基于高分辨质谱-色谱指纹-多元分析的三维策略用于甘松药材整体质量评价

本研究针对传统药材甘松(Nardostachyos Radix Et Rhizoma, NR)化学成分不明、质控标准单一的问题，整合UHPLC-Q-Exactive Orbitrap MS/MS和GC-MS技术，系统鉴定180种成分（96非挥发性/84挥发性），建立多波长HPLC指纹图谱与化学模式识别相结合的质量评价体系，成功区分中国9个产地的样品并鉴定14个关键差异标志物，为濒危药材NR的标准化生产提供创新解决方案。

　　

在传统医学宝库中，甘松(Nardostachyos Radix Et Rhizoma, NR)作为治疗神经衰弱、心血管疾病和炎症的经典药材已沿用千年。这种生长在喜马拉雅地区的濒危植物，其药理活性源于复杂的化学成分协同作用，如具有神经保护作用的去甲氧基甘松新酮(desoxo-narchinol A, DA)和抗炎明星成分甘松酮(nardosinone, NS)。然而当前质量标准仅以单一成分（NS≥0.1%）作为评判依据，这种"盲人摸象"式的评价方法完全忽视了绿原酸(chlorogenic acid, CGA)等关键成分的协同效应。更严峻的是，野生资源枯竭导致的人工栽培品质量参差不齐，加之现有检测技术难以同步捕捉不同波长吸收的活性成分（CGA:326 nm，NS:254 nm，KH:290 nm），使得药材质量管控陷入"无米之炊"的困境。

面对这些挑战，中国研究人员开展了一项突破性研究。通过整合超高分辨质谱(UHPLC-Q-Exactive Orbitrap MS/MS)和智能数据分析软件Compound Discoverer，研究团队如同为NR成分绘制"分子地图"，不仅将已知成分鉴定数量从26种提升至96种非挥发性成分（含44种萜类和16种有机酸），更通过GC-MS解析出84种挥发性成分，其中(+)-calarene被确定为特征性香气成分。这种"化学望远镜"般的检测能力，使得传统认为"微量无效"的活性物质如kanshone H(KH)等得以精准定位。

关键技术包括：1)采用UHPLC-Q-Exactive Orbitrap MS/MS进行非靶向代谢组学分析，质量误差控制在<5 ppm；2)建立多波长HPLC指纹图谱同步检测7种活性成分；3)运用主成分分析(PCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)处理中国9个产地（四川、甘肃、青海等）样本数据；4)GC-MS结合NIST数据库进行挥发性成分鉴定。

化学组分系统鉴定
通过正负离子模式扫描获得高精度质谱数据，结合碎片离子推导出甘松酮类化合物的裂解规律：m/z 231→213的特征丢失提示C₄H₆O中性碎片消除，这与文献报道的nardosinone(NS)裂解途径一致。特别值得注意的是，首次在NR中发现系列新型有机酸-萜类共价结合物，其[M-H]^-离子峰呈现典型的162 Da（己糖基）丢失模式。

多维质量评价体系构建
建立的HPLC指纹图谱包含32个共有峰，经相似度分析将9个产地样品划分为青藏高原组（四川阿坝、青海等）和云贵高原组（云南等）两大聚类。GC-MS数据则揭示(+)-calarene含量与海拔高度呈正相关（r=0.82，p<0.01），这为"道地药材"鉴别提供了科学依据。

定量分析与标志物发现
多波长同步定量显示：四川阿坝样品中NS（0.43%±0.02%）和DA（0.12%±0.01%）含量显著高于其他地区（p<0.05），而云南产区的CGA含量独占鳌头（1.2%±0.03%）。通过OPLS-DA筛选出的7个HPLC标志物和7个GC-MS标志物，构建出预测准确率达92.7%的产地判别模型。

这项研究如同为传统药材质量评价装上"GPS导航系统"，其创新性体现在三个维度：方法学上首创"高分辨质谱-色谱指纹-化学计量学"三维评价模型；理论上阐明NR"成分-产地-功效"的关联规律；应用上为2025版《中国药典》NR质量标准的修订提供数据支撑。特别是建立的"多波长同步检测"方案，成功解决了单一波长检测造成的"选择性失明"问题，使得药材质量控制从"管中窥豹"迈向"全景扫描"的新阶段。正如研究者指出，这种策略不仅适用于NR，还可推广到其他复杂体系中药的质量评价，为传统医学的现代化发展提供了可复制的技术范式。