ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ЛАТИНСКОГО КВАДРАТА ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ЭКСТРАКЦИИ ВИТАСТЕРОИДОВ ИЗ Physalis angulata

АННОТАЦИЯ

В работе исследована оптимизация процесса водной экстракции витастероидов из листьев Physalis angulata L. с использованием методов математического планирования эксперимента. В качестве факторов варьировали температуру экстракции (70–100 °С), соотношение сырьё : экстрагент (1:6–1:8) и продолжительность процесса (2–4 ч). Эксперименты проводили по плану типа «латинский квадрат» 3×3. Параметром оптимизации служил выход витанолоидов при первом контакте фаз. Статистическая обработка результатов выполнена методом дисперсионного анализа с применением критерия Фишера. Установлено, что все исследуемые факторы оказывают статистически значимое влияние на выход витанолоидов. Наибольший выход (0,48%) достигнут при температуре 90 °С, соотношении сырьё : экстрагент 1:6 и продолжительности экстракции 4 ч. Полученные результаты могут быть использованы при разработке и совершенствовании технологии получения биологически активных добавок на основе Physalis angulata.

ABSTRACT

The present study focuses on the optimisation of the aqueous extraction process of vitasteroids from the leaves of Physalis angulata L. using methods of mathematical experimental design. The effects of extraction temperature (70–100 °C), raw material to solvent ratio (1:6–1:8), and extraction time (2–4 h) were investigated. The experiments were conducted in accordance with a 3x3 Latin square design. The yield of vitanolides at the initial phase of contact was utilised as the optimisation parameter. Statistical evaluation of the experimental data was performed by analysis of variance using Fisher's criterion. The findings indicated that all the factors under investigation exerted a statistically significant influence on the yield of vitanolides. The maximum yield (0.48%) was achieved at an extraction temperature of 90 °C, a raw material to solvent ratio of 1:6, and an extraction time of 4 h. It is therefore concluded that the obtained results can be applied in the development and improvement of technologies for producing biologically active additives based on Physalis angulata.

Ключевые слова: Physalis angulata, витастероиды, водная экстракция, математическое планирование эксперимента, латинский квадрат.

Keywords: Physalis angulata, vitasteroids, aqueous extraction, design of experiments, Latin square.

Данная работа финансировалась за счет средств гранта №: AL-9224094148 AL-9224094148 на тему «Разработка технологии получения средства “Fizangulid” на основе витастероидов, выделенных из растения Physalis angulata, обладающего иммуномодулирующей и противовоспалительной активностью» (2025 - 2027) и бюджета Института химии растительных веществ имени академика С.Ю. Юнусова Академии наук Республики Узбекистан.

Введение

Physalis angulata L. (физалис угловатый) относится к семейству паслёновых (Solanaceae). Это однолетнее травянистое растение, размножающееся семенами. Листья тёмно-зелёные, почти овальной формы, часто с зубчатым краем. Цветки состоят из пяти сросшихся лепестков с треугольными верхушками и имеют бледно-жёлтую окраску. Плод, расположенный внутри чашечки, шаровидный, ребристый, желто-оранжевого цвета; верхние части рёбер имеют фиолетовые полоски [1].

Из P. angulata были выделены дисахариды, полисахариды, тритерпеноиды, дубильные вещества, фенольные кислоты, флавоноиды, алкалоиды, сапонины, физалины и витастероиды, включая 14α-оксиоксокарпанолид, 24,25-эпоксивитанолид D, вaмонолид, физангулид, физангулид B, ангунолид и 4-оксоангунолид [2, 3].

В последнее время P. angulata привлекает внимание благодаря своим лечебным и питательным свойствам. Согласно опубликованным данным, биологически активные соединения, такие как фитостеролы, витамины и витанолиды, делают этот вид важным продуктом питания с лечебным потенциалом [4]. В современной медицине многие соединения, выделенные из лекарственных растений, классифицированы как значимые лекарственные средства, а исследователи продолжают изучать растительные экстракты в поисках новых биоактивных соединений [5].

Показано, что отдельные соединения — ангунолид, 4-оксиангунолид и физанулид, выделенные из листев P. angulata — обладают выраженной противовоспалительной активностью [6]. В Институте химии растительных веществ АН Республики Узбекистан разработана технология получения биологически активной добавки на основе витастероидов — «Сухой экстракт Physalis angulata».

Для выделения витастероидов применяли следующий метод экстракции [3, 7]: 7 кг измельчённой листьев P. angulata помещали в экстрактор, заливали холодной водой и нагревали до кипения. Горячую массу отжимали через холст, после чего в экстрактор добавляли новую порцию холодной воды, повторяли нагрев и отжим. Водный экстракт упаривали до объёма 3 л. Однако влияние различных факторов на эффективность экстракции в этих исследованиях не рассматривалось.

Основная задача технолога — получить максимум информации о процессе при минимальном количестве экспериментов. Изучение технологических процессов требует трудоёмких и длительных экспериментов, поэтому оптимизация исследований на всех стадиях технологического процесса позволяет повысить эффективность научной работы. В однофакторных экспериментах изменяется только один фактор, влияющий на процесс, при этом остальные параметры остаются постоянными, что не обеспечивает полной информации о процессе экстракции. Последовательное изменение каждого фактора затруднительно, так как количество экспериментов увеличивается многократно.

В таких случаях целесообразно применение методов математического планирования экспериментов, позволяющих получить оптимальные данные о процессе при минимальном числе опытов. Для повышения эффективности исследований в оптимизации и прогнозировании химико-технологических процессов широко применяют методы математического планирования, такие как метод Бокса–Уилсона, план Бокса–Бенкена, латинские квадраты 3×3 или 4×4 и др. [8–12].

В связи с этим процесс оптимизации экстракции водой листьев P. angulata был проведён с использованием плана типа «латинский квадрат» 3×3, что позволило оптимизировать условия многопараметрического эксперимента с применением методов математического планирования.

Целью настоящей работы является выявление оптимальных условий экстракции биологически активных веществ из листьев Physalis angulata с использованием методов математического планирования экспериментов

Материалы и методы.

Экспериментальные исследования проводили на растительном сырье — листьях P. angulata, заготовленных в период с 10 по 15 сентября 2025 года в естественных условиях произрастания Кибрайского района Ташкентской области. После сбора сырьё подвергали сушке в комнатных условиях, исключающих воздействие прямых солнечных лучей.

Выход витанолоидов определяли следующим образом [3, 7]. Водные экстракты, полученные в различных условиях, концентрировали, после чего витастероиды пятикратно экстрагировали хлороформом. Хлороформный экстракт сгущали и высушивали. Массу высушенного остатка принимали за выход витанолоидов.

Для определения оптимальных параметров водной экстракции листьев P. angulata применяли план эксперимента типа «латинский квадрат» 3×3 в соответствии с [11].

Результаты и их обсуждение

Исследовали влияние на процесс следующих факторов:

А – температура процесса:

А₁ = 70 °С; А₂=90 °С; А₃=100 °С (прикипячении).

В – соотношения сырья экстрагент (гидромодуль):

В₁= 1:6; В₂= 1:7; В₃= 1:8.

С – продолжительность экстракции:

С₁=2 ч; С₂=3 ч; С₃=4 ч.

Опыты проводили по плану, представленному в табл. 1. В качестве параметра оптимизации использовали выход витанолоидов к массе сырья при первом контакте фаз.

Каждый эксперимент проводили дважды (f=2) и брали среднее из двух значений. Проводили по 9 экспериментов (N=9). Результаты опытов представлены в табл. 1.

Таблица 1.

План эксперимента и Результаты эксперимент (среднее из двух значений)

Для установления значимости факторов провели дисперсионный анализ результатов эксперимента. Для этого в начале найдены суммы показателей каждого фактора по формуле 1:

Т=ΣТ_ij;                                                           (1)

В начале рассчитали суммы показателей каждого фактора (Т_ij) и их средние значения (табл. 2).

Таблица 2.

Сумма каждого фактора и их средние значения

Таким образом, на основании данных таблицы 2 были рассчитаны следующие показатели: сумма значений каждого фактора составила T = 3,09, среднее значение суммы квадратов — T/N = 1,06.

Дисперсию квадратов показателей всех наблюдений анализировали по формуле 2; результаты расчётов приведены в таблице 3:

S²=ΣY_ij² ;                                                                   (2)

Суммы квадратов каждого фактора вычисляли по формуле (3); результаты расчётов приведены в таблице 3.

;           ;               ;                             (3)

На следующем этапе определены средние значения суммы квадратов Т/Ν, затем общие значения суммы квадратов рассчитали по формуле 4; результаты расчётов приведены в таблице 3:

  ;                                             (4)

Суммы квадратов группы факторов вычисляли по формуле 5; результаты расчётов приведены в таблице 3:

;      ;     ;              (5)

Затем остаточную дисперсию рассчитали по формуле 6; результаты расчётов приведены в таблице 3:

SS_ост= SS_общ – SS_а – SS_в – SS_с ;                                    (6)

Средний квадрат каждого фактора вычисляли по формуле 7; результаты расчётов приведены в таблице 3:

                                              (7)

где f = n – 1

Остаточную дисперсию среднего квадрата каждого фактора вычисляли по формуле 8; результаты расчётов приведены в таблице 3:

                                                        (8)

где f = (n – 1) (n – 2)

Дисперсионные отношения вычисляли по формуле 9; результаты расчётов приведены в таблице 3:

                                                (9)

Результаты дисперсионного анализа результатов экспериментов приведены в табл. 3.

Таблица 3.

Дисперсионный анализ латинского квадрата

Для оценки значимости влияния факторов был проведён дисперсионный анализ результатов эксперимента с использованием критерия Фишера. Коэффициент признавался значимым, если его абсолютное значение (F_a, F_b, F_с) превышало табличное значение критерия (F_таб). Табличное значение при уровнях вероятности и степенях свободы F_табл.(2,9)=4,3 [13]. Согласно данным таблицы 3, все выбранные факторы оказались статистически значимыми.

Наибольший выход витанолоидов (0,48 %) был получен при условиях A2B1C3, включающих экстракцию листьев P. angulata водой при соотношении сырьё : экстрагент 1:6, температуре A2 = 90 °С и продолжительности процесса 4 ч.

Выводы

1. С использованием метода математического планирования эксперимента по плану типа «латинский квадрат» 3×3 проведена оптимизация процесса водной экстракции витастероидов из листьев Physalis angulata L.
2. Установлено статистически значимое влияние температуры экстракции, соотношения сырьё : экстрагент и продолжительности процесса на выход витанолоидов, что подтверждено результатами дисперсионного анализа с применением критерия Фишера.
3. Оптимальные условия экстракции витастероидов включают температуру 90 °С, соотношение сырьё : экстрагент 1:6 и продолжительность процесса 4 ч, при которых достигается максимальный выход витанолоидов — 0,48% от массы сырья при первом контакте фаз.

Список литературы:

1. Shishkin B.K., Bobrov E.G. Flora of the USSR. Publishing of the Academy of Sciences of the USSR. Moscow-Leningrad. V. 22 . P. 62-63.
2. Vasina O.E., Maslennikova V.A., Abdullaev N.D., Abubakirov N.K., Withasteroids of Physalis VII. 14a-Hydroxyixocarpanolide and 24,25-epoxywithanolide D // Chem. Nat. Compd. 1986. V.22. Р. 560–565.
3. Okmanov R.Y., Mahmudova M.M., Bobaev I.D., Tashkhodjaev B. Withasteroids Physalis angulata l. Acta Cryst. 2021. E77. Р. 804–808.
4. Puente L.A., Pinto-Mun˜oz C.A., Castro E.S., Corte´s M. Physalis peruviana Linnaeus, the multiple properties of a highly functional fruit: a review // Food Res Int. 2011. V. 44/ P.1733-1740.
5. Brusotti G., Cesari I., Dentamaro A., Caccialanza G., Massolini G. Isolation and characterization of bioactive compounds from plant resources: The role of analysis in the ethnopharmacological approach // Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 2014. V.87. P. 218-228.
6. Сыров В.Н., Исламова Ж.И., Васина О.Е., Бобаев И.Д., Хушбактова З.А. Ангунолид и 4-оксиангунолид как эффективные противовоспалительные средства//Вестник ТМА. 2018. № 1.С.49-50
7. Vasina O.E., Maslennikova V.A., Abdullaev N.D., Abubakirov N.K. Vitasteroids Physalis VII. 14α- hydroxyixocarpanolide and 24,25-epoxyvitanolide D. // Chem. Nat. Compd. 1986. No. 5. P. 596-602.
8. Бабин А.В., Ракипов Д.Ф. Организация и математическое планирование эксперимента. Екатеринбург. 2014. С. 85-94.
9. Абдурахманов Б.А., Халилов Р.М., Сотимов Г.Б. Изучение процесса экстракции гиперицина из надземных частей Hypericum scabrum и Hypericum perforatum // Химия растительного сырья. 2021. №1. С. 299–307.
10. Анисимов П.Н. Об использовании методики планирования эксперимента в соответствие с трехуровневыми планами Бокса-Бенкена // Вестник магистратуры. 2017. №2-2 (65). С. 32-36.
11. Маматханов А.У., Хажибаев Т.А., Халилов Р.М. Технология получения суммы иридоидов из отходов переработки надземной части Ajuga turkestanica // Химия растительного сырья. 2023. №3. С. 293–302.
12. Jalilov U.M, Kambarov K.D, Fayzullaeva N.S, Bekchanov K.K, Karieva E.S. Optimization of composition and development of technology for capsules of dry extract of Cichorium intybus L. // International Journal of Pharmaceutical Research. 2019. V. 11 (4). Р. 619-624.
13. Рузинов Л.П. Статистические методы оптимизации химических процессов. Москва: Химия, 1972. 182 с