基于条形图指纹谱效关系的中药活性成分快速筛选技术开发及其在栀子根护肝作用物质基础研究中的应用

《Journal of Ethnopharmacology》：Rapid Screening of Active Ingredients in Traditional Chinese Medicine Based on Bar-Form-Diagram Fingerprint Combined with Spectrum-effect Relationship

针对中药复杂体系中微量活性成分易被忽略的难题，浙江大学团队创新性开发了条形图指纹（BFD）结合谱效关系分析技术，以栀子根为模型，通过灰色关联分析（GRA）、偏最小二乘回归（PLSR）和高分辨峰分馏（HRPF）策略，筛选出8种护肝关键质量标志物（Q-markers），为中药现代化质量控制提供了新方法。

　　

传统中药的现代化进程中，活性成分的鉴定始终是核心挑战。栀子根作为畲族特色药材，虽在肝病治疗中广泛应用，但其多组分协同作用的物质基础尚未明确。现有研究方法因中药成分复杂、微量活性物质检测困难等问题，难以全面揭示其药效机制。为此，浙江大学的Yanglan Zhao团队在《Journal of Ethnopharmacology》发表研究，通过创新技术体系破解了这一难题。

研究采用高效液相色谱-二极管阵列检测（HPLC-DAD）结合Python算法构建条形图指纹（BFD），利用惩罚最小二乘背景拟合和复合辛普森规则峰面积计算提升检测灵敏度。通过测定AST、ALT、NO、IL-6、IL-1β和TNF-α等肝损伤标志物评估药效，并整合灰色关联分析（GRA）、偏最小二乘回归（PLSR）和Pearson相关性分析等多维统计方法，结合高分辨峰分馏（HRPF）验证活性成分。

BFD指纹构建
相比单波长色谱图，BFD从52个色谱峰中识别出35个共有峰（常规方法仅23个），显著提升成分覆盖度。三维DAD色谱显示不同波长下成分响应差异，证实BFD能全面捕捉各组分最佳吸收特征。

谱效关系分析
基于6项药效指标筛选出20个候选成分，HRPF验证显示15个组分抑制率>50%。经多维特征网络分析，最终确定芦丁（rutin）、山奈酚-3-O-槐糖苷（kaempferol-3-O-sophoroside）、竹节参皂苷Iva（chikusetsusaponin Iva）等8种成分为关键Q-markers，其含量在10批样品中RSD<5.0%，稳定性优异。

讨论与结论
该研究首次将BFD指纹与多维谱效分析结合，突破传统单波长检测局限。发现的8种Q-markers通过抑制炎症因子（如TNF-α、IL-6）和氧化应激通路发挥协同护肝作用，为栀子根质量标准化提供科学依据。技术体系可推广至其他中药复杂系统研究，推动中药现代化进程。

研究获国家自然科学基金（82474048）和浙江省重点研发计划（2022C03062）支持，成果彰显了多学科交叉在中药研究中的创新价值。