《Journal of Pharmaceutical Analysis》：Clarifying the active ingredients & pharmacological mechanisms of traditional Chinese medicines via modern pharmaceutical analysis techniques
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本文系统阐述了现代分析技术在中药复方研究中的应用与挑战，涵盖了中药的有效成分、药材多组分分析、现代分析技术的应用模式、活性成分与药理机制的相关性分析，以及基于有效物质的质控方法建立等关键环节，为推进中药（TCM）从经验实践转化为明确定义的全球性药学科研提供了分析框架和技术路径。
引言：当古老智慧遇见现代科技
中药（TCM），这个拥有数千年历史的临床医疗体系，正迎来全球化的历史机遇。然而，其复杂的“黑箱”特性——多组分、多靶点、多通路协同起效，为其标准化、质量控制和国际接受度带来了显著挑战。随着分析技术、人工智能（AI）和药物科学的迅猛发展，对中药复杂系统进行全面、高通量的药理研究、质量控制和监管方法建立正逐渐成为可能。本文旨在通过分析技术的视角，构建一个连贯的分析框架，探讨如何利用现代药物分析技术破解中药的活性成分与作用机制之谜。
活性成分是中药有效性的物质基础
中药药材、处方及中成药在临床上的有效性，均依赖于特定的活性成分或活性成分群。现代分离分析技术已成功阐明了一批经典药物的活性成分，成为中药现代化的标杆。例如，通过色谱分离结合生物活性追踪，研究人员从青蒿中精准分离并鉴定了抗疟活性成分青蒿素，阐明了其化学结构及其对疟原虫膜结构的药理作用机制。青蒿素的发现不仅挽救了全球数百万疟疾患者的生命，也证实了中药中明确存在具有清晰药理活性的单一化合物。表1系统地分析了25种利用高效液相色谱（HPLC）、质谱（MS）等现代分析技术准确鉴定出关键活性成分和核心药理作用的中药制剂，其活性涵盖了抗病毒、抗氧化、抗癌、改善骨骼健康、抗炎、神经保护等六大核心领域，并延伸至镇静催眠、代谢调节、细胞功能调节、器官保护等多个健康相关领域。
经典方剂和中药复方的临床有效性历经数百年实践验证，现代分析技术为其治疗作用提供了科学支撑。例如，治疗心脑血管疾病的经典中成药通心络胶囊，由人参、水蛭、全蝎等多种药材组成。现代分析技术揭示其含多种氨基酸、皂苷及多肽成分，随后的机制研究追踪了这些成分在体内的代谢轨迹，确定了其“通络活血”功效的现代生物学基础，为经典方剂的二次开发提供了重要依据。表2汇总了17个经过现代分析技术深入剖析的经典中药复方，其活性涵盖了抗癌、神经保护、心血管调节、抗病毒、慢性病干预、抗炎等关键效应，活性化合物类型多样，协同效应显著。
中药多组分、多通路配伍的复杂性
中药的临床疗效源于其物质基础、方剂配伍和多通路效应。根据其复杂性和阐明程度，中药组成可分为复方中药、中药部位和中药成分三个层次。复方中药是临床上应用最广、最复杂的形式，由多种动植物来源的药材组成，其配伍和活性遵循“君臣佐使”原则。中药部位是从单一中药材经溶剂提取、分离纯化、浓缩富集等过程得到，含有一类或几类化学性质明确、具有药理作用的混合物。中药成分则是源自药用植物的单一成分药物，其质量控制和机制研究与化学药物一致。表3系统总结了16种活性成分已明确鉴定的中药，包括5种复方中药、4种中药部位和7种中药成分，展示了如何利用现代分析技术精确识别其指标成分（质控标志物）和活性成分，以应对“成分复杂、机制不明”这一中药研究核心痛点。
现代药物分析技术的优势
过去半个世纪，分离科学与技术取得了显著进步。各种类型的气相色谱-质谱联用（GC-MS）、高效液相色谱-串联质谱（HPLC-MS）和超高效液相色谱-质谱联用（UHPLC-MS）分析系统已应用于中药成分的分离与检测。生物技术和AI的快速发展，也为复杂中药系统的有效性、组成及成分协同作用研究提供了新思路。
液/气相色谱-质谱分离分析技术
HPLC-MS是分析复杂中药系统最广泛应用的技术之一，它结合了HPLC的高效分离能力和MS的高灵敏度、高选择性检测，可对中药方剂中的数百种成分进行同时分离、鉴定和定量。UHPLC-MS技术进一步提高了分离效率，更适用于复杂中药系统的成分分析。源自中药方剂的挥发性油类物质因其出乎意料的药理活性而受到关注。GC-MS以及具有更优峰分离能力的全二维GC-MS（GC×GC-MS）被广泛用于高挥发性、高热稳定性的中小分子成分分析。表4总结了利用HPLC-MS、UHPLC-MS、GC-MS、GC×GC和二维亲水作用色谱（HILIC×HILIC）这五种核心分析技术对12个复杂中药系统进行的分离分析案例。
结合“分析技术+AI模型”的技术
随着AI的发展，“分析技术+AI模型”相结合为复杂中药系统的系统分析提供了新途径，实现了从“成分识别”到“系统分析”的跨越。与传统的还原论分析方法不同，AI驱动技术能够从复杂的化学指纹中提取高维特征，在跨组学数据集中进行非线性模式识别，并建立连接化学谱与生物靶点的整合模型。这种“系统生物学分析”策略具有代表性。例如，在复方丹参方的研究中，通过HPLC-MS等分析鉴定获得的主要成分数据，结合AI模型预测成分作用靶点，构建了“丹参酮IIA-血管内皮生长因子（VEGF）-血管生成通路”等多重关联网络，清晰阐明了该方剂治疗心脑血管疾病的协同机制。此外，AI在提升对中药成分的理解、量化草药组合成分间的相互作用、筛选穿透血脑屏障（BBB）的活性成分、以及基于光谱-效关系模型发现活性成分和非破坏性质控等方面，都展现出强大潜力。机器学习也已成为中药质量控制的独特策略，能够整合多维数据建立质量评估和鉴定的预测模型。
细胞膜色谱仿生检测技术
上世纪90年代初，贺浪冲教授提出了细胞膜色谱（CMC）这一仿生检测技术。在模拟体内生理环境、保持膜受体生物活性的条件下，检测药物与膜受体的相互作用特性。独立开发的“二维/CMC-中药分析仪”利用第一维CMC的识别和保留特性，从复杂中药系统中选择性捕获和区分保留成分，再转移至HPLC系统进行进一步分析。CMC方法极大地减少了复杂基质分析中对样品分离的需求，为生物识别分析开辟了新领域。表5列出了CMC的典型应用案例，它能够特异性识别与靶点蛋白结合的活性中药成分，有效规避了传统分离技术在筛选活性成分时的局限性，可精确识别复杂中药系统中与药效相关的核心活性成分。
亲和色谱技术
亲和色谱（AC）利用大分子固定相与分析物的特异性结合特性。其核心优势在于与生物机制的直接关联，因为捕获的化合物代表了潜在的生物活性配体，为后续机制研究提供了合理基础。基于不同类型固定相，已开发出多种AC方法。例如，以乙酰胆碱酯酶（AChE）为固定相配体的AC柱，可从石菖蒲等益智中药提取物中分离出抑制AChE活性的成分，为阿尔茨海默病（AD）治疗药物的开发提供线索。生物大分子色谱通过模拟药物与血浆蛋白等生物大分子的体内结合过程，评估中药成分的代谢特性。研究人员已将酪氨酸酶（TYR）、α-葡萄糖苷酶（α-Glu）、肽基精氨酸脱亚胺酶4（PAD4）等酶固定在磁性纳米颗粒（MNP）或修饰的纤维素滤纸上，用于从中药制剂中筛选相应的抑制剂。此外，血管紧张素转换酶2（ACE2）偶联固定相已被成功用于筛选人尿液样本和连花清瘟提取物中潜在的ACE2靶向成分。
中药复方活性成分与药理机制的相关性分析
中药复方在临床上发挥着独特的治疗作用，尤其在高负担疾病领域，如心脑血管、消化系统、神经系统疾病及亚健康状态。对于临床常用中成药，应用现代药物分析和生命科学技术阐明其“活性成分-机制-临床疗效”的因果链至关重要。表6列出了涵盖五大疾病领域的典型中药。研究表明，其作用机制涉及信号通路调节，如磷脂酰肌醇3-激酶（PI3K）/Akt、核因子κB（NF-κB）/NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3（NLRP3）通路，以及抗炎、抗氧化应激、抑制细胞凋亡等，从而发挥心肌保护、神经保护、改善循环、抗心律失常、促消化、增强免疫等多种效应。中药方剂中的关键活性成分包括人参皂苷、丹酚酸、芍药苷、天麻素等，为治疗相关疾病和调理亚健康提供了方案。这表明，现代药物分析技术能够检测中药中的活性成分，在此基础上，整合分子生物学、细胞生物学和药理学技术方法，可以建立活性成分与药效之间的因果关系，从而阐明中药复方的药理作用机制。
