Salvia miltiorrhiza 삼출 과정의 메커니즘 모델링 및 응용

Jul 06, 2023

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 8311(2023) 이 기사 인용

125 액세스

측정항목 세부정보

여과는 식품 가공 산업의 일반적인 추출 방법입니다. 본 연구에서는 Salvia miltiorrhiza(Salviae Miltiorrhizae Radix et Rhizoma)에서 salvianolic acid B의 삼출 추출을 예로 들어 삼투 메커니즘 모델을 도출했습니다. 함침에 따라 부피 분배 계수를 계산했습니다. 실험. 단일 인자 퍼콜레이션 실험을 통해 베드층 공극률을 측정하고, 함침 동역학 모델을 피팅하여 얻은 매개변수를 사용하여 내부 물질 전달 계수를 계산했습니다. 스크리닝 후 Wilson과 Geankoplis, Koch와 Brady 공식을 사용하여 각각 외부 물질 전달 계수와 축 확산 계수를 계산했습니다. 모델에 각 매개변수를 대입한 후 단삼의 삼출 과정을 예측하였으며, 결정계수 R2는 모두 0.94보다 컸다. 민감도 분석은 연구된 모든 매개변수가 예측 효과에 중요한 영향을 미친다는 것을 보여주기 위해 사용되었습니다. 모델을 기반으로 원자재 특성 범위와 공정 매개변수를 포함한 설계 공간이 확립되고 성공적으로 검증되었습니다. 동시에, 퍼콜레이션 과정의 정량적 추출과 종말점 예측에 모델이 적용되었습니다.

퍼콜레이션(Percolation)은 중국 전통 의학의 일반적인 추출 방법입니다. 일반적으로 추출물을 여과기에 넣고 여과기에 용매를 연속적으로 첨가하며 동시에 추출 후의 용액을 채취한다. 2020년판 중국 약전(제1부)에 포함된 1609개 제제 중 약 9.8%가 삼출 공정과 관련되어 있으며 총 157종1입니다. 퍼콜레이션의 장점은 장비가 간단하고, 조작이 쉽다는 점이다. 한약 추출을 위한 삼출의 장점은 공정이 온화하여 열적으로 불안정한 성분이나 성분 등을 얻는 데 도움이 된다는 것입니다. 단점은 용매 소모량이 많고 추출 시간이 길다는 것입니다2.

삼출 과정의 현재 모델링 방법에는 통계적 모델링과 기계적 모델링이 포함됩니다. 통계적 모델링은 삼출 공정 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 모델링 방법입니다.

Cao Hui는 Box-Behnken 설계를 사용하여 에탄올 농도, 침지 시간, 삼출 유속이 삼출 과정의 총 사포닌 함량과 총 사포닌 추출 속도에 미치는 영향을 연구했습니다. 2차 다항식 모델링이 사용되었으며, 이 모델은 공정 매개변수를 최적화하기 위해 추가로 사용되었습니다3. Chen Weilinet al. Box-Behnken 디자인을 이용한 Qixue Shuangbu Tinctura의 삼출 추출 공정에서 에탄올 농도, 용매 투여량 및 삼출 유속의 세 가지 매개변수를 조사하고 지표 성분 및 추출물의 농도를 기준으로 2차 다항식 모델을 확립했습니다. 검사 지표를 확인한 후 매개변수를 최적화합니다4. 위 작업의 모델링 방법은 간단하고 계산도 용이하지만, 배치 간 의약품 품질 차이에 따른 영향은 고려되지 않았다.

Wang Xiaoyu는 Sophora flavescens Alt의 공정 매개변수를 최적화하기 위해 피드포워드 제어 아이디어를 채택했습니다. 및 Heterosmilax japonica Kunth 여과. 그들은 2차 다항식을 사용하여 원료의 품질 정보, 공정 매개변수 및 삼출 공정 효과 사이의 정량적 모델을 구축했습니다. 그런 다음 새로운 약품 배치의 품질 정보를 모델에 입력하여 최적화된 삼출 공정 매개변수를 계산할 수 있습니다5. 배치 간 원료 품질의 변동에 따라 공정 매개변수를 조정하는 것이 아이디어이며, 이는 배치 간 삼출 추출물의 품질을 안정화하는 데 도움이 됩니다. 이 방법은 원료의 품질차이를 모델에 반영할 수 있으나, 다른 여과장비에 적용하기에는 어려움이 있다.