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【金秋计划】气相色谱-离子迁移谱技术在中药质量评价中的应用研究进展

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2024/09/08

中药/天然药检测

随着科学技术的迅猛发展，现代的物质检测技术不仅可以通过物质的形态、微观构造、化学成分及蛋白质DNA分子方面进行分析检测，而且可以通过物质的挥发性气体来推断其内部质量情况^［¹^］。常见气体检测分析技术有电子鼻（e-nose）^［²^］、气相色谱法（GC）^［³^］、气相色谱-质谱联用法（GC-MS）^［⁴^］、二维气相色谱法（GC×GC）^［⁵^］、气相色谱-嗅觉质谱法（GC-O-MS）^［⁶^］、气相色谱-离子迁移谱（GC-IMS）^［⁷^］等，气体检测技术已在环境与医疗等领域发挥重要作用。

GC-IMS作为气体分离检测技术之一，具有节检测时间短、测试成本低、敏度高、精准度高、痕量识别气体等优势。与GC-MS技术相比该技术无需真空要求，在常压下即可测试，降低了检测成本，该技术通过离子漂移时间的差异检测挥发性物质，可对低浓度挥发性物质痕量检测，弥补了GC-MS技术对小相对分子质量和低含量挥发性物质的灵敏度较低的不足。其次该技术对样品中的挥发性有机物进行2次分离，与直接使用传感器检测混合挥发性物质的电子鼻技术相比，更加充分分离鉴定挥发性成分，弥补了其检测模糊性的缺点，增加了检测精度。最后GC-IMS技术融合了气相色谱技术高效分离与离子迁移技术痕量检测的特点，能够全方位、多层次捕捉挥发性气体，并且在数据输出方面具有可视化的特点，可将检测到的挥发性有机成分（VOCs）以三维图谱形式展现^［⁸^］。目前该技术广泛应用于食品^［⁹^］、医药^［¹⁰^］、环境^［¹¹^］、烟草^［¹²^］、微生物^［¹³^］、粮油^［¹⁴^］等领域，在食品与医药领域的应用频率较高。

中药是中医药发展的基础，中药的质量影响其临床疗效，因此对中药进行质量监测及合理评价十分重要。由于中药具有特殊性和复杂性，其质量问题较为突出，常出现真假难分、产地难分、生长期不足、加工损失等问题^［¹⁵^］。在传统中药鉴别实践中，常使用眼观、手摸、口尝、鼻闻的方法，气味是中药质量的重要判断指标之一，如砂仁“气芳香而浓烈，味辛凉、微苦”、安宫牛黄丸“气芳香浓郁，味微苦”，因此通过气味对中药质量评价有理可依。传统实践中仅依靠人的经验评估药材质量，具有主观性和模糊性，GC-IMS技术可弥补经验判断的不足，将中药气味数字化，实现对中药气味的客观评估。

以GC-IMS、气相离子迁移谱为关键词，检索中国学术期刊全文数据库（CNKI）、万方数据库（WanfangData）、Web ofScience 3个数据库在2004—2024年期间发表的中英文文献，排除重复和与中药不相关文献，最终筛选出116篇与GC-IMS在中药应用相关的文献，发现至少已有61种中药根据不同研究目的，通过GC-IMS技术对其挥发性成分检测进行质量评价。本文综述国内外文献，围绕GC-IMS在中药质量评价方面的应用，阐述GC-IMS的工作原理、使用流程及特点、数据分析处理方法，从而总结GC-IMS技术应用于中药质量评价时的研究思路，为推进该技术在中药领域的应用提供参考，为更好控制中药质量提供新的方法手段。

综上所述，GC-IMS有分析速度快、准确性高等优点，可补人类感官描述的主观性、模糊性，该技术对中药气味成分的检测可以实现中药真伪、基源、产地的区分以及中药在采收、加工、贮存过程中的变化监控等。该技术对中药VOCs的痕量检测可高效确定中药特征，结合化学计量法可建立中药质量的定性定量模型，为中药快速鉴别和质量评价提供新的研究思路。通过整理相关文献发现：①GC-IMS技术在中药炮制中应用频率最高，包括炮制前后对比分析、不同炮制品比较等方面，可较好的揭示炮制品挥发性成分的变化；GC-IMS技术在中药掺伪劣品鉴别中的应用较少，有待挖掘，中药伪劣品常与正品存在相同化合物，将伪劣品掺入正品中使分析情况更加复杂，增加了辨识难度。②在中药领域中，GC-IMS技术与其他技术联用可帮助分析挥发性成分，如GC-IMS与GC-MS技术结合使用，可完善对中药挥发性成分表征，不仅能检测到更多的挥发性成分，而且可互相辅证研究结果，构建更加全面可靠的分析方法。③中药挥发性成分数据处理常使用到化学计量学方法，其中PCA使用频率在90%以上，自2022年起KNN与聚类分析分别在中药炮制、产地鉴别研究中使用频率增多，常用于进一步证明PCA分析结果，而PLS-DA、OPLS-DA使用频率分别在11%和15%。GC-IMS技术已在中药领域广泛应用，但该技术的软件部分仍存在以下问题需要关注：①数据库完整性。研究中常见有机物无法在数据库中匹配到，数据库收录VOCs数据不够完整，阻碍了中药特征性挥发成分的定性。若建立云端数据库实时收录中药VOCs信息，补充数据库实现数据共享，将推进GC-IMS在中药领域的应用。②VOCs定性存在主观性问题。将划定的有机物进行数据库匹配时，常出现一个有机物对应多个名称的情况，此时需要研究者主观判断有机物名称。若在系统中完善自动匹配程序，无需主观意识即可自动输出化合物名称并提供准确率，将降低化合物定性错误率。③特征峰选取。建立指纹图谱需要人工观察选取感兴趣的特征，易存在误差影响数据的准确性。已有研究使用彩色差分可视化方法结合Otsu 算法进行特征提取^［¹⁰¹^］，将图像中感兴趣的目标从背景中分离，实现自动化选择特征峰，若把该类数字图像处理技术融入仪器软件系统，将缩短数据处理时间，提升数据可信度。随着数据处理技术的不断进步，数据分析软件将更加智能和精确的实现VOCs的定性及定量表征；中药挥发性成分数据库将不断扩充，有望实现中药中有机物的快速表征，为建立中药GC-IMS模型数据系统提供可能。在后续的研究中，GC-IMS技术在中药等级评价与掺伪检测中的运用等将是重点研究方向，未来也可将该技术与其他常规检测技术和智能感官技术结合应用，挖掘学科共通点，采用多源数据融合方法，提高模型预测准确率，使中药质量评价更智能、高效。GC-IMS技术未来通过不断地更新改进，在中药领域会有更加广阔的发展前景。

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