基于網絡藥理學探討國醫大師張磊運脾湯治療高脂血癥的分子機制＊

林遠茂，施榮聰，黃寶特，徐世安，孫玉信，姜 楓

（1. 廣西中醫藥大學研究生院 南寧 530011；2. 廣西中醫藥大學附屬瑞康醫院 南寧 530011；3. 河南中醫藥大學第三附屬醫院 鄭州 450003）

高脂血癥（Hyperlipidemia）是人體脂質代謝的異常的一種表現，其特征在于總膽固醇、甘油三酸酯和低密度脂蛋白膽固醇的升高，或伴隨著高密度脂蛋白膽固醇的循環水平降低[1]。高脂血癥相關的脂質疾病被認為是動脈粥樣硬化性心血管疾病的主要原因，高脂血癥已被列為導致冠心病患病率和嚴重性的最大危險因素之一[2]。隨著生活習慣的改變和膳食營養的提高，人體攝入高脂肪和高糖分含量的食物越來越多，高脂血癥患者數量逐年上升，高脂血癥已經成為危害全球健康的危險因素[3]。目前，國內外對中草藥降低血漿膽固醇水平的作用做了充分研究，證實中草藥在降低膽固醇水平方面的有效性和安全性[4]。古代中醫書籍中，可見“膏粱”“高脂”等關于現代高脂血癥的相關記載；中醫認為，高脂血癥常伴有“血瘀”“痰濁”“濕阻”等特征，在中醫理論的指導下，中醫藥在臨床上已廣泛應用于高脂血癥及其相關并發癥的治療，具有療效明顯、毒副作用小的優點[5]。

運脾湯是國醫大師張磊教授“臨證八法”中“運通法”的代表方，在“腑以通為順”“脾以運為健”的基本思想上立法組方，其主要藥物組成有檳榔、炒牽牛子、豆蔻、茯苓、炒麥芽、炒神曲、炒山楂等藥物，具有運脾化積，消食導滯等功效，臨床多用于治療飲食失節、脾濕過盛，運化失常所致的諸多病癥[6]。本研究通過運用網絡藥理學等數據挖掘和分析的方法，探討“中藥有效成分-靶點-疾病”之間的復雜作用關系，從而挖掘國醫大師張磊運用運脾湯治療高脂血癥的現代藥理作用機制，為運脾湯治療高脂血癥的進一步探討提供參考。

1 資料與方法

1.1 運脾湯有效化學成分的收集和篩選及靶點預測

通過檢索TCMSP 數據庫（http://tcmspw.com/tcmsp.php），將同時滿足口服生物利用度（OB）≥30%和類藥性（DL）≥0.18的化合物作為納入標準[7]，得到山楂、麥芽、萊菔子、陳皮、半夏、茯苓、連翹、檳榔、牽牛子、甘草的潛在活性化合物成分及相關靶點；查閱相關文獻對神曲的潛在活性成分進行補充。Pharm Mapper 數據庫（http://www.lilab-ecust.cn/pharmmapper/），對已篩選出的部分潛在有效化學成分進行靶點預測補充，在數據庫中不能預測到作用靶點的成分則剔除。通過UniProt 數據庫（https://www.uniprot.org/）篩選人源靶點并進行基因注釋。

1.2 高脂血癥疾病靶點的收集

在GeneCards 數據庫（https://www.genecards.org/）和DisGeNET 數據庫（http://www.disgenet.org/）這兩個數據庫中，以“Hyperlipidemia”為檢索詞檢索，綜合獲取的數據，去除重復值，取并集，得到高脂血癥疾病的相關疾病基因。

1.3 預測運脾湯治療高脂血癥的相關靶點

運用Venny 平臺（2.1，http://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html）將運脾湯中有效化學成分所對應的相關靶點與高脂血癥的疾病靶點取交集，得到運脾湯治療高脂血癥的相關靶點。

1.4 運脾湯治療高脂血癥相關靶點的PPI 網絡圖與分析

將運脾湯的靶點基因和高脂血癥疾病基因取的交集，導入STRING 數據庫（https://string-db.org/）構建其蛋白互相作用（PPI）網絡圖，分析運脾湯治療高脂血癥相關靶點之間的相互作用關系。使用Cytoscape（3.6.0）軟件進行蛋白互作網絡可視化處理，并通過Network Analyzer分析網絡中節點的拓撲參數。

1.5 化合物與靶點分子對接

iGEMDOCK 是通用進化方法用于計算相對于靶蛋白活性位點的配體構象和方向的軟件。可以用于初步篩選和精度對接。其結果以能量的高低去判斷靶蛋白與配體的結合程度，通常靶蛋白與化合物配體結合的構象穩定時的能量越低，說明發生作用的可能性越大。根據1.4 中通過計算拓撲學參數得到的degree值排名前10類的靶蛋白，在PDB數據庫（https://www.rcsb.org/）檢索，并保持其pdb 格式文件。根據1.4中度值（degree）≥5 的化合物在TCMSP 數據庫獲取其化合物配體mol2格式文件。

1.6 生物信息學分析

運用DAVID 生物信息學資源平臺6.8（https://david.ncifcrf.gov/）做交集基因的GO 富集分析與KEGG富集分析。限定研究物種為人類，選擇Gene Ontology下的分子功能（Molecular Function）、生物過程（Biological Process）和細胞組成（Cellular Component）3個部分進行GO 富集分析，選擇Pathway 分析中KEGG Pathway，設定顯著性為P＜0.05，進一步尋找活性成分作用靶點顯著富集的主要功能注釋與信號轉導通路。

1.7 構建“中藥材-有效化學成分-靶點-通路”綜合網絡

將所有分析結果整理并導入Cytoscape（3.6.0）軟件，處理得到“中藥材-有效化學成分-靶點-通路”綜合網絡圖。

2 結果

2.1 運脾湯有效化合物和相關靶點

在運脾湯中，去除雞內金和鱉甲兩味未檢索到對應化合物信息，以口服生物利用度（OB）≥30%、類藥性（DL）≥0.18 為標準，篩選得到山楂有6 種有效化合物及其對應的人源靶點144 個、麥芽18 種對應56 個、萊菔子3種對應4個、陳皮5種對應41個、半夏13種對應73 個、茯苓15 種對應15 個、連翹23 種對應219 個、檳榔8 種對應13 個、牽牛子22 種對應111 個、甘草92種對應720 個，神曲8 種對應146 個，去除重復化合物及重復靶點，運脾湯共計128 種有效成分對應人源靶點142個。

2.2 高脂血癥疾病靶點數據庫

在GeneCards 數據庫中，初步篩選獲得1164 個與高脂血癥相關的候選基因，根據“Relevance score”度值，選取相關度較高的前600 個結果，在DisGeNET 數據庫中檢索，發現231 個相關基因，經合并數據庫查詢，去除重復共篩選出718 個與高脂血癥高度相關性靶點。

2.3 運脾湯治療高脂血癥的相關靶點和活性化學成分

通過Venny平臺分析得到運脾湯中干預高脂血癥的靶點40 個（圖1），其中共涉及128 個有效化學成分（表1）。在運脾湯所有有效化學成分中，與關鍵靶點關系密切的前10的有效化學成分的結構（圖2）。

表1 運脾湯有效化學成分詳細信息

續表1

續表1

圖1 運脾湯作用靶點與高脂血癥靶點韋恩圖

2.4 運脾湯治療高脂血癥相關靶點的PPI 網絡圖與分析

將運脾湯干預高脂血癥的40個靶點導入STRING數據庫進行蛋白質相互作用分析，設置可信度為0.4，得到靶點之間相互作用關系。導入Cytoscape（3.6.0）軟件進行可視化（圖3）。在Cytoscape（3.6.0）軟件中，通過Network Analyzer 功能分析網絡中的拓撲參數，根據degree結果顯示，胰島素（INS）、白介素6（IL6）、血管內皮生長因子A（VEGFA）、過氧化物酶體增殖物激活的受體γ（PPARG）、一氧化氮合酶（NOS3）、表皮生長因子受體（EGFR）、載脂蛋白B（APOB）、細胞間粘附分子1（ICAM1）、CAV1和雌激素受體（ESR1）為運脾湯干預高脂血癥的核心靶點；且運脾湯中干預高脂血癥的活 性 化 學 成 分naringenin、quercetin、kaempferol 和luteolin主要來源于連翹、山楂、神曲、陳皮、甘草。

表2 運脾湯干預高脂血癥蛋白互作拓撲學分析（按度值排序取前10個）

2.5 分子對接結果

iGEMDOCK 分子對接結果將運脾湯干預高脂血癥的10 個關鍵靶點與運脾湯中經拓撲學參數計算的22個關鍵化合物進行分子對接，靶蛋白與化合物配體結合的構象穩定時能量越低發生的作用可能性越大[8]，分析結合力具體參數（圖4）和具體分子對接參數（表3），其中結合性最強的是NOS3與nobiletin（圖5）。

2.6 運脾湯主要活性成分對高脂血癥作用靶點的生物信息學分析結果

圖2 網絡中度值排名前10的有效化學成分結構

圖3 運脾湯干預高脂血癥相關靶點間蛋白互作關系

通過DAVID 數據庫進行GO 功能富集分析，結果得到48 個GO 功能富集條目，其中涉及生物過程（BP）的相關條目最多，共計30 條，主要包括一氧化氮生物合成過程的正調控、細胞對腫瘤壞死因子的反應、上皮細胞增殖的正調控、肽基酪氨酸磷酸化的正調控、RNA 聚合酶II 啟動子轉錄的正調控、蛋白質磷酸化的正調控、蛋白激酶B 信號轉導的正調控和凋亡過程的負調控等方面；其中有7 條細胞組成（CC），主要包括膜筏、受體復合體、基底外側質膜、質膜的外側和內體膜等方面；并有11 條分子功能（MF），主要包括類固醇激素受體活性、酶結合和蛋白質酪氨酸激酶活性等方面（圖6）。

KEGG 通路富集分析得到48 條信號通路，其中按Gene Ratio 值選取25 條富集結果最相關的信號通路，導入RSudio 軟件制作高級氣泡圖進行分析（圖7、表3）。包括HIF-1 信號通路、胰島素信號通路、PI3KAkt 信號通路、糖尿病并發癥中的AGE-RAGE 信號通路、Fox O信號通路、TNF信號通路、流體剪切應力與動脈粥樣硬化和卵巢類固醇生成等通路。分析靶點與相關性較大的通路HIF-1 信號通路的作用關系（圖8），紅色為表達促進作用。

2.7 構建“中藥材-有效化學成分-靶點-通路”綜合網絡

圖4 運脾湯主要化學成分與關鍵靶點對接結果

圖5 NOS3與nobiletin

根據上述結果，繪制網絡藥理學分析運脾湯干預高脂血癥的各元素綜合網絡圖，根據degree 調節節點大小，使核心靶點和主要有效化學成分在網絡圖中突出表現（圖9）。網絡圖中共包括249 個節點、680 條邊；圖中左側的模塊分別為運脾湯各組成中藥及其主要化學成分，其中紅色六邊形節點為中藥，藍色菱形為其化學成分；右側的模塊為綠色圓形為40個關鍵靶點，最右側外方的紫色三角形模塊為KEGG 分析排名前10的信號通路。

3 討論

高脂血癥是由血脂代謝異常引起的較為常見的代謝性疾病，亦是目前公認的動脈粥樣硬化性心血管疾病的高危誘導因素。生活水平和飲食結構的改變，越來越多的人存在血脂異常癥狀。長期高水平的血脂容易誘冠心病、胰腺炎和高血壓等疾病。傳統的活血化瘀型中藥針對伴有“血瘀”“痰濁”“濕阻”等特征的高脂血癥，具有“活血化瘀、滋陰化濁”的顯著優勢。國醫大師張磊教授以運脾“湯運脾化積，消食導滯”治療臨床上諸多脾胃運化失司導致的病癥，亦見于高脂血癥的治療，體現了中醫學異病同治的辨證論治思想。本研究借助網絡藥理學的方法，初步挖掘、分析運脾湯治療高脂血癥的可能作用機制和物質基礎。

本研究通過系統藥理學的方法分析了運脾湯中11 味中草藥的有效化學成分，及各化學成分與靶點的關系，128 個有效化學成分主要是木脂素和黃酮等幾類化學物質。大部分化合物與關鍵靶點之間的相互作用經過分子對接驗證，都具有較強的結合能力。通過對化合物與靶點的網絡拓撲學分析，發現木犀草素（luteolin）、槲皮素（quercetin）、山奈酚（kaempferol）、柚皮素（naringenin）和川陳皮素（nobiletin）在網絡中有較高的度值和中心性，說明這些化合物在網絡中具有較重要的作用[9]。研究發現[10]，木犀草素可以通過與NPC1L1 結合直接抑制NPC1L1 的表達，發揮降低血液膽固醇的作用；并且抑制促炎性細胞因子TNF-α、IL-6的分泌，通過作用于TLR4/NF-κB信號通路發揮抗炎效應。木犀草素通過減少降低巨噬細胞中AMPKSIRT1信號傳導的機制抑制LDL 受體缺陷小鼠的動脈粥樣硬化[11]。槲皮素單獨使用或作為鐵絡合物使用，可以防止脂肪堆積，并降低血糖、血脂，減輕肝脂肪變性和氧化應激反應[12]。山奈酚可以通過多種機制抑制蛋白激酶B（AKT）和SREBP-1 的活性，并對激活PPAR α 和PPAR δ，同時促進與脂肪酸氧化和肝細胞攝取脂肪有關基因的表達，從而降低血液中甘油三酯的水平[13]。柚皮素和川陳皮素屬于柑桔類黃酮，柚皮素通過誘導肝脂肪酸（FA）的氧化和減弱FA 的合成，預防肝組織脂肪樣變性、肝臟中極低密度脂蛋白（VLDL）的生成和高脂血癥的形成，并減輕胰島素抵抗、緩解脂肪組織擴張和炎癥[14]。

表3 運脾湯作用高脂血癥靶點的部分富集通路

圖6 運脾湯對高脂血癥作用靶點的GO功能富集分析柱狀圖

在靶點蛋白互作網絡中，網絡拓撲學分析參數顯示，INS、IL6、VEGFA、PPARG、NOS3、EGFR、APOB 和ESR1 等靶點在網絡中體現較高的連通特性，其在運脾湯治療高脂血癥的過程可能發揮較重要作用。分子對接結果顯示，木犀草素、槲皮素、山奈酚、柚皮素、川陳皮素與NOS3、PPARG、APOB、ESR1、VEGFA 均有較強的結合活性，因此運脾湯可能是通過作用這些靶點對高脂血癥發揮作用。研究發現，VEGFA 具有調節內皮細胞增殖，促進細胞遷移，抑制細胞凋亡并調節血管通透性的作用[15]，NOS3 可以產生一氧化氮（NO），其通過cGMP 介導的信號轉導途徑參與使血管平滑肌松弛，并介導冠狀血管中VEGF 的血管生成[16]。PPARG是PPARs家族中最具脂肪細胞專一性的因子，是脂肪細胞分化和葡萄糖穩態的關鍵調節者[17]，可以通過結合過降血脂藥和脂肪酸的核受體，調控過氧化物酶體脂肪酸β 的氧化途徑，促進滋養細胞中中性脂質的積累以及游離脂肪酸的攝取，也增加了脂肪分化相關蛋白與脂肪酸轉運蛋白的合成[18]。ESR1 在調節脂肪組織中的VEGFA 介導的血管生成具有重要作用[19]，可抑制血管平滑肌增殖和遷移，保護血管內皮的結構和功能，預防動脈脂質和復合糖類的形成[20]。

圖7 運脾湯對高脂血癥作用靶點KEGG通路富集分析氣泡圖

圖8 運脾湯中HIF-1信號通路潛在靶基因的KEGG通路分析

圖9 運脾湯干預高脂血癥“中藥材-有效化學成分-靶點-通路”綜合網絡圖

運脾湯治療高脂血癥的關鍵靶點GO 功能富集顯示，運脾湯可能通過藥物反應、細胞內外刺激、脂多糖反應和反向調節凋亡等生物學過程來干預高脂血癥；這些靶點主要位于膜筏、基底外側質膜、頂體膜、細胞表面等處；具有抗氧化活性和酶結合等分子功能。KEGG 結果分析，運脾湯干預高脂血癥的主要通過有HIF-1 信號通路、AGE-RAGE 信號通路、胰島素信號通路、TNF信號通路、PI3K-Akt信號通路。HIF-1信號通路中的低氧誘導因子1（HIF-1），是一種轉錄因子，調節細胞在低氧環境下的反應，在過氧化物酶體脂質代謝的調節中起著關鍵作用[21]，HIF-1 通過激活肝組織中脂素lipin 1 的表達，從而導致活性氧的減少和防止肝脂質沉積[22]。AGE-RAGE 信號通路的激活能夠通過調節NF-κB、VCAM-1 和炎性因子的產生，誘導炎癥和氧化應激反應[23]。是眾多糖脂代謝疾病如糖尿病、高膽固醇血癥和動脈粥樣硬化等高度相關的靶點信號通路[24]。胰島素信號通路主要調節脂肪細胞中葡萄糖轉運和脂肪分解，與胰島素抵抗密切相關[25]。研究發現[26]，高脂血癥在誘發動脈粥樣硬化的過程中，炎癥細胞因子，如VEGF 和TNF-α 會誘發血管血栓的形成，同時導致大量正常的細胞凋亡，加劇病情的發展。

綜上所述，運脾湯中的多個有效化學成分能同時作用于2 個以上的靶點，并對應多條信號通路，在抗炎、氧化和誘導細胞凋亡等方面具有一定效果，體現了運脾湯從多靶點、多途徑干預高脂血癥的分子機制，主要作用為改善細胞代謝、調節血管活性和糖脂代謝等多個方面。并且對冠心病等心血管及糖尿病、胰島素拮抗等內分泌系統疾病有著多重協同效應。網絡藥理學結合分子生物學、生物信息學等學科，本著整體性和動態性的特點，倡導多靶點、多途徑的研究分析的思路與中醫治療的整體觀念、辨證論治指導思想相符，也是目前研究中藥作用機制較為全面的方法[27]。本研究預測了運脾湯干預高脂血癥的物質基礎和分子機制并挖掘潛在的作用靶點，為下一步深入實驗驗證奠定了理論基礎和方向。