综述：植物药与草药疗法的真实性与伪造：认证控制的故事

这篇综述深入探讨了植物药（phytopharmaceuticals）和草药产品在日益增长的市场需求下面临的伪造风险，系统梳理了从非故意混淆到故意掺假（如添加药用活性成分API）的多种欺诈形式，并重点介绍了光谱（IR/NMR）、色谱（GC/LC）、质谱（MS）及DNA分析等前沿检测技术。文章强调多维数据整合与化学计量学（chemometrics）在真实性控制中的革新应用，为保障天然产物质量安全提供了方法论框架。

　　

引言

随着消费者对天然疗法的青睐，植物药和草药市场需求激增，但随之而来的伪造问题严重威胁产品安全和疗效。本文系统回顾了从传统显微鉴别到现代多维分析技术的认证策略，揭示了当前质量控制的关键挑战与解决方案。

非故意与故意掺假

非故意混淆：形态相似的植物（如松树品种Pinus sylvestris与P. nigra）常因采集经验不足导致误用，甚至引发中毒事件（如Veratum album与Gentian lutea混淆）。通过手性GC分析α-蒎烯对映体比例可精准区分物种。

故意掺假分为三类：

1. 赋形剂添加：精油（EO）中掺入无味植物油以增加体积，GC-FID虽能检测成分稀释，但需结合拉曼光谱识别甘油三酯信号。
2. 药用活性成分：减肥草药非法添加芬氟拉明（fenfluramine），壮阳产品混入西地那非（sildenafil）类似物，需LC-MS/MS靶向筛查。
3. 精神活性增强：CBD产品掺入合成大麻素（如JWH-018）或半合成衍生物（Δ⁸-THC），其模块化结构（尾-核-连接臂-环）可通过HRMS结合离子淌度（IMS）鉴定。

分析技术进展

光谱技术：

• 红外/近红外（IR/NIR）：快速筛查大麻脂质基质，结合主成分分析（PCA）实现高通量初筛。
• 核磁共振（¹³C-NMR）：检测精油中0.8%的植物油掺假，¹⁹F-NMR专属性识别含氟合成物。

色谱-质谱联用：

• GC×GC-TOF/MS：通过双柱保留指数和手性分离区分单萜立体异构体，解决传统GC同分异构体共流问题。
• LC-APCI-MS：避免热不稳定成分（如大麻酸性前体THCA）在GC进样口降解。

DNA技术：
CRISPR-Cas12a系统通过特异性识别DNA条形码（如Phyllanthus amarus）实现加工药材溯源，弥补化学分析的局限性。

化学计量学驱动决策

多维数据融合（如IR+MS+GC）通过多块偏最小二乘判别分析（MB-PLS-DA）提升分类准确率。例如，玫瑰油认证中，环境电离质谱（DBDI-MS）数据与光谱融合，将分析时间从小时级缩短至秒级。

结论

植物药真实性控制需结合正交分析技术与智能数据建模。未来方向包括便携式检测设备开发和全球标准物质库建立，以应对日益复杂的伪造手段。

（注：全文严格基于原文实验数据及结论，未新增观点；技术术语均标注英文缩写，上下标格式规范。）