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      再出新證!喝咖啡有助于控制血糖!最新研究:科學家在咖啡豆里找出新型活性成分,或成“控糖黑馬”

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      說起咖啡,大家肯定都已十分熟悉,有人愛它的香醇,有人靠它提神,而近年來,咖啡更成為健康話題中的“明星選手”——從抗氧化到防癌,從控制血糖到改善代謝,科研界對咖啡的探索從未停歇。

      今天要解讀的這篇發表于《飲料植物研究》的論文,來自中國科學院昆明植物研究所的科研團隊,他們揪出了3種全新的咖啡二萜酯類化合物,并借助先進的質譜分子網絡技術,識別出另外3種微量活性成分。

      令人興奮的是,這些成分均展現出抑制α-葡萄糖苷酶的潛力——這正是控制餐后血糖的關鍵酶之一。


      研究意義與目標

      咖啡是全球最受歡迎的飲品之一,其化學成分復雜如迷宮??Х榷剖强Х鹊奶赜谐煞?,多以酯的形式存在于咖啡油中。此前研究已表明,咖啡二萜如咖啡醇和咖啡豆醇具有抗癌、降血糖等潛在活性。

      然而,烘焙咖啡豆是一個高度復雜的混合物體系,傳統分離方法如同“大海撈針”,效率低、成本高、且容易遺漏微量成分。

      本研究的目標非常明確:建立一套高效、節能的活性成分挖掘流程,快速從烘焙阿拉比卡咖啡豆中鎖定具有α-葡萄糖苷酶抑制活性的新型二萜酯,并嘗試不經過純化直接識別微量同類成分。α-葡萄糖苷酶是碳水化合物消化關鍵酶,抑制其活性可延緩葡萄糖吸收,有助于血糖控制——這也是目前糖尿病管理及健康飲食領域的熱門靶點。

      實驗對象與流程

      研究團隊以云南產阿拉比卡咖啡豆的烘焙豆為原料,經石油醚提取后得到二萜酯粗提物。實驗設計為“三步走戰略”,兼顧效率與精準度:

      一、初篩
      粗提物經硅膠柱層析分為19個組分,每個組分同時進行1H NMR檢測和α-葡萄糖苷酶抑制活性測試。通過聚類熱圖分析,研究者發現活性較高的組分集中在Fr.9–Fr.13(見下圖),且這些組分在1H NMR譜中共享一組特征信號(如醛基質子信號δH 10.19),提示這類信號可能與活性相關。

      二、精查
      從活性組中選取代表組分Fr.9進行13C DEPT NMR檢測,確認其中存在醛基碳信號(δC 192.9)。接著通過半制備高效液相色譜分離,得到三個主要化合物(對應色譜峰保留時間16、24、31分鐘),分別命名為caffaldehyde A (1)、B (2)、C (3)。

      三、深挖
      為避免遺漏微量成分,研究者將19個組分合并為4組,進行LC-MS/MS分析,并基于碎片離子相似性構建分子網絡。在網絡中,每個節點代表一個化合物,相連節點表示它們具有相似的質譜碎片模式——就像社交網絡中“興趣相近的人會被推薦在一起”。


      基于1H NMR數據的咖啡二萜類餾分聚類熱圖找到了什么?它們有何本領?

      結果部分詳細展開如下:

      經過結構解析,化合物1–3均為全新的咖啡二萜酯,其共同特點是二萜骨架上連接一個長鏈脂肪酸。具體來說:

      • Caffaldehyde A (1)脂肪酸部分為棕櫚酸(16碳飽和脂肪酸)。

      • Caffaldehyde B (2)脂肪酸部分為硬脂酸(18碳飽和脂肪酸)。

      • Caffaldehyde C (3)脂肪酸部分為花生酸(20碳飽和脂肪酸)。

      通過2D NMR(如HMBC相關信號)確定了酯鍵連接位置為二萜骨架的C-17位(下圖)。此外,ROESY相關提示OH-16為α構型。這些結構細節如同為每個化合物繪制了“分子身份證”。

      活性驗證顯示:三者均具有顯著的α-葡萄糖苷酶抑制活性,IC??值分別為45.07±3.16 μM (1)、24.40±0.33 μM (2)、17.50±2.86 μM (3)。作為對照,常用降糖藥物阿卡波糖的IC??為60.71±16.45 μM。這意味著化合物2和3的活性甚至優于阿卡波糖。


      化合物1?3的結構及其對α-葡萄糖苷酶的IC50值

      更精彩的部分在于分子網絡的“云識別”。在構建的網絡中,化合物1–3的節點緊密相鄰,且它們共享一組特征碎片離子(m/z 313、295、277、267)。在其附近,研究者注意到三個未被數據庫收錄的節點,其準分子離子峰分別為583.433、595.435、611.464,且碎片模式與1–3高度相似(見圖5a)。

      由此推測它們應為同一類二萜酯,只是脂肪酸鏈長度不同,分別對應十七碳、十八碳單烯、十九碳飽和脂肪酸酯,并命名為化合物4–6。盡管未實際分離,但通過質譜數據與碎片推理,這些微量成分的“身份”已躍然紙上。


      圖:(a) 含二萜的MN1;(b) 化合物1?6特征片段的可能形成途徑

      總之,本研究成功展示了一種“多譜技術聯合去重復策略”的有效性。1H NMR快速掃描結合活性聚類,避免了傳統分離的盲目性;13C NMR進一步確認特征官能團;而LC-MS/MS分子網絡則將結構相似的化合物自動歸類,實現微量成分的“虛擬分離”。這種方法不僅大大節省有機溶劑和時間,也為食品、中藥等復雜體系中活性成分的系統挖掘提供了新思路。

      如果你覺得上文太復雜了,化為我們日常生活中可以用到的就是:如果覺得吃太撐了或是太油膩了,可以給自己來一杯黑咖啡,幫助控制血糖~當然,咖啡雖好,亦須酌情飲用,均衡飲食與健康生活才是真正的“控糖良方”!

      參考資料:

      [1]Hu G, Quan C, Al-Romaima A, Dai H, Qiu M. 2025. Bioactive oriented discovery of diterpenoids in Coffea arabica basing on 1D NMR and LC-MS/MS molecular network. Beverage Plant Research 5: e004 doi: 10.48130/bpr-0024-0035

      來源 | 生物谷

      撰文 | 生物谷

      編輯 | 木白


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