[发明专利]基于UPLC-Q-TOF/MSE

说明书

本发明提供一种基于UPLC‑Q‑TOF/MS^E和整合效应的BP神经网络关联分析对中药不同功效的生物活性成分进行模糊识别的方法，包括以下步骤：用模糊化学识别方法将中药中的大部分成分分类为不同类型的成分群；并通过动物实验评价和/或多属性综合指标，得出中药不同功效的整合效应值；然后运用BP神经网络将UPLC‑Q‑TOF/MSE分析确定的成分含量与整合效应值进行关联，实现中药成分和不同功效间的关联分析。本发明建立的方法可为扩大大黄的临床应用范围以及进一步开发相关产品提供科学依据。该方法也可被用于研究其它中药或天然功能产物的生物活性成分，通用性强。

技术领域

本发明涉及一种中药活性成分的研究方法，尤其涉及一种基于UPLC-Q-TOF/MS^E和整合效应的BP神经网络关联分析对中药不同功效的生物活性成分进行模糊识别的方法。

背景技术

中药作为世界上最古老的持续实践的传统医学体系之一，已有几千年的应用历史，且近年来其在全球范围内的运用无论是发展中国家还是发达国家都有所增加。在中国，近一半的商业药物是植物药，这些药物来源于中药并广泛用于治疗各种慢性疾病，包括心血管疾病和癌症。从天然产物特别是中药中分离纯化活性成分也被认为是新药鉴定和开发的成功途径。然而，植物合成中药的药理活性成分并不总是原始的天然分子，而可能是其宿主特异性代谢物或由一些不同类型的天然化合物形成的分子复合物。这种复杂性给中药活性成分的研究带来了重大的科学挑战。中药多成分的性质产生了多种潜在的分子相互作用、多个靶点和众多代谢副产物，进一步导致了多种功效，这表明传统的还原论方法在识别生物活性成分方面存在局限性，而更为全面的、网络导向的方法才是更可取的。

大黄属于蓼科大黄属植物，在许多国家都是最古老、最重要的药用植物之一，它的应用可追溯到公元前270年的古籍《神农本草经》。大黄是最有效的泻下药之一，在世界各地被广泛用于治疗肠道便秘。它不仅被正式收录在《中国药典》中，还出现在《英国药典》和《欧洲药典》中。包括《中国药典》在内的许多中医经典著作记载其主要功效为“泻下攻积”(E1)、“清热泻火”(E2)、“凉血解毒”(E3)、“逐瘀通经”(E4)和“利湿退黄”(E5)。大黄在现代药理研究中也表现出多种药理作用，如通便、利胆、肝肾保护、抗肿瘤、降血脂以及活血化瘀等。虽然已有很多报道了大黄几类化合物的生物活性，有蒽醌类、黄酮及其苷类、二苯乙烯苷类、色原酮类、没食子酸与没食子鞣质类、苯丁酮及其苷类、萘苷类，其中游离型和结合型蒽醌被认为是大黄的主要生物活性成分，但这些成分对其不同功效的贡献度仍然未知。因此，本发明开发的途径与方法学是对大黄的生物活性成分进行综合考察，并对它们在五种主要功效中的贡献度分别进行量化。这些工作将促进我们对大黄生物活性成分的认识和理解，为扩大其临床应用范围及进一步开发大黄相关产品提供科学依据。

发明内容

发明目的：尽管近年来人们开发了许多方法来研究中药主要功效或药理作用的生物活性成分，但没有人试图触及多重功效的研究，因为每个中药功效对应着许多不同的生物活性成分。本发明旨在开发一种普遍适用的途径与方法，即通过UPLC-Q-TOF/MS^E和整合效应的BP神经网络关联分析模糊识别中药不同功效的生物活性成分。中药大多数成分通常可以分为多种化学结构类型中的一种，它们将通过模糊化学识别法归属于不同的化学成分群而不需要鉴定出确切的化学结构，并且其在中药不同提取物中的相对含量可被UPLC-Q-TOF/MS^E测定。本发明同时通过动物实验评价和/或多属性综合指标分析，可得出中药不同功效的整合效应值。随后，运用BP神经网络将成分含量与整合效应进行关联，从而实现中药成分和不同功效间的关联分析。由此量化各个成分对中药不同功效的贡献，进而将某一类成分的功效贡献度叠加以阐明它们对中药不同功效共性与各异性特征的影响。

技术方案：为了实现以上目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于UPLC-Q-TOF/MS^E和整合效应的BP神经网络关联分析对中药不同功效的生物活性成分进行模糊识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：