雖然近紅外(NIR)光譜不是一種特別靈敏的分析技術，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)學等領域。我們就NIR光譜當前的應用、新興的應用領域及其在新的應用領域所面臨的挑戰(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主要從事的是農業(yè)研究工作，” Pierre Dardenne說道——他是瓦隆農業(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?，農業(yè)仍然是NIR光譜技術的主要應用領域，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：“農業(yè)包括農作物、動物、森林、土壤等，都是NIR光譜最重要的應用領域”。
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域。
“對于醫(yī)藥制造領域，制藥企業(yè)和監(jiān)管機構已經從連續(xù)性生產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，“這種生產模式的轉變需要持續(xù)的工藝驗證，以確保系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)，并提供質量合格的產品?！盡cGeorge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，這種生產轉變不會如此迅速地發(fā)生”。
Igne曾經不怎么看好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?！?br /> 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?！辈贿^，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?！?br /> 專家們所謂的生物醫(yī)學分析領域明顯將是NIR光譜應用的新興領域。
“大多數(shù)關于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?br /> “先進的取樣和制樣技術，使NIR光譜在以往所有的應用領域都變得更加有效，而且將更有利于NIR在新的領域中得以更好的應用，”Igne說。他認為，隨著對NIR技術基本理論的理解，該技術的應用已達到了成熟的狀態(tài)，但挑戰(zhàn)依然存在，“NIR在保證信號質量和樣品最相關信息的收集方面仍然存在一定的困難”。（轉自儀器信息網）
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