中药网络药理学最新进展

袁甜，崔琳琳，王莹，李洋，刘莹

(哈尔滨商业大学药学院 黑龙江省预防与治疗老年病药物研究重点实验室，黑龙江 哈尔滨 150076)

中药经过数千年的发展形成了独特的治疗体系，与多组分协同发挥的治疗特色[1-3]。2007年[4]Andrew L.Hopkins在Nature Biotechnology 上首次明确网络药理学概念，2008 年又于Nature Chemical Biology 进一步撰文，来挖掘中药药效物质基础[5]，传统药理学经历了从2002年的系统生物学，2004年网络药理学到多向药理学，2007年网络药理学，最终到2014年的整合药理学。中药网络药理学是时代发展的产物，是中药现代化的必然趋势，网络药理学在中药领域的应用可以大大解决中药现代化遇到的困难，为中药现代化开辟了新天地。

1 网络药理学的概念

网络药理学是通过建立数据库，建立网络，分析网络，实验验证，来阐释疾病的发展过程(如图1)。网络药理学在组学基础上，融合系统生物学，从生物平衡的角度，为探索中药作用机制，开发中药活性成分，提供了有力工具[6-7]。网络药理学[8-9]还通过“药物-靶点-疾病”的网络构造图直观呈现，可以有效打击中药复方的关键节点[10-11]，预测中药潜在机制和毒性成分，发现创新性药物。

图1 网络药理学流程图

2 数据的获取和常用数据库

中药数据库中储存了丰富的生物信息、化学信息、药物信息学，分子对接软件为中药的研究与开发提供了契机[12-13]。Gu等[14]通过建立疾病相关的网络，ODE模拟生物网络动态，最后用网络拓扑来分析和预测TCM 数据库内部天然化合物的安全性。Wishart[15]利用DrugBank发现硅药物，DrugBank具有全面靶点信息和详细药物数据包括>4 100种药物，>800种FAD批准的小分子和生物技术药物，以及>14 000蛋白或药物靶标序列,整合了中药药物的结构、药理作用、作用通路等。通过基因组学[16]、蛋白质组学、高通量、双高通量等基因表达检测技术， 利用Discovery Studio、AutoDock、Pajek、Cytoscape进行综合分析，上传到数据库，进行目标网络的构建[17]。常用数据库[18-19]包括:中药数据库,西药数据库，靶点数据库，疾病基因数据库。常用中药数据库有TCMSP、SymMap、TCM-MESH、BATMAN-TAM、NPASS、TCM-ID、HIT、TCMID等;西药数据库有DrugBank、PubChem、FAFdrugs等;靶点数据库有PharmMapper、TargetNet、SystemsDock等;常用疾病基因数据库有OMIM、DisGeNET、Genecards等。

3 网络药理学在中医领域的运用

3.1 中药药效物质基础和潜在靶点

网络药理学主要应用于寻找中药药效物质基础[20]，用气相-质谱(GC-MS)联用技术等进行定性定量分析，然后利用 RRLC-ESI-Q-TOF-MS等技术进行中药药效物质基础挖掘。Xiang[21]等最新提出将网络药理学结合代谢组学寻找中药有效成分对，“网络靶标”的靶标是病证生物分子网络，构建方药、病症网络，中药药效物质基础通过靶标谱与病症分子联系来发现。Mao[22]等通过KAPLAN-MEIER和 COX回归分析，采用双变量分析，利用网络药理学分析表明中草药(CHM)有10种中药可能具有抗乳腺癌活性，可能通过抑制 HSP90、ERα和TOP-II相关通路来实现。LI[23]通过 HERB BIOMAP数据收集、目标图谱聚类、网络目标分析等方法，确定中药葛根芩连汤抗糖尿病活性，4-羟甲基苯妥英钠增加RIN-5F细胞胰岛素分泌， 改善3T3-L1脂肪细胞的胰岛素抵抗，为未来糖尿病的治疗打下基础。乳腺癌的药效物质基础可以通过网络药理学方法和药物相似性评估[24-25]来找到。ZHANG[26]等人通过网络药理学(COMPOUND-DISEASE TARGET NETWORK)进行靶点和潜在的化合物预测，对37个潜在靶点网络参数值比较，化合物-疾病靶点网络图表明最有可能的靶点是巨噬细胞集落刺激因子1受体(MACROPHAGE COLONY-STIMULATING FACTOR 1 RECEPTOR)，发现中药木脂素类化合物在治疗阿尔兹海默氏症(AD)发面有很大的潜力，后续工作是通过计算机模拟进行验证。

PAN[27]等从基因-疾病关联数据库(DISGENET)中寻找胰腺癌(PC)发病机制的相关基因，预测其生物功能，从药物靶标数据库 (PHARMMAPPER)进行生物活性成分鉴定、目标预测(SWISSTARGETPREDICTION)和综合预测，采用PC分析工具，通过功能蛋白关联网络(STRING)获得可信度>0.9分，得出PC中最重要的生物靶点为TP53、MAPK1、BCL2和IL6，筛选出10条PC相关的信号通路。 ZHANG[28]等人研究中药金匮肾气丸(SQW)在肾阳虚(KYDS)治疗中的作用机理，利用分子注释系统(MAS3.0)对基因本体论Gene Ontology (GO) 和KEGG(京都基因组百科全书)通路进行富集分析，构建“组分-靶点-通路”网络，此外还通过qPCR检测候选基因的mRNA表达水平，结果表明，SQW纠正了大鼠下丘脑-垂体-靶向药物紊乱，SRC、MAPK14、HRAS、HSP90AA1、F2、LCK、CDK2、MMP9将作为治疗KYDS的有效靶点。Hong[29]预测潜在的血管内皮生长因子(VEGF-C)进行网络药效学分析，确定中药柑橘的纯总黄酮(PTFC)对非酒精性脂肪肝(NAFLD)的作用靶点，该实验为药理学方法PTFC治疗NAFLD的理解提供了重要依据。Liang[30]等人用网络药理学识别了中药金莲花抗炎作用的潜在靶点。

3.2 阐明药理作用机制

生物芯片技术、电感耦合、等离子体质谱法等新技术加快了阐明中药作用机制的进程。Li等[31]人利用网络药理学、计算机模拟和分子生物学实验相结合验证中草药降尿酸引起肝损伤的分子机制，建立肝损伤的靶区轮廓与核心通路相互作用网络，最后通过关键蛋白生化指标得出结论,降尿酸中药复方致肝损伤的机制研究可能与p38α的激活有关。Liang等[32]人基于网络药理学研究中草药木兰(FM)、小蜈蚣(CM)对过敏性鼻炎(AR)的作用机制，通过数据库得到31个FM组分和289个靶蛋白、25个CM组分和465靶蛋白，用Cytoscape-v3.2.1构建FM、CM和AR蛋白的相互作用网络、Venny2.1.0获得两个网络交叉点的核心蛋白,目标蛋白GO(基因本体论)与KEGG(京都基因与基因组百科全书)通路分析，获得13个常见靶点和7条作用途径,阐述了FM和CM治疗过敏性鼻炎的潜在机制。 Liu[33]等人利用代谢组学和网络药理学研究中药万寿菊治疗慢性非细菌性前列腺炎(CNP)的作用机制,通过代谢组学色谱质谱分析，峰值进行降噪处理，通过生物标志性识别，与HMDB和KEGG进行质核比比较，PCA<0.05,识别了牛磺酸、色氨酸等28个生物标志物与8个CNP治疗相关的代谢途径，预测其潜在机制与色氨酸代谢通路有关，中药黄酮类化合物抗CNP的机制通过降低炎症表达实现。Tian[34]等人对生物信息学和网络药理学结合进行数据分析，阐明四君子汤治疗慢性萎缩性胃炎的作用机制。Chen[35]等人基于网络药理学鉴定蒲公英甾醇对实验性结肠炎的保护机制，建立AEC模型，确定了14共同靶点，用 qRT-PCR 进一步确定靶基因的表达水平，确定酒石醇通过调节MMP3改善葡聚糖硫酸钠(DSS)诱导的AEC以及PPARG的表达，为实验性结肠炎的潜在治疗策略提供了一个新的视角。Xiang[36]等人基于网络药理学，预测等离子体吸收成分，假设主要靶点，构建目标交互网络，利用拓扑分析方法取最大值，提取了主要的中心，最后对于主要PI3K-Akt和MAPK通路分析揭示研究中药苓桂术甘汤(LGZGD)治疗抗精神病药物(SGAs)可能抑制JUN，增加其表达，维持代谢平衡，揭示其抗精神病的作用机制。

3.3 合理设计新方

网络药理学通过“老药新用”或者挖掘关键节点和功能模块发现新药[37]。肿瘤的发生受到遗传，环境等多方面影响的疾病，传统“一病一靶”的新药研发不尽人意，网络药理学的整体观打破了中药这一局面[38]，在肿瘤靶标治疗、药物治疗耐药性等方面发挥重要作用，为肿瘤新药的研发开辟新天地。通过文献挖掘[39]，建立中草药网络药理学网上数据库，相关的天然产物分子、药物靶标、临床标志物等信息被提供，运用DISCOVERY STUDIO、AUTODOCK、PAJEK等软件分析，然后上传网络数据库，可揭示中药复方的配伍规律。许海玉[40]等提出将网络药理学应用于中药研究，主要采用网络拓扑分析、靶标准则分析、和分类分析等方法鉴别中药药效物质基础，通过体内ADME与网络药理学结合，为中药新方提供新思路。

3.4 获得更安全有效的药物

网络毒理学[41-45]通过“毒性-基因-靶向-药物”[46-48]判断与推测中草药成分的毒副作用(如图2)，通过最优预测模型[49]为获得安全有效的药物，提供了简单，精准筛选毒性物质的工具[50],加快了中药的现代化与国际化进程[51]。炎症[52]是肌体对感染等伤害的反应，通过整合花生四烯酸3种细胞(中性粒细胞、内皮细胞和血小板细胞)的代谢途径，构建了花生四烯酸的代谢网络，模拟血管中炎症因子产生的过程，并计算PGI2/TXA2(PGI2抑制血小板细胞的聚集，TXA2产生大量血栓素)来评估药物对心血管的副作用，通过MTOI法分析，靶点最优组合与副作用预测。Tao[53]等对中药郁金方中的58个活性成分，32个蛋白靶点进行网络药理学分析，发现郁金为君药，栀子为臣药，然而冰片和麝香蛋白靶点较少，不直接作用于疾病，故能够减少君臣两药的毒副作用。Liu等[54]通过构建不良反应、毒性目标、化学实体之间的复杂网络关系，来评估研究人体毒副作用和药物毒理学机制，并预测复方中药的配伍矛盾和不良反应。目前国家毒理学计划[55]、为加强复方中药靶标和疾病之间的网络建设提供了前所未的机会。

图2 网络毒理学过程

4 结语与展望

我国网络药理学发展还不足10年,但中药复方的研究已达世界领先水平,网络药理学(network pharmacology)基于“疾病、基因、靶点、药物”,利用现代计算机技术来揭示多分子药物协同作用,为跨越中西医间的鸿沟架起了桥梁并指明了方向。然而，网络药理学除了受理论技术方面的限制外，数据库的信息量严重限制了其科学性。目前急需解决的障碍,一是研究集中在少数机构，一般大学难以开展，可供选择的关键基因，中药药效成分群等数据还有待积累;二是大多聚集于热点药物，其他小分子化合物靶点有限[16];三是体内活性药物在不同人，不同组织中均有差别，所预测的靶点难以证实其准确性，还要结合人类ADME(吸收、分布、代谢、排泄)过程更加完善[56]。面对这些挑战，我们可采取的策略有二，一是网络药理学是多学科融合的交叉科学，生物学、医学、化学等学科为前期基础，可以加快这些学科的发展;二是结合药代动力学参数、PK/PD模型，融合基因组代谢途径，将药物、靶点、疾病进行空间关联，用动物试验、临床试验等来验证和丰富网络药理学的合理性。现代中医药模式的转变体现在网络药理学的迅速发展,中药大数据的研发[57]，中药品种质控与人工智能将为中药安全性走进现代化国际化打下夯实的基础。