网络药理学在中药研究中的应用进展

侯婷婷，娄晓月，苗薇薇，王 璐，贾闪闪，闫福林，2*

(1.新乡医学院 三全学院，河南 新乡 4530002；2.新乡医学院，河南 新乡453000)

中药在我国有长达数千年的医学实践，具有悠久的历史，已被广泛应用于各种疾病的治疗，但由于其成分的复杂性，作用机制尚不明确，严重阻碍了中医药在国内外的发展。“单一成分，单一靶点，单一通路”是当前中药药理学的主要研究方式，无法体现中医药的整体观和辨证施治的治疗理念[1]；而西药对于药理学的研究则更倾向于蛋白质分子和基因等更为微观的层面，因此将传统中医药理论和分子生物学知识连接起来，更有利于中医药文化和理论的传承，进而更好地开展疾病治疗和新药研发[2]。随着对各种疾病基础研究的深入，越来越多的证据表明，诸如抑郁、成瘾等疾病的发病可能有多种分子机制的参与，提示新药研发可能应考虑多靶点的治疗药物。

网络药理学是由HOPKINS提出的一种基于生物信息学和系统生物学，认为药物通过作用于多个靶点实现自身的药理作用，减少毒副反应的研究方法[3]，其核心观念与中药的“安全、有效”的临床理念不谋而合，在中药和中药复方研究中受到越来越多研究者的关注，应用也愈加广泛。本研究对网络药理学在中药研究中的应用进展进行综述，以期为相关研究提供思路。

1 网络药理学

随着生物信息学、系统生物学和多向药理学等学科的发展，基于网络的药物研发成为颇有前景的高效药物研究方法。基于系统生物学和网络理论的网络药理学被用于研究“化合物-蛋白质/基因-疾病”之间的网络关系，从“多成分、多靶点、多通路”角度深入揭示中药及中药复方的作用机制，从蛋白质分子和基因水平明确生物系统、药物和疾病之间的复杂关系[4]。网络药理学强调疾病的发生和进展是长期且复杂的过程，认为疾病的本质原因是生物网络中基因或靶点的功能失衡，其聚焦于药物发挥作用的多个信号通路间的相互作用，明确导致药理作用和毒副反应的信号通路，进而寻找引发毒副反应的药物成分，减少不良反应，提升药物的治疗效果，网络药理学近年来作为研究工具已被广泛应用[5-6]。此外，可以通过网络药理学探究药物潜在的作用靶点，为新药研发提供新思路。

2 网络药理学常用的数据库和算法

随着近年来网络药理学的飞速发展，与中药网络药理学研究相关的数据库和工具日渐增多，常用数据库包括HIT[7]、TCMSP[8]、TCMID[9]、SymMap[10]、BATMAN-TCM[11]、MBROLE[12]、ChEMBLT[13]、PubChem[14]等中药数据库，Drugbank[15]、STITCH[16]、STRING[17]、HPRD[18]、MINT[19]、IntAct[20]、GeneCards[21]、Reactome[22]和HAPPI[23]等作用靶标数据库，DisGeNet[24]、TTD[25]、CTD[26]、OMIM[27]和GAD[28]等基因疾病相关数据库。DAVID、PANTIHER、GenMAPP、GoMiner等生物信息学工具，或Cytoscape插件ClueGO、CluePedia、BiNGO等被用于药物-靶标和疾病-靶标之间的GO和KEGG通路富集分析[29-30]。在使用上述生物信息学数据库的过程中，网络药理学的算法和工具十分重要。Random Walk算法是网络聚类分析的常用算法，其开始于一个随机节点，计算与相邻节点的相似度，构建“中草药-化合物-靶标-疾病”网络，SEAL A等[31-32]研究发现，Random Walk算法应用在化学特性的异构网络的有效性和良好的应用前景，可用于新型药物靶标相互作用的识别，并研究其相互间的作用；而PRINCE算法则被用于对疾病基因和蛋白复合物联系的优先顺序进行分析，分析基于网络连接的平滑性和已知信息的使用[33]。

进行数据的采集和分析之后，研究者们常用Cytoscape、Pajek、GUESS、WIDAS等作为网络关系可视化的平台，将各节点(药物、靶点和疾病)中的相互关系进行直观的展示[34]。网络可视化工具的使用将复杂数据间的相互关系进行整合，并以网络的形式直观呈现。其中Cytoscape最为常用，可作为蛋白质-蛋白质、蛋白质-基因相互作用的处理工具[35]。

通过上述数据库及相关工具的使用，结合临床前和临床研究结果，可以从系统生物学的角度分析出“中草药-化合物-蛋白质/基因-疾病”之间的网络关系，了解中草药对疾病确切的影响。ZHU N等[36]通过从TCMSP数据库中检索出芍药甘草汤的活性成分，从STITCH、ChEMBL和PubChem数据库中筛选出化合物相关靶点蛋白，从DrugBank、GeneCards和OMIM数据库中检索骨关节炎的相关蛋白，形成PPI网络，将化合物PPI网络与骨关节炎PPI网络相交，使用Cytoscape构建可视化的网络图形并进行分析，对芍药甘草汤用于骨关节炎治疗的相关通路进行探讨，结果显示其可通过调节细胞周期、细胞凋亡药物代谢、炎症和免疫调节，发挥对骨关节炎的治疗作用。

3 网络药理学在中药研究中的应用

近年来，关于中药网络药理学的文献报道越来越多，发表在Pubmed和CNKI上的文章数量急剧攀升[37]，研究者们通过对中药及中药复方的网络药理学研究，开展对于其活性成分及药理和毒理学方面的研究。

3.1 中药及中药复方活性成分研究

中药及中药复方发挥药理作用通常是由多种活性成分共同作用的结果，而探究其具体的药理作用机制成为了中医药研究最具挑战性的课题之一。有研究证实，通过对血塞通的活性成分进行网络分析，并对血塞通中的皂苷进行治疗大鼠心肌梗死的微阵列实验，确定在心血管疾病中差异化表达的基因网络，最终获得化合物-靶标的相互作用关系[38]。王林丽等[39]通过基于degree的网络算法评估血塞通的功效，确定出五种化学成分的组合，这些化学成分的功效占据了血塞通全部功效的95%，同时，经过体内实验研究验证，五种化学成分显示出类似血塞通的治疗心肌梗死的药理作用。ZENG Q等[40]对柴胡疏肝散进行网络药理学分析，筛选出152种活性成分，预测皂苷元F、皂苷元G、皂苷元C、白花素、橘皮素、橙皮苷具有良好的活性，并进行GO和KEGG富集分析，发现其通过PI3K-AKT信号通路减少Aβ诱导的神经细胞死亡，减少PC12细胞的凋亡，提示对阿尔茨海默病可能有治疗作用。黄桂锋等[41]通过对三七的网络药理学分析发现，豆甾醇、β-谷固醇、人参皂苷rh2、槲皮素、三七皂苷r1五种活性成分共同作用于96个靶标，其中核心靶标为AKT、IL-6、VEGFA、c-JUN和HB-EGF，主要通过调节PI3K-AKT、HIF-1、MAPK等信号通路发挥对冠心病的治疗作用。

3.2 中药复方各药味相互作用关系分析

中药复方在遣方组药时讲究“君臣佐使”，意指中药复方中的各药味均有其不同的作用。网络药理学可以对复方中各药味的化学成分及其作用靶点、疾病进行预测分析，明确复方中各药味的相互关系和在复方中的地位。DMIM(Distance-based mutual information model)被用于辨别中药处方中各中药成分间的有效关系，将相互信息熵和中药间距离进行有效结合，进而建立中药网络，评价药物间的相互作用，这种评价模式使中药处方中药物的频率、独立性和距离之间的关系达到良好的平衡，阐述了传统中药的配对使用和相互之间的兼容性。李梢等[42]通过构建DMIM模型，发现六味地黄丸被用于治疗不同疾病，其对肿瘤相关途径和神经内分泌免疫途径的作用显示出高表型相似性，推测可能是其作用机制；对郁金方进行网络药理学方法考察，发现郁金是治疗心脑血管疾病的主要成分，麝香、栀子和冰片则起到协同的作用[43]。

3.3 预测中药发挥治疗作用的作用靶点

预测中药发挥治疗作用的作用靶点既可以为传统中医药提供理论基础，又有利于传统中医药走向国际，是中药现代化的重要环节。研究者根据TCM-Mesh数据库中已有的人参活性成分的分子结构、生物活性及药理学方法，构建网络，发现人参皂苷Rg1、Re和Rb1可通过TNF、NOS3、AKT1信号治疗阿尔茨海默症、高血压、动脉粥样硬化[44]。梁旭军等[45]研究发现，六味地黄丸的活性成分可能通过调节CCR2、ESR1、RRARγ和RARA的表达，进而影响食管炎和结肠癌的病理发展。对清络饮的235种成分进行分析，研究者鉴定出苦参黄素、苦参碱、青藤碱、小檗碱和薯蓣皂苷元等具有抗血管生成和抗炎的活性成分，发现苦参碱和青藤碱可靶向TNF和VEGF诱导的信号通路，通过反馈和补偿机制发挥协同作用，这和其对类风湿性关节炎的治疗作用密切相关[46]。通过FDA批准的蛋白质分子结构和药物相应靶标的数据库，使用“Random Forest”算法，WU等[47]对附子进行“化合物-靶标”网络构建，发现附子的22种化合物可能的作用靶标；而栀子大黄汤的网络药理学研究显示其治疗酒精性肝脏疾病的机制可能是通过靶向CYP2E1、XDH、NOS2和PTGS2抑制抗氧化反应，进而调节活性氧来实现的[48]。陈亚红等[49]对丹参饮的主要生物活性成分治疗糖尿病的药理作用进行分析，并结合分子对接和网络药理学方法，显示其主要活性成分(丹参素、橙花醇、丹参新酮等)可通过作用于EGFR，通过PI3K-Akt、Wnt、MAPK、AMPK、NF-κB等信号通路，参与炎症和氧化应激反应，为其用于糖尿病的治疗提供理论基础。

3.4 预测中药新的适应证

中药由于其成分的复杂性，具有多种药理活性，被广泛应用于各种疾病的治疗，并取得了较好的疗效。由于中药是我国的传统医学，其适应证与现代医学的病症无法产生明确的联系，造成中药在临床使用过程中受到限制。中药是寻找新药资源的宝库，开发潜力巨大，其适应证尚不完整，有待新适应证的发掘，网络药理学的兴起，为这一难题提供了一个新的思路。师帅等[50]开展对“丹参-三七”的药理作用和机制研究，发现三七成分中的槲皮素口服生物利用度最高，作用靶点最多，可能发挥关键的药理作用，槲皮素具有的抗炎、抗氧化作用及抑制乳腺癌细胞迁移的作用，提示其对恶性肿瘤可能有治疗作用。李翔等[51]通过对复方丹参方的网络药理学分析，发现其中的丹参酮类成分可通过GLUT4、PPARG、IRS1、KCNJ11和INSR等的调节，改善胰岛素抵抗，增加胰岛素分泌，在糖尿病的临床防治中可能有应用前景。杨倩等[52]对复方川芎嗪进行“成分-靶标-疾病”的网络构建，并对相关靶标进行GO和KEGG富集分析，发现其主要作用靶标与细胞增殖、血小板激活、平滑肌收缩等生物学过程，预测其对缺血性脑卒中有治疗作用，并通过对缺血性脑卒中大鼠进行验证，发现复方川芎嗪可以降低模型大鼠海马组织中的MAPK-1和SRC的mRNA水平，有利于其发挥脑保护作用。上述研究均显示出网络药理学在中药复方研究中预测新的适应证的工具性作用，为中药的新药开发提供了有力支持。

3.5 中药毒理学研究

网络毒理学基于“毒性-基因-靶标-药物”相互作用网络，通过合理使用网络分析，评估和阐述药物的毒副反应。刘庆山等[53]通过建立针对自由基清除的高通量筛选模型，筛选并分析复方白脉散全组分，确认其靶点，并进行靶标化合物的毒性评价，结果显示出良好的效果和关键作用，该研究有助于从中药资源中发现新药，同时增加安全性。随着计算机技术和人工智能技术的发展，近年来计算机毒理学被用于研究化合物的毒性结构及其毒性关系，通过和网络药理学相结合，进一步预测候选化合物的毒性，可以减少研发成本，提高成功率[54]。雷蕾等[55]通过网络毒理学的预测软件Mold2对7409个中药化学成分进行了分子描述符计算，并使用“Random Forest”算法构建定量构效关系模型，筛选最优预测模型，对中药急性毒性成分进行预测，减少药物可能出现的毒副反应。网络毒理学已被广泛用于中药成分的肝毒性、肾毒性、心脏毒性和急性毒性的预测，如何建立相应的预测系统成为当前的研究重点[56]。

3.6 联合药物分析学方法进行中药质量标志物研究

中药饮片或提取物中与其功能性质关系密切的化学成分能够反映其有效性和安全性，对其进行“物质-功能”网络分析为中药行业的质量评价和控制提供了新的思路。通过气相-质谱联用或超高液相色谱-高分辨质谱联用技术对中药复方的化学成分进行分析，进行“成分-靶点-疾病”网络分析，确定关键模块和节点，可以从“代谢指纹-化学构成-网络靶标”的药理学角度确定中药复方的质量标志物[57]。LI K等通过整合化学、生物合成分析、药代动力学分析，联合网络药理学，使用灰色关联分析和最小二乘支持向量机回归技术，鉴定出元胡止痛片的三个质量标记物(原阿片碱、α-别隐品碱和延胡索碱)与其生物活性高度相关，其中延胡索乙素、延胡索碱和白茅苷可作为区分元胡止痛片真假的成分组合，也可用于生产过程中的质量控制[58]。

4 结语

中药药理作用是多成分、多靶点、多途径的整体作用，当前新药研发的“单一靶点，单一药物”模式难以胜任中药的药理研究，而网络药理学的应用则为中药研究提供了有力的工具。网络药理学可以从生物分子网络结构和功能出发，构建“活性成分-作用靶标-疾病”的药理网络，结合蛋白组学、代谢组学等高通量技术，为中药研究与创新提供实践基础和有效途径。即便如此，基于网络药理学分析的结果仍需研究者们在细胞水平、离体组织和整体动物层面上的活性验证，结合临床研究结果，能够更快捷和有效地进行中药开发研究；在网络药理学的研究中引入生物芯片、等离子体质谱法和微量升华法等新技术，有利于中医药的大数据研发和质量控制，促进中药现代化的进程。