人工智能辅助优化Phylloporia ribis提取工艺：提升酚类成分得率与生物活性的创新策略

《Scientific Reports》：Artificial intelligence-assisted optimization of extraction enhances the biological activity of Phylloporia ribis

本研究针对药用真菌Phylloporia ribis提取效率低、生物活性不明确的问题，采用响应面法(RSM)与人工神经网络-遗传算法(ANN-GA)协同优化提取工艺。研究发现ANN-GA优化提取物在总抗氧化状态(TAS)、DPPH自由基清除能力(124.320 mg Trolox/g)及铁离子还原能力(FRAP, 102.033 mg Trolox/g)方面均显著优于RSM提取物，同时对A549肺癌细胞表现出更强剂量依赖性增殖抑制效应(200μg/mL时抑制率达峰值)。该研究为真菌资源的高值化利用提供了人工智能驱动的新范式。

　　

在天然产物研究领域，药用真菌因其丰富的生物活性成分而备受关注。这些神奇的生物体不仅具有免疫调节功能，还能通过其抗氧化和抗炎特性帮助预防慢性疾病。然而，如何高效提取这些珍贵成分一直是制约其应用的瓶颈问题。特别是对于Phylloporia ribis这种研究较少的真菌物种，其最佳提取条件和生物活性潜力尚未得到系统探索。

传统提取方法往往依赖经验性尝试，难以精确平衡温度、时间和溶剂比例等多个变量的复杂相互作用。正是为了突破这一技术壁垒，研究人员开展了一项创新性研究，将传统统计方法与人工智能技术相结合，为真菌提取工艺优化提供了新思路。这项重要研究成果已发表在《Scientific Reports》期刊上。

研究人员采用Soxhlet提取系统，通过三因素三水平全因子实验设计生成27组提取条件数据。关键技术方法包括：利用响应面法(RSM)建立二次多项式模型预测总抗氧化状态(TAS)；构建人工神经网络(ANN)模型（最优结构3-4-1）进行非线性关系模拟；结合遗传算法(GA)进行全局优化搜索；采用LC-MS/MS技术定量分析酚类成分；通过DPPH、FRAP、TAS/TOS等体系评估抗氧化活性；以乙酰胆碱酯酶(AChE)和丁酰胆碱酯酶(BChE)为靶点评估神经保护潜力；采用A549人肺癌细胞模型进行抗增殖效应检测。

优化提取条件

实验数据显示，最高TAS值(6.068±0.039 mmol/L)出现在55°C、10小时、50%乙醇浓度条件下，而最低值(3.144±0.008 mmol/L)出现在65°C、15小时、100%乙醇条件下。RSM二次多项式模型确定系数R²为0.891，表明模型具有良好的预测能力。ANN-GA模型表现出更优的预测精度，均方误差(MSE)为0.002，平均绝对百分比误差(MAPE)为0.414%，相关系数(R)达0.999。遗传算法优化确定的最佳参数为57.473°C、9.418小时、45.114%乙醇浓度。

酚类成分分析

ANN-GA优化提取物在多数酚类成分含量上显著高于RSM提取物。没食子酸(gallic acid)含量从7270.54 mg/kg提升至10491.72 mg/kg，槲皮素(quercetin)从8542.81 mg/kg增至9960.53 mg/kg，香草酸(vanillic acid)从525.87 mg/kg提高到1144.93 mg/kg。值得注意的是，丁香酸(syringic acid)在RSM提取物中含量更高(2374.52 mg/kg vs 2152.67 mg/kg)，表明不同酚类化合物对提取条件的响应存在差异。

抗氧化活性

ANN-GA提取物展现出更优越的抗氧化性能：TAS值为6.092 mmol/L，显著高于RSM提取物的5.997 mmol/L；FRAP值为102.033 mg Trolox当量/g，优于RSM的95.803 mg Trolox当量/g；DPPH自由基清除活性为124.320 mg Trolox当量/g，明显高于RSM的109.140 mg Trolox当量/g。尽管ANN-GA提取物的总氧化状态(TOS)值也较高(13.389 μmol/L vs 12.701 μmol/L)，但其净抗氧化增益仍更为显著。

抗胆碱酯酶活性

研究首次报道了P. ribis的抗阿尔茨海默病潜力。ANN-GA提取物对乙酰胆碱酯酶(AChE)和丁酰胆碱酯酶(BChE)的抑制活性均优于RSM提取物，IC₅₀值分别为47.20±0.87 μg/mL和67.05±1.00 μg/mL。虽然其活性低于阳性对照加兰他敏(galantamine, IC₅₀ AChE 6.36±0.14 μg/mL)，但仍表明P. ribis可作为天然胆碱酯酶抑制剂的潜在来源。

抗增殖活性

两种优化提取物均对A549人肺癌细胞表现出剂量依赖性的增殖抑制效应。在200μg/mL浓度下，ANN-GA提取物显示出更强的抑制效果。这种增强的抗增殖活性与其较高的酚类成分含量密切相关，特别是没食子酸和槲皮素等已知具有抗癌活性的化合物。

本研究通过系统比较RSM和ANN-GA两种优化策略，证实了人工智能方法在提升真菌提取物生物活性方面的显著优势。ANN-GA不仅能够更精确地模拟提取参数与生物活性之间的复杂非线性关系，还能实现多目标协同优化。该研究为药用真菌资源的深度开发提供了技术支撑，同时为天然产物提取工艺优化提供了人工智能驱动的新范式。未来研究可进一步探索不同溶剂体系、酶辅助提取等先进技术与人工智能方法的结合，充分挖掘P. ribis等药用真菌在食品、制药和化妆品领域的应用潜力。