黃芩治療高血壓的網絡藥理學研究

董明月 黃 艷 周立華▲

1.河南中醫藥大學第三臨床醫學院，河南鄭州 450000；2.河南中醫藥大學第三附屬醫院國醫館，河南鄭州 450000

高血壓是各種原因引起的以動脈血壓升高為主要表現的綜合征[1]。隨著經濟的快速發展、人口老齡化的加快、飲食生活方式的改變，高血壓發病率在全球各國呈逐年增長趨勢，故加強對高血壓的防治工作刻不容緩。黨曉芳等[2]從藥智網和2015 版《中華人民共和國藥典臨床用藥須知·中藥成方制劑卷》中，以“高血壓”“降壓”為關鍵詞檢索治療高血壓的中成藥，發現治療高血壓的單味中藥使用頻率最高的是黃芩，因此，研究黃芩治療高血壓的作用機制十分有必要。黃芩為唇形科植物黃芩的干燥根，具有清熱燥濕、瀉火解毒、止血安胎的功效[3]。現代藥理研究表明，黃芩具有擴張血管、降壓、抗動脈粥樣硬化、抗感染、抗腫瘤、抗氧化等作用[4-5]。黃芩可阻斷平滑肌細胞膜上的電壓依賴型Ca2+通道和受體操縱型Ca2+通道，抑制細胞Ca2+的增高，以發揮降壓作用[6]；還可以通過擴張血管而降壓[7]。但是，中藥發揮療效具有多成分、多靶點的特點，黃芩降壓的有效成分和作用機制尚不清楚，因此需要借助現代科學的方法——網絡藥理學對其進行深入研究。近年來，網絡藥理學為中藥潛在藥理作用和復雜分子機制的研究提供了指導[8]。故本研究運用網絡藥理學的方法，以黃芩為研究對象，探索藥物與疾病間的關聯性，對黃芩治療高血壓的潛在作用機制進行研究。

1 資料與方法

1.1 化學成分收集

通過中藥系統藥理學數據庫與分析平臺（TCMSP）[9]搜索“黃芩”，獲得全部活性成分信息。然后根據成分藥動學吸收、分布、代謝、排泄參數進一步篩選，以藥物口服生物利用度（OB）≥30%、類藥性（DL）≥0.18為篩選條件[10]。利用Uniprot[11]數據庫中的Uniprot KB檢索功能選擇“Reviewed”“Human”，將檢索結果以Excel 格式導出，再將篩選出的黃芩活性成分對應的靶點轉換為人類基因名稱。

1.2 疾病靶點查詢

利用GeneCards、OMIM、TTD、DrugBank，以“Hypertension”為檢索詞進行高血壓疾病靶點的查詢。通過韋恩圖得到黃芩與高血壓相關靶點的交集。

1.3 “活性成分-靶點”網絡構建

分別將黃芩-高血壓潛在作用靶點基因名、黃芩-高血壓潛在作用靶點對應的活性化學成分輸入Cytoscape 3.7.2 軟件[12]繪制“活性成分-疾病靶點”網絡。

1.4 構建蛋白質相互作用網絡

利用String 數據庫，將黃芩治療高血壓的靶點限定研究種類設置為“Homo sapiens”，構建蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）網絡。設置分值＞0.9，刪除游離節點，來篩選高置信度數據。再利用Cytoscape 3.7.1 軟件中的CytoNCA 插件，以Betweenness、Closeness、Degree中位數為卡值進行2 次篩選，篩選出核心基因。

1.5 GO 富集分析與KEGG 通路分析

運用R 語言對黃芩活性成分治療高血壓的靶點進行GO 生物學過程富集分析和KEGG 通路富集分析。

2 結果

2.1 黃芩活性成分及藥物靶點預測

共得到黃芩活性成分36 個，檢索到107 個成分作用靶點。檢索GeneCards、OMIM、TTD、DrugBank 數據庫，合并刪除重復靶點后共獲得5817 個靶點，通過韋恩圖取交集，得到黃芩與高血壓相互作用靶點共86 個，結果見圖1。

圖1 中藥-疾病靶標韋恩圖

2.2 疾病靶點與成分-靶點網絡

使用Cytoscape 3.7.2 軟件繪制黃芩治療高血壓的“活性成分-靶點”，總共包括117 個節點（86 個靶點節點、31 個藥物活性成分節點）和308 條邊，其中六邊形代表黃芩的化合物，四邊形代表藥物靶點，見圖2。依據節點的大小和節點度的高低排名，靠前的活性成分有MOL000173（漢黃芩素）、MOL000449（豆甾醇）、MOL002714（黃芩素）、MOL000358（β-谷甾醇）。

圖2 黃芩的活性成分-靶點網絡圖

2.3 蛋白質相互作用網絡構建

將黃芩治療高血壓的86 個潛在靶點，通過String數據庫構建PPI 網絡，設置分值>0.9，刪除游離節點，以篩選高置信度數據，結果見圖3。利用Cytoscape 3.7.1 軟件中的CytoNCA 插件，以Betweenness、Closeness、Degree、Eigenvector 中位數為卡值進行2 次篩選，篩選出核心基因，見圖4。

圖3 中藥-疾病靶點蛋白相互作用網絡

圖4 黃芩作用于高血壓的“靶點-通路”核心

2.4 GO 功能富集分析結果

將黃芩治療高血壓的86 個潛在靶點從分子功能（MF）、生物過程（BP）、細胞組分（CC）3 個水平進行GO 分子功能富集。結果顯示，BP 分析取排名靠前的分析結果，包括細胞對化學應激的反應、對脂多糖的反應、氧化應激反應、對細菌來源分子的反應、對金屬離子的反應等。CC 分析包括突觸前膜的組成部分、膜筏、膜微結構域、膜區域等。MF 分析取排名前10 的分析結果，包括G 蛋白偶聯胺受體活性、類固醇激素受體活性、腎上腺素能受體活性、兒茶酚胺結合等。見圖5。

圖5 GO 富集分析柱狀圖

2.5 KEGG 通路富集結果

KEGG 富集結果顯示，最顯著的信號通路是卡波西肉瘤相關皰疹病毒感染信號通路、人巨細胞病毒感染、PI3K-Akt 信號通路。其他通路還包括p53 信號通路、流體剪切應力與動脈粥樣硬化等。見圖6。

圖6 KEGG 富集分析柱狀圖

3 討論

高血壓是西醫病名，中醫古籍并無相對應病名，多歸類于“眩暈”“頭痛”范疇。現代醫學在高血壓的診斷、病理機制及治療上認識較全面，能對血壓升高的各個環節進行干預，可以迅速降壓，降低并發癥的發生。但長期服用降壓藥，存在患者依從性差、容易耐藥等缺點。現代藥理研究表明，許多中藥不僅能改善高血壓癥狀，還能改善血管內皮，抑制腎素活性、胰島素抵抗的影響[13]等。這是中國醫學防治高血壓的特色和優勢所在。

在“活性成分-靶點”網絡中，靠前的活性成分有漢黃芩素、黃芩素、豆甾醇、β-谷甾醇。董紅敬等[14]采用網絡藥理學方法對黃芩中的漢黃芩素、黃芩素等8 種化合物作用靶點進行了預測，發現黃芩與水腫、高血壓、心臟病等多種疾病相關。黃芩煎劑提取物能不同程度地降低麻醉大鼠和犬的血壓，其中黃芩素對血管平滑肌具有雙重調節作用[15]。黃芩治療高血壓最相關的8 個核心靶點為ESR1、AKT1、FOS、JUN、CCND1、CDKN1A、TP53、MAPK14，推測黃芩活性成分可能通過這些靶點來降壓。Tan 等[16]發現ESR1 是通過促進內皮一氧化氮合酶的表達，增加血管內NO 釋放來舒張血管。Mercuro 等[17]發現，在絕經后婦女中的雌激素對血壓正常者影響較小，但是對高血壓患者則可降低其收縮壓和舒張壓。相關研究發現[18]，Akt1 通過激活內皮一氧化氮合酶磷酸化和隨后產生一氧化氮來調節血管舒張，從而調節血壓。血管緊張素Ⅱ濃度常用作高血壓診斷及研究的重要指標。曾武濤等[19]研究顯示，血管緊張素Ⅱ可誘導心肌細胞原癌基因c-fos表達，并呈量效關系。卡地爾江·牙生等[20]通過實驗表明，模型組c-fos 與c-jun 基因mRNA 表達水平有下調趨勢，心肌舒張因子SERCA-2a 蛋白的表達量跟c-jun 表達量有關。

GO 生物過程分析結果顯示，黃芩治療高血壓與氧化應激反應、類固醇激素受體活性、兒茶酚胺結合等相關，提示黃芩通過多種途徑來發揮降壓作用。KEGG分析結果顯示，黃芩治療高血壓最為顯著的信號通路為卡波西肉瘤相關皰疹病毒感染、人巨細胞病毒感染、PI3K-Akt 信號通路。目前對卡波西肉瘤相關皰疹病毒的研究主要涉及卡波西肉瘤、腫瘤、皮膚病等，尚未涉及高血壓，其發病機制影響細胞的正常周期，而促使疾病的發生發展[21]。人巨細胞病毒感染[22-23]可導致氧化應激及內皮功能障礙，而內皮功能障礙和炎癥反應是高血壓發生發展的關鍵機制。血管的收縮舒張功能不僅受到膜上離子通道調控，也與信號通路調控有關，其中PI3K/AKT 信號通路的異常活化是調節血管平滑肌收縮與舒張的重要信號轉導通路之一[24]。研究表明，P13K/AKT 信號通路引起平滑肌細胞上鈣離子內流而致血管收縮[25]。

本研究通過網絡藥理學方法探討了黃芩通過多成分、多靶點、多途徑降壓的作用機制，為黃芩治療高血壓提供了一定依據。但本研究只是通過理論預測，尚缺乏相應的實驗來驗證。