构建基于QRTR模型的匹配性提取模式快速筛选中药毒性组分

Conformation of toxic (active) ingredients in the herbal has been a major problem plagued Traditional Chinese Medicine (TCM) research. The separation and holistic analysis mode both have drawbacks: the former is lack of selectivity, meaning a long and difficult experimental cycle, and the latter cannot certify the toxic (acitive) components, which leads to mechanism difficult to explain clearly. A new strategy of screening and confirming toxic components in TCM is put forward in this study: matching extraction based on the relationship between the chromatographic retention and toxicity of these toxic components (QRTR model) is proposed,which is used to match and quickly filter the toxic component fragment from LC-QTOF-MS fingerprint. Quinones are intended to be used as the study carrier, aiming to build up a QRTR model for rapid screening Quinones toxic components. Caulis Aristolochiae Manshuriensis is considered to be the validation compound to verify the reliability of the method. This method will be applied to rapid searching Quinones toxic components in Rhubarb and Giant Knotweed. The selected toxic components are furthermore confirmed by in vivo and in vitro toxicology study. Once above-mentioned method is established, a similar analysis of other herbs can be carried out by replacing the study carrier.

对中药中毒（活）性成分的确证一直是困扰中药分析的一大难题。无论是分离分析模式还是整体性分析模式均有弊端：前者具有盲目性，实验周期长、难度大；后者无法确定作用组分，机理难以解释清楚。本课题在前期研究基础上，提出了中药毒性组分筛选及确证的一种新方法：以Kow为桥梁，建立基于中药中毒性组分的色谱保留与其毒性之间的关系（QRTR模型），用此模型在LC-QTOF-MS指纹图谱上进行匹配性提取，从而快速筛选出中药指纹图谱中的毒性组分片段。本课题拟以醌类毒性组分为研究载体，建立适合于醌类及类似毒性组分快速筛选的QRTR模型，并以关木通作为验证化合物，验证方法的可靠性。此方法将应用于大黄和虎杖中醌类及类似毒性组分的快速筛选，并对筛出的毒性组分进行体内、体外毒理研究确证。此方法具有开放性，换掉研究载体即可用于其他中药毒（活）性组分的快速筛选。

对中药中毒（活）性成分的确证一直是困扰中药分析的一大难题。无论是分离分析模式还是整体性分析模式均有弊端：前者具有盲目性，实验周期长、难度大；后者无法确定作用组分，机理难以解释清楚。本课题在前期研究基础上，提出了中药毒性组分筛选及确证的一种新方法：以Kow为桥梁，建立基于中药中毒性组分的色谱保留与其毒性之间的关系（QRTR模型），用此模型在LC-QTOF-MS指纹图谱上进行匹配性提取，从而快速筛选出中药指纹图谱中的毒性组分片段。本课题采用RPLC法，在酸性流动相体系中，建立了结构类似的中性及酸性混合模型组化合物的保留行为与疏水性之间QSRR模型，并利用该模型获得了中药材中蒽醌类及马兜铃类毒性组分准确可靠的Kow数据。以Kow数据为桥梁，建立了醌类及类似物的保留行为与其对肝肾细胞的抑制率之间的QRTR模型。利用该模型成功从关木通的UPLC-HRTOF-MS图谱中筛选出了马兜铃类组分（马兜铃酸A、B、C及马兜铃内酰胺），并利用该模型准确预测了它们的毒性，从而验证了QRTR模型在匹配性提取毒性组分及预测组分毒性方面的准确性和可靠性。应用QRTR模型对青木香及大黄中的肾毒性组分进行匹配性筛选，利用分子量及质谱碎片信息确定了筛选出的组分为蒽醌类化合物，实现了以QRTR模型快速筛选靶物质的目标。此方法具有开放性，换掉研究载体即可用于其他中药毒（活）性组分的快速筛选。