青蒿的化学成分研究Ⅰ

综合应用HP-20、硅胶、ODS、Sephadex LH-20、HW-40和半制备液相等多种色谱学方法对黄花蒿Artemisia annua干燥地上部分水提取物中的化合物进行分离纯化,并根据化合物的理化性质和核磁共振波谱数据进行结构鉴定。结果分离鉴定了15个化合物,分别为vitexnegheteroin M(1)、sibricose A5(2)、securoside A(3)、citrusin D(4)、annphenone(5)、E-melilotoside(6)、马栗树皮素(7)、东莨菪素苷(8)、刺五加苷B1(9)、猫眼草酚苷D(10)、万寿菊素-3-O-β-D-吡喃葡萄糖苷(11)、槲皮素-7-O-β-D-葡萄糖苷(12)、芦丁(13)、芹菜素-6,8-二葡萄糖碳苷(14)、异夏佛塔苷(15),其中化合物1~4为首次从蒿属植物中分离得到。采用LPS诱导小鼠巨噬细胞RAW264.7模型,以抑制炎性细胞因子前列腺素E2(PGE2)的分泌为评价指标对分离得到的化合物进行体外抗炎活性评价。结果显示化合物1,2,8,10~15对LPS诱导小鼠巨噬RAW264.7细胞中PGE2的分泌具有一定的抑制作用。

基于网络靶标理论和技术的中药研发实践

网络靶标理论与技术突破了“单基因、单靶点”模式的局限,旨在以生物网络为切入点,从信息与系统的角度解析中医药原理。作为中医药网络药理学的核心,随着计算机科学和高通量实验技术的发展,网络靶标理论与技术开始呈现与人工智能技术、高通量多模态多组学实验技术有机结合的发展趋势。从病证结合的角度,以银翘清热片等中药品种的网络靶标分析作为典型应用案例,网络靶标理论与技术对中药干预病证的中西表型-组织-细胞-分子-中西药物多层次生物网络实现了系统构建、深度解析和高通量多模态多组学验证,有助于解决关键靶点发现、功效物质发现、中药成分协同作用发现和方剂调节机制发现等中医药作用机制解析中的关键问题,为促进临床精准诊疗、中药精准定位、中药精准研发提供了有力的理论和技术支撑,从而逐步形成大数据与人工智能(AI)视角下、人用经验与科学证据相结合的中药研发新模式。