全 文 ：转移率= 过柱流出液中总鞣质质量/上柱前药液总鞣质
质量
100%
  结果表明,随 HP20型树脂使用次数的增多,其
对固公果根中鞣质的吸附纯化能力逐渐降低,但降
低程度不明显,鞣质的质量分数下降了 3
6% ,回收
率下降了 3
5% ,可见 HP20树脂的吸附解吸性能
是较为稳定的, 故认为 HP20型大孔吸附树脂对固
公果根中鞣质的精制具有很好的重复使用性能。
表 6 使用次数对质量分数和转移率的影响
Table 6  Using times of resin on content and transf ering rate
使用次数 质量分数/ % 转移率/ %
1 67. 2 83. 0
3 65. 9 82. 1
7 64. 1 81. 7
10 62. 6 79. 5
2. 8  树脂的再生: 可选用 75% ~ 85%乙醇对大孔
吸附树脂再生。大孔吸附树脂每使用一次,比上柱
量约下降 5%。
3  讨论
固公果根是彝族民间常用药材, 疗效显著, 虽然
作为临床中药药剂的历史悠久, 但是其工艺方法依
旧是传统的水提法, 此方法虽然简单,但是存在较大
缺点。本实验利用树脂法对固公果根中鞣质进行了
分离纯化,实验中使用试剂为乙醇和水, 安全无毒,
采用此方法具有简单,适合大工业生产的特点,并且
所得干浸膏鞣质的质量分数达到 67
3% ,并且具有
转移率高,所得产品质量稳定等优点,为固公果根有
效活性部位的研究开发提供了参考。
参考文献:
[ 1]  任  洁,何广新
苗药一回公果阿江制剂: 肠康胶囊!的质量
标准研究[ J]
中国民族民间医药杂志, 1998( 2) : 4142

[ 2]  国家中成药标准汇编内科脾胃分册 [ S]
肠舒片
WS10615
( ZD0615)2002

[ 3]  刘卫华
谈中药鞣质成分在临床中的应用[ J]
黑龙江中医药,
2005( 4) : 5556

[ 4]  王丽敏,卢春凤,路雅真,等
老鹳草鞣质类化合物的抗腹泻作
用研究[ J ]
黑龙江医药科学, 2003, 26( 5) : 2829

[ 5]  钟华玉,张  勉,戴  岳,等
大黄和生首乌鞣质含量对小鼠小
肠推进的影响[ J]
时珍国医国药, 2006, 17( 12) : 24782479

[ 6]  王春民,刘  刚,费  艳,等
大孔吸附树脂法纯化黄苓总黄酮
工艺的研究[ J]
中草药, 2010, 41( 1) : 5860

[ 7]  刘岱琳,董晋泉,孙华庚,等
加纳籽中 5羟基色氨酸的树脂纯
化研究[ J ]
中草药, 2010, 41( 1) : 6063

丹参醇沉过程中丹参素、丹酚酸 B和丹酚酸D的回收率预测研究
俞  翔1 ,莫必琪2 , 王  治2 ,瞿海斌1∀
( 1
浙江大学 药物信息学研究所,浙江 杭州  310058; 2
正大青春宝药业有限公司,浙江 杭州  310023)
摘  要: 目的  建立丹参醇沉过程丹参素、丹酚酸 B和丹酚酸 D回收率的预测模型。方法  采集 15 批丹参醇沉正
常生产的操作参数, 测定浓缩液和醇沉液中的 5 种有效成分,计算丹参素、丹酚酸 B 和丹酚酸 D 的回收率。采用将
醇沉操作参数和浓缩液有效成分的量相结合的方法建立 Stepw iseMLR 回收率预测模型,分析模型中各变量的重
要性。结果  丹参素、丹酚酸 B和丹酚酸 D 的回收率预测模型相关系数均大于 0
95。结论  建立的丹参醇沉过程
中有效成分回收率预测模型具有较好的预测能力, 有助于进一步了解醇沉过程,提高丹参醇沉过程质量控制水平。
关键词: 丹参;回收率; 醇沉;丹参素; 丹酚酸 B; 丹酚酸 D
中图分类号: R284
2   文献标识码: A    文章编号: 0253- 2670( 2010) 06- 0900- 04
Recovery prediction of danshensu, salvianolic acid B, and salvianolic acid D
in danshen ethanol precipitation
YU Xiang 1 , MO Biqi2 , WANG Zhi2 , QU Haibin1
( 1
Pharmaceutical I nfo rmatics Institute, Zhejiang Univer sity , H ang zhou 310058, China; 2
Chiatai Qingchunbao
Pharmaceutical Co
, Ltd
, H ang zhou 310023, China)
Abstract: Objective  T o develop recovery pr edict ion models for danshensu, salvianolic acid B, and
salv ianolic acid D in danshen ethanol precipitat ion
Methods  Reco rded the operat ion parameters of 15 nor
mal batches of danshen ethanol pr ecipitat ion in one Chinese medicine plant and measured f ive act iv e compo
#900# 中草药 Chinese Traditional and Herbal Drugs 第 41 卷第 6 期 2010年 6月
∀收稿日期: 20090412                     基金项目:新世纪优秀人才支持计划( NCET060515) ;浙江省重大科技专项重点项目( 2008130041)作者简介:俞  翔,男,硕士研究生。
* 通讯作者  瞿海斌  Em ail: quhb@ z ju
edu
cn
nent contents in danshen concentrated liquid and danshen ethanol precipitated l iquid, the Stepw iseMLR
recovery prediction models of dashensu, salviano lic acid B, and salvianolic acid D w ere developed based on
an approach which combined the process parameters and the activ e component contents in danshen concen
t rated liquid
T he importance of v ar iables in the predict ion models w as analyzed later
Results  The coef fi
cient correlat ions of dashensu, salviano lic acid B, and salv ianolic acid D recovery predict ion models w er e all
above 0
95
Conclusion  T he models developed for act ive component recovery pr edict ion show a good pre
dictability
Models can be used to help manufactur ers to understand the ethano l precipitat ion process and
improve the quality cont rol ability o f danshen ethanol pr ecipitat ion

Key words: danshen ( Salv iae mi l tior r hi z ae Bunge ) ; recovo ry; ethano l pr ecipitat ion; danshensu;
salv ianolic acid B; salvianolic acid D
  丹参注射液是应用最广泛的中药注射剂之
一[ 1] ,其有效成分主要为丹参素、原儿茶醛、丹酚酸
B、丹酚酸 D以及丹酚酸 A 等[ 2]。丹参注射液的生
产工艺为传统的 水提醇沉! [ 3] , 其中醇沉是继水提
和浓缩后的第 3 个生产环节, 也是关键单元之一。
在醇沉过程中,丹参提取液中的各种有效成分往往
伴随着杂质的沉淀而损失,因此醇沉过程质量控制
的好坏将直接关系到丹参注射液产品质量的均一
性,进而影响丹参注射液的安全性和有效性。目前,
中药生产醇沉过程的研究主要为设备或工艺的定性
分析[ 4, 5] , 而醇沉过程质量控制的研究报道很少。
在丹参注射液的醇沉过程中,由于缺乏对原料质量、
过程操作参数与醇沉液质量之间定量关系的研究,
该过程的操作一直依赖于操作人员的长期生产经
验,难以保证醇沉过程的质量。根据实验研究结
果[ 6] 及实际生产经验,在丹参注射液的醇沉过程中,
浓缩液的密度、浓缩液的投料量、乙醇的加入方式与
醇沉过程的丹参素、丹酚酸 B和丹酚酸 D的回收率
密切相关。为此, 通过累积某工厂生产数据,本实验
尝试建立一种丹参注射液生产醇沉过程有效成分回
收率的预测方法, 为工厂醇沉过程的质量控制提供
参考。
1  实验材料
某药厂自制 1400 L 醇沉罐及工业用压缩空气
气搅装置,密度计(浙江省余姚市方桥实验仪表厂) ,
Ag ilent 1100系列高效液相色谱 (美国 Agilent )。
15批浓缩液和醇沉液来自某药厂 2007 年 10
月 ∃ 2007年 11 月的生产批次, 丹参素、丹酚酸 B、
丹酚酸 D对照品(实验室自制, 质量分数在 95 %以
上) ,乙醇为药用规格, 乙腈为色谱纯, 实验用水为
M illiQ 纯化水。
2  方法和结果
2
1  丹参醇沉液制备及样品采集方法:在醇沉操作
前,将丹参浓缩液注入醇沉罐,压缩空气鼓泡搅拌 5
min, 在醇沉罐底部取样 3次,每次取 150 mL,混合均
匀, 30 % 条件下测定浓缩液密度;取浓缩液 1~ 2 g 样
品置于 25 mL 量瓶中用纯化水稀释至刻度, 离心
10m in 后取上清液1 mL, 用HPLC 法分析其中的丹
参素、丹酚酸 D和丹酚酸 B。
根据丹参浓缩液性状, 生产者需凭借经验预先
估判75%乙醇和95%乙醇的加入量。加入 75%乙醇
的目的是稀释丹参浓缩液,加入 95%乙醇的目的是
控制最终醇沉液表观乙醇体积分数和醇沉液体积。
醇沉操作的过程为:在醇沉罐中恒速加入 75 %乙醇,
待75 %乙醇添加完毕后恒速加入 95%乙醇,待酒精
计显示醇沉液表观乙醇体积分数大于 75%时停止加
醇,在加醇过程中保持压缩空气鼓泡搅拌。加醇结束
后静置 1 h。取醇沉液液面下 10 cm 处的溶液 70 mL
作为待分析样品并在 0~ 5 % 冷藏48 h。取待分析样
品2 mL 置于 10 mL 量瓶中用纯化水稀释至刻度,离
心10 min后取上清液用于 HPLC测定。
2
2  HPLC分析丹参素、丹酚酸 B和丹酚酸 D[ 7]
2
2
1  色谱条件:汉邦 C18反相色谱柱: ( 250 mm

4
6 mm, 5
m) ;流动相条件: A 相: 0
1%甲酸水, B
相:乙腈。梯度洗脱程序: 0~ 10 min ( B 相 10% ~
20% ) , 10~ 27 min( B相 20% ~ 33% ) , 27~ 30 m in
( B 相 33% ~ 70%) ; 进样量: 10
L; 体积流量 1
mL/ min;检测波长: 280 nm; 柱温: 30 % 。
2
2
2  标准曲线的制备: 精密称取丹参素、原儿茶
醛、丹酚酸 A、丹酚酸 B和丹酚酸 D对照品各 6 mg,
分别置于 5 mL 量瓶中,用纯化水定容至刻度,摇匀,
得到对照品储备溶液。取对照品储备溶液稀释成不
同质量浓度的对照品溶液,按照上述 HPLC分析条件
进行分析。以质量浓度( X ,
g/ mL)为横坐标,色谱峰
面积( Y)为纵坐标,绘制标准曲线。5个有效成分的
回归方程分别为丹参素: Y= 12
71 X+ 8
403 6, r2=
#901#中草药 Chinese Traditional and Herbal Drugs 第 41 卷第 6 期 2010年 6月
0
999 8;原儿茶醛: Y= 115
94 X- 67
407, r2= 0
999 9;
丹酚酸 A: Y= 62
994 X - 143
08, r2 = 1; 丹酚酸 B:
Y= 21
787 X- 21
957, r2 = 1;丹酚酸 D: Y= 20
546
X+ 9
319 7, r2 = 0
999 3。
2
3  回收率计算方法:考察丹参素、丹酚酸 B和丹
酚酸 D的回收率与过程变量及原料性质之间的关
系。醇沉过程丹参素、丹酚酸 B 和丹酚酸 D的回收
率的计算公式为:
  = C
V
m
M
100% ( 1)
其中 C 为醇沉液中有效成分的质量浓度(
g / mL ) ; V 为醇沉
液总体积 ( L ) , 依照生产经验, 以 75% 乙醇加入量 ( V 1 ) 与
95%乙醇加入量( V 2)之和作为实际醇沉液总体积的近似; m
为浓缩液中有效成分的质量分数; M 为浓缩液投料量( kg )
2
4  回收率预测模型建立方法:对于中药制药和食
品制造行业, 原料质量的差异是影响最终产品质量
不可忽略的因素。因此,在基于过程参数的过程模
型中添加表征原料质量的指标可提高模型的预测精
度[ 8, 9] 。这类模型一般可表述为:
  y= f ( X , Z) + ( 2)
其中 X 表示表征原料质量的指标, Z 表示过程变量, 表示
模型预测误差
考虑过程变量的两两交互作用,结合测定的丹
参浓缩液有效成分, 本实验将完整的有效成分回收
率预测模型定义为:
  = a+ b1C1+ b2C2 + b3C3+ b4C4 + b5C5+ c1!+ c2M +
c3V 1+ c4V 2+ c12!M + c13!V 1+ c14!V2+ c23M V1 + c24M V2 +
c34V 1V 2+ ( 3)
其中, 浓缩液中丹参素质量浓度 C1、原儿茶醛质量浓度 C2、
丹酚酸 A 质量浓度 C3、丹酚酸 B 质量浓度 C4 和丹酚酸 D
质量浓度 C5 为表征原料性质的指标; 浓缩液密度 !、浓缩液
投料量 M、75%乙醇加入量 V 1 和 95%乙醇加入量 V 2 为过
程可调变量;∀为截距项, bi、c i 和 c i j 分别为模型系数, 为模
型误差
由于公式( 3)中变量相对较多而样本量有限,相
关性不强的变量会影响到模型的稳健性, 本实验选
择逐步多元线性回归( Stepw iseMLR)方法建立预
测模型。
所有 Stepw iseMLR计算均由 Minitab Release
14( Minitab Inc
) 软件完成, 最终预测模型由
U nscrambler 9
6软件 ( CAMO Sof tw are)给出。
2
5  丹参醇沉回收率计算结果: 根据公式( 1)用工
厂生产现场采集的工艺参数以及 HPLC 测定数据
计算该 15 批次丹参醇沉过程丹参素、丹酚酸 B 和
丹酚酸 D的回收率。从表 1 可知, 在丹参注射液正
常生产的 15批次醇沉液中, 丹参素回收率( y 1)、丹
酚酸 B 回收率( y 2 )和丹酚酸 D回收率( y3 )分别在
31
9% ~ 44
5%、35
8% ~ 49
3% 和 23
0% ~
24
9%, 不同批次各有效成分回收率的比值也存在
较大差异。由此可见, 单纯凭经验操作无法保证各
批次丹参醇沉过程中有效成分回收率的稳定性。
表 1  丹参醇沉的 3 种有效成分的回收率结果
Table 1 Recovery results of three active components
in danshen ethanol precipitation
编号 y1 / % y2/ % y 3/ % y1 y3 y2 y3
1 36
6 39
1 23
0 1
59 1
70
2 38
9 41
9 26
1 1
49 1
61
3 32
3 36
3 24
2 1
33 1
50
4 40
2 45
7 35
8 1
12 1
28
5 40
6 46
6 34
0 1
19 1
37
6 35
4 40
4 29
3 1
21 1
38
7 33
8 37
8 25
9 1
31 1
46
8 31
9 35
8 26
7 1
19 1
34
9 34
8 38
8 25
2 1
38 1
54
10 35
6 40
9 26
6 1
34 1
54
11 43
3 48
0 33
4 1
30 1
44
12 44
5 49
3 34
9 1
28 1
41
13 35
4 39
5 25
7 1
38 1
54
14 40
9 46
0 31
1 1
32 1
48
15 42
9 48
1 33
0 1
30 1
46
2
6  3种有效成分回收率预测模型的建立和分析:
为保证预测模型和实际生产经验具有可比性, 使用
Stepw iseMLR方法时在模型中预先保留 95%乙醇
加入量这个过程参数, 并将进入和移出模型的置信
度设为 0
15,模型变量的显著性见表 2~ 4。
2
6
1  丹参素回收率模型: 通过公式( 3)获得的丹
参素回收率预测模型为 y 1 = 141
33 - 95
99!+
1
00C3 - 0
38C4 + 0
01V 2 + 2
31
10- 5 V 1V 2 +
0
01!M, r 2 = 0
99, RMSEPC = 0
51, 交叉验证
RMSEP= 0
84。预测模型的 t检验结果见表 2, 可
见丹参浓缩液密度、丹酚酸 A质量浓度以及 75%乙
醇与 95%乙醇的交叉相对与丹参素回收率的计算
结果间有非常强的相关性。
表 2 丹参素回收率预测模型 t检验结果
Table 2  Result of ttest for dashensu recovery
prediction model
变量项 ! C3 C4 V2 V 1V 2 !M
t值 - 13
170 4
290 - 2
460 2
960 3
650 2
440
P 值 0
000 0
003  0
040 0
018 0
007 0
041
2
6
2  丹酚酸B回收率模型:通过公式( 3)获得的丹
酚酸 B回收率模型为 y 2 = 169
00- 109
45!- 3
29
C2- 0
42C4+ 1
17C3 + 0
025 4V1 + 0
017 5V2 , R2=
0
99, RMSEPC= 0
53,交叉验证 RMSEP= 0
95。预
测模型的 t检验结果见表 3。由显著性检验分析可
知,浓缩液密度、丹酚酸 A质量浓度以及 95%乙醇加
#902# 中草药 Chinese Traditional and Herbal Drugs 第 41 卷第 6 期 2010年 6月
入量对丹酚酸 B回收率的影响最为显著。
表 3  丹酚酸 B回收率预测模型 t检验结果
Table 3  Result of ttest for salvianolic acid B
recovery prediction model
变量项 ! C2 C3 C4 V 1 V2
t 值 - 13
970 - 3
210 3
990 - 2
420 3
270 4
420
P值  0
000  0
012 0
004  0
042 0
010 0
002
2
6
3  丹酚酸 D回收率模型: 通过公式( 3)获得的
丹酚酸 D 回收率模型为 y 3 = 178
93 - 135
22!+
0
42C1 - 6
62C2 + 0
028 2V 1 + 0
0140V 2 , r2 =
0
98, RMSEPC= 0
88, 交叉验证 RMSEP= 1
96。
预测模型的 t检验结果见表 4。可见浓缩液密度和
浓缩液中原儿茶醛的量变化会非常明显地影响到丹
酚酸 D回收结果。尽管 95%乙醇加入量的变化会
影响到醇沉液的最终乙醇体积分数, 但对丹酚酸 D
回收率的调控能力十分有限。
表 4  丹酚酸 D回收率预测模型 t检验结果
Table 4 Result of t test for salvianolic acid D
recovery prediction model
变量项 ! C1 C2 V1 V2
t 值 - 8
200 1
770 - 3
820 2
950 1
750
P值  0
000 0
111  0
004 0
016 0
115
  由上可知,根据公式( 3)建立的 3个回收率预测
模型,其 r 均高于 0
95。从模型可知, 15批次浓缩
液投料量的波动(表 1)对有效成分回收率的影响不
如另外 3个过程变量显著,说明在目前投料量范围
内,工厂可以适当提高投料量以减少乙醇的消耗,并
降低后续乙醇回收的能耗。由于建模所用的 15批
次醇沉数据均来自于生产现场, 因此建立的模型可
用于指导工厂的醇沉过程。
从上述结果可以看出,丹参浓缩液密度的改变
是 3种有效成分的回收率改变的主要原因之一, 是
丹参醇沉过程的关键控制变量。3 个模型说明, 若
丹参浓缩液密度在目前范围内波动, 依靠乙醇加入
方式的改变不能消除浓缩液密度波动格对醇沉质量
波动所带来的影响。另外, 3个模型也能说明,中药
原料本身的质量差异对生产过程的质量控制来说是
一个不可忽略的因素, 将合适的原料质量指标引入
有效成分回收率预测模型,可以提高模型预测能力。
此外,上述 3个回收率模型包含的变量以及变量系
数均有所不同, 这一结果提示,醇沉过程中各种有效
成分的损失机制并不相同而且比较复杂。尽管目前
尚且无法阐明有效成分在醇沉过程中的损失机制,
但通过数理统计的方法, 能够发现某些规律的存在。
利用这些规律, 生产者可以在生产中调整过程变量
提高批次间醇沉结果的相似性。
3  结论
通过在过程模型中添加表征原料质量的参数,
本实验建立的丹参醇沉过程 3种有效成分回收率的
预测模型均具有较好的预测能力,可用于指导丹参
注射液生产中的醇沉操作。3种有效成分的回收率
预测模型量化了过程中各种因素对醇沉过程的影
响,有助于增加工厂对醇沉过程的了解,有望改变目
前粗放的操作模式, 提高醇沉过程的质量控制水平。
参考文献:
[ 1]  王桂蓉
丹参注射液的药理作用与临床研究进展[ J ]
现代医
药卫生, 2006, 22 ( 10) : 14731474

[ 2]  张尊建,李  茜, 王  伟
丹参及丹参注射液指纹图谱的
HPLCMS研究[ J]
中草药, 2002, 33 ( 12) : 10741076

[ 3]  高福君, 仇法新
浅谈影响中药醇沉的几个因素[ J ]
山东中
医杂志, 1999, 18 ( 5) : 226227

[ 4]  闫希军, 张立国, 黄  靓
醇沉速度对中药质量的影响 [ J ]

中成药, 2003, 25 ( 4) : 266270

[ 5]  肖  琼, 沈平孃
中药醇沉工艺的关键影响因素[ J]
中成药,
2005, 27 ( 2) : 143144

[ 6]  王  静
过程分析技术在丹参注射液醇沉和养胃颗粒喷雾制
粒中的应用研究 [ D]
杭州: 浙江大学, 2007

[ 7]  Qu H B, Zhai X J, S hao Q
S imultaneous determinat ion of
s even act ive compounds in R adix S alv iae Mi lt i or rhi z ae by
temperaturecont rolled ult rasoundassis ted ext ract ion and
H PLC [ J]
Ch romatogr ap hia, 2006, 66 ( 1) , 2127

[ 8]  Skibated E, Westerhu is J, Smilde A
Ex amples of NIR based
r eal t ime releas e in tablet m anu facturing [ J ]
J P harma
Biomed A nal , 2007, 43: 12971305

[ 9]  J orgensen K, Naes T
A des ign and analysis st rategy for situ
at ions w ith uncont rolled raw material variat ion [ J ]
J
Chemomet r , 2004, 18 ( 2) : 4552

#903#中草药 Chinese Traditional and Herbal Drugs 第 41 卷第 6 期 2010年 6月