基于"五个原则"的Q标记物识别的数学多维策略:作为一个例子,用于治疗偏头痛的Tianshu囊

科学领域:

• 药理学是指药理学,即药理学是指药理学.
• 计算化学计算化学
• 分析化学 分析化学

背景情况:

• 传统中医药 (TCM) 的质量控制是复杂的,因为不同的化学特征.
• 质量标记 (Q-标记) 的概念对于确保TCM的有效性和安全性至关重要.
• 理想的Q标志物必须符合五个原则:药理有效性,特异性,可转移性,可测量性和兼容性.

研究的目的:

• 开发一个数学多维的"蜘蛛网"战略,用于识别TCM质量标记.
• 为Tianshu囊 (TSC) 建立Q标记,这是用于治疗偏头痛的TCM,遵循"五个原则".

主要方法:

• 高性能液态染色学 (HPLC) 指纹被用于选Q标记者候选人.
• 定量分析 (HPLC-UV) 和可转移性研究 (HPLC-Q-TOF/MS) 评估了可测量性和可追溯性.
• 网络药理学和*in vivo*止痛试验评估了抗偏头痛疗效;分子对接探索了草药相互作用.
• 开发了一个多维的"蜘蛛网"模型,计算回归面积 (RA) 和常规化数据的变化系数 (CV).

主要成果:

• 十种化合物,包括胃素,帕里辛E和酸,被确定为Q标记物候选物.
• 加斯特罗丁,森基努化物I和森基努化物A显示出较高的RA和较低的CV,表明它们适合作为Q标志物.
• "蜘蛛网"模型有效地根据"五个原则"评估了候选人.

结论:

• 多维"蜘蛛网"策略为在复合TCM处方中识别Q标记物提供了一个实用的方法.
• 加斯特罗丁,森基努化物I和森基努化物A已被验证为Tianshu囊质量控制的可靠Q标记物.
• 这种方法可用于发现其他复杂的TCM配方的Q标志物.