Preview

Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств

Расширенный поиск

Оценка возможности использования микроэлементного статуса лекарственного растительного сырья в качестве дополнительного критерия доброкачественности на примере сырья «Ромашки аптечной цветки»

https://doi.org/10.30895/1991-2919-2024-639

Содержание

Перейти к:

Резюме

ВВЕДЕНИЕ. Определение подлинности лекарственного растительного сырья и его отличий от морфологически схожих видов часто оказывается затруднительным, особенно при использовании измельченного сырья. Для анализа сложных смесей растительного происхождения целесообразно использовать дополнительные способы оценки подлинности, в частности метод иерархической кластеризации по содержанию микроэлементов в сырье.

ЦЕЛЬ. Исследовать возможность использования метода иерархической кластеризации содержания микроэлементов в сложной биологической матрице (смеси растений) на примере ромашки аптечной.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Для ромашки аптечной, широко применяемой в медицинской практике, известен ряд морфологически схожих совместно произрастающих видов других растений. Объектами исследования являлись цветки с цветоносами, заготовленные от растений: Matricaria recutita L., Tanacetum parthenium (L.) Sch.Bip., Leucanthemum vulgare Lam., Tripleurospermum inodorum (L.) Sch.Bip. и Matricaria suaveolens Buchenau и искусственно созданные смеси ромашки и примесных видов, не соответствующие требованиям фармакопейной статьи. Содержание микроэлементов определяли методом масс-спектрометрии с индуктивно-связанной плазмой. Статистическую обработку результатов проводили с помощью программы Statistica 10 со встроенными алгоритмами анализа данных многофакторных экспериментов.

РЕЗУЛЬТАТЫ. Определено содержание 56 микроэлементов в растениях и их смесях, затем с использованием методов кластерного анализа построено иерархическое дерево. Выявлено, что наиболее близкими по микроэлементному статусу являются M. recutita и M. suaveolens, что коррелирует с их таксономией. Искусственно приготовленные смеси растений занимали промежуточные кластеры между различными видами ромашки. При этом по критерию несходства все примесные виды растений и смеси с содержанием более 10% значимо отличались от кластера микроэлементного состава M. recutita.

ВЫВОДЫ. Показана возможность использования метода иерархической кластеризации содержания микроэлементов в биологическом объекте для анализа сложных систем, в том числе смесей растений, и выявления их различий, способных иметь диагностическое значение при контроле качества лекарственного растительного сырья.

Для цитирования:


Прокушева Д.Л., Круглов Д.С., Величко В.В. Оценка возможности использования микроэлементного статуса лекарственного растительного сырья в качестве дополнительного критерия доброкачественности на примере сырья «Ромашки аптечной цветки». Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств. 2024;14(6):663-672. https://doi.org/10.30895/1991-2919-2024-639

For citation:


Prokusheva D.L., Kruglov D.S., Velichko V.V. Assessment of the Possibility of Using the Trace Element Status of a Herbal Drug as an Additional Quality Criterion: Chamomile Flowers as a Case Study. Regulatory Research and Medicine Evaluation. 2024;14(6):663-672. (In Russ.) https://doi.org/10.30895/1991-2919-2024-639

ВВЕДЕНИЕ

Фармакологическое действие лекарственных растительных препаратов (ЛРП) определяется сочетанием биологически активных соединений в их составе. Одним из условий воспроизводимости фармакологического эффекта при применении ЛРП является изготовление препарата из подлинного и доброкачественного лекарственного растительного сырья (ЛРС). Однако в ряде случаев существует проблема идентификации производящего лекарственного растения, являющегося источником подлинного ЛРС, и его отличия от морфологически схожих видов, часто произрастающих в тех же условиях [1]. Даже подлинное ЛРС может не отвечать критерию доброкачественности вследствие повышенного содержания допустимых примесей близких видов неядовитых растений [2] и поллютантов [3].

К лекарственным растениям, для которых известен ряд морфологически схожих видов, относится ромашка аптечная (Matricaria recutita L.), широко применяемая как в мировой [4][5], так и в российской медицинской практике1 [6]. Цветки ромашки аптечной применяются как антибактериальное, противовоспалительное, спазмолитическое средство при заболеваниях верхних дыхательных путей и пищеварительного тракта [5][7].

Цветки ромашки аптечной следует отличать от сходных по строению корзинок других растений семейства сложноцветных (Asteraceae), не подлежащих заготовке [4]. Согласно инструкции2 по сбору и сушке соцветий ромашки аптечной основными ромашковидными растениями европейской части России являются ромашка душистая (Matricaria suaveolens (Pursh) Buchenau), пупавка собачья (Anthemis cotula L.), пупавка полевая (Anthemis arvensis L.), во флоре Сибири преобладают нивяник обыкновенный (Leucanthemum vulgare Lam.), трехреберник непахучий (Tripleurospermum inodorum (L.) Sch.Bip.), ромашка душистая [8] и широко культивирующийся в качестве декоративного растения пиретрум девичий (Pyrethrum parthenium (L.) J.G.Sm.) [9].

Эти растения обладают различным химическим составом травы, цветков, различается также состав их эфирных масел. Так, основными действующими веществами эфирного масла ромашки аптечной являются хамазулен и бисаболол [10], тогда как в видах-примесях содержатся другие компоненты: эфирное масло M. suaveolens содержит β-мирцен, (Е)-β-фарнезен, геранил-3-метилбутаноат, гермакрен D [10–13], T. inodorum — матрикариа-эфир, гермакрен D, (Е)-β-фарнезен [10][13], L. vulgare — сабинен, мирцен, эвдесмол, (Е)-β-фарнезен [10], P. parthenium — камфору, (Е)-хризантенилацетат [14–16].

Поскольку ЛРС часто заготавливают сборщики без ботанического и фармакогностического образования, и на следующий этап обращения сырье уже может поступать в измельченном виде, то определение его доброкачественности становится затруднительным. Важно заметить, что сырье, содержащее примеси в недопустимом количестве, по товароведческим показателям и по количественному содержанию эфирного масла и флавоноидов, нормируемых согласно требованиям фармакопейной статьи, может соответствовать принятым нормам. Однако в связи с отличием состава действующих веществ из-за присутствия примесей может измениться фармакологическое действие ЛРП либо могут развиться нежелательные реакции при его приеме.

В фармакопейной статье ФС.2.5.0037.153 описаны методы определения подлинности и чистоты (наличия примесей) ЛРС по морфологическим признакам, достаточным для измельченного сырья, в котором присутствуют частицы с размерами более 2 мм. Вместе с тем в настоящее время значительная доля ЛРП, изготовленных из ромашки аптечной, выпускается в фильтр-пакетах, в которых частицы размером более 2 мм отсутствуют. Поэтому для определения подлинности данной продукции использование диагностических морфологических признаков существенно затруднено.

В цветках ромашки определяют количественное содержание эфирного масла, суммы флавоноидов в пересчете на рутин и экстрактивных веществ, извлекаемых водой. Однако данные показатели в связи с содержанием суммы подобных веществ во многих видах растений не могут быть использованы в качестве эффективного и достоверного критерия качества ЛРС. Одним из возможных путей видоспецифичной диагностики ЛРС может быть получение хроматограммы эфирного масла, в котором могут быть выявлены нехарактерные компоненты [17][18]. В этом случае требуется использование нескольких хроматографических методов анализа: высокоэффективной жидкостной хроматографии со спектрофотометрическим детектированием для фенольных компонентов ЛРС и газовой хроматографии для компонентов эфирного масла, что существенно усложняет процесс контроля качества ЛРС.

В наших предыдущих исследованиях [19] было показано, что состав микроэлементов растений определяется в первую очередь видовой принадлежностью растения, что позволяет говорить о гомеостазе микроэлементного статуса растения и использовать его при решении задач хемосистематики [20]. Важным обстоятельством является установленная корреляция между микроэлементным статусом и компонентным составом эфирного масла, получаемого из растения [21].

При использовании иерархической кластеризации микроэлементного статуса в качестве критерия сходства используется Евклидово расстояние в N-мерном пространстве, и если это расстояние превышает изменчивость определяемых параметров по промысловой заросли (~15%), то кластеры считаются разными [22]. Применение такого подхода при анализе ЛРС «Чабреца трава» [20] показало, что сформированный кластер качественного ЛРС «Чабреца трава» значимо отличается от кластера некачественного сырья.

Микроэлементный состав растения определяется не только условиями в месте его произрастания, но и в значительной степени его геномом, поскольку микроэлементы необходимы для синтеза растением видоспецифичных соединений. Растения семейства сложноцветных в качестве запасного вещества накапливают инулин в отличие от характерного для растений других семейств крахмала [7]. Поскольку исследования по связи микроэлементного состава с таксономическим положением были выполнены для крахмалоносных семейств [19–22], представляет интерес определить информативность микроэлементного состава для инулинсодержащих растений.

Цель работы — исследовать возможность использования метода иерархической кластеризации содержания микроэлементов в сложной биологической матрице (смеси растений) на примере ромашки аптечной.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

В качестве объектов исследования были выбраны ромашка аптечная, пиретрум девичий, нивяник обыкновенный, трехреберник непахучий и ромашка душистая, собранные в окрестностях пос. Михайловский Новосибирской области (широта 55º04´, долгота 83º27´). В качестве сырья заготавливали цветки с цветоносами длиной не более 3 см по правилам заготовки ЛРС «Ромашки аптечной цветки». После сбора сырье доводили до воздушно-сухого состояния. Из высушенного сырья были приготовлены смеси на основе M. recutita с добавлением 10 и 25% по массе сырья примесных видов, заготовленного по тем же правилам (табл. 1). Исходное сырье и полученные смеси измельчали в ротационной мельнице TSM6A (Bosch) и разделяли на фракции с помощью лабораторных сит («Экрос») с размерами ячеек 5,0 мм (верхнее сито) и 0,2 мм (нижнее сито). Фракции крупнее 5,0 мм и меньше 0,2 мм отбрасывали.

Таблица 1. Состав приготовленных растительных смесей

Table 1. Composition of prepared herbal mixtures

Растение

Plant

Смесь 1

Mixture 1

Смесь 2

Mixture 2

Смесь 3

Mixture 3

Смесь 4

Mixture 4

Смесь 5

Mixture 5

Смесь 6

Mixture 6

Смесь 7

Mixture 7

Смесь 8

Mixture 8

Matricaria recutita, %

90

75

90

75

90

75

90

75

Leucanthemum vulgare, %

10

25

Tripleurospermum inodorum, %

10

25

Matricaria suaveolens, %

10

25

Pyrethrum parthenium, %

10

25

Таблица составлена авторами по собственным данным / The table is prepared by the authors using their own data

Примечание. «–» — компонент в смеси отсутствует.

Note. — The mixture does not contain the component.

Количественное определение элементов проводили методом масс-спектрометрии с индуктивно-связанной плазмой на спектрометре ELAN DRC-II (Perkin Elmer Inc) в соответствии с утвержденной методикой4.

Точную навеску измельченного сырья массой около 0,1–0,2 г помещали во фторопластовый вкладыш лабораторного автоклава. Дальнейший анализ проб проводили, как описано в работе [23]. Для минерализации проб использовали кислоту азотную концентрированную («Ленреактив», кат. № 011584) и кислоту фтористоводородную («Ленреактив», кат. № 200629). Контроль правильности определения проводили методом добавок.

Для построения калибровочных графиков использовали многоэлементные стандартные растворы ICP-MS-68-A и ICP-MS-68-В 0,01 г/л (High-Purity Standards), а также одноэлементный стандартный раствор Hg 1 г/л (High-Purity Standards). Стабильность градуировочных характеристик контролировали путем сравнения результатов определения содержания введенного внутреннего стандарта индия (¹¹⁵In, High-Purity Standards, кат. № 100024-2-100) в каждом анализируемом образце.

Для обеспечения стабильного режима работы масс-спектрометра все измерения проводили в термостатированных условиях при 22,0±1,5 ºС. Проводили пять параллельных определений для каждого анализируемого образца, за результат принимали среднее значение.

Статистическую обработку полученных результатов проводили с помощью программного обеспечения Statistica 10, имеющего встроенные алгоритмы анализа данных многофакторных экспериментов. В качестве алгоритма анализа был принят метод иерархической кластеризации5. Полученные экспериментальные данные были представлены в виде матрицы, столбцы которой соответствовали исследуемым растительным образцам, а в строках были полученные средние значения содержания микроэлементов в растительном объекте. Для исключения влияния на результат величины абсолютных значений количества микроэлементов была произведена нормировка данных с использованием встроенной функции стандартизации по строкам и с приведением всех преобразованных переменных к единому диапазону значений, выраженных в каждой ячейке матрицы как отношение количества микроэлемента в каждом образце к среднему значению его содержания по всем исследуемым образцам.

Построение дендрограммы. Для построения дендрограммы в качестве способа измерения дистанции между кластерами было выбрано Евклидово расстояние между точками в многомерном пространстве, а в качестве алгоритма объединения — метод Варда [24], согласно которому для оценки расстояний между кластерами используются методы дисперсионного анализа. В качестве меры подобия (целевой функции) применяют внутригрупповую сумму квадратов отклонений, которая представляет собой сумму квадратов расстояний между каждой точкой (объектом) и средней по кластеру, содержащему этот объект. На каждом этапе объединяются такие два кластера, которые приводят к минимальному увеличению целевой функции, т.е. внутригрупповой суммы квадратов отклонений. Значимость увеличения целевой функции оценивается по критерию Фишера при уровне доверительной вероятности 0,95. В качестве критериев объединения точек в кластер использовали граничное условие о том, что Евклидово расстояние между точками меньше величины ε [24], критическое значение приемлемости которой было принято как изменение микроэлементного состава по объекту менее 15% и которая в данном случае выполняла роль доверительного интервала для оценки значимости различий между кластерами [19].

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Для выявления закономерностей в многофакторных данных, полученных на биологических матрицах, использование статистического аппарата оценки доверительных интервалов параметрическими многофакторными корреляционными методами мало применимо и наиболее эффективно использование методов кластерного анализа. В этом случае вводится понятие виртуального многомерного пространства, базисными ортами которого являются нормированные концентрации микроэлементов. Построенное иерархическое дерево кластеров по результатам, приведенным в таблице 2, представлено на рисунке 1.

Таблица 2. Содержание микроэлементов в растительном сырье и смесях

Table 2. Content of trace elements in individual herbal drugs and herbal drug mixtures

Элемент

Element

Содержание элемента в объектах исследования, мкг/г

Element content per study object, µg/g

M. recutita

M. suaveolens

L. vulgare

T. inodorum

P. parthenium

Смесь 1

Mixture 1

Смесь 2

Mixture 2

Смесь 3

Mixture 3

Смесь 4

Mixture 4

Смесь 5

Mixture 5

Смесь 6

Mixture 6

Смесь 7

Mixture 7

Смесь 8

Mixture 8

Li

0,336

0,173

0,086

0,107

0,68

0,315

0,277

0,317

0,282

0,324

0,299

0,375

0,428

Be

0,001

0,001

0,013

0,04

0,066

0,002

0,004

0,005

0,01

0,001

0,001

0,007

0,016

Na

1545,2

548,0

66,0

268,0

295,0

1350,7

1136,2

1370,3

1185,1

1397,4

1252,8

1372,9

1191,7

Mg

2687,9

3321,0

1956,0

2055,0

2026,0

2386,0

2285,8

2395,1

2308,4

2510,6

2597,3

2392,4

2301,8

Al

485,4

310,0

86,0

156,0

150,0

417,0

360,9

423,5

377,2

438,0

413,4

422,9

375,8

Si

1303,5

1411,0

545,0

1003,0

820,0

1265,4

1148,1

1312,7

1266,3

1354,7

1371,3

1293,8

1219,1

P

7344,8

8921,0

4775,0

4960,0

5415,0

7079,1

6694,1

7097,6

6740,3

7493,2

7729,3

7143,0

6853,8

K

25575,8

28368,0

27260,0

24610,0

27219,0

26254,7

26512,3

25984,5

25836,7

26367,8

26794,9

26250,6

26502,1

Ca

9455,0

6920,0

8550,0

6770,0

6756,0

9250,4

9116,3

9074,6

8676,8

9089,5

8713,9

9073,2

8673,3

Ti

32,4

24,0

6,8

11,0

11,0

26,9

23,5

27,3

24,5

28,5

27,3

27,4

24,5

V

1,33

1,04

0,64

1,17

0,19

1,37

1,25

1,42

1,40

1,41

1,36

1,32

1,13

Cr

2,39

2,61

1,8

1,99

1,96

2,34

2,25

2,36

2,30

2,42

2,45

2,35

2,29

Mn

38,0

50,0

58,0

97,0

177,0

39,0

41,9

42,8

51,4

38,2

40,0

50,6

70,9

Fe

351,9

258,0

130,0

161,0

190,0

353,7

318,0

357,1

326,4

367,5

352,5

360,2

334,2

Co

0,31

0,26

0,29

0,26

0,46

0,28

0,28

0,28

0,27

0,28

0,27

0,29

0,32

Ni

1,34

1,04

4,54

2,45

2,98

1,75

2,26

1,53

1,7

1,38

1,33

1,58

1,84

Cu

8,04

11,56

9,21

11,24

15,92

7,44

7,6

7,63

8,06

7,65

8,14

8,05

9,13

Zn

45,0

65,9

38,3

37,1

37

45,1

44,1

45,0

43,8

47,9

51,1

45,0

43,7

Ga

0,13

0,12

0,057

0,08

0,088

0,12

0,11

0,13

0,12

0,13

0,13

0,13

0,12

As

0,32

0,25

0,23

0,59

0,12

0,29

0,28

0,33

0,37

0,29

0,28

0,28

0,26

Se

0,35

0,43

0,62

0,45

0,001

0,41

0,45

0,39

0,41

0,39

0,4

0,34

0,28

Br

31,54

19,06

60,69

28,92

62,88

34,22

38,56

31,06

30,67

30,09

28,23

34,44

39,11

Rb

10,84

9,19

36,93

26,29

25,96

13,44

17,35

12,38

14,69

10,67

10,42

12,34

14,61

Sr

15,13

9,2

8,7

5,4

20,0

14,73

13,74

14,4

12,92

14,78

13,87

15,84

16,52

Y

0,15

0,099

0,032

0,049

0,055

0,128

0,112

0,130

0,116

0,135

0,127

0,130

0,117

Zr

0,51

0,31

0,103

0,17

0,2

0,5

0,44

0,51

0,46

0,53

0,49

0,51

0,47

Nb

0,064

0,043

0,0097

0,018

0,023

0,058

0,050

0,059

0,052

0,061

0,058

0,059

0,053

Mo

3,55

5,1

0,61

3,35

2,37

3,26

2,82

3,54

3,51

3,71

3,95

3,44

3,26

Ag

0,011

0,0033

0,0065

0,0075

0,015

0,0101

0,0094

0,0102

0,0097

0,0098

0,0087

0,0109

0,0115

Cd

0,034

0,133

0,09

0,13

0,071

0,031

0,026

0,044

0,059

0,045

0,06

0,038

0,044

Sn

3,37

8,52

11,07

4,92

4,64

3,75

4,80

3,20

3,41

3,52

4,22

3,17

3,34

Sb

0,026

0,007

0,01

0,016

0,089

0,025

0,022

0,025

0,024

0,024

0,022

0,033

0,043

Cs

0,037

0,018

0,042

0,13

0,024

0,038

0,039

0,047

0,06

0,035

0,033

0,036

0,034

Ba

5,98

3,53

3,22

2,41

4,58

5,9

5,48

5,82

5,27

5,93

5,56

6,04

5,83

La

0,177

0,112

0,039

0,063

0,054

0,174

0,152

0,177

0,159

0,182

0,172

0,176

0,156

Ce

0,37

0,22

0,072

0,11

0,11

0,35

0,3

0,35

0,32

0,37

0,34

0,35

0,31

Pr

0,041

0,03

0,0089

0,015

0,013

0,04

0,03

0,04

0,04

0,04

0,04

0,04

0,03

Nd

0,17

0,11

0,035

0,049

0,048

0,16

0,14

0,16

0,15

0,17

0,16

0,16

0,14

Sm

0,034

0,028

0,01

0,012

0,013

0,03

0,026

0,03

0,027

0,031

0,03

0,03

0,027

Eu

0,0096

0,0069

0,00052

0,002

0,0019

0,009

0,0076

0,0092

0,008

0,0097

0,0093

0,0092

0,008

Gd

0,041

0,024

0,0058

0,013

0,011

0,035

0,03

0,036

0,032

0,037

0,034

0,036

0,031

Tb

0,0058

0,0034

0,0013

0,002

0,0018

0,0055

0,0048

0,0056

0,005

0,0057

0,0053

0,0055

0,0049

Dy

0,031

0,0202

0,0071

0,0086

0,008

0,026

0,023

0,026

0,023

0,027

0,026

0,026

0,023

Ho

0,0061

0,0043

0,0012

0,0025

0,0021

0,0052

0,0045

0,0054

0,0049

0,0055

0,0053

0,0053

0,0048

Er

0,012

0,0097

0,0017

0,0039

0,0056

0,011

0,009

0,011

0,01

0,011

0,011

0,011

0,01

Tu

0,0028

0,0016

0,00064

0,00117

0,00053

0,0024

0,0021

0,0025

0,0022

0,0025

0,0023

0,0024

0,0021

Yb

0,015

0,01

0,0018

0,003

0,0051

0,015

0,013

0,015

0,013

0,016

0,015

0,016

0,014

Lu

0,0028

0,0013

0,00043

0,00075

0,00068

0,0027

0,0023

0,0027

0,0024

0,0027

0,0025

0,0027

0,0023

Ta

0,0039

0,0028

0,0005

0,0013

0,00085

0,0034

0,003

0,0035

0,0032

0,0037

0,0035

0,0035

0,0030

W

0,0072

0,008

0,0021

0,0024

0,0019

0,007

0,006

0,007

0,006

0,008

0,008

0,007

0,006

Hg

0,0032

0,011

0,012

0,0022

0,0035

0,0038

0,0051

0,0027

0,0022

0,0036

0,0047

0,003

0,003

Tl

0,0024

0,002

0,00073

0,0017

0,0028

0,0024

0,0021

0,0025

0,0024

0,0025

0,0024

0,0026

0,0027

Pb

0,29

0,19

0,)76

0,093

0,11

0,275

0,242

0,277

0,246

0,286

0,27

0,278

0,25

Bi

0,0044

0,0032

0,0028

0,011

0,0031

0,004

0,0034

0,0051

0,0061

0,004

0,0034

0,0043

0,0042

Th

0,051

0,027

0,0096

0,017

0,015

0,044

0,038

0,045

0,04

0,046

0,042

0,045

0,04

U

0,012

0,0076

0,0025

0,0036

0,006

0,0105

0,0091

0,0106

0,0094

0,011

0,0104

0,0108

0,01

Таблица составлена авторами по собственным данным / The table is prepared by the authors using their own data

Примечание. смесь 1 — 90% Matricaria recutita + 10% Leucanthemum vulgare; смесь 2 — 75% M. recutita + 25% L. vulgare; cмесь 3 — 90% M. recutita + 10% Tripleurospermum inodorum; смесь 4 — 75% M. recutita + 25% T. inodorum; смесь 5 — 90% M. recutita + 10% M. suaveolens; смесь 6 — 75% M. recutita + 25% M. suaveolens; смесь 7 — 90% M. recutita + 10% Pyrethrum parthenium; смесь 8 — 75% M. recutita + 25% P. parthenium.

Note. Mixture 1: 90% Matricaria recutita + 10% Leucanthemum vulgare; Mixture 2: 75% M. recutita + 25% L. vulgare; Mixture 3: 90% M. recutita + 10% Tripleurospermum inodorum; Mixture 4: 75% M. recutita + 25% T. inodorum; Mixture 5: 90% M. recutita + 10% M. suaveolens; Mixture 6: 75% M. recutita + 25% M. suaveolens; Mixture 7: 90% M. recutita + 10% Pyrethrum parthenium; Mixture 8: 75% M. recutita + 25% P. parthenium.

Рис. 1. Иерархическое дерево кластеризации содержания микроэлементов в растениях семейства сложноцветных

Fig. 1. Hierarchical cluster tree for the content of trace elements in Compositae spp.

На основании построенного иерархического дерева и принятого критерия несходства статистически значимыми являются только кластеры в виде синглетонов [25] каждого из примесных видов, собственно M. recutita (доверительная вероятность p=0,95), тогда как для кластеров, объединивших синглетоны 2-4-8 и 1-3-5-6-7, принятый порог статистической значимости не был превышен (p=0,96).

В полученном распределении кластеров попадание образца 6 в кластер с образцами 1, 3, 5, 7 пока не находит своего объяснения и требует дальнейшего изучения. В целом анализ иерархического дерева позволил показать, что наиболее близки по микроэлементному статусу ромашка аптечная и пахучая, и это коррелирует с их таксономией. Смеси же, что вполне естественно, занимают промежуточные кластеры между ромашками (преобладающий вклад в их состав вносит ромашка аптечная). Все примесные виды растений и смеси с содержанием 10% и более примесей только по критерию несходства значимо отличаются от кластера микроэлементного состава ромашки аптечной, при этом сама кластерная группа не может рассматриваться как статистически значимый объект по результатам кластерного анализа.

Таким образом, необходима дальнейшая стандартизация метода кластерного анализа микроэлементного состава ЛРС «Ромашки аптечной цветки» для решения вопроса о возможности его использовании как потенциального инструмента для анализа сложных смесей растительного происхождения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Построенное на примере растений семейства сложноцветных и их смесей иерархическое дерево кластеризации по 56 микроэлементам позволило определить сходство микроэлементного состава близкородственных видов Matricaria recutita и Matricaria suaveolens. Предложенный метод позволяет выявить присутствие примесных видов растений при их содержании в смеси более 10%.

Показана потенциальная возможность использования метода иерархической кластеризации содержания микроэлементов в биологической матрице для анализа сложных систем, и в том числе смесей растений.

При дальнейшей стандартизации метода данный подход может быть использован в качестве дополнительного критерия комплексной оценки качества лекарственного растительного сырья.

Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства критериям ICMJE. Наибольший вклад распределен следующим образом: Д.Л. Прокушева — концепция работы, культивирование, сбор и сушка сырья, написание разделов рукописи «Введение» и «Заключение»; Д.С. Круглов — разработка методики пробоподготовки сырья для микроэлементного анализа, анализ данных, написание разделов рукописи «Материалы и методы» и «Результаты и обсуждение»; В.В. Величко — редактирование и переработка текста рукописи, написание резюме, утверждение окончательного варианта рукописи для публикации.

Благодарности. Авторы выражают благодарность коллективу Химико-аналитического центра «Плазма» (г. Томск) и его директору Н.В. Федюниной за помощь в проведении настоящей работы.

Authors’ contributions. All the authors confirm that they meet the ICMJE criteria for authorship. The most significant contributions were as follows. Darya L. Prokusheva conceptualised the study; cultivated, collected, and dried herbal drugs; and drafted the Introduction and Conclusion sections. Dmitriy S. Kruglov developed the sample preparation procedure for trace element analysis, analysed data, and drafted the Materials and Methods section and the Discussion section. Victoria V. Velichko edited and revised the manuscript, drafted the abstract, and approved the final version of the manuscript for publication.

Acknowledgments. The authors express their gratitude to the staff of the Chemical-Analytical Center “Plasma” (Tomsk) and its director N.V. Fedyunina for assistance in carrying out this work.

1. Государственный реестр лекарственных средств https://grls.rosminzdrav.ru

2. Правила сбора и сушки лекарственных растений. Сборник инструкций. М.: Медицина; 1985.

3. ФС.2.5.0037.15 Ромашки аптечной цветки. Государственная фармакопея Российской Федерации. XIV изд. Т. 4. М.; 2018.

4. НСАМ № 512-МС Определение элементного состава образцов растительного происхождения (травы, листья) атомно-эмиссионным и масс-спектральным методами анализа. М.: ФГБУ ВИМС; 2017.

5. Буреева НН. Многомерный статистический анализ с использованием ППП “STATISTICA”. Учебно-методический материал по программе повышения квалификации «Применение программных средств в научных исследованиях и преподавании математики и механики». Нижний Новгород; 2007.

6. В случае, когда синглетон характеризуется доверительной вероятностью р=0,95, а критерий несходства в виде индивидуальной изменчивости содержания имеет р=0,95, то общая доверительная вероятность их совместного применения будет равна произведению доверительных вероятностей 0,95×0,95=0,9025.

Список литературы

1. Самылина ИА, Баландина ИА. Пути использования лекарственного растительного сырья и его стандартизация. Фармация. 2004;52(2):39–41.

2. Стоянова ЯВ, Стреляева АВ, Кузнецов РМ, Стреляев НД, Боброва ЕИ. Фармакогностическое изучение лекарственного растительного сырья травы пижмы обыкновенной и недопустимой примеси к сырью растений рода лютик. Вестник Смоленской государственной медицинской академии. 2023;22(2):215–22. EDN: PWKQWQ

3. Sakharkar P. Lead poisoning due to herbal medications. Indian J Clin Biochem. 2017;32(4):500–1. https://doi.org/10.1007/s12291-017-0678-x

4. Singh O, Khanam Z, Misra N, Srivastava MK. Chamomile (Matricaria chamomilla L.): An overview. Pharmacogn Rev. 2011;5(9):82–95. https://doi.org/10.4103%2F0973-7847.79103

5. Niu F-J, Li K-W, Wang Y-Y, Wang J, Zhou C-Z, Gao L-N. Chamomile: a review of its traditional uses, chemical constituents, pharmacological activities and quality control studies. Molecules. 2023;28(1):133. https://doi.org/10.3390/molecules28010133

6. Сафонова НВ, Трофимова ЕО. Обзор российского рынка растительных препаратов. Ремедиум. 2021;(3):11–22.

7. Saeedi M, Khanavi M, Shahsavari K, Manayi A. Matricaria chamomilla: an updated review on biological activities of the plant and constituents. Res J Pharmacogn. 2024;11(1):109–36. https://doi.org/10.22127/RJP.2023.404256.2145

8. Красноборов ИМ, ред. Флора Сибири. Т. 13: Asteraceae (Compositae). Новосибирск: Наука; 1997. EDN: VTAFNV

9. Коновалова ДС. Анатомическое изучение пиретрума девичьего. Фармация. 2007;(6):19–20. EDN: KXHIND

10. Raal A, Kaur H, Orav A, Arak E, Kailas T, Müürisepp M. Content and composition of essential oils in some Asteraceae species. Proc Est Acad Sci. 2011;60(1):55–63. https://doi.org/10.3176/proc.2011.1.06

11. Lopes D, Kolodziejczyk PP. Essential oil composition of pineapple-weed (Matricaria discoidea DC.) grown in Canada. J Essent Oil-Bear Plants. 2005;8(2):178–82. https://doi.org/10.1080/0972060X.2005.10643440

12. Orav A, Sepp J, Kailas T, Müürisepp M, Arak E, Raal A. Composition of essential oil of aerial parts of Chamomilla suaveolens from Estonia. Nat Prod Commun. 2010;5(1):133–6. https://doi.org/10.1177/1934578X1000500131

13. Ткачев АВ, Прокушева ДЛ, Домрачев ДВ. Дикорастущие эфирномасличные растения Южной Сибири. Новосибирск: Офсет-ТМ; 2017. EDN: WSPEHJ

14. Mirjalili M, Salehi P, Sonboli A, Vala M. Essential oil composition of feverfew (Tanacetum parthenium) in wild and cultivated populations from Iran. Chem Nat Compd. 2007;43:218–20. https://doi.org/10.1007/s10600-007-0085-2

15. Mojab F, Tabatabai SA, Hasanali N-B, Fahima G. Essential oil of the root of Tanacetum parthenium (L.) Schulz. Bip. (Asteraceae) from Iran. Iran J Pharm Res. 2007;6(4):291–3. https://doi.org/10.22037/ijpr.2010.735

16. Mohammadhosseini M, Jeszka-Skowron M. A systematic review on the ethnobotany, essential oils, bioactive compounds, and biological activities of Tanacetum species. Trends Phytochem Res. 2023;7(1):1–29. https://doi.org/10.30495/tpr.2023.700612

17. Морозов СВ, Ткачева НИ, Ткачев АВ. Проблемы комплексного химического профилирования лекарственных растений. Химия растительного сырья. 2018;(4):5–28.

18. Ткачев АВ. Проблемы качественного и количественного анализа летучих веществ растений. Химия растительного сырья. 2017;(3):5–37.

19. Круглов ДС. Прогностическая применимость микроэлементного профиля растений для задач систематики. В кн.: Ботаника в современном мире. Махачкала: АЛЕФ; 2018. С. 58–60. EDN: WNFKID

20. Круглов ДС, Прокушева ДЛ, Величко ВВ. Микроэлементный статус растения в стандартизации лекарственного растительного сырья. Фармация. 2023;(6):12–8. EDN: KZVXOM

21. Kruglov DS, Kruglova MY, Olennikov DN. Correlation between the microelement profile and essential oil composition of plants from the Filipendula genus. Russ J Bioorg Chem. 2020;46:1378–84. https://doi.org/10.1134/S1068162020070055

22. Круглов ДС. Применение метода многофакторной кластеризации для анализа микроэлементного состава растений. Вестник Пермской государственной фармацевтической академии. 2022;(спец. выпуск):53–7.

23. Круглов Д.С. Исключение влияния экзогенного загрязнения на микроэлементный состав лекарственных растений. Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств. 2024;14(6):698–707.

24. Hartigan JF. Clustering algorithms. New York: John Wiley & Sons; 1975.

25. Murtagh F, Legendre P. Ward’s hierarchical clustering method: Which algorithms implement Ward’s criterion? J Classif. 2014;31:274–95. https://doi.org/10.1007/s00357-014-9161-z


Об авторах

Д. Л. Прокушева
Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего образования «Новосибирский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Россия

Прокушева Дарья Леонидовна, канд. фарм. наук, доцент

Красный проспект, д. 52, Новосибирск, 630091



Д. С. Круглов
Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего образования «Новосибирский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Россия

Круглов Дмитрий Семенович, канд. техн. наук, доцент

Красный проспект, д. 52, Новосибирск, 630091



В. В. Величко
Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего образования «Новосибирский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Россия

Величко Виктория Владимировна, канд. фарм. наук, доцент

Красный проспект, д. 52, Новосибирск, 630091



Дополнительные файлы

Рецензия

Для цитирования:


Прокушева Д.Л., Круглов Д.С., Величко В.В. Оценка возможности использования микроэлементного статуса лекарственного растительного сырья в качестве дополнительного критерия доброкачественности на примере сырья «Ромашки аптечной цветки». Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств. 2024;14(6):663-672. https://doi.org/10.30895/1991-2919-2024-639

For citation:


Prokusheva D.L., Kruglov D.S., Velichko V.V. Assessment of the Possibility of Using the Trace Element Status of a Herbal Drug as an Additional Quality Criterion: Chamomile Flowers as a Case Study. Regulatory Research and Medicine Evaluation. 2024;14(6):663-672. (In Russ.) https://doi.org/10.30895/1991-2919-2024-639

Просмотров: 452


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 3034-3062 (Print)
ISSN 3034-3453 (Online)