mL棕色量 表1 Box-Behnken设计-响应面试验的因素与水平
瓶中；加甲醇超声破乳并定容，按“2.2.1”项下色谱条件 Tab 1 Factors and levels of Box-Behnken design-re-
进样测定，计算包入的药量 CE。另取 CUR-TEs 0.1 mL sponse surface experiments
于 10 mL 棕色量瓶中，加甲醇超声破乳并定容，按 水平 因素
“2.2.1”项下色谱条件进样测定，计算总药量 CT。按 CE A，％ B，％ C，％
－1 3.5 0.10 20
和CT结果计算包封率（包封率＝CE/CT×100％）。 0 4.0 0.13 25
2.3.2 载药量 取“2.1”项下 CUR-TEs 适量，进行冻干 1 4.5 0.15 30
处理（冻干后样品质量为 WT）。精密称取冻干后的 表2 Box-Behnken设计-响应面试验的设计与结果
CUR-TEs 0.1 g，加水 1 mL 复溶；取复溶后的 CUR-TEs Tab 2 Design and results of Box-Behnken design-re-
0.1 mL，均匀上样于葡聚糖凝胶柱，以水洗脱；收集6 mL sponse surface experiments
洗脱液，置于 10 mL 棕色量瓶中；加甲醇超声破乳并定 序号 A B C 包封率，％ 载药量，％ 综合评分
容，按“2.2.1”项下色谱条件进样测定，计算包入的药量 1 4.00 0.13 25.00 94.39 1.21 99.09
2 4.00 0.13 25.00 96.14 0.87 85.95
WE。按 WT 和 WE 结果计算载药量（载药量＝WE/WT× 3 4.00 0.13 25.00 89.88 1.04 89.72
100％）。 4 4.00 0.15 30.00 83.99 0.55 66.41
2.4 单因素实验 5 4.50 0.13 30.00 80.07 0.85 76.77
6 3.50 0.10 25.00 71.86 0.89 74.15
以包封率和载药量为考察指标，分别考察不同 PC
7 3.50 0.13 20.00 79.88 0.83 75.84
用量（2％、2.5％、3％、3.5％、4％、4.5％）、不同 PG 用量 8 4.50 0.10 25.00 90.83 0.55 69.96
（20％、25％、30％、35％、40％）、不同CUR用量（0.05％、 9 4.00 0.13 25.00 93.14 1.01 90.18
10 4.50 0.15 25.00 85.03 0.79 76.87
0.08％、0.10％、0.12％、0.15％）、不同聚山梨酯 80 用量
11 3.50 0.13 30.00 83.20 1.16 91.20
（0、0.5％、1％、1.5％、2％）对CUR-TEs的影响。结果，随 12 4.50 0.13 20.00 93.93 1.05 92.24
着 PC 用量增加，CUR-TEs 的包封率呈现先上升后下降 13 4.00 0.13 25.00 89.97 1.07 91.01
的趋势，载药量呈现先上升后稳定再下降的趋势；当PC 14 4.00 0.15 20.00 92.25 0.76 79.38
15 4.00 0.10 30.00 81.62 0.94 81.29
用量为4％时，CUR-TEs的包封率和载药量达到最大，因
16 4.00 0.10 20.00 86.98 0.98 85.73
此选择PC用量3.5％～4.5％进行后续优化。随着PG用 17 3.50 0.15 25.00 78.47 0.74 71.39
量增加，CUR-TEs的包封率呈现先上升后缓慢下降的趋 2.5.2 模型分析 通过 Design-Expert 8.0.6 软件对试验
势；当 PG 用量为 25％时，CUR-TEs 的包封率达到最大， 结果进行模型拟合，得到二次多项方程：综合评分＝
而载药量呈现逐渐下降的趋势，因此选择 PG 用量 － 873.318 5 + 250.365 8A + 4 348.516 5B + 16.094 8C +
20％～30％进行后续优化。随着CUR用量的增加，包封 193.324 6AB－3.083 3AC－17.065 1BC－24.579 5A －
2
率和载药量均呈现先上升后下降的趋势；当CUR用量为 19 122.570 0B －0.041 3C（R ＝0.847 0，P＝0.033 6），进
2
2
2
0.12％时，CUR-TEs 的包封率和载药量达到最大，因此 一步对结果进行分析，得到三维响应面图，见图2。由表
选取CUR用量0.1％～0.15％进行后续优化。当聚山梨 3 可知，该模型具有显著性差异（P＜0.05）；失拟项中 P
酯80用量增加至1％时，CUR-TEs的包封率和载药量均 为 0.305 5，表示失拟项不显著，说明该模型拟合程度较
达到最大；但继续增加聚山梨酯80用量后，CUR-TEs的 好、可信度高。在二次项中，B 对综合评分的影响显著
2
包封率和载药量均逐渐降低，因此后续研究固定聚山梨 （P＜0.05），A 和C 对综合评分的影响不显著（P＞0.05），
2
2
酯80用量为1％。 说明 A、B、C 三因素之间对响应值的影响并不是简单的

中国药房 2021年第32卷第19期 China Pharmacy 2021 Vol. 32 No. 19 ·2385 ·