孙全昌，杨 明，候华毅

光学信息与模式识别湖北省重点实验室（武汉工程大学），湖北 武汉430205

在许多中低收入国家，疟疾仍然是一个主要的公共卫生问题，全球有十亿以上人处于疟疾高风险中［1-2］。20世纪70年代，屠呦呦从青蒿中分离得到一种含有过氧基团的倍半萜内酯药物——青蒿素，并因该重大发现获得2015年诺贝尔医学奖［3］。从此之后，青蒿素在抗击疟疾特别是对于脑部疟疾和耐氯喹的疟疾中发挥了至关重要的作用［4］。

优质的青蒿素才能有效地治疗疟疾［5］。不幸的是，在很多低收入和中等收入国家的市场上出现了各种假冒伪劣青蒿素药物［6-8］。劣质青蒿素不仅导致发病率和死亡率的增长，也导致了疟疾耐药性的增加［9-11］。因此，劣质青蒿素的普遍存在对医护人员来说是一个巨大的挑战，发展一种快速鉴别和筛选青蒿素品质的分析技术对于提高抗疟药的质量有重要的作用。目前，筛选药物质量有多种分析方法，包括高效液相色谱（high performance liquid chromatography，HPLC）［12-14］、毛细管电泳法和光谱法等［15-17］。其中，HPLC被视为标准分析方法。尽管HPLC灵敏度高且可以提供样品的综合信息，但是HPLC仪器的维护和操作以及结果的分析都需要大量的人力和技术支持。此外，样品的制备和分析费时又费钱。因此，在中低收入国家/地区使用HPLC进行青蒿素的大范围质量筛查不切实际。

近红外光谱和拉曼光谱技术具有高通量、高精度、快速分析和不需要样品制备等优点［15-17］，在资源匮乏的国家具有极大的优势和应用潜力［18-19］。……