中药组效学研究的常用方法与技术研究概述

柏冬+王瑞海+刘丽梅

摘要：如何辨识有效成分是中药新药研究中的关键科学问题之一。中药作用的整体性、组成成分的多样性、作用靶点的复杂性以及成分间相互作用的难以预测性，使传统药效物质研究方法的效率普遍不高。基于“定量组效关系”研究思想，多组分药物的化学组成与其生物活性间同样存在定量相关关系，组效学研究可帮助辨识中药的有效成分。本文对目前组效研究中常用的方法和技术进行综述，为中药药效物质基础研究提供借鉴。

关键词：中药组效；物质基础；药效评价；多元统计；神经网络；综述

DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2017.06.035

中图分类号：R285 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2017）06-0126-05

Abstract： It is one of key scientific problems to identify the effective compounds in the study on new TCM. Because of the integrity of the effects of TCM， the diversity of constituents， the complexity of the targets and the unpredictability of the interaction among the components， the efficiency of the traditional efficacy substance research method is generally not high. Based on the research thought of quantitative composition-activity relationship， there are inevitable quantitative correlation between chemical compositions and its biological activity. The quantitative composition-activity relationship research is an effective method to detect the effective compounds. This article reviewed the common methods and technologies used in the quantitative composition-activity relationship research， with a purpose to provide some references for the study on basic effective components in TCM.

Key words： quantitative composition-activity relationship of TCM； basic effective components； evaluating pharmacological effect； multivariate statistics； neural network； review

中藥是一个多成分、多靶点的复杂体系，其药效物质基础和作用机制研究一直是中药现代化研究中的关键问题[1]。目前基于还原论的活性成分追踪分离方法仍是最常用的研究模式。该模式简化了研究对象，操作性好，取得了诸多成果，但该方法割裂了各组分间的关系，常出现组分越纯、活性越差的结果[2]。

20世纪60年代提出的“定量构效关系”将药物分子的化学结构与其生物活性之间的关系进行了定量表达和描述。根据此研究思路，1999年，周立东[3]在天然药物研究中提出了“定量组效关系”的概念，在进行化学成分研究的同时进行药效学研究，运用统计方法进行分析，建立药物组成-效应关系，从而寻

找中药的药效物质[4]。利用该方法有可能寻找到“无明显药效的化合物定量配合而形成的有效药物”[3]。本文对组效研究的常用方法和技术进行综述，为中药药效物质基础研究提供借鉴。

1 组效研究常用方法

1.1 谱效学

谱效学是进行中药组效研究最常见的方法。中药指纹图谱具有整体、宏观和模糊等特点，能较大程度反映中药所含化学成分的种类和含量，适合于中医药传统理论研究的需要[5]。谱效学研究在中药指纹图谱的研究基础上，将标示物质群特征的色谱峰与药效结果联系起来[6]。谱效研究包括指纹图谱的建立、药效评价和谱效关系数据处理[7]。

目前，谱效关系的分析方法仅是单一色谱峰与药效的相关分析结果，不能阐明中药多成分共同作用的特点，且这种结果是在诸多未知成分共存的基础上获得的，如果将筛选出的若干组分或成分组合，药效结果未必可以重现[8]。

1.2 中药血清化学与血清药理学

中药口服后，在体内经过消化、吸收等过程，最终发挥药效的成分存在于吸收入血的成分中，包括原型成分及其代谢产物[9]。有研究将含药血清的药效强度与血清指纹图谱中色谱峰进行比对，以此寻找中药的药效物质基础[10-11]。该方法考虑了机体对药物体内代谢的影响，使得利用体外细胞实验药效结果更符合中药发挥药效的实际情况[9]。

该方法目前主要是利用体外细胞模型进行药效评价，还有学者在体监测体内药物成分和机体指标变化，结果更为直接、可靠。吴环宇等[12]在研究黑顺片血浆指纹图谱与抗心衰作用的谱效关系时，利用UPLC-QTOF/MS建立了大鼠灌胃黑顺片醇提物的血浆指纹图谱，并连续监测心衰大鼠的血压和心率，再用偏最小二乘回归法对黑顺片入血成分指纹峰与药效指标进行相关性分析。endprint

贺福元等[11]提出进行体内血清指纹图谱研究应注意血样采集时间。因为药物在体内代谢不同时间的原成分和代谢成分是不同的。

1.3 代谢组学方法

中药具有多成分、多靶点的特征。目前进行组效研究时成分辨识难度大，单一活性评价不符合中药多靶点的作用特点。针对以上问题，许海玉等[13]提出了基于代谢组学的中药“组效关系”研究思路。即基于药物代谢物组学进行药物成分辨识，基于代谢组学进行药效活性评价，基于系统建模进行成分与药效活性之间的关联性分析。

代谢组是反映机体状况的、在新陈代谢过程中出现的特定的小分子的集合，代谢组的变化可体现为药效。中药所表现出来的药效强度通常较弱，对特定病证的疗效优势不能通过多个“弱效应”的简单加和来体现。通过代谢组学可以获得疾病相应的代谢标志物群，不仅可以反映与疾病相关的代谢特征网络体系，而且具有较高的灵敏度和准确度。代谢组学基于全局观点的整体性研究方法，适用于中药整体效应评价[13]。药物代谢组学是药物进入体内随时间和空间生物转化的全过程以及这些过程中所有的代谢产物。代谢组学能够检测到成分组合变化造成代谢组的变化，代谢组与药效活性具有关联性，为分析“组效关系”提供了可能。但如何有效、高效地发现组学研究产生的巨量数据中隐含的有用信息是该方法的重点及难点[2]。

2 组效研究常用技术

中药组效研究主要涉及组分研究、药效评价和组效关系研究3个方面的技术。

2.1 组分研究

目前中药组分常用的分析技术有色谱法和光谱法。色谱法有高效液相色谱法（HPLC）、气相色谱法（GC）、薄层色谱法（TLC），以及不同方法的联用技术如HPLC-MS、GC-MS等。对于色谱分析还包括不同检测器的使用，例如液相检测器有紫外、荧光、蒸发光散射等不同检测器。光谱法有核磁共振、红外等方法[14]。

HPLC适用于多数化合物的分析，使用最为广泛。GC具有分离度高、灵敏度高、选择性号及样品用量少等优点，主要用来分析样品中挥发性成分[7]。高效毛细管电泳色谱由于其高分离效率、高速度、低消耗、无污染，已成为中药指纹图谱检测的又一重要技术[15]。色谱质谱联用技术目前广泛使用，不仅能检测更多成分，建立响应更强的指纹图谱，还能实现化合物的定性，解决了大量谱效研究药效相关色谱峰结构不明的问题[7]。目前常用的技术有HPLC-MS/MS、HPLC-Q-TOF-MS、UPLC-IT-TOFMS、UPLC-Q-TOF-MS等[16]。

除以上方法外，毛晓丽等[17]利用红外指纹图谱研究了两面针抗癌活性的谱效关系。周艳林等[18]用TLC-生物自显影法导向分离菝葜中抗氧化活性成分。1H-NMR谱图需要较少样品，扫描时间短，容易获得。郑晓芬等基于1H-NMR指纹图谱研究逍遥散乙醇提取物的乙酸乙酯萃取物抗抑郁的谱效关系[19]。

中药中各类成分性质差异大，仅一种检测器或一种分析方法建立的指纹图谱往往难以全面反映中药的化学组成。李云飞等[20]提出了中药“多维指纹图谱”研究，即采用不同样品预处理方法、不同仪器分析方法获取多张指纹图谱，以实现信息的互补，从而获得较为完整的样品化学信息。范骁辉等[21]提出了“多元指纹图谱”概念，开发了基于信息融合的多元指纹图谱相似度计算方法，在分别建立丹参酚酸类成分和三七皂苷类成分的HPLC指纹图谱的基础上，構建了复方丹参滴丸多元HPLC指纹图谱。Yi L等[22]利用多种检测器串联，分析了中药复方“当归补血汤”中的黄酮类、皂苷类、有机酸类和挥发油类物质。

不仅如此，中药中各成分间含量相差悬殊，现有方法获取的图谱无法保证同时测得的各成分的准确性、重复性及微量性。此外，指纹图谱的共有峰均靠人为确定，在数据分析时响应低、分离差的色谱峰往往被忽略。有学者提出从精确与模糊两方面建立谱效关系。对于可以准确定量的成分，探索含量与药效的关系；对于不能准确定量的化学成分，从有无的角度定性探讨对药效的影响[8]。

2.2 药效评价

2.2.1 模型及评价指标 目前用于中药组效研究的药效学评价方法涉及整体、器官、细胞和分子生物学等层次的研究，可分为在体病理动物模型实验和离体器官/细胞实验[14]。有学者认为在体动物模型可以体现中药的整体调节作用，应尽量选择在体动物模型[7，20]。

选择的药效指标应该能够反映中药功能主治，并具备快速、准确、样品用量小等特点[7，20]。中药多具有多种药效，有时会有相反的作用，选择不同的药效指标，可能会获得不同的结果，所以要选择有针对性的指标[16]。多数学者推荐采用多药效指标以更全面反映中药的药效，但要寻求多个指标的同时最优化，即构成多目标优化问题。目前多目标优化方法中较为常用的方法有权重系数法和第1、2代进化算法[23]。

为了提高药效检测的通量，有学者提出可以探索建立基于体外细胞模型甚至计算模型的多指标药效检测方法，并采用整体动物模型对谱效关系辨识结果进行验证[7，20]。

除了以上提到的2种药效模型，目前也会用到一些化学方法评价药效。如DPPH自由基法已成为国际上较为公认的一种抗氧化活性测定方法，被频繁地用于生物活性物质的体外抗氧化活性评价研究[24]。梁从莲等[25]将不同批次的金银花甲醇提取物加入DPPH溶液中考察不同样品清除DPPH自由基的作用。除此之外，李红艳等[26]通过酪氨酸酶抑制剂的筛选，明确了红花中酪氨酸酶抑制剂成分。孔维军等[27]采用微量热法研究了左金丸及类方HPLC指纹图谱与生物热活性的“谱-效”关系。刘荣华等[28]研究了山楂叶HPLC指纹图谱与其抗大鼠中性粒细胞呼吸爆发活性之间的相互关系。虽然以上方法简单、速度快，符合高通量筛选的要求，但较难体现中医的整体性特点。

姚卫峰等[29]提出了“谱效整合指纹谱”法。通过离线或在线的活性检测方法，构建与中药化学成分指纹峰相对应的活性指纹谱。该方法能够较好地反映中药化学信息各自对应的生物活性信息，如利用HPLC- DAD-CL联用系统，建立了稳定的H2O2、O2·?清除活性的在线分析技术平台，测定了银杏叶提取物清除DPPH自由基的活性指纹谱。韩彦琪等[30]采用UPLC-Q-TOF结合核因子-κB（NF-κB）荧光素酶报告基因检测系统，发现玫瑰花提取物中7个单体物质可能为潜在的NF-κB抑制剂。该方法速度快，能获得各色谱峰对应化合物的药效活性，但割裂了各成分之间的联系。endprint

2.2.2 给药剂量 在进行药效评价时，特别是整体动物实验，给药浓度与发挥药效的物质浓度不一定呈线性关系，而且药物产生药效的药量区间也是未知的，故在实验设计时应考虑药量。鄢海燕等[31]研究发现，随着给药剂量由增加，瓜蒌薤白滴丸各共有峰与肌酸激酶的关联度也逐渐增加，随着给药剂量的不同，发挥作用的化学成分的关联顺序并不相同。目前研究中一般采用一个有效剂量进行实验。陈红鸽等[32]在研究不同粒度赤芍药材抗肝纤维化作用的谱效关系时，首先摸索了样品添加量，发现40%赤芍药材提取液对肝星状细胞LX-2增殖抑制效果最好。

还有学者研究了不同剂量药物指纹图谱，但该剂量与动物灌胃给药剂量之间相关度不大[33]。

2.2.3 实验设计 进行组效研究时，多选择产地、品种、提取部位或炮制方法等差异的药材作为研究对象。符继红等[34]通过分析新疆3个不同品种的17批薰衣草精油样品，研究了薰衣草精油化学组成与抑菌活性的相关性。

在进行复方研究时，多将原方重新组合获得多个不同的处方进行研究[15]。常用的方法有拉丁超立方抽样、正交设计法、均匀设计法等。许雯雯等[35]在进行气滞胃痛颗粒复方药材抗炎活性谱效关系研究时，使用Isight软件对各药材量进行拉丁超立方采样，柴胡、甘草、延胡索、枳壳、香附均按0～10 g，白芍按0～15 g抽样，进行20次实验。何昱等[36]在进行麻黄汤处方剂量的多目标优化研究时，将麻黄汤4个组方药味麻黄、桂枝、苦杏仁、炙甘草进行4因素4水平的L16（45）正交组合，组成各药味用量配比不同的16个组方。杨鸿等[37]在进行甘草总黄酮、银杏叶提取物、淫羊藿总黄酮和黄芪总苷4个中药组分不同配伍剂量体外清除DPPH和多环芳烃的研究时，采用均匀设计U12（124）进行剂量配比关系研究。

除此之外，也有使用不同厂家、不同提取方法制备的样品进行研究[15]。梁建娣等[38]依次用氯仿、乙酸乙醋、乙醇、水作为提取溶剂提取少毛北前胡，建立相应的HPLC指纹图谱，并比较各提取物镇咳活性。

2.3 组效关系研究

目前定量组效的實验设计、数据处理主要借助化学计量学方法。其最大的特征就是将多变量分析方法引入化学研究，通过解析化学测量数据，最大限度地获取有关物质系统的化学信息及其他信息[39-40]。常见的化学计量学方法可分为多元统计分析和人工神经网络。

多元统计分析能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，目前应用于研究中药组效关系的多元统计分析方法有回归分析[41]、相关分析[42]、主成分分析[43]、偏最小二乘分析[44]、灰色关联度分析[45]等。由于中药成分与药效之间的关系复杂多变，并不一定能用统计关系完全表达，多元统计分析理论基础在一定程度上制约了模型的精确性和稳定性，削弱了统计分析的泛化能力[40]。

人工神经网络是一种模拟大脑功能的信息处理系统，它主要借鉴了人脑神经系统处理信息的过程，以数学网络拓扑结构为理论基础，由多个非常简单的处理单元按某种方式相互连接形成计算系统，具有学习、记忆、联想和计算功能。神经网络能够有效地对模型不确定的数据进行大规模非线性自适应信息处理，自动调节不同类型的非线性响应，更加适用于复杂的非线性的数学处理。近年来，人工神经网络已被广泛应用于中药组效关系研究中[40]。方法有BP神经网络误差反向传播[46]、变结构多层前馈神经网络[47]、径向基神经网络[48]、支持向量回归机[36]等。虽然，人工神经网络适用于复杂的中药组效关系研究，且大部分模型预测精度优于统计分析模型。但以上各方法都具有各自的优缺点，且神经网络是高度非线性的大型系统，不可能完全阐明中药中各组分与其药效之间的作用关系，故尚需进一步完善[36]。

3 结语

综上所述，组效研究体现了中药整体性的特征，适于进行中药药效物质基础的研究。但目前的研究手段尚存在许多问题。在组分检测方面，对于中药中的大极性成分，如多糖、蛋白类成分尚无较好的检测方法，而现有大量研究证明这类成分具有重要的药效作用。在药效评价方面，尚无合适的药效模型和合适的药效指标可以全面体现中医证候的特点。常用的体外细胞模型等适合高通量筛选的方法，无法全面体现中医证候的特点。在组效关系方面，大部分研究无法回溯，利用得到的结果进行组分配比得到可以反映原方的组分群。所以，对于组效研究还有大量的工作需要探索。

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（收稿日期：2016-03-16）

（修回日期：2016-06-14；编辑：向宇雁）endprint