|
摘 要：中药血清药理学通过从正常与疾病模型动物血清中分离、鉴定血清移行成分从而寻找药效物质基础，此方法存在一定局限性。大部分中药药效成分在生物药剂学分类系统中属于低溶解-低渗透性药物，生物利用度低但生物效应高，血清药理学不能评价非血清移行成分的功效关联规律。基于中药化学成分的复杂性，中药成分的渗透性相互作用可能影响各自的渗透性行为，形成不同的口服吸收处方。因此中药成分的渗透性尤其是多组分共存条件下的中药渗透性规律研究是解决中药功效物质基础问题值得探索的方向之一。首先概述了中药肠渗透与跨生物屏障渗透性评价的体内外实验模型及其各自的应用价值；然后探讨了常见中药活性成分的结构与渗透动力学的关系，特别是中药渗透性研究的定量构动关系研究；最后基于渗透性实验模型与构动关系研究，评述近年来关于中药多组分渗透动力学规律及其渗透机制研究进展，发现中药化学成分之间可以通过促进药物转运或者形成离子配伍而影响成分间的渗透吸收，以期为寻找和预测复杂化学成分的中药渗透性规律研究及成分间相互作用机制研究提供一定的参考与借鉴。 药物渗透性指药物通过某个生物膜屏障的速度，它是药物通过胃肠道上皮吸收或跨过血液-器官屏障最终进入靶组织器官，参与代谢的过程[1-3]。药物渗透贯穿于整个药动学行为的始终。根据中药渗透性及生物膜转运特性，可以将药效物质作用的方式分为直接和间接2种，是对中药血清化学理论的重要补充[4]。中药活性成分由于取代基的亲疏水性质不同而表现出不同的药动学行为。如双脱甲氧基姜黄素与姜黄素均是天然来源的中药活性分子，但前者在分子极性与水溶性等性质方面较后者得以改善，生物利用度得到提高[5-7]。通过探讨影响中药药效物质基础的跨屏障转运的药学特性和不同的药动学行为，对药物在靶细胞内外维持有效浓度同时避免毒副作用具有重要意义，也可以为作用机制研究后的临床用药提供重要依据[8]。 中药化学成分群及代谢产物群常以同系物，即具有共同母核结构而功能团有某些差异的系列化合物出现，不同的结构与其药动学参数之间的关系称之为构动关系[9]。以结构参数为基础，通过数学模型建立一组化合物的分子结构特征，与其在人体内的药动学参数之间的定量关系，从而评价和预测目标化合物药动学性质的一种计算机模拟方法，为定量构动关系（quantitative structure- pharmacokineticsrelationships，QSPKR）[10]。因此，构建基于渗透性质的构动关系方程，可以通过数学模型建立中药分子群中不同的官能团与渗透性参数之间的定量关系，从而为阐明中药化学整体渗透性行为及成分间相互作用提供结构性质的科学依据。 1 中药渗透性研究实验模型与应用价值 口服是最常见的中药给药途径，小肠是主要的吸收场所，因此药物的肠渗透是发挥药效的关键环节[12]。而渗透性的强弱以药物透过肠道上皮细胞层的速率为直接依据，即表观渗透系数（apparent permeability coefficients，Papp），其数值越大则代表渗透性越强[13]，Papp≥1×10−6 cm/s表示药物具有良好的渗透性[14]。对于大脑来说，由于存在血脑屏障（blood-brain barrier，BBB）和血脑脊液屏障（blood-cerebrospinal-fluidbarrier，BCSFB），药物进出大脑的运输受到严格调控[15]。血细胞内药物与血浆未结合药物的浓度比，即血未结合药物浓度比（bloodunbound concentration ratio, Kp, uu,br）是中枢神经系统药物作用的渗透性参数。Kp≥0.3表示药物具有良好的大脑渗透性[16]。影响药物渗透性的主要理化性质有脂水分配系数（logP）、解离度（pKa）、相对分子质量（MW）、氢键形成能力（氢键供体与受体数）等[17]。 除此之外，随着药物吸收转运机制与脑靶向性给药等方面的研究发展，犬肾细胞（Madin-Darby canine kidney cells，MDCK）也被用于研究。细胞模型同源性强，培养方法简单、省时经济。但也有缺点，因为是细胞单层进行的培养，实验体系中缺少体内环境肠壁的黏液层，缺少代谢所需的酶。多种细胞系共培养可以大大还原生物体肠道复杂性[19]。 随着技术的发展，人工渗透膜如平行人工膜渗透测定模型（parallel artificial membrane permeation assay，PAMPA）及高分子材料膜如低密度聚乙烯（low-density polyethylene，LDEP）模型也逐渐成为离体渗透性研究的替代模型[20-22]。PAMPA模型具有高通量、使用成本低、实验周期短等优点。但也存在局限性，比如只具有被动扩散机制，针对亲脂性的小分子化合物，无法说明其具体渗透途径。 药物渗透性研究实验模型见表1。 由于体内过程复杂导致参数多变，而生物体模型能够高还原生物体状态，与人体试验相关性良好。在未来，渗透性研究的实验模型将向更加接近体内环境的在体或离体模型发展。 2 基于渗透实验模型的中药渗透性构动关系研究 2.1 肠渗透模型 Caco-2细胞模型在药物吸收性研究中发挥了巨大的作用，已成为体外模拟药物肠吸收的标准工具。中药渗透性与结构关系研究报道最多的一类成分为黄酮类成分。一般而言，黄酮苷的吸收渗透性不及相应的苷元，羟基取代导致亲水性增加，渗透性降低；羟基由亲脂性的基团如甲基丁酰基取代以及形成氢键，均可增加黄酮的吸收渗透性[37-39]。上述研究为建立黄酮类化合物的转运关系和评估黄酮类化合物的潜在口服生物利用度和脑分布提供了结构特征信息。 2.2 生物屏障模型 ARPE-19细胞体外模拟血眼屏障（blood-eye barrier，BRB）研究发现，糖基化和甲基化可增加非花青素黄酮和花青素的BRB渗透性，而羰基化严重抑制花色素苷和非花青素类黄酮的BRB渗透性[29]。PAMPA模型用于研究中枢神经系统（CNS）中药的渗透性发现，糖苷含有游离羧基会降低药物BBB渗透性。此方法可以有效地鉴定中药复杂成分中具有高脑渗透潜力的化合物[40]。 2.3 计算机虚拟预测模型 药物的发现与开发是高投入、周期长的高风险项目，在过去几十年里，计算机虚拟预测模型已被引入到药物发现阶段，用于预测化合物的渗透性，从而极大程度上避免了药物研发后期由于渗透性差导致失败的风险。常用的预测软件有ADMET Predictor、ACD/I-LAB、QSPKR、Volsurf，不同的计算机软件对药物渗透预测的主要作用及相关参数准确性不同。ACD/I-LAB预测pH 7.4时的lgP最准确，而美国SimulationsPlus公司研发的ADMETPredictor对pKa预测最为准确[41]。PreADMET与Volsurf程序可通过输入药物结构预测渗透性，QSPKR程序与ACD/I-Lab则可预测中药及其代谢产物穿透BBB的能力[42-43]。 QSPKR在指导基于药动学的合理药物设计中起到了关键作用。该定量构动关系的研究是基于统计方法建立分子结构特征与渗透动力学的定量关系的数学模型，如多元线性回归（multilinear regression，MLR）、遗传算法（geneticalgorithm，GA）、主成分分析（principal component analysis，PCA）、偏最小二乘法回归（partial least squares regression，PLS）法[44]。 由于其高通量和成本效益，BBB渗透性的计算机模拟在早期发现CNS药物中起着重要作用。Bujak等[45]开发的血脑屏障QSPKR模型，利用简单的统计学方法（如MLR）来预测化合物的BBB通透性，从而开发QSPKR方法。Zhang等[46]利用支持向量机（support vector machines，SVM）、随机森林、朴素贝叶斯和概率神经网络4种不同的学习方法对67种结构特征的近上万种天然产物数据集开展QSPKR研究，并预测药物的BBB通透性。结合体外平行人造膜渗透性实验，测准率高达81%。该渗透性QSPKR计算模型可用于筛选潜在CNS活性的天然产物。伞采样分子动力学（umbrella samplingmolecular dynamics，MD）计算建模可全面评估药物通过脂质双层的被动渗透性分布能力与药物结构的关系[47]。 这些软件已被商业化，主要运用于药物研发的早期初筛及指导实验，但仍需进一步的体内实验确证药物结构与渗透性的关系，只有将预测的理论模型与实验模型相结合才能更加准确地预测药物的渗透性。 3 中药多组分的渗透相互作用及渗透机制研究 3.1 转运机制介导的中药多组分渗透性变化规律 利用Caco-2细胞模型，考察甘草附子汤中白术、桂枝、甘草和制附子组分间吸收转运的影响。研究发现，白术、桂枝和甘草单煎液分别与制附子单煎液合并后，能够减少有毒的双酯型生物碱次乌头碱的吸收，增加苯甲酰新乌头碱的吸收，抑制双酯型生物碱的外排即增强生物碱的渗透，在吸收层面上起到减毒增效的作用，在外排层面起到增毒增效的作用；以甘草附子汤中分离出的黄酮、皂苷、生物碱组分及相对应的对照品为研究对象，根据双向转运表观渗透系数减少、吸收增加的规律对结果进行分析可见，黄酮组分能够促进小肠对生物碱组分的吸收，起到增毒增效的作用；皂苷组分能够减少小肠对生物碱组分的吸收，起到减毒的作用；黄酮组分和皂苷组分共同作用于生物碱组分，具有明显的减毒增效的作用。甘草苷能够增加次乌头碱、苯甲酰乌头碱、苯甲酰次乌头碱、苯甲酰新乌头碱在小肠的吸收强度；甘草酸能抑制双酯型生物碱在小肠的吸收，促进单酯型生物碱在小肠的吸收；甘草苷和甘草酸共同作用于生物碱，有减毒增效的作用。该结果从中药活性组分的渗透性规律上表明了配伍的科学性[48]。 转染了多药耐药（multidrug resistant，MDR）基因的MDCK-pHaMDR细胞具有稳定的P-糖蛋白（P-gp）表达。过表达P-gp的MDCK-pHaMDR细胞模型不仅能用于比较中药不同成分的渗透性差异，还可进一步确定成分间相互作用及渗透机制。吴茱萸的主要活性成分为色胺吲哚类生物碱。该渗透模型显示吴茱萸的2种主要活性成分吴茱萸碱与吴茱萸次碱的渗透能力接近（Papp在1×10−5 cm/s水平）且大于季铵阳离子型的脱氢吴茱萸碱。联合应用P-gp抑制剂维拉帕米，提示脱氢吴茱萸碱表现为药物转运的渗透性差异，即因为P-gp介导的外排增加而降低渗透系数。研究还显示吴茱萸碱与吴茱萸次碱均表现为对P-gp的抑制活性，因此有可能削弱P-gp对脱氢吴茱萸碱的转运作用，从而促进脱氢吴茱萸碱的吸收[19]。 3.2 酸碱电性机制介导的中药多组分渗透性变化规律 在探索白芍和制川乌的渗透作用时，有研究采用小鼠离体透皮吸收实验，考察制川乌-白芍配伍后对白芍中芍药苷经皮吸收的影响。白芍主要活性成分包括芍药苷等，制川乌主要含有双酯型生物碱及单酯型生物碱。通过使用改良Franz扩散池联合高效液相色谱（HPLC）法，观察到芍药苷透皮速率增加3.1倍，滞留期明显缩短，说明其透过皮肤到达靶组织和器官的速率加快。制川乌与白芍配伍促进了白芍中芍药苷的吸收，这种促进作用可能与乌头类生物碱和芍药苷结合形成的离子对有关。芍药苷为双环单萜类化合物，呈酸性；而乌头类生物碱属于二萜类生物碱，为碱性。从酸碱性和电性分析，制川乌与白芍配伍具有形成离子对的物质基础。形成的离子对在动力学与渗透性方面具有一致性，可能屏蔽化合物的极性基团，使亲水性的芍药苷脂溶性增加，从而渗透作用增强[49]。 就中药而言，其各组分的不同配比渗透性有差异，同时多成分环境下也会导致渗透性产生差异，因此在研究其渗透性时，要同时考察对单体成分和整体多成分环境对渗透性的变化规律。因此，研究中药多成分环境下的渗透性时，首先要对吸收的目标成分进行锁定，同时要充分考虑多成分环境下其他成分对目标成分的影响，然后再对吸收成分的吸收程度进行系统研究。 4 展望 中药多组分跨膜渗透规律与药效机制的关联是中药研究中亟待解决的重大科学问题，目前尚缺乏适宜中药多成分体系整合渗透动力学研究的计算生物学模型，从而用于解析体内外化学物质组差异。同时国内有关中药活性成分渗透性的构动关系的研究还不够，且鉴于生物体系的复杂性和某些药物药动学性质的特殊性，渗透模型还不能很好地解释许多现象。近年来从中药活性成分与药物转运蛋白等生物大分子的相互作用的角度，阐明了中药各类化学组分配伍前后的渗透变化规律，为中药多组分药效学研究奠定了基础，也为中药配伍及其临床应用提供了合理的依据，更为中药复方药动学研究提供了一种新的思路。 参考文献（略） 来 源：许 敏，姜壮壮，陶 丽，刘延庆. 中药渗透性规律及其评价研究进展 [J]. 中草药, 2019, 50(14):3477-3484.
|
|
|
