藏藥麻花秦艽防治細胞因子風暴活性成分與作用機制的網絡藥理學研究

高小敏，徐 雅，劉杜霞，張曉英，李 捷，仝 敏，趙 勤

藏藥麻花秦艽防治細胞因子風暴活性成分與作用機制的網絡藥理學研究

高小敏，徐 雅，劉杜霞，張曉英，李 捷，仝 敏，趙 勤*

西藏民族大學 藏藥檢測技術教育部工程研究中心，西藏民族大學醫學院藏藥篩選實驗室，陜西 咸陽 712082

應用網絡藥理學方法對藏藥麻花秦艽防治細胞因子風暴的主要活性成分及可能作用機制進行預測分析。通過中藥系統藥理學數據庫分析平臺（TCMSP）及人類基因（GeneCards）數據庫收集麻花秦艽的活性化合物和與細胞因子風暴相關靶點；應用Cytoscape 3.6.1軟件構建麻花秦艽活性成分-細胞因子風暴靶點調控網絡圖；構建蛋白-蛋白相互作用網絡圖篩選核心靶點，利用DAVID在線數據庫對核心蛋白進行基因本體論（gene ontology，GO）功能富集分析和京都基因與基因組百科全書（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）通路富集分析。篩選得到麻花秦艽與防治細胞因子風暴相關的14個活性化合物和31個有效靶點，核心化合物和靶點分別為熊果酸、木犀草素、山柰酚、豆甾醇、β-谷甾醇和白細胞介素6（interleukin- 6，IL-6）、信號轉導子與轉錄激活子3（signal transducers and transcriptional activators 3，STAT3）、c-Jun氨基末端激酶（C-jun amino-terminal kinase，JNK）、蛋白激酶B1（protein kinase B1，Akt1）、表皮生長因子受體（epidermal growth factor receptor，EGFR）、基質金屬蛋白酶（matrix metallopeptidase 9，MMP9）、血管內皮生長因子（vascular endothelial growth factor A，VEGF）、IL-1β、IL-10等。GO分析發現麻花秦艽在抗細胞因子風暴時主要涉及調控細胞凋亡、基因表達、細胞因子活性、一氧化氮生物合成過程的正調控、生長因子活性、免疫應答等過程。KEGG通路分析發現其主要涉及細胞因子風暴相關通路T細胞受體信號通路、酪氨酸激酶JAK和轉錄因子STAT（Janus kinase-signal transducer and activator of transcription，Jak-STAT）信號通路、低氧誘導因子1（hypoxia-inducible factor 1，HIF-1）信號通路、腫瘤壞死因子信號通路、Toll樣受體信號通路、磷酸化磷酯酰肌醇3激酶（phosphatidylinositide 3-kinases，PI3K）-Akt信號通路等核心靶點通路。通過網絡藥理學數據挖掘初步預測了藏藥麻花秦艽防治細胞因子風暴的潛在活性成分及其可能機制，揭示其可通過多成分、多靶點、多通路防治細胞因子風暴對機體造成的損傷，以期為藏藥麻花秦艽在防治細胞因子風暴方面的應用提供參考，為開發藏藥麻花秦艽的新藥用價值提供思路。

麻花秦艽；細胞因子風暴；高細胞因子血癥；新型冠狀病毒肺炎；網絡藥理學；熊果酸；木犀草素；山柰酚；豆甾醇；β-谷甾醇

2019年12月世界范圍出現了不明原因的新型冠狀病毒肺炎，并迅速蔓延。WHO將此病毒命名為嚴重急性呼吸綜合征冠狀病毒2（severe acute respiratory syndrome coronavirus 2，SARS-COV-2），所致的疾病命名為新型冠狀病毒肺炎（coronavirus disease 2019，COVID-19）[1-2]。臨床治療過程中發現感染了SARS-COV-2的重癥患者或輕癥患者病情突然惡化時，患者體內出現大量的白細胞介素6（interleukin-6，IL-6）、腫瘤壞死因子-α（tumor necrosis factor-α，TNF-α）、γ干擾素（interferon-γ，IFN-γ）等促炎細胞因子[3-4]，呈現細胞因子風暴的特征。細胞因子風暴（cytokine storm）又稱高細胞因子血癥（hypercytokinemia），是由感染、藥物或某些疾病刺激引起的免疫系統過度激活，炎癥細胞因子與白細胞在體內不受調控，過度釋放，呈現高炎癥反應狀態，一旦發生可迅速引起急性呼吸窘迫綜合征（acute respiratory distress syndrome，ARDS），最終可導致多器官功能衰竭，甚至死亡。多項研究揭示大量且難以控制的細胞因子風暴是導致重癥肺炎、全身臟器衰竭的重要原因[5-6]。細胞因子風暴發病機制復雜、疾病進展迅速、死亡率高，尋找有效藥物，預防細胞因子風暴發生對防治ARDS具有重大意義。

此次疫情中我國采用中西醫聯合治療COVID-19，取得了很好的療效[7-8]，尤其在治療輕癥患者和防治患者病情惡化方面療效突出，在抑制細胞因子風暴方面有一定的優勢。藏醫藥學是我國傳統醫學的重要組成部分，此次疫情中也將藏藥納入到一線防疫治療中，并取得了較好的效果。本課題組正在研究的藏藥麻花秦艽Maxim. 是我國西藏高原地產藏藥，獨特的高原環境孕育了其優良的生物活性，是藏醫藥中重要的常用藥材。藏藥麻花秦艽為龍膽科（Gentianaceae）龍膽屬(Tourn.) L.多年生草本植物，藏醫將其稱為“解吉嘎保”，以根和花入藥，具有祛風濕、清濕熱、止痹痛的功效，常用于胃腸炎、肝炎、膽囊炎等疾病的治療[9-10]。研究發現麻花秦艽具有良好的抗炎作用，可以改善佐劑和膠原誘導型關節炎模型（collagen-induced arthritis，CIA）大鼠的炎癥，降低CIA大鼠血清中炎癥因子IL-1β、IL-6和TNF-α水平，抑制滑膜組織中核因子-κB（nuclear factor- κB，NF-κB）p65蛋白表達，減輕滑膜炎癥[11-17]。前期的研究結果也顯示麻花秦艽具有抗氧化和抗缺氧作用，能夠保護低壓缺氧大鼠心、腦、肺組織損傷，降低低壓缺氧大鼠肺組織上清液中IL-6、IL-1β、TNF-α的含量，減少低壓缺氧大鼠心肌組織mRNA的表達[18]。另有研究報道，麻花秦艽其主要成分龍膽苦苷對于小鼠膿毒癥急性肺損傷也具有抗感染及保護肺功能等作用，可顯著降低肺部中性粒細胞的浸潤及炎性滲出，減少脂質過氧化，降低支氣管肺泡灌洗液中TNF-α、IL-6含量，減輕肺部炎癥反應[19]；明顯降低脂多糖（lipopolysac- charide，LPS）致小鼠BALF中炎癥細胞及中性粒細胞比例，減輕肺部炎癥反應，有一定的抗急性肺損傷作用[13]；還可顯著降低LPS刺激的小鼠巨噬細胞RAW264.7中一氧化氮的產生[20]。其主要成分獐牙菜苦苷對LPS刺激的小鼠巨噬細胞RAW264.7中TNF-α、IL-6的生成具有抑制作用，機制可能與抑制NF-κB通路相關因子p65、核因子-κB抑制物激酶α（nuclear factor κB inhibitor kinase，IKK-α）的水平有關[21]。綜上研究結果提示，麻花秦艽可能是新型抗炎藥物的有力潛在候選者，其可能具有防治細胞因子風暴發生的作用。因此，本研究通過網絡藥理學方法分析麻花秦艽防治細胞因子風暴的活性成分、作用靶點及信號通路等，為后續開發麻花秦艽防治細胞因子風暴臨床應用提供思路和方法。

1 方法

1.1 麻花秦艽活性成分、靶點收集

通過中國知網、萬方數據庫相關文獻收集麻花秦艽化學成分，將收集的化學成分通過中藥系統藥理學數據庫與分析數據庫（TCMSP http//ibts.hkbu. edu.hk/LSP/tcmsp.php）[22]查找成分及對應靶點，排除無靶點、冗長（結構式復雜、數據庫無對應成分及靶點）的成分，對最終納入研究的麻花秦艽活性成分的對應靶點進行Uniprot數據庫標準化。

1.2 藥物-疾病靶標預測

以關鍵詞“cytokine storm”“hypercytokinemia”在Genecards數據庫[23]檢索疾病相關靶點。將麻花秦艽活性成分的相關靶點與細胞因子風暴的靶點取交集，得到麻花秦艽活性成分-疾病的靶標及其韋恩圖。

1.3 成分-靶點網絡的構建

將篩選的麻花秦艽活性成分和疾病靶點通過 Cytoscape軟件（V3.6.1）[24]得到活性成分-靶點的調控網絡圖，對調控網絡圖進一步分析得出麻花秦艽防治細胞因子風暴的主要活性成分。

1.4 蛋白-蛋白相互作用（protein-protein interaction，PPI）網絡的構建和篩選核心靶標

將“1.2”項中的藥物-疾病靶標利用String數據庫進行分析，設定種屬為“homo sapiens”，最小互作分數值≥0.7，不顯示在網絡中未連接的節點，得出網絡圖及輸出藥物-疾病靶標蛋白相互作用結果。通過R語言（3.6.1）篩選核心靶標并繪制核心靶標的條形圖。

1.5 GO功能富集分析和KEGG通路富集分析

將篩選的核心靶點利用DAVID在線數據庫[25]進行基因本體論（gene ontology，GO）功能富集分析和京都基因與基因組百科全書（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）通路富集分析，結果按值由小到大排序及結果分析，＜0.05代表統計學有差異。

2 結果

2.1 麻花秦艽活性成分和靶點的篩選

通過TCMSP數據庫，將收集的化學成分根據口服生物利用度（oral bioavailability，OB）≥20%，類藥性（drug likeness，DL）≥0.09進行篩選，匯總符合篩選條件的化學成分及對應靶點。因熊果酸[26]、當藥苷[27]為麻花秦艽主要成分，且具有較好的抗炎作用[28-29]。因此，將熊果酸和當藥苷也納入此次研究，最終篩選出的化學成分共14個（表1），藥物靶點共126個。

表1 麻花秦艽活性成分基本信息

2.2 疾病靶點和藥物-疾病靶點的交集

Genecards數據庫檢索與細胞因子風暴相關的靶點，排除重復后共得到315個靶點。通過R語言軟件（V3.6.2）映射麻花秦艽活性成分相關靶點到細胞因子風暴靶點，得出麻花秦艽活性成分與細胞因子風暴的有效靶標共31個（圖1和表2）。

2.3 成分-靶點調控網絡圖

將麻花秦艽防治細胞因子風暴的活性成分及作用靶點導入Cytoscape 3.6.1軟件，構建可視化分析網絡圖，圖中的菱形代表基因，圓形代表化學成分。圖形的大小及顏色深度與度（degree）呈正相關，度值的大小與該成分在疾病中發揮作用的大小相關，值越大表明該成分治療疾病的可能性越大。結果可得出熊果酸（DY3）、木犀草素（DY11）、山柰酚（DY12）、豆甾醇（DY10）、β-谷甾醇（DY1）在麻花秦艽防治細胞因子風暴時為主要活性成分（圖2）。

圖1 麻花秦艽防治細胞因子風暴靶點韋恩圖

表2 麻花秦艽防治細胞因子風暴的關鍵靶點

2.4 PPI網絡圖和核心靶點

將麻花秦艽與細胞因子風暴映射得到的31個靶點導入String數據庫，按“1.4”項中的條件進行設置，得到麻花秦艽-細胞因子風暴相互作用網絡圖，位于中心且邊數越多的節點成為核心靶點的可能性越大（圖3）。用R語言（V3.6.2）進一步篩選麻花秦艽-細胞因子風暴靶點相互作用網絡，按鄰接節點數目由多到少形成條形圖（圖4）。鄰接節點的數量與成為核心基因的概率相關，其數量越多成為核心靶點的概率越大。結果發現IL-6、信號轉導子與轉錄激活子3（signal transducers and transcriptional activators 3，STAT3）、c-Jun氨基末端激酶（C-jun amino-terminal kinase，JNK）、蛋白激酶B1（protein kinase B1，Akt1）、表皮生長因子受體（epidermal growth factor receptor，EGFR）、基質金屬蛋白酶（matrix metallopeptidase 9，MMP9）、血管內皮生長因子A（vascular endothelial growth factor，VEGF）、IL-1β、IL-10等與細胞因子風暴關系密切。

菱形代表靶點，圓形代表化學成分

圖3 PPI網絡圖

圖4 核心靶點條形圖

2.5 GO功能富集分析和KEGG通路富集分析

將“2.4”項中的核心靶點利用DAVID數據庫進行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析。GO功能富集分析共得出231條結果，以生物過程為主，結果顯示麻花秦艽防治細胞因子風暴生物過程主要與凋亡、轉錄、基因表達、一氧化氮生物合成等有關。細胞過程主要與細胞外空隙、細胞外間質有關，分子功能通過影響細胞因子活性、生長因子活性發揮作用（圖5、6）。KEGG通路富集分析得出83條相關通路，與細胞因子風暴直接相關的有27條，按照值由小至大排序，分析麻花秦艽防治細胞因子風暴直接相關的前10條信號通路并繪制氣泡圖，圖中圓圈的大小與該通路有關的靶點數呈正相關，顏色越深表示值越小。結果顯示，T細胞受體信號通路、酪氨酸激酶JAK和轉錄因子STAT（Janus kinase-signal transducer and activator of transcription，Jak-STAT）信號通路、低氧誘導因子1（hypoxia- inducible factor 1，HIF-1）信號通路、腫瘤壞死因子信號通路及磷酸化磷酯酰肌醇3激酶（phosphatidylinositide 3-kinases，PI3K）-Akt信號通路可能與麻花秦艽防治細胞因子風暴密切相關（圖7）。

圖5 GO富集分析餅形圖

3 討論

COVID-19已經在全球迅速蔓延，值得警惕的是，在此次疫情的重癥患者體內，發現有大量的炎癥因子IL-6、TNF-α、IFN-γ等，目前認為病情加重的原因可能是患者體內啟動了“炎癥因子風暴”[3]。此外，ICU的患者粒細胞集落刺激因子（granulocytecolony-stimulatingfactor，G-CSF）、趨化因子-10（interferon-inducible protein-10，IP-10）、單核細胞趨化蛋白1（monocyte chemoattractant protein，MCP-1）、巨噬細胞炎性蛋白-1α（macrophage inflammatory protein-1α，MIP-1α）、TNF-α濃度高于非ICU的患者，也說明疾病嚴重程度與細胞因子風暴相關[3]。因此，早期干預細胞因子風暴可縮短治療COVID-19療程，減輕對機體的損傷，減少重癥患者、死亡患者數量?，F代研究[11-18]揭示藏藥麻花秦艽具有較強抗炎作用，可以降低炎癥因子IL-1β、IL-6和TNF-α水平，減輕肺部炎癥反應，保護急性肺損傷。通過網絡藥理學方法，本研究預測了麻花秦艽防治細胞因子風暴的核心靶點和活性成分，主要為IL-6、STAT3、JUN、AKT1、EGFR等和木犀草素、熊果酸、β-谷甾醇、山柰酚等。T細胞受體信號通路、PI3k-AKT信號通路、HIF-1信號通路、腫瘤壞死因子信號通路及Jak-STAT信號通路可能與麻花秦艽防治細胞因子風暴密切相關。

圖7 KEGG富集分析氣泡圖

有研究報道木犀草素可顯著降低急性痛風性關節炎大鼠體內Toll樣受體2（Toll-like receptor 2，TLR2）、TLR4、髓樣分化因子（myeloid differentiation factor 88，MyD88）和NF-κB蛋白的表達，明顯減少IL-1β、TNF-α、IL-6細胞因子的釋放[30]。其還可通過PI3K-Akt信號通路調節MMP9、MMP1的釋放從而抑制小細胞肺癌H1688、H466細胞的增殖與分化，下調VEGF的水平，抑制細胞外基質重塑，減輕炎癥因子引起血管內皮細胞過度活化造成的機體損傷[31]。山柰酚可下調乙酰氨基酚誘導的小鼠急性肝損傷p細胞核激酶（Jun nuclear kinase，p-JNK）和內切糖苷酶（endo-glycosidase，Endo G）表達，上調Bcl-2蛋白表達，降低炎癥因子IL-1β、IL-6、TNF-α水平[32]。木犀草素、山柰酚均是黃酮類成分，常作為抗細胞因子風暴的主要化學成分，其具有抗炎、降低血管的脆性、改善血管的通透性等作用，還可以通過調節一氧化氮（NO）進一步減輕血管內皮細胞的損傷[33]。熊果酸是一種三萜類天然產物，具有抗氧化、抗炎、調節免疫、抗腫瘤等多種生物學活性[34-36]。β-谷甾醇屬于甾醇類，具有調血脂、抗炎、抗腫瘤作用。Valerio等[37]通過LPS誘導的J774A1巨噬細胞，發現β-谷甾醇可升高抗炎因子IL-10的活性，減小趨化因子和促炎因子活性，下調核轉錄因子的表達。綜上所述，麻花秦艽含有的活性成分木犀草素、山柰酚、熊果酸素等具有防治細胞因子風暴的作用，與本研究的推測是一致的。

預測了麻花秦艽防治細胞因子風暴的核心靶點為IL-6、STAT3、JUN、AKT1、EGFR、MMP9、VEGFA、IL-1β、IL-10等。細胞因子風暴是多種促炎因子如白介素家族、腫瘤壞死因子、選擇素、黏附素的過高表達，尤其是 IL-6、TNF-α、IL-1β的迅速大量產生打破了免疫平衡，在細胞因子風暴中發揮著重要作用。國家衛生健康委員會、國家中醫藥管理局最新印發的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第七版）》[2]已經明確將IL-6水平上升作為病情惡化的臨床警示指標。TNF-ɑ是細胞因子風暴的核心炎癥因子，能夠促進多種免疫細胞分化、分泌、殺傷功能，是引起其他細胞因子水平上升和組織損傷的核心。在機體感染病毒時，外周血中TNF-ɑ表達升高，激活T細胞促進IL-1、IL-6、IL-8和IL-12等細胞因子的產生及分泌，從而激活一系列炎性反應，還可激活TNF-ɑ/NF-κB途徑參與急性肺損傷的發生[38]。

GO富集分析結果得出，生物過程主要與細胞凋亡、轉錄，細胞對LPS的反應等有關。細胞組成主要與細胞外空隙功能有關。分子功能通過影響細胞因子活性、生長因子活性發揮作用。機體在肺部感染后，細胞凋亡增加，Bax水平顯著升高、Bcl-2水平下降，提示細胞凋亡在感染過程中發揮重要作用[39]。KEGG通路富集分析得出與上述靶點相關的核心通路為T細胞受體信號通路、Jak-STAT信號通路、HIF-1信號通路、腫瘤壞死因子信號通路、Toll樣受體信號通路、PI3K-Akt信號通路，這些通路是與細胞因子風暴密切相關的，可能是麻花秦艽防治細胞因子風暴的途徑。當抗原侵入人體后與T細胞受體結合，同時白細胞共同抗原抗體45（leukocyte common antigen antibody，CD45）可與CD4或CD8聚集，促使淋巴細胞特異性蛋白酪氨酸激酶抗體P56（lymphocyte-specific protein tyrosine kinase antibody P56，P56 lck）等蛋白酪氨酸激酶（protein yyrosine kinase，PTK）分子去磷酸化，而引發一系列激酶的活化和級聯反應，使得活化信號可以逐級下傳[40]。JAK-STAT信號通路是參與多種細胞因子信號轉導的重要路徑，對機體免疫應答、免疫細胞分化發育及炎癥反應有重要影響[41]。HIF-1普遍存在于機體各組織和細胞中，當機體發生炎癥反應時組織對氧的需求增加，血管血栓的形成或壓力增大進一步引起血液的營養來源減少，氧氣的供需比率變化使炎癥組織低氧情況加重[42]。Toll樣受體中的TLR2、TLR4影響炎癥因子表達及PI3K-Akt激活在麻花秦艽成分研究中也多次提到。TLR4可識別LPS，并通過TRIF介導TLR4-TRIF或TLR4- MyD88-IKK-NF-κB下游信號通路，產生大量促炎細胞因子和趨化因子介導急性肺炎，由病毒感染壞死細胞釋放的高遷移率族蛋白B1（high mobility group B1，HMGB1）可通過TLR4誘導細胞因子分泌，也會導致過度的炎癥反應及重癥肺炎[43]。而免疫T細胞亞群CD4＋/CD8＋比例失衡，是激活TLR4-MyD88-IKK-NF-κB信號通路的主要因素，可促使肺泡巨噬細胞大量分泌I型IFN、TNF-α、IL-6、IL-8、IL-1β等炎性細胞因子和MCP-1、MIP-1α、調節活化的正常T細胞表達及分泌的趨化因子（activation regulates expression and secretion of normal T cells，RANTES）、IP-10等趨化因子[44]，誘發和加重細胞因子風暴發生急性肺損傷（acute lung injury，ALI）/急性呼吸窘迫（acute respiratory distress，ARDS）。這些研究表明，T細胞受體信號通路、Toll樣受體信號通路、PI3K/Akt、JAK/STAT、TNF-α/NF-κB信號途徑的激活在細胞因子風暴引起臟器損傷中具有重要的作用，并可以成為潛在的治療靶點。結合前期對麻花秦艽的免疫作用研究發現，麻花秦艽醇提物可顯著降低白細胞、淋巴細胞水平，抑制刀豆蛋白A（concanavalin A，ConA）和LPS誘導的小鼠T、B淋巴細胞增殖，降低CD4＋、升高CD8＋，使CD4＋/CD8＋值降低，表明麻花秦艽醇提物可能是通過調整T細胞亞群CD4＋和CD8＋比例平衡關系來調控小鼠T細胞免疫。這些結果充分顯示，麻花秦艽可通過多成分、多靶點及多信號通路發揮抗細胞因子風暴作用。

綜上所述，經網絡數據挖掘預測得出的麻花秦艽抗細胞因子風暴主要成分、靶點以及信號通路、生物學功能與已經報道文獻基本吻合，說明運用網絡數據挖掘具有一定的可行性。但是，網絡數據挖掘也有一定的缺陷，麻花秦艽中部分成分未在數據庫找到而無法進行分析，部分通路仍未證實。總體而言，網絡藥理學作為一門通過計算機大量數據計算等方法為研究供藥物成分、靶點、信號通路的預測具有可信性，在藥物研究中提供研究方向指導，為證實藥物的作用及挖掘藥物新用途提供依據。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

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Active components and mechanism of Tibetan medicineagainst cytokine storm

GAO Xiao-min, XU Ya, LIU Du-xia, ZHANG Xiao-ying, LI Jie, TONG Min, ZHAO Qin

Engineering Research Center of Tibetan Medicine Testing Technology of Ministry of education, Tibetan Medicine Screening Laboratory, School of Medicine, Tibet University for Nationalities, Xianyang 712082, China

To analyze the main active components and possible mechanism of Mahuaqinjiao () in the preventive treatment of cytokine storm by network pharmacology.The therapeutic targets for cytokine storms and its active ingredients ofwere searched and collected from the database of TCMSP and GeneCards; The regulatory network map of active component cytokine storm targets ofwas constructed by using Cytoscape 3.6.1; The network map of protein-protein interaction was constructed to screen the core target, and the gene ontology (GO) function enrichment analysis and KEGG pathway enrichment analysis of the core protein were carried out by using the online database of DAVID.After screening, 14 active components and 31 effective targets for prevention and treatment of cytokine storm were obtained, mainly including IL6, STAT3, Jun, AKT1, EGFR, MMP9, VEGFA, IL-1β, IL-10, and other core targets. Go analysis showed thatmainly involved in the regulation of apoptosis, gene expression, cytokine activity, positive regulation of nitric oxide biosynthesis, growth factor activity, immune response and other processes. KEGG pathway analysis showed that the main pathways related to cytokine storm were T-cell receptor signaling pathway, JAK STAT signaling pathway, HIF-1 signaling pathway, tumor necrosis factor signaling pathway, Toll like receptor signaling pathway, PI3K Akt signaling pathway and other core target pathways.Based on the data mining of network pharmacology, the potential active components and possible mechanism targets ofagainst cytokine storm were predicted preliminarily, in order to provide reference for the application ofin the prevention and control of cytokine storm, and provide ideas for the development of new uses of.

Mahuaqinjiao (Maxim.); cytokine storm; hypercytokinemia; coronavirus disease 2019 (COVID-19); network pharmacology; ursolic acid; luteolin; kaempferol; stigmasterol; β-sitosterol

R285

A

0253 - 2670(2021)01 - 0186 - 10

10.7501/j.issn.0253-2670.2021.01.022

2020-05-11

國家自然科學基金資助項目（81660722）；西藏民族大學新冠肺炎疫情應急項目（XZMDYJ02）；陜西省中醫管理局（2019-ZZ-JC046）；西藏民族大學重點項目（13myZP07）

高小敏（1992—），女，碩士在讀，研究方向為高原病及藏藥藥效學。Tel: 18220741795 E-mail: 2456711545@qq.com

趙 勤，教授，碩士生導師，主要從事高原病及藏藥藥效學研究。E-mail: xyzhaoqin@126.com

[責任編輯 潘明佳]