一项新的研究表明，烘焙咖啡中含有以前未知的化合物，这些化合物能够抑制与血糖控制相关的关键酶。
科学家们发现了三种能强效抑制α-葡萄糖苷酶的化合物。α-葡萄糖苷酶是一种在消化过程中分解碳水化合物的关键酶。由于抑制这种酶有助于控制餐后血糖峰值，因此该研究结果为开发用于控制2型糖尿病的功能性食品成分提供了新的可能性。
功能性食品的价值不仅在于其提供的基本营养，还在于其能够提供有益健康的生物活性化合物。这些化合物可以发挥抗氧化、神经保护或降低血糖等作用。然而，在复杂的食品混合物中寻找这些化合物并非易事。传统的提取和鉴定技术往往耗时费力且效率低下。
为了克服这些局限性，研究人员越来越依赖于先进的分析工具，例如核磁共振（NMR）和液相色谱-质谱联用（LC-MS/MS）。这些方法能够快速精确地识别生物活性分子，即使是在像烘焙咖啡这样化学成分丰富多样的食物中也能做到。
探索咖啡隐藏的生物活性潜力
中国科学院昆明植物研究所邱明华团队在《饮料植物研究》杂志上发表的一项研究强调了咖啡作为抗糖尿病化合物的潜在来源，并拓宽了对其功能成分的科学认识。
研究人员设计了一种三步活性导向策略，旨在高效地从烘焙过的阿拉比卡咖啡豆中筛选出具有生物活性的二萜酯。该方法旨在识别含量丰富的化合物以及痕量存在的、能够抑制α-葡萄糖苷酶的化合物，同时减少溶剂消耗并缩短分析时间。
逐步鉴定生物活性二萜类化合物
研究人员首先利用硅胶色谱法（一种根据化合物在固体介质中的移动方式进行分离的常用技术）将复杂的咖啡提取物分解成19个较小的部分，称为馏分。然后，他们使用核磁共振氢谱（¹H NMR，一种揭示分子中氢原子信息的方法）对每个馏分进行分析，并测试其抑制α-葡萄糖苷酶活性的能力。
为了更好地理解大量的核磁共振数据，研究团队创建了一个聚类热图，这是一种将具有相似化学模式的样本分组的可视化工具。该分析结果显示，Fr.9 至 Fr.13 馏分具有最高的生物活性。这些馏分具有相似的氢信号模式，表明它们含有相关的化合物。
利用 13C-DEPT 核磁共振技术（该技术专注于分子中的碳原子）对代表性样品 Fr.9 进行更深入的分析，揭示了醛基的存在。这一结果与之前基于氢的分析结果相符。随后，研究人员采用半制备型高效液相色谱法（一种分离液态化合物的技术）进一步纯化了 Fr.9，最终分离得到三种此前未知的二萜酯，分别命名为咖啡醛 A、B 和 C。
强效酶抑制及痕量化合物的发现
利用一维和二维核磁共振（NMR）方法以及高分辨率质谱（HRESIMS）技术，对这些新化合物的结构进行了确认。高分辨率质谱能够精确测量分子量。虽然这三种分子具有相似的核心结构，但它们所连接的脂肪酸链有所不同，具体而言，它们分别连接了棕榈酸、硬脂酸和花生酸。
这三种化合物均表现出中等的抑制α-葡萄糖苷酶的能力，IC₅₀值分别为45.07、24.40和17.50 μM，比阿卡波糖（一种临床常用的抗糖尿病药物，通过抑制α-葡萄糖苷酶来减缓碳水化合物的消化，从而治疗2型糖尿病）更有效。
为了寻找含量极低、超出核磁共振或标准高效液相色谱难以检测范围的其他生物活性化合物，研究团队采用了液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）技术。这项先进技术能够分离化合物并将其分解成片段进行鉴定。通过分析分组的组分，并利用GNPS和Cytoscape（两种能够揭示相似分子间关系的软件工具）构建分子网络，研究人员发现了三种此前未知的二萜酯（化合物4-6）。
这些痕量化合物与咖啡醛 A – C 密切相关，具有相似的片段模式，但它们的脂肪酸成分不同，包括马加酸、十八碳烯酸和十九烷酸。
对功能性食品和未来研究的启示
这些化合物在化合物数据库中的缺失证实了它们的新颖性。综上所述，这些发现表明，这种整合式去重复方法能够有效地在复杂的食品基质（例如烘焙咖啡）中发现结构多样且具有生物学意义的化合物。
这项研究为开发源自咖啡的新型功能性食品成分或营养保健品打开了大门，这些成分或保健品旨在调节血糖，并有可能帮助控制糖尿病。
更广泛地说，本文提出的去重复策略——采用最少的溶剂和先进的光谱分析——可以应用于其他复杂食品基质中生物活性代谢物的快速筛选。未来的研究将探索新发现的痕量二萜类化合物的生物活性，并评估其体内安全性和有效性。
参考文献：“基于一维核磁共振和液相色谱-串联质谱分子网络的阿拉比卡咖啡二萜类化合物的生物活性导向发现”，作者：胡桂林、全晨曦、Abdulbaset Al-Romaima、戴浩鹏、邱明华，2025年2月18日，《饮料植物研究》。DOI
本研究得到了以下机构的资助：国家自然科学基金（U1902206）、云南省重点研发计划（202003AD150006）、中国博士后科学基金（2023M743591）、中国博士后科学基金博士后研究员计划（GZC20232766）、中国科学院特聘研究员、云南省蔡云博士后计划、云南省镇康县咖啡产业科技任务（202204BI090009）、云南省国际联合创新平台项目（202203AP140106）、云南省科学技术协会专家工作站项目（2024）。
一项新的研究表明，烘焙咖啡中含有以前未知的化合物，这些化合物能够抑制与血糖控制相关的关键酶。
科学家们发现了三种能强效抑制α-葡萄糖苷酶的化合物。α-葡萄糖苷酶是一种在消化过程中分解碳水化合物的关键酶。由于抑制这种酶有助于控制餐后血糖峰值，因此该研究结果为开发用于控制2型糖尿病的功能性食品成分提供了新的可能性。
功能性食品的价值不仅在于其提供的基本营养，还在于其能够提供有益健康的生物活性化合物。这些化合物可以发挥抗氧化、神经保护或降低血糖等作用。然而，在复杂的食品混合物中寻找这些化合物并非易事。传统的提取和鉴定技术往往耗时费力且效率低下。
为了克服这些局限性，研究人员越来越依赖于先进的分析工具，例如核磁共振（NMR）和液相色谱-质谱联用（LC-MS/MS）。这些方法能够快速精确地识别生物活性分子，即使是在像烘焙咖啡这样化学成分丰富多样的食物中也能做到。
探索咖啡隐藏的生物活性潜力
中国科学院昆明植物研究所邱明华团队在《饮料植物研究》杂志上发表的一项研究强调了咖啡作为抗糖尿病化合物的潜在来源，并拓宽了对其功能成分的科学认识。
研究人员设计了一种三步活性导向策略，旨在高效地从烘焙过的阿拉比卡咖啡豆中筛选出具有生物活性的二萜酯。该方法旨在识别含量丰富的化合物以及痕量存在的、能够抑制α-葡萄糖苷酶的化合物，同时减少溶剂消耗并缩短分析时间。
逐步鉴定生物活性二萜类化合物
研究人员首先利用硅胶色谱法（一种根据化合物在固体介质中的移动方式进行分离的常用技术）将复杂的咖啡提取物分解成19个较小的部分，称为馏分。然后，他们使用核磁共振氢谱（¹H NMR，一种揭示分子中氢原子信息的方法）对每个馏分进行分析，并测试其抑制α-葡萄糖苷酶活性的能力。
为了更好地理解大量的核磁共振数据，研究团队创建了一个聚类热图，这是一种将具有相似化学模式的样本分组的可视化工具。该分析结果显示，Fr.9 至 Fr.13 馏分具有最高的生物活性。这些馏分具有相似的氢信号模式，表明它们含有相关的化合物。
利用 13C-DEPT 核磁共振技术（该技术专注于分子中的碳原子）对代表性样品 Fr.9 进行更深入的分析，揭示了醛基的存在。这一结果与之前基于氢的分析结果相符。随后，研究人员采用半制备型高效液相色谱法（一种分离液态化合物的技术）进一步纯化了 Fr.9，最终分离得到三种此前未知的二萜酯，分别命名为咖啡醛 A、B 和 C。
强效酶抑制及痕量化合物的发现
利用一维和二维核磁共振（NMR）方法以及高分辨率质谱（HRESIMS）技术，对这些新化合物的结构进行了确认。高分辨率质谱能够精确测量分子量。虽然这三种分子具有相似的核心结构，但它们所连接的脂肪酸链有所不同，具体而言，它们分别连接了棕榈酸、硬脂酸和花生酸。
这三种化合物均表现出中等的抑制α-葡萄糖苷酶的能力，IC₅₀值分别为45.07、24.40和17.50 μM，比阿卡波糖（一种临床常用的抗糖尿病药物，通过抑制α-葡萄糖苷酶来减缓碳水化合物的消化，从而治疗2型糖尿病）更有效。
为了寻找含量极低、超出核磁共振或标准高效液相色谱难以检测范围的其他生物活性化合物，研究团队采用了液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）技术。这项先进技术能够分离化合物并将其分解成片段进行鉴定。通过分析分组的组分，并利用GNPS和Cytoscape（两种能够揭示相似分子间关系的软件工具）构建分子网络，研究人员发现了三种此前未知的二萜酯（化合物4-6）。
这些痕量化合物与咖啡醛 A – C 密切相关，具有相似的片段模式，但它们的脂肪酸成分不同，包括马加酸、十八碳烯酸和十九烷酸。
对功能性食品和未来研究的启示
这些化合物在化合物数据库中的缺失证实了它们的新颖性。综上所述，这些发现表明，这种整合式去重复方法能够有效地在复杂的食品基质（例如烘焙咖啡）中发现结构多样且具有生物学意义的化合物。
这项研究为开发源自咖啡的新型功能性食品成分或营养保健品打开了大门，这些成分或保健品旨在调节血糖，并有可能帮助控制糖尿病。
更广泛地说，本文提出的去重复策略——采用最少的溶剂和先进的光谱分析——可以应用于其他复杂食品基质中生物活性代谢物的快速筛选。未来的研究将探索新发现的痕量二萜类化合物的生物活性，并评估其体内安全性和有效性。
参考文献：“基于一维核磁共振和液相色谱-串联质谱分子网络的阿拉比卡咖啡二萜类化合物的生物活性导向发现”，作者：胡桂林、全晨曦、Abdulbaset Al-Romaima、戴浩鹏、邱明华，2025年2月18日，《饮料植物研究》。DOI
本研究得到了以下机构的资助：国家自然科学基金（U1902206）、云南省重点研发计划（202003AD150006）、中国博士后科学基金（2023M743591）、中国博士后科学基金博士后研究员计划（GZC20232766）、中国科学院特聘研究员、云南省蔡云博士后计划、云南省镇康县咖啡产业科技任务（202204BI090009）、云南省国际联合创新平台项目（202203AP140106）、云南省科学技术协会专家工作站项目（2024）。
