基于绿色提取技术和食品组学方法对Grindelia robusta Nutt.进行功能食品成分分析：通过双重碳酸酐酶抑制作用及其抗增殖活性评估其对三阴性乳腺癌的化学预防潜力

《Food Bioscience》：Green extraction and foodomics-based profiling of Grindelia robusta Nutt. as a functional food ingredient: Evaluation of chemopreventive potential via dual carbonic anhydrase inhibition and antiproliferative activity against triple-negative breast cancer

　　

摘要

Grindelia robusta Nutt. 是一种传统的药用植物，在北美广泛用于治疗呼吸系统疾病，如支气管炎和哮喘，其传统用途已得到欧洲药品管理局的正式认可。尽管它在民族植物学中具有重要意义，但其代谢多样性以及对现代药理学靶点（包括人类碳酸酐酶（hCA）异构体）的潜在作用仍很大程度上未被探索。本研究旨在优化从 G. robusta 不同地上部分（花朵、叶子和茎）中提取有效成分的方法，并评估它们的植物化学成分、对 hCA 异构体的抑制作用以及对三阴性乳腺癌细胞的抗增殖活性。比较了超声辅助提取（UAE）、索氏提取和浸渍法。植物化学特征分析采用 HPLC-DAD 和 UHPLC-QTOF-MS/MS 进行。生物活性通过酶抑制动力学、分子对接和 MDA-MB-231 及 MCF-10A 细胞系的细胞毒性实验进行评估。结果表明，UAE 是最高效且环保的技术，从花朵中提取的浓度最高（22.4%），能耗最低（每次提取 0.085 千瓦时）。基于食品组学的非靶向代谢组分析显示，尤其是花朵提取物中含有大量二萜类化合物。花朵提取物对肿瘤相关 hCA IX（IC₅₀ = 42.15 μg/mL）、hCA XII（IC₅₀ = 36.42 μg/mL）和 hCA II（IC₅₀ = 82.4 ± 3.9 μg/mL）具有强烈的抑制作用。此外，它对 MDA-MB-231 细胞表现出选择性的抗增殖活性（24 小时后 IC₅₀ = 154.3 ± 5.8 μg/mL），选择性指数为 1.92，并诱导线粒体介导的凋亡。这些结果为 G. robusta 的传统民族植物学用途提供了初步的科学支持，并强调了其作为天然碳酸酐酶抑制剂来源的潜力，对 TNBC 细胞具有中等程度的抗增殖选择性。将绿色提取技术与高分辨率代谢组学相结合，使 G. robusta 成为潜在的保健成分，值得进一步进行体内验证。

章节片段

引言

Grindelia robusta Nutt. 是菊科植物，原产于北美西海岸，长期以来被传统医学认为是治疗支气管炎、哮喘和上呼吸道疾病的重要药用资源[1]。欧洲药品管理局（EMA）[2] 将该植物归类为传统草药药品，并正式批准了其使用。

植物材料与制备

Grindelia robusta Nutt. 的地上部分于 2024 年开花期（8–9 月）在托卡特省境内采集（海拔 980 米，坐标 40°48′07″N, 37°11′52″E）。植物鉴定由托卡特加齐奥斯曼帕夏大学文理学院生物学系的 Bedrettin Selvi 博士完成；标本编号为 GOPU 5938。植物材料的采集符合相关规定。

提取效率与绿色提取指标

UAE 方法在所有植物器官中的干燥提取效率最高：花朵（22.4 ± 0.9%）、叶子（16.8 ± 0.7%）和茎（8.3 ± 0.4%）（表 1）。与索氏提取相比，分别提高了 23.1%、33.3% 和 33.9%（Tukey HSD，p < 0.001）。器官间的提取效率排序为花朵 > 叶子 > 茎，这归因于花朵中高密度的腺毛。提取方法对提取效率有显著影响。

绿色提取优化

UAE 效率的提高可以通过声空化机制来解释：超声波产生的微气泡破裂会破坏植物细胞壁，从而加速生物活性化合物向溶剂的转移。这些发现与类似菊科植物（Chamomilla recutita, Arnica montana）中报道的 UAE 效率提高结果一致，且首次专门针对 G. robusta 进行了系统研究。UAE 的显著优势在于...

结论

本研究首次从酶动力学和分子对接的角度证明，通过 UAE 从 Grindelia robusta 不同器官中提取的酚类和二萜类化合物能够通过竞争机制抑制人类 hCA I 和 II 同酶。UAE 方法在能源效率（降低 97.2%）和处理时间（比索氏提取快 12 倍）方面优于传统方法。

作者贡献声明

Nihan BOZKURT：撰写 – 审稿与编辑、原始文本撰写、数据可视化、验证、项目管理、方法设计、研究实施、资金申请、数据分析、概念构思。YAKUP BUDAK：数据可视化、验证、资金申请、数据分析、概念构思

未引用参考文献

[27]。

利益冲突

作者声明本文所述研究不存在利益冲突。

数据可用性

作为本研究的一部分生成和/或分析的数据集可向相应作者索取。

AI 辅助写作说明

本文使用了 ChatGPT（OpenAI）和 Grammarly 来优化语言和风格。作者对内容的完整性和准确性负全责。

资金来源

本研究未接受任何私人资助。

利益冲突声明

? 作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

我们感谢托卡特加齐奥斯曼帕夏大学化学与化妆品实验室的管理人员和工作人员提供的基础设施支持，感谢 Bedrettin Selvi 博士及其团队在植物材料验证方面所做的贡献，以及 GüB?TAM 实验室提供的所有分析、测试、表征和实验室设施。

Nihan BOZKURT | Yakup BUDAK土耳其托卡特加齐奥斯曼帕夏大学医学院医学生物学系