反气相色谱在头发护理研究中的应用：从损伤评估到修复功效的量化分析

2026-06-15 11:09:10, Adscientis 格尔唯(上海）技术有限公司

摘要

反气相色谱（iGC）作为一种能够整体表征固体表面物理化学性质的技术，在头发护理研究领域展现了独特的应用价值。本文基于最新研究论文（分别来自BASF和RAHN AG研究团队），系统阐述了iGC在头发损伤程度评估、护发产品修复效果量化以及不同配方机制对比中的应用。研究表明，iGC通过测量头发表面的比表面积（BET SSA）、色散表面能、极性相互作用以及探针分子保留行为等参数，能够客观区分“真正结构修复”与“表面覆盖钝化”两种不同的护发机制。特别值得注意的是，iGC揭示的天然头发表面三维吸附效应，为理解柔软生物界面的表面能测量提供了重要方法学洞见。本文还从实际应用角度出发，讨论了如何利用iGC数据指导护发配方的理性设计。

关键词：反气相色谱；头发护理；表面能；损伤修复；功效评价

引言

头发作为人体最外层的附属器官，其表面性质直接影响消费者的感官体验——从触感柔软度到视觉光泽度，再到梳理顺畅度。头发的角质层表面覆盖着一层由18-甲基二十烷酸（18-MEA）组成的疏水性脂质层，这一结构赋予了天然头发疏水性和柔滑触感。然而，漂白、烫发、染发等化学处理会破坏这一保护层，导致头发表面性质发生显著变化，表现为亲水性增加、表面粗糙度升高、光泽下降以及梳理阻力增大。

准确评估头发损伤程度和护发产品的修复效果，对于个人护理行业的产品开发和功效宣称具有重要科学意义。传统表征方法如接触角测量、原子力显微镜（AFM）和X射线光电子能谱（XPS）虽然各有优势，但均存在局限性：接触角测量仅能反映局部区域的润湿行为且受表面粗糙度影响；AFM和XPS虽然提供纳米尺度的形貌和化学信息，但同样局限于微小区域，难以代表整体头发样本的性质。正是在这一背景下，反气相色谱技术凭借其整体性、定量化和灵敏度高等优势，逐渐成为头发护理研究的重要工具。

本文以BASF 对东亚人群头发的研究^[1]以及RAHN AG，苏黎世对Avena strigosa植物复合物的研究^[2]为案例，系统阐述iGC在头发损伤评估和护发产品功效评价中的实际应用，重点分析如何利用iGC数据区分不同类型的护发机制，以及这些数据与宏观性能（光泽、梳理、触感）之间的关联。

头发损伤的iGC表征：从BET比表面积到表面能异质性

2.1 BET比表面积：反映角质层结构完整性的关键指标

BET比表面积是通过测定探针分子（通常为正辛烷）在头发表面的吸附等温线计算得出的参数。对于结构致密、表面光滑的健康头发，BET SSA通常较低；而当角质层受到破坏、表面变得粗糙或多孔时，BET SSA则显著升高。

在BASF团队的Liu等人^[1]的研究中，蒙古头发经双氧水漂白后，头发表面出现了大量颗粒状沉积物（推测为残留的β-层碎片），角质层台阶边缘变得尖锐且呈现腐蚀迹象。。

RAHN AG团队的Gyenge等人^[2]的研究进一步印证了这一结论。他们对欧洲来源的漂白头发进行iGC分析，发现BET SSA从原始头发的0.40 m²·g⁻¹升至0.64 m²·g⁻¹——尽管头发来源和漂白条件不同，但BET SSA的变化幅度惊人一致。这提示BET SSA可能是一个跨样本、跨实验室可比的损伤指标，具有标准化应用的潜力。

2.2 表面能分析：揭示损伤的化学本质

天然头发表面的疏水性主要由18-MEA层贡献，该层通过硫酯键与角蛋白网络连接。漂白过程中，氧化剂不仅破坏硫酯键、移除18-MEA层，还可能氧化二硫键为磺酸或半胱磺酸等亲水性物种。

BASF团队^[1]的iGC分析发现：如果直接使用传统方法计算表观色散表面能，会发现原始头发表面能（约35-40 mJ·m⁻²）反而高于漂白头发（约25-30 mJ·m⁻²）。这与直觉相悖——疏水性表面应该具有更低的表面能。该团队通过系统的色谱峰形分析找到了解释：天然头发的18-MEA层具有“柔软”特性，允许气态探针分子发生三维体相吸附（3D sorption），即探针分子不仅吸附在最外表面，还能渗透进入表层体积，导致脱附显著减慢、保留时间延长，从而产生了“表观增强”的相互作用。色谱图中表现为明显的拖尾现象，拖尾因子（f_T）远大于1。而漂白后18-MEA层被移除，探针分子以二维表面吸附为主，色谱峰接近高斯分布。

基于这一发现，研究者提出了半经验校正方法：将表观表面能除以拖尾因子与保留因子（k）的乘积，以分离二维和三维效应的贡献。校正后的结果与化学分析预期一致——漂白后头发表面能显著升高，且极性分量明显下降（因为疏水性脂质移除、亲水性蛋白暴露）。这一方法学进展对于正确解读iGC在柔软或可溶胀材料上的分析结果具有重要指导意义。

护发产品的功效评价：区分“真正修复”与“表面覆盖”

3.1 硅油配方vs. 无硅配方的iGC对比分析（BASF研究）

BASF团队^[1]比较了三种护发配方对漂白头发的处理效果：含硅配方Con-Si（2%聚二甲基硅氧烷）、无硅配方Con-GM（2%辛基十二醇肉豆蔻酸酯）、以及添加了0.5%油酸甘油酯作为乳化剂的无硅配方Con-GMGO。

iGC分析显示，三种配方处理后，校正后的表面能参数均向原始头发方向恢复，但修复效率和机制存在差异。Con-Si处理后，表面能参数最接近原始头发，但进一步分析吸附常数后发现，硅油处理导致该参数显著降低——这表明硅油在头发表面形成了连续覆盖层，探针分子与底层角蛋白的接触受阻。这是一种“表面钝化”机制，而非真正的结构修复。

Con-GM（不含乳化剂）的效果相对较弱，表面能恢复程度有限。而Con-GMGO的表现令人瞩目：其表面能恢复效果接近Con-Si，但吸附常数的变化模式不同——Con-GMGO处理后吸附常数呈中等程度的升高，提示油酸甘油酯的作用不仅仅是乳化，更在于其两亲性结构使其能够吸附于漂白头发表面，通过亲水基锚定、疏水尾链外露的方式实现表面疏水化改性，为后续辛基十二醇肉豆蔻酸酯的均匀铺展创造条件。这一机制被独立的光学显微镜实验所证实：经油酸甘油酯处理的湿头发在干燥过程中，水膜收缩为球状液滴而非形成连续薄膜，表明表面已成功转化为疏水状态。

3.2 植物基修复成分的iGC评价：从覆盖到结构修复（RAHN研究）

RAHN AG团队的Gyenge等人^[2]研究的Avena strigosa（黑色野燕麦）种子提取物复合物提供了另一种修复模式。iGC分析显示，传统护发素处理后BET SSA从漂白后的0.64 m²·g⁻¹进一步升至0.69 m²·g⁻¹，同时吸附常数显著降低。这揭示了一个重要问题：传统护发素虽然在短期内改善了头发的梳理性能和触感（通过形成润滑性涂层），但实际上并没有修复角质层结构，反而在表面沉积了一层外源物质，掩盖了损伤。这种模式可能导致消费者在长期使用后，一旦停用产品，头发状态会迅速恶化。

与之形成鲜明对比的是，A. strigosa复合物处理后，BET SSA降至0.49 m²·g⁻¹，接近原始头发的0.40 m²·g⁻¹。这一变化无法仅仅通过“表面覆盖”来解释——如果只是形成外源涂层，BET SSA应该保持不变或略有升高（如传统护发素所示）。BET SSA的显著降低只能来源于角质层结构的真正修复：即表面粗糙度的降低和孔隙率的减少。SEM图像直接证实了这一结论——A. strigosa复合物处理后，原本翘起的角质层边缘重新贴合，表面趋于平滑。

表面能异质性分析进一步支持这一判断。漂白后表面能异质性Δ值从18.6升至26.7 mJ·m⁻²（损伤导致能量分布不均匀）。传统护发素处理后Δ值降至9.2 mJ·m⁻²——远低于原始头发的18.6 mJ·m⁻²。过于均匀的表面能实际上是不正常的，它反映了外源覆盖物完全屏蔽了头发本身的表面化学特征。A. strigosa复合物处理后的Δ值为15-20 mJ·m⁻²之间，接近原始头发的范围，同时极性分量也从漂白后的4.19恢复至4.43 mJ·m⁻²（原始为7.05 mJ·m⁻²）。这表明修复后的头发既恢复了表面结构的均匀性，又保留了天然头发表面的极性特征。

iGC数据与宏观性能的关联：从实验室评价到消费者体验

4.1 表面能与梳理功的相关性

梳理功是衡量护发产品性能最直观的指标之一，直接反映了消费者的“易梳理”体验。BASF团队^[1]测定了不同处理后头发的湿态和干态梳理功，并将其与iGC参数进行关联分析。

湿态梳理结果显示，漂白后湿梳理功显著升高（由于亲水性表面导致毛细管力增强、纤维间粘连）。三种配方处理后，湿梳理功降低80-90%。值得注意的是，Con-GMGO的表现优于Con-Si和Con-GM，降低幅度最大。这与iGC测得的极性相互作用恢复程度高度相关（r=0.92）：极性分量恢复越好，湿梳理功降低越明显。这是因为湿态梳理的阻力主要来源于水膜的存在，表面极性越低（即越疏水），水膜越容易破裂，纤维间粘连越小。

干态梳理功的降低趋势与色散表面能的恢复程度相关性更强（r=0.88）。干态梳理主要涉及纤维间和纤维与梳齿之间的摩擦，而摩擦系数与表面能的色散分量密切相关。Con-Si处理后干梳理功降低约80%，Con-GMGO降低约75%，两者差异不显著，说明在干态条件下两种配方表现相当。

4.2 表面能与触感参数的关系

BASF团队^[1]还采用了生物仿生触觉测量系统（Toccare，Syntouch Inc.）量化头发的触感属性，提取了触觉粘附力（fST，反映初始抓握感）和滑动阻力（fRS，反映动态摩擦）两个关键参数。结果表明，漂白后fST和fRS均显著升高——消费者会感觉到头发“干涩”和“草质感”。处理后，fST和fRS均向原始水平恢复。

将fRS与iGC测得的BET SSA进行关联分析，发现两者呈显著正相关（r=0.85）：BET SSA越高（表面越粗糙、多孔），滑动阻力越大。这一发现具有实际指导意义：如果一个护发配方能够显著降低BET SSA（如RAHN团队的A. strigosa复合物所示），那么它就有望提供更持久的顺滑感，因为这是结构层面的改变而非短暂的表面覆盖。

4.3 氨基酸交换与表面能变化：分子机制的间接印证

虽然iGC本身不能直接检测化学组成，但表面能的变化可以间接反映表面的化学改性和分子相互作用。RAHN团队^[2]通过UPLC-MS分析了漂白头发与A. strigosa提取液之间的氨基酸交换：漂白头发向溶液中释放了丝氨酸、甘氨酸、苏氨酸、组氨酸等游离氨基酸和蛋白片段，同时选择性地摄取了天冬酰胺、谷氨酸和色氨酸。这些氨基酸含有多个氢键给体和受体位点，能够与受损角蛋白基质的极性区域形成稳定相互作用。

iGC表面能参数的变化与此机制高度一致：A. strigosa处理后，表面的极性相互作用部分恢复，表明亲水性氨基酸残基（如谷氨酸、天冬氨酸的羧基）被补充回头发表面。同时，色散表面能保持稳定，表明疏水相互作用网络也得到了保留。这种“选择性补充”模式既不同于硅油的单纯覆盖，也不同于传统护发素的盲目沉积。

基于iGC的护发配方理性设计思路

综合上述两篇来自BASF和RAHN AG的研究，可以提出基于iGC表征的护发配方设计框架：

第一步：损伤诊断。通过iGC测定损伤头发的BET SSA和表面能异质性Δ值，判断损伤的主要类型。如果BET SSA升高而色散表面能降低，提示主要是脂质层损失（如漂白损伤）；如果BET SSA中度升高而极性相互作用显著升高，提示可能涉及蛋白氧化（如过度染烫）。
第二步：机制匹配。根据损伤类型选择相应修复策略。对于脂质层损失为主的损伤，宜选择能够形成疏水性吸附层的成分（如硅油、辛基十二醇肉豆蔻酸酯配合两亲性乳化剂）。对于涉及蛋白氧化的深度损伤，则需要能够补充氨基酸、修复角蛋白网络的成分（如RAHN AG开发的A. strigosa复合物）。
第三步：效果验证。通过iGC的三参数组合（BET SSA、色散表面能、极性相互作用）判断修复机制属于“结构修复”型还是“表面覆盖”型。真正的结构修复应表现为BET SSA显著下降、极性相互作用向原始水平恢复、色散表面能回归正常范围；而表面覆盖型则表现为吸附常数显著下降、表面能异质性过度降低（低于原始值）。
第四步：与消费者体验关联。建立iGC参数与梳理功、触感参数之间的相关性模型，筛选出对消费者体验贡献最大的表面性质指标，用于配方优化中的高通量筛选。

结论

反气相色谱作为一种整体性的表面分析技术，在头发护理研究中提供了独特的应用价值。通过系统测定BET比表面积、色散表面能分量、极性相互作用以及探针分子保留行为等参数，iGC能够：1）客观量化漂白、化学处理等造成的头发损伤程度；2）区分“结构修复”与“表面覆盖”两种不同的护发机制；3）揭示活性成分与头发表面的相互作用模式；4）建立表面性质与宏观性能（梳理功、触感、光泽）之间的定量关联。

通过不同研究团队的研究对比分析表明，有效的护发策略存在不同的机制路径。以A. strigosa复合物为代表的植物基修复成分（RAHN AG）通过选择性补充氨基酸、稳定角蛋白的非共价相互作用网络，实现了角质层结构的真正修复——表现为BET SSA降低23%、色散表面能回归正常范围，以及拉伸强度提升30%。而BASF团队的研究则显示，传统硅油配方虽然能够通过形成低表面能涂层在短期内改善梳理和触感，但T SSA未降反升，提示其本质上是一种“掩盖”而非“修复”；而加入油酸甘油酯的无硅配方（Con-GMGO）则实现了接近含硅配方的修复效果。

iGC提供的这些信息对于护发配方的理性设计具有重要指导意义，有望推动行业从经验性配方向基于表面科学定量评估的精准设计转变。未来，随着iGC与其他表征技术（如XPS、nano-DSF、生物仿生触觉测量）的多模态联用，头发损伤与修复的分子机制将得到更为全面深入的理解。

参考文献

[1] Liu Z, Graf K, Hub J, Kellermeier M. (BASF SE, BASF Advanced Chemicals Co., Ltd) Effects of Cosmetic Emulsions on the Surface Properties of Mongolian Hair. ACS Omega, 2021.

[2] Gyenge EB, Schoeffel L, Hettwer S, et al. (RAHN AG, 2bind GmbH) Targeted keratin repair: A plant-based approach to hair strength and surface restoration. International Journal of Cosmetic Science, 2026.

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