CN111624269B - 一种筛选桂枝茯苓丸中治疗子宫腺肌病药效物质的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明具体涉及一种筛选桂枝茯苓丸中治疗子宫腺肌病药效物质的方法。经典名方桂枝茯苓丸是临床治疗子宫腺肌病的重要药物。由于桂枝茯苓丸中有效成分尚不明确，对桂枝茯苓丸中药效物质基础进行筛选具有重要意义。本发明基于谱‑效研究技术，通过HPLC、GC分析采集桂枝茯苓丸中提取物成分的色谱峰信息，检测体外细胞模型中VEGF、TNF‑α、bcl‑2细胞因子表达水平确定药效水平，通过相关性分析筛选具有良好药效的提取物成分。本发明提供的筛选方法筛选出GFW治疗AM潜在的24种物质，为GFW新药开发和临床应用提供实验基础，初步形成了“多维谱‑多重效‑多法关联”的谱‑效研究模式，为中药药效物质基础辨识提供技术支撑和研究思路。
Description
技术领域
本发明属于药效物质筛选技术领域，具体涉及一种从中药复方制剂中筛选药效物质基础的方法；更为具体的，本发明提供了一种从桂枝茯苓丸中筛选治疗子宫腺肌病药效物质基础的方法，以及筛选得到的24种物质的相关医学应用。
背景技术
公开该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不必然被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已经成为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
子宫腺肌病(Adenomyosis，AM)，又称为内在型子宫内膜异位症，是子宫内膜的腺体和间质侵入到子宫肌层引起的妇科常见疑难疾病。AM发病率高且年轻化趋势明显，影响了20％的育龄妇女，约70％的患者表现出痛经、经期延长、经量增加、不孕等临床症状，严重影响着妇女的身心健康。西医一般采用口服避孕药、非甾体消炎药、促性腺激素释放激素激动剂、芳香化酶抑制剂、雄激素类衍生物等药物治疗或射频消融、子宫栓塞、子宫内膜切除等手术治疗手段。但激素类药物治疗有较大副作用且停药后易复发，而手术治疗并发症较多且不适于年轻有生育要求的女性。近年来，中医治疗AM受到广泛关注，中医将AM归为“癥瘕”、“不孕”、“痛经”等范畴，以“血瘀”为主论，采用活血化瘀为主辅以行气止痛、温肾助阳等疗法，效果显著。
经典名方桂枝茯苓丸(GFW)，首见于东汉张仲景所著《金匮要略·妇人妊娠病脉篇》，距今已有1700余年历史，具活血化瘀、消癥散积之效，主治妇人癥病，是《伤寒杂病论》中治疗妇科血瘀证的基础方。现代研究表明，GFW具有抗炎、镇痛、抗凝、改善微循环、免疫调节等药理作用，成为近年来治疗AM的重要药物之一。GFW治疗AM临床疗效确切，但药效物质基础尚不明确，开展物质基础辨识具有临床指导意义，是揭示其作用机制和质量控制的基础，更是迈向国际市场至关重要的一步。
近几年常用于物质基础辨识方法包括谱效关系研究法、代谢研究法、血清药理学与血清药物化学研究、生物色谱研究方法等，其中基于指纹图谱及药效学而建立的谱-效关联研究模式，因其高效性、整体性、客观性的优势被广泛运用于中药研究，成为中药物质基础研究的前沿。尽管谱效关系研究成果显著，但此方法仍有瓶颈待突破，首先分析方法和药效评价模型尚不能全面地揭示中药化学成分的复杂性及多靶点性，其次数据处理方式没有统一规范且单一的处理方式具有局限性，还需进一步探索。发明人认为，构建多维指纹图谱-多重药效检测-多种谱效关系辨识方法是中药谱效关系研究的关键。
发明内容
针对上述研究现状，本发明以GFW治疗AM为切入点，采用多维谱效关系研究方法，开展GFW治疗AM的物质基础研究，建立了“谱-效”关联模型，阐明GFW治疗AM的物质基础，为GFW的深入研究提供参考。
基于上述研究结果，本发明提供以下技术方案：
本发明第一方面，提供一种筛选复方制剂中药效物质的方法，所述方法包括通过色谱获取复方制剂中提取物成分的峰面积；根据复方制剂的治疗机制选取药效标志物进行药效评价，所述药效评价通过药效标志物的变化量进行评价；通过分析峰面积及药效相关性，筛选药效强的提取物成分，通过质谱确定所述提取物成分。
本发明第二方面，提供一种筛选桂枝茯苓丸中药效物质的方法，所述方法包括：通过液相及气相指纹图谱获取桂枝茯苓丸中提取物成分的峰面积；以血管内皮细胞生长、细胞炎症、细胞凋亡三个方面选择药效标志物，通过体外模型确定所述提取物成分的药效，所述药效通过体外模型中药效标志物的降低率进行评价；通过相关性分析提取物成分峰面积与药效之间的相关性，从中筛选药效强的提取物成分，并通过质谱确定所述提取物成分。
现有研究表明，AM患者EMI处VEGF的高表达，新生血管活性显著增加，可促使异位内膜及其周围肌层血管生成，为异位生长的腺上皮细胞提供赖以生存的物质基础；促进异位内膜增生和浸润入盆腔和腹膜内组织，形成腹腔的异位灶。
TNF-α是强烈的促炎细胞因子也是血管活性因子之一，TNF与受体结合后能激活细胞NF-κB，进而诱导其他促炎症因子的表达，同时能促进异位内膜基质细胞增殖、炎性细胞浸润、血管再生。在早期的基础以及临床实验中均已经证明TNF-α可以由异位病灶内巨噬细胞、子宫内膜上皮细胞、子宫内膜基质细胞等多种类型的细胞释放，并且在EMs患者的腹腔液和血清中均高表达。
B淋巴细胞瘤-2基因(bcl-2)是一种有明显的抑制细胞凋亡作用的原癌基因，bcl-2在正常子宫内膜中呈周期性变化，而在AM患者中呈现无周期的持续性高表达，参与了子宫腺肌病的发病机制。
本发明第三方面，提供原儿茶酸、二没食子酰葡萄糖、氧化芍药苷、三没食子酰葡萄萄糖、苦杏仁苷、没食子酸乙酯、冰醋酸、beta-杜松烯、肉桂酸乙酯、荜澄茄油烯醇、邻甲氧基肉桂醛中的一种或几种的混合物作为VEGF抑制剂的应用。
本发明第四方面，提供没食子酰葡萄糖、原儿茶酸、二没食子酰葡萄糖、氧化芍药苷、三没食子酰葡萄萄糖、苦杏仁苷、芍药内酯苷、芍药苷、四没食子酰葡萄糖、没食子酸乙酯、没食子酰芍药苷、冰醋酸、反式肉桂醛、荜澄茄油烯醇、邻甲氧基肉桂醛中的一种或几种的混合物作为TNF-α抑制剂的应用。
本发明第五方面，提供没食子酰葡萄糖、没食子酰蔗糖、土莫酸、牡丹苷B、原儿茶酸、去苯甲酰基没食子酰芍药苷、二没食子酰葡萄糖、氧化芍药苷、三没食子酰葡萄萄糖、苦杏仁苷、芍药内酯苷、芍药苷、没食子酸乙酯、邻甲氧基肉桂醛中的一种或几种的混合物作为bcl-2抑制剂的应用。
本发明第六方面，提供原儿茶酸、二没食子酰葡萄糖、三没食子酰葡萄萄糖、氧化芍药苷、没食子酸乙酯、苦杏仁苷、邻甲氧基肉桂醛中的一种或几种的混合物在制备抗子宫腺肌病药物或保健品中的应用。
以上一个或多个技术方案的有益效果是：
目前谱效关系研究的数据处理环节没有统一的处理方法，但是数据处理方式将直接影响最终的结果。本发明方案为避免单一数据处理方式的“假阳性”结果，本发明采用“多法关联”，即多种统计分析方法相结合的谱效关系关联方法，合理联用Pearson’s r、GRA及OPLS分析方法，筛选出多种统计方法下的关联度较高的相同化学成分作为物质基础。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为实施例1中所述药效VEGF正交偏最小二乘(OPLS)分析结果图；
其中，图1(A)为自动拟合图；图1(B)为分散点图；图1(C)为Y观测值和Y预测值散点图；图1(D)为置换检验图；图1(E)为OPLS标准化回归系数；图1(F)为变量投影重要性指标VIP直方图。
图2为实施例1中药效VEGF的标准化回归系数r与VIP值火山图。
图3为实施例1中所述药效TNF-α正交偏最小二乘(OPLS)分析结果图；
图3(A)为自动拟合图；图3(B)为分散点图；图3(C)为Y观测值和Y预测值散点图；图3(D)为置换检验图；图3(E)为OPLS标准化回归系数；图3(F)为变量投影重要性指标VIP直方图。
图4为实施例1中药效TNF-α的标准化回归系数r与VIP值火山图。
图5为实施例1中所述药效bcl-2正交偏最小二乘(OPLS)分析结果图；
其中，图5(A)为自动拟合图；图5(B)为分散点图；图5(C)为Y观测值和Y预测值散点图；图3(D)为置换检验图；图5(E)为OPLS标准化回归系数；图5(F)为变量投影重要性指标VIP直方图。
图6为药效bcl-2的标准化回归系数r与VIP值火山图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
术语解释：
桂枝茯苓丸：肉桂、茯苓、赤芍、牡丹皮、桃仁，以上五味药材各等分。经发明人查证，在《金匮要略》“桂枝茯苓丸”中所言的桂枝是现今的肉桂，并非当今所说的桂枝。
正如背景技术所介绍的，针对现有技术中存在的不足，为了解决如上的技术问题，本发明提出了一种筛选桂枝茯苓丸中治疗子宫腺肌病药效物质的方法。
本发明第一方面，提供一种筛选复方制剂中药效物质的方法，所述方法包括通过色谱获取复方制剂中提取物成分的峰面积；根据复方制剂的治疗机制选取药效标志物进行药效评价，所述药效评价通过药效标志物的变化量进行评价；通过分析峰面积及药效相关性，筛选药效强的提取物成分，通过质谱确定所述提取物成分。
本发明第二方面，提供一种筛选桂枝茯苓丸中药效物质的方法，所述方法包括：通过液相及气相指纹图谱获取桂枝茯苓丸中提取物成分的峰面积；以血管内皮细胞生长、细胞炎症、细胞凋亡三个方面选择药效标志物，通过体外模型确定所述提取物成分的药效，所述药效通过体外模型中药效标志物的降低率进行评价；通过相关性分析提取物成分峰面积与药效之间的相关性，从中筛选药效强的提取物成分，并通过质谱确定所述提取物成分。
优选的，所述提取物成分峰面积的确定方式如下：通过响应曲面法设计不同的桂枝茯苓丸处方的提取方法，将不同提取方法获取的供试品分别通过液相及气相指纹图谱分析条件进样，获取桂枝茯苓丸处方中提取物成分的峰面积。
进一步优选的，所述液相指纹图谱分析条件为：C18色谱柱、流动相：乙腈(A)-水(B)，采用梯度洗脱方式进行分析。
在一些具体的实施方式中，所述梯度洗脱程序如下：0～5min，5％～15％A；5～20min,15％～25％A；20～40min，25％～75％A，40～49min，75％～100％A。
进一步优选的，所述气相指纹图谱分析条件为：HeavyWAX色谱柱，FID检测器，检测器温度：270℃；进样量1μL，分流比：5:1；载气：N2，载气流速：0.6mL/min。
在一些具体的实施方式中，所述气相升温程序如下：初始温度70℃，保持3min，以7℃/min升至160℃，保持3min，以3℃/min升至220℃，保持11min，后运行温度240℃，后运行时间7min；进样口温度：300℃。
优选的，所述血管内皮生长药效标志物为VEGF。
优选的，所述细胞炎症药效标志物为TNF-α。
优选的，所述细胞凋亡药效标志物为bcl-2。
优选的，所述通过体外模型确定所述提取物成分药效的方式如下：将提取物成分加入体外细胞模型进行培养，检测细胞上清液中药效标志物的含量，与对照组进行对比，得到药效标志物的降低率。
优选的，所述相关性分析包括Pearson’s r相关分析、GRA分析及正交投影的偏最小二乘分析。
进一步优选的，所述Pearson’s r相关分析筛选方式如下：通过提取物成分峰面积与药效进行双变量Pearson’s r分析，得到提取物成分峰面积与药效的相关系数，筛选其中相关系数大于0.4的化合物。
进一步优选的，所述GRA分析筛选方式如下：以提取物成分峰面积作为子序列，以药效作为效能母序列，对子序列及母序列数据进行均值化预处理，根据灰色关联度的分析方法计算关联系数，筛选其中关联系数大于0.75的色谱峰。
进一步优选的，所述正交投影的偏最小二乘分析及筛选方式如下：将提取物成分峰面积作为自变量，将药效作为因变量，通过OPLS模型拟合，筛选VIP值大于1的提取物成分，并进行降序排列。
进一步优选的，所述药效强提取物成分的筛选方法如下：通过三种相关性分析，选取三种分析方法的交集部分。
本发明第三方面，提供原儿茶酸、二没食子酰葡萄糖、氧化芍药苷、三没食子酰葡萄萄糖、苦杏仁苷、没食子酸乙酯、冰醋酸、beta-杜松烯、肉桂酸乙酯、荜澄茄油烯醇、邻甲氧基肉桂醛中的一种或几种的混合物作为VEGF抑制剂的应用。
本发明第四方面，提供没食子酰葡萄糖、原儿茶酸、二没食子酰葡萄糖、氧化芍药苷、三没食子酰葡萄萄糖、苦杏仁苷、芍药内酯苷、芍药苷、四没食子酰葡萄糖、没食子酸乙酯、没食子酰芍药苷、冰醋酸、反式肉桂醛、荜澄茄油烯醇、邻甲氧基肉桂醛中的一种或几种的混合物作为TNF-α抑制剂的应用。
本发明第五方面，提供没食子酰葡萄糖、没食子酰蔗糖、土莫酸、牡丹苷B、原儿茶酸、去苯甲酰基没食子酰芍药苷、二没食子酰葡萄糖、氧化芍药苷、三没食子酰葡萄萄糖、苦杏仁苷、芍药内酯苷、芍药苷、没食子酸乙酯、邻甲氧基肉桂醛中的一种或几种的混合物作为bcl-2抑制剂的应用。
本发明第六方面，提供原儿茶酸、二没食子酰葡萄糖、三没食子酰葡萄萄糖、氧化芍药苷、没食子酸乙酯、苦杏仁苷、邻甲氧基肉桂醛中的一种或几种的混合物在制备抗子宫腺肌病药物或保健品中的应用。
为了使得本领域技术人员能够更加清楚地了解本发明的技术方案，以下将结合具体的实施例详细说明本发明的技术方案。
实施例1
一、桂枝茯苓丸多维指纹图谱研究
选用不同提取方式的GFW进行谱效研究，采用Box-Behnken试验设计(BBD)提取不同醇浓度、液固比和提取时间下的GFW 17组样品，通过HPLC、GC技术采集17组样品的谱图信息，构建多维谱数据阵。
1.材料与仪器
1.1药材与试剂
肉桂、茯苓、牡丹皮、赤芍、生桃仁均购自山东中医药大学附属医院，经山东中医药大学附属医院张学顺教授鉴定，符合2015年版《中国药典》一部项下的相关规定。以上五味药材粉碎成细粉，过筛，按GFW处方比例(1:1:1:1:1)混匀得到桂枝茯苓丸粗粉，备用。
乙腈为色谱纯，购自美国TEDIA公司；乙醇、甲酸等其他试剂均为分析纯；水为娃哈哈纯净水。
1.2数据处理软件
Design expert 8.0.6软件；中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2004A)；SPSS24.0。
2.方法与结果
2.1样品溶液的制备
利用Design expert 8.0.1软件，采用响应曲面法中Box-Behnken实验设计进行实验设计。本实施例选取提取次数为1次。以乙醇浓度(A)、液固比(B)、提取时间(C)为考察因素，相应的响应面因素水平见表1；经响应曲面分析试验得到17种提取方案见表2。
表1响应曲面因素与水平表
表2响应曲面分析试验方案
桂枝茯苓丸处方药材粗粉按原方比例过筛混匀，精密称取25.0g混合药材，按照表2进行试验，提取17组样品，过滤，将17组提取液用无水乙醇分别定容至500mL，即得样品溶液，放置4℃冰箱备用。
2.2指纹图谱的建立
2.2.1 HPLC条件
Agilent ZORBAX SB-C18色谱柱(250mm×4.60mm,5μm)；流动相：乙腈(A)-水(B)，梯度洗脱，洗脱程序：0～5min，5％～15％A；5～20min,15％～25％A；20～40min，25％～75％A，40～49min，75％～100％A；流速1.0mL/min；柱温30℃；检测波长为230nm；进样量：5μL；检测时间：60min。
2.2.2 HPLC指纹图谱方法学考察
取S8供试品，按“2.2.1”项下色谱条件连续进样6次，进行精密度试验。取S8供试品溶液，于0、2、4、8、12、24h进样，进行稳定性考察。取桂枝茯苓丸处方细粉，制备6份供试品溶液，按“2.2.1”项下色谱条件进行测定，进行重复性试验。分别记录色谱图上9.894、11.983、12.938、28.249、30.714、32.108min峰峰面积，精密度、稳定性、重复性试验均以色谱峰6(保留时间32.108min)为参照峰，计算色谱峰1、2、3、4、5、6的相对保留时间(RRT)、相对峰面积(RRA)及相应的RSD，结果见表3，精密度、稳定性和重复性的相对保留时间及相对峰面积的RSD均小于3％，说明该方法精密度、重复性良好，供试品溶液在24h内稳定。
表3精密度、稳定性、重复性试验考察结果
2.2.3 GC条件
Agilent DB-HeavyWAX色谱柱(30m×250μm×1.0μm)；升温程序：初始温度70℃，保持3min，以7℃/min升至160℃，保持3min，以3℃/min升至220℃，保持11min，后运行温度240℃，后运行时间7min；进样口温度：300℃；FID检测器，检测器温度：270℃；进样量1μL，分流比：5:1；载气：N2，载气流速：0.6mL/min。
2.2.4 GC指纹图谱方法学考察
按照2.2.2项下同样的方法进行方法学考察，结果如表4所示，各峰的精密度、稳定性和重复性的相对保留时间及相对峰面积的RSD均小于3％，表明方法精密度、重复性良好，供试品溶液在24h内稳定。
表4精密度、稳定性、重复性试验考察结果
3.多维谱数据阵的构建
本实施例采用绝对峰面积作为谱图信息，将上述色谱条件及气相色谱条件下得到的指纹图谱分别导入“中药色谱指纹图谱相似度”软件，以S8为参照谱，时间窗口设为0.5，选择各样品中均含有、峰面积较高且分离度较高的色谱峰进行多点校正，得到17组样品的指纹图谱信息。为使谱效关系研究准确可靠，从所得匹配数据中剔除含量较低且分离度较差的色谱峰。但由于茯苓中的主要成分为三萜类成分，主要存在醇提物中，其含量与其他成分的含量存在数量级差距，且三萜类成分为紫外末端吸收，因此峰面积小，但这些物质也有可能对AM有影响，因此也将这些成分纳入考察范围。最终17组HPLC指纹图谱匹配出74个峰，GC指纹图谱匹配出28个峰，共102个峰。最终构建成17×102的多维谱数据阵。
二、桂枝茯苓丸治疗AM多重药效学研究
从血管内皮细胞生长、细胞炎症、细胞凋亡三个角度出发，基于酶联免疫吸附测定(ELISA)检测技术，考察BBD实验设计的17组GFW不同提取物成分对hEM15A细胞中VEGF、TNF-α、bcl-2细胞因子分泌的影响，构建多重效数据阵。
1.标本来源
hEM15A细胞株，购自国家实验细胞资源共享服务平台。
2.方法
2.1细胞鉴定
经STR鉴定，该细胞无多重等位基因，无交叉感染，为hEM15A细胞。
2.2含药培养液的配制
按照表2记载的提取条件获得供试品溶液(浓度按生药量算为1g/mL)，置于室温溶解，在无菌条件下，用0.22μm滤膜过滤，DMEM分别稀释成800mg/mL的稀释液备用。通过MTT预实验确定最佳药物浓度为800mg/mL，干预时间为24h。
2.3细胞分组及给药
试验药物组：取S1-S17共17组药物(药物初始生药浓度为1g/mL)，各取0.8ul药物原液，用1ml DMEM培养基进行稀释，稀释后药物浓度为800mg/L备用。待细胞生长到对数生长期时，胰酶消化细胞。离心后制备细胞悬液，并做细胞计数。12孔板每孔加1.5ml DMEM培养液，细胞浓度为1×105个/well。铺2个12孔板。细胞铺满12孔板底面时，进行加药刺激。将12孔板中培养液吸出，加入800mg/L DMEM药物稀释液，每孔加入1.5ml。37℃刺激24小时。药物刺激24h后，取出孔板，将培养基上清逐一吸出到1.5ml离心管中，用封口膜将管口封好，-80度储存。
空白对照组：不加含药培养液，只加入等量DMEM培养液，其他步骤同上。
2.3.2 VEGF、TNF-α、bcl-2的测定
采用定量ELISA检测方法检测细胞上清中细胞因子含量。将2.4.1项下收集的细胞培养上清液分别用VEGF、TNF-α、bcl-2酶联免疫吸附试剂盒测定其含量变化，严格按照试剂盒说明书上步骤进行。
3.多重效数据阵的构建
实验数据利用SPSS 24.0和Microsoft Excel软件进行分析，实验结果以
表示。
加入含药培养液后，检测hEM15A细胞上清中VEGF、TNF-α、bcl-2的含量，通过多组份单因素方差分析及S-N-K检验分析比较(P<0.05或P<0.01差异具有显著性)，除少数组的提取物成分没有显著作用外，大部分的实验药物组与空白组相比较有显著变化(p<0.05)，见表5。为方便后续进行谱-效关系数据处理，将VEGF、TNF-α、bcl-2含量转化为其各组相对于空白对照组的降低率(如公式Ⅰ)。最终形成17×3“多重效”数据阵(见表6)。
表5.桂枝茯苓方提取物成分对hEM15A细胞中VEGF、TNF-α、bcl-2含量的影响
注：与空白对照组比较，*p<0.05,**p<0.01
表6给药组hEM15A细胞中VEGF、TNF-α、bcl-2的降低率(％)
受醇浓度、液固比、提取时间因素的影响，不同提取方式下的17组GFW样品所含化学成分种类及含量均有所影响，相应产生不同程度的药效作用，具体表现在hEM15A细胞中细胞因子VEGF、TNF-α和bcl-2的不同程度的表达。为了进一步对“谱效关系”研究，特别是根据GRA的研究方式，将药效数据转化为正相关数据，即以各药效指标的“降低率”为谱效关系的药效信息，建立“多重效”数据库，为后续谱-效研究提供了充足的、可靠的药效信息。
三、桂枝茯苓丸治疗AM“谱-效”关联研究
1数据处理软件
SPSS R24.0、Microsoft Office Excel、SIMCA 14.1
2原始数据
药效原始数据见表6。
3“谱-效”关联数据模型的建立
3.1 Pearson’s r相关分析
将指纹图谱中色谱峰峰面积与药效指标作为两个变量因素，进一步分析二者之间的密切程度、相关性大小及变化方向。其中密切程度的评估多采用Pearson’s r相关系数进行表示。
3.1.1 Pearson’s r相关分析方法
将峰面积及药效数据(表6)作为变量输入SPSS软件，进行双变量Pearson’s r分析。
3.2.2 Pearson’s r相关分析结果
VEGF、TNF-α、bcl-2降低率同102个峰的Pearson’s r相关系数与显著性见表7。相关系数大于0，显示与药效成正相关，反之为负相关；相关系数的绝对值越接近于1，表明相关度越强。相关系数大于0.4的峰即视为与药效具有中等程度相关的化学物质。从表7筛选出相关系数大于0.4，与药效成正相关且具有统计意义(p<0.05)的峰，并按照相关系数降序列于表8。结果显示与VEGF药效呈显著正相关的峰有27个，与TNF-α药效呈显著正相关的峰有21个，与bcl-2药效呈显著正相关的峰有21个。其中峰5、10、15、17、18、19、21、23、25、26、28、79、83、102这14个峰对三重药效均有较强正相关性。
表7色谱峰与VEGF、TNF-α、bcl-2的Pearson’s r相关系数及显著性
*在0.05水平上(双尾)，相关性显著；**.在0.01水平上(双尾)，相关性显著。
表8与药效呈显著性正相关的峰及相关系数
*在0.05水平上(双尾)，相关性显著；**.在0.01水平上(双尾)，相关性显著。
3.2 GRA分析
将指纹图谱的色谱峰数据进行预处理，以峰面积作为化学组变量；同时选取药效试验数据VEGF、TNF-α、bcl-2的降低率作为效能组变量，运用Microsoft Excel软件进行灰色关联度分析。
3.2.1 GRA分析方法
3.2.1.1确定分析数列
子序列：指纹图谱峰面积
母序列：VEGF、TNF-α、bcl-2降低率(表6)
3.2.1.2原始数据无刚量化处理
对于和参考数列负相关的因素序列，需要先将其转化为正相关数据，本实施例以细胞因子VEGF、TNF-α、bcl-2的降低率(％)作为评价指标，即可将原始的负相关药效数据转化为正相关数据。在多指标评价体系中，量纲不同、自身变异或数值相差较大均容易引起误差，因此为保证结果的可靠性，需要对原始数据进行标准化或归一化处理。本实施例选用GRA分析中常用的均值法(公式Ⅱ)对数据进行预处理，数据均值化结果见表9。
表9药效指标均值化结果
3.2.1.3计算关联系数
根据灰色关联度的分析方法计算关联系数，见公式Ⅲ至Ⅴ。
令Δi(k)＝|y(k)-xi(k)| 公式Ⅳ
ρ∈(0,∞)，称为分辨系数。ρ越小，分辨力越大，一般ρ的取值区间为(0,1),具体取值可视情况而定。当ρ≤0.5463时，分辨力最好，通常取ρ＝0.5，本实施例中ρ取0.5。
3.2.1.4计算关联度
关联度ri计算公式见公式4-5：
3.2.1.5关联度排序
将关联度按照大小排序。当关联度大于0.75时，表示色谱峰代表的化学成分与药效指标具有较大关联性，以此确定相应化学成分对VEGF、TNF-α、bcl-2三种药效指标降低率的贡献大小。
3.2.2 GRA分析结果
以GFW提取物成分中102个峰的峰面积分别和VEGF、TNF-α、bcl-2三个药效指标做灰色关联，建立102个峰与药效指标的关联系数和关联度，筛选出于药效指标关联度较大的峰(关联度>0.75)，以关联度降序列于表12。与VEGF关联度较大的峰有47个，与TNF-α关联度较大的峰有53个，与bcl-2关联度较大的峰有70个。其中与VEGF、TNF-α、bcl-2都有较大关联的峰有45个峰。
表10与药效指标关联度较大的峰
3.3偏最小二乘分析
正交投影的偏最小二乘(OPLS)是一种改进的PLS技术，通过对数据进行正交投影处理，除去与y不相关的信息，从而减低PLS回归模型的复杂性，提高模型的解释能力。本实施例通过将102个峰的峰面积作为自变量，药效指标VEGF、TNF-α、bcl-2分别作为因变量，利用SIMCA-P软件进行PLS、OPLS模型拟合，通过建立解释能力强，预测能力高的模型，预测影响药效的标志物。
3.3.1分析方法的选择
分别选择VEGF、TNF-α、bcl-2表达的降低率与102个色谱峰进行谱效分析，考察色谱峰与药效指标表达的相关性，利用SIMCA软件建立模型，以常用的UV scaling作为变量的标准化预处理方式，分别选用PLS、OPLS两种模型进行谱效关系分析。两种模型的因子累积解释方差结果见表11、表12、表13。
表11色谱峰与VEGF的PLS和OPLS分析模型的因子累积解释方差
表12色谱峰与TNF-α的PLS和OPLS分析模型的因子累积解释方差
表13色谱峰与bcl-2的PLS和OPLS分析模型的因子累积解释方差
R2X(cum)和R2Y(cum)是累积解释能力，值越大表明模型对X变量和Y变量的解释能力越强；Q2为交叉检验系数又称模型预测能力参数，值越大说明其模型预测能力越好；R2Y与Q2的差值应小于0.3，若两者差值很大，则有可能出现了虚假模型，被视为不好的模型。通过分别建立PLS和OPLS模型，根据表11-13，三种药效的OPLS模型的解释能力和预测能力比PLS模型强，是一个较好的回归模型。由于GFW指纹图谱及药效信息建立的矩阵体系复杂，其中包含了很多干扰信息，OPLS在PLS的基础上可以先过滤掉与药效无关的干扰信息，建立的模型解释能力和预测能力比PLS强，因此本实施例对三重药效均选用OPLS方式建模进行谱-效分析。
3.3.2 OPLS分析
3.3.2.1药效VEGF的OPLS分析结果
以GFW指纹图谱峰17×102多维谱数据阵为自变量，药效VEGF降低率(表6)为因变量，导入SIMCA14.1，采用OPLS分析方法建立模型，分析结果见图1。
使用SIMCA中Autofit时自动有交叉验证结果确定主成分数，防止过拟合，由图1(A)中自动拟合图并结合表13，自动选取Comp[1+2]进行分析(R2X＝0.87，R2Y＝0.884，Q2＝0.716，且R2Y-Q2<0.3)。图1(C)是Y观测值和Y预测值散点图，该模型，所有的点都落在45度回归线附近，证明模型效果良好。图1(D)是置换检验图，以200次为置换检验次数评估该模型是虚假模型的风险，上面的图明显表明原始模型是有效的。有效性的标准是：左边的所有模拟值Q2都低于右边的原始点真实值，所有左边模拟值R2都比右边的原始点低；Q2点的回归线与纵轴(左侧)相交于零点以下。得分散点图(图1B)显示17个样品的数据均落在95％的置信区间，均可用于进一步分析。OPLS标准化回归系数图1(E)可知，回归系数(r)绝对值越大，则该色谱峰对药效的贡献能力越大；r>0，则该峰与药效呈正相关，r<0，则该峰与药效呈正相关。变量投影重要性指标VIP直方(图1F)反映了每一个峰在解释药效时作用的重要程度，一般当VIP>1时，说明该峰在解释药效时具有显著性。
为了更直观的筛选出于药效VEGF有显著性影响且成正相关的峰，将标准化回归系数中r>0，VIP直方图中VIP>1的值作火山图，见图2，其中三角标注的峰为筛选出来r>0且VIP>1的峰，根据图1(E)中标准化回归系数图，误差条表示系数的置信区间，当置信区间不包括0时，系数显著(高于噪声)。峰79、19、15、83、17、10、28、23、94、78、88、21、97、95、102、99对因变量(药效VEGF抑制作用)呈显著性正相关作用，VIP值越大于药效相关性越强，按VIP值降序列于表14。
表14与药效VEGF呈显著性正相关的峰及其r、VIP值
3.3.2.2药效TNF-α的OPLS分析结果
以GFW指纹图谱峰17×102多维谱数据阵为自变量，药效TNF-α降低率(表6)为因变量，导入SIMCA14.1，采用OPLS分析方法建立模型，分析结果见图3及图4。峰15、28、19、23、18、25、21、17、10、79、26、102、83、7、27、8、34、6、5、9、37、97、35、96对因变量(TNF-α抑制作用)呈显著性正相关作用，按VIP值降序列于表15。
表15与药效TNF-α呈显著性正相关的峰及其r、VIP值
3.3.2.3药效bcl-2的OPLS分析结果
以GFW指纹图谱峰17×102多维谱数据阵为自变量，药效bcl-2降低率(表6)为因变量，导入SIMCA14.1，采用OPLS分析方法建立模型，分析结果见图5及图6。峰15、19、10、17、23、7、28、18、8、6、25、9、21、5、26、12、102对因变量(TNF-α抑制作用)呈显著性正相关作用，按VIP值降序列于表16。
表16与药效bcl-2呈显著性正相关的峰及其r、VIP值
4.关联结果综合分析与讨论
为获得更全面可靠的筛选结果，避免出现“假阳性”结果，进行“多法关联”综合分析。利用Microsoft Excel软件，通过结合表8、表10、表14-16分别对“多维谱-多重效”的Pearson’s r、GRA、OPLS三种分析方法结果取交集，即筛选出三种分析方法中与药效(VEGF/TNF-α/bcl-2)关联度均较高的峰。每种药效的关联结果综合分析及“三重效”的关联结果综合分析详见表17。结果表明峰5、6、7、8、9、10、12、15、17、18、19、21、23、25、26、27、28、34、37、78、79、83、88、94、96、97、102共27个峰与药效呈显著性正相关，其中峰10、15、19、17、28、23、21、102对三重药效(VEGF、TNF-α、bcl-2)均呈显著性正相关。
表17三种分析方法对药效VEGF、TNF-α、bcl-2均呈显著性正相关的峰(Pearson＇sr&GRA&OPLS)
通过CA(Pearson’s r)、GRA、OPLS三种多元统计分析手段，利用“多维谱-多重效-多法关联”综合分析方法，更加客观、整体地分析了GWF治疗AM药效物质基础。结果表明，GFW治疗AM的物质基础为：峰5、6、7、8、9、10、12、15、17、18、19、21、23、25、26、27、28、34、37、78、79、83、88、94、96、97、102；其中峰10、15、17、19、21、23、28、78、79、83、88、94、97、102与降低血管生成因子VEGF有较大关联，提示该14个峰代表的化学物质可能通过抑制血管生成因子的分泌，抑制血管生成、侵袭，从而发挥治疗AM的作用；峰5、10、15、17、18、19、21、23、25、26、27、28、34、37、79、83、96、97、102与降低肿瘤坏死因子TNF-α有关联，提示该19个峰代表的化学物质可能通过抑制炎症因子及血管活性，发挥治疗AM作用；峰5、6、7、8、9、10、12、15、17、18、19、21、23、25、26、28、102与降低bcl-2有关联，提示该17个峰可能通过抑制抗凋亡因子的表达，抑制子宫内膜细胞的异常增殖，从而发挥抗AM的作用；峰10、15、19、17、28、23、21、102对三重药效(VEGF、TNF-α、bcl-2)均呈显著性正相关，提示该8个峰可能通过抑制炎症反应、抑制血管生成和细胞异常增殖共同发挥抗AM作用。
四、桂枝茯苓丸治疗AM药效物质辨识
1.方法
1.1单味药材供试品溶液的制备
称取肉桂粗粉5g，按照表2中S8样品的制备方法，制得单味药材样品溶液，同法制得茯苓、牡丹皮、赤芍、桃仁单味药材样品溶液，过滤，浓缩至生药量计1g/mL，用0.22μm微孔滤膜过滤，取续滤液即得单味药材供试品溶液，置4℃冰箱备用。
1.2对照品溶液的配制
取芍药苷、芍药内酯苷、肉桂醛、苦杏仁苷对照品适量，精密称定，置棕色容量瓶中，加乙醇制成每1mL含芍药苷、芍药内酯苷、肉桂醛、苦杏仁苷对照品分别为1.73、1.05、1.62、1.84mg的混合溶液，经0.22μm微孔滤膜过滤，即得。
1.3药效物质HPLC特征峰归属
将单味药材供试品溶液按照指纹图谱HPLC、GC条件进行分析，通过色谱图比对，得到色谱峰归属。
1.4 GFW药效物质特征峰化学成分鉴定
采用HPLC-ESI-Q-TOF-MS、GC-TQ-MS技术对与药效呈显著正相关的峰进行初步鉴定。结合对照品、文献数据、NIST 17质谱数据库、chemspider、m/z cloud在线数据库对27个物质基础进行指认，指认出24个化学成分，其中3个化合物经对照品验证。经HPLC-ESI-Q-TOF-MS、GC-TQ-MS及HPLC、GC对色谱峰归属，结果显示，GFW治疗AM的27个物质基础峰。GFW治疗AM的物质基础为：Galloylglucose or isomer(没食子酰葡萄糖或异构体)、Tumulosicacid(土莫酸)、mudanoside B(牡丹苷B)、Protocatechuic acid(原儿茶酸)、Galloyldesbenzoylpaeoniflorin or isomer(去苯甲酰基没食子酰芍药苷或异构体)、Digalloylglucose or isomer(二没食子酰葡萄糖或异构体)、oxypaeoniflora(氧化芍药苷)、Trigalloy glucose or isomer(三没食子酰葡萄萄糖或异构体)、Amygdalin(苦杏仁苷)、Albiflorin(芍药内酯苷)、Paeoniflorin(芍药苷)、Tetragalloy glucose(四没食子酰葡萄糖)、Ethyl gallate(没食子酸乙酯)、Galloylpaeoniflorin or isomer(没食子酰芍药苷或异构体)、Acetic acid(冰醋酸)、Naphthalene,1,2,4a,5,8,8a-hexahydro-4,7-dimethyl-1-(1-methylethyl)-,[1S-(1α,4aβ,8aα)]-(beta-杜松烯)、2-Propenoic acid,3-phenyl-,ethyl ester(肉桂酸乙酯)、Cinnamaldehyde,(E)-(反式肉桂醛)、Epicubenol、2-Propenal,3-(2-methoxyphenyl)-(邻甲氧基肉桂醛)及9、78、79号峰。
其中原儿茶酸、二没食子酰葡萄糖、氧化芍药苷、三没食子酰葡萄萄糖、苦杏仁苷、没食子酸乙酯、冰醋酸、beta-杜松烯、肉桂酸乙酯、荜澄茄油烯醇(Epicubenol)、邻甲氧基肉桂醛、峰78、峰79与降低血管生成因子VEGF有较大关联，提示该14种化学物质可能通过抑制VEGF的分泌，进而抑制血管生成和侵袭，从而发挥治疗AM的作用；没食子酰葡萄糖、原儿茶酸、二没食子酰葡萄糖、氧化芍药苷、三没食子酰葡萄萄糖、苦杏仁苷、芍药内酯苷、芍药苷、四没食子酰葡萄糖、没食子酸乙酯、没食子酰芍药苷、冰醋酸、反式肉桂醛、Epicubenol、邻甲氧基肉桂醛、峰79与降低肿瘤坏死因子TNF-α有较大关联，提示该16种化学物质可能通过抑制炎症因子及血管活性，发挥治疗AM作用；没食子酰葡萄糖、没食子酰蔗糖、土莫酸、牡丹苷B、原儿茶酸、去苯甲酰基没食子酰芍药苷、二没食子酰葡萄糖、氧化芍药苷、三没食子酰葡萄萄糖、苦杏仁苷、芍药内酯苷、芍药苷、没食子酸乙酯、邻甲氧基肉桂醛、峰9与bcl-2的降低有关联，提示该15种化学物质可能通过抑制抗凋亡因子的表达，进而抑制子宫内膜细胞的异常增殖，从而发挥抗AM的作用。
原儿茶酸、二没食子酰葡萄糖、三没食子酰葡萄萄糖、氧化芍药苷、没食子酸乙酯、苦杏仁苷、邻甲氧基肉桂醛对三重药效均呈显著性正相关，提示该7种化学物质可能通过降低细胞因子VEGF、TNF-α及bcl-2的表达，进而同时抑制炎症反应和血管生成，减少细胞异常增殖，共同发挥抗AM作用。
实施例2药效验证实验
为了验证实施例1中筛选方法的正确性，本实施例中，针对实施例1筛选得到的物质基础的药效活性进行评价。为了提高验证工作的效率，减少不必要的资源浪费，本实施例对实施例1中提供的药效物质进行筛选后随机抽取，再将抽取到的药效物质混合后通过体外实验进行评价。
筛选原则如下：(1)现有研究中未公开所述药效物质抗子宫腺肌病的应用；(2)现有研究中未公开所述药效物质抑制VEGF、TNF-α、bcl-2靶点；(3)所述药效物质能够购买得到相应的标准品，以便开展研究工作。
通过上述筛选后，本实施例从中随机抽取了土莫酸、苦杏仁苷、氧化芍药苷、三没食子酰葡萄萄糖、邻甲氧基肉桂醛五种物质进行药效学研究。
一、体外药效学评价
1.标本来源
hEM15A细胞株，购自国家实验细胞资源共享服务平台。
2.方法
2.1细胞鉴定
经STR鉴定，该细胞无多重等位基因，无交叉感染，为hEM15A细胞。
2.2含药培养液的配制
取土莫酸、苦杏仁苷、氧化芍药苷、三没食子酰葡萄萄糖、邻甲氧基肉桂醛标准品适量，按照桂枝茯苓方提取液中各成分的质量比——2：5：5：2：3混合均匀，备用。取适量，用DMEM稀释成20μg/mL的稀释液备用。
通过MTT预实验确定最佳药物浓度为20μg/mL，干预时间为24h。
2.3细胞分组及给药
试验药物组：hEM15A细胞生长到对数生长期时，胰酶消化细胞。离心后制备细胞悬液，并做细胞计数。12孔板每孔加1.5ml DMEM培养液，细胞浓度为1×105个/well。铺12孔板，细胞铺满12孔板底面时，进行加药刺激。将12孔板中培养液吸出，加入20μg/mL DMEM药物稀释液，每孔加入1.5ml。37℃刺激24小时。药物刺激24h后，取出孔板，将培养基上清逐一吸出到1.5ml离心管中，用封口膜将管口封好，-80度储存。
空白对照组：不加含药培养液，只加入等量DMEM培养液，其他步骤同上。
2.3.2 VEGF、TNF-α、bcl-2的测定
采用定量ELISA检测方法检测细胞上清中细胞因子含量。将2.3项下收集的细胞培养上清液分别用VEGF、TNF-α、bcl-2酶联免疫吸附试剂盒测定其含量变化，严格按照试剂盒说明书上步骤进行。结果见表18。
表18.桂枝茯苓方单体成分组合物对hEM15A细胞中VEGF、TNF-α、bcl-2含量的影响
注：与空白对照组比较，**p<0.01，***p<0.001
结果表明，桂枝茯苓方中单体成分土莫酸、苦杏仁苷、氧化芍药苷、三没食子酰葡萄萄糖、邻甲氧基肉桂醛的混合物(各成分质量比为2：5：5：2：3)能显著抑制hEM15A细胞VEGF、TNF-α、bcl-2因子表达。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种筛选桂枝茯苓丸中药效物质的方法，其特征在于，包括：通过响应曲面法设计不同的桂枝茯苓丸处方的提取方法，将不同提取方法获取的供试品分别通过液相及气相指纹图谱分析条件进样，获取桂枝茯苓丸处方中提取物成分的峰面积；以血管内皮细胞生长、细胞炎症、细胞凋亡三个方面选择药效标志物，通过体外模型确定所述提取物成分的药效，所述药效通过体外模型中药效标志物的降低率进行评价；通过相关性分析提取物成分峰面积与药效之间的相关性，从中筛选药效强的提取物成分，并通过质谱确定所述提取物成分；
所述通过响应曲面法设计不同的桂枝茯苓丸处方的提取方法，以乙醇浓度、液固比、提取时间为考察因素；
所述以血管内皮细胞生长、细胞炎症、细胞凋亡三个方面选择药效标志物，基于酶联免疫吸附测定检测技术，考察桂枝茯苓丸不同提取物成分对hEM15A细胞中VEGF、TNF-α、bcl-2细胞因子分泌的影响，构建多重效数据阵；
所述相关性分析包括Pearson’sr相关分析、GRA分析及正交投影的偏最小二乘分析；
所述Pearson’sr相关分析筛选方式如下：通过提取物成分峰面积与药效进行双变量Pearson’sr分析，得到提取物成分峰面积与药效的相关系数，筛选其中相关系数大于0.4的化合物；
所述GRA分析筛选方式如下：以提取物成分峰面积作为子序列，以药效作为效能母序列，对子序列及母序列数据进行均值化预处理，根据灰色关联度的分析方法计算关联系数，筛选其中关联系数大于0.75的色谱峰；
所述正交投影的偏最小二乘分析及筛选方式如下：将提取物成分峰面积作为自变量，将药效作为因变量，通过OPLS模型拟合，筛选VIP值大于1的提取物成分并进行降序排列；
通过三种相关性分析，选取三种分析方法的交集部分，所述交集部分为原儿茶酸、二没食子酰葡萄糖、三没食子酰葡萄糖、氧化芍药苷、没食子酸乙酯、苦杏仁苷、邻甲氧基肉桂醛。
2.如权利要求1所述一种筛选桂枝茯苓丸中药效物质的方法，其特征在于，所述液相指纹图谱分析条件为：Agilent ZORBAX SB-C18色谱柱，250mm×4 .60mm ,5μm、流动相：乙腈A-水B，采用梯度洗脱方式进行分析；
所述梯度洗脱程序如下：0～5 min，5%～15% A；5～20 min,15%～25% A；20～40 min，25%～75% A，40～49 min，75%～100% A；流速1 .0mL/min；柱温30℃；检测波长为230nm；进样量：5μL；检测时间：60min。
3.如权利要求1所述一种筛选桂枝茯苓丸中药效物质的方法，其特征在于，
所述气相指纹图谱分析条件为：Agilent DB-HeavyWAX色谱柱，30m×250μm×1 .0μm，FID检测器，检测器温度：270℃；进样量1μL，分流比：5:1；载气：N2，载气流速：0.6 mL/min。
4.如权利要求3所述一种筛选桂枝茯苓丸中药效物质的方法，其特征在于，所述气相指纹图谱分析的气相升温程序如下：初始温度70℃，保持3 min，以7℃/min升至160℃，保持3min，以3℃/min升至220℃，保持11 min，后运行温度240℃，后运行时间7 min；进样口温度：300℃。
5.如权利要求1所述一种筛选桂枝茯苓丸中药效物质的方法，其特征在于，所述血管内皮生长药效标志物为VEGF；所述细胞炎症药效标志物为TNF-α；所述细胞凋亡药效标志物为bcl-2；所述通过体外模型确定所述提取物成分药效的方式如下：将提取物成分加入体外细胞模型进行培养，检测细胞上清液中药效标志物的含量，与对照组进行对比，得到药效标志物的降低率。
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| CN111624269A (zh) | 2020-09-04 |
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