河南大学国家食用菌加工技术研发专业中心在离子液体-超声辅助结合人工神经网络分析提取灵芝中化合物方面取得进展。该成果以“Ionic Liquid-Based Ultrasonic-Assisted Extraction Coupled with HPLC and Artificial Neural Network Analysis for Ganoderma lucidum”为题发表在Molecules (IF3.060)杂志上。
灵芝为多孔菌科赤芝Ganoderma lucidum (Leyss. exFr. ) Karst或紫芝Ganoderma sinense Zhao, Xu et Zhang的干燥子实体，有两千多年的药用历史。中国药典记载：味甘，性平，归心、肺、肝、肾经，具有补气安神，止咳平喘的功能。
灵芝酸A (Ganoderic acid A, GA-A) 和灵芝酸D (Ganoderic acid D, GA-D)是灵芝三萜类化合物的主要成分之一，普遍存在于灵芝属植物。灵芝酸A和灵芝酸D均表现出显著的抗癌活性。
离子液体(ionic liquid，IL)是一种新型溶剂，由有机阳离子和无机或有机阴离子组成。离子液体作为继水和超临界二氧化碳后的又一大类绿色溶剂, 具有独特的物理化学属性,如可忽略的蒸气压、良好的热稳定性和化学稳定性、对有机物和无机物的高溶解性以及可修饰的化学结构。作为绿色环保溶剂，离子液体现已广泛应用于天然产物活性成分提取领域。
国家食用菌加工技术研发专业中心李昌勤教授建立以1-己基-3-甲基咪唑溴盐/甲醇为萃取剂利用HPLC法同时对灵芝中灵芝酸A、灵芝酸D 2种成分进行含量测定以灵芝酸A和灵芝酸D的总萃取率为指标，采用正交试验确定最佳工艺。在最优条件下，灵芝中灵芝酸A和灵芝酸D的总萃取率为3.31 mg/g。加入离子液体后，灵芝中灵芝酸A和灵芝酸D的总萃取率相比于传统溶剂提取法提高了36.21%。
并在其数据的基础上，建立BP神经网络模型对实验数据进行分析预测。以单因素和正交实验为基础，采用Levenberg-Marquardt反向传播算法对三层神经网络进行优化，预测离子液体在灵芝三萜酸萃取过程中的应用。最终建立隐含层9个神经元的（R=0.9332）的BP神经网络模型。并对正交实验进行预测仿真，预测值与实验值能够较好的拟合。结果表明，在所考虑的实验条件下，神经网络模型能够有效地模拟实验数据和再现过程行为，使用BP神经网络模型可以低能耗、高效、准确地预测目标化合物萃取总量。
综上所述，首次采用离子液体-超声波辅助萃取-高效液相色谱法，以[HMIM]Br/甲醇溶液为萃取剂，离子液体浓度1.4 mol/L，超声功率400 W，超声时间20 min，离心转速4000 r/min，固液比1 g ：33.3mL，在此最优条件下，萃取率为3.31 mg/g。加入离子液体后，灵芝中灵芝酸A和灵芝酸D的总萃取率相比于传统溶剂提取法提高了36.21%。同时，建立了BP神经网络，能够有效地模拟实验数据和再现过程行为，可以低能耗、高效、准确地预测目标化合物萃取总量。这一研究为灵芝中化学成分的含量测定提供了一个新的思路，具有一定的应用价值。