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J-GLOBAL ID:201502219766175246   整理番号:15A0899408

Senna薬物品質管理分析のためのMSとNMR技術による統合比較代謝物プロファイリング

Integrated comparative metabolite profiling via MS and NMR techniques for Senna drug quality control analysis
著者 (5件):
資料名:
巻: 407  号:ページ: 1937-1949  発行年: 2015年03月 
JST資料番号: E0425B  ISSN: 1618-2642  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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Senna alexandrina Mill(Cassia acutifoliaと Cassia angustifolia)は下剤薬センナに使用される。プロトン核磁気共鳴(1H-NMR),超高速液体クロマトグラフィー-質量分析(UPLC-MS)分析により2つの地理的に異なる起源からの葉と豆莢を互いに区別した。最適化条件下では,21種のアントラキノン,24種のビアントロン(センノシドを含む),5種のアセトフェノン,25種のC/O-フラボノイド複合体,5種のキサントン,3種のナフタレン,2種のさらなるフェノール類,及び9種の脂肪酸を含む107種の代謝産物を同時に定量し同定できた。主成分分析(PCA)及び階層的クラスタ分析(HCA)を使用して試料間の類似点と相違点の両方を決定した。生体組織のタイプ(葉と豆莢)に基づく試料の分類のために,UPLC-MSとNMRの両方が地理的起源よりも分離でより効果的であることを見出した。結果は,センナ中の生物活性物質,すなわち,フラボノイドとセンノシドの主要なクラスの量が器官間で大きく変動することを明らかにした。葉は豆莢より多くのフラボノイドとω-3脂肪酸を含有したが,しかし,より少ないベンゾフェノン誘導体を含んだ。これとは対照的に豆莢はビアントロン(センノシド)がより濃縮された。PCA分析は,NMR及び/又はUPLC-MSデータセットを使用して市販センナ調製物の起源を予測するのに等しく有効であることを見出した。さらに,6つのこれまで未研究のセンナ種の選択をUPLC-MSによって分析した。結果は,二次代謝産物組成に関してハネセンナ葉はS.alexandrina Millに最も近縁種であり,アントラキノン”レイン”とフラボノイド複合体の最高レベルを示すことを明らかにした。著者ら限り,本研究は,センナ種間の二次代謝産物の組成の違いを明らかにするためにUPLC-MSとNMRの両方を利用した最初のアプローチを与えた。Copyright 2015 Springer-Verlag Berlin Heidelberg Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (3件):
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薬物の分析  ,  質量分析  ,  有機化合物のNMR 
引用文献 (32件):
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