菊花用药规律分析及其核心药物组合协同药理活性研究

摘要：为分析含菊花组方的用药规律及其核心组合药物的药理活性，对含菊花方剂进行用药频次、复杂网络、关联规则分析，采用网络药理学方法构建核心组合药物的“中药-关键靶点-疾病”网络。利用预测结果，采用体外细胞模型评价菊花药物组合的药理作用。共得到含菊花组方92首，涉及药物212味，使用频次≥10的中药32味；关联规则显示菊花-甘草组合的支持度和置信度最高，其次依次为菊花-甘草-荆芥、菊花-甘草-荆芥-川芎、菊花-甘草-荆芥-川芎-防风组合。网络药理学分析显示，菊花-甘草组合用药可治疗肿瘤、消化系统疾病、神经系统疾病等。体外细胞活性研究显示，菊花-甘草药物组合对一氧化氮的抑制率优于单味药物。与菊花单味药物相比，组合用药活性更为显著，体现了中医临床用药配伍的科学性。

关键词：菊花；数据挖掘；用药规律；网络药理学；活性验证

中图分类号：R285""" 文献标志码：A""" 文章编号：1002-4026（2025）01-0001-08

开放科学（资源服务）标志码（OSID）：

DOI：10.3976/j.issn.1002-4026.20240051【药理与毒理】

收稿日期：2024-04-03

基金项目：山东省重点研发计划（2021CXGC010508）；齐鲁工业大学（山东省科学院） 重大新专项（2022JBZ02-04）；山东省泰山学者项目（tstp20221138）；山东省重点扶持区域引进急需紧缺人才项目

作者简介：孙京甜（1997—），女，硕士研究生，研究方向为中药活性成分分离及质量评价方法。E-mail：jingtiansun0120@163.com，Tel：19854196316

*通信作者，董红敬（1986—），女，博士，副研究员，研究方向为中药药效成分及质量评价。E-mail：donghongjing_2006@163.com，Tel：13361055730

Exploring the medication rule of Chrysanthemum morifolium Ramat. and

investigating the synergistic pharmacological activity of core combination herbs

SUN Jingtian1，2，3， LIU Feng 1，2，3， ZHANG Zhe1，ZHANG Yufu4， MA Xinhui1，2，3， LI Qingjun1，" WANG Xiao1，2，3， DONG Hongjing1，2，3*

（1.College of" Pharmacy， Shandong University of Traditional Chinese Medicine， Jinan 250355; 2. Key Laboratory for Applied

Technology of Sophisticated Analytical Instruments of Shandong Province， Shandong Analysis and Test Center， Qilu University

of Technology （Shandong Academy of Sciences）， Jinan 250014， China; 3. Key Laboratory for Natural Active Pharmaceutical

Constituents Research in Universities of Shandong Province， College of Pharmacy， Qilu University of Technology

（Shandong Academy of Sciences）， Jinan 250014， China;4.Shandong Boda Medical Products Co.，Ltd.， Heze 274300， China）

Abstract∶To explore the medication rule and pharmacological activity of the core combination of chrysanthemi flos，the drug frequency， complex network and association rules of Chrysanthemum prescriptions were analyzed. The network pharmacology research method was used to construct the \"herbs-key target-disease\" of core combination drugs. Combined with the forecast results， an in vitro cell model was used to evaluate the pharmacological effects of chrysanthemi flos drug combinations. A total of 92 prescriptions containing chrysanthemi flos were obtained， involving 212 herbs， and 32 herbs with frequency greater than or equal to 10.The association rules showed that the sustain and confidence degree of chrysanthemi flos-Glycyrrhizae radix et rhizoma were the highest， and chrysanthemi flos-glycyrrhizae radix et rhizoma-schizonepetae herba， chrysanthemi flos-glycyrrhizae radix et rhizoma-schizonepetae herba-chuanxiong rhizoma， chrysanthemi flos-glycyrrhizae radix et rhizome-schizonepetae herba-chuanxiong rhizome-saposhnikoviae radix were next to each other， respectively. Network pharmacology analysis showed that the core drug combination of chrysanthemi flos-glycyrrhizae radix et rhizoma could treat tumors， digestive system diseases， nervous system diseases and other diseases. In vitro cell activity study showed that the combination of chrysanthemi flos and glycyrrhizae radix et rhizoma had a better inhibition rate on NO levels than the single drug. Compared with the single use of chrysanthemi flos， the combination of drugs showed more significantactivity， reflecting the scientificity of compatibility of TCM in clinic.

Key words∶flos of Chrysanthemum

morifolium Ramat.; data mining; medication rule; network pharmacology; biological validation

菊花是菊科植物菊（Chrysanthemum morifolium Ramat.）的干燥头状花序，味甘、苦，微寒，具有散风清热、平肝明目、清热解毒的功效［1］。现代研究表明菊花具有抗炎、抗菌、抗氧化、抗肿瘤、调节免疫、保护心血管等多种药理作用［2］。中医临床上菊花多以复方用药，通过配伍用药能够增强药物的疗效，例如菊花-枸杞子配伍具有显著的延缓衰老和神经营养等活性［3］。因此，系统梳理菊花的用药规律，挖掘其核心药物组合，对菊花大健康产品的开发具有重要的指导意义。

《中华医典》［4］收录了千余种中医学古籍，是至今为止规模最为宏大的中医类电子丛书。本文以《中华医典》中含菊花的处方为基础，分析含菊花组方的用药规律，基于网络药理学技术及体外细胞活性评价方法探究含菊花组方的潜在用途及其组方用药优势，旨在为含菊花复方的开发和利用提供理论基础，并推动其开发和利用。

1" 材料与方法

1.1" 仪器与试剂

HF90型CO2培养箱（上海力申科学仪器有限公司）；Spark型多功能酶标仪（瑞士Tecan公司）。

RAW264.7细胞株（中国科学院上海生命科学研究院细胞资源中心）；脂多糖（LPS，Sigma公司）；DMEM高糖培养基（Gibco 公司）；一氧化氮（NO）试剂盒（碧云天生物科技有限公司）；胎牛血清（FBS）（Biological Industries公司）；DMSO（北京索莱宝科技有限公司）；磷酸缓冲溶液（PBS，武汉塞维尔生物科技有限公司）；青霉素-链霉素（Gibco公司）；噻唑蓝（MTT，索莱宝科技有限公司）。

1.2" 数据来源、数据筛选及处理

基于《中华医典》第五版数据库，以“菊花”为关键词，查找明确含有“菊花”的中药复方。

将给药方式为“口服的中药复方”纳入分析范围。根据《中国药典》2020版以及《中华本草》来规范各处方的中药名称［1，5］。如当归尾规范为当归，甘菊花规范为菊花，白花蛇规范为金钱白花蛇等。

1.3" 用药规律分析

将筛选并规范好的中药复方录入Excel表格中，插入数据透视表以统计中药的出现频次，借助SPSS Modeler 18.0软件进行复杂网络、关联规则分析。综合用药频次、复杂网络以及关联规则结果，筛选出核心组合药物。

1.4" 网络药理学分析

通过TCMSP数据库［6］获取核心药物组合的药物靶点，采用String数据库［7］查询靶点蛋白对应的基因名称；借助CTD数据库［8］预测药物靶点的现代药理作用；通过Excel中的数据透视表统计靶点的出现频次，得到出现频次高的关键靶点，利用Excel使关键靶点与疾病相互映射，利用Cytoscape软件构建“中药-关键靶点-疾病”网络，并通过分析该拓扑网络特征，揭示药-靶-病的内在关系；采用String数据库获取关键靶点的蛋白互作网络（PPI），进一步筛选核心靶点，并基于DAVID数据库［9］对关键靶点进行GO富集分析及KEGG通路富集分析。

1.5" 一氧化氮抑制活性评价

取对数生长期巨噬细胞RAW264.7，将细胞浓度调整为1.0×106 mL-1，每孔100 μL接种于96孔板中，置于恒温37 ℃、5% CO2培养箱中培养24 h。实验组中分别加入含不同浓度样品溶液的DMEM高糖培养基100 μL（含200 ng/mL LPS和5%FBS）；空白组加入等体积含5% FBS的DMEM高糖培养基；模型组加入等体积含5% FBS和200 ng/mL LPS的DMEM高糖培养基，每组各接种5孔后，于恒温培养箱中培养。24 h后，取50 μL上清液于96孔板中，按照NO试剂盒说明书测定上清液中NO的含量。

2" 结果

2.1" 复方数据统计及用药频次分析

统计获得含菊花组方92首，涉及212味中药，使用频次≥10的中药有32味（表1），属于高频药物。其中，出现频次排名前10的有菊花、甘草、防风、川芎、当归、荆芥、黄芩、蒺藜、黄连和羌活

，频次总和为391次，占比33.94%。

2.2" 关联规则分析

将数据整理成Y和N的格式，即复方中含有这味中药标记为Y，不含则标记为N。借助SPSS Modeler 18.0软件进行关联规则分析，以Excel源的格式导入数据，连接数据节点与类型节点，在类型节点中选择角色为任意，测量为标记，勾选仅显示true值按钮，显示最大链接数设置为46，“强链接下限”为20，“弱链接上限”为5，根据链接大小显示“强”“正常”“弱”类型进行绘图，形成菊花组方的复杂网络（图1）；其中，连线的粗细程度代表两种药物在复方中同时出现的频次。图1显示，菊花、甘草、防风、当归的相关性较强，在菊花组方中经常配合使用。选择关联中的Apriori算法，将Apriori节点与类型节点相连接，使用预定义角色，选择最低条件支持度10%，最小规则置信度80%，最大前项数为5，对药物进行关联规则分析。根据Apriori算法，一共产生1 405条规则，主要的关联规则见表2～表5。

2.3" 现代药理活性挖掘

综合分析数据挖掘结果，发现菊花-甘草配伍组合出现频次较高，为最为常用的核心药物组合，为挖掘菊花和甘草组合用药的现代药理作用，采用网络药理学技术对其进行了深层次探究。

通过TCMSP数据库，获得菊花、甘草的药物靶点，建立药物靶点库，并借助String数据库将靶点蛋白规范成基因名称；采用CTD数据库预测现代药理作用，共有681个与靶点相关的疾病，根据靶点数目进行排序，将前10个疾病与其对应的靶点相互映射，借助Excel中的数据透视表插件，分析并选择出现频次较高的靶点作为关键靶点，共筛选出52个。

将菊花和甘草的关键靶点与疾病相互映射，借助Cytoscape软件构建“中药-关键靶点-疾病”网络（图2），网络共包含64个节点，616条网线。拓扑网络中的红色三角形节点代表疾病，紫色V形节点代表靶点，绿色圆形节点表示药物名称。

基于String数据库分析关键靶点的蛋白相互作用关系，建立PPI网络，置信度设置为0.4，通过Cytoscape软件进行网络可视化（图3），分析PPI网络，节点的大小和颜色深浅表示Degree值的高低，其中，AKT1、IL6、TP53是Degree值前3的靶点蛋白。

通过DAVID数据库进行关键靶点的GO富集分析和KEGG通路富集分析（图4、图5）。GO富集分析包括生物过程（biological process）、细胞组分（cellular component）、和分子功能（molecular function）3个部分。其中，关键靶点富集的生物过程条目包括RNA聚合酶II启动子转录的正调控（positive regulation of transcription from RNA polymerase II promoter）、凋亡负调控（negative regulation of apoptotic process）、细胞增殖正调控（positive regulation of cell proliferation）等；细胞组分条目包括细胞核（nucleus）、细胞质（cytoplasm）、胞液（cytosol）等；分子功能条目包括蛋白质结合（protein binding）、转录因子结合（transcription factor binding）、蛋白激酶结合（protein kinase binding）等。KEGG通路富集分析结果显示，关键靶点主要富集于癌症通路（pathways in cancer）、HIF-1信号通路（HIF-1 signaling pathway）、PI3K-Akt 信号通路（PI3K-Akt signaling pathway）等。

2.4" 核心组合药物对巨噬细胞一氧化氮生成的影响

一氧化氮（NO）是体内一种重要的信使分子，参与机体内的多种生理、病理过程，例如病毒感染、炎症、癌症、神经退行性疾病等过程［10-11］。为了探讨筛选得到的组合用药的优势，采用LPS诱导RAW264.7细胞模型，比较了组合药物（菊花-甘草）及各单味药物（甘草、菊花）对NO的抑制率（图6）。在质量浓度为0.25 mg·mL-1和

0.5 mg·mL-1时，菊花-甘草药物组合对NO的抑制率优于单味药物。当质量浓度由0.5 mg·mL-1提高至1.0 mg·mL-1时，单味药物对NO的抑制率随质量浓度提高而升高，而菊花-甘草配伍用药的抑制率呈先缓慢上升后缓慢下降的趋势，表明在适当质量浓度范围内，菊花-甘草药物组合可减少RAW264.7巨噬细胞的NO释放量；当超过一定质量浓度范围，菊花的寒性受到甘草的“甘以缓之”影响，使其功效减弱，避免过分损伤细胞，体现了菊花-甘草配伍用药治疗的优势。

图6" 药物对NO的抑制率

Fig.6" Inhibition rate of drug on NO

3" 讨论

从用药频次统计发现，甘草在菊花组方中出现的频次较高。甘草味甘、性平，微凉，具有补气益中、缓急止痛、清热解毒等功效，用作风热感冒、解药毒、食物中毒等；菊花味苦性寒，能清肝热、平肝养，用作风热感冒，疮痈肿毒；菊花与甘草联用，具有清肝火、明目、清热解毒、润肺止咳等功效。甘草可增强菊花清热解毒的功效，还可发挥甘缓护胃的功效，缓和菊花苦寒对脾胃的影响。

根据用药模式可知，菊花-甘草、菊花-甘草-荆芥、菊花-甘草-荆芥-川芎、菊花-甘草-荆芥-川芎-防风分别是4类组合中支持度最高的组合。菊花具有散风清热、平肝明目、清热解毒之功效，主要治疗头痛、眩晕、目赤、心胸烦热、疔疮、肿毒等症［1］；甘草具有补脾益气、清热解毒、祛痰止咳、缓急止痛、调和诸药等功效，甘草可抗炎、抗氧化、抗癌、抗病毒、抗溃疡、解痉、保肝、祛痰和增强记忆力等［12］；荆芥具有解表散风、透疹、消疮之功效，常用于抗病毒、抗炎镇痛、抗肿瘤、调节免疫、抗菌、止血等［13］；川芎能活血行气、祛风止痛，临床用于胸痹胁痛、腹痛、跌打肿痛、头痛痹痛、闭经痛经等症［14］；防风有祛风解表，胜湿止痛，止痉的功效，具有解热、镇痛、抗炎等药理活性［15］。

网络药理学分析结果显示，菊花、甘草可作用的靶点主要与肿瘤（neoplasms）、消化系统疾病（digestive system diseases）、神经系统疾病（nervous system disease）等相关。研究表明，菊花多糖对人体肝癌HepG-2细胞的增殖具有显著的抑制作用［16］。菊花中的β-榄香烯可在体外促进HepG2细胞的凋亡，主要通过上调凋亡相关蛋白Caspase-3、下调NF-κB［17-18］。甘草素可抑制肺腺癌细胞增值，促进细胞凋亡，提升化疗敏感性，其作用机制可能与上调miR-216b-5p表达、抑制mTOR信号通路有关［19］。甘草可通过调节神经递质、抑制炎症、抑制氧化应激、修复损伤组织等方式，治疗神经退行性疾病或脑损伤疾病［20］。

通过分析“中药-关键靶点-疾病”网络，发现核心中药对菊花-甘草主要是通过作用于AKT1、IL6、TP53等关键靶点以治疗肿瘤、消化系统疾病、神经系统疾病等多种疾病，而甘草能作用于STAT3、SIRT1、ITGB2等特有靶点，菊花能作用于ABCC2、IGF1R等特有靶点，体现了中药配伍的重要性。KEGG通路富集分析显示，菊花甘草药对主要通过调节癌症通路（pathways in cancer）、HIF-1信号通路（HIF-1 signaling pathway）、PI3K-Akt信号通路（PI3K-Akt signaling pathway）等通路治疗疾病。在许多肿瘤中，缺氧导致HIF-1α的表达上调，这与血管生成增加、肿瘤发生以及不良癌症预后等相关［21］。研究表明，PI3K-Akt信号通路的激活可以在低氧干预下有效促进神经干细胞的增殖过程［22］。

通过分析菊花-甘草药物组合对RAW264.7细胞NO释放量的影响，发现在一定浓度范围内，菊花-甘草药物组合具有较单味药物更强的药效，体现出甘草“增强药效”的作用；当浓度高于一定范围，菊花-甘草药物组合的抑制率呈现平缓趋势，体现出甘草“缓和药性”的作用，以其温性缓和菊花之寒性，体现了菊花和甘草并用的必要性以及配伍的科学性，表明中药方剂及中药组合用药并非简单的机械相加，而是相辅相成又各司其职。本研究为含菊花的传统复方的开发和利用提供了理论基础，对推动含菊花组方大健康产品的开发和利用具有重要的意义。同时，本研究为其他同类中药的配伍提效研究提供了思路。

参考文献：

［1］国家药典委员会.中华人民共和国药典：2020年版一部［M］.北京：中国医药科技出版社，2020.

［2］宋颜君， 许利嘉， 缪剑华， 等. 野菊花的研究进展［J］. 中国现代中药， 2020， 22（10）： 1751-1756. DOI： 10.13313/j.issn.1673-4890.20190722006.

［3］陆韫青， 朱悦， 郑嘉妮， 等. 枸杞子-菊花配伍源流考证及特征分析［J］. 中草药， 2022， 53（6）： 1891-1902. DOI： 10.7501/j.issn.0253-2670.2022.06.033.

［4］裘沛然， 邓铁涛，王永炎，等.中华医典［M/CD］.长沙：湖南电子音像出版社，2014.

［5］国家中医药管理局《中华本草》编委会.中华本草［M］.上海：上海科学技术出版社， 1997.

［6］RU J L， LI P， WANG J N， et al. TCMSP： A database of systems pharmacology for drug discovery from herbal medicines［J］. Journal of Cheminformatics， 2014， 6： 13. DOI： 10.1186/1758-2946-6-13.

［7］SZKLARCZYK D， FRANCESCHINI A， KUHN M， et al. The STRING database in 2011： Functional interaction networks of proteins， globally integrated and scored［J］. Nucleic Acids Research， 2011， 39（Database issue）： D561-D568. DOI： 10.1093/nar/gkq973.

［8］DAVIS A P， GRONDIN C J， JOHNSON R J， et al. Comparative Toxicogenomics Database （CTD）： Update 2021［J］. Nucleic Acids Research， 2021， 49（D1）： D1138-D1143. DOI： 10.1093/nar/gkaa891.

［9］HUANG D W， SHERMAN B T， LEMPICKI R A. Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID bioinformatics resources［J］. Nature Protocols， 2009， 4（1）： 44-57. DOI： 10.1038/nprot.2008.211.

［10］NAKAMURA T， LIPTON S A. Protein S-nitrosylation as a therapeutic target for neurodegenerative diseases［J］. Trends in Pharmacological Sciences， 2016， 37（1）： 73-84. DOI： 10.1016/j.tips.2015.10.002.

［11］HOFSETH L J， HUSSAIN S P， WOGAN G N， et al. Nitric oxide in cancer and chemoprevention［J］. Free Radical Biology amp; Medicine， 2003， 34（8）： 955-968. DOI： 10.1016/s0891-5849（02）01363-1.

［12］马鸿雁， 邓雨娇， 马倩， 等. 甘草的研究概况［J］. 中药与临床， 2018， 9（1）： 59-62.

［13］刘英男， 牛凤菊， 辛义周， 等. 荆芥的化学成分、药理作用及临床应用研究进展［J］. 中国药房， 2020， 31（11）： 1397-1402. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2020.11.20.

［14］任伟光， 郭丽丽， 张翠英. 川芎的研究进展及质量标志物（Q-marker）的预测分析［J］. 世界科学技术-中医药现代化， 2021， 23（9）： 3307-3314. DOI： 10.11842/wst.20201029011.

［15］曹思思， 史磊， 孙佳琳， 等. 防风的化学成分及药理作用研究进展［J］. 现代中药研究与实践， 2021， 35（1）： 95-102. DOI： 10.13728/j.1673-6427.2021.01.021.

［16］郝亚成， 陈云， 李文治， 等. 菊花多糖的抗氧化及抗肿瘤活性研究［J］. 粮食与油脂， 2017， 30（5）： 75-80. DOI： 10.3969/j.issn.1008-9578.2017.05.021.

［17］DAI Z J， TANG W， LU W F， et al. Antiproliferative and apoptotic effects of β-elemene on human hepatoma HepG2 cells［J］. Cancer Cell International， 2013， 13（1）： 27. DOI： 10.1186/1475-2867-13-27.

［18］欧阳俊， 沈洪， 刘军楼， 等. β-榄香烯抗肝癌的促凋亡机制研究［J］. 世界科学技术-中医药现代化， 2014， 16（4）： 738-742.

［19］陈钰龙， 王华启， 张莉蓉. 甘草素通过调控miR-216b-5p对肺腺癌细胞增殖凋亡及化疗敏感性的作用研究［J］. 中国药理学通报， 2021， 37（11）： 1559-1564. DOI： 10.3969/j.issn.1001-1978.2021.11.015.

［20］王鹭， 方平飞. 神经递质紊乱与甘草神经保护作用的相关研究现状［J］. 中国临床药理学杂志， 2021， 37（17）： 2364-2368. DOI： 10.13699/j.cnki.1001-6821.2021.17.029.

［21］XIA M H， BI K， HUANG R L， et al. Identification of small molecule compounds that inhibit the HIF-1 signaling pathway［J］. Molecular Cancer， 2009， 8（1）： 117. DOI： 10.1186/1476-4598-8-117.

［22］崔晓萍， 陈建梅， 穆军山， 等. PI3K-AKT通路对脑缺血损伤神经干细胞的增殖作用［J］. 中国康复医学杂志， 2016， 31（2）： 154-159. DOI： 10.3969/j.issn.1001-1242.2016.02.006.