Tối ưu hoá quy trình chiết dược liệu cần ta Oenanthe javanica (Blume) DC.
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (546.29 KB, 8 trang )
TỐI ƯU HỐ QUY TRÌNH CHIẾT DƯỢC LIỆU CẦN TA
OENANTHE JAVANICA (BLUME) DC.
Nguyễn Ngọc Thảo Nhi
Khoa Dược, Trường Đại học Cơng nghệ TP. Hồ Chí Minh
GVHD: TS. DS. Võ Thanh Hố
ThS. DS. Nguyễn Thị Phương Trang
TĨM TẮT
Mở đầu: Các nghiên cứu đã công bố về dược liệu Cần ta Oenanthe javanica (Blume) DC. đã cho thấy,
dược liệu này có tác dụng kháng viêm, giảm đau, hạ đường huyết, chống ung thư, chống hình thành huyết
khối, chống oxy hố, kháng vi-rút, bảo vệ gan, thần kinh và giải độc rượu.
Mục tiêu: Tối ưu hố được quy trình chiết xuất dược liệu Cần ta Oenanthe javanica (Blume) DC. Sử dụng
phương pháp bề mặt đáp ứng – Response surface methodology (RSM)
Phương pháp: Các biến độc lập được lựa chọn là tỷ lệ dung môi/dược liệu (X1), số lần chiết (X2), nồng
độ ethanol (X3). Tồn cây trên mặt đất sau khi sấy khơ được chiết nóng bằng dung mơi ethanol 30%, 50%,
70% với tỷ lệ dung môi/dược liệu là 7/1, 10/1, 12/1 và số lần chiết là 1, 2, hoặc 3 lần. Xác định tỷ lệ cao
chiết được từ dược liệu.
Kết luận: Điều kiện tối ưu nhất cho quy trình chiết xuất dược liệu Cần ta Oenanthe javanica (Blume) DC.
là tỉ lệ dung môi/dược liệu 10/1, chiết 3 lần với ethanol 30%. Nghiên cứu sẽ góp phần hồn thiện quy trình
chiết xuất Cần ta trên quy mô công nghiệp, tạo điều kiện cho dược liệu này được ứng dụng nhiều hơn trong
trị liệu hiện tại và tương lai.
Từ khoá: Cần ta, chiết xuất, Oenanthe javanica, phương pháp bề mặt đáp ứng, tối ưu hoá.
1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Oenanthe javanica (Blume) DC., thường được gọi là Cần ta, từ lâu đã được xem là một trong những bài
thuốc dân gian để giải độc rượu, chữa viêm phế quản, viêm gan siêu vi B... [1] Các nghiên cứu đã công bố
về Cần ta đã cho thấy, dược liệu này có tác dụng kháng viêm [2], giảm đau [3], hạ đường huyết [4], chống
ung thư [5], chống hình thành huyết khối [6], chống oxy hoá [7], kháng vi-rút [8], bảo vệ gan [9], thần kinh
[10], tim mạch [11], và giải độc rượu [12]. Tuy là một loại dược liệu với nhiều tiềm năng trị liệu nhưng
Cần ta vẫn chưa được khai thác và ứng dụng nhiều trong y học hiện đại mà chủ yếu được sử dụng trong trị
liệu dân gian, nhiều nhất là ở các quốc gia đang phát triển và các quốc gia mạnh về y học cổ truyền. Ở các
nước đang phát triển, thuốc cổ truyền được sử dụng rộng rãi do chúng dễ tiếp cận và có giá thành hợp lí
[13]. Hiện nay, có hơn 100 triệu người châu Âu đang sử dụng thuốc cổ truyền, với 1/5 trong số họ thường
xuyên sử dụng thuốc cổ truyền và 1/5 trong tổng số người thích chăm sóc sức khỏe với thuốc cổ truyền. Số
763
lượng người sử dụng thuốc cổ truyền thậm chí cịn nhiều hơn nữa ở các khu vực như Châu Phi, Châu Á,
Úc và Bắc Mỹ [14]. Xu thế chung của thế giới hiện nay là sử dụng thuốc từ dược liệu vì ngày càng có nhiều
nghiên cứu lâm sàng cho thấy giá trị của thuốc dược liệu trong điều trị và phịng ngừa bệnh tật. Do đó, việc
nghiên cứu phương pháp tối ưu hố quy trình chiết xuất dược liệu Cần ta để đáp ứng nhu cầu sử dụng đang
ngày càng tăng là cần thiết.
2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1 Đối tượng nghiên cứu
Dược liệu Cần ta thu hái tại Long An. Bộ phận dùng là toàn cây trên mặt đất. Dược liệu tươi được cắt bỏ
rễ và sấy khơ về độ ẩm dưới 10%
Hình 1. Oenanthe javanica (Blume) DC. - Dược liệu tươi (trái), bột dược liệu sau khi sấy khô (phải)
2.2 Phương pháp nghiên cứu
2.2.1 Thiết kế thí nghiệm
Mục đích: Xác định tác động của các biến độc lập lên các biến phụ thuộc với độ chính xác tối đa và số
lượng thí nghiệm tối thiểu.
Biến độc lập: tỷ lệ dung môi/dược liệu (X1), số lần chiết (X2), nồng độ ethanol (X3).
Biến phụ thuộc: tỷ lệ (%) cao chiết được từ dược liệu (Y1)
Bảng 1. Các giá trị khảo sát của biến độc lập
Biến độc lập
Các giá trị khảo sát
Tỷ lệ dung môi/dược liệu (X1) 7/1
10/1
12/1
Số lần chiết (X2)
1
2
3
Nồng độ ethanol (X3)
30%
50%
70%
2.2.2 Tối ưu hoá dựa vào RSM
764
Phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM) được dùng để tối ưu hố quy trình chiết xuất các chất có hoạt tính
sinh học bằng cách đánh giá tầm quan trọng tương đối của từng biến độc lập và xác định điều kiện tối ưu
cho mỗi kết quả [15]. Mục đích của RSM là giảm thiểu số lượng thử nghiệm cần thiết và xác định ảnh
hưởng của các yếu tố khác nhau lên các thử nghiệm [16].
Xác định các tác động khi thay đổi dung môi, tỷ lệ dung môi/dược liệu và số lần chiết lên quá trình dựa
trên tỷ lệ cao chiết được từ dược liệu. Sử dụng phần mềm Design-Expert v12 tạo Central composite design
(CCD), khảo sát tác động của 3 biến độc lập (số lần chiết, tỷ lệ dung môi/dược liệu, nồng độ ethanol) lên
biến phụ thuộc (tỷ lệ cao chiết được từ dược liệu).
Thực hiện 20 thử nghiệm, mỗi thử nghiệm làm 2 lần để xác định tỷ lệ cao chiết được từ dược liệu.
Tỷ lệ (%) cao chiết được từ dược liệu:
Y1 (%) =
Cao toàn phần (g)
x 100
khối lượng dược liệu
Design-Expert xác định tác động bậc hai của 3 biến số đang nghiên cứu và tương tác của các biến số độc
lập đối với các biến số phụ thuộc. Sau đó, phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng để phân tích kết
quả và làm rõ ý nghĩa của sự tác động giữa các biến số. Một phương trình đa thức phù hợp với các kết quả
thu được để tương quan phản ứng với các biến độc lập.
Phương trình tổng qt để dự đốn điều kiện tối ưu [17]:
3
3
Y = αk0+ ∑ αkixi +
i=1
3
∑ αkiixi2+
∑ αkijxixj
i=1
i
Với:
Y là kết quả dự đoán; αk0, αki, αkii và αkij là đại diện cho các hệ số hồi quy; xi và xj là các yếu tố độc lập
được mã hoá.
Mức độ phù hợp của các mơ hình đa thức đã xây dựng được tính tốn dựa trên hệ số hồi quy (R2), R2 hiệu
chỉnh (R2adj), tổng sai số dư dự đốn của bình phương (PRESS) và độ chính xác thích hợp (AP) [17]. Tất
cả các kết quả ở dưới dạng giá trị trung bình của 3 giá trị với độ lệch chuẩn.
2.2.3 Chiết mẫu
Chiết xuất dược liệu Cần ta bằng phương pháp chiết nóng theo phụ lục 12.10, Dược điển Việt Nam V [18],
có chỉnh sửa:
Cân chính xác 5 g bột dược liệu có kích thước 0,5 - 1,5 mm cho vào bình nón 100 ml. Thêm chính xác 35
ml, 50 ml, 60 ml dung môi ethanol 30%, 50%, 70%, cân xác định khối lượng. Để yên 1 giờ, sau đó chiết
hồi lưu ở 60 oC trong 2 giờ. Để nguội, lấy bình nón ra, cân để xác định lại khối lượng, dùng dung môi chiết
để bổ sung phần khối lượng bị giảm, lọc qua phễu lọc khô vào một bình hứng khơ thích hợp. Nếu chiết
765
nhiều lần, thêm lượng dung môi mới tương ứng và lặp lại các thao tác như trên. Lấy chính xác tồn bộ dịch
lọc cho vào bát sứ đã cân bì trước, cô trong cách thủy 80 oC đến cắn khô, cân để xác định khối lượng cắn.
Tính tỷ lệ (%) cao chiết được từ dược liệu.
3. KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN
3.1 Kết quả
20 thử nghiệm, mỗi thử nghiệm được thực hiện 2 lần, được dự đoán ngẫu nhiên bằng RSM để khảo sát tác
động của 3 biến độc lập là tỷ lệ dung môi/dược liệu (X1), số lần chiết (X2), nồng độ ethanol (X3) lên biến
phụ thuộc là tỷ lệ (%) cao chiết được từ dược liệu (Y). Điều kiện và kết quả của các thử nghiệm được trình
bày trong bảng 2.
Bảng 2. Tỷ lệ (%) cao chiết được từ dược liệu của các thử nghiệm
Thí nghiệm X1
X2
X3 (%)
Y1
𝑌̅
Y2
Y
1
12
1
50
21,8
25,6
23,7
27,5
2
10
1
30
31,2
32,4
31,8
31,2
3
10
2
50
34,6
36
35,3
32,9
4
7
2
50
35
34,2
34,6
31,7
5
12
2
30
37,8
38,8
38,3
38,2
6
12
1
50
27
27
27
27,5
7
7
1
70
19,6
21
20,3
21,0
8
10
2
50
39
37,8
38,4
32,9
9
7
3
30
40,8
39,4
40,1
42,4
10
7
3
50
37,6
38,2
37,9
37,9
11
10
2
70
26,2
31,2
28,7
28,4
12
10
2
50
38
39,4
38,7
32,9
13
10
3
50
36
36,4
36,2
39,1
14
10
3
30
43,8
45
44,4
43,6
766
15
12
3
70
32,4
39,8
36,1
35,4
16
7
2
30
34,6
35
34,8
36,2
17
10
1
30
28,6
27,6
28,1
31,2
18
7
3
70
32,2
29,8
31
33,4
19
10
2
70
26,8
23,6
25,2
28,4
20
7
1
50
26,6
27,6
27,1
25,5
Với:
Y1: tỷ lệ (%) cao chiết được từ dược liệu lần 1
Y2: tỷ lệ (%) cao chiết được từ dược liệu lần 2
̅: tỷ lệ (%) cao chiết được từ dược liệu trên thực tế (𝐘
̅=
𝐘
𝐘𝟏+ 𝐘𝟐
)
𝟐
Y: là tỷ lệ (%) cao chiết được từ dược liệu dự đoán trên lý thuyết
Các kết quả thực nghiệm thu được tương đồng với các kết quả được dự đoán dựa trên phương pháp bề mặt
đáp ứng. Từ 20 thử nghiệm, thu được các thông số tối ưu là tỉ lệ dung môi/dược liệu 10/1, chiết 3 lần với
ethanol 30%, tỉ lệ cao chiết được từ dược liệu là 44,4%, tương đồng với tỉ lệ được dự đoán trên lý thuyết là
43,6%.
Bảng 3. Kết quả thực nghiệm và dự đoán trên lý thuyết ở điều kiện tối ưu
Biến độc
Thông số tối
lập
ưu
X1
10
Biến phụ thuộc
Tỉ lệ cao chiết được từ dược
Điều kiện tối ưu
̅)
Thực tế (Y
Lý thuyết (Y)
44,4
43,6
liệu (%)
X2
3
X3
30%
3.2 Bàn luận
Mục tiêu của nghiên cứu là thiết lập được quy trình tối ưu để chiết xuất dược liệu Cần ta có thể ứng dụng
trên quy mơ cơng nghiệp. Vì thế phương pháp chiết xuất được sử dụng trong nghiên cứu là chiết nóng do
đơn giản và dễ thực hiện. Nồng độ ethanol được lựa chọn để khảo sát (30%, 50%, 70%) là nồng độ thích
hợp cho quy mơ cơng nghiệp, tối ưu cho q trình chiết, sử dụng ethanol nồng độ cao hơn dễ gây cháy nổ
767
mà lại không hiệu quả. Về việc lựa chọn cố định thời gian đun hồi lưu là 2 giờ, vì kế thừa nghiên cứu trước
của nhóm [19], khi chiết quá 2 giờ thì hàm lượng hoạt chất khơng tăng do hiện tượng bão hồ độ hồ tan.
Mặt khác vì là nhóm flavonoid nên khi hoạt chất trong dịch chiết tiếp xúc nhiệt dài sẽ dễ bị phân hủy. Như
vậy kéo dài thời gian chiết là khơng có lợi. Ngược lại khi thay dung môi sẽ chiết được nhiều hoạt chất do
dược liệu được tiếp xúc với dung môi mới. Và trên thực tế các dược liệu người ta sẽ tăng số lần chiết để
chiết kiệt dược liệu và nhiều công trình đã nghiên cứu cũng lấy biến số này để khảo sát.
Phương pháp bề mặt đáp ứng được chấp nhận rộng rãi và được sử dụng trong nhiều nghiên cứu trên thế
giới, với kết quả dự đoán trùng với kết quả thực tế. Trong nghiên cứu của Gharibzahedi, các số liệu được
dự đoán cũng tương đồng với kết quả thực nghiệm, với số liệu thực tế của tỷ lệ mất độ đục, độ bền nhũ
tương, chỉ số kích thước, độ trong suốt, độ pH của nhũ tương lần lượt là 0,372±0,18 Å/ngày; 99,55±0,12%;
0,579±0,25; 1,011±0,016; 3,54±0,14 so với kết quả được dự đoán là 0,3 Å/ngày, 99,40%; 0,599; 1,034;
3,69 [17]. Mối tương quan tốt giữa các giá trị dự đoán và thực nghiệm chứng minh tính hợp lệ của các mơ
hình phản hồi và sự tồn tại của các điểm tối ưu.
Nghiên cứu này đã tối ưu hố được quy trình chiết xuất dược liệu Cần ta Oenanthe javanica (Blume) DC.
thông qua tiêu chí tỷ lệ (%) cao chiết được từ dược liệu. Nhìn chung, tỷ lệ cao chiết được từ dược liệu tăng
dần theo số lần chiết, với tỷ lệ cao nhất ở các thử nghiệm chiết 3 lần. Sự khác biệt trong tỷ lệ cao chiết được
từ dược liệu giữa các thử nghiệm sử dụng nồng độ ethanol hoặc tỉ lệ dung môi/dược liệu khác nhau là không
rõ ràng.
4. KẾT LUẬN
Điều kiện tối ưu nhất cho quy trình chiết xuất dược liệu Cần ta Oenanthe javanica (Blume) DC. là tỉ lệ
dung môi/dược liệu 10/1, chiết 3 lần với ethanol 30%. Để có thể đánh giá chính xác hơn về mức độ tối ưu
của quy trình, các nghiên cứu sau sẽ tiến hành định lượng bằng HPLC để xác định hàm lượng hoạt chất có
trong cao và tiến hành thêm một số thí nghiệm để khảo sát các hoạt tính sinh học của cao chiết. Nghiên cứu
sẽ góp phần hồn thiện quy trình chiết xuất Cần ta trên quy mơ công nghiệp, tạo điều kiện cho dược liệu
này được ứng dụng nhiều hơn trong trị liệu hiện tại và tương lai.
768
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Lu, C., & Li, X. (2019). A Review of Oenanthe javanica (Blume) DC. as Traditional Medicinal Plant
and Its Therapeutic Potential. Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine, 2019,
6495819. />[2] Ahn, H., & Lee, G.-S. (2017). Isorhamnetin and hyperoside derived from water dropwort inhibits
inflammasome activation. Phytomedicine, 24, 77–86. />[3] Lee, K. H., Padzil, A. M., Syahida, A., Abdullah, N., Zuhainis, S. W., Maziah, M., Sulaiman, M. R.,
Israf, D. A., Shaari, K., & Lajis, N. H. (2011). Evaluation of anti-inflammatory, antioxidant and antinociceptive
activities
of
six
Malaysian
medicinal
plants.
5,
5555–5563.
/>[4] Yang, X.-B., Huang, Z.-M., Cao, W.-B., Zheng, M., Chen, H.-Y., & Zhang, J.-Z. (2016). Antidiabetic
effect of Oenanthe javanica flavone. Acta Pharmacologica Sinica, 21(3), 23942–23242.
Yu, H.-C., Huang, S.-M., Lin, W.-M., Kuo, C.-H., & Shieh, C.-J. (2019). Comparison of Artificial Neural
Networks and Response Surface Methodology towards an Efficient Ultrasound-Assisted Extraction of
Chlorogenic
Acid
from
Lonicera
japonica.
Molecules,
24(12),
2304.
/>[5] Seo, S., Seo, K., Ki, S. H., & Shin, S. M. (2016). Isorhamnetin Inhibits Reactive Oxygen SpeciesDependent Hypoxia Inducible Factor (HIF)-1α Accumulation. Biological and Pharmaceutical Bulletin,
39(11), 1830–1838. />[6] Ku, S.-K., Kim, T., & Bae, J.-S. (2013). Anticoagulant activities of persicarin and isorhamnetin.
Vascular Pharmacology, 58. />[7] Lee, K. H., Padzil, A. M., Syahida, A., Abdullah, N., Zuhainis, S. W., Maziah, M., Sulaiman, M. R.,
Israf, D. A., Shaari, K., & Lajis, N. H. (2011). Evaluation of anti-inflammatory, antioxidant and antinociceptive
activities
of
six
Malaysian
medicinal
plants.
5,
5555–5563.
/>[8] Han, Y.-Q., Huang, Z.-M., Yang, X.-B., Liu, H.-Z., & Wu, G.-X. (2008). In vivo and in vitro antihepatitis B virus activity of total phenolics from Oenanthe javanica. Journal of Ethnopharmacology,
118(1), 148–153. />[9] Yang, S.-A., Jung, Y.-S., Lee, S.-J., Park, S.-C., Kim, M.-J., Lee, E.-J., Byun, H.-J., Jhee, K.-H., & Lee,
S.-P. (2014). Hepatoprotective effects of fermented field water-dropwort (Oenanthe javanica) extract
and
its
major
constituents.
Food
and
/>
769
Chemical
Toxicology,
67,
154–160.
[10] Chen, B. H., Park, J. H., Cho, J. H., Kim, I. H., Shin, B. N., Ahn, J. H., Hwang, S. J., Yan, B. C., Tae,
H. J., Lee, J. C., Bae, E. J., Lee, Y. L., Kim, J. D., Won, M.-H., & Kang, I. J. (2015). Ethanol extract of
Oenanthe javanica increases cell proliferation and neuroblast differentiation in the adolescent rat dentate
gyrus. Neural Regeneration Research, 10(2), 271–276. />[11] Ku, S.-K., Han, M.-S., & Bae, J.-S. (2013). Down-regulation of endothelial protein C receptor
shedding by persicarin and isorhamnetin-3-O-galactoside. Thrombosis Research, 132(1), e58–e63.
/>[12] Hun Lee, D., Sung Lee, J., Ho Lee, I., & Tae Hong, J. (2020). Therapeutic potency of fermented field
water-dropwort ( Oenanthe javanica (Blume) DC.) in ethanol-induced liver injury. RSC Advances,
10(3), 1544–1551. />[13] World Health Organization. Programme on Traditional Medicine. (2002). WHO traditional medicine
strategy
2002-2005
(WHO/EDM/TRM/2002.1).
World
Health
Organization.
/>[14] World Health Organization. (2019). WHO traditional medicine strategy: 2014-2023. World Health
Organization. />[15] Yu, H.-C., Huang, S.-M., Lin, W.-M., Kuo, C.-H., & Shieh, C.-J. (2019). Comparison of Artificial
Neural Networks and Response Surface Methodology towards an Efficient Ultrasound-Assisted
Extraction
of
Chlorogenic
Acid
from
Lonicera
japonica.
Molecules,
24(12),
2304.
/>[16] Desai, K. M., Survase, S. A., Saudagar, P. S., Lele, S. S., & Singhal, R. S. (2008). Comparison of
artificial neural network (ANN) and response surface methodology (RSM) in fermentation media
optimization: Case study of fermentative production of scleroglucan. Biochemical Engineering Journal,
41(3), 266–273. />[17] Gharibzahedi, S. M. T., Mousavi, S. M., Hamedi, M., & Khodaiyan, F. (2013). Application of
Response Surface Modeling to Optimize Critical Structural Components of Walnut–Beverage Emulsion
with Respect to Analysis of the Physicochemical Aspects. Food and Bioprocess Technology, 6(2), 456–
469. />[18] Bộ Y Tế (2017) Phụ lục 12.10. In: Dược điển Việt Nam V, vol. 2, pp 279
[19] Vo, T.-H., Lee, C.-K., & Kuo, Y.-H. (2019). LC-MS guided the efficient isolation of afzelin and
quercitrin from herbal plants. Planta Medica, 85(18), P-184. />
770
