八角茴香，一种常用的香料，也是具有重要药用价值的中药材。然而，其粉末形态常被同属的剧毒物种莽草所掺假，肉眼难以辨识，给公众健康带来严重威胁。近期，南京中医药大学吴啟南教授团队在Journal of Pharmaceutical Analysis（中科院一区）发表重要研究成果，创新性地将人工智能（AI）与数字图像识别（DIR）、近红外光谱（NIRS）技术相结合，构建了八角茴香粉末掺假检测的智能化解决方案，实现了对掺假样品的快速、准确、绿色鉴别。
本研究开发了一套人工智能驱动的数字指纹技术，用于实现草药粉末掺假的快速检测，并以八角茴香作为研究对象。该方法融合了数字图像识别与近红外光谱两种无损、高效的分析手段，借助AI算法对多源数据进行联合解析。首先采用GC-MS明确了八角茴香与其常见掺假物莽草在挥发性成分上的显著差异。随后，采集了纯八角茴香粉末、不同比例掺假样品（掺入莽草、小麦粉、草果等）以及纯莽草粉的图像与光谱信息。图像特征通过ResNet50深度网络进行自动提取，光谱变量则利用SHAP完成筛选与解释。研究对比了多种传统机器学习模型与优化后的双向LSTM网络，结果显示Bi-LSTM在二分类及七分类任务中均表现最优。进一步采用多模态特征融合后，模型判别能力得到明显增强，二分类与七分类准确率分别提升至97.22%和91.90%，并建立了高精度的掺假比例定量预测模型。通过市售样品和双盲制备样品的外部验证，证实了该方法在实际场景中的稳定性。同时，基于AGREE、AGREEprep及BAGI的绿色评估策略提示该技术兼具优异的环境友好性与实用价值。
该研究不仅为八角茴香粉末的质量控制提供了高效、智能的技术方案，也为其他中药材粉末的快速掺假检测提供了可推广的方法学参考，有望在中药材产业链的质量监控中发挥重要作用。
南京中医药大学药学院博士生余代鑫、人工智能学院硕士生周灿及戴彩艳副教授为论文共同第一作者，南京中医药大学药学院青年教师瞿城博士、吴啟南教授及河北中医药大学药学院乐世俊副教授为论文共同通讯作者。研究得到了中央本级重大增减支项目“名贵中药资源可持续利用能力建设项目”（2060302）、南京中医药大学中药学一流学科开放课题（ZYXYL2024-002）及江苏省研究生科研与实践创新计划项目（KYCX24_2278）的共同资助。
文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S209517792600119X
