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中医药具有完整的理论体系，凝聚了中国人民和中华民族的博大智慧，为中华民族几千年来的健康繁衍和繁荣昌盛做出了巨大贡献。 近年来，中药活性成分丰富的研究成果和对突发性传染性疾病治疗控制的突出表现引起了世界各地的关注[1-3]。 同时，这对中药材和中药制剂的质量提出了更高的要求。 名贵中药材是典型的代表性中药材，其质量评价和临床应用尤为重视。 中药材疗效确切，使用广泛，民众对它的认知度高，但由于生长条件艰苦、入药部位特殊、炮制研究等原因，产量低、价格高。 目前，我国中药市场上名贵中药材质量良莠不齐，存在假冒伪劣、掺假、违法染色、硫熏过量、提取的药渣再次流通等现象[4]。 2013~2018年全国市场质量检测结果显示，中药材和饮片整体合格率逐年上升，而2018年整体合格率仅为88%[5]。 中药材和饮片价格昂贵，难免成为不法分子造假、造假的主要对象。 常见的人参[6]、鹿茸[7]等名贵中药材均存在不同程度的假冒伪劣现象，引起人民群众对中药材质量的严重担忧。 因此，加快珍贵中药材现代化质量检测研究是提高我国中药材及饮片整体质量水平的关键。 传统中药质量评价以基础鉴别法(基原、性状、显微镜、理化等)为主。 随着中药质量研究的发展，高效液相色谱( HPLC )、气相色谱(气相色谱)、质谱( MS )及其联用技术得到广泛应用。 但是，这些检测方法大多需要昂贵的仪器设备和复杂的预处理过程，对操作人员的专业性也有很高的要求，难以实现大范围的检测和普遍应用。 迫切需要寻找分析成本低、操作难度低、普及性高的分析测试手段。 近红外( NIR )光谱技术具有操作简单、分析时间短、成本低的特点，近年来发展迅速，在农业(8)、食品(9)、石油化工( 10 )、医药( 11 )行业等有广泛应用，取得了规模化应用效果。 NIR光谱技术在食品和农产品场所跟踪、营养成分含量测定、等级分类及在线检测等方面有着广泛的应用[12]。 中药多来源于天然动植物，NIR光谱技术在中药质量检测和质量控制应用方面具有巨大潜力。 在中药领域，NIR光谱技术已在中药特别是珍贵中药材的真伪鉴别、种类鉴别、产地鉴别、质量评价等方面得到广泛的研究和应用[13]。 本文就近年来近红外光谱技术对珍贵中药材的质量评价研究进行综述，并展望其未来发展方向(图1 )。
1 NIR光谱技术和特征1.1 NIR光谱概述NIR是介于可见光和中红外光谱之间的电磁波，美国材料试验协会ASTM规定其波长范围为780~2526nm[12820~3959cm1]。 NIR谱的产生主要是因为分子的振动具有非共振性，可以从基态跃迁到高能级。 在NIR光谱中，主要来源于C-H、O-H、N-H等含氢基团的倍频和频率合成的吸收。 由于不同基团产生的NIR光谱在吸收波长和强度上存在差异，样品组成的变化也会导致其光谱特征的改变，这为近红外光谱的定性分析和定量分析奠定了基础[15]。
1.2 NIR光谱分析技术原理NIR光谱分析技术由分光光度计、化学计量学软件和校正模型三部分组成。 光谱仪用于采集样品光谱，化学计量学软件用于建立校准模型，基于建模样品光谱和定标数据建立的校准模型用于对测量样品进行定性或定量检测。 NIR光谱仪从光谱系统上可分为固定波长滤波器、光栅色散、声光可调滤波器、傅里叶变换等类型。 NIR谱仪有流动池、透射探针、积分球等各种检测终端，通过使用透射(透射反射、扩散透射)、扩散反射)等检测方法可以进行液体、固体粒子、粉末等的测量[16-19]。 校准模型在NIR光谱技术研究中占有重要地位，一种理想的校准模型具有良好的鲁棒性，其预测能力也较好，可以在给定参数范围内实现良好的应用。 建立理想的校正模型往往需要相对苛刻的前置条件，主要体现在： (1)准确获取待测样品的近红外光谱及其相应目标理化性质值； )2)合适的光谱预处理方法和选择波长(波段)的方法； (3)采用偏最小二乘法( partial least squares，PLS )、人工神经网络、支持向量机等一种或多种算法，实现优化校正模型的建立。 修改模型构建和优化过程需要进行综合评估筛选。 常用的评估参数主要确定系数( R2 )、交叉验证均方根误差( RMSECV )、预测均方根误差( RMSEP )、相对分析误差( RPD )等。 化学计量学软件是实现模型建立和应用的媒介，可以快速建立和评估校准模型。 一般来说，化学计量学软件分为三类。 一个是NIR光谱仪供应商提供的专业化学计量学软件，一个是Unscrambler、Matlab等以建模为重点的专业处理软件； 另一个是用户自己开发的专用软件。
1.3 NIR光谱的技术特征NIR光谱分析技术与传统分析方法相比具有“多、快、好、省”的优势，主要体现在： (1)采用分析对象多的不同测量方式采集光谱，获得均匀完整的液体( 16 ) )3)可直接检测(环境友好)样品，一般无需对样品进行预处理，避免使用化学制剂，不会对环境造成污染。 (4)检测成本低) NIR光谱技术是一种无损检测技术，避免了试剂使用和样品浪费； 另外，NIR光谱技术操作简单，对专家的需求低，光谱信号可以通过石英或玻璃光纤传导，实现了在线实时的质量分析，大大降低了劳动力成本。 作为一种新的分析技术，NIR光谱技术近年来发展迅速，但它也存在一些弱点。 (1)作为间接检测技术，NIR光谱技术需要基于标准方法获取原始数据并建立模型，原始数据的准确性和模型建立的合理性直接影响其预测结果。 )2) NIR谱重叠严重，检出限一般认为为0.1%~0.01%，目前微量成分分析仍存在困难。 )3) NIR谱应用于样本数多，适合有日常需求的样本，样本数少或不太适合分散性样本的分析。 )4)校准模型的建立和应用，需要投入比较多的人力和物力，而且这个过程需要专家的深入介入。
基于NIR光谱技术的中药材真伪鉴别以形态学特征为主的性状和显微鉴定是鉴别中药材简单、快捷的手段，但鉴定人员应具有较高的专业能力和丰富的实践经验。 薄层色谱( thin-layer chromatography，TLC )可在较短的时间内进行中药鉴定，但特异性差，种源相近的中药难以鉴别( 20 )。 因此，选择快速有效的近红外光谱技术实现珍贵中药材真伪鉴别具有重要意义。
2.1正品与正品的鉴别贝母载于《神农本草经》后，历代本草著作中均有记载。 《中国药典》 2020年版共收有川贝母、浙贝母、平贝母、伊贝母和湖北贝母5个百合科植物贝母品种。 其中川贝母最为常用，药效价值高，市售价格与其他品种贝母差异较大。 市场上浙贝母、平贝母、伊贝母等混充川贝母现象十分普遍。 《中国药典》 2020年版使用贝母素乙作为川贝母及浙贝母的TLC鉴别对照品[21]。 鉴定方法没有特殊属性，难以实现川贝母与其他贝母的有效鉴别。 婷婷等[22]采用k值聚类法和PLS法对川贝母、浙贝母、湖北贝母、伊贝母的NIR谱进行聚类分析，浙贝母、湖北贝母、平贝母、伊贝母的类型值分别为1.20、1.91、伊贝母本研究在实现川贝母和其他贝母有效区分的同时，初步实现了暗紫贝母、瓦布贝母、卷叶贝母、太白贝母、梭砂贝母和甘肃贝母6个品种的区分。 黄必胜等[23]采用聚类分析法建立龙牙药材的NIR光谱定性模型，可快速鉴别龙牙药材真伪，识别率为82%。 瞿海斌等[24]采集阿胶粉末的NIR谱图，对其进行多重散射校正和小波变换谱预处理，分别采用相似度匹配和马氏距离方法建立判别模型，结果表明，所建立的NIR模型均为真品和赝品阿胶王钢力等[25]采集了300份中国红参和多种假红参的NIR漫反射光谱，采用判别分析( discriminatory analysis，DA )方法建立了其定性鉴别模型，模型验证预测结果与实际完全相符
2.2正品与掺假品的鉴别NIR光谱技术不仅可以实现珍贵中药材的真伪鉴别，还可以实现部分掺假品的中药材鉴别，并检测其掺假量。 三七为五加科植物三七panaxnotoginseng(Burk.) F. H. Chen的干燥根和根茎，具有散瘀止血、消肿定痛的功效，广泛应用于中医骨伤科、外科、妇科等。 三七粉与苦参粉或玉米粉口感和外观相似，且混入成本低，容易混入苦参粉或玉米粉。 Nie等[26]分别采用可见光、短波近红外光谱和长波近红外光谱三个波长范围，分别采用偏最小二乘回归( partial least squares regression， LSSVM )两种基于PLSR )和最小二乘支持向量机)的校准方法建立了安慰剂三七粉末中的三七定量模型，基于长波近红外光谱的PLSR模型用于三七Hao等人[27]提出了偏最小二乘判别分析( partialleastsquaresdiscriminantanalysis， PLS-DA )建立NIR判别模型，区分纯石斛和河南石斛掺杂的石斛，同时利用PLSR模型实现了石斛样品中河南石斛掺杂量的定量检测，PLS-DA模型的R2值为0.0。 PLSR模型的R2为0.994 6，预测集均值方差为2.38。 胡钢亮等[28]通过PLSR建立川贝母中浙贝母的人混入量NIR检测方法，预测值与真值相关系数为0.999 7，加样回收率为97.96%~100.90%，RSD为0.81%，实现了川贝中浙贝母的人混入量快速检测
基于NIR光谱技术鉴别中药材种类的珍贵中药材往往存在一药多源现象，且多来源于同一科内多种形态相近的植物，传统方法难以实现其快速鉴别。 部分名贵中药材受产地、栽培、培养方式等因素的影响，效果存在较大差异。 NIR光谱技术在珍贵中药材真伪鉴别、产地鉴别及含量测定等方面已被广泛研究，但同一属近亲中药材之间及不同培育、栽培方式中药材之间的分类鉴定研究较少。
3.1根据同属中药种类鉴定红景天来源于景天科植物大花红景天rhodiolacrenulate ( hook.f.et thoms.) H. Ohba的干燥根和根茎( 21 )。 但红景天属植物种类繁多，我国红景天属植物有73种； Li等[29]基于傅里叶变换的近红外光谱( fouriertransformnearinfraredspectroscopy，FT-NIR )技术，结合化学计量学分析，研究了大花红景天、长圆形红景天、红景天灵芝应用广泛，但品种多，不同类型灵芝之间效果差异较大。 杨吉等[30]采集9种灵芝540个样品的NIR光谱，建立基于多元散射校正光谱预处理的主成分分析( principal component analysis，PCA )定性模型，确定不同品种灵芝的分类归属
3.2同种中药通过不同的培育(栽培)方式将牛黄与牛科动物牛Bos Taurus domesticusGmelin的干燥胆结石相鉴别，具有清心、切痰、开窍、凉肝、息风、解毒之功效。 体外培植牛黄以牛新鲜胆汁为母液，加入羟胆酸、胆酸、复合胆红素钙等制成； 人工牛黄参照天然牛黄的已知成分，人工配制而成。 3种不同育成方式的牛黄虽然收于同一个药典，但其价格差异非常大。 聂黎行等[31]利用NIR光谱，基于PCA分析的马氏距离判别法对体外培育牛黄、人工牛黄和天然牛黄进行判别分析，结果表明，3种牛黄主要成分空间分布明显，不同牛黄分类准确，校正组和验证组误判数均为0 人参是五加科植物人参Panax ginseng C. A. Mey .的干燥根和根茎，具有大补元气、复脉固脱、脾益肺、生津养血等功效。 由于资源短缺，目前纯野外生长的人参已列入我国一级保护植物，《中国药典》从2005年版开始不再容纳野山参。 目前市场上销售的野山参多指人工播种在山林中，在野生状态下自然生长一定年限后的林下参。 邢琳等[32]利用FT-NIR仪采集不同栽培方式人参样品10，000~4100 cm1的NIR谱图，结合化学计量学软件建立了池底、野山参移植、野山参和俯卧4种人参的定性聚类模型。 建立的定性聚类模型对4种样品的识别率分别为98%、97%、98%、97%，验证集对4种人参建模样品的识别率达98%。 NIR光谱技术通过模型的建立，实现了同种药材间不同培育、栽培方式药材间快速分类，有利于改善珍贵中药材市场上栽培品冒充野生品、人工合成品冒充天然品等鱼目混珠现象，推动中医临床精准用药。
3.3中药产地根据鉴别中药产地的来源，其质量也不同。 道地药材因其品种优良、环境适宜、加工精良，往往具有更好的质量和疗效[33]。 中药产地识别有助于保障中药疗效和用药安全。 Chen等[34]对来自3个不同省份的6个不同产地的灵芝样品进行了近红外光谱采集，并采用PLS-DA、PCA和DA进行了建模分类。 结果表明，对来自3个不同省份的样品鉴别，PLS-DA模型实现了100%的准确分类，对6个不同产地的样品，DA模型实现了96.6%的准确分类。 另外，NIR光谱技术应用于动物、植物、真菌等不同类型珍贵中药材产地识别，见表1。
4基于近红外光谱技术的中药材含量测定，中药材成分复杂，药效作用受多方面影响。 准确测定中药材指标性成分、有效成分及风险物质是科学解释和保证其有效性和安全性的必要手段。 中药大类成分含量测定目前仍以紫外分光光度法为主，但单体成分含量测定多采用HPLC、GC、MS及其联用技术。 但由于这些方法预处理复杂、分析时间长、操作繁琐，分析结果的准确性容易受到分析中操作的影响。 NIR图像获取方便，扫描一个光谱即可获取样品的多种信息，实现对珍贵中药材内在成分的快速、无损的含量测定。
4.1有效部位(大类成分)含量测定NIR光谱技术用于珍贵中药材中有效部位(大类成分)含量测定。 芦永军等[43]用NIR快速定量检测人参总糖，证明了NIR光谱技术在人参总糖量定量测定中的可行性和优越性。 Hao等[27]表示衰减全反射近红外( attenuatedtotalreflectancenearinfraredspectroscopy， Chen等人[44]利用ATR-NIR技术将标准正态变换与一阶导数谱预处理和PLS方法相结合，实现了霍山石gokDendrobiumHuoshan 采用NIR光谱结合区间最小二乘遗传算法( intervalpartialleastsquares-genetic algorithm，IPLS-GA )测定雪莲中总黄酮的含量，模型预测集RMSEC
4.2有效成分或指标成分含量测定杨南林等[45]基于NIR光谱和人工神经网络建立了冬虫夏草中甘露醇含量测定模型，RMSECV为0.475，RMSEP为0.608，相关系数为0.917 7 由于NIR含有大量样品化学和物理信息，数学模型的建立使得NIR光谱能够实现中药材多组分同时检测。 刘杰等[46]结合PLS和二阶导数预处理方法，建立了国产血竭中凝血酶a、凝血酶b的NIR含量测定模型。 胡馨等[47]基于NIR光谱，采用PLS法建立了红花中西红花总苷和西红花苷-含量的测定模型； RC、RMSEP分别达到藏红花总苷0.9560、4.343%，藏红花-II 0.952 8、4.077%。
4.3水分测定药材含水量对质量稳定性有重大影响。 采用牟钱[48]NIR漫反射光谱分析技术，结合PLS预测红景天药材中水分和红景天苷的含量，实验方法快速、准确、无污染。 雷敬卫等[49]通过甲苯法测定木香药材水分含量，结合PLS建立木香药材水分含量的NIR定量模型，验证集预测值与甲苯法参考值无统计学差异，NIR谱可应用于药材水分的快速检测NIR光谱技术在贵重中药材水分测定中有很多应用，但目前还停留在特定中药材的专属模型构建研究上。 也就是说，需要针对不同的中药材建立不同的NIR水分测定模型，耗费大量的人力、物力。 建立多种药材的通用型水分检测模型可能是未来的发展趋势。
4.4风险物质检测根据中药的自然属性，中药材可能存在金属、农药残留及真菌毒素等有害物质。 刘燕德等[50]基于NIR光谱技术结合PLS-DA，建立了丁香树叶重金属铜近红外定量模型。 通过平滑处理，模型RC为0.950，RMSEC为5.99，外部验证相关系数RP为0.923，RMSEP为7.38。 证明利用近红外光谱技术快速检测中药重金属含量是可行的。 同样，基于目前近红外在食品、农产品领域的应用研究报道，发现近红外在中药材农药残留及真菌毒素等风险物质的检测方面也具有很大的潜力[51-52]。 但目前近红外光谱技术对中药材的风险物质检测报道相对较少，还需进一步加强研究。
5基于近红外光谱技术的中药材综合评价目前市场上珍贵中药材质量的快速评价及等级分类主要以“辨状论质”，即以形、色、气、味等中药材外部“性状”来判断其内部“质”[53]。 但作为一种经验性的鉴别方法，“辨状论质”存在不可避免的缺点，只能实现对鉴别者需要实践经验丰富的受鉴别者主观意识影响的初略的评价和分类。 但基于HPLC、GC和MS等的化学成分含量测定和指纹图谱分析，由于仪器昂贵、预处理复杂、检测时间长等原因，难以实现批量检测，无法替代传统的鉴别方法。 基于中药质量标志物( Q-Marker )概念，利用NIR光谱技术将光谱与药效成分含量信息相关联，可实现简便可靠的中药质量快速评价( 54 )。
5.1根据NIR光谱技术质量分级评价沉香具有镇静、镇痛、催眠等作用，深受大众喜爱，市场需求量大。 但野生白木香濒临灭绝，市场上出现大量假冒伪劣沉香。 丁宁等[55]采用UPLC-Q/TOF MS与PCA结合的方法鉴定沉香质量标志物，4种高氧化的5，6，7，8 -四氢-2-(2-苯乙基)色满酮鉴别沉香真伪的潜
5.2Q-Marker的NIR光谱技术评价新方法由刘昌孝院士[56-57]提出的中药q-marker理论为中药质量研究提供了新思路。 Q-Marker是指可检测中药有效性和安全性的化学成分，是建立以疗效为核心的质量管理体系的关键。 白钢等提出了基于中药Q-Marker的中药质量近红外智能评价体系[58]，分别建立了当归抗炎效应[59]、血管舒张效应[60]、金银花抗炎效应[57]的智能评价体系。 由于目前中药材质量评价方法与药效之间的联系尚不明确，Q-Marker评价中药材疗效的技术标准尚未建立，白钢等[61]提出了质量综合评价指数的新概念，并以当归中药材为例，通过多项检测指标的综合分析
6展望NIR光谱技术在珍贵中药材的质量评价方面已有广泛的研究，但从其发展趋势来看，目前仍处于萌芽状态。 因此，未来需要更多的研究，特别是模型的鲁棒性、光谱仪的便携性、检测技术的网络化、通用模型的建立和评估等。 随着研究的深入，NIR光谱技术在中药领域的应用研究将从简单的定性、定量研究转向基于多种药效成分的中药功效评价和多种传统分析方法相结合的中药质量综合评价研究。 因此，基于质量标记的中药质量近红外快速评估有望成为未来中药质量快速检测研究的主要趋势。 此外，随着名贵中药材市场流通的逐步扩大，传统的分析方法已难以满足快速发展的需要。 因此建立珍贵中药材质量快速识别体系是未来发展的重要趋势系统由简易、便携式近红外光谱仪、具有光谱传输及数据接收功能的智能设备和贵重中药材质量评估云服务平台三部分组成。 客户使用简单、便携的NIR光谱仪对样品进行光谱采集，通过智能设备和相应的软件将图像上传至云平台，云平台根据客户需求快速选择合适的模型快速评估样品质量建立和使用快速识别珍贵中药材质量体系将有力打击中药材市场“假冒伪劣”现象，推动优质中药材的生产和流通。 但系统构建任重而道远，需逐步克服NIR光谱仪稳定性、重复性、便携性和操作简便的问题。 NIR模型的稳健性、通用性和准确性。 云系统鲁棒性，运算快速，计算准确。 利益冲突的所有作者都声明不存在利益冲突参考文献(略)的来源。 黄志伟，郭拓，黄文静，李冰，徐浩然，叶楚璇，严诗楷，肖雪，罗国安.近红外光谱技术在珍贵中药材质量评价中的研究进展( j ) .中药，2022，53 ( 20 ):6328-。
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