茶皂素是油茶籽饼粕中一类开发价值很高的活性物质。茶皂素传统的提取方法耗时且提取率低,超声辅助提取是一种高效、绿色环保的技术,但国内外研究都未系统的对茶皂素超声辅助提取的各种工作模式进行筛选,很难获得最优超声辅助提取的条件,为此本文采用多模式超声辅助提取茶皂素。为了支持提取过程智能化控制系统的开发,本文研究了茶皂素提取过程的近红外光谱原位实时监测技术。最后,将提取的茶皂素作用于巨噬细胞,探讨其对细胞活性的影响,在此基础上,将茶皂素应用于特应性皮炎小鼠的抗炎试验,研究其对皮炎的改善作用。主要研究内容及其结果如下:（1）研究了茶皂素的超声辅助提取技术。以油茶籽饼粕为原料,采用超声波辅助提取其中的茶皂素,优化茶皂素提取工艺,并考察超声辅助提取对茶皂素结构特性以及泡沫性能的影响。结果表明,就整体提取效果而言,三频顺序式超声＞双频同步超声＞三频同步超声＞双频顺序超声＞单频超声＞未超声。在20/50/35 k Hz三频顺序超声模式、料液比1:10（g/m L）、功率密度20 W/L、提取温度60℃的条件下,以75%乙醇作为提取剂提取20 min,提取率最大为22.79%,与未超声对照组相比茶皂素得率提高了165.62%。傅里叶变换红外光谱和液质分析结果表明,超声辅助提取未造成茶皂素结构和组分的变化;泡沫性能实验表明,茶皂素的起泡性和稳泡性均较强且超声辅助提取对茶皂素的起泡性和稳泡性影响较小。（2）建立了茶皂素提取过程的主要物质浓度的原位实时监测技术。本研究采用近红外光谱技术结合化学计量学方法,实时原位监测茶皂素提取过程中的茶皂素浓度、蛋白质浓度和多糖浓度变化。研究结果表明,对原始光谱进行均值中心化（MC）预处理后,利用偏最小二乘回归（PLS）算法建立的茶皂素和多糖浓度模型效果最佳;对原始光谱进行多元散射校正+一阶微分(MSC+1stDif)组合预处理后,利用PLS算法建立的蛋白质浓度模型效果最佳。采用K-S算法对样本集进行划分后,相较于逐步向前回归（SWR）和主成分回归（PCR）,PLS的整体建模效果较好。茶皂素浓度预测模型中的决定系数RP=0.9162,预测集均方根误差RMSEP=2.9613;蛋白质浓度预测模型的RP=0.8950,RMSEP=0.7405;多糖浓度预测模型的RP=0.9425,RMSEP=0.7461。该模型实现了对茶皂素提取过程的原位实时监测,可以应用于茶皂素提取过程智能化控制系统的开发。（3）探讨了茶皂素对特应性皮炎的影响。茶皂素具有抗菌消炎活性,但其对特应性皮炎（AD）的止痒和抗炎作用尚不清楚。因此,本章将提取的茶皂素作用于脂多糖诱导的炎症巨噬细胞,采用MTT法和一氧化氮（NO）含量测定,初步探讨茶皂素对细胞活性的影响及其抗炎活性。使用2,4-二硝基氯苯（DNCB）诱导BALB/c小鼠发生特应性皮炎症状,以小鼠的皮肤损伤、搔抓倾向和细胞因子水平为指标,评价茶皂素的止痒作用和抗炎活性。细胞实验结果表明,茶皂素浓度在15μg/m L以下对细胞活力无影响,且能抑制NO的产生;小鼠实验表明,茶皂素能明显减轻DNCB诱导的AD小鼠的皮损和搔痒程度,还能使小鼠皮肤屏障正常化,抑制血清和皮肤组织中炎症细胞因子的产生。总之,茶皂素具有止痒和抗炎的作用,是治疗皮炎的潜在天然资源。