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Multimodal integrated strategy for the discovery and identification of antiplatelet aggregation Q‐markers in Paris polyphylla var. yunnanensis

血小板聚集 化学 立体化学 传统医学 医学 血小板 内科学
作者
Yang Li,Rouyuan Wen,Wanqing Yang,Huimei Xu,Qiufeng Xie,Le Wang,Hanzhu Sun,Haizhu Zhang,Conglong Xia
出处
期刊:Biomedical Chromatography [Wiley]
卷期号:38 (4) 被引量:1
标识
DOI:10.1002/bmc.5824
摘要

Abstract To enhance the quality evaluation and control of traditional Chinese medicine (TCM) and ensure the safety and efficacy of clinical medication, it is imperative to establish a comprehensive quality assessment method aligned with TCM efficacy. This study uses a representative Chinese medicine with multi‐origin and multi‐efficacy, Paris polyphylla var. yunnanensis (PY), as an illustrative example. Surprisingly, despite the high fingerprint similarity among the 12 batches of PY samples collected from various regions in Yunnan, a notable variation in the composition and content of components was observed. The chromatographic analysis identified seven common peaks, namely, polyphyllin I, polyphyllin II, polyphyllin V, polyphyllin VI, polyphyllin VII, polyphyllin H, and polyphyllin D. In the bioactivity evaluation, an in vitro antiplatelet aggregation model induced by adenosine diphosphate was established, showcasing excellent stability. The maximum antiplatelet aggregation inhibition rate for all PY samples consistently remained stable at 73.1%–99.1%. However, the 50% inhibitory concentration (IC 50 ) values exhibited a range from 1.615 to 18.200 mg/mL. This approach not only meets high‐throughput screening requirements but also demonstrates remarkable discrimination. The results of chemical and bioactivity evaluations were analyzed using hierarchical cluster analysis and canonical correlation analysis. Polyphyllin I, polyphyllin II, polyphyllin VII, polyphyllin H, and polyphyllin D were identified as the Q‐markers for antiplatelet aggregation in PY samples. Validation of the bioactivity for these monomer components aligned with the previously mentioned findings. Notably, this study established a spectrum–effect model for PY samples, enhancing the scientific robustness of the quality evaluation method. Furthermore, these findings offer valuable research insights for improving the quality assessment of other TCMs.
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