中医药网络药理学进展与抗肿瘤临床应用*

何俗非 王邈

1.天津中医药大学现代中药省部共建协同创新中心 天津 301617；

2.天津中医药大学中医学院 天津 301617

引言

近几十年来，一种候选药物从I期临床试验到获批上市的成功率约为10%-20%[1]。目前比较一致的观点是新药的低获批率与耐药性﹑人群异质性等原因导致有效性缺乏以及临床安全性有关[2]，而且面对癌症这类复杂的系统性疾病，单靶点作用药物的有效性有待验证[3]，克服多药耐药性也是癌症治疗的主要挑战。

网络药理学（Network Pharmacology，NP）是结合了系统生物学﹑多向药理学（polypharmacology）﹑生物信息学﹑人工智能与大数据分析技术，探索药物的系统性作用机制的交叉前沿学科[4]，注重药靶网络的构建﹑可视化与分析。自2007年Andrew L.Hopkins[5]首次提出该学科概念以来，由于其系统性﹑整体性的特点与中医整体观念有共通之处，结合中药多成分﹑多靶点的特性，NP在抗肿瘤药物研发领域受到研究者的广泛关注。

1 网络药理学在复方研究的应用

复方是中医临床处方最主要的形式，遵循“君臣佐使”配伍原则。但中药复方的复杂构成使有效成分的识别及作用机制成为研究难点。近年来研究者对中药复方的网络药理学研究方法有所创新。如2R网络药理学[6]的概念是通过结合ADMET（吸收﹑转运﹑生物转化﹑排泄与毒性）计算机虚拟筛选复方中性质良好的活性成分，结合转录组测序技术筛选潜在靶点，以实现“减成分”﹑“减靶点”的目标，构建“中药活性成分-靶点”网络。药靶组学（Targetomics）[7]结合深度学习与多组学技术，探索构建识别中药功能分子群﹑作用通路的网络，为临床应用提供指导。近年来有研究者提出结合NP技术并基于临床来源，将通路作为靶标的“复方药物”概念。其设计思路概括为6个步骤，即复方物质基础确认-临床方案疗效验证-生物标志物系统整合-网络药理学预测复方新药及配伍配比-实验优化组方配伍-新药开发阶段的完整链条[8]。

在肿瘤研究领域，复方苦参注射液（compound Kushen injection，CKI）主要入血活性成分为10种生物碱类化合物，CKI单用及CKI协同环磷酰胺给药，基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）富集分析显示其可能通过降低肝癌小鼠JAK2﹑STAT3的蛋白表达发挥抑瘤作用[9]。而康莱特注射液中三种抗肿瘤主要成分薏苡仁酯﹑薏苡素和甘油三油酸酯通过TCMSP﹑PharmMapper﹑GeneCards﹑TTD等分子对接﹑人类基因组注释﹑药物靶标数据库及Cytoscape构建成分-靶点-疾病网络，以STRING建立靶蛋白作用网络，进行基因本体生物过程分析（gene ontology biological process，GOBP）和KEGG富集分析，筛选出25个预测靶点及对20多种癌症的潜在活性，有待实验验证[10]。康艾注射液则筛选出包括人参皂苷﹑黄酮类等83个候选化合物和240个潜在靶点，主要是COX1﹑COX2﹑HSP90等[11]。通过Swiss Target Prediction预测参麦注射液的潜在靶点与基因库抗肺癌靶点进行KEGG分析，显示参麦注射液共计21个潜在抗肺癌靶点，主要涉及抑制肿瘤血管生成﹑细胞增殖﹑抗肿瘤转移等祛邪作用，改善免疫达到扶正效果，构成扶正-祛邪机制[12]。

2 网络药理学在中医病证结合研究的应用

病证结合是指疾病与中医证候的结合，而疾病的概念有传统中医理论中“病”与现代医学“病”的区别。前者一般以主症命名，后者一般从病原学归纳[13]。在网络药理学中探讨病证结合，主要是现代医学的“病”与中医证候的关联。病证结合的复杂生物体系与方药的作用机制是中医现代化研究的难点。近年来研究者提出了中医证候靶标群[14]﹑网络证候学[15]及网络靶标的概念。其中网络靶标是将中药﹑方剂有效成分或成分合集及病证映射于网络，以病证生物分子网络为靶标，通过网络计算预测病证-方药关系，以期应用于药物的设计与优化[16]。

3 网络药理学在中药药性理论的应用

中药药性理论从秦汉萌发到金元时期创新发展，至明清时期完善，形成了性味归经﹑升降浮沉﹑毒性有无等理论体系，是中药区别于其他天然药物的重要特点。韩森等筛选《中药大辞典》中10种常用寒性中药与热性中药[16]，通过靶点频次排序，检索出不同药性的潜在特异性靶蛋白群，如MAPK﹑CDK﹑GABA等。但由于可以区分寒性药与热性药的特异性分子靶标较少，且需要进一步的分子生物学实验验证，而有研究者考虑结合代谢组学﹑蛋白组学等技术建立针对寒热药不同作用方向与强度的矢量性药理网络[17]。戴逸飞等[18]遴选了药性与药效明确的常用寒性与热性药物各10种，通过汇总节点度中心性（degree centrality）﹑中介中心性（betweeness centrality）和接近中心性（closeness centrality）3种算法结果中排名前20的靶点信息，发现寒性药对乳腺癌与前列腺癌等显示更好的预测疗效。另外，基于NP的中药归经研究主要是经虚拟筛选匹配靶点与中药后再进行归经检索。如通过筛选胞葬作用关联靶点的中药活性成分，收集相关的中药后进行归经分类，主要归于肝经与肺经[19]。

4 反向虚拟筛选

与传统虚拟筛选方法相反，反向虚拟筛选（inverse virtual screening，IVS），或称反向虚拟找靶（target fishing），是针对特定药物化合物，从数据库遴选与之匹配的靶点，并经实验方法验证。适用于已上市药物的重新定位﹑新药的靶点预测[20]。近年来在中药网络药理学研究中成为热门。目前IVS最常见的方法是分子对接（molecular docking）方法，该方法的应用研究较其他方法更为广泛。且相关的软件较丰富，常用的如Autodock﹑GOLD﹑Glide等[21]。

5 中医药结合网络药理学在临床抗肿瘤治疗的应用

随着越来越多的中医药抗肿瘤治疗的临床试验与网络药理学研究结果相互印证，大大提高了后者研究结果的可靠性与适用性[22]。

5.1 病证结合中药联合化疗药的抗肿瘤应用

补肾健脾解毒汤（BSJPJDD）联合奥沙利铂对比单用化疗药的研究中，共纳入149例结直肠癌术后肝肾阴虚证患者，其中治疗组的PFS和Karnofsky评分（KPS）均显著提高（P<0.05）。而网络药理学分析显示BSJPJDD中共有7种活性成分（异鼠李素，山柰酚，8-异戊烯山柰酚，去甲胡萝卜素，5,7,4’三羟基-6-异戊烯基异黄酮，槲皮素和β-谷甾醇）可通过39个潜在靶点参与调控MAPK﹑PI3K-Akt﹑HIF-1等多条信号通路[23]。

5.2 中药复方网络药理学对临床肿瘤疾病谱与适应证的扩大应用探索

CKI临床常用于多种类型固体瘤的肿瘤相关性疼痛治疗。在TCMSP中筛选其组成苦参﹑白土苓两味中药的33种化学成分具有显著的抗癌作用，可能靶向113个蛋白，包括IL6﹑EGFR﹑CASP3﹑VEGFA﹑MYC和ESR1。GO和KEGG富集分析显示，与癌症相关的129个生物学过程和93个信号通路，主要涉及前列腺癌﹑膀胱癌﹑肝细胞癌﹑结直肠癌﹑乳腺癌等[24]。而CKI在临床应用中多是辅助化疗药，或联合免疫调节剂治疗胃癌﹑非小细胞肺癌﹑肝细胞癌﹑结肠癌﹑乳腺癌等[25]。因此NP研究结果对扩大CKI的临床肿瘤疾病谱提供了参考依据。

6中医药在肿瘤临床治疗有独特优势，中药多靶点作用特点和组方用药模式使其能充分利用合成致死（Synthetic Lethality，SL）大数据，基于网络药理学的药物组合设计有可能实现抗肿瘤中药/成分“合成致死”配伍组方的目的。

SL的概念近年来在肿瘤领域研究中受到关注。SL并不直接靶向肿瘤细胞的癌基因或者抑癌基因，而是靶向其依赖生存的基因。目前通过合成基因芯片法（Synthetic Genetic Array,SGA[26]﹑基因组RNAi技术（Genome-scale RNAi）[27]及统计遗传学手段（Statistical Genetics）[28]已形成了庞大的基因组SL互作数据库，如SynLethDB，提供了部分SL靶点信息。虚拟筛选技术已经能够实现快速从几十万中药化合物分子库中，筛选出具有SL靶点抑制活性的化合物，而这种基于多个SL靶点的联合用药效果既涉及药物本身对靶点的抑制效能，又要考虑药物所针对靶点在复杂网络中的重要性，以及药物间的交互作用等，故需要进行严谨的药物组合设计。

传统的药物组合模型是基于体内外生物实验的数据，主要通过区分药物的累加性和协同作用来进行药物组合的优化。随着组学数据的大量积累和复杂生物网络的构建，药物组合设计的研究重点逐渐转向药物作用下生物网络受到扰动的规律。如Wu等人提出利用高通量实验获得药物或药物组合作用下差异基因的子网络，通过比较单药和药物组合影响的子网络来评估并筛选有效的药物组合[29]。又如Cheng等提出通过量化药物作用靶点到疾病相关蛋白互作网络（简称为疾病模块）的接近度，以及药物作用靶点网的接近度，实现筛选针对某一疾病有效药物组合的目的[30]。另有一些基于机器学习的黑箱模型被用于通过有限次数的药物两两配伍数据预测多种药物在各种剂量组合应用时的效果[31]。针对合成致死互作网络的药物组合设计研究目前少有问津，熊江辉等提出了一种与协同致死关系类似但通过病人预后表型数据获得的“协同决定预后”互作关系，并基于此给出了通过计算药物组合所影响的该网络中边的总和（标示扰动到几对互作关系）与药物组合所影响的网络中靶点总和的比值来预测药物组合对于全局网络扰动系数的算法[32]。较之其他基于网络的药物组合设计和预测模型，该算法的优势在于考虑到了靶点间关系对于扰动效果的影响。

7 结束语

随着网络药理学在中医药抗肿瘤治疗领域的研究与应用逐渐深入，中医证候靶标群﹑网络证候学与网络靶标等理念试图将网络药理学技术与方法和中医病证相结合，通过网络计算病证与方药间的关系，以指导临床抗肿瘤的治疗。随着中药化合物的发现与基因﹑靶点的挖掘持续动态更新，网络药理学的研究方法也在升级完善。随着其重要性的显现，在药物的计算机辅助设计过程中，网络药理学成为不可缺少的必要手段。