中藥材與中藥製劑的品質管制研究一直是中醫藥發展的重要關鍵之一，長久以來中藥材摻偽事件頻傳，如何提供安全有效與品質穩定的藥材與發展快速有效的中藥材分析鑑定技術，可為中藥材品質管制提供有力的方法與保障。

中藥材鑑定分析通常以外觀、性狀、顯微、理化與色層圖譜鑑定為主，傳統上先以顯微和形態鑑別用於區分中藥的特徵，如外觀、形狀、大小、質地、氣味和組織等，以確保藥材正確性。然而，外觀與性狀鑑別需要專業知識與經驗，且易有主觀誤判情形，顯微與理化鑑別則需要對中藥材進行較複雜的處理、耗時較長，且呈現的是中藥材單一成分或部分成分的訊息，色層圖譜鑑別如薄層層析 (TLC)、氣相層析(GC)與高效液相層析 (HPLC)，除了前處理需耗時長外，通常還需要對藥材進行破壞性預處理，且需要昂貴的分析儀器。紅外光光譜分析除了可以達到快速與有效檢驗的目的外，亦可以應用於中藥材的定量與定性分析，由於其技術具有簡便快速與不需要前處理的優勢，近年來隨著紅外光譜分析技術不斷發展，紅外光譜已逐漸應用於製藥、醫學、農業及食品等領域。

紅外光譜應用於中藥材分析有許多實用的優點，如能提供快速、準確和無損的分析，紅外光譜是分子吸收紅外波長的能量引起分子內振動能階與轉動能階的躍遷，所以檢測紅外光吸收的光譜，亦是分子振動光譜。紅外光譜區域主要劃分為3個波長區域，即近紅外光（11000~4000 cm^-1）、中紅外光（4000~400 cm^-1）和遠紅外光（400~10 cm^-1），此處的紅外光譜指的是近、中紅外光譜，其光譜包含的信息也較多。

紅外光譜應用於中藥材分析技術，主要方法為中藥材吸收紅外光後，呈現特徵圖譜訊息，利用此特徵圖譜訊息建立光譜樣本資料庫，再結合化學計量學方法，建立光譜模型，之後再利用此模型，來達到對未知藥材樣品的定性與定量分析。目前已發表的紅外光譜應用於中藥材分析鑑定方法，主要應用的實例有利用紅外光譜進行真偽(摻假)鑑定、物種鑑定、產地分析與中藥製劑生產的在線監測等。

以植物根莖類為主的中藥材中，利用紅外光譜判定真偽(摻假)的例子，例如人參，研究人員利用近紅外光譜結合軟體模組（SIMCA）區分人參藥材中摻入黃耆和土伏苓，得到的結果顯示紅外光譜能正確識別所有樣本，沒有誤認[1]。另一例子為，紅參是人參的加工品，使用紅外光譜結合主成分分析(PC)，能成功判別出假冒產品[2]。中藥材貝母的例子中，利用紅外光譜與採用主成分(PCA)分析法，對81批的貝母進行鑑別，其中只有2批次被誤判[3]；同樣的方法也被應用於中藥材三七的鑑別[4]。紅外光譜對豆蔻的真偽鑑別研究中，顯示藥材在2844與843 cm⁻¹處有吸收，但在1205 cm⁻¹處無吸收，相反的在假冒品中有吸收峰。金線蓮常用於保健食品中，紅外光譜加上PLS-DA分類結合二階導數 SNV方法模型，能夠有效的辨別金線蓮與其他仿冒品，如斑葉蘭和美國金線蓮的差異[5]。

有些藥材屬於皮層、莖和木質各部分，肉眼較難以區分，紅外光譜已被用於嘗試解決此類問題。例如，中藥材沉香為一種稀有的含樹脂木材，經由紅外光譜分析結合層次聚類分析（hierarchical cluster analysis, HCA）和偏最小二乘判別分析（partial least squares discriminant analysis, PLS-DA）成功將50個樣本分類為優、合格和偽造的樣品[6]。同樣，近紅外光譜也被應用於辨別真假五加皮，分析的結果顯示真偽品在7200~6600 cm⁻¹和 5600~4700 cm⁻¹區域的光譜存在顯著的差異[7]。

中藥材產地分析中，紅外光譜分析藥材七葉一枝花的地理來源以及藥材的正確性，也分析了陳皮的地理來源，其中達到了超過九成的準確率[8, 9]。另外，番紅花是一種昂貴的香料，也是一種名貴的中藥，研究人員使用紅外光譜結合PLS-DA演算模型，區分來自不同國家的番紅花，結果顯示來自希臘的樣本成功與其他五個國家(中國、伊朗、西班牙、摩洛哥和尼泊爾)的樣本區分[10]。藥材淫羊藿利用紅外光譜區分種植的區域，成功的辨識來自中國山西、甘肅和遼寧省產的淫羊藿，預測識別率達到九成以上[11]。罕見的真菌藥物如靈芝，使用近紅外光譜與PC分析以可以區分產地來源是來自中國還是韓國[12]。中藥材蛇床子亦利用紅外光譜得到類似的結果。

先前紅外光譜技術亦建立快速測定防己藥材有效成分含量及水分含量的方法例子，有效成分含量為防己藥材的標準品漢防己鹼(tetrandrine)與去甲基漢防己鹼(demethyltetrandrine, fangchinoline)的成分總量，方法為測定紅外光譜訊號後，運用偏最小二乘法(PLS)建立其含量與近紅外光光譜之間的多元校正模型，採用相關系數(r)、校正均方根誤差(RMSEC)、内部交叉驗證均方根誤差(RMSECV)和外部預測均方根誤差(RMSEP)對校正模型進行優化與評價。利用校正模型對未知樣品中漢防己鹼與去甲漢防己鹼總量進行預測並檢驗模型的準確度，漢防己鹼與去甲基漢防己鹼最佳建模波段在7891~3960 cm^-1，水分最佳建模波段在8975~4032 cm^-1，所建立的紅外光譜方法具有簡便快速、無損樣品的特點，可以應用於防己藥材的漢防己鹼與去甲基漢防己鹼總量及水分含量的快速測定[13]。

研究中藥炮製質量變化的例子，利用紅外光譜探討甘草汁炮製前後抗氧化活性的關係，採集甘草汁炮製前後梔子仁紅外光譜，利用聚類分析(CA)、主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘回歸分析法(OPLS-DA)等化學計量學方法解析紅外光譜信號，並結合抗氧化自由基DPPH清除測試結果分析，探討甘草汁炮製對梔子仁抗氧化活性的影響。結果甘草汁炮製前后梔子仁質量具有明顯差異，梔子仁經炮製後抗氧化活性降低，以紅外光譜的特徵峰相對峰高為原始數據，可將炮製前後梔子區分開，梔子抗氧化活性成分藏紅花素的特徵吸收波段，推測原因可能是梔子仁藏紅花素成分減少有關[14]。

儘管紅外光譜不像色層層析那樣準確與普遍，但其快速性和簡便的樣品製備，使其為一種有價值的分析方法亦可以是其他色譜的補充方法，隨著人工智慧技術和化學計量學的發展，近紅外光譜在中醫藥領域的應用越來越多，其出色的綜合和整體評估特徵，為傳統分析方法所不具備的，可知的是紅外光譜分析技術，將會廣泛應用於中藥材的分析鑑定上。

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