李文靜，齊飛宇，霍曉乾，盧雪明，張志強，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)測研究

李文靜1, 2, 3，齊飛宇1，霍曉乾1，盧雪明4，張志強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)過程控制與質(zhì)量評價北京市重點實驗室，北京 102400 3. 中藥制藥與新藥開發(fā)教育部工程研究中心，北京 102400 4. 山東省食品藥品審評查驗中心，山東 濟南 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)測模型，并進行驗證。采用原位濁度傳感器評價中藥浸膏粉溶化性，對測試方法條件進行優(yōu)化并進行驗證；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、細辛、益母草、苦參、熟地黃、荊芥和川芎）浸膏粉為研究對象，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算出每種中藥化學(xué)成分群平均性質(zhì)，進而采用偏最小二乘（partial least squares，PLS）法建立該平均性質(zhì)與對應(yīng)中藥溶液濁度值的關(guān)聯(lián)預(yù)測模型并驗證。中藥浸膏粉溶化性客觀評價方法的重復(fù)性和耐用性良好；對從13種中藥中檢索得到的1840種成分分子描述符進行主成分分析后，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)成分類別；隨機劃分校正集和驗證集后，基于化學(xué)成分群加和性分子描述符預(yù)測溶液濁度值的PLS預(yù)測模型的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)測模型具有一定的預(yù)測能力，研究結(jié)果為從中藥整體成分層面預(yù)測宏觀物性提供參考。

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)計中，對浸膏粉溶化性進行評估，可指導(dǎo)前序工藝改進和處方輔料的篩選。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]在對荔枝核總皂苷顆粒劑進行溶化性檢查時發(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和皂苷類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)推算出來的數(shù)值指標(biāo)[6]，其在藥物溶解度的預(yù)測方面應(yīng)用廣泛。Mettou等[7]為改善化合物的水溶性，測定了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，并對驗證集中16種化合物的溶解度進行測試后驗證發(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)測等[9-11]。但目前尚未見中藥化學(xué)成分群與中藥浸膏物理性質(zhì)（如溶解度）關(guān)聯(lián)研究的報道。本實驗在課題組前期顆粒劑溶化性量化評價方法的基礎(chǔ)上，完善并驗證中藥浸膏粉溶化性評價方法。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、細辛、益母草、苦參、熟地黃、荊芥和川芎）浸膏粉為研究對象，研究基于中藥化學(xué)成分群加和性分子描述符預(yù)測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IKA公司。

1.2 材料

廣藿香浸膏粉（批號180209-524200-01）、當(dāng)歸浸膏粉（批號YP170122-748502-03）、薄荷浸膏粉（批號YP180209-277700-13）、瞿麥浸膏粉（批號QM201709-3）、銀柴胡浸膏粉（批號YCH201709- 2）、烏梅浸膏粉（批號J180627-611300-13）、葛根浸膏粉（批號GG201709-3）、細辛浸膏粉（批號180209-113200-13）、益母草浸膏粉（批號YP180209- 441400-05）、苦參浸膏粉（批號180209-046300-07）、熟地黃浸膏粉（批號ShuD201709-2）、荊芥浸膏粉（批號YP180209-071200-18）、川芎浸膏粉（批號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《中國藥典》2020年版方法的基礎(chǔ)上，使用濁度傳感器在線監(jiān)測顆粒溶化過程中溶液濁度值隨時間的變化[12-13]，采用5 min時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價提供了參考。

2.1 中藥浸膏粉溶化性評價方法的建立

2.1.1 溶液濁度測試方法 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M800TCT軟件，設(shè)置開始加樣后，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，記錄測試開始至300 s時的濁度值。測試前，使用0、500、1000、2000、4000 FTU的福爾馬肼標(biāo)準(zhǔn)濁度液對傳感器進行校正。

2.1.2 溶液濁度測試條件優(yōu)化 在溶液濁度測定過程中，采用單因素考察法對樣品粉末加入方式、傳感器探頭位置、磁力攪拌器轉(zhuǎn)速以及溶液溫度4個因素分別進行優(yōu)化，順次考察每個因素不同水平對測試結(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，對浸膏粉加入方式進行優(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最佳條件進行設(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 ℃，并對溶化300 s的濁度值進行分析。0、60、120 s 3種加入方式對應(yīng)的溶液濁度值測定結(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)延長時間會降低實驗效率，因此選擇粉體的加入時間為120 s。

（2）探頭位置：對探頭位置進行優(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分別進行測定，并對溶化300 s的濁度值進行分析。在探頭距燒杯邊緣3.0 cm時，傳感器位于溶液旋渦中心，測得的濁度均值為5212 FTU，RSD為69%，原因為粉末加入后逐漸集中至中間漩渦中，部分未及時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，測得的濁度均值為1125 FTU，RSD為3.5%，測定不穩(wěn)定。而在濁度傳感器的探頭距燒杯邊緣1.5 cm時，測得的濁度均值為1173 FTU，RSD為1.2%，表明在該條件下，測量方法精密度好，因此選擇探頭距燒杯邊緣的距離為1.5 cm。

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

（4）溶液溫度：對溶化過程水溫進行優(yōu)化，根據(jù)《中國藥典》2020年版四部顆粒劑項下的可溶顆粒溶化性檢查法，樣品在熱水條件即70～80 ℃下測定，因此分別選擇70、75、80 ℃進行試驗，溶化300 s時的濁度均值分別為1187、1120、999 FTU。在80 ℃時，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，不同溫度下測定的濁度值差異有統(tǒng)計學(xué)意義（＜0.05），表明測試溫度對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，測量結(jié)果精密度最高，因此選取75 ℃的作為測試溫度。

（5）優(yōu)化結(jié)果：基于以上測試條件優(yōu)化實驗，確定中藥浸膏粉溶化性評價方法的最佳條件為粉末樣品加入時間為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價方法的驗證

2.2.1 重復(fù)性 按照“2.1.1”項下方法，根據(jù)“2.1.2（5）”項測試條件優(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，粉體加入時間為120 s，對廣藿香浸膏粉溶化性重復(fù)測定6次。6次測定獲得的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次實驗中濁度隨時間變化的曲線，可見在30～200 s內(nèi)，濁度值均隨時間變化呈逐漸上升趨勢；在200～300 s內(nèi)，上升趨于平緩，最后在約350 s達到平衡。根據(jù)夾角余弦法計算曲線間相似度，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定過程中，測試條件的微小波動對測定值是否產(chǎn)生影響，使用Plackett-Burman試驗設(shè)計對方法的耐用性進行研究。根據(jù)“2.1.2（5）”項測試條件優(yōu)化的結(jié)果，實驗安排如表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12次實驗，以300 s時的濁度值作為響應(yīng)變量，對結(jié)果進行方差分析。12次測定濁度最大值、最小值分別為1258、1050 FTU，平均值為1126 FTU。對Plackett-Burman實驗結(jié)果進行方差分析，結(jié)果見表2。值為0.73，值為0.601 6＞0.05，說明4個因素的變化整體上沒有對響應(yīng)值產(chǎn)生顯著性影響。

表1 Plackett-Burman實驗安排和結(jié)果

表2 方法耐用性考察實驗結(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)庫和分析平臺（TCMSP，http://ibts.hkbu.edu.hk/LSP/tcmsp.php）并結(jié)合相關(guān)文獻，檢索13種中藥共得到1840個化合物。在PubChem數(shù)據(jù)庫（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，獲得每個化合物的分子結(jié)構(gòu)描述符。DRAGON 7.0提供5270個分子描述符，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?。對獲得的分子描述符矩陣（1840×5270）按以下方法進行預(yù)處理：①某些分子的一些描述符無法計算，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，其值越大表示對應(yīng)的分子越易溶于水。ALOGpS為油水分配系數(shù)，是度量有機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個分子描述符。

2.5 數(shù)據(jù)分析

采用SAS V8（SAS Institute Inc.）統(tǒng)計軟件進行實驗數(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證法和外部驗證集法進行性能評估。

2.6 不同中藥浸膏粉濁度測試結(jié)果

按照“2.1.1”項下方法，根據(jù)“2.1.2（5）”項優(yōu)化的測試條件優(yōu)化的結(jié)果，對13種中藥浸膏粉進行溶化性評價，測試結(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，環(huán)烯醚萜屬于單萜類化合物，通常易溶于水，與葡萄糖等形成環(huán)烯醚萜苷，相對分子質(zhì)量一般較小，大多具有極性官能團，偏親水性，易溶于水?？鄥岫茸罡?，其主要成分為黃酮類和生物堿類等一些難溶于水的成分，相對分子質(zhì)量較大且親水性基團占比較少，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，這些成分相對分子質(zhì)量較大且含親水性基團較少，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試結(jié)果(, n = 3)

2.7 化學(xué)成分群的PCA結(jié)果

采用PCA對13種中藥的1840個化合物的1639個分子描述符進行多變量分析。對原始數(shù)據(jù)矩陣（1840×1639）按變量方向進行中心化與標(biāo)準(zhǔn)化后，建立PCA模型。前2個主成分的2cum為64.2%，2cum為63.9%，表明2個主成分可以解釋64.2%的信息，該模型的預(yù)測能力為63.9%。繪制前2個主成分對應(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化合物（41個）、有機酸類化合物（93個）和黃酮類化合物（176個），繪制每類成分的置信橢圓（圖2），氨基酸類化合物易溶于水，不溶或微溶于醋酸乙酯、乙醚等有機溶劑；黃酮類化合物一般難溶或不溶于水，易溶于甲醇、乙醇等有機溶劑；有機酸類化合物按照結(jié)構(gòu)一般分為脂肪酸、芳香酸和萜類有機酸3大類，其中脂肪酸大多溶于水，而芳香酸和萜類有機酸在水中的溶解度較小。圖2中，右下角藍色方形點所示氨基酸為磷酸絲氨酸，1 L水只能溶解0.07 g。有機酸類化合物置信橢圓覆蓋范圍較大，與黃酮類化合物接近的部分大多為萜類有機酸，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)測模型的建立與驗證

2.8.1 加和性分子描述符的計算 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)進行加權(quán)平均計算得到。對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，因此本實驗化學(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)重進行加和后，再根據(jù)成分?jǐn)?shù)目求平均計算而得。采用隨機抽樣法將13種中藥劃分為訓(xùn)練集（10個）和驗證集（3個），驗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)測模型。

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

進一步根據(jù)變量重要性投影VIP值進行變量篩選（圖4），首先刪除VIP＜1的變量，剩余變量個數(shù)為497個；建模后，繼續(xù)刪除VIP＜1的變量，剩余164個變量，此時模型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個變量。

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

圖4 變量篩選結(jié)果

預(yù)測模型得分圖和載荷圖見圖5、6。由得分圖可看出，主成分1差異貢獻率為49.9%，主成分2差異貢獻率為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。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)描述符距離原點較遠，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VIP值可分析自變量對因變量的貢獻大小。VIP值越大，變量貢獻越大。VIP＞1的分子描述符信息見表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)測模型驗證 模型的實際值與預(yù)測值結(jié)果如圖7所示。除驗證集的益母草外，模型的訓(xùn)練集與驗證集其他樣本均分布在＝線附近，表明模型的實際值與預(yù)測值的吻合度較高，反映了模型具有一定的預(yù)測能力。模型預(yù)測結(jié)果如表5所示，2＝0.96，RMSEP＝177.58。川芎、荊芥和益母草的預(yù)測值分別為303.8、972.9、933.4 FTU，相對預(yù)測誤差分別為3.4%、9.3%、23.8%，雖然益母草的相對預(yù)測誤差較大，但驗證集3個樣本的相對預(yù)測誤差值在訓(xùn)練集所有樣本的相對預(yù)測誤差范圍（即0.1%～38.5%）之內(nèi)。從PLS模型訓(xùn)練的角度，模型的交叉驗證2值并不高，表明預(yù)測模型尚無法滿足高精度預(yù)測的要求，這體現(xiàn)了由化學(xué)成分群預(yù)測濁度這一物性的難度；從模型預(yù)測應(yīng)用的角度，益母草濁度預(yù)測值未改變其所在的溶化性類別，表明該模型的預(yù)測結(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，以及沒有對各分子描述符或化學(xué)成分進行權(quán)重設(shè)置等因素有關(guān)。

圖7 模型預(yù)測值和實際值對比

表5 模型預(yù)測結(jié)果

3 討論

3.1 溶化性測試的溫度

本實驗采用的中藥浸膏粉是中藥配方顆粒的原料。根據(jù)國家藥監(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，采用物理方法進行固液分離、濃縮和干燥。在提取過程中，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。本實驗研究發(fā)現(xiàn)，即便在70～80 ℃，廣藿香浸膏粉的濁度也會發(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，然而實際應(yīng)用中往往會遇到處理多組分混合物的問題，因此建立混合物的QSPR模型很有必要?，F(xiàn)已存在多種計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，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用上述方法對分子描述符進行加權(quán)，以提高中藥物性預(yù)測模型的準(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)物是植物成長和繁殖所必需的物質(zhì)，如糖類、脂類、氨基酸、核苷酸和維生素等；而次生代謝產(chǎn)物是指在特定時期和環(huán)境條件下，由初生代謝產(chǎn)物派生而來的一些中、小分子化合物，包括苯丙素類、生物堿類、萜類、有機酸類、酚類皂苷類和黃酮類等化合物，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，如益母草中黃酮類和生物堿類的質(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]。本實驗檢索獲得的化學(xué)成分多為次生代謝產(chǎn)物和相對分子質(zhì)量較小的初生代謝產(chǎn)物，通過這些成分可以預(yù)測中藥水提物整體的溶化性，表明次級代謝產(chǎn)物與初級代謝產(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，本研究優(yōu)化了基于濁度傳感器的中藥浸膏粉的溶化性評價方法，對建立的溶化性檢查方法進行了重復(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)成分類別。采用分子描述符平均權(quán)重法計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)測模型，所建模型預(yù)測值與實際值符合良好，預(yù)測結(jié)果可以指示中藥浸膏粉溶化性分類。研究結(jié)果為從中藥整體成分層面預(yù)測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

國家自然科學(xué)基金項目（82074033）；創(chuàng)新藥物與高效節(jié)能降耗制藥設(shè)備國家重點實驗室開放基金項目（GZSYS202007）；連云港市重大技術(shù)攻關(guān)“揭榜掛帥”項目（CGJBGS2101）

李文靜，女，碩士研究生，專業(yè)方向為中藥制劑新技術(shù)。Tel: 18810629117 E-mail: liwenjing23@126.com

徐 冰，副教授，研究方向為中藥質(zhì)量與先進工藝控制。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]