[发明专利]一种蝙蝠葛新林碱的制备方法有效

专利信息
申请号: 201110143961.4 申请日: 2011-05-31
公开(公告)号: CN102329266A 公开(公告)日: 2012-01-25
发明(设计)人: 王峰;王琳;张发成 申请(专利权)人: 苏州派腾生物医药科技有限公司
主分类号: C07D217/20 分类号: C07D217/20
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 215011 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 蝙蝠 葛新林碱 制备 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种蝙蝠葛新林碱的制备方法,尤其是一种从植物中提取蝙蝠葛新林碱的制备方法。

背景技术

蝙蝠葛新林碱(Dauriciline),分子式:C36H40N2O6,分子量:596.722,CAS登录号:21446-35-5,主要存在于藩荔枝科、防己科多种植物中。其中以防己科植物蝙蝠葛Menispermum  dauricum DC.根茎中含量丰富,其分子式如下。

现代研究表明,蝙蝠葛新林碱具有抗炎、抗肿瘤、抗微生物、抗HIV、抗过敏等多种作用,同时其也作为合成其它活性衍生物的原料。

防己科植物蝙蝠葛Menispermum  dauricum DC.的干燥根茎被作为中药北豆根使用,清热解毒,祛风止痛。用于咽喉肿痛,肠炎痢疾,风湿痹痛。

现有技术中,尚没有适用于高纯度蝙蝠葛新林碱工业化大生产的制备工艺报道。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种利于大生产操作、产品纯度高的蝙蝠葛新林碱的制备方法。

为解决上述技术问题,本发明采用下列技术方案。

取新鲜蝙蝠葛根茎,加入其质量10-15倍量质量的pH=2-3的稀盐酸水溶液,浸泡24-76小时,压榨,滤过,滤液通过活性炭柱吸附脱色,收集过柱液,浓缩,加入NaOH调节pH值12-13,通过大孔吸附树脂柱吸附,50-70%乙醇洗脱,收集3-8倍柱体积洗脱液,滤过,减压回收乙醇并浓缩,冷藏,滤过,取滤渣,加乙醇溶解,冷藏,析出沉淀,分离沉淀,干燥、粉碎即得。

浸泡用稀盐酸水溶液的质量为原料质量的12倍。

稀盐酸水溶液浸泡时间为42小时。

大孔吸附树脂选自D101型、D102型、AB-8型大孔吸附树脂中的一种。

洗脱用乙醇的浓度为60%。

洗脱用乙醇的收集量为5倍量柱体积。

制备所得蝙蝠葛新林碱可采用下列方法检测。

试验例1 HPLC法测定蝙蝠葛新林碱纯度。

色谱条件

色谱柱:十八烷基硅烷键合胶硅胶为填充剂;流动相:甲醇-四氢呋喃-1%醋酸的水溶液(46∶5∶49);流速:1mL/min;检测波长:284nm;柱温:35℃。

测定方法

精密称取蝙蝠葛新林碱2mg,置于50mL量瓶中,加人甲醇20mL,超声振荡使溶解,甲醇定容至刻度,吸取10μL,注入高效液相色谱仪,采用归一化法测定样品纯度。

采用本发明制备蝙蝠葛新林碱,利于大生产操作,能耗小,污染小。

下面将结合具体实施方式对本发明作进一步阐述,但本发明要求保护的范围并不局限于下列实施方式。

具体实施方式

实施例1

取新鲜蝙蝠葛根茎10Kg,加入100Kg的pH=2-3的稀盐酸水溶液,浸泡24小时,压榨,滤过,滤液通过活性炭柱吸附脱色,收集过柱液,浓缩,加入NaOH调节pH值12-13,通过D101型大孔吸附树脂柱吸附,50%乙醇洗脱,收集3倍柱体积洗脱液,滤过,减压回收乙醇并浓缩,冷藏,滤过,取滤渣,加乙醇溶解,冷藏,析出沉淀,分离沉淀,干燥、粉碎即得蝙蝠葛新林碱16.5g,经HPLC检测,纯度为95.7%,UV、IR、MS、2HNMR、13CNMR等表征其物理性状的数据与现有技术相一致。

实施例2

取新鲜蝙蝠葛根茎10Kg,加入150Kg的pH=2-3的稀盐酸水溶液,浸泡76小时,压榨,滤过,滤液通过活性炭柱吸附脱色,收集过柱液,浓缩,加入NaOH调节pH值12-13,通过D102型大孔吸附树脂柱吸附,70%乙醇洗脱,收集8倍柱体积洗脱液,滤过,减压回收乙醇并浓缩,冷藏,滤过,取滤渣,加乙醇溶解,冷藏,析出沉淀,分离沉淀,干燥、粉碎即得蝙蝠葛新林碱17.3g,经HPLC检测,纯度为94.3%,UV、IR、MS、2HNMR、13CNMR等表征其物理性状的数据与现有技术相一致。

实施例3

取新鲜蝙蝠葛根茎10Kg,加入120 Kg的pH=2-3的稀盐酸水溶液,浸泡42小时,压榨,滤过,滤液通过活性炭柱吸附脱色,收集过柱液,浓缩,加入NaOH调节pH值12-13,通过AB-8型大孔吸附树脂柱吸附,60%乙醇洗脱,收集5倍柱体积洗脱液,滤过,减压回收乙醇并浓缩,冷藏,滤过,取滤渣,加乙醇溶解,冷藏,析出沉淀,分离沉淀,干燥、粉碎即得蝙蝠葛新林碱17.3g,经HPLC检测,纯度为96.8%,UV、IR、MS、2HNMR、13CNMR等表征其物理性状的数据与现有技术相一致。 

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