化學(xué)模式識別在中藥炮制中的應(yīng)用

尹 燕，王 淼，陽志強，王延年，馬躍平，高慧媛

化學(xué)模式識別在中藥炮制中的應(yīng)用

尹 燕，王 淼，陽志強，王延年，馬躍平，高慧媛*

沈陽藥科大學(xué)中藥學(xué)院，遼寧 沈陽 110016

中藥炮制是中醫(yī)用藥的一大特色和優(yōu)勢，是保證中藥飲片質(zhì)量和臨床療效的重要環(huán)節(jié)。對中藥材進行有效炮制，可降低藥物毒副作用，增強藥物療效，保證用藥安全。但中藥成分復(fù)雜，其在炮制過程中會發(fā)生復(fù)雜的化學(xué)變化，這正是導(dǎo)致中藥炮制前后性味功能改變的重要原因。如何揭示這些復(fù)雜化學(xué)成分變化，闡明中藥藥效物質(zhì)基礎(chǔ)，是中藥炮制研究的重點和難點?；瘜W(xué)計量學(xué)作為一門以數(shù)學(xué)和計算機技術(shù)為基礎(chǔ)的新興交叉學(xué)科，可將多變量的分析方法引入化學(xué)研究，而化學(xué)模式識別作為化學(xué)計量學(xué)的重要組成部分，已成為中藥物質(zhì)基礎(chǔ)研究的重要手段，并在炮制研究中廣泛應(yīng)用。針對化學(xué)模式識別在篩選炮制工藝、檢測中藥炮制前后藥效物質(zhì)成分變化，涉及藥性改變、減毒增效、引藥歸經(jīng)等方面的應(yīng)用進行論述，并初步探討化學(xué)模式識別應(yīng)用于中藥炮制研究中所存在的問題及發(fā)展前景。

化學(xué)計量學(xué)；化學(xué)模式識別；中藥炮制；炮制工藝優(yōu)化；藥效物質(zhì)

炮制用藥是中醫(yī)用藥的一大特色和優(yōu)勢，是以中醫(yī)藥理論為指導(dǎo)，依據(jù)制劑要求、藥物自身性質(zhì)、臨床應(yīng)用療效而逐步形成的一門獨特的制藥技術(shù)。中藥炮制分為凈制、切制、炮炙等系列步驟與過程，其中，炮炙中的炒制、酒制、蒸制、醋制等處理過程，是中藥中化學(xué)成分發(fā)生復(fù)雜量變和質(zhì)變的過程，這一過程涉及酶、中間產(chǎn)物、外加條件等眾多因素，經(jīng)過炮制后以達到減毒增效、改變藥性、引藥歸經(jīng)的目的。因此，探究中藥炮制前后物質(zhì)成分變化實質(zhì)及規(guī)律，是科學(xué)闡明中藥炮制原理、正確掌握中藥炮制加工工藝的基礎(chǔ)關(guān)鍵。

化學(xué)計量學(xué)（chemometrics）又稱化學(xué)統(tǒng)計學(xué)，是以數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)與化學(xué)結(jié)合而形成的化學(xué)分支學(xué)科，其最重要的特征是將多變量的分析方法引入化學(xué)研究中，對化學(xué)量測數(shù)據(jù)進行多元處理與解析，創(chuàng)建與優(yōu)化各種化學(xué)模型，并從復(fù)雜的化學(xué)量測數(shù)據(jù)中最大限度地提取有關(guān)物質(zhì)系統(tǒng)成分、結(jié)構(gòu)及其他相關(guān)信息[1]。主要研究方法包括采樣理論（如計量檢驗、計數(shù)檢驗）與數(shù)據(jù)處理（如回歸與相關(guān)分析、方差分析）、實驗設(shè)計和優(yōu)化方法（如正交試驗、響應(yīng)面法）、多元校正和多元分辨（如線性與非線性校正、重疊信號的去積）[2]、化學(xué)模式識別（如有監(jiān)督模式識別、無監(jiān)督模式識別）、人工智能及專家系統(tǒng)等[3]。其中，優(yōu)化實驗設(shè)計法中的正交試驗法和響應(yīng)面法在多因素、多水平工藝參數(shù)的優(yōu)化、篩選中取得了較好的成果，在中藥炮制條件優(yōu)化研究中較為常用。

而化學(xué)模式識別作為化學(xué)計量學(xué)的重要組成部分，其是將原始數(shù)據(jù)集中差異性信息提取并分類的化學(xué)計量學(xué)手段，已在中藥炮制研究中廣泛應(yīng)用。多組分、多途徑、多靶點的作用模式是中藥防病治病的特色優(yōu)勢，中藥成分復(fù)雜多樣，而復(fù)方配伍用藥更加大了成分的復(fù)雜性，為此，在探究中藥藥效物質(zhì)基礎(chǔ)，尤其是探究炮制原理等科學(xué)問題中引入化學(xué)模式識別，則可有效解決傳統(tǒng)化學(xué)方法難以解決的“成分變化-功能變化”間相互動態(tài)關(guān)聯(lián)等難點問題[4]。近幾年，隨著學(xué)科間的交叉融合，也為闡明中藥炮制原理等科學(xué)問題，將化學(xué)模式識別融入中藥炮制的研究報道也不斷出現(xiàn)，為系統(tǒng)理解這一應(yīng)用意義，本文對國內(nèi)、外相關(guān)文獻進行系統(tǒng)調(diào)研，就化學(xué)模式識別在中藥炮制研究方面的應(yīng)用進行綜述，以期為中藥炮制研究提供一定借鑒參考。

圖1為總結(jié)的化學(xué)模式識別在中藥炮制應(yīng)用上的基本模式。

圖1 化學(xué)模式識別在炮制應(yīng)用上的基本模式

1 化學(xué)模式識別

化學(xué)模式識別按照有無訓(xùn)練可劃分為無監(jiān)督模式識別和有監(jiān)督模式識別方法。兩者的本質(zhì)區(qū)別在于是否對實驗樣本所屬的類別進行預(yù)先分類[5]。在無樣本類別信息的情況下，根據(jù)數(shù)據(jù)本身屬性而獲取樣本類別信息的方法，即為無監(jiān)督模式識別，如聚類分析（cluster analysis，CA）、主成分分析（principal component analysis，PCA）等[6]；而有監(jiān)督模式識別是對已知類別的樣本采用特定的方法或模型進行訓(xùn)練，建立分類模型[7]，隨后利用獲得的分類模型依照未知樣本特征，對未知樣本進行分類，常見方法有偏最小二乘法（partial least-squares，PLS）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural networks，ANN）等[8]。通常在研究過程中，將有監(jiān)督模式與無監(jiān)督模式聯(lián)合應(yīng)用，相互補充，獲得科學(xué)可靠的實驗結(jié)果，數(shù)據(jù)分析基本流程見圖2。

圖2 化學(xué)模式識別數(shù)據(jù)分析基本流程

1.1 無監(jiān)督模式識別

1.1.1 聚類分析 聚類分析又稱群分析，是指在沒有先驗知識的情況下，根據(jù)樣本特征和性質(zhì)上的相似程度，對樣本進行分類的多元統(tǒng)計方法。聚類分析參考的主要指標是相關(guān)系數(shù)和距離，其結(jié)果是使歸為一類的樣本即類內(nèi)元素的距離近、差異小，達到同性質(zhì)最大化，而不同類的樣本即類間元素的距離遠、差異大，達到異性質(zhì)最大化。該方法在對數(shù)據(jù)做初步探索性分析時較為常用，具有直觀、結(jié)論形式簡明的優(yōu)點。但當樣本量較大時，聚類分析法不能對樣本進行準確的分類預(yù)測[9]。

1.1.2 PCA PCA又稱主分量分析，是一種簡化數(shù)據(jù)集的方法。在處理多變量問題時，變量過多使分析問題的復(fù)雜性增加，而PCA法采用降維的思想，在空間數(shù)據(jù)中獲取能夠控制所有變量的幾個主成分，將數(shù)據(jù)從高維空間降至低維。一般情況下提取特征值大于1或累積方差貢獻率超過80%的因子即可作為主成分，后續(xù)利用主成分得分繪制所有樣本的二維和三維投影圖，將樣本間的差異進行可視化分析，而實現(xiàn)樣本分類。該方法最大特點是用較少的綜合指標代替原有的較多變量，使冗余復(fù)雜的信息簡單化。圖3為主成分分析的基本流程[10]。

PCA法側(cè)重于信息貢獻影響力的綜合評價，具有操作簡單，數(shù)據(jù)直觀、可信度高的優(yōu)點。但當原始信息間沒有較強的相關(guān)性時，PCA的降維意義不大，原始數(shù)據(jù)無法利用獲得的主成分而直觀的表現(xiàn)樣本間關(guān)系，這時則需要通過PLS等分析方法做進一步分析[11]。

1.2 有監(jiān)督模式識別

1.2.1 PLS 當樣本數(shù)據(jù)集間相關(guān)性較低時，PLS則無法進行良好的降維，PLS作為一種新型的有監(jiān)督降維方法，可有效彌補PCA中的不足。PLS是通過預(yù)測變量及響應(yīng)變量之間的協(xié)方差來探索二者相關(guān)性的一種回歸方法，其基于主成分回歸，從原始預(yù)測變量（1，2，…，x）選擇與響應(yīng)變量相關(guān)性強的變量去重新組合成為新的預(yù)測變量，進一步與響應(yīng)變量進行回歸，其基本算法為最小二乘法，因為對預(yù)測變量選擇的偏向性，故稱為PLS。該方法依據(jù)2和2值判斷所建立的模型是否可靠[12]。2和2分別表示所建模型對和矩陣的解釋率，其數(shù)值越接近于1說明模型越好，越低說明模型的擬合準確性越差；2表示模型的預(yù)測能力，其數(shù)值大于0.5時則表示模型對未知樣品有較好的預(yù)測能力。PLS的優(yōu)點是將系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)信息進行分解和篩選，對因變量解釋性最強的綜合變量進行提取，改善多元數(shù)據(jù)維度高、噪聲大等問題，克服變量多重相關(guān)性在系統(tǒng)建模中引起的不良作用[13]。

圖3 PCA法基本流程

判別分析是指在確定研究對象的判別標準后，以此為依據(jù)，結(jié)合研究對象的各項特征將其歸到已知類別的過程。偏最小二乘-判別分析（partial least-squares discrimination analysis，PLS-DA）是PLS的一種轉(zhuǎn)化形式，將PLS應(yīng)用于判別分析中，可同時實現(xiàn)多元線性回歸和PCA。而PLS的進階形式為正交偏最小二乘法（orthogonal partial least- squares，OPLS），即在選擇的預(yù)測變量與響應(yīng)變量相關(guān)且正交，其最大特點是分類信息集中在一個主成分，使模型簡單且易于解釋[14]。

1.2.2 ANN 為模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征的一種數(shù)學(xué)抽象模型，相比于其它模式識別技術(shù)，ANN模仿人腦處理信息，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點間相互連接的關(guān)系，達到處理信息的目的。利用網(wǎng)絡(luò)對輸入的特定值進行概況與提取，獲得相應(yīng)的輸出值。具有自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力，有較強的容錯性及分布儲存與并行處理信息的功能，在解決不正確的非線性測量數(shù)據(jù)及處理信息量大等問題中有突出優(yōu)勢[15]。以算法為分類依據(jù)，ANN的常用模型有誤差反向傳輸（back Propagation，BP）ANN、徑向基函數(shù)（radial basis function，RBF）ANN以及Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[16]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種采用了BP算法的非線性網(wǎng)絡(luò)，主要由輸入層、隱含層及輸出層三個部分組成，是一種多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛和成熟；RBF算法采用了多維空間插值，是一種傳統(tǒng)算法，與其結(jié)合應(yīng)用的ANN稱作RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種局部連接的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其主要組成部分與BP網(wǎng)絡(luò)相同，可以通過“升維”的方式將低維線性不可分的問題轉(zhuǎn)變成線性可分的問題，訓(xùn)練集簡單且收斂速度快；Kohonen網(wǎng)絡(luò)是一種由輸入層和競爭層組成的無監(jiān)督學(xué)習(xí)的自組織競爭型網(wǎng)絡(luò)，其通過調(diào)整輸入層和競爭層之間的連接權(quán)值進行聚類，主要適用于特征不明顯的樣本提取和非線性分布等情況[17]。

2 化學(xué)模式識別在中藥炮制中的應(yīng)用

2.1 化學(xué)模式識別在篩選炮制工藝中的應(yīng)用

對于同種藥物而言，采用的炮制方法不同，其所呈現(xiàn)的藥效也不同[18-19]。為使炮制后的藥材能夠充分發(fā)揮藥效，且最大限度地降低毒副作用，制定一個合理、高效、符合臨床用藥需求的炮制加工方法就顯得尤為重要。傳統(tǒng)中藥炮制工藝多憑經(jīng)驗傳承，缺少相關(guān)工藝參數(shù)為支撐[20]，化學(xué)計量學(xué)的引入則可確定中藥炮制過程中涉及的實驗條件、工藝參數(shù)、優(yōu)化和篩選問題，為科學(xué)、合理的中藥炮制工藝制定提供指導(dǎo)，這部分研究常以實驗設(shè)計與優(yōu)化（如正交試驗法、響應(yīng)曲面法）及化學(xué)模式識別聯(lián)合應(yīng)用。

屠萬倩等[21]基于“酸入肝經(jīng)”的中醫(yī)理論，依據(jù)牛膝臨床功效，對醋制牛膝的炮制工藝進行優(yōu)化篩選：首先采用正交試驗法考察醋種類、加醋量、炒制時間和悶潤時間對甾酮、皂苷類單體及總甾酮、總皂苷和總多糖等指標成分含量的影響，聯(lián)合主成分分析法，發(fā)現(xiàn)醋的種類對指標成分的含量有較大影響，而加醋量及炒制時間對含量影響較小，實驗最終以主成分分析的綜合得分為標準獲得牛膝的最佳醋制工藝：質(zhì)量比為20%的陳醋悶潤30 min后炒制20 min。鄭凱旋等[22]首次對蜜炙川芎的炮制工藝進行優(yōu)化，以蜜炙川芎中阿魏酸、藁本內(nèi)酯的含量作為評價指標，采用響應(yīng)面法考察4個主要影響蜜炙的炮制因素，包括加蜜量、炮制溫度、炮制時間、悶潤時間，確定初步的炮制工藝參數(shù)。以響應(yīng)面法得到的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用ANN法對非線性模型有較好預(yù)測能力的優(yōu)勢，進一步優(yōu)化炮制工藝參數(shù)，最終以加蜜量25%、炮制溫度160 ℃、炮制時間15 min、悶潤時間2.5 h為最優(yōu)蜜炙工藝。該研究將響應(yīng)面法與ANN聯(lián)用，建立川芎最佳蜜汁工藝，實驗數(shù)據(jù)準確可靠，具備飲片炮制規(guī)范化生產(chǎn)的可行性。羅妮妮等[23]采用正交試驗結(jié)合ANN模型對蓬莪術(shù)的炮制工藝進行優(yōu)化，研究以蓬莪術(shù)中姜黃素、揮發(fā)油提取量及干膏收率為評價指標，建立了穩(wěn)定、可行的炮制工藝，為完善醋制莪術(shù)質(zhì)量標準提供參考。劉麗婷等[24]在單因素實驗的基礎(chǔ)上，采用響應(yīng)曲面法考察了甘草用量、悶潤時間、炒制溫度對吳茱萸質(zhì)量的影響，最終優(yōu)選出的炮制工藝可得到質(zhì)量較好的吳茱萸炮制品。

在炮制工藝優(yōu)化中，以正交試驗、響應(yīng)面法與主成分分析、ANN法的聯(lián)合應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛。這是由于多指標、多因素的參數(shù)設(shè)計常需要進行反復(fù)的驗證性工作，而單獨使用正交試驗或響應(yīng)面法不足以反映炮制工藝中多因素、多水平的非線性關(guān)系，因此常將正交試驗或響應(yīng)面法與PCA法結(jié)合，利用PCA法的降維思想，將多指標簡化為幾個綜合指標，避免了在評價多個指標時的主觀性，使實驗數(shù)據(jù)更科學(xué)可靠；或?qū)⒄辉囼灮蝽憫?yīng)面法與ANN相結(jié)合，利用ANN對非線性模型有準確預(yù)測的優(yōu)勢，對影響炮制工藝的因素水平進行精確優(yōu)化。

2.2 化學(xué)模式識別在探討炮制改變藥性中的應(yīng)用

“四氣五味、升降沉浮”是中藥的基本性能。四氣，即指中藥寒、涼、溫、熱的屬性；五味，即酸、苦、甘、辛、咸的味性；升降沉浮，則為中藥作用于人體的4種趨向性[25]。由于中醫(yī)臨床病癥復(fù)雜，中藥炮制后則可增性、緩性、改性而更好地滿足臨床需求，如膽汁制黃連增其寒性、酒制仙茅增其熱性、甘草制遠志緩其燥性[26]、膽汁制南星改辛溫性味為苦涼[27]、酒制黃柏則改沉降為升浮，引藥上行，清上焦之熱[28]。

利用化學(xué)模式識別揭示中藥炮制藥性改變的科學(xué)內(nèi)涵，可在一定程度上揭示中藥炮制改變藥性的目的所在。李聽弦[29]研究了黃連姜炙前后藥性的寒涼變化，ig給予大鼠生黃連和姜黃連水煎液，考察與能量代謝相關(guān)的3條代謝途徑中10個關(guān)鍵酶的含量及活性，發(fā)現(xiàn)姜黃連對能量代謝過程中酶活性的降低作用顯著弱于生黃連；就10個指標性成分進行PCA，結(jié)果表明正常組、生黃連組及姜黃連組的能量代謝有顯著性差異，氧化磷酸化途徑中的線粒體呼吸鏈復(fù)合物II和III是影響生黃連和姜黃連能量代謝的主要差異指標，通過分析能量代謝的變化情況，發(fā)現(xiàn)寒涼藥物抑制機體功能，可降低能量代謝過程中關(guān)鍵酶的活性。神經(jīng)化學(xué)物質(zhì)，如氨基酸和生物原胺類，在中樞神經(jīng)系統(tǒng)及內(nèi)分泌系統(tǒng)中發(fā)揮著重要的調(diào)節(jié)作用[30-33]。人參、西洋參中的主成分人參皂苷，可通過調(diào)節(jié)神經(jīng)化學(xué)物質(zhì)而發(fā)揮對神經(jīng)系統(tǒng)、內(nèi)分泌系統(tǒng)的調(diào)節(jié)作用。黃鑫等[34]通過考察人參、西洋參及其炮制品紅參和西洋紅參中神經(jīng)化學(xué)物質(zhì)含量變化情況來反映炮制前后的溫、涼藥性變化。采用HPLC/MS技術(shù)分別測定空白對照組、各給藥組大鼠血漿中24種神經(jīng)化學(xué)物質(zhì)的含量，以其為統(tǒng)計變量，利用PCA對所有樣本進行整體評價和區(qū)分，則組間區(qū)分良好，以PLS-DA來識別神經(jīng)化學(xué)物質(zhì)中與溫涼藥性相關(guān)的標記物，并利用判別系數(shù)大小判斷藥性的溫涼程度。則證實人參、紅參性溫，且紅參的藥性溫于人參，而西洋參、西洋紅參性涼，西洋紅參涼性弱于西洋參。

在中藥炮制藥性變化的研究中，常與各種儀器分析方法聯(lián)用，如HPLC、HPLC/MS、紫外分光光度法或紅外光譜法等去定量或定性研究藥性與物質(zhì)成分間的相關(guān)性，這些物質(zhì)成分可分為無機元素、初生物質(zhì)或次生物質(zhì)3個層面，繼而利用PCA法對所有樣本進行整體評價和區(qū)分，最后建立PLS-DA分析模型，利用判別系數(shù)識別中藥藥性特征標記物，進而判斷中藥炮制前后寒、熱、溫、涼等藥性變化。

2.3 化學(xué)模式識別在中藥炮制減毒增效研究中的應(yīng)用

2.3.1 減毒作用 炮制減毒是保證臨床用藥安全的重要手段，通過不同的炮制方法，可有效減輕藥物毒、副作用。如凈制去毒，即切除藥材的毒性部位，如人參、甘草去蘆[35]；加熱去毒，采用炒、燉等高溫方法，如馬錢子沙炒，可明顯減少其內(nèi)部有毒成分[36]；加輔料炮制減毒，半夏生品有強刺激性毒性，其主要毒性成分草酸鈣針晶和凝集素蛋白經(jīng)姜制后含量顯著下降[37]；制霜減毒，巴豆毒性極大，用前須炮制減毒，經(jīng)制霜后其所含的毒性蛋白含量降低，達到入藥標準[38]。

藥物中的毒性物質(zhì)通過炮制后化學(xué)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，如分解、開環(huán)氧化，或毒性成分含量減少所致，而應(yīng)用化學(xué)模式識別可有效的監(jiān)測毒性成分的化學(xué)結(jié)構(gòu)變化，如中藥梔子在發(fā)揮保肝利膽功效的同時，也伴有一定的肝腎毒性[39-40]，劉靜婷[41]探討了梔子炮制前后化學(xué)成分及肝腎毒性的變化，采用UPLC法對炒梔子、姜梔子、焦梔子、梔子炭不同炮制品中的6種主要化學(xué)成分進行了含量測定，同時考察了給予大鼠不同炮制品后其肝腎毒性指標的變化情況，以不同炮制品中化學(xué)成分和肝腎毒性指標的綜合數(shù)據(jù)進行聚類分析及PCA，則2種分析方法都對不同炮制品進有很好的區(qū)分度，通過PLS-DA法揭示了6種化學(xué)成分中以梔子苷、西紅花苷I對肝腎毒性貢獻率最大，提示梔子苷和西紅花苷I是不同炮制品中肝腎毒性的物質(zhì)基礎(chǔ)；進一步研究發(fā)現(xiàn)生梔子中梔子苷和西紅花苷I的含量最高，而在梔子炭中含量最低，化學(xué)成分的含量變化，證明了生梔子炮制后可減輕肝腎毒性。中藥何首烏在發(fā)揮藥效的同時偶爾伴有肝毒性[42]，Han等[43]采用UPLC-四極桿軌道阱-MS法結(jié)合化學(xué)模式識別，研究何首烏及其炮制品的毒性差異并確定毒性標志物，利用液質(zhì)聯(lián)用技術(shù)在生品和不同炮炙品中確定了16個次級代謝產(chǎn)物。PCA對何首烏生品及炮制品進行了較好的區(qū)分，OPLS-DA發(fā)現(xiàn)炮制品與生品相比存在2個含量明顯降低的差異性成分，推測二者為毒性物質(zhì)，且炮制的過程中破壞了化學(xué)結(jié)構(gòu)。最后利用體外細胞實驗進行驗證，確定了emodin-8--glucoside和torachrysone--hexose為何首烏中2個潛在的毒性標記物，2種化學(xué)成分在炮制的過程中含量降低，達到了炮制減毒的目的。任麗等[44]采用聚類分析和PCA相結(jié)合法檢測鉤吻炮制前后主要生物堿類成分的變化情況，結(jié)果表明炮制后毒性成分胡蔓藤堿丙、鉤吻素子、鉤吻綠堿、胡蔓藤堿乙成分含量顯著下降，而有效成分鉤吻素甲含量升高，揭示了鉤吻炮制前后減毒存效的內(nèi)在機制。此外李紅軍等[45]通過超高相液相色譜-飛行時間質(zhì)譜技術(shù)對款冬花蜜汁前后化學(xué)成分變化進行分析鑒定，PCA及OPLS-DA法揭示出蜜制后款冬花中具有肝毒性的吡咯里西啶生物堿含量下降，從化學(xué)成分角度闡述了款冬花蜜制減毒的潛在機制。

有毒中藥材在炮制過程中，不僅使中藥所含的毒性成分結(jié)構(gòu)發(fā)生轉(zhuǎn)變，同時也調(diào)控與機體肝、腎毒性或能量代謝及糖酵解途徑密切相關(guān)的初生代謝物質(zhì)，因此，也可通過化學(xué)模式識別手段尋找與肝腎毒性有關(guān)的生物標記物而闡明炮制減毒機制?；艚鸷46]在前期研究中發(fā)現(xiàn)北青龍衣以鮮品入藥時存在一定的毒性作用，采用低溫變溫炮制技術(shù)能夠有效促進毒性成分胡桃醌的轉(zhuǎn)化，降低藥物毒性。隨后利用化學(xué)計量學(xué)方法對炮制后的北青龍衣干品在機體內(nèi)的解毒機理進行闡述。PCA對空白組、北青龍衣干品組、鮮品組及胡桃醌組大鼠的尿液、血液、組織樣本進行分析，利用OPLS-DA篩選北青龍衣鮮品及胡桃醌毒性代謝標志物，最終確定33個毒性代謝標志物，涉及19條代謝通路。

2.3.2 增效作用 中藥材通過適當?shù)募庸づ谥?，如切、炒、蒸、煮等可提高藥物有效成分的溶出率，增強藥效[47]；也可利用輔料炮制，通過輔料的作用直達病灶[28]。不同的炮制條件還可使藥物有效成分發(fā)生化學(xué)發(fā)應(yīng)（如異構(gòu)化反應(yīng)、水解反應(yīng)等），導(dǎo)致化學(xué)結(jié)構(gòu)變化，改變藥物活性成分的化學(xué)組成[48]。簡言之，炮制增效，其根本就是炮制對藥效物質(zhì)基礎(chǔ)的影響，是基于化學(xué)成分變化而導(dǎo)致的藥效變化。因此，可從化學(xué)成分改變并結(jié)合藥理作用變化的角度研究炮制增效的機制。生、炒骨碎補有著不同的臨床應(yīng)用。Hu等[49]應(yīng)用HPLC指紋圖譜并結(jié)合化學(xué)計量學(xué)評價生、炒骨碎補化學(xué)成分的差異性，建立指紋圖譜對生骨碎補和炒骨碎補做相似性評價，聚類分析和PCA將生品和炮制品明顯分為2類，提示藥材經(jīng)炒制后化學(xué)或含量發(fā)生變化，利用PLS-DA揭示出生骨碎補與炒骨碎補的7個潛在差異性標記物。Su等[50]采用超高效液相色譜-三重四極桿飛行時間質(zhì)譜聯(lián)合化學(xué)模式識別尋找用于區(qū)分生品五味子與醋制五味子的差異性化學(xué)成分。通過PCA及OPLS-DA成功篩選出五味子素B、五味子素D、五味子素A、5-羥甲基糠醛為區(qū)分生品與醋制品的化學(xué)標志物，且五味子素B、五味子素D、及5-羥甲基糠醛是醋制五味子表現(xiàn)更強臨床療效的藥效物質(zhì)基礎(chǔ)。戚曉杰[51]利用化學(xué)模式識別手段從代謝組學(xué)的角度解釋了蒼術(shù)麩炒后藥效增強的作用機制。通過建立大鼠脾虛證模型評價生蒼術(shù)和麩炒蒼術(shù)的治療作用，結(jié)果表明蒼術(shù)麩炒后治療效果更佳。采用液質(zhì)聯(lián)用并結(jié)合PCA和OPLS-DA，在脾虛大鼠血漿中共篩選獲得17個脾虛差異代謝物。生、麩炒蒼術(shù)對差異性代謝成分均表現(xiàn)出正向調(diào)節(jié)作用，對差異性代謝物的調(diào)控涉及氨基酸、脂質(zhì)和糖代謝3大代謝途徑，且麩炒蒼術(shù)的調(diào)節(jié)作用優(yōu)于生蒼術(shù)，闡明了蒼術(shù)麩炒后藥效增強的作用機制。呂新[52]采用超高效液相色譜-線性離子阱-串聯(lián)靜電軌道阱法，結(jié)合PCA及PLS-DA對生龍膽和酒龍膽中差異性成分進行分析，結(jié)果表明酒制導(dǎo)致龍膽苦苷含量增加，進一步利用藥動學(xué)研究揭示酒制可促進龍膽苦苷在大鼠體內(nèi)吸收速度，研究為酒龍膽炮制增效機理研究奠定基礎(chǔ)。此外，任洪民等[53]通過超高效液相色譜-四級桿-飛行時間串聯(lián)質(zhì)譜法對多花黃精生品及酒制品成分進行快速分析鑒定，并對獲得的質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行PCA及OPLS-DA，篩選得到kingianoside Z、disporopsin、亞油酸等16個炮制差異成分，揭示差異性成分的化學(xué)變化是多花黃精炮制增效的物質(zhì)基礎(chǔ)。

2.4 化學(xué)模式識別在中藥炮制引藥歸經(jīng)中的應(yīng)用

在中醫(yī)理論中，藥物對機體的選擇性作用被稱為歸經(jīng)，其中的“經(jīng)”，是指經(jīng)絡(luò)和臟腑。引藥歸經(jīng)的關(guān)鍵過程是利用經(jīng)絡(luò)完成對藥物的運輸，使藥物到達人體病灶范圍而發(fā)揮藥效作用[54]。炮制對歸經(jīng)的影響主要分為2方面：一是改變歸經(jīng)，同一種藥物制法不同，則歸經(jīng)不同[55]，如生姜入肺經(jīng)，炮姜入脾經(jīng)，而干姜入心經(jīng)。二是增強歸經(jīng)，一種中藥材經(jīng)炮制后可增強其某一歸經(jīng)作用，提高中藥對某一經(jīng)絡(luò)、臟腑的治療作用。不同的輔料炮制對歸經(jīng)也有不同影響[56]，如圖4所示。

近年來，化學(xué)模式識別已廣泛應(yīng)用于探索炮制“引藥歸經(jīng)”的化學(xué)機制。孫慧敏[57]為明確柴胡醋制前后化學(xué)成分差異，解釋柴胡醋制后增強歸經(jīng)的作用機制，對柴胡醋制前后化學(xué)成分及保肝作用進行比較。1H-NMR法指認出生品柴胡和醋制柴胡中的36個初級及次級代謝物。柴胡和醋制柴胡可通過PCA得到明顯區(qū)分，PLS-DA確定了炮制前后兩者中的差異性成分。隨后建立大鼠CCl4肝損傷模型，通過PCA發(fā)現(xiàn)相對于生品，醋制柴胡對肝保護作用更接近正常組，證實了炮制后可增強歸經(jīng)作用。對醋制柴胡組大鼠生物樣本進行PLS-DA，鑒定出9個相關(guān)的生物標記物，通過分析代謝途徑闡釋了醋制入肝經(jīng)，可增強柴胡保肝作用的機制。

圖4 不同輔料對藥物歸經(jīng)的影響

將化學(xué)模式識別應(yīng)用于中藥減毒增效、引藥歸經(jīng)的研究中，其本質(zhì)就是利用化學(xué)模式識別手段評價中藥材炮制前后化學(xué)成分變化情況，包括化學(xué)成分含量或化學(xué)成分組成的變化；或利用化學(xué)模式識別實現(xiàn)對生物樣本中潛在差異性標志物的識別，進而闡釋中藥炮制后可降低毒性、增強藥效、引藥歸經(jīng)的作用機制。研究思路可概述為（圖5）：首先對多種分析方法，如高效液相色譜、高效液相-質(zhì)譜、超高效液相-質(zhì)譜、1H-NMR核磁共振譜中獲取的數(shù)據(jù)進行初步分析（定性或定量）；利用聚類分析對某些相似的樣本聚集成簇，或PCA去直觀的顯示不同樣品間的整體差異；最后利用PLS-DA或OPLS-DA將組間差異最大化，篩選負責(zé)分類的標記成分，確定潛在差異物。

圖5 中藥炮制前后差異性藥效物質(zhì)或潛在生物標志物篩選流程

3 結(jié)語與展望

不同的化學(xué)模式識別方法其所適用的范圍不同，優(yōu)缺點不同，可依據(jù)實驗?zāi)康牟煌瑢⒍喾N方法聯(lián)合應(yīng)用。無監(jiān)督識別法可反映數(shù)據(jù)的原始狀態(tài)，了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對樣品進行較好的聚類，直觀顯示不同樣品間整體差異，但缺乏對樣品進行分類識別的標準。常用的無監(jiān)督模式識別有聚類分析和PCA，聚類分析的結(jié)果簡潔、直觀，但當樣本過多時，其得出結(jié)果的可信度降低，而依據(jù)少數(shù)的幾個樣本得出的結(jié)論往往不夠精確，不具備說服力，因此，聚類分析常用于中藥炮制研究的初步探索；與聚類分析相比，PCA適用于樣本量較多的情況，其通過降維從繁雜冗余的化學(xué)量測數(shù)據(jù)中最大限度地提取有效信息，但當樣本間的特征幾乎沒有關(guān)聯(lián)度時，PCA的降維就失去了意義，此時需要與有監(jiān)督模式識別聯(lián)合使用。有監(jiān)督識別模式可通過學(xué)習(xí)樣本集建立判別參數(shù)和標準，篩選作為分類的標記，而不解釋數(shù)據(jù)集中的差異，如PLS，常需要先通過PCA得到訓(xùn)練集，并以此為標準進一步使用。因此，在實際操作中，常將無監(jiān)督模式的分類能力與有監(jiān)督模式的判別能力結(jié)合使用，兩者相互補充，相互印證，從而避免獨立使用一種化學(xué)模式識別方法所造成的假陽性結(jié)果。

中藥傳統(tǒng)炮制理論如“改變藥性”“減毒增效”“引藥歸經(jīng)”等，究其根本，是探討中藥炮制前后藥效物質(zhì)成分的量與質(zhì)的變化，傳統(tǒng)的研究手段是基于HPLC的定性、定量分析，而針對中藥材多組分體系特點，僅利用HPLC法就顯得過于局限，且針對大量化學(xué)數(shù)據(jù)，要篩選出有用的信息也使得工作量較為繁重。而化學(xué)模式識別作為一種綜合數(shù)學(xué)學(xué)科與計算機技術(shù)的現(xiàn)代研究手段，以成分分析、多組分、多變量表征的特點對中藥炮制研究形成有力的指導(dǎo)，其與傳統(tǒng)的研究手段相結(jié)合，可降低研究難度并減少不必要工作，是未來炮制研究中的主流方法，構(gòu)建了以多學(xué)科交叉、多層次、全方位中藥炮制機制的創(chuàng)新研究模式，挖掘中藥炮制的現(xiàn)代科學(xué)內(nèi)涵，豐富中藥炮制理論，為中藥炮制現(xiàn)代化發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

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YIN Yan, WANG Miao, YANG Zhi-qiang, WANG Yan-nian, MA Yue-ping, GAO Hui-yuan

School of Traditional Chinese Medicine, Shenyang Pharmaceutical University, Shenyang 110016, China

The processing of Chinese materia medica (CMM) is one of the characteristics and advantages of traditional Chinese medicine (TCM) clinical medicine, and it is an important link to ensure the quality of slices and clinical efficacy. The effective processing of CMM can reduce drug toxicity and side effects, enhance drug efficacy, and ensure drug safety. However, due to the complex composition of CMM, complex chemical changes will occur during the processing process, which is an important reason for the change of flavor function after the processing of CMM. The revelation of the variation of complex chemical composition and clarification of pharmacodynamic material basis of CMM are the key and difficult points in the study of CMM processing. Chemometrics is a newly-developing cross-disciplinary subject based on mathematics and computer technology, combining multivariate analysis with chemical research. Chemical pattern recognition, as a significant part of chemometrics, has become an important means of the material basis research, widely used in processing study. This paper discusses the application of chemical pattern recognition in screening the processing technology, detecting the changes of chemical composition, involving the transform of the medicinal properties, synergism and attenuation, and medicinal tropism. The analysis discusses the research problems and development trend on the chemical pattern recognition applying in the processing mechanism of CMM.

chemometrics; chemical pattern recognition; Chinese materia medica processing; optimization of processing technology; pharmacodynamic material basis

R285

A

0253 - 2670(2021)17 - 5369 - 09

10.7501/j.issn.0253-2670.2021.17.029

2021-07-30

“興遼英才”計劃（XLYC1905019）；沈陽藥科大學(xué)監(jiān)管科學(xué)院項目（2021jgkx009）

尹 燕（1996—），女，碩士研究生，研究方向為中藥炮制、中藥分析。E-mail: 1551518216@qq.com

高慧媛（1971—），沈陽藥科大學(xué)1997級碩博連讀藥物化學(xué)專業(yè)校友，教授，博士生導(dǎo)師，沈陽藥科大學(xué)中藥學(xué)院副院長，學(xué)科帶頭人，興遼英才百千萬人才-領(lǐng)軍人才，主持及聯(lián)合主持國家自然科學(xué)基金項目4項，作為主要完成人參與完成國家“十五”和“十一五”重大科技專項、國家科技支撐計劃子課題項目5項，主要從事天然藥物、中藥活性物質(zhì)基礎(chǔ)及新藥設(shè)計研究。Tel: (024)43520781 E-mail: sypugaohy@163.com

[責(zé)任編輯 鄭禮勝]