陈士林　罗赣

摘要目的：基于数据挖掘和网络药理学探究中医古方治疗冠心病的配伍规律及作用机制。方法：从国家人口与健康科学数据共享平台提供的中医古方数据集V1.0中筛选治疗冠心病的方剂，通过SPSS Statistics25.0、SPSS Modeler14.1等软件进行数据挖掘，总结中医古方治疗冠心病的用药规律。利用中药系统药理学数据库与分析平台（TCMSP）、GeneCards等数据库，筛选核心药物的有效成分、作用靶点及冠心病相关靶点，使用Cytoscape 3.2.7软件构建核心药物治疗冠心病“有效活性成分靶点疾病”的网络图;通过David数据库进行基因本体（GO）和京都基因和基因组百科全书（KEGG）富集分析。结果：筛选得到141首方剂，总计313味中药，其中排名前10的藥物为甘草、人参、当归、茯苓、肉桂、白芍、白术、陈皮、川芎、干姜;因子分析得到8个公因子，通过关联规则分析得到核心药物“当归白芍川芎”。对核心药物进行网络药理学分析得到24个有效活性成分和5个核心作用靶点;KEGG富集通路主要富集在MAPK、Toll样受体、PI3KAKT、TNF等信号通路。结论：古代医家治疗冠心病多采用补虚药、理气药、活血化瘀药，并主要以补益药为主，其核心药物主要通过调节AKT1、MAPK1等基因及PI3KAKT信号通路、Toll样受体信号通路的表达实现治疗冠心病的目的。

关键词数据挖掘;网络药理学;冠心病;配伍规律;机制分析;中医古方;MAPK信号通路

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

中图分类号：R285.6;R541.4文献标识码：Adoi：10.3969/j.issn.1673-7202.2022.04.009

冠心病（Coronary Heart Disease，CHD）是由于心臟冠状动脉血管壁内血脂沉积导致动脉粥样硬化，引起血管管腔狭窄或阻滞，引发心肌缺血、缺氧甚至坏死的常见心脏疾病[1]。有调查研究显示，我国国民心血管疾病的发病率有逐年升高的趋势，在2012—2016年期间，CHD死亡率持续上升，正逐渐成为威慑人类健康的“杀手”[23]。根据《中西医病名对照大辞典》，CHD可归属于“心悸”“胸痹”“怔忡”等范畴，在此疾病方面，中医古籍记载了许多宝贵的治疗经验且效果显著，但是医案散在，无法很好反映用药规律，本文基于国家人口与健康科学数据共享平台提供的中医古方数据集V1.0，对中医古方治疗CHD进行数据挖掘，分析中医药治疗CHD用药配伍规律，并结合网络药理学探究其作用机制，为临床用药提供新的思路[45]。

1资料与方法

1.1文献来源基于国家人口与健康科学数据共享平台提供的中医古方数据集V1.0，共收录了来自《圣济总录》《圣惠》《普济方》等百余种古籍的中药方剂一万余首，方剂内容包括名称、组成、主治以及功效。

1.2检索策略基于《中西医病名对照大辞典》得到冠心病的中医病名，以“心痛”“真心痛”“厥心痛”“胸痹”“怔忡”“心悸”为检索词进行检索[6]。

1.3纳入标准包含一个及以上的检索词且有明确记载药物的组成，疗效确切。

1.4排除标准剔除没有配伍意义的单味药方，删除重复以及药物组成不详的方剂。

1.5数据的规范与数据库的建立

1.5.1数据库的建立将检索得到的方剂录入Excel软件建立冠心病用药数据库。

1.5.2数据库的规范参照《中华人民共和国药典》《中药大辞典》以及《中华本草》对所筛选的中药名称予以规范，如将川附子、川附合并统计为附子;归身、归尾合并统计为当归;生白芍、白芍药合并统一为白芍[79]。

1.6数据分析

1.6.1数据挖掘分析使用Excel统计药物使用频数、频率;通过SPSS Statistics 25.0对高频药物进行因子分析;采用SPSS Modeler 14.1进行关联规则分析得到核心药物。

1.6.2网络药理学分析通过中药系统药理学数据库与分析平台（TCMSP）筛选核心药物的活性成分和作用靶点，筛选条件设为口服生物利用度（Oral Bioavailability，OB）≥30%，类药性（Drug Likeness，DL）≥0.18，并结合已发表的文献补充核心药物活性成分，利用UniProt数据库对作用靶点的蛋白名称进行规范;利用GeneCards数据库（https：//www.genecards.org），治疗靶点数据库（Therapeutic Target Database，TTD，https：//www.db.idrblab.org/ttd/）以及在线人类孟德尔遗传（Online Mendelian Inheritance in Man，OMIM，https：//www.omim.org/）数据库筛选CHD靶点，通过Excel处理结果得到药物与疾病交集靶点，并将共同靶点分别输入String（https：//www.stringdb.org/）数据库和注释、可视化与集成发现数据库（The Database for Annotation，Visualization and Integrated Discovery，Davidhttps：//www.david.ncifcrf.gov/），将结果使用Cytoscape 3.7.2软件构建相关网络并筛选关键靶点，将生物信息学分析结果通过GraphPad Prism 8可视化。

2结果

2.1数据挖掘结果

2.1.1药物频数、频率经筛选，共获得141首方剂，总计313味中药，使用频数排名在前25的中药分别是：甘草、人参、当归、茯苓等中药。见表1。

2.1.2高频药物因子分析通过SPSS Statistics 25软件对高频药物进行因子分析，得到取样适切性量数（KaiserMeyerOlkin，KMO）统计量为0.640，巴特利特球形度检验的近似χ2值为963.362，自由度为300，P<0.01（一般认为KMO统计量>0.5，巴特利特球形度检验P<0.05是做因子分析的前提条件），变量间有显著的相关性。使用主成分分析法，最终提取公因子8个并将药物归纳，分析高频药物因子成分。见表2，图1。

2.1.3关联规则分析利用SPSS Modeler 14.1对高频药物进行关联规则分析，使用Apriori算法挖掘药物之间配伍关系，设置条件支持度≥8%，规则置信度≥80%，得到中医古方中治疗CHD的核心药物，6条关联规则，均含有补虚药并且以补气、补血药为主，其中最核心的药物组合是当归、白芍和川芎，是四物汤和当归芍药散的核心药物。见表3，图2。

2.2网络药理学结果

2.2.1筛选药物有效活性成分利用TCMSP数据库检索核心药物“当归白芍川芎”的化学成分，剔除没有靶点的活性成分，并结合文献[1013]得到24种有效活性成分，当归有7种，白芍有10种，川芎有9种。见表4。

2.2.2筛选CHD靶点通过检索GeneCards，TTD以及OMIM数据库，合并去重后共得到7 264个CHD靶点，经过Excel中映射获得107个与核心药物“当归白芍川芎”交集靶点。

2.2.3构建网络应用Cytoscape 3.72软件构建核心药物对治疗CHD有效活性成分靶点疾病网络，共含135个节点和418条边;获得交集靶点导入String数据库，并将得到结果导入Cytoscape 3.72软件筛选核心靶点。见图3～4。

2.2.4生物信息学分析将交集靶点输入DAVID数据库中进行生物信息学分析，包括GO功能和图3“有效活性成分靶点疾病”网络KEGG通路富集分析。以基因数≥15，错误发现率（False Discovery Rate，FDR）≤0.01为筛选条件，得到GO功能富集分析发现，对药物的反应、RNA聚合酶Ⅱ启动子转录的正调控、凋亡过程的负调控、细胞增殖的正调控等过程;KEGG富集分析发现，MAPK信号通路、Toll样受体信号通路、PI3KAKT信号通路、TNF信号通路等。见图5～6。

3讨论

根据相关调查显示，CHD有很高的发病率和致死率，目前临床使用的药物主要是他汀类，但他汀类药物存在严重的不良反应，如肌肉毒性、糖尿病风险等[1415]。因此挖掘安全有效的方案对临床治疗CHD大有裨益。中医认为CHD的病机是以肾虚为主的虚证，郁结、血瘀、痰浊、内毒等相互兼挟、互为因果，实践证明中医在治疗CHD方面独具优势[1617]。本研究通过对中医古方治疗CHD的141图6KEGG富集分析

首古方及313味中药进行分析，发现使用频率排列在前10的中药分别是甘草、人参、当归、茯苓、肉桂、白芍、白术、陈皮、川芎、干姜，主要涉及补虚药、理气药、活血化瘀药，符合中医治疗CHD以益气活血为主的方法[18]。因子分析通过对高频药物进行观测，得到8个公因子，这提示古代医家治疗不同证型的CHD时辨证用药。四物汤具有活血化瘀、补血行气、扶正祛邪之功效[19]。陈建昊等[20]采用人参合桃红四物汤治疗101例CHD伴心绞痛患者，疗效显著且安全无不良反应;现代药理学研究表明，当归芍药散在防治心血管疾病方面具有很大的优势，有调节血脂代谢、抗氧化、保护心肌细胞等作用[21]。

以“当归白芍川芎”为研究对象，利用网络药理学方法探究其治疗CHD的潜在作用机制。筛选得到的有效成分中，阿魏酸具有抗氧化、抗血栓、降低心肌缺血的作用[2224]。有研究发现藁本内酯能够抑制血管平滑肌细胞迁移，可防治心血管疾病[25]。现代药理学研究发现洋川芎内酯类化合物具有抗氧化以及舒张血管的作用;川芎嗪可抑制血管平滑肌细胞增殖进而治疗动脉粥样硬化[12，26]。孙健美[27]将240例CHD心绞痛患者随机分为2组，其中观察组给予丹参川芎嗪注射液，结果发现其可有效改善CHD心绞痛的症状。

通过蛋白质蛋白质相互作用网络分析得到AKT1、MAPK1、TP53、TNF等核心靶点，提示这些靶点在核心药物治疗CHD的过程中发挥关键作用。AKT1的表达能够有效改善心肌细胞的凋亡，并且有研究发现缺乏AKT1的大鼠会增加动脉粥样硬化病变的概率并促进冠状动脉粥样硬化[2829]。MAPK1在CHD的产生过程中发挥重要作用，有研究证实抑制MAPK1表达能促进细胞自噬进而抑制CHD的发展[30]。肿瘤坏死因子α（Tumor Necrosis Factorα，TNFα）是TNF中重要的炎症介质，与缺血后心肌功能障碍有关，血浆中TNFα的水平可以反映CHD患者心脏损害程度[31]。KEGG富集分析结果表明MAPK、Toll样受体、PI3KAKT、TNF等信号通路与CHD密切相关。Toll样受体是Ⅰ型跨膜蛋白受体，能够识别病原体启动先天免疫应答，有研究证实Toll样受体在动脉粥样硬化过程中发挥重要作用[3233]。PI3KAKT信号通路是一种细胞内信号转导途径，具有多种生物学作用，在心血管系统中，该通路能够调节血管生成、心肌细胞凋亡及自噬、生物代谢、炎症反应等过程[3435]。

综上所述，本研究通过数据挖掘的方法，总结了古代医家治疗CHD的用药及配伍规律，并运用网络药理学探究核心药物可能的作用机制。得到结果与目前在临床使用及实验研究结果大致吻合，能够为CHD治疗及相关药物的开发提供参考。但本研究仍存在局限性，一是数据挖掘方法只能总结数据库中的共性规律，结果往往与中医普适性理论较为相近，难以对个体化的诊疗提供帮助;二是网络药理學所采用的数据库不太完善，筛选成分没有确切依据的标准，因此网络药理学得到的结果仍须进一步的实验验证[36]。

致谢：感谢2020年人口健康共享杯大赛提供此次珍贵的学习机会;感谢国家人口健康与科学数据中心提供数据共享平台，感谢中国中医科学院中医药信息研究所提供中医古方数据集。

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（2021-03-04收稿本文编辑：张乐杰）

基金项目：国家自然基金青年基金项目（82003957）——热毒宁吸入溶液吸入质量控制及抑制TLR4介导的炎症风暴发挥抗急性加重期慢阻肺作用机制研究

作者简介：陈士林（1997.06—），男，本科生在读，研究方向：中药学，Email：cslhh0608@163.com

通信作者：罗赣（1986.05—），男，博士，讲师，研究方向：中药吸入溶液质量控制和作用机制，Email：email：luna049@126.com