SAPPHIRE指南：药用植物计算机模拟研究的标准化预分析框架构建与应用

针对药用植物计算机模拟(In Silico)研究缺乏标准化预分析流程的问题，研究人员开发了SAPPHIRE八项清单指南。通过文献综述和专家焦点小组讨论(FGD)，该研究将初始14项指标精炼为涵盖植物鉴定、代谢组学分析、配体筛选等关键环节的标准化框架，为传统医学(AYUSH)和天然产物研究提供了可重复性保障，显著提升了计算药理学研究的科学严谨性。

　　

在传统医学与现代科技融合的浪潮中，药用植物的计算机模拟(In Silico)研究正成为发掘植物药效成分的重要途径。然而，这一领域长期面临关键挑战：缺乏标准化的预分析流程导致研究结果难以复现，植物化学物质鉴定方法混乱，数据库使用不规范等问题严重制约着研究可靠性。尤其在世界卫生组织(WHO)设立全球传统医学中心(GCTM)的背景下，如何建立科学严谨的药用植物计算研究规范，成为亟待解决的学术命题。

针对这一科学难题，来自全印度阿育吠陀研究所的研究团队在《Phytomedicine Plus》发表了开创性研究。通过系统分析455篇PubMed文献和开展跨学科专家焦点小组讨论(FGD)，团队开发出名为SAPPHIRE的八项标准化清单。该指南从植物分类鉴定、提取方法标准化到配体筛选标准，构建了完整的预分析框架，将原有14项指标精炼为可操作性更强的八大模块，为药用植物计算药理研究树立了新标杆。

研究采用多阶段混合方法：首先通过PubMed检索策略（关键词组合包括"in silico AND Medicinal plants"等）筛选文献；随后组织涵盖植物化学、生物信息学等领域的8人专家FGD讨论；最终基于德尔菲法共识形成标准化清单。关键技术涉及高效液相色谱(HPLC)、质谱(MS)等分析技术验证植物化学成分，并整合SwissADME、ProTox 3.0等计算工具进行ADME/T（吸收、分布、代谢、排泄/毒性）预测。

研究结果
标题与疾病背景规范化
研究要求标题必须明确标注计算方法和植物类型，疾病背景需参照权威文献精确界定。例如COVID-19研究需区分疾病阶段，这解决了传统医学描述模糊的问题。

药物详细信息标准化
指南严格规定植物学名（如Ashwagandha需标注Withania somnifera (L.) Dunal）、药用部位及炮制形式。对阿育吠陀复方(AYUSH 64等)要求注明各组分配比，解决了传统复方研究信息不全的痛点。

植物化学成分鉴定
提出双重验证体系：通过IMPPAT等数据库初筛后，必须用HPLC-MS或GC-MS等分析技术确认。特别强调需报告未识别峰比例，提升数据透明度。

样品制备方法
详细规范从超临界流体提取到微波辅助提取等9种技术选择标准，要求必须说明溶剂纯度（如HPLC级），解决了提取方法影响活性成分的关键问题。

配体筛选标准
建立包括分子量(MW)、logP值等7项量化指标，要求使用ADMETlab 2.0等工具预测化合物类药性，避免主观筛选偏差。

讨论与意义
该研究首次系统解决了药用植物计算研究"入口混乱"的问题。通过标准化植物鉴定（如凭证标本编号）、提取工艺（如超声辅助提取参数）和数据分析（如NMR结构验证）等关键环节，SAPPHIRE显著提升了研究可重复性。其创新性体现在：1）整合传统医学经验与现代计算技术，如将阿育吠陀炮制工艺与现代提取技术对应；2）建立开放数据库使用规范，要求标注版本号和访问日期；3）开发适用于多组分体系（如Polyherbal formulations）的特殊分析流程。

这项研究为传统医学现代化提供了方法学范式。随着WHO推动传统医学整合，SAPPHIRE指南的实施将加速植物药从经验性使用向循证医学转化。特别是在抗COVID-19植物药（如Tinospora cordifolia中的berberine抑制3CL^pro
蛋白酶）研究中，该框架已展现出标准化优势。未来，结合Ayurinformatics（阿育吠陀信息学）等新兴学科，这一指南有望成为全球传统药物计算研究的黄金标准。