При изготовлении растительных лекарственных экстрактов есть множество переменных, которые могут повлиять на пользу препарата для здоровья. Технологию для быстрого определения качества таких экстрактов разработали японские ученые.
Портал AgroXXI.ru ознакомился с релизом Университета Цукубы о новом подходе к тестированию качества лекарственных растительных экстрактов.
Исследователи из Университета Цукубы разработали неразрушающий метод с использованием света для оценки общего количества полифенолов и флавоноидов в экстрактах специй и других лекарственных растений, а также их антиоксидантной и восстанавливающей способности. Всесторонне улавливая автофлуоресценцию, излучаемую такими компонентами, как полифенолы и флавоноиды, они продемонстрировали точную оценку химических компонентов с использованием ИИ и методов машинного обучения.
Экстракты из лекарственных растений, в том числе таких дорогостоящих как шафран, содержат множество активных компонентов, таких как полифенолы и флавоноиды. Однако даже малейшие изменения условий могут существенно повлиять на эффективность этих активных компонентов и реальную пользу экстрактов для здоровья.
В этом исследовании ученые всесторонне измерили флуоресценцию, излучаемую полифенолами и флавоноидами, и проанализировали полученные данные с помощью методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Этот подход позволил получить очень точный, простой и быстрый метод оценки общего содержания полифенолов и флавоноидов, а также антиоксидантной способности лекарственной растительной продукции.
Решающим фактором в достижении точности было объединение измерений, полученных при различных концентрациях. В то время как общепринятая практика измерения флуоресценции предполагает разбавление любого образца до одной концентрации, широкий разброс в количествах компонентов в растительных экстрактах делает такой подход не совсем точным.
Следовательно, учеными провели исчерпывающие измерения флуоресценции при четырех различных уровнях разбавления и интегрировали эти данные в процесс машинного обучения ИИ.
Таким образом, искусственный интеллект смог практически мгновенно и точно оценить важные показатели для оценки экстрактов, включая общее содержание полифенолов, общее содержание флавоноидов, антиоксидантную способность и восстанавливающую способность. Примечательно, что оценка общего содержания флавоноидов с помощью оптических измерений, в частности, также представляет собой новаторское достижение.
Источник: University of Tsukuba.
Заглавное фото: Медведева Анна, AgroXXI.ru.
Интересна тема? Подпишитесь на наши новости в ДЗЕН | Канал в Telegram | Группа Вконтакте | Дзен.новости.
