对生物活性化合物的选和深度学习驱动的Angong Niuhuang药丸的质量控制
Mengyin Tian1, Xiaobo Ma1, Lei Nie1
1NMPA Key Laboratory for Technology Research and Evaluation of Drug Products, School of Pharmaceutical Sciences, Cheeloo College of Medicine, Shandong University, Jinan, Shandong, 250012, China; National Glycoengineering Research Center, Shandong University, Qingdao, Shandong, 266200, China; Key Laboratory of Chemical Biology (Ministry of Education), Shandong University, Jinan, Shandong, 250012, China.
深度学习通过预测关键活性化合物来准确控制Angong Niuhuang Pills (AGNHP) 的质量. 这种方法确保了对神经系统疾病的传统中医药的一致生产.
科学领域:
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
- 分析化学 分析化学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 安贡新黄药 (英语:Angong Niuhuang Pills,简称:AGNHP) 是一种传统中医复合制剂,用于治疗神经系统疾病.
- 由于AGNHP的复杂成分和各种制造工艺,质量控制具有挑战性.
研究的目的:
- 开发基于深度学习的方法,以准确有效地控制AGNHP的质量.
- 为了使AGNHP的大规模质量监测和产量评估.
主要方法:
- 液体染色学-质谱学 (LC-MS) 和网络药理学被用来识别关键活性化合物.
- 接近红外光谱 (NIR) 与深度学习模型 (BiGRU-MAR) 结合,用于质量控制.
- 已识别的化合物的抗炎活性在体外和体内模型中得到验证.
主要成果:
- 确定了7种主要活性化合物,包括taurocholic acid和chenodeoxycholic acid.
- 这些化合物显示出显著的抗炎作用.
- BiGRU-MAR模型准确地预测了化合物水平,显示了与实验测量的高度相关性.
结论:
- 通过深度学习建立了AGNHP的综合质量控制系统.
- 这种方法促进了对传统中医药的标准化分析和控制.
- 该研究为AGNHP的大规模质量管理提供了科学基础.
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