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第一篇药物化学论文范文参考：天然药物向化学药物转化的历程
天然药物是指来源于自然界所有生物(包括植物、动物、矿物、微生物、海洋生物等),具有明确疗效的单一化学成分或多组分物质,其中以植物为主,种类繁多.
天然药物向化学药物的转化经历了漫长而复杂的探索过程,但目前尚无对天然药物向化学药物转化发展史的系统研究.
本文采用文献研究法,对上述历史进行了阐述.首先对古代、近代和现代的中外药学发展史进行了回顾与总结；其次,论述了化学药物在中国炼丹术、阿拉伯炼金术、欧洲炼金术的基础上,历经由粗到精、由盲目到自觉、由经验性实验到科学合理设计的过程,即发现、发展和设计贯穿于化学药物发展的全部历程；最后,本文以比较典型的四类药物：码啡、奎宁、喜树碱、扁豆碱及其衍生物为例,介绍了天然药物从提取到合成的发展路径,揭示了化学、药物化学及相关学科对药学发展的伟大贡献,对未来新药研制具有良好的参考和借鉴价值.
研究结论：一、天然药物向化学药物转化的根本原因是：天然药物的局限性和化学药物的优势.同时,天然药物要发挥优势,与化学药物取长补短,继承发展；二、化学药物诞生在欧洲是因为：(一)希腊学术传统与近代科学兴起有着内在联系.(二)文艺复兴开辟了生理学、化学等学科.(三)研究者的积极探索与社会需求的结合点是重要药物长期应用的宝贵经验；三、天然药物向化学药物转化具有历史的必然性.
第二篇药物化学论文样文：支持向量机（SVM）和径向基神经网络（RBFNN）方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究
定量结构-性质/活性相关(QSPR/QSAR)研究是计算化学和化学信息学研究中的重要研究热点之一.它主要应用各种统计学方法和理论计算方法研究有机化合物的结构与其各种物理化学性质以及生物活性之间的定量关系.QSPR/QSAR的研究对象包括化合物的各种物理化学性质、生物活性、毒性、药物的各种代谢动力学参数等等,研究领域涉及化学、化工、环境化学、药物化学等诸多学科.
建立准确的定量数学模型一直是QSPR/QSAR研究的追求目标之一,而建模方法又是决定模型好坏的一个关键因素,因此新方法的发展一直是QSPR/QSAR研究中的一个重要任务.本论文在研究小组过去10余年来对神经网络方法(ANN),包括BP网络和RBFNN网络的研究基础上,将支持向量机(SVM)方法应用到化学、环境化学和药物化学等领域中,进行了1100多种化学物质的性质、环境毒物的毒性和药物有关的性质的预测,建立了准确的定量结构性质/活性关系模型. 论文第一章简述了定量结构性质/活性关系(QSPR/QSAR)的基本原理,研究过程以及研究现状,其中在研究过程中着重介绍了建模方法.在指出当前神经网络建模方法不足的基础上,详细介绍了一种新的机器学习算法—支持向量机方法,并概括和展望了其在QSPR/QSAR中的应用. 在第二章中,我们将SVM和RBFNN方法应用到化学领域中,主要包括以下几个方面的研究工作: (1)应用多元线性回归(MLR)和SVM方法建立了预测364个有机化合物的范德华常数的QSPR模型.MLR不仅用来建立线性回归模型,同时也作为选择SVM输入描述符的方法.SVM模型的训练集、交互检验集、测试集和整个数据集的均方误差(Mean Square Error,MSE)分别为:常数a:5.96,8.00,6.67和6.65,常数b:9.56×,10~(-5),3.18×,10~(-4),4.22×,10~(-4)和2.33×,10~(-4).https://www.mbalunwen.net/yuzhou/92379.html
(2)应用启发式(HM)和SVM方法分别建立了149个易挥发有机化合物的气相色谱保留时间和5个分子描述符之间的线性和非线性QSRR模型.非线性的SVM模型的结果优于线性HM模型的结果,对于测试集均方误差MSE分别为1.094和1.644.而且预测值与实验值是非常一致的. (3)用HM和RBFNN方法建立了预测63个有机小分子化合物在低密度聚乙烯上的渗透系数的定量模型.它建立的模型与以往的模型相比,有同样的可靠性.这
第三篇药物化学论文范文模板：QSAR/QSPR方法在环境、药物和材料化学中的应用
定量结构-活性／性质相关(Quantitative Structure-activity/property Relationship, QSAR/QSPR)是目前应用非常普遍的理论预测物质行为的一种研究方法.该方法是将理论或半经验计算方法结合数理统计手段,通过对化合物分子结构描述子与其理化性质(或生物活性等特性)之间的相关性建模,从而揭示影响化合物某种特性作用的结构因素,从分子水平认识和预测物质的微观结构对某一特性的影响.该方法在环境化学、药物化学、材料化学等与化学相关的领域得到了广泛地应用.本文应用定量结构-活性／性质相关(QSAR/QSPR)方法,采用某些物理意义明确、能较全面表征分子结构特征、计算简单且包含信息量大的2D和3D分子结构描述子,结合数理统计方法,开展了以下几方面的工作.(1)几种重要的有机污染物MEDV与其相关行为的相关性研究有机污染物的污染是制约人类生存和发展的重要环境问题.它们通过多种途径进入环境,对人类健康和生态平衡造成了严重的危害.为治理和生态环境风险评价,研究有机污染物的某些行为具有重要的意义.本工作基于原子的类型和属性提出的分子电性距离矢量(Molecular Electro-negativity Distance Vector based on 4 atomic types, MEDV),将其用于环境中有机污染物多氯代二苯并呋喃、多氯代苯并噻吩、多氯联苯、有机磷农药以及煤下游产品中稠环芳烃和硝基含能材料化合物的结构表征,并采用多元线性回归(Multivariate Linear Regression,MLR)和偏最小二乘回归(Partial Least Squares, PLS)建立了相应的QSPR模型,为环境中有机污染物的分离、迁移等方面的研究提供了理论指导.具体研究内容及结果分别简述如下：①多氯代二苯并呋喃MEDV与其光解行为的相关性研究对48种多氯代二苯并呋喃(Polychlorinated dibenzofurans,PCDFs)化合物的MEDV与其在云杉针叶和飞灰表面的光降解行为(光解半衰期t1/2)进行了QSPR研究,均获得由2个变量所建的QSPR模型：云杉针叶表面lgt1/2等于1.166+0.034×,M13+0.012×,M23 n等于37, m等于2, R等于0.826, SD等于0.052, Rcv等于0.797, SDcv等于0.056, Qext等于0.939飞灰表面lgt1/2等于1.770-0.024×,M12+0.022×,M33 n等于42, m等于2, R等于0.824, SD等于0.046, Rcv等于0.778, SDcv等于0.051, Qext等于0.853从模型可知,分子中第三类原子数目与其光解半衰期呈正相关,并且介质不同,PCDFs的光解速率也不同.②多氯代苯并噻吩MEDV与其GC保留时间的相关性研究对37种多氯代苯并噻吩(Polychlorinated benzothiophene, PCDTs)的MEDV与其气相色谱保留时间(RJ)进行了QSRR研究,并建立了如下模型：RI等于-21.8121+5.8378×,M13+2.3531×,M23 n等于31, m等于2,R等于0.9951, SD等于 2.6938, Rcv等于0.9942, SDCV等于 2.9218, Q2ext等于0.9839上述结果表明：所建模型不仅对内部样本具有很好的估计能力,对外部样本也有良好的预测能力；同时表明,分子中第三类原子数目增多,PCDTs类化合物RI加长.③多氯联苯类化合物MEDV与其若干行为的相关性研究通过研究多氯联苯(Polychlorinated Biphenyls,PCBs)类化合物的水溶性(LgSw)、土壤吸附性(LgKoc)、水溶液活度系数(LgYw)、总分子表面积(TSA)、色谱保留指数(RRI)、蒸发焓(△Hvap)6种不同理化性质与其MEDV之间的相关性,所建模型相关系数和留一法交互检验相关系数均介于0.90～0.99之间,说明模型稳定性和预测能力均很好,充分表明MEDV可以很好地表征PCBs类化合物的结构特征,其结果为该类化合物对环境影响的评价提供了非常重要的信息.④有机磷农药类化合物MEDV与其气相色谱保留值相关性研究对粮谷及油料中55种结构差异较大的有机磷农药类化合物的MEDV与其气相色谱保留值的相关性进行了研究,建立了2参数QSRR模型,并采用内部及外部双重验证的办法对所建模型稳定性能进行了分析和验证,结果表明MEDV可以恰当地表征有机磷农药的结构信息,所建的模型可以预测同类型农药的气相色谱保留值,也可以对没有标样的农药进行定性识别,实用价值较大.⑤稠环芳烃类化合物MEDV与其液相色谱保留值相关性研究对煤下游产品中稠环芳烃类化合物的MEDV与其液相色谱保留值的定量结构—性质关系,运用MLR和PLS建立了QSRR模型,建模相关系数、留一法交互检验相关系数和外部检验相关系数分别为0.9970,0.9950,0.9925(MLR)；0.9930,0.9790,0.9917(PLS).说明MEDV能较好地表征该类分子结构信息,所建QSPR模型具有良好的稳定性和预测能力.对环境污染严重、毒性较大的稠环芳烃类化合物治理、分离、纯化、检测等方法的建立,提供有价值的理论参考.⑥硝基含能材料MEDV与其撞击感度相关性研究对硝基含能材料的MEDV与其撞击感度之间的相关性进行了研究,建立如下模型：1gH50等于1.582+0.030M33-0.184M24-0.482M34+0.041M13 N等于34 m等于4 R等于0.882 SD等于0.290 RLOO等于0.836 SDLOO等于0.337从建模结果得出：分子结构中的第四种类型原子对撞击感度的影响相对较大,且呈负相关,其次是第三类原子有一定影响,且呈正相关.(2)几种药物3D-HoVAIF与其活性相关性研究基于原子间静电、立体和疏水三种非键作用方式提出的并具有物理意义明确、计算简单、可解释性强优点的三维全息原子场作用矢量(3D holographic vector of atomic interaction field,3D-HoVAIF),对均三氮苯类除草剂、苯砜基羧酸酯类化合物、磺胺类药物、香豆素类化合物和5',-甲硫腺苷核苷酶抑制剂的结构分别进行了表征,并采用MLR和PLS建立了相应的QSAR/QSPR模型.其结果为该类化合物的活性、毒性预测、作用机理探讨以及计算机辅助农药分子设计等提供了重要的理论依据.具体结果如下：①均三氮苯类除草剂3D-HoVAIF与其除草活性的相关性研究对30个均三氮苯类除草剂的3D-HoVAIF与其除草活性(PI50)关系进行了研究,建立了如下QSAR模型：PI50等于0.754S2-6-0.517E2-10+0.714E3-4+0.854S2-2 N等于25, R等于0.897, SD等于0.4702, Rcv等于0.8179, SDcv等于0.613, Qext等于0.8558结果表明：3D-HoVAIF能较好地表征该类分子的结构信息,同时发现SP3杂化的C之间、SP2杂化的N与SP3杂化的C之间的立体相互作用,SP2杂化C与SP3杂化的N原子之间以及SP3杂化的C与X(卤素)之间的静电相互作用对该类化合物的除草活性相对影响较大,在母体结构均三氮苯不变的情况下,其环上烷烃取代基碳链越长,越利于其活性的提高,另外环上取代基为氨基时对其活性的提高仲氨强于叔氨.同时对位取代基的电负性越大,其活性越小.这一结论为合成均三氮苯类高效除草剂的设计提供了重要的理论依据.②苯砜基羧酸酯类化合物3D-HoVAIF与其发光菌急性毒性相关研究苯砜基羧酸酯类化合物是一类被广泛用作杀虫剂、除草剂和驱虫剂的含硫化合物,其独特的生物活性为人类做出了较大贡献,但其毒性对环境也造成了很大的负面影响.本工作采用3D-HoVAIF对56个苯砜基羧酸酯类化合物进行了结构表征,并建立了结构与其发光菌急性毒性之间的QSAR模型.其建模相关系数为0.9470,留一法交互检验相关系数为0.9176,该法预测其毒性的优点在于不需要提前对分子进行叠合操作；同时从所建模型得出了砜基与酯基之间的立体作用与急性毒性呈负相关.这一结论为深入研究该类化合物对发光菌的毒效应特征、毒性作用机制以及急性毒性评价等提供了重要理论依据.③磺胺类药物3D-HoVAIF与其pKa值之间的相关性研究磺胺类药物的大量使用引起了一系列动物源性药物残留问题,对环境造成了严重的污染,尤其是对其在环境中的吸附和迁移行为的研究就显得尤为重要.本工作对磺胺类药物的3D-HoVAIF与其pKa值之间的QSPR进行了研究,建立如下4参数模型：pKa等于-0.616E5.9+0.324E8-8+0.383E3-6+0.206E5-8 n等于21, R等于0.950,Rcv等于0.926, RMSEF等于0.547, RMSEP等于1.18结果表明：静电作用是影响磺胺类药物pKa值的主要因素,尤其是sp3杂化的N原子与sp2杂化的S原子之间的静电作用对磺胺类药物的pKa值影响较大,且呈负相关.这一结论为磺胺类药物在环境中的吸附和迁移行为研究拓宽了思路.④5',-甲硫腺苷3D-HoVAIF与核苷酶抑制活性(LogKi)相关的研究采用3D-HoVAIF表征5',-甲硫腺苷核苷酶抑制剂的分子结构,并建立了该类化合物的3D-HoVAIF与其酶抑制活性(LogKi)的如下QSAR模型：LogKi等于12.764-23.873×,E2-6+6.608×,E2.8-1.592×,10-6×,H2-8—0.565×,S2-5 n等于28, R等于0.874, SD等于0.688, Rcv等于0.773, SDcv等于0.900, Qext等于0.953结果表明：所建QSAR模型具有良好的稳定性和预测能力.从模型得知：spa杂化的C原子与sP2杂化的N原子以及sp3杂化的C原子与sp3杂化的O/S原子的静电作用是影响5',-甲硫腺苷(5',-methylthioadenosine,MTA)类似物抑制5',-甲硫腺苷核苷酶(5',-methylthioadenosine nucleosidase, MTAN)活性的主要因素.这些结果有望对其它5',-甲硫腺苷核苷酶抑制剂的抑制活性预测及合成MTA类似物提供可靠的理论依据.⑤香豆素类化合物3D-HoVAIF与人血清白蛋白结合常数的相关性研究药物与人血清白蛋白的结合能力对药物的药效和药物代谢作用有很大影响.本工作对香豆素类化合物的3D-HoVAIF与其人血清白蛋白结合常数的QSPR关系进行了研究,建立如下模型：lgK等于0.916V112+0.584 V27+0.233 V118 N等于20 R2等于0.898 SD等于0.324 R2cv等于0.854 SDcv等于0.392结果表明：疏水作用和静电作用对香豆素类化合物与人血清白蛋白之间的结合有促进作用,而且疏水作用的影响高于静电作用.(3)氟化沥青对两种多壁碳纳米管改性的研究本工作成功地采用氟化沥青对两种多壁碳纳米管进行了改性,测试结果表明经氟化沥青涂层后的两种多壁碳纳米管的电化学性能均有不同程度地提高.由此得出了,采用结构和氟化石墨相似的氟化沥青对多壁碳纳米管进行表面修饰的理论推断是合适的.为以后碳纳米管的表面改性提供了一条新途径.
第四篇药物化学论文范例：QSPR/QSAR在化学、药物化学和环境科学中的应用研究
定量结构-性质／活性关系(Quantitative Structure- Property /Activity Relationship, QSPR/QSAR)方法是目前非常热门的研究领域之一,它主要应用各种统计学方法和分子结构参数研究化合物的结构与其各种物理化学性质以及生物活性之间的关系.随着计算机技术日新月异的发展并被应用到化学领域,QSPR/QSAR的研究提高到了一个新的水平,其研究对象包括化合物的生物活性、毒性、药物在人体的吸收率等,研究领域涉及化学、药物化学、环境科学和药物设计等诸多学科.
化合物的性质(活性)是由其化学结构决定的,即化合物结构发生变化,其性质(活性)也会相应发生变化.因此化合物的结构与性质(活性)之间存在着一定的关系.我们可以用多种不同的线性或者非线性方法来表示化合物结构与性质(活性)之间的关系,如启发式方法(HM),多元线性回归(MLR),人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN),支持向量机(Support Vector Machine,SVM),最小二乘支持向量机(Least-Squares Support Vector Machine, LS-SVM)以及投影寻踪回归(Projection Pursuit Regression, PPR)方法等.
QSPR/QSAR研究的对象主要是有机小分子,也就是对接中的药物配体分子.而如果研究生物大分子即药物受体分子,由于结构非常复杂,用QSPR/QSAR方法很难解决我们的化学问题.幸运的是,各种复杂的化学问题都可以通过解量子化学方程式,即薛定谔方程得到答案,但是解薛定谔方程相当复杂,尤其是用于生物大分子体系几乎是不可能的.量子化学拓扑方法(Quantum Chemical Topology, QCT)为我们用非常复杂的量子化学波函数来解决化学问题起到了一个衔接作用.量子化学拓扑方法主要是研究原子中电子云的排布来获得我们想要的化学信息,比如,在研究原子-原子之间静电作用势能时,为了得到更为精确的计算结果,用电子云的偶极、三极、以及多极拓扑性质代替点电荷进行计算.
本论文第一章简述了QSPR/QSAR的基本原理及研究现状,着重介绍了QSPR/QSAR的实现步骤；详细描述了SVM, LS-SVM,和PPR算法的基本原理并概述它们在QSPR/QSAR中的应用研究.同时,对量子化学拓扑理论研究及其应用进行了阐述.
论文第二章介绍了LS-SVM方法在QSPR/QSAR中的应用研究.主要包括以下几个方面的研究工作：
(1)应用LS-SVM回归方法预测红葡萄酒的蜜糖成分中易挥发有机化合物的气相色谱保留时间.用启发式方法(HM)和最小二乘支持向量机方法(LS-SVM)对45个有机化合物的5个分子结构描述符与其保留时间之间分别建立了线性和非线性QSPR模型.对于测试集的均方根误差RMSE分别为2.728和2.193,表明非线性的LS-SVM模型的预测能力高于线性的HM模型,而且预测值和实验值是非常一致的.这一研究提供了一种新的有效的从分子结构预测易挥发有机化合物保留时间的方法.
(2)应用LS-SVM分类方法对一系列新颖的肾上腺黑皮质素(melanocortin-4,MC4)选择性抑制剂进行分类研究.用前向逐步线性判别分析(LDA)方法从这62个对二氮己环化合物所计算出的大量分子描述符中选出5个作为LS-SVM的输入.LS-SVM分类模型对训练集的准确率为97.62%,测试集为95%.该分类模型的应用对判别MC4选择性抑制剂的活性提供了一种有效、可靠的方法.
论文第三章介绍了PPR方法在QSPR/QSAR中的应用研究.主要包括以下几个方面的研究工作：
(1)应用HM, SVM和PPR方法建立预测CCR5受体和79个氨基化合物的结合力与它们分子结构描述符之间的定量结构活性关系模型.用HM方法建立了线性相关模型,然后用相同的描述符作为SVM和PPR的输入,建立了非线性的定量结构活性相关模型.HM模型对测试集的均方误差(squared standard error, s2)是0.238,相关系数R2是0.715.SVM和PPR模型对测试集的s2分别为0.210和0.207,R2分别为0.732和0.726.比较HM,SVM和PPR的结果可以看出：非线性模型的预测能力好于线性模型.
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(2)应用PPR方法预测吸附在云杉表面的PCDD/Fs在阳光照射下的光分解半衰期(t1/2).用HM和PPR方法分别建立了线性和非线性模型.线性和非线性方法都给出令人满意的预测结果：对于整个数据集均方根误差RMSE分别为0.042和0.032,相关系数R2为0.828和0.893.通过分析模型,可以找出影响PCDD/Fs在阳光照射下的光分解半衰期(t1/2)的结构因素.同时本工作为预测PCDD／Fs的光分解半衰期(t1/2)提供了两种快速、有效的方法.
论文第四章介绍了基于量子化学拓扑理论的新的力场的研究.主要研究工作为：应用高阶拓扑多极距计算crambin蛋白分子中原子-原子之间的静电相互作用势能.Crambin中含有N,H,O,C和S五种元素,共有15种原子相互作用类型,用电子云高阶拓扑多极距计算原子间的静电作用能,并且得到每种原子相互作用类型静电势能收敛的最小作用距离.另外,将QCT计算得到的静电势能与用点电荷的AMBER力场计算得到的结果进行比较：量子化学拓扑方法计算得到的结果与实际结果非常接近,而AMBER结果却很不理想.通过分析计算结果可以得出,在分子模拟中,当前广泛应用的力场,如AMBER力场,计算结果并不令人满意.而我们希望研究一种新的基于量子化学拓扑理论的力场用于计算原子间的静电相互势能和模拟化学反应过程.
第五篇药物化学论文范文格式：济泰片药效物质基础及药代动力学研究
济泰片来源于清代道光、同治年间独创的戒断*毒瘾的秘方,已被国家食品药品监督管理局（*DA）批准可用于阿片类药物成瘾的脱毒治疗.济泰片由十五味药材（延胡索、丹参、当归、川芎、桃仁（炒）、红花、附子（制）、人参、肉桂、干姜、豆蔻、洋*、沉香、木香和珍珠粉）以一定比例按君、臣、佐、使配伍而成.其中延胡索、丹参为君药,起到活血行气、止痛安神的作用；人参、川芎、当归、附子（制）等共为臣药,珍珠粉为佐药,洋*为使药.临床研究表明,济泰片在戒毒治疗过程中,可显著改善和缓解脱毒戒断症状,且能显著提高患者机体免疫功能,加速患者身体戒断后的康复进程.虽然济泰片的临床疗效显著,但其发挥作用的主要物质、作用机制及其本身的质量控制标准的研究尚存在较大差距.“多成分、多靶点、多途径的整合作用”是中药复方治疗疾病的主要特点.济泰片的组成化学成分尚不清楚,体内作用的物质基础尚不明确以及药效物质基础体内作用的规律尚未阐明,这些基础研究的欠缺,无法为济泰片临床疗效提供科学依据,从而限制了济泰片的产业化与国际化.
本研究选择疗效确切的戒毒中药“济泰片”为研究对象,综合运用各种创新理论及先进的技术手段,从济泰片中主要化学成分、入血成分及入脑成分的识别等几个方面阐明济泰片药效物质基础；同时,对其药效物质基础的体内动态变化过程进行研究,为济泰片的临床药物监测和用药安全提供科学依据.具体研究内容如下：
首先,采用高效液相色谱串联二极管阵列检测器/电喷雾质谱法（HPLCDAD/ESIMS/MS）对济泰片中主要化学成分进行全面系统的表征.在对标准品母离子碎片离子的裂解规律进行分析基础上,通过对图谱中各化合物的保留时间,紫外（UV）和质谱图谱与标准品及相关文献比较,最终共鉴定了济泰片中包括生物碱类、酚酸类、丹参酮类、黄酮类、氰苷类、人参皂苷类、2[2苯乙基]色原酮类、苯酞内酯类及姜酚类化合物在内的101个化学成分,并对九类化合物的特征性裂解规律进行了总结和分析研究.在正离子模式条件下,莨菪类生物碱的裂解规律主要表现为中性丢失C9H10O3和C9H8O2单元.氰苷类化合物主要表现为中性丢失苯乙醇腈单元.卓鎓离子与C4H2O单元是2[2苯乙基]色原酮裂解中的特征性碎片,其形成过程主要为C环的RDA裂解.本研究首次对济泰片的化学成分进行了系统整体研究,建立的方法可以快速、有效地确定济泰片中主要化学成分,为济泰片的质量评价和药效物质基础研究提供大量化学信息和有力的技术支持.
在对济泰片中化学成分全面定性的基础上,本研究利用“血清药物化学理论”结合HPLCDAD/ESIMS/MS技术对济泰片入血成分进行了定性分析.SD大鼠灌胃给予济泰片1h后,肝门静脉取血,高速离心取上清.血清样品经甲醇沉淀后进行LC-MS分析.采用Waters XTerra C18色谱柱,以乙腈-水（0.1%甲酸）梯度洗脱,在正负离子模式下分别采集其质谱信息.通过综合比较分析济泰片提取液、给药大鼠血浆及空白大鼠血浆的提取离子流色谱图,并与标准品及文献数据比对,首次鉴定了济泰片中26个原型入血成分及5个代谢产物,包括6个人参皂苷类,5个生物碱类,5个苯酞内酯类,3个酚酸类,2个丹参酮类,2个氰苷类,2个姜酚类及1个查耳酮类化合物,代谢产物分别是延胡索乙素葡萄糖醛酸结合物、乙酰基丹参素、6-姜酚葡萄糖醛酸结合物、氢化丹参酮ⅡA葡萄糖醛酸结合物、氢化去氢丹参酮IIA的葡萄糖醛酸结合物.本研究首次建立了一种快速筛选大鼠口服济泰片后入血成分的整体方法,并且本研究检测的部分入血成分与相关戒毒活性的报道一致.该方法的建立不仅有助于阐释济泰片的入血成分,而且为济泰片药代动力学研究提供标志性化合物.
济泰片主要用于阿片成瘾的脱毒治疗,其作用的靶部位主要为中枢神经系统,本章采用脑脊液药物化学的理论与方法,结合快速液相色谱串联四级杆飞行时间质谱（RRLC-Q-TOF-MS/MS）技术对大鼠灌服济泰片后入脑成分进行了全面的定性分析.通过比较空白脑脊液、给药脑脊液及济泰片提取液中化学成分的差异,首次鉴定了包括生物碱类和苯酞内酯类在内的11个原型成分和3个代谢产物.同时采用快速液相色谱串联三重四级杆质谱（RRLC-QqQ-MS/MS）技术对已鉴定的部分化合物进行目标性检测,并定量了给药大鼠脑脊液中的6个成分,各成分的含量分别为：东莨菪碱1.678ng/mL,四氢小檗碱0.024ng/mL,四氢黄连碱0.014ng/mL,原阿片碱0.162ng/mL,延胡索乙素0.587ng/mL及延胡索甲素0.051ng/mL.结果表明,生物碱类和苯酞内酯类成分为济泰片作用于中枢神经系统的主要活性成分,与相关文献报道一致.本研究建立了一种快速、灵敏、准确检测中药复方体内的极微量成分的方法,为中药复方药效物质基础研究提供有力的技术支持,筛选到的目标成分可以作为作用机制研究的标志性成分.
在前述研究基础上,本章对济泰片的主要成分体内药代动力学行为进行了探讨.SD大鼠经灌胃给予济泰片15g/kg大鼠体重,于24h内采集不同时间点大鼠血浆.分别定量血浆中的四个生物碱（四氢黄连碱、四氢小檗碱、延胡索乙素及延胡索甲素）及六个酚酸类（丹参素、阿魏酸、丹酚酸A、丹酚酸B、苦杏仁苷及羟基红花色素A）化合物.血浆样品经乙腈沉淀蛋白预处理,以药根碱和没食子酸作为内标,采用亚微米粒径（1.8μm）分析柱结合RRLC-QqQ-MS/MS的多反应监测模式,分别在正离子模式下对血浆中叔铵型生物碱,与负离子模式下血浆中酚酸类成分进行监测.针对上述不同类型化合物分别采用不同的分析柱与质谱采集模式,通过对样品前处理条件、液相条件及质谱条件的优化,最终分别实现正离子模式下单针8min对血浆中4个生物碱的监测,及负离子模式下单针7min对其余成分的监测.四氢黄连碱、四氢小檗碱、延胡索乙素及延胡索甲素的最低检测限分别为2.0ng/mL、0.2ng/mL、1.0ng/mL及0.4ng/mL,而苦杏仁苷、丹参素、阿魏酸、羟基红花色素A、丹酚酸A及丹酚酸B的最低检测限分别为7.0ng/mL、2.0ng/mL、4.0ng/mL、1.0ng/mL、2.0ng/mL及4.0ng/mL.目标分析物的平均回收率范围从85.51%-93.99%,日内和日间精密度均处于1.21-4.73%的范围内.其最低定量限、精确度、准确度、回收率与基质效应均满足FDA对生物样本分析的要求.研究发现四种生物碱虽然具有相似的结构,但其体内药代动力学参数却表现出明显的不同,但都出现*现象.丹参素、阿魏酸、丹酚酸A及丹酚酸B的药代动力学参数中可看出各化合物在吸收和消除行为中均存在明显差异,这可能与化合物不同的理化性质及复方中化学成分相互作用相关.
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