基于數據挖掘和網絡藥理學的中醫古方 治療冠心病的研究

陳士林　羅贛

摘要目的：基于數據挖掘和網絡藥理學探究中醫古方治療冠心病的配伍規律及作用機制。方法：從國家人口與健康科學數據共享平臺提供的中醫古方數據集V1.0中篩選治療冠心病的方劑，通過SPSS Statistics25.0、SPSS Modeler14.1等軟件進行數據挖掘，總結中醫古方治療冠心病的用藥規律。利用中藥系統藥理學數據庫與分析平臺（TCMSP）、GeneCards等數據庫，篩選核心藥物的有效成分、作用靶點及冠心病相關靶點，使用Cytoscape 3.2.7軟件構建核心藥物治療冠心病“有效活性成分靶點疾病”的網絡圖;通過David數據庫進行基因本體（GO）和京都基因和基因組百科全書（KEGG）富集分析。結果：篩選得到141首方劑，總計313味中藥，其中排名前10的藥物為甘草、人參、當歸、茯苓、肉桂、白芍、白術、陳皮、川芎、干姜;因子分析得到8個公因子，通過關聯規則分析得到核心藥物“當歸白芍川芎”。對核心藥物進行網絡藥理學分析得到24個有效活性成分和5個核心作用靶點;KEGG富集通路主要富集在MAPK、Toll樣受體、PI3KAKT、TNF等信號通路。結論：古代醫家治療冠心病多采用補虛藥、理氣藥、活血化瘀藥，并主要以補益藥為主，其核心藥物主要通過調節AKT1、MAPK1等基因及PI3KAKT信號通路、Toll樣受體信號通路的表達實現治療冠心病的目的。

關鍵詞數據挖掘;網絡藥理學;冠心病;配伍規律;機制分析;中醫古方;MAPK信號通路

Study on the Treatment of Coronary Heart Disease with Traditional Chinese Medicine

Prescriptions Based on Data Mining and Network Pharmacology

CHEN Shilin，LUO Gan

（Beijing University of Chinese Medicine，Beijing 100029，China）

AbstractObjective：To explore the compatibility and mechanism of traditional Chinese medicine in the treatment of coronary heart disease based on the methods of data mining and network pharmacology.Methods：Prescriptions for coronary heart disease were screened from the data set v1.0 provided by the national population and health science data sharing platform.Data mining was carried out through software such as SPSS Statistics 25.0，SPSS Modeler 14.1，etc.，and the rule of medication of traditional Chinese medicine（TCM） for the treatment of coronary heart disease was summarized.TCMSP，GeneCards and other databases were used to screen the active ingredients，targets of action and coronary heart diseaserelated targets of core drugs，and Cytoscape 3.2.7 software was used to construct a network diagram of “effective active ingredientstargetsdisease” of core drugs for the treatment of coronary heart disease; David database was used for GO and KEGG enrichment analysis; Results：A total of141 prescriptions were screened，and 313 Chinese medicinals were obtained.The top 10 drugs were Radix et Rhizoma Glycyrrhizae，Radix et Rhizoma Ginseng，Radix Angelicae Sinensis，Poria，Cortex Cinnamomi，Radix Paeoniae Alba，Rhizoma Atractylodis Macrocephalae，Pericarpium Citri Reticulatae，Rhizoma Chuanxiong，Rhizoma Zingiberis.A total of 8 common factors were obtained by factor analysis，the core drug “Angelica sinensisRadix Paeoniae AlbaLigusticum wallichii” was obtained by association rule analysis.A total of 24 active components and 5 core targets were obtained by network pharmacology analysis of core drugs.KEGG enrichment pathway was mainly in MAPK signaling pathway，Tolllike receptor signaling pathway，PI3KAKT signaling pathway，TNF signaling pathway etc.Conclusion：In ancient times，ancient physicians treats coronary heart disease by Chinese medicinal of tonifying deficiency，regulating qi and promoting blood circulation to remove blood stasis.The core drugs mainly regulate the expression of AKT1，mapk1，PI3KAKT signaling pathway and Tolllike receptor signaling pathway to treat coronary heart disease.

KeywordsData mining; Network pharmacology; Coronary heart disease; Compatibility Law; Mechanism analysis;Ancient prescription of traditional Chinese medicine; MAPK signal pathway

中圖分類號：R285.6;R541.4文獻標識碼：Adoi：10.3969/j.issn.1673-7202.2022.04.009

冠心?。–oronary Heart Disease，CHD）是由于心臟冠狀動脈血管壁內血脂沉積導致動脈粥樣硬化，引起血管管腔狹窄或阻滯，引發心肌缺血、缺氧甚至壞死的常見心臟疾病[1]。有調查研究顯示，我國國民心血管疾病的發病率有逐年升高的趨勢，在2012—2016年期間，CHD死亡率持續上升，正逐漸成為威懾人類健康的“殺手”[23]。根據《中西醫病名對照大辭典》，CHD可歸屬于“心悸”“胸痹”“怔忡”等范疇，在此疾病方面，中醫古籍記載了許多寶貴的治療經驗且效果顯著，但是醫案散在，無法很好反映用藥規律，本文基于國家人口與健康科學數據共享平臺提供的中醫古方數據集V1.0，對中醫古方治療CHD進行數據挖掘，分析中醫藥治療CHD用藥配伍規律，并結合網絡藥理學探究其作用機制，為臨床用藥提供新的思路[45]。

1資料與方法

1.1文獻來源基于國家人口與健康科學數據共享平臺提供的中醫古方數據集V1.0，共收錄了來自《圣濟總錄》《圣惠》《普濟方》等百余種古籍的中藥方劑一萬余首，方劑內容包括名稱、組成、主治以及功效。

1.2檢索策略基于《中西醫病名對照大辭典》得到冠心病的中醫病名，以“心痛”“真心痛”“厥心痛”“胸痹”“怔忡”“心悸”為檢索詞進行檢索[6]。

1.3納入標準包含一個及以上的檢索詞且有明確記載藥物的組成，療效確切。

1.4排除標準剔除沒有配伍意義的單味藥方，刪除重復以及藥物組成不詳的方劑。

1.5數據的規范與數據庫的建立

1.5.1數據庫的建立將檢索得到的方劑錄入Excel軟件建立冠心病用藥數據庫。

1.5.2數據庫的規范參照《中華人民共和國藥典》《中藥大辭典》以及《中華本草》對所篩選的中藥名稱予以規范，如將川附子、川附合并統計為附子;歸身、歸尾合并統計為當歸;生白芍、白芍藥合并統一為白芍[79]。

1.6數據分析

1.6.1數據挖掘分析使用Excel統計藥物使用頻數、頻率;通過SPSS Statistics 25.0對高頻藥物進行因子分析;采用SPSS Modeler 14.1進行關聯規則分析得到核心藥物。

1.6.2網絡藥理學分析通過中藥系統藥理學數據庫與分析平臺（TCMSP）篩選核心藥物的活性成分和作用靶點，篩選條件設為口服生物利用度（Oral Bioavailability，OB）≥30%，類藥性（Drug Likeness，DL）≥0.18，并結合已發表的文獻補充核心藥物活性成分，利用UniProt數據庫對作用靶點的蛋白名稱進行規范;利用GeneCards數據庫（https：//www.genecards.org），治療靶點數據庫（Therapeutic Target Database，TTD，https：//www.db.idrblab.org/ttd/）以及在線人類孟德爾遺傳（Online Mendelian Inheritance in Man，OMIM，https：//www.omim.org/）數據庫篩選CHD靶點，通過Excel處理結果得到藥物與疾病交集靶點，并將共同靶點分別輸入String（https：//www.stringdb.org/）數據庫和注釋、可視化與集成發現數據庫（The Database for Annotation，Visualization and Integrated Discovery，Davidhttps：//www.david.ncifcrf.gov/），將結果使用Cytoscape 3.7.2軟件構建相關網絡并篩選關鍵靶點，將生物信息學分析結果通過GraphPad Prism 8可視化。

2結果

2.1數據挖掘結果

2.1.1藥物頻數、頻率經篩選，共獲得141首方劑，總計313味中藥，使用頻數排名在前25的中藥分別是：甘草、人參、當歸、茯苓等中藥。見表1。

2.1.2高頻藥物因子分析通過SPSS Statistics 25軟件對高頻藥物進行因子分析，得到取樣適切性量數（KaiserMeyerOlkin，KMO）統計量為0.640，巴特利特球形度檢驗的近似χ2值為963.362，自由度為300，P<0.01（一般認為KMO統計量>0.5，巴特利特球形度檢驗P<0.05是做因子分析的前提條件），變量間有顯著的相關性。使用主成分分析法，最終提取公因子8個并將藥物歸納，分析高頻藥物因子成分。見表2，圖1。

2.1.3關聯規則分析利用SPSS Modeler 14.1對高頻藥物進行關聯規則分析，使用Apriori算法挖掘藥物之間配伍關系，設置條件支持度≥8%，規則置信度≥80%，得到中醫古方中治療CHD的核心藥物，6條關聯規則，均含有補虛藥并且以補氣、補血藥為主，其中最核心的藥物組合是當歸、白芍和川芎，是四物湯和當歸芍藥散的核心藥物。見表3，圖2。

2.2網絡藥理學結果

2.2.1篩選藥物有效活性成分利用TCMSP數據庫檢索核心藥物“當歸白芍川芎”的化學成分，剔除沒有靶點的活性成分，并結合文獻[1013]得到24種有效活性成分，當歸有7種，白芍有10種，川芎有9種。見表4。

2.2.2篩選CHD靶點通過檢索GeneCards，TTD以及OMIM數據庫，合并去重后共得到7 264個CHD靶點，經過Excel中映射獲得107個與核心藥物“當歸白芍川芎”交集靶點。

2.2.3構建網絡應用Cytoscape 3.72軟件構建核心藥物對治療CHD有效活性成分靶點疾病網絡，共含135個節點和418條邊;獲得交集靶點導入String數據庫，并將得到結果導入Cytoscape 3.72軟件篩選核心靶點。見圖3～4。

2.2.4生物信息學分析將交集靶點輸入DAVID數據庫中進行生物信息學分析，包括GO功能和圖3“有效活性成分靶點疾病”網絡KEGG通路富集分析。以基因數≥15，錯誤發現率（False Discovery Rate，FDR）≤0.01為篩選條件，得到GO功能富集分析發現，對藥物的反應、RNA聚合酶Ⅱ啟動子轉錄的正調控、凋亡過程的負調控、細胞增殖的正調控等過程;KEGG富集分析發現，MAPK信號通路、Toll樣受體信號通路、PI3KAKT信號通路、TNF信號通路等。見圖5～6。

3討論

根據相關調查顯示，CHD有很高的發病率和致死率，目前臨床使用的藥物主要是他汀類，但他汀類藥物存在嚴重的不良反應，如肌肉毒性、糖尿病風險等[1415]。因此挖掘安全有效的方案對臨床治療CHD大有裨益。中醫認為CHD的病機是以腎虛為主的虛證，郁結、血瘀、痰濁、內毒等相互兼挾、互為因果，實踐證明中醫在治療CHD方面獨具優勢[1617]。本研究通過對中醫古方治療CHD的141圖6KEGG富集分析

首古方及313味中藥進行分析，發現使用頻率排列在前10的中藥分別是甘草、人參、當歸、茯苓、肉桂、白芍、白術、陳皮、川芎、干姜，主要涉及補虛藥、理氣藥、活血化瘀藥，符合中醫治療CHD以益氣活血為主的方法[18]。因子分析通過對高頻藥物進行觀測，得到8個公因子，這提示古代醫家治療不同證型的CHD時辨證用藥。四物湯具有活血化瘀、補血行氣、扶正祛邪之功效[19]。陳建昊等[20]采用人參合桃紅四物湯治療101例CHD伴心絞痛患者，療效顯著且安全無不良反應;現代藥理學研究表明，當歸芍藥散在防治心血管疾病方面具有很大的優勢，有調節血脂代謝、抗氧化、保護心肌細胞等作用[21]。

以“當歸白芍川芎”為研究對象，利用網絡藥理學方法探究其治療CHD的潛在作用機制。篩選得到的有效成分中，阿魏酸具有抗氧化、抗血栓、降低心肌缺血的作用[2224]。有研究發現藁本內酯能夠抑制血管平滑肌細胞遷移，可防治心血管疾病[25]?，F代藥理學研究發現洋川芎內酯類化合物具有抗氧化以及舒張血管的作用;川芎嗪可抑制血管平滑肌細胞增殖進而治療動脈粥樣硬化[12，26]。孫健美[27]將240例CHD心絞痛患者隨機分為2組，其中觀察組給予丹參川芎嗪注射液，結果發現其可有效改善CHD心絞痛的癥狀。

通過蛋白質蛋白質相互作用網絡分析得到AKT1、MAPK1、TP53、TNF等核心靶點，提示這些靶點在核心藥物治療CHD的過程中發揮關鍵作用。AKT1的表達能夠有效改善心肌細胞的凋亡，并且有研究發現缺乏AKT1的大鼠會增加動脈粥樣硬化病變的概率并促進冠狀動脈粥樣硬化[2829]。MAPK1在CHD的產生過程中發揮重要作用，有研究證實抑制MAPK1表達能促進細胞自噬進而抑制CHD的發展[30]。腫瘤壞死因子α（Tumor Necrosis Factorα，TNFα）是TNF中重要的炎癥介質，與缺血后心肌功能障礙有關，血漿中TNFα的水平可以反映CHD患者心臟損害程度[31]。KEGG富集分析結果表明MAPK、Toll樣受體、PI3KAKT、TNF等信號通路與CHD密切相關。Toll樣受體是Ⅰ型跨膜蛋白受體，能夠識別病原體啟動先天免疫應答，有研究證實Toll樣受體在動脈粥樣硬化過程中發揮重要作用[3233]。PI3KAKT信號通路是一種細胞內信號轉導途徑，具有多種生物學作用，在心血管系統中，該通路能夠調節血管生成、心肌細胞凋亡及自噬、生物代謝、炎癥反應等過程[3435]。

綜上所述，本研究通過數據挖掘的方法，總結了古代醫家治療CHD的用藥及配伍規律，并運用網絡藥理學探究核心藥物可能的作用機制。得到結果與目前在臨床使用及實驗研究結果大致吻合，能夠為CHD治療及相關藥物的開發提供參考。但本研究仍存在局限性，一是數據挖掘方法只能總結數據庫中的共性規律，結果往往與中醫普適性理論較為相近，難以對個體化的診療提供幫助;二是網絡藥理學所采用的數據庫不太完善，篩選成分沒有確切依據的標準，因此網絡藥理學得到的結果仍須進一步的實驗驗證[36]。

致謝：感謝2020年人口健康共享杯大賽提供此次珍貴的學習機會;感謝國家人口健康與科學數據中心提供數據共享平臺，感謝中國中醫科學院中醫藥信息研究所提供中醫古方數據集。

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（2021-03-04收稿本文編輯：張樂杰）

基金項目：國家自然基金青年基金項目（82003957）——熱毒寧吸入溶液吸入質量控制及抑制TLR4介導的炎癥風暴發揮抗急性加重期慢阻肺作用機制研究

作者簡介：陳士林（1997.06—），男，本科生在讀，研究方向：中藥學，Email：cslhh0608@163.com

通信作者：羅贛（1986.05—），男，博士，講師，研究方向：中藥吸入溶液質量控制和作用機制，Email：email：luna049@126.com