一、研究目的
研究表明，黄芩具有潜在的抗糖尿病活性成分，然而有关黄芩的抗糖尿病的药效物质基础研究尚且薄弱。因此，亟待新技术、新方法的应用于黄芩抗糖尿病的有效成分筛选。本课题结合高内涵成像与非靶向代谢组学对黄芩中的抗糖尿病的成分进行筛选。通过大数据分析对黄芩抗糖尿病的活性成分进行筛选，为黄芩的抗糖尿病药效物质基础研究提供依据。
二、研究方法
采用制备液相的梯度洗脱，流动相采用纯甲醇和水，将黄芩活性成分分为108份，通过浓缩富集至适宜的给药浓度。采用棕榈酸影响HepG2细胞，从而构建糖尿病细胞模型。随后，利用高内涵成像和代谢组学，结合图像数据与组学数据的机器学习对黄芩抗糖尿病的活性成分进行筛选。
三．文献综述
1高内涵成像和非靶向代谢组研究现状
高内涵成像（High Content Imaging，HCI），一种在细胞水平对药物进行筛选的方法，使用荧光探针对细胞进行标记，然后通过自动荧光定量显微镜一次给出细胞的多种参数，其中荧光探针试剂对细胞进行分割划分在其定量分析中起至关重要的作用[1]。高内涵标记细胞区室并测量数百个特征，并结合数据处理和结果分析的软件进行多靶点和多指标的筛选，即高内涵筛选（High Content Screening，HCS），比一般的高通量筛选只是给出单一的指标具有很大的优势[2]~[4]。目前，HCI已经在药物发现和筛选领域取得很大成功，使用高内涵成像多参数方法进行多重检测的能力使该领域能够捕获所需的生物学相关性。还可以观察到异质转染的罕见事件，对很多外显率有限的实验中很有帮助[5]。
目前，基于高内涵成像的优点，其已经广泛应用于药学领域，尤其是毒理学[6]、药理学[7]、分子生物学和药物化学等领域中应用较多。近些年，采用高内涵研究的方法逐渐增多，如Panchal, Rekha G.等[9]将高内涵成像应用于研究埃博拉。并且随着HCS现阶段的不断发展，将其应用于更高水平的研究将成为可能。Krystle L. Yozzo等[7]使用HCS鉴别对斑马鱼胚胎心血管产生影响的药物。HCS使用自动图像采集程序和自定义图像分析方案来量化体长，循环，心率，心包面积和段间血管面积，并作为鉴别指标。代谢组学是一门研究生物内源性代谢分子的学科，通过分析生物体内的代谢小分子来对药物的活性进行筛选，并进一步进行药物机制的研究。代谢组学已被广泛应用于研究由外部刺激和疾病引起的代谢改变[10]。随着技术发展，进行定量实验的精密度不断提高，代谢组学现在已经由单一的靶向组学转向了更多参数的非靶向代谢组学，使得药物的机制研究更为全面。非靶向代谢组要求得到准确复杂的代谢组指纹，这表示要对代谢分子的全面、无差别的检测，而代谢小分子都有不同的极性，导致其在九个数量级具有不同的丰度，实际分析进展必须集中于提供尽可能多的分离空间，这一目标主要依赖于高分辨率和选择性的概念，而很多分析方法对样品的选择性和覆盖率都无法达到要求[11]。近些年，质谱已成为开发敏感的非靶向代谢组学工作流程的关键技术。目前，高分辨率质谱（High-resolution mass spectrometry）以及作为研究非靶向代谢组的核心技术，高分辨率质谱应付了非靶向代谢组覆盖率的问题[11]。
2高内涵成像和非靶向代谢组在中药中的应用
HCS对中药中的新活性成分的发现很大的贡献。基于HCS给出的多个参数，其可以用于反映中药作用的多效性和多靶点的问题。如今，HCS已经广泛应用于中药活性成分的筛选。Wang Jing等[12]用HCS对柴胡中的活性成分进行筛选的实验，共鉴定或初步表征了174种成分，并在大鼠生物流体中匹配了与21种代表性结构成分相关的70种代谢物，并对药物的分布进行了调查。
单体化合物的研究中，一般只要关注特定的作用靶点。而中药中所含成分复杂，中药的作用基于其基于其多靶点、多成分制剂的协同效应。使用靶向性分析方法研究中药会导致结果过于单一，不符合传统中医药理论。而非靶向代谢组学要求对代谢分子的全面、无差别的检测，可以综合评估中药的药效以及作用机制。因此结合非靶向代谢组学研究中药对代谢性疾病的作用使结果更可靠[13]。林贺[14]用非靶向代谢组学研究了病理状态下人参藜芦反药的配伍机理。
