中药指纹图谱在质量评价中的作用概述Word格式文档下载.docx
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1.2对中药质量控制的补充和提高一个理想的指纹图谱不仅能达到定性鉴别的作用,色谱图中大部分色谱峰应达到基线分离,对大部分成分应可进行定量分析。
在没有对照品的情况下,也可以已知标准品针对其他未知或无标准品的色谱峰进行定量。
因此,中药指纹图谱是对现行中药质量标准控制方法的提高。
1.3控制中间体、成品的一致性,减少批间差异通过指纹图谱研究,可以掌握每一个批次的原药材、中间体成分变化,进行有指导的合理勾兑,保证成品在成分含量、组成比例上一致,减少批间差异。
无论是原药材、中间体还是成品,因组方已固定、生产工艺相对恒定,药品的安全性不可能直接通过指纹图谱来保障,但中药指纹图谱可直接解决中间体、成品的批间一致性及稳定性问题,从而可以间接并最终保障成品的安全性和有效性。
2中药指纹图谱质量评价的研究进展近年来,运用现代分析技术,对中药质量评价方法进行了大量的研究工作,并取得了可喜的成果。
较为常用的分析技术包括光谱、波谱、色谱、核磁共振、X射线衍射及各种技术的联用,尤其对色谱指纹图谱的研究最为广泛、深入。
2.1薄层色谱指纹图谱薄层色谱（TLC）法操作简单,分析速度快,但提供信息量有限,对分析含有几十种或上百种化学成分的复杂体系有困难,可作为中药指纹图谱研究的借鉴与补充。
而采用了更细更匀吸附剂的高效薄层色谱（HPTLC）因其较好的分离效果,近年来有较为广泛的应用。
高氏等[3]对不同产地的何首乌药材进行TLC分析,建立了能区别不同产地何首乌药材的TLC指纹图谱,适用于何首乌药材的质量控制与鉴定。
颜氏等[4]对24个批次的三七药材进行研究,建立了三七药材的TLC指纹图谱,能快速有效地评价三七药材的质量。
2.2高效液相色谱指纹图谱高效液相色谱（HPLC）具有分离效能高、选择性高、检测灵敏度高、分析速度快等特点,所以,该方法应用范围最为广泛,方法也最为成熟。
目前,三
七、芦根、蛇床子、牡丹皮、银柴胡、葛根、川芎、丹参、黄芩、天麻、灵芝等原药材及其提取物都建立了指纹图谱,许多学者也对中成药的指纹图谱进行构建,如保济丸、茵陈注射液、玄麦甘桔颗粒等。
石氏等[5]采用HPLC法建立了葛根及其提取物的指纹图谱,能有效控制提取物的质量。
傅氏等[6]采用梯度洗脱HPLC分析,建立了注射用三七通舒的HPLC指纹图谱,能有效地控制注射用三七通舒的质量。
罗氏等[7]采用HPLC法对13批岩黄连注射液进行研究,建立了岩黄连注射液的指纹图谱,能有效地评价其质量。
2.3气相色谱指纹图谱气相色谱（GC）主要用于挥发油、极性较小的成分或衍生化后可挥发性成分的分析。
该法灵敏度高、分离度好、分析速度快、定量分析的精密度优于1%,其分析范围只局限于低沸点成分,但不失为中药指纹图谱研究的主要方法之一。
张氏等[8]采用GC法对16批泽泻药材进行研究,建立了泽泻药材的指纹图谱,能有效反映不同来源泽泻中挥发油的差异。
李氏等[9]对野菊花注射液进行研究,建立了指纹图谱,并确定了22个共有峰,为野菊花注射液的质量控制提供了依据。
2.4毛细管电泳指纹图谱毛细管电泳（EC）适用于中药带电荷的化合物、有机酸、单糖及一些中性分子的分离分析,特别是大分子物质肽和蛋白质的分离。
但其重现性有待提高,可作为中药指纹图谱研究的补充。
苗氏等[10]应用EC技术,对益母草注射液进行分析并建立指纹图谱,可用于其质量控制。
2.5色谱联用技术将色谱法较强的分离能力与光谱和波谱法良好的结构鉴别能力相结合,进而采用化学计量学方法进行分析,可对大部分中药的化学成分进行定性和相对定量的分析。
目前,用于中药指纹图谱研究最为广泛的联用技术是色谱-质谱（MS）联用技术,HPLC-MS、GC-MS、LC-MS及EC-MS等联用技术都已用于中药质量评价的研究。
此外,红外光谱、核磁共振、X射线衍射技术和DNA分子技术由于其各自的特点,在中药指纹图谱的研究中也有较为广泛的应用。
仇氏等[11]应用核磁共振技术,对复方人参注射液的中间体和注射液样品进行检测分析,获得了各自标准指纹图谱及特征标记值,建立了复方人参注射液的核磁共振指纹图谱,以控制其质量。
郑氏等[12]建立了板蓝根颗粒的X射线衍射Fourier指纹图谱,根据指纹图谱的几何拓扑图形与衍射特征标记峰值,可鉴别出不同厂家生产的板蓝根颗粒。
赵氏等[13]采用HPLC-UV/ELSD串联检测技术,对中药复智散进行指纹图谱研究,建立的指纹图谱能同时反映复智散复方中主要化学组分特征,可全面有效地进行质量监控和评价。
3中药色谱指纹图谱质量评价的应用3.1药材真伪甄别中的应用通过建立药材指纹图谱,能有效全面地对中药材的质量进行控制。
色谱指纹图谱反映全貌的共有峰模式,能有效地对不同产地、不同季节、不同采收期的药材进行体现,从而能起到药材真伪甄别的作用。
陈氏等[14]通过建立半枝莲药材的指纹图谱,能够有效地识别出半枝莲及其混淆品。
熊氏等[15]采用HPLC法建立指纹图谱,能有效地区分滇黄芩与黄芩。
章氏等[16]采用RP-HPLC法建立的白芷指纹图谱,能有效地鉴别出白芷和杭白芷。
3.2生产过程中的质量控制中成药在生产过程中,由于经过提取、浓缩和精制的阶段,处方药材中的主要有效成分被提取分离出来,但部分有效成分也会损失,如何减少有效成分流失,提高产品质量,越来越多的学者采用指纹图谱技术对生产过程进行控制。
王氏等[17]采用指纹图谱技术和均匀设计相结合的方法,对茵陈的提取工艺进行研究,能很好地提取到茵陈药材的有效部位。
董氏等[18]采用HPLC指纹图谱方法,对穿心莲注射液的生产工艺进行优化,有利于穿心莲注射液的质量改进。
3.3中药色谱指纹图谱与谱效学研究随着色谱指纹图谱技术的广泛应用,对中成药质量的控制也更加全面和有效。
但指纹图谱的指纹共有峰是否为主要有效成分,是控制产品质量的关键。
由于指纹图谱中成分较多,大部分研究均未能对各指纹峰进行一一鉴定。
因此,选择正确的有效成分作为指纹共有峰就显得尤为重要,中药指纹图谱研究中的谱效关系研究也因此逐渐得到开展。
尹氏等[19]采用指纹图谱结合药效实验,对加味四妙丸有效部位群GC指纹图谱进行谱效关系及配伍变化研究,发现指纹图谱谱效关系是表征复方整体成分-配伍-药效的相关性的有效途径。
卢氏等[20]采用GC指纹图谱结合抗炎作用,对鱼腥草注射液的谱效学进行研究,得出了鱼腥草注射液的抗炎药效是一些化学物质的协同作用效果,并确定了该类物质。
4小结目前,虽然可以利用各种分析仪器把中药成分的图谱特征表征出来,但还不清楚每一个波峰波谷的具体含义,也不清楚每一成分的确切疗效。
尽管指纹图谱应用于中药质量控制还存在上述问题,但笔者认为,评价指纹图谱应着眼于宏观规律性的特征分析,即着重辨认完整色谱的图貌,而不是求索细枝末节。
因此,目前应从实际出发,结合我国现阶段的分析技术和设备水平而开展相应的研究工作,并逐步将研究成果应用于药品生产过程的质量控制、药材鉴别等方面。
随着我国分析技术的快速发展、谱效关系研究的不断深入、数据挖掘知识的不断完善及新的解读指纹图谱软件的开发,指纹图谱在中药质量评价方面的应用必将走上规范化、标准化的道路。
中药理论体系中,药物的药性与功能是一个整体,前者从整体上表述了药物的作用性质、趋向和途径,后者则表明了中药对人体调节作用的结果,两者既具有明显的差别,又具有紧密的联系。
利用信息技术研究中药药性,是中药药性理论研究的重要内容[1]。
利用数据挖掘技术对中药药性与功能数据进行挖掘,可发现药性与功效之间的明确关系[2]。
中药药性主要包括药物四气、五味、归经、毒性和升降浮沉,是中医用药的核心指导原则,是对药物临床作用的高度概括,是中医学与中药学理论连接的桥梁,是区分中药与天然药物的基本依据。
然而很多中药,特别是大部分近现代中药的药性是缺失不全的。
在《中华本草》[3]8980味中药中,缺失性味描述的约7%,缺失归经描述的约75%。
这严重影响了药性理论在中药现代化和临床实践中指导作用的发挥,影响中药的疗效。
本研究以药性与功能记录完备的药物为基础,利用数据挖掘技术分析这些药物,建立模型,得到功能-药性关联关系,预测药物的缺失药性,为药性的进一步确立、药物研究与使用提供有力的支持。
笔者以建立归肝经预测模型为例,探讨中药缺失药性的完善方法。
1资料与方法
1.1数据来源根据2017版《中华人民共和国药典》（一部）[4],筛选药性与功能记录齐备的507味药物建立数据库,每味药物包括四气、五味、归经和功能属性,属性记录包括有、无两种。
507味药物中,归肝经药物为249味。
随机分出95味药为检验数据,其余412味药为建模数据。
待预测药物为有功能与性味记录、无归经记录的20味中药,预测其是否归肝经。
1.2数据挖掘方法采用C4.5决策树算法[5]。
本研究考察参数为Theminimumnumberofinstancesperleaf,其含义为所建立的决策树每个叶结点必须覆盖的最小实例数量,简称MNIPL,其余参数采用默认值。
采用十折交叉验证优选模型参数,确定最佳模型;
再以95个检验数据进一步考察所建模型的可靠性。
在考察总体误差估计的同时,根据误差矩阵分析该预测模型对归经预测的灵敏度与特异性。
总体误差估计计算为模型将检验集正确分类的百分比,代表模型总体分类效果;
敏感度计算为模型将检验集中归肝经的实例正确分类的百分比,代表预测模型的捕捉范围;
而特异性计算为检验集中被预测为归肝经的实例正确分类的百分比,代表预测结果的可信度。
2结果选择不同MNIPL所建立模型结果,评价参数为预测模型节点数、灵敏度、特异性和交叉验证总体误差估计。
结果见表1。
表1不同参数模型考察表（略）模型规模方面,模型2决策树节点数为41,模型3节点数为55,模型2比模型3更具简洁性,更符合最短描述长度原理[5]。
综上认为模型2更具有优势。
数据库中药味总数为507,其中归肝经药249味,采用随机分类的特异性为49.11%,而模型2为74.76%。
利用95味药的药性数据检验模型2,模型敏感性为66.00%,特异性为84.62%,总体误差为75.79%。
其总体误差估计与表1相当;
敏感性降低,其源于95个检验数据集偏小,归肝经实例为50个,敏感性66%与70%之间相差仅2例分类错误,应属于正常波动。
选择模型2为肝经决策树预测模型,其各层节点结构见表2。
表2预测模型2各层节点结构表（略）中医认为,肝主藏血、主疏泄,肝对血液的运行、气机运动、脾胃运化、情志活动等都有重要影响。
《素问至真要大论》谓：
素问至真要大论》谓》（一部）[4]17味归经记录缺失药结果见表3,如天山雪莲归肝经的概率为8
1.8%;
沙棘归肝经的概率为100%;
而藏菖蒲不归肝经的概率为80.8%。
亦有文献报道,天山雪莲注射液具有较强的抑制乙型肝炎病毒复制的作用[6];
沙棘对于小儿急性黄疸型肝炎具有较好的疗效[7]。
表明此挖掘结果与临床使用有较好的一致性。
表3缺失归经记录药预测结果表（略）3结论本研究从药物功能与药性的关系出发,利用数据挖掘技术建立了肝经归经的预测模型,为药物缺失药性的补充提供了新的思路和方法。
本研究采用交叉验证法结合旁置验证法考察模型。
507个数据并不是十分充足,为解决训练集与检验集之间数量的矛盾,采用得到普遍认可的十折交叉验证法[5];
同时,随机分离部分数据,采用旁置法验证模型,进一步确保了模型的可靠性。
中医药是复杂体系,须从复杂性科学的角度认识中药,从多环节、多因素开展研究[8]。
本研究得出的模型正是中医药一些局部规律性的体现,其预测结果并非已经确立药物的归经,而是为药物在临床中归经的最终确立提供了重要参考信息,也为药物归经研究提供了重要支持。
Abstract：
ObjectiveToparethecontentofsaponininBarkofSilktreeAlbizziaeandBarkofSilktreeAlbizziaekaldoraderivedfromdifferentcollectionperiods.MethodSpectrophotometrywasusedtodeterminethecontentsofsaponin.ResultThecontentsofsaponininone-yearBarkofSilktreeAlbizziaeisdifferentfromtwo-yearBarkofSilktreeAlbizziae（P0.05）.Thecontentsofsaponinintwo-yearBarkofSilktreeAlbizziaeisthesameasmulti-yearBarkofSilktreeAlbizziae（P0.05）.Thecontentsofsaponininmulti-yearBarkofSilktreeAlbizziaeisdifferentfrommulti-yearBarkofSilktreeAlbizziaekaldora（P0.05）.ConclusionThecontentofsaponininBarkofSilktreeAlbizziaeandBarkofSilktreeAlbizziaekaldoraderivedfromdifferentcollectionperiodsisquitedifferent.Keywords：
collectionperiods;
BarkofSilktreeAlbizziae;
BarkofSilktreeAlbizziaekaldora;
saponin合欢皮为豆科植物合欢AlbiziajulibrissinDurazz.的干燥树皮,具有解郁安神、活血消肿的功能,用于心神不安、忧郁失眠、肺痈疮肿、跌扑伤痛等症[1]。
据调查,在商品药材中,以同属植物山合欢Albiziakalkora（Roxb.）Prain皮代替合欢皮应用的现象时有发生,但2017年版《中华人民共和国药典》（一部）只把合欢皮作为正品收载,而山合欢皮属于混淆品。
皂苷类化合物是合欢皮中主要的有效成分,皂苷含量的高低直接影响着合欢皮药物的疗效。
为了解不同采收期合欢皮与山合欢皮中总皂苷含量的差别,本试验对一年生、二年生与多年生的合欢皮与山合欢皮中总皂苷进行了测定比较,为新药研究和充分利用合欢皮药材资源提供一定的参考依据。
1材料
1.1药物合欢AlbiziajulibrissinDurazz.与山合欢Albiziakalkora（Roxb.）Prain一年生、二年生与多年生的树皮采自济南郊区,由山东中医药大学药学院生药系石俊英教授鉴定。
齐墩果酸对照品,中国药品生物制品检定所提供,批号110709-201704。
1.2仪器与试剂UV-2201型紫外可见分光光度计（日本岛津）,MA110型电子天平,DZKW-C型电子恒温水浴箱。
试验所用试剂均为分析纯。
2方法2.1测定波长的选择齐墩果酸与香草醛浓硫酸加热反应生成物在540nm处显示最大吸收波长。
由于合欢皮与山合欢皮所含皂苷均为三萜皂苷,且为齐墩果烷型[2],与香草醛浓硫酸加热反应生成物的最大吸收波长与齐墩果酸一致,故选定齐墩果酸为标准对照品,540nm为测定波长。
2.2供试品溶液的制备合欢皮与山合欢皮粉碎过40目筛,60℃恒温烘2h,置干燥器中备用。
精密称取样品各2g,置索氏提取器中,加甲醇适量,回流提取至无皂苷反应（约7h）,减压回收甲醇,用适量水溶解残渣,转移至分液漏斗中,乙醚脱脂,用水饱和的正丁醇萃取4次,合并正丁醇萃取液,减压回收正丁醇,残渣用少量甲醇溶解,过滤,滤液置10mL容量瓶中,加甲醇至刻度,摇匀,作为供试品溶液。
2.3对照品溶液的制备精密称定干燥至恒重的齐墩果酸适量,用甲醇制成每1mL含
1.22mg的溶液,作为对照品溶液。
2.4标准曲线的制备精密量取齐墩果酸对照品溶液
20、40、60、80、100L,分别置于试管中,挥干;
精密加入8%香草醛乙醇溶液0.5mL和72%硫酸溶液5mL,摇匀,置恒温水浴60℃加热10min,取出试管,置冰水浴中冷却15min。
分别于540nm处测吸收光度值。
以吸光度值为纵坐标,取样量为横坐标绘制标准曲线。
其回归方程为：
Y=7.5210-3X-0.0244,r=0.9993。
2.5回收率测定称取合
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