麦角硫因（EGT）是一种天然存在的含硫醇氨基酸衍生物，化学名称为2-巯基-L-组氨酸三甲基甜菜碱。它最初在麦角菌Claviceps purpurea中被发现。麦角硫因是一种无色、无味的结晶化合物，分子量为229.3 Da，在水中具有很高的溶解度。作为一种安全的组氨酸衍生物，其硫酮结构和高氧化还原电位使其比谷胱甘肽等硫醇类抗氧化剂更加稳定和有效。麦角硫因表现出多种生理功能，包括清除自由基、解毒、维持DNA合成、增强免疫力、抗辐射、皮肤美白以及抗衰老等。这些特性使其在功能食品、化妆品和医药领域展现出巨大的应用潜力，市场需求旺盛。

麦角硫因的生物合成途径仅存在于某些微生物中，主要为真菌和放线菌，而人体无法合成，因此需要通过饮食摄入。蘑菇是麦角硫因最丰富的天然来源，因其安全性高、生长迅速且易于栽培而备受青睐。不同蘑菇品种中麦角硫因含量存在差异，其中平菇（P. ostreatus）的含量尤为突出，可达0.2–3.78 mg/g。虽然多数研究聚焦于麦角硫因的功能特性，但关于其提取和纯化方法的研究相对较少。

常见的麦角硫因提取方法包括回流提取、酶水解以及使用水、乙醇、甲醇和丙酮等溶剂的超声提取。有研究发现，使用70%乙醇从双孢蘑菇中提取麦角硫因，尤其在深袋栽培中添加组氨酸并结合后期干旱胁迫，可显著提高麦角硫因含量，达到0.13%干重。另有研究表明，70%乙醇是提取金针菇中麦角硫因的最佳溶剂，提取量可达0.205%干重，优于用水提取的0.19%，而烹饪处理会明显降低麦角硫因含量。生物活性成分的提取效率在很大程度上取决于所采用的提取方法和溶剂种类。

超声辅助提取（UAE）已成为从天然来源中提取生物活性化合物的绿色技术之一。超声波是指频率高于20 kHz的声波，在溶剂介质中会产生空化气泡。这些气泡的崩塌可在局部形成高温和高压，产生机械效应，从而增强溶剂与样品基质之间的传质和表面接触。与传统提取方法相比，超声辅助提取具有处理快速、溶剂用量少、操作简便、能耗低、提取温度温和以及适用范围广等优势，适合大规模生产，且对环境和产品污染影响较小。然而，超声辅助提取的效率高度依赖于所使用溶剂的性质。

低共熔溶剂是由氢键供体（HBD）和氢键受体（HBA）通过氢键作用形成的低熔点混合物。自2003年被引入以来，低共熔溶剂因其在生物活性成分提取中的应用而受到广泛关注。低共熔溶剂提取天然产物的关键在于其与目标化合物的相互作用，主要通过氢键实现。低共熔溶剂中的氢键受体和供体与目标分子形成强氢键，破坏其在植物基质中的结合，从而促进溶解和释放。低共熔溶剂具有环境友好、合成简便、可重复使用、低毒性、成本低廉、可生物降解以及溶解能力强等显著优势，成为传统有机溶剂的有力替代品。目前，低共熔溶剂已被广泛用于从各种天然来源中提取多酚、黄酮和多糖等化合物。不过，低共熔溶剂通常黏度较高，会影响传质效率。但其低挥发性、高极性和可调节的疏水性使其能够有效渗透植物和真菌组织，增强传质效果。结合超声辅助提取或微波辅助提取等技术可有效缓解黏度问题，进一步提升提取效率。

由于氢键供体与受体组合种类繁多，从复杂基质中提取目标化合物时筛选最优低共熔溶剂具有一定挑战性。传统溶剂筛选方法往往耗时且资源消耗大。为解决这一问题，类导体真实溶剂筛选模型（COSMO-RS）提供了一种有效的预测工具。该基于量子化学的模型通过分子表面极性分布计算活度系数和溶解度参数，能够快速进行溶剂候选物的计算机筛选，从而加速溶剂选择过程并降低成本，尤其适用于低共熔溶剂的筛选。

理解提取动力学对于优化提取工艺并实现从实验室到工业规模的放大至关重要。动力学模型有助于揭示提取过程的限速步骤、溶质从固体基质向溶剂释放的传质机制，以及目标化合物与溶剂分子之间的分子间相互作用。这种机理层面的认识不仅有助于工艺优化，还能预测不同操作条件下的提取行为，为工艺设计和控制提供重要依据。

响应面方法（RSM）是一种通过建模变量间关系来优化复杂过程的统计工具。其中，Box-Behnken设计（BBD）是一种高效的响应面方法，与中心复合设计相比所需实验次数更少，且避免了极端因子水平。它采用每个因子三个水平构建二阶多项式模型，能够捕捉线性效应和交互效应，特别适合优化温度、时间、料液比和超声功率等参数。

本研究旨在开发一种高效、可持续且可规模化的方法，从平菇605中提取麦角硫因，即低温超声辅助低共熔溶剂提取（UA-DES）。研究首先采用COSMO-RS预测筛选低共熔溶剂候选物，随后通过实验验证性能最佳的低共熔溶剂配方。接着进行单因素实验和响应面优化，确定最佳提取条件。同时开展动力学研究和分子间作用力分析，以阐明提取机制。最后，对提取得到的麦角硫因样品进行纯化、低共熔溶剂回收以及抗氧化活性测定（羟基自由基和DPPH自由基清除率）。该方法为麦角硫因的生产提供了绿色、高效且可规模化的途径，为未来的工业应用提供了理论和实践支持。

图1. 麦角硫因的化学结构。

图2. 可食用真菌品种筛选（a）、预处理方法（b）及提取技术（c）。*表示显著性（p < 0.01），**表示显著性（p < 0.05）。

图3. COSMO-RS模拟了DES的σ面、σ剖面和σ势。

图4. 基于COSMO-RS的DES筛选。a，麦角硫因的化学结构；b，麦角硫因的σ表面；c，麦角硫因的σ轮廓；d，麦角硫因的σ势；e，利用σ轮廓、σ势和溶解度对麦角硫因萃取用DES进行筛选。

图5. 采用UA-CC-CA法优化从P. ostreatus中提取麦角硫因。A，提取溶剂的实验筛选；B，单因素实验。*表示显著性（p < 0.01），**表示显著性（p < 0.05）。

图6. 采用UA-CC-CA法优化从P. ostreatus中提取麦角硫因。a，六个因子的变异系数（CV）；b，麦角硫因提取量的实测值与预测值；c，正态概率图；d，内部残差与麦角硫因提取量关系的预测图；e，内部残差与麦角硫因提取量关系的实测图；f–h，三维响应面图。

图7. 采用水浴法（a）和UA-CC-CA法（b）提取麦角硫因的动力学研究。

图8. 麦角硫因与四种溶剂分子之间的结合能（a、c、e、g）以及IRI与sign(λ2) ρ的散点图（b、d、f、h）。

图9. 采用UA-CC-CA从P. ostreatus中提取麦角硫因的表面特性（A）、EGT的分离（B、C）、CC-CA的重复利用（D）以及放大实验（E）。Aa-b，未提取的P. ostreatus粉末；Ac-d，水浴提取后的残留物；Ae-f，UA-CC-CA提取后的残留物。a、c、e，×400；b、d、f，×10,000。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2026.149058