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中药鉴定技术发展日新月异
注意阅读时间，健康用眼！ 2013-04-03 中医诊疗网 www.zlnow.com
摘自《中国医药报》记者吴晓川 中药鉴定是中药学中的一个关键学科，它在鉴别中药品种、评价中药品质等方面有着不可替代的作用。近日，记者从北京中医药大学中药鉴定研讨班上获悉，随着新技术的引入和多学科的交叉发展，中药鉴定学已经走出了外观鉴别、显微鉴别、理化鉴别等老方法的局限，发展出了基因鉴别法、生物效应鉴别法、红外指纹图谱法和RAPD(随机扩增多态性DNA)技术等新方法，为制定中药现代化标准和中药品质评价提供了有力的工具。
准确无误中药复方基因鉴定法
基因技术，无疑是当今科学的热点。把基因技术用于中药鉴定也是热门课题。北京中医药大学中药学院中药生药系主任张贵君教授介绍说，中药的品质鉴定是中医药研究的基础，选择最佳的方法和手段鉴定、评价中药是新药开发的重要环节。现在中药鉴定面临着许多新问题，如中药样品和数据信息库的建立、中药鉴定体系和模式的确定，以及研究体系的问题等。这些问题的核心就是要求中药鉴定要讲清楚其专属性的鉴别特征和客观的质量评价指标及方法。以往在中成药方面，人们利用中药鉴定的关键技术对中药复方质量进行综合评价的工作做得较少，在质量评价方面忽视了中药材及其复方鉴定特征的相关性。张贵君教授认为，由于中药绝大部分是以复方和成药形式进入临床，对复方的质量鉴定研究非常重要，中药鉴定必须注重药材和复方的相关性。
张教授对复方的基因鉴定是在对单味动物中药材基因鉴定的基础上进行的。此前，他们成功地完成了“蜈蚣等5种动物类中药18SrRNA基因酶切鉴定的初步研究”，为后面的复方研究提供了基础。他们用PCR法(聚合酶链反应)与酶切法，发现利用限制性内切酶EcoRⅡ可以一次性鉴别出5种动物性中药，筛选出4个有鉴别意义的内切酶。在此基础上，他们进一步以“小儿抽风散”为载体，运用基因鉴定法研究中药复方鉴别技术，通过对用量较多的节肢类动物药遗传标记特征的提炼、整合研究，确立其专属性的评价指标和数据库。通过对5种动物药材18SrRNA基因片段序列分析，设计了5种药材的特异性引物。其鉴定结果表明，这5种合成的引物都能特异性地将复方中5种药材鉴别出来，且具有专属性。这一方法能在粉末性中成药中检测出有无指定的动物药成分的存在，不会因为有少量DNA污染而对鉴定结果的正确性产生影响。张教授以此为例说明，由于中成药的组分及成分很复杂，干扰因素多，用传统中药鉴定方法鉴定像玉屏风散、大活络丹、龟鳖胶囊等中药制剂的真伪及纯度有较大难度，而基因鉴定法能准确地鉴别出其中的微量中药成分，是一种很有潜力新方法。快速无损红外和拉曼光谱法
在研讨班上，快人快语的清华大学分析中心副主任孙素琴以她的中药红外和拉曼图谱引起了大家的关注。自称不懂中药的孙素琴是个红外光谱分析专家，谈起红外光谱分析来如数家珍。据她讲，原来的中药鉴定方法，如色谱法、紫外光谱法和红外光谱法都要做许多复杂的前处理工作，而经过处理的中药难以保持原来中药的特性，对最终图谱影响很大。她现在找到的这种红外和拉曼光谱法则不用复杂的前处理，可快速测定中药材，并借助模式识别技术(光谱聚类和人工神经网络等)，最后能识别出不同产地、野生与栽培的同种药材，初步建立了一种快速鉴别中药材道地性和真伪优劣的检测系统。
孙素琴介绍说，光谱法对中药进行的快速、无损分析将在中药的质量控制中扮演一个重要的角色。中药材是多种成分的混合物，其红外和拉曼光谱是中药材所含各成分光谱的叠加，只要所含化学成分不同，各成分含量的比例不同，就会导致红外和拉曼图谱的差异。
对于不同产地、野生以及栽培的同一种中药材，尽管其红外和拉曼图谱相似但再采甩计算机模式识别技术进行系统地研究，仍可以达到分类识别的目的。在红外和拉曼检测过程中，样品无需分离提取，中药材的主体成分(纤维素、淀粉、挥发油、多糖、生物碱等)并不干扰药材的鉴别，相反与某些有效成分相结合会增强图谱的识别能力。另外，从中医药的观点看，指标成分的控制，难以真正控制中药功效。中医辨证施治用的是药味而非某个化学成分。所以要控制中药功效，不能只针对某个化学成分，必须对方剂物质群整体予以控制。而中药内含物质群复杂，要把质量控制建立在研究清楚每个内合成分的基础上是相当困难的。这就需要在尚不清楚全体化学成分的情况下，实现对整体的控制。红外和拉曼光谱可以最大限度地获取中药材的信息。与此同时，她引入了化学计量学的方法，通过运用统计学和应用数学方法及计算机技术，最大限度地抽取不同特性样本中的定性、定量化学信息，为红外和拉曼光谱法用于定性定量分析，提供了现代科学技术基础。
在研究中，孙素琴首先用红外和拉曼光谱法对大量药材进行了研究，建立了包括红外图谱库(1000种)、拉曼图谱库(200种)的红外／拉曼图谱库，对未知的中药材和中成药，通过光谱检索，根据分子光谱的指纹图谱判断真伪。在对不同产地、野生和栽培的赤芍、白芍图谱分析的基础上，根据不同中药材所含化学成分及含量存在差异的特点，用光谱一聚类分析法将不同样本在化学
成分及含量上的差异反映出来，将差异的信息转化为计算机的数量化特征，用聚类分析的数学方法进行分类决策。她所做的“芍药属、黄芩、玄参三种药材的聚类分析”、“牡丹：栽培与野生的聚类分析”、“黄芩：栽培与野生的聚类分析”结果表明，同属同种的药材由于受药材品种、收加工、产地的地理及气候条件等多种因素影响，药材总体化学成分会有差异，相对含量也有所不同，而这些差别都会引起光谱的细微区别。利用化学计量学和计算机技术，从光谱中提
取这些差异信息，可以达到同属同种药材道地性检验鉴别的目的。
在数据处理上，她运用了人工神经网络(ANN)理论，做了“栽培、野生和粘毛黄芩红外光谱的ANN识别法产地”等研究，开发出“红外指纹图谱库与阵列相关系数比对软件”，用于分析处理实验数据。实验表明，采用阵列相关系数阈值控制法，可以正确鉴别未知黄芩样品的产地。对江阴天江药业有限公司生产的7个白术样品进行的比对分析表明，阵列相关系数能明显反映生、白术的差异，判断白术炮制的程度。
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