Biopolym. Cell. 2026; 42(Special Issue):114.
Інші трансляційні дослідження
Фітохімічне профілювання HPLC-MS та розробка бази даних для автентифікації лікарських рослин які використовуються в харчових добавках
1Пилаєва Т. В., 1, 2Бєда О. А., 1Маюла Т. Г., 1Ярмолюк С. М.
  1. Інститут молекулярної біології і генетики НАН України
    Вул. Академіка Заболотного, 150, Київ, Україна, 03143
  2. Науково-сервісна фірма «Otava»
    Вул. Академіка Заболотного, 150, Київ, Україна, 03143

Abstract

Передумови/Мета. Останні зміни до української нормативної бази харчових добавок підвищили потребу в надійній автентифікації та оцінці якості рослинних інгредієнтів. Метою цього дослідження було створення бази даних робочих процесів HPLC-MS та еталонної фітохімічної бази даних для автентифікації лікарських рослин та характеристики їхніх біоактивних компонентів Методи. Зібрано та проаналізовано понад 35 видів лікарських рослин, які традиційно використовуються в Україні, а додаткові види продовжують вивчатися. Відбитки HPLC-MS, фітохімічні анотації, аналіз літературних даних та прогнозування біологічної активності на основі машинного навчання були інтегровані в єдиний робочий процес. Результати. Характерні відбитки HPLC-MS були отримані для лікарських рослин і використовуються для встановлення еталонних фітохімічних профілів. Основні хроматографічні піки та мас-спектральні особливості були анотовані на основі опублікованих даних і хімічних баз даних. Особливу увагу приділяли флавоноїдам, феноламам, кислотам, терпеноїдам та іншим сполукам, пов'язаним із зареєстрованою біологічною активністю. Навчені моделі машинного навчання Для попередніх оцінок in silico оцінки ідентифікованих фітохімічних речовин застосовувалися на загальнодоступних комплектах біологічної активності. Цей підхід дозволив пріоритезувати сполуки для подальших досліджень і ідентифікувати метаболіти з потенціалом біологічної активності. Отримана база даних інтегрує ботанічну інформацію, фітохімічний склад, відбитки HPLCMS, біологічну активність, отриману з літератури та обчислювальні прогнози. Крім того, було реалізовано порівняльний алгоритм відбитків для оцінки схожості між хроматографічними профілями та еталонними патернами, що дозволяє швидко перевіряти рослинні матеріали та виявляти можливі невідповідності у сировинних ботанічних інгредієнтах. Висновки. Запропонований робочий процес інтегрує фітохімічне профілювання HPLC-MS, розробку бази даних та обчислювальну оцінку біоактивності для систематичного вивчення лікарських рослин. Отримана база даних може слугувати цінним інструментом для автентифікації рослинних матеріалів, характеристики біоактивних сполук та підтримки процедур контролю якості рослинних інгредієнтів, що використовуються в харчових добавках.
Keywords: лікарські рослини, харчові добавки, HPLC-MS, фітохімічне профілювання, автентифікація рослин, біоактивні сполуки, машинне навчання