基于化學(xué)成分群加和性分子描述符的中藥浸膏粉溶化性預(yù)測(cè)研究

李文靜，齊飛宇，霍曉乾，盧雪明，張志強(qiáng)，張燕玲，喬延江*，徐 冰*

基于化學(xué)成分群加和性分子描述符的中藥浸膏粉溶化性預(yù)測(cè)研究

李文靜1, 2, 3，齊飛宇1，霍曉乾1，盧雪明4，張志強(qiáng)5，張燕玲1, 2, 3，喬延江1, 2, 3*，徐 冰1, 2, 3*

1. 北京中醫(yī)藥大學(xué) 中藥信息學(xué)系，北京 102400 2. 北京市科委 中藥生產(chǎn)過(guò)程控制與質(zhì)量評(píng)價(jià)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102400 3. 中藥制藥與新藥開(kāi)發(fā)教育部工程研究中心，北京 102400 4. 山東省食品藥品審評(píng)查驗(yàn)中心，山東 濟(jì)南 250014 5. 北京康仁堂藥業(yè)有限公司，北京 101300

基于化學(xué)成分群加和性分子描述符建立中藥浸膏粉溶化性預(yù)測(cè)模型，并進(jìn)行驗(yàn)證。采用原位濁度傳感器評(píng)價(jià)中藥浸膏粉溶化性，對(duì)測(cè)試方法條件進(jìn)行優(yōu)化并進(jìn)行驗(yàn)證；以13種代表性中藥（廣藿香、當(dāng)歸、薄荷、瞿麥、銀柴胡、烏梅、葛根、細(xì)辛、益母草、苦參、熟地黃、荊芥和川芎）浸膏粉為研究對(duì)象，檢索每種中藥所含化學(xué)成分，根據(jù)成分的分子描述符計(jì)算出每種中藥化學(xué)成分群平均性質(zhì)，進(jìn)而采用偏最小二乘（partial least squares，PLS）法建立該平均性質(zhì)與對(duì)應(yīng)中藥溶液濁度值的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)模型并驗(yàn)證。中藥浸膏粉溶化性客觀評(píng)價(jià)方法的重復(fù)性和耐用性良好；對(duì)從13種中藥中檢索得到的1840種成分分子描述符進(jìn)行主成分分析后，由得分圖和載荷圖結(jié)果可知分子描述符可以區(qū)分出溶解度有差異的化學(xué)成分類(lèi)別；隨機(jī)劃分校正集和驗(yàn)證集后，基于化學(xué)成分群加和性分子描述符預(yù)測(cè)溶液濁度值的PLS預(yù)測(cè)模型的2cum＝0.873，2cum＝0.998，2cum＝0.869；川芎、荊芥和益母草的濁度預(yù)測(cè)誤差分別為3.4%、9.3%、23.8%。基于化學(xué)成分群加和性分子描述符的中藥浸膏粉溶化性預(yù)測(cè)模型具有一定的預(yù)測(cè)能力，研究結(jié)果為從中藥整體成分層面預(yù)測(cè)宏觀物性提供參考。

中藥浸膏粉；溶化性；化學(xué)成分群；分子描述符；濁度傳感器；廣藿香；當(dāng)歸；薄荷；瞿麥；銀柴胡；烏梅；葛根；細(xì)辛；益母草；苦參；熟地黃；荊芥；川芎；偏最小二乘法；主成分分析

中藥浸膏粉是中藥口服固體制劑成型工藝的原料之一[1]。在中藥顆粒劑成型工藝中，制劑處方的輔料一般是可溶性輔料，因此顆粒產(chǎn)品的溶化性主要受浸膏粉溶化性的影響[2-3]。在顆粒劑工藝設(shè)計(jì)中，對(duì)浸膏粉溶化性進(jìn)行評(píng)估，可指導(dǎo)前序工藝改進(jìn)和處方輔料的篩選。中藥提取物的化學(xué)成分組成及含量影響其溶化性[4]，如王洋等[5]在對(duì)荔枝核總皂苷顆粒劑進(jìn)行溶化性檢查時(shí)發(fā)現(xiàn)，顆粒溶液出現(xiàn)一定量的沉淀，與顆粒劑中的黃酮類(lèi)和皂苷類(lèi)成分的水溶性較差有關(guān)。

分子描述符（molecular descriptors）是指分子在某一方面性質(zhì)的度量，如分子的物理化學(xué)性質(zhì)或根據(jù)分子結(jié)構(gòu)推算出來(lái)的數(shù)值指標(biāo)[6]，其在藥物溶解度的預(yù)測(cè)方面應(yīng)用廣泛。Mettou等[7]為改善化合物的水溶性，測(cè)定了39種化合物在水中［含有5%二甲基亞砜（dimethyl sulfoxide，DMSO）作為共溶劑］的溶解度，構(gòu)建了化合物溶解度的定量結(jié)構(gòu)-性質(zhì)關(guān)系（quantitative structure-property relationship，QSPR）模型，并對(duì)驗(yàn)證集中16種化合物的溶解度進(jìn)行測(cè)試后驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)模型具有較高準(zhǔn)確度。朱騰義等[8]基于分子描述符，研究了109個(gè)化合物在聚二甲基硅氧烷（polydimethylsiloxane，PDMS）中的溶解度，利用逐步多元線性回歸方法構(gòu)建了預(yù)測(cè)模型［2＝0.916，均方根誤差（root mean squared error，RMSE）＝0.264］。

隨著中藥物質(zhì)基礎(chǔ)研究的深入，可獲得的中藥化學(xué)成分信息越來(lái)越多，使得基于中藥化學(xué)成分群信息研究中藥的功能和性質(zhì)成為可能，如中藥藥性和功效預(yù)測(cè)等[9-11]。但目前尚未見(jiàn)中藥化學(xué)成分群與中藥浸膏物理性質(zhì)（如溶解度）關(guān)聯(lián)研究的報(bào)道。本實(shí)驗(yàn)在課題組前期顆粒劑溶化性量化評(píng)價(jià)方法的基礎(chǔ)上，完善并驗(yàn)證中藥浸膏粉溶化性評(píng)價(jià)方法。隨后以代表性中藥（廣藿香、當(dāng)歸、薄荷、瞿麥、銀柴胡、烏梅、葛根、細(xì)辛、益母草、苦參、熟地黃、荊芥和川芎）浸膏粉為研究對(duì)象，研究基于中藥化學(xué)成分群加和性分子描述符預(yù)測(cè)中藥浸膏粉溶化性的模型，并基于該模型解釋不同浸膏粉產(chǎn)生溶化性差異的物質(zhì)和信息基礎(chǔ)。

1 儀器與材料

1.1 儀器

M800 Process型工業(yè)多參數(shù)變送器、Inpro8200/ S/Epoxy/120型濁度傳感器，梅特勒-托利多儀器有限公司；RCT B S025型控溫磁力攪拌器，德國(guó)IKA公司。

1.2 材料

廣藿香浸膏粉（批號(hào)180209-524200-01）、當(dāng)歸浸膏粉（批號(hào)YP170122-748502-03）、薄荷浸膏粉（批號(hào)YP180209-277700-13）、瞿麥浸膏粉（批號(hào)QM201709-3）、銀柴胡浸膏粉（批號(hào)YCH201709- 2）、烏梅浸膏粉（批號(hào)J180627-611300-13）、葛根浸膏粉（批號(hào)GG201709-3）、細(xì)辛浸膏粉（批號(hào)180209-113200-13）、益母草浸膏粉（批號(hào)YP180209- 441400-05）、苦參浸膏粉（批號(hào)180209-046300-07）、熟地黃浸膏粉（批號(hào)ShuD201709-2）、荊芥浸膏粉（批號(hào)YP180209-071200-18）、川芎浸膏粉（批號(hào)YP170122-748411-01）均由北京康仁堂藥業(yè)有限公司提供，是在中試規(guī)模條件下，由中藥飲片經(jīng)水提、固液分離、濃縮和噴霧干燥制備而成。0、500、1000、2000、4000 FTU福爾馬肼標(biāo)準(zhǔn)濁度液，杭州齊威儀器有限公司。

2 方法與結(jié)果

本課題組在《中國(guó)藥典》2020年版方法的基礎(chǔ)上，使用濁度傳感器在線監(jiān)測(cè)顆粒溶化過(guò)程中溶液濁度值隨時(shí)間的變化[12-13]，采用5 min時(shí)的溶液濁度值反映顆粒溶化狀態(tài)，并根據(jù)多批次市售顆粒的濁度測(cè)定結(jié)果制定了完全溶化、輕微渾濁、渾濁和重度渾濁的濁度區(qū)間，為中藥顆粒劑溶化性的量化評(píng)價(jià)提供了參考。

2.1 中藥浸膏粉溶化性評(píng)價(jià)方法的建立

2.1.1 溶液濁度測(cè)試方法 量取200 mL水置遮光布包裹的250 mL高型燒杯中，將燒杯置于磁力攪拌器上，將濁度傳感器垂直于液面放置于燒杯中，傳感器探頭頂部距液面約0.5 cm，并保證傳感器探頭與燒杯底部的距離大于7 cm，調(diào)整傳感器距燒杯邊緣的距離。傳感器安裝完成后，在燒杯內(nèi)放入B型轉(zhuǎn)子，設(shè)置磁力攪拌器溫度和攪拌轉(zhuǎn)速，水溫穩(wěn)定后打開(kāi)M800TCT軟件，設(shè)置開(kāi)始加樣后，取浸膏粉樣品10 g，精密稱定，緩緩加入至燒杯中，加樣后燒杯頂部用錫紙包裹遮光，記錄測(cè)試開(kāi)始至300 s時(shí)的濁度值。測(cè)試前，使用0、500、1000、2000、4000 FTU的福爾馬肼標(biāo)準(zhǔn)濁度液對(duì)傳感器進(jìn)行校正。

2.1.2 溶液濁度測(cè)試條件優(yōu)化 在溶液濁度測(cè)定過(guò)程中，采用單因素考察法對(duì)樣品粉末加入方式、傳感器探頭位置、磁力攪拌器轉(zhuǎn)速以及溶液溫度4個(gè)因素分別進(jìn)行優(yōu)化，順次考察每個(gè)因素不同水平對(duì)測(cè)試結(jié)果精密度的影響。

（1）粉末加入方式：以廣藿香中藥浸膏粉為例，對(duì)浸膏粉加入方式進(jìn)行優(yōu)化。樣品精密稱定后，置稱量紙（100 mm×100 mm）上，控制樣品加入速度，使其分別在0（即一次性加入）、60、120 s內(nèi)加入水中，探頭位置、攪拌轉(zhuǎn)速和溶液溫度參考文獻(xiàn)最佳條件進(jìn)行設(shè)置[12]，即探頭距燒杯邊緣1.5 cm、攪拌轉(zhuǎn)速400 r/min和溶液溫度75 ℃，并對(duì)溶化300 s的濁度值進(jìn)行分析。0、60、120 s 3種加入方式對(duì)應(yīng)的溶液濁度值測(cè)定結(jié)果的RSD分別為7.6%、2.8%、0.7%。浸膏粉在120 s內(nèi)加入水中，可保障浸膏粉緩慢且充分地溶化，結(jié)果重復(fù)性好，若繼續(xù)延長(zhǎng)時(shí)間會(huì)降低實(shí)驗(yàn)效率，因此選擇粉體的加入時(shí)間為120 s。

（2）探頭位置：對(duì)探頭位置進(jìn)行優(yōu)化，傳感器探頭頂部距液面約0.5 cm，調(diào)整傳感器距燒杯邊緣的距離。燒杯內(nèi)徑為6 cm，因此探頭位置選取距燒杯邊緣0、1.5、3.0 cm分別進(jìn)行測(cè)定，并對(duì)溶化300 s的濁度值進(jìn)行分析。在探頭距燒杯邊緣3.0 cm時(shí)，傳感器位于溶液旋渦中心，測(cè)得的濁度均值為5212 FTU，RSD為69%，原因?yàn)榉勰┘尤牒笾饾u集中至中間漩渦中，部分未及時(shí)溶解的粉末積累在探頭表面或附近，表現(xiàn)為濁度值增大且測(cè)定結(jié)果的精密度差。當(dāng)探頭距燒杯邊緣0 cm，即傳感器緊鄰壁時(shí)，測(cè)得的濁度均值為1125 FTU，RSD為3.5%，測(cè)定不穩(wěn)定。而在濁度傳感器的探頭距燒杯邊緣1.5 cm時(shí)，測(cè)得的濁度均值為1173 FTU，RSD為1.2%，表明在該條件下，測(cè)量方法精密度好，因此選擇探頭距燒杯邊緣的距離為1.5 cm。

（3）攪拌轉(zhuǎn)速：對(duì)磁力攪拌器轉(zhuǎn)速進(jìn)行優(yōu)化，選取磁力攪拌器轉(zhuǎn)速分別為300、400、500 r/min進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果溶化300 s時(shí)的濁度均值分別為1149、1192、1139 FTU，測(cè)定結(jié)果的RSD分別為2.4%、0.6%、1.4%。由于在400 r/min時(shí)，RSD最小，表明在該條件下，測(cè)量方法精密度好，故選取400 r/min作為攪拌轉(zhuǎn)速。

（4）溶液溫度：對(duì)溶化過(guò)程水溫進(jìn)行優(yōu)化，根據(jù)《中國(guó)藥典》2020年版四部顆粒劑項(xiàng)下的可溶顆粒溶化性檢查法，樣品在熱水條件即70～80 ℃下測(cè)定，因此分別選擇70、75、80 ℃進(jìn)行試驗(yàn)，溶化300 s時(shí)的濁度均值分別為1187、1120、999 FTU。在80 ℃時(shí)，溶液濁度均值最低，可能由于在高溫條件下，浸膏粉中部分成分在水中溶解度增加，從而改善了浸膏粉的溶化性。3組濁度值經(jīng)方差分析，不同溫度下測(cè)定的濁度值差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（＜0.05），表明測(cè)試溫度對(duì)中藥浸膏粉的溶化性影響較大。在70、80 ℃條件下的RSD分別為4.0%、3.4%，而在75 ℃下條件下的RSD為0.6%，表明75 ℃條件下，測(cè)量結(jié)果精密度最高，因此選取75 ℃的作為測(cè)試溫度。

（5）優(yōu)化結(jié)果：基于以上測(cè)試條件優(yōu)化實(shí)驗(yàn)，確定中藥浸膏粉溶化性評(píng)價(jià)方法的最佳條件為粉末樣品加入時(shí)間為120 s，探頭置距燒杯邊緣1.5 cm處，攪拌轉(zhuǎn)速400 r/min，溫度75 ℃。

2.2 中藥浸膏粉溶化性評(píng)價(jià)方法的驗(yàn)證

2.2.1 重復(fù)性 按照“2.1.1”項(xiàng)下方法，根據(jù)“2.1.2（5）”項(xiàng)測(cè)試條件優(yōu)化的結(jié)果，設(shè)置水溫為75 ℃，攪拌轉(zhuǎn)速400 r/min，探頭位置位于距杯壁1.5 cm處，粉體加入時(shí)間為120 s，對(duì)廣藿香浸膏粉溶化性重復(fù)測(cè)定6次。6次測(cè)定獲得的300 s濁度均值為1106 FTU，RSD為1.3%，表明方法的重復(fù)性良好。圖1為6次實(shí)驗(yàn)中濁度隨時(shí)間變化的曲線，可見(jiàn)在30～200 s內(nèi)，濁度值均隨時(shí)間變化呈逐漸上升趨勢(shì)；在200～300 s內(nèi)，上升趨于平緩，最后在約350 s達(dá)到平衡。根據(jù)夾角余弦法計(jì)算曲線間相似度，結(jié)果6條曲線兩兩之間的夾角余弦值均在0.997以上，表明溶化過(guò)程濁度變化曲線的重復(fù)性良好。

2.2.2 耐用性 為考察在溶液濁度測(cè)定過(guò)程中，測(cè)試條件的微小波動(dòng)對(duì)測(cè)定值是否產(chǎn)生影響，使用Plackett-Burman試驗(yàn)設(shè)計(jì)對(duì)方法的耐用性進(jìn)行研究。根據(jù)“2.1.2（5）”項(xiàng)測(cè)試條件優(yōu)化的結(jié)果，實(shí)驗(yàn)安排如表1所示，其中溶液溫度（1）（75±1）℃，攪拌轉(zhuǎn)速（2）（400±10）r/min，加入時(shí)間（3） （120±5）s，探頭位置（4）：距杯壁距離（1.5±0.1）cm。采用Design Expert軟件（V8.0.6，Stat-Ease Inc.）設(shè)計(jì)12次實(shí)驗(yàn)，以300 s時(shí)的濁度值作為響應(yīng)變量，對(duì)結(jié)果進(jìn)行方差分析。12次測(cè)定濁度最大值、最小值分別為1258、1050 FTU，平均值為1126 FTU。對(duì)Plackett-Burman實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行方差分析，結(jié)果見(jiàn)表2。值為0.73，值為0.601 6＞0.05，說(shuō)明4個(gè)因素的變化整體上沒(méi)有對(duì)響應(yīng)值產(chǎn)生顯著性影響。

表1 Plackett-Burman實(shí)驗(yàn)安排和結(jié)果

表2 方法耐用性考察實(shí)驗(yàn)結(jié)果的方差分析

2.3 中藥化學(xué)成分?jǐn)?shù)據(jù)整理

基于中藥系統(tǒng)藥理學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)和分析平臺(tái)（TCMSP，http://ibts.hkbu.edu.hk/LSP/tcmsp.php）并結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，檢索13種中藥共得到1840個(gè)化合物。在PubChem數(shù)據(jù)庫(kù)（https://pubchem.ncbi.nlm. nih.gov/）下載相應(yīng)化合物，并以SDF格式保存。

2.4 分子描述符的生成和預(yù)處理

將SDF格式保存的化合物導(dǎo)入DRAGON 7.0軟件（Kode Chemoinformatics）中，獲得每個(gè)化合物的分子結(jié)構(gòu)描述符。DRAGON 7.0提供5270個(gè)分子描述符，包括組成描述符、分子性質(zhì)描述符、拓?fù)涿枋龇蛶缀蚊枋龇?。?duì)獲得的分子描述符矩陣（1840×5270）按以下方法進(jìn)行預(yù)處理：①某些分子的一些描述符無(wú)法計(jì)算，因此排除存在缺失值的描述符；②刪除方差為0的描述符；③剔除0值占比超過(guò)80%的描述符。此外，ALOGPs和ALOGpS值由ALOGPS 2.1軟件（http:∥www. vcclab.org/lab/alogps/）獲得。ALOGpS表示水溶性，其值越大表示對(duì)應(yīng)的分子越易溶于水。ALOGpS為油水分配系數(shù)，是度量有機(jī)化合物在水中親脂性的重要參數(shù)，值越大越難溶于水。經(jīng)篩選和整合，最后保留了1639個(gè)分子描述符。

2.5 數(shù)據(jù)分析

采用SAS V8（SAS Institute Inc.）統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，組間比較采用單因素方差分析，以＜0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。主成分分析（principal component analysis，PCA）和偏最小二乘（partial least squares，PLS）法建模和相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)處理采用SIMCA 13.0軟件（Umetrics）。PLS模型分別采用留一交叉法驗(yàn)證法和外部驗(yàn)證集法進(jìn)行性能評(píng)估。

2.6 不同中藥浸膏粉濁度測(cè)試結(jié)果

按照“2.1.1”項(xiàng)下方法，根據(jù)“2.1.2（5）”項(xiàng)優(yōu)化的測(cè)試條件優(yōu)化的結(jié)果，對(duì)13種中藥浸膏粉進(jìn)行溶化性評(píng)價(jià)，測(cè)試結(jié)果如表3所示。13種中藥浸膏粉的濁度值均在100～1638 FTU。烏梅、當(dāng)歸、銀柴胡、熟地黃和川芎浸膏粉溶液屬于輕微渾濁（70～350 FTU）；薄荷、苦參、荊芥、葛根、瞿麥、細(xì)辛、廣藿香和益母草屬于渾濁（350～2000 FTU）。熟地黃濁度值最低，其主要成分包括梓醇、地黃苷D等環(huán)烯醚萜苷類(lèi)，環(huán)烯醚萜屬于單萜類(lèi)化合物，通常易溶于水，與葡萄糖等形成環(huán)烯醚萜苷，相對(duì)分子質(zhì)量一般較小，大多具有極性官能團(tuán)，偏親水性，易溶于水?？鄥岫茸罡撸渲饕煞譃辄S酮類(lèi)和生物堿類(lèi)等一些難溶于水的成分，相對(duì)分子質(zhì)量較大且親水性基團(tuán)占比較少，在水中不易溶解。廣藿香所含成分主要為廣藿香醇、廣藿香酮等[14-15]揮發(fā)性成分，以及黃酮（苷）、木脂素、三萜等[16-18]非揮發(fā)性成分，這些成分相對(duì)分子質(zhì)量較大且含親水性基團(tuán)較少，大多屬于難溶于水的化合物，是造成廣藿香浸膏粉溶液濁度值偏高的主要原因。

表3 不同中藥浸膏粉濁度測(cè)試結(jié)果(, n = 3)

2.7 化學(xué)成分群的PCA結(jié)果

采用PCA對(duì)13種中藥的1840個(gè)化合物的1639個(gè)分子描述符進(jìn)行多變量分析。對(duì)原始數(shù)據(jù)矩陣（1840×1639）按變量方向進(jìn)行中心化與標(biāo)準(zhǔn)化后，建立PCA模型。前2個(gè)主成分的2cum為64.2%，2cum為63.9%，表明2個(gè)主成分可以解釋64.2%的信息，該模型的預(yù)測(cè)能力為63.9%。繪制前2個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的得分圖和載荷圖，分別如圖2、3所示。選擇水溶解度差別較大的氨基酸類(lèi)化合物（41個(gè)）、有機(jī)酸類(lèi)化合物（93個(gè)）和黃酮類(lèi)化合物（176個(gè)），繪制每類(lèi)成分的置信橢圓（圖2），氨基酸類(lèi)化合物易溶于水，不溶或微溶于醋酸乙酯、乙醚等有機(jī)溶劑；黃酮類(lèi)化合物一般難溶或不溶于水，易溶于甲醇、乙醇等有機(jī)溶劑；有機(jī)酸類(lèi)化合物按照結(jié)構(gòu)一般分為脂肪酸、芳香酸和萜類(lèi)有機(jī)酸3大類(lèi)，其中脂肪酸大多溶于水，而芳香酸和萜類(lèi)有機(jī)酸在水中的溶解度較小。圖2中，右下角藍(lán)色方形點(diǎn)所示氨基酸為磷酸絲氨酸，1 L水只能溶解0.07 g。有機(jī)酸類(lèi)化合物置信橢圓覆蓋范圍較大，與黃酮類(lèi)化合物接近的部分大多為萜類(lèi)有機(jī)酸，水溶性差。圖3載荷圖中標(biāo)出了與溶解度相關(guān)的描述符，MLOGP、ALOGPs和ALOGP是根據(jù)不同計(jì)算方法得到的lg值，即油水分配系數(shù)。MLOGP使用了基于分子結(jié)構(gòu)的拓?fù)涿枋龇惴?；ALOGPs使用了基于電子狀態(tài)拓?fù)渲笖?shù)作為描述符的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；ALOGP的計(jì)算算法是Ghose-Crippen法的原子加和法；MLOGP2和ALOGP2分別是MLOGP和ALOGP值的平方。

圖2 PCA得分圖

圖3 PCA載荷圖

2.8 溶化性預(yù)測(cè)模型的建立與驗(yàn)證

2.8.1 加和性分子描述符的計(jì)算 化學(xué)成分群加和性分子描述符是由單一化合物分子描述符按照其組分摩爾分?jǐn)?shù)進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算得到。對(duì)于檢索到的中藥化學(xué)成分群，由于組成成分的含量信息未知，因此本實(shí)驗(yàn)化學(xué)成分群加和性分子描述符由純物質(zhì)分子描述符按照等權(quán)重進(jìn)行加和后，再根據(jù)成分?jǐn)?shù)目求平均計(jì)算而得。采用隨機(jī)抽樣法將13種中藥劃分為訓(xùn)練集（10個(gè)）和驗(yàn)證集（3個(gè)），驗(yàn)證集的濁度范圍在訓(xùn)練集內(nèi)。將每種中藥所檢索到的成分分子描述符的均值作為自變量，組成10×1639矩陣，以濁度值為因變量，建立濁度預(yù)測(cè)模型。

2.8.2 預(yù)測(cè)模型變量篩選與優(yōu)化 對(duì)矩陣10×1639首先按列進(jìn)行均值標(biāo)準(zhǔn)化，消除變量量綱差異，然后進(jìn)行PLS法回歸建模。當(dāng)分子描述符個(gè)數(shù)為1639時(shí)，在2個(gè)潛變量下，模型對(duì)自變量和因變量的解釋性能分別為82.3%、53.5%，但交叉驗(yàn)證性能2cum為?3.3%，表明該模型預(yù)測(cè)性能較差。

進(jìn)一步根據(jù)變量重要性投影VIP值進(jìn)行變量篩選（圖4），首先刪除VIP＜1的變量，剩余變量個(gè)數(shù)為497個(gè)；建模后，繼續(xù)刪除VIP＜1的變量，剩余164個(gè)變量，此時(shí)模型2cum和2cum分別為39.4%、41.2%。再次繼續(xù)刪除VIP＜1的變量，剩余76個(gè)變量。

為了防止重要的變量被刪去，當(dāng)變量個(gè)數(shù)到76時(shí)，依次刪除5個(gè)VIP值小的變量后重新建立模型。當(dāng)變量剩余56個(gè)時(shí)，在5個(gè)潛變量下，PLS模型性能累積2為87.3%，2為99.8%，累積交叉驗(yàn)證性能2cum為86.9%。再繼續(xù)刪除5個(gè)變量，3個(gè)參數(shù)均下降，模型預(yù)測(cè)性能降低。結(jié)果表明模型最佳分子描述符個(gè)數(shù)為56個(gè)，此模型作為最優(yōu)模型進(jìn)行下一步分析。

圖4 變量篩選結(jié)果

預(yù)測(cè)模型得分圖和載荷圖見(jiàn)圖5、6。由得分圖可看出，主成分1差異貢獻(xiàn)率為49.9%，主成分2差異貢獻(xiàn)率為11.0%。得分圖可直觀的反應(yīng)出樣品間的差異，樣品間差異越大，其在得分圖上距離越遠(yuǎn)。本研究中，三角形代表輕微渾濁狀態(tài)的中藥浸膏粉，圓形代表渾濁狀態(tài)的中藥浸膏粉，不同溶化狀態(tài)的中藥浸膏粉存在明顯差異。結(jié)合載荷圖可看出，VE1sign_B（s）、VE2sign_B（s）、VE1sign_X、VE2sign_Dz（v）等2D矩陣描述符以及GATS4m、GATS4e、MATS4m等2D自相關(guān)描述符距離原點(diǎn)較遠(yuǎn)，是引起不同中藥浸膏粉濁度差異的主要變量。

圖5 PLS得分圖

圖6 PLS載荷圖

通過(guò)VIP值可分析自變量對(duì)因變量的貢獻(xiàn)大小。VIP值越大，變量貢獻(xiàn)越大。VIP＞1的分子描述符信息見(jiàn)表4。其中，自變量GATS4m、GATS4e、GATS6s、MATS4e和MATS4m為基于Geary自相關(guān)指數(shù)和Moran自相關(guān)指數(shù)的描述符。自相關(guān)指數(shù)反應(yīng)原子性質(zhì)沿拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的分布，其中GATS4m、GATS6s和GATS4e描述符反映了化合物的靜電性質(zhì)對(duì)于結(jié)合的影響。MATS4e和MATS4m描述符代表了化合物第1電離能的影響。VE1sign_B(s)、VE2 sign_B(s)、VE2sign_Dz(v)、VE1sign_B(s)、VE1sign_ X、SpPosA_X、SpMAD_X、ChiA_B(s)、SpMAD_ D/Dt、SpPosA_D/Dt和SpPosA_B(v)是基于2D矩陣描述符。B02［O-O］是2D原子對(duì)描述符，代表O-O在拓?fù)渚嚯x2處的存在/不存在。RBF屬于結(jié)構(gòu)描述符，表示可旋轉(zhuǎn)鍵的數(shù)目。nR10是環(huán)指數(shù)，代表分子中含有10環(huán)的個(gè)數(shù)。S3K表示分子中原子的空間密度信息，屬于拓PathAva化指數(shù)描述符。ALOGpS為分子特性描述符，代表水溶性。

表4 VIP＞1的分子描述符信息

“?”“+”分別表示變量對(duì)因變量的影響為負(fù)相關(guān)和正相關(guān)

“?” “+” represents the effect of the variable on the dependent variable is negatively correlated and positively correlated, respectively

2.8.3 預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證 模型的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值結(jié)果如圖7所示。除驗(yàn)證集的益母草外，模型的訓(xùn)練集與驗(yàn)證集其他樣本均分布在＝線附近，表明模型的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的吻合度較高，反映了模型具有一定的預(yù)測(cè)能力。模型預(yù)測(cè)結(jié)果如表5所示，2＝0.96，RMSEP＝177.58。川芎、荊芥和益母草的預(yù)測(cè)值分別為303.8、972.9、933.4 FTU，相對(duì)預(yù)測(cè)誤差分別為3.4%、9.3%、23.8%，雖然益母草的相對(duì)預(yù)測(cè)誤差較大，但驗(yàn)證集3個(gè)樣本的相對(duì)預(yù)測(cè)誤差值在訓(xùn)練集所有樣本的相對(duì)預(yù)測(cè)誤差范圍（即0.1%～38.5%）之內(nèi)。從PLS模型訓(xùn)練的角度，模型的交叉驗(yàn)證2值并不高，表明預(yù)測(cè)模型尚無(wú)法滿足高精度預(yù)測(cè)的要求，這體現(xiàn)了由化學(xué)成分群預(yù)測(cè)濁度這一物性的難度；從模型預(yù)測(cè)應(yīng)用的角度，益母草濁度預(yù)測(cè)值未改變其所在的溶化性類(lèi)別，表明該模型的預(yù)測(cè)結(jié)果可以區(qū)分出中藥浸膏粉溶液的渾濁程度。此外，模型預(yù)測(cè)誤差大的原因也可能與益母草中所含化學(xué)成分檢索不充分，以及沒(méi)有對(duì)各分子描述符或化學(xué)成分進(jìn)行權(quán)重設(shè)置等因素有關(guān)。

圖7 模型預(yù)測(cè)值和實(shí)際值對(duì)比

表5 模型預(yù)測(cè)結(jié)果

3 討論

3.1 溶化性測(cè)試的溫度

本實(shí)驗(yàn)采用的中藥浸膏粉是中藥配方顆粒的原料。根據(jù)國(guó)家藥監(jiān)局在2021年1月發(fā)布的《中藥配方顆粒質(zhì)量控制與標(biāo)準(zhǔn)制定技術(shù)要求》[19]，配方顆粒應(yīng)具備湯劑的基本屬性，其制備工藝應(yīng)與傳統(tǒng)湯劑基本一致，即以水為溶媒加熱提取，采用物理方法進(jìn)行固液分離、濃縮和干燥。在提取過(guò)程中，水通常加熱至沸騰，溫度約100 ℃。在此溫度下，不但可以增大中藥成分的溶解度外，還能與其他成分產(chǎn)生“助溶”現(xiàn)象，增加一些水中溶解度小的、親脂性強(qiáng)的成分的溶解度[20]。在顆粒劑溶化性檢查中，采用70～80 ℃的熱水。在高溫下提取出的成分，在低溫條件下能否復(fù)溶，是影響顆粒劑溶化程度或濁度的關(guān)鍵。本實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，即便在70～80 ℃，廣藿香浸膏粉的濁度也會(huì)發(fā)生顯著變化，即溶液溫度的升高有助于降低濁度。因此，對(duì)含有難溶性成分的中藥浸膏粉或顆粒劑，建議制定合理的溶化性檢查溫度。

3.2 分子描述符的權(quán)重

目前，QSPR主要研究單一化合物結(jié)構(gòu)與性質(zhì)的關(guān)系，然而實(shí)際應(yīng)用中往往會(huì)遇到處理多組分混合物的問(wèn)題，因此建立混合物的QSPR模型很有必要?，F(xiàn)已存在多種計(jì)算混合物分子描述符的方法，包括加和性描述符、非加和性整體描述符和非加和性分子片段描述符[21]。加和性描述符是各組分描述符的加權(quán)平均值；非加和性整體描述符和非加和性分子片段描述符是將混合物作為整體，參考組分間的相互作用，將各組分的描述符組合起來(lái)，建立代表混合物整體化學(xué)信息的描述符[22]。中藥中所含化合成分眾多，其物性由成分的組成、含量和結(jié)構(gòu)共同決定，在之后的研究中可運(yùn)用上述方法對(duì)分子描述符進(jìn)行加權(quán)，以提高中藥物性預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確度。

3.3 影響中藥浸膏粉溶解性的成分

植物來(lái)源的天然產(chǎn)物根據(jù)其生源途徑，分為初生代謝產(chǎn)物和次生代謝產(chǎn)物[23-24]。初生代謝產(chǎn)物是植物成長(zhǎng)和繁殖所必需的物質(zhì)，如糖類(lèi)、脂類(lèi)、氨基酸、核苷酸和維生素等；而次生代謝產(chǎn)物是指在特定時(shí)期和環(huán)境條件下，由初生代謝產(chǎn)物派生而來(lái)的一些中、小分子化合物，包括苯丙素類(lèi)、生物堿類(lèi)、萜類(lèi)、有機(jī)酸類(lèi)、酚類(lèi)皂苷類(lèi)和黃酮類(lèi)等化合物，其骨架往往比初生代謝產(chǎn)物更復(fù)雜。

在中藥中，一般次生代謝產(chǎn)物含量較低，如益母草中黃酮類(lèi)和生物堿類(lèi)的質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別為0.25%～1.41%、0.11%～2.09%[25-26]；而初生代謝產(chǎn)物含量較高，如當(dāng)歸中多糖含量約為15%[27]，川芎中多糖類(lèi)化合物約為5.71%[28]，揮發(fā)油約1%。次生代謝產(chǎn)物多為藥用植物的活性成分[29]。本實(shí)驗(yàn)檢索獲得的化學(xué)成分多為次生代謝產(chǎn)物和相對(duì)分子質(zhì)量較小的初生代謝產(chǎn)物，通過(guò)這些成分可以預(yù)測(cè)中藥水提物整體的溶化性，表明次級(jí)代謝產(chǎn)物與初級(jí)代謝產(chǎn)物關(guān)系密切。此外，植物中存在一些大分子物質(zhì)（如多糖和皂苷等）可以改善難溶性小分子的溶出，例如黃芪多糖可以增加槲皮素、蘆丁、黃芩素、黃芩苷等15種黃酮類(lèi)化合物的溶解度和穩(wěn)定性[30]，這為一些難溶性次生代謝產(chǎn)物出現(xiàn)在中藥水提物中提供了可能性。

綜上所述，本研究?jī)?yōu)化了基于濁度傳感器的中藥浸膏粉的溶化性評(píng)價(jià)方法，對(duì)建立的溶化性檢查方法進(jìn)行了重復(fù)性和耐用性的考察，結(jié)果表明所建方法穩(wěn)定可靠。在此基礎(chǔ)上，為了研究中藥成分群與中藥濁度之間的關(guān)聯(lián)性，選擇了輕微渾濁和渾濁狀態(tài)的13種代表性中藥浸膏粉，檢索每種中藥浸膏粉中可能的化學(xué)成分。通過(guò)PCA發(fā)現(xiàn)分子描述符可以區(qū)分出溶解度有較大差異的化學(xué)成分類(lèi)別。采用分子描述符平均權(quán)重法計(jì)算中藥浸膏粉的化學(xué)成分群平均物性，并作為自變量，采用PLS法建立中藥浸膏粉溶化性的預(yù)測(cè)模型，所建模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值符合良好，預(yù)測(cè)結(jié)果可以指示中藥浸膏粉溶化性分類(lèi)。研究結(jié)果為從中藥整體成分層面預(yù)測(cè)宏觀物性提供了參考。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

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Prediction of solubility of traditional Chinese medicine extract powder from additive molecular descriptors of chemical ingredients group

LI Wen-jing1, 2, 3, QI Fei-yu1, HUO Xiao-qian1, LU Xue-ming4, ZHANG Zhi-qiang5, ZHANG Yan-ling1, 2, 3, QIAO Yan-jiang1, 2, 3, XU Bing1, 2, 3

1. Department of Chinese Medicine Information Science, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 102400, China 2. Beijing Key Laboratory for Production Process Control and Quality Evaluation of Traditional Chinese Medicine, Beijing Municipal Science & Technology Commission, Beijing 102400, China 3. Engineering Research Center of Chinese Medicine Production and New Drug Development, Ministry of Education of People’s Republic of China, Beijing 102400, China 4. Center for Food and Drug Inspection of Shandong, Jinan 250014, China 5. Beijing Tcmages Pharmaceutical Co., Ltd., Beijing 101300, China

The prediction model of the solubility of traditional Chinese medicine extract powder was developed and verified from the additive molecular descriptors of chemical ingredients group.The-turbidity sensor was used to evaluate the solubility of traditional Chinese medicine extract powder, and the test method conditions were optimized and verified. Taking extract powders of 13 representative traditional Chinese medicine [Guanghuoxiang (), Danggui (), Bohe (, Qumai (), Yinchaihu (), Wumei (), Gegen (), Xixin (et), Yimucao (), Kushen (), Shudihuang (), Jingjie (), and Chuanxiong ()] as the research objects, the chemical components contained in each traditional Chinese medicine were retrieved, and the average properties of the chemical components of each traditional Chinese medicine were calculated according to the molecular descriptors of the components. Then, the partial least squares (PLS) method was used to establish and verify the correlation prediction model between the average property and the turbidity value of the corresponding traditional Chinese medicine solution.The objective evaluation method of the solubility of traditional Chinese medicine extract powder had good repeatability and durability. After principal component analysis of 1840 components molecular descriptors retrieved from 13 traditional Chinese medicines, it can be seen from the score plot and the load plot that the molecular descriptors can distinguish the chemical component categories with different solubility. The calibration set and the validation set were randomly divided, and the PLS prediction model of the solution turbidity value predicted based on the additive molecular descriptor of the chemical composition group had2cum= 0.873,2cum= 0.998,2cum= 0.869. The turbidity prediction errors of,andwere 3.4%, 9.3% and 23.8%, respectively.The solubility prediction model of traditional Chinese medicine extract powder from the additive molecular descriptors of chemical ingredients group had certain predictive ability, and the research results provided a reference for predicting macroscopic physical properties at the holistic composition level of traditional Chinese medicine.

traditional Chinese medicine extract powder; solubility; chemical constituents; molecular descriptors; turbidity sensor;;;;,;;;et;;;;;; partial least squares; principal component analysis

R283.6

A

0253 - 2670(2022)22 - 7029 - 10

10.7501/j.issn.0253-2670.2022.22.006

2022-06-01

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（82074033）；創(chuàng)新藥物與高效節(jié)能降耗制藥設(shè)備國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金項(xiàng)目（GZSYS202007）；連云港市重大技術(shù)攻關(guān)“揭榜掛帥”項(xiàng)目（CGJBGS2101）

李文靜，女，碩士研究生，專(zhuān)業(yè)方向?yàn)橹兴幹苿┬录夹g(shù)。Tel: 18810629117 E-mail: liwenjing23@126.com

徐 冰，副教授，研究方向?yàn)橹兴庂|(zhì)量與先進(jìn)工藝控制。Tel: (010)53912118 E-mail: xubing@bucm.edu.cn

喬延江，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事中藥信息學(xué)研究。Tel: (010)53912117 E-mail: yjqiao@263.net

[責(zé)任編輯 鄭禮勝]