论文摘要
附子辛、甘,大热;有毒。为回阳救逆第一要药,被尊为“药中四维”之一。附子临床疗效卓著,但药性猛烈易引起多种不良反应,在临床使用中常采用多种方式降低其辛热毒烈之药性,以保证用药安全更好地发挥功效。本课题对川产道地药材附子在传统应用环节中活性物质变化进行系统研究;通过人工神经网络方法建立物质基础与综合效应的数学模型,对附子的热性进行评估和预测;针对附子回阳救逆-强心作用进行虚拟筛选和验证。一、炮制物质变化研究采用UV、HPLC对附子及其炮制品的总生物碱、酯型生物碱、双酯型生物碱进行含量测定,结合指纹图谱对附子成分的宏观变化进行研究。二、煎煮物质变化研究对附子、黑顺片、白附片煎煮0~6小时的总生物碱、酯型生物碱、双酯型生物碱进行含量测定,结合指纹图谱对附子成分的宏观变化进行研究。三、配伍物质变化研究1寒性药配伍,研究生大黄、酒大黄配伍附子;黄芩、黄连、黄柏配伍附子物质变化。2平性药配伍,研究生甘草、炙甘草配伍附子物质变化。3热性药配伍,研究桂枝、肉桂配伍附子;生姜、干姜、炮姜配伍附子物质变化。四、药性虚拟评价研究利用各种参数,应用人工神经网络对物质化学组分与药性综合效应的相互作用进行描述,实现函数的非线性映射,建立相互作用的数学评分模型,首次对附子应用环节的热性变化进行评估和预测。五、药性物质基础虚拟筛选研究根据附子回阳救逆的功效,首次提出了附子基于虚拟筛选的中药药效研究方法,开展了附子化学成分与强心受体细胞模型的对接,发现了一些潜在的强心活性成分,并对附子强心作用进行了药效学验证。在系统研究炮制加工、煎煮时间、药性配伍对附子活性物质影响的基础上,首次创新设计利用人工神经网络建立描述活性物质与附子毒、效综合效应之间相互关系的数学模型,对附子传统药性理论之热性进行评估和预测;首次通过虚拟筛选发现了附子中具有潜在强心作用的成分,并进行了初步的药效学验证。
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