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肥胖，特別是營(yíng)養(yǎng)過剩型肥胖，已成為全球健康公敵。在中醫(yī)藥現(xiàn)代化研究中，精準(zhǔn)構(gòu)建符合中醫(yī)“脾虛痰濕"或“胃熱濕阻"等肥胖證候動(dòng)物模型是評(píng)價(jià)藥效的關(guān)鍵起點(diǎn)。其中，營(yíng)養(yǎng)性肥胖模型——通過長(zhǎng)期高脂高熱量飼料喂養(yǎng)動(dòng)物，高度模擬人類不良飲食習(xí)慣導(dǎo)致的肥胖及其代謝紊亂——因其高度臨床相關(guān)性成為核心研究工具。準(zhǔn)確、動(dòng)態(tài)地評(píng)估模型動(dòng)物體內(nèi)脂肪含量及其分布變化，是評(píng)價(jià)中藥干預(yù)效果的核心指標(biāo)。
在營(yíng)養(yǎng)性肥胖模型的構(gòu)建過程中，高脂飼料配方和喂養(yǎng)周期是關(guān)鍵因素。研究表明，采用脂肪含量40%-60%的飼料喂養(yǎng)SD大鼠或C57BL/6小鼠8-12周，可成功誘導(dǎo)出與人類肥胖特征相似的證候動(dòng)物模型，表現(xiàn)為體重顯著增加、內(nèi)臟脂肪堆積以及血脂代謝異常。這種模型能夠較好地反映中醫(yī)"痰濕內(nèi)阻"的肥胖證候特點(diǎn)，為中藥多靶點(diǎn)干預(yù)研究奠定了基礎(chǔ)。
低場(chǎng)核磁技術(shù)在中藥抗肥胖機(jī)制研究中展現(xiàn)出獨(dú)-特優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)研究方法如解剖稱重法、生化檢測(cè)等存在明顯局限性：這些方法需要處死動(dòng)物，無法實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)；取樣過程會(huì)破壞組織完整性；檢測(cè)指標(biāo)單一，難以全面反映脂肪分布特征。相比之下，低場(chǎng)核磁共振技術(shù)（LF-NMR）基于核磁共振原理，通過檢測(cè)組織中氫質(zhì)子的弛豫特性，實(shí)現(xiàn)了對(duì)活體動(dòng)物脂肪含量的無損、動(dòng)態(tài)、定量檢測(cè)，為中醫(yī)藥抗肥胖研究提供了革命性的技術(shù)手段。
核磁共振代謝組學(xué)方法應(yīng)用于姜黃素與京尼平苷酸的降脂活性評(píng)價(jià)
以高脂飼料連續(xù)喂養(yǎng)12周誘導(dǎo)小鼠高血脂模型，以洛伐-他汀為陽性藥，誘導(dǎo)期內(nèi)小鼠同時(shí)口服給予洛伐-他汀(30 mg/kg)、姜黃素(40，80 mg/kg)或京尼平苷酸(100，300 mg/kg)，第12周末收集小鼠血清與尿液。對(duì)血清進(jìn)行TC、TG、LDL-c與HDL-c等生化指標(biāo)檢測(cè)，以初步評(píng)價(jià)姜黃素或京尼平苷酸的降脂活性。同時(shí)對(duì)小鼠尿液展開基于核磁共振的代謝組學(xué)分析，評(píng)價(jià)姜黃素或京尼平苷酸的降脂作用，并就二化合物對(duì)機(jī)體的代謝調(diào)節(jié)作用進(jìn)行探討。在核磁共振代謝組學(xué)實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)小鼠尿液展開基于TOF/MS的代謝組學(xué)輔助分析，正負(fù)離子模式下均驗(yàn)證了核磁共振代謝組學(xué)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并進(jìn)一步補(bǔ)充揭示了姜黃素或京尼平苷酸對(duì)高脂狀態(tài)下脂肪酸氧化的調(diào)控信息。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：姜黃素(40，80 mg/kg)、京尼平苷酸(300 mg/kg)與洛伐-他汀(30 mg/kg)具有相似的降脂活性，且其對(duì)高脂機(jī)體代謝調(diào)節(jié)作用與洛伐-他汀具有一定的相似性，主要通過抑制膽-固醇生成、改善三羧酸循環(huán)、改善脂肪酸氧化等途徑部分恢復(fù)了機(jī)體的代謝異常。
低場(chǎng)核磁技術(shù)與中醫(yī)證候動(dòng)物模型研究的深度結(jié)合，特別是其在精準(zhǔn)量化營(yíng)養(yǎng)性肥胖模型脂肪含量動(dòng)態(tài)變化中的卓-越能力，為中藥防治肥胖及其相關(guān)代謝性疾病的現(xiàn)代化研究打開了全新視野。它不僅客觀印證了中藥調(diào)理脂質(zhì)的顯著效果，更能深入揭示其作用特點(diǎn)和潛在優(yōu)勢(shì)靶點(diǎn)，架起了連接古老智慧與現(xiàn)代科技的關(guān)鍵橋梁，加速了安全有效的抗肥胖中藥新藥研發(fā)進(jìn)程，為全球肥胖防控貢獻(xiàn)獨(dú)-特的中國方案。
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