Species-Specific quantification of bioactive boswellic acids in Boswellia resin using NIR spectroscopy, HPLC and Multivariate data analysis

偏最小二乘回归 齿叶乳香树 色谱法 高效液相色谱法 化学 近红外光谱 医学 机器学习 替代医学 病理 物理 量子力学 计算机科学
作者
Jakob Lauß,Christoph Kappacher,Olivia Isser,Christian W. Huck,Matthias Rainer
出处
期刊:Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy [Elsevier BV]
卷期号:316: 124384-124384 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.saa.2024.124384
摘要

The bioactive compounds Acetyl-11-keto-β-boswellic acid (AKBA) and 11-keto-β-boswellic acid (KBA), found in the resin of the Boswellia tree, exhibit anti-inflammatory properties, rendering Boswellia resin an intriguing natural medicinal products. However, the content of boswellic acids varies across different Boswellia species and proper knowledge of its species-dependent nature, as well as alternatives to the resource- and time-intensive HPLC analysis, are lacking. Here we present a comprehensive investigation into the boswellic acid content of seven Boswellia species from ten countries and introduce a novel and non-destructive Near-Infrared spectroscopy method for predicting boswellic acid concentrations in solid resin samples. The HPLC-UV reference analysis revealed AKBA concentrations of up to 7.27 % (w/w) with KBA concentrations reaching up to 1.28 % (w/w). Principal Component Analysis of the HPLC and NIR spectroscopy data unveiled species-specific variations, facilitating differentiation based on boswellic acid content, characteristic chromatograms and NIR spectra. Using the HPLC-UV quantification as reference, we developed a Partial Least Squares regression model based on NIR spectra of the resin samples. This model demonstrated highly satisfactory predictive capabilities for AKBA content, achieving a root mean square error of prediction of 0.74 % (w/w) and an R2val of 0.79 in independent test set validation. Although the model was less effective for predicting KBA content, it still offered valuable estimates. The spectroscopic method introduced in this study provides a cost-effective and solvent-free approach for predicting boswellic acid content, demonstrating the potential for application in non-laboratory settings through the use of miniaturized NIR spectrometers. Consequently, this method aligns well with the principles of green chemistry and addresses the growing demand for alternative analytical techniques.
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