卞庆来 李 琳

中药及复方的作用机制除药理学作用外还与机体自身的调节作用有关。因此，基于药物化学成分的中药及复方的研究难以体现机体生物网络的整体性和中医学整体观念的特点。近年来，随着生物信息学新理论、新技术的不断发展，中医药和生物信息学联合数据库的建设日臻完善，中药及复方作用机制的研究诞生了新的视角。目前，生物信息学主要应用于中药及复方的物质基础及作用机制、功效、归经及配伍规律、优化组分结构等方向，为系统解析中药及复方多成分、多途径、多靶点的特点和传统中医药理论注入了新的活力。

1 应用生物信息学研究中药及复方的物质基础及作用机制

在中药及复方物质基础及作用机制的研究中，研究对象主要是药物化学成分和药物代谢入血成分等的药理学、药代动力学、细胞学和分子生物学的实验，能部分揭示中药及复方中某些成分的物质基础及作用机制，但难以体现中药及复方的整体性，不利于从整体层面解析多成分的中药复方通过多种途径和多种机制对人体生物网络产生作用的过程。

为了弥补“单药物-单基因-单疾病”的药物研发模式的不足，HOPKINS教授[1]提出了“网络药理学”这一将生物信息学和药理学相融合的学科概念。这一概念与中医学的整体观念和中药及复方的多成分、多途径、多靶点特点相互契合。因此，越来越多的中医药研究者将生物信息学技术应用于中药及复方的物质基础和作用机制的研究中。2008—2018年收录于Web of Science和PubMed数据库的中医药联合生物信息学的454篇论文中，有223篇涉及复方研究[2]。生物信息学与中药复方物质基础和作用机制研究的结合减少了对化学成分进行逐一研究所需要的工作量，研究内容可简要概括为“活性成分筛选-作用靶点预测-功能富集分析-结果实验验证”。

这一研究思路在中医药防治新冠肺炎的研究中也得到了应用，研究者探索了“三药三方”在新冠肺炎的中医药防治中体现的多成分、多靶点、多通路的特点和“三药三方”作用机制的异同。蔡羽等[3]分别构建了“三药三方”中的6个复方中药组成的数据库，通过ETCM数据库和BATMAN-TCM构建“成分-靶点”网络，再应用TBtools生信工具、STRING数据库、DAVID数据库、Metascape数据库进行交集分析、蛋白互作网络、KEGG通路分析，最后通过分子对接软件对13种交集化合物与12种关键蛋白完成分子对接模型实验。另外，还使用 D3Targets-2019-nCoV数据库对“三药三方”活性成分与新冠病毒相关蛋白进行分子对接。实验结果初步揭示“三药三方”通过多成分-多靶点-多通路的综合调控和异同之处。

通过对2种或2种以上复方治疗同一疾病的“成分-靶点-疾病”网络进行构建，可运用生物信息学技术探索中医学同病异治理论的生物学基础。靳会会等[4]利用TCMSP和BATMAN-TCM数据库获得了柴胡加龙骨牡蛎汤的成分和对应靶点后，与GeneCards数据库中冠心病和焦虑症相关疾病靶点进行比对，使用R语言进行通路富集分析后构建柴胡加龙骨牡蛎汤的“活性成分—靶点—通路”网络，最后使用AutoDock vina软件对关键靶点和主要活性成分进行分子对接，发现了柴胡加龙骨牡蛎汤中74个有效活性成分参与调控92个共同靶点，初步揭示了柴胡加龙骨牡蛎汤对冠心病和焦虑症异病同治的多成分、多靶点、多通路的作用机制。赵灿等[5]分别构建了茯苓杏仁甘草汤、橘枳姜汤的靶点与冠心病相关的相互作用网络，发现了共同和特异性的靶点和通路，最后根据网络拓扑分析挖掘出治疗冠心病的潜在关键靶点和重要通路。另一方面，陈铭泰等[6]以逍遥散入手，基于生物信息学数据库发现逍遥散对抑郁症和动脉粥样硬化症的作用机制上可能存在共有的信号通路，包括氧化应激、神经内分泌调节等，与目前对抑郁症和动脉粥样硬化症的现代医学认识基本一致，为基于异病同治理论进一步实验研究逍遥散对抑郁症和动脉粥样硬化症的作用机制提供了依据。朱虹宇等[7]发现交泰丸中黄连和肉桂中含有的20个化合物可作用于92个靶点，从而发挥治疗抑郁症、糖尿病和失眠的作用。生物信息学分析显示HTR2A和HTR2C是交泰丸治疗以上3种疾病的共同靶点。对3种疾病特有靶点的GO和KEGG通路富集的部分分析揭示了交泰丸治疗3种不同疾病异病同治的理论基础。

除了经典中药复方外，有学者采用此研究思路对经验方和自拟方展开了探索。如赵子龙等[8]采用“药材-成分-靶点-通路”关联网络分析方法探索自拟排石汤治疗泌尿系统结石的多成分、多靶点、整体调节的作用特点，认为自拟排石汤防治泌尿系结石的作用可能与抗炎和抗氧化应激等机制有关。刘洪等[9]对自拟方胃萎清治疗慢性萎缩性胃炎的重要靶点和通路进行生物信息分析，发现自拟方中的槲皮素可能是其治疗慢性萎缩性胃炎的重要成分之一。

然而，对中药及复方的单纯生物信息学预测显得相对单薄，在此基础上还应开展分子生物学水平以及细胞水平的实验验证，将预测结果转化为科学结论并有效应用于临床治疗。生物信息学预测结果的验证方式有很多种，比如文献验证、分子对接验证以及细胞验证、分子水平上的验证，采用生物信息学预测联合实验验证的研究方式能更深入地揭示中药复方的药效物质基础和作用机制。如ZUO等[10]研究清络饮治疗类风湿性关节炎热证的作用机制。研究者利用生物信息学对清络饮的作用机制进行预测后，结合代谢组学技术开展动物实验，发现动物实验结果与生信预测结果一致。研究者认为清络饮主要通过调节关节炎大鼠嘌呤、嘧啶和磷酸戊糖的代谢而发挥治疗作用，并挖掘出苦参碱可能具有抗风湿作用。在前期研究的基础上，研究者将对苦参碱抗风湿作用的生物学活性和苦参碱对清络饮全方的贡献度进行深入探讨。

为了探究具有类似功效的中药在生物学基础上的共性特征，ZHENG等[11]对22味扶正类中药治疗肿瘤的生物学基础进行研究，并与25味驱邪类中药进行比较，发现扶正类中药在肿瘤免疫微环境调节和肿瘤预防方面具有很大的潜在价值，该研究为扶正类中药在肿瘤治疗中的生物学基础共性提供了系统性的研究方案，在一定程度上揭示了中药扶正和驱邪的科学内涵，为基于中药传统功效的现代药理学研究带来了全新的思路。

另外，还有学者运用反向思维，首先运用生物信息学方法对疾病的关键基因进行筛选，根据筛选结果和中医药生物信息学数据库预测出可能治疗该疾病的中药，从而寻找该疾病的药物靶标。曹云等[12]基于R语言运用生物信息学方法对美国国家生物技术中心的原始数据集进行分析，获得了缺血性脑卒中患者的14个显著差异表达基因，将关键基因映射到Coremine Medical数据库后，对“药物-活性成分-作用靶点”网络进行构建，发现丹参、西红花、黄芩、火麻仁4味中药及其活性成分可靶向作用于缺血性脑卒中，为该病的中医药治疗提供了新的研究思路。

2 生物信息学在中药炮制 功效 归经及配伍中的应用

中药的炮制、功效、归经及配伍规律等特有概念难以用现代医学的语言解释。如厚朴“发汗”的炮制方法、升麻“透疹”的功效，中药配伍中君臣佐使和相须相使的原则等等。生物信息学的兴起为挖掘这些中医特色名词背后的信息提供了新的思路。

郑义蕾等[13]通过生物信息学技术对“发汗”前后厚朴差异成分靶点网络进行对比，认为厚朴的“发汗”是化学成分相互作用的结果。其中，厚朴酚和β-桉叶醇等化合物的含量发生了改变，在一定程度上揭示了厚朴“发汗”这一传统中医药概念的科学内涵。孟祥龙等[14]构建熟地黄的“化合物-靶点-基因”网络并联合HPLC-MS检测，探讨遵循古法的熟地黄“九蒸九晒”炮制过程与美拉德反应的相关性。研究发现第5次蒸晒可达到最佳效果，而以黄酒作为辅料进行炮制可以使美拉德的反应进程加快，这些原因可能使熟地黄在炮制过程中产生了具有止血和改变血流变效果的物质。

在中药归经的应用方面，王俊尧等[15]对《中华人民共和国药典》中记载的归肝经的药物及所治疾病之间的关系进行生物信息学分析，发现归肝经中药的靶点与精神类疾病、血液病以及妇科疾病关联程度较高，这与中医理论中肝的生理特性有一定的关联，体现了生物信息学在中药归经研究中的应用价值。中药功效的描述例如解表、祛湿、润燥等名词虽极具特色但十分抽象，难以解释。祝婧等[16]分析了升麻治疗麻疹的活性成分，对靶点和通路富集进行生物信息学分析，发现升麻发挥“透疹”作用与其对炎症因子和炎症相关通路的影响密切相关，解读了中药传统功效的现代医学内涵。受这一思路的启发，中医药学中特有的“上火”“发物”等名词或许也能通过生物信息学来揭示其中的奥秘。

中医师在临床实践中，经常运用药对如“桂枝-芍药”“丹参-葛根”等来提高疗效。在这类药对的机制研究中，马阳等[17]为了探讨“葛根-丹参”药对配伍治疗冠心病的作用机制，对获取的“葛根-丹参”药对的活性成分和作用靶点进行网络构建和富集分析，发现“葛根-丹参”配伍能够调节PI3K-Akt、TNF和Jak-STAT等信号通路，且与血管生成和炎症反应等过程密切相关。在中药复方“君臣佐使”配伍基本原则的研究方面，WU等[18]整合急性心肌缺血相关基因、蛋白质相互作用和基因芯片实验的数据，建立了急性心肌缺血的Organism Disturbed网络，并开发了NRI-ODN这一指数从网络的角度来评价芪参益气方的功效及组成，结果发现全方的NRI-ODN评分均大于方中的各味药，且方中的各味药物的评分由高到低的顺序与“君臣佐使”的顺序一致，从分子网络和信号通路的角度揭示了“君臣佐使”的配伍原则，极具创新性。

3 生物信息学应用于中药及复方研究中存在的问题

生物信息学的发展推动了中药及复方现代化的研究进程，提高了中药及复方研究的效率与深度。但在研究过程中存在一些问题：①目前已经建成的成熟的中医药生物信息学数据库如TCMSP[19]、TCMD[20]、TCMID[21,22]、HIT[23]以及BATMAN-TCM[24]等，为中药及复方的生物信息学相关研究提供了基础。然而，这些数据库的规模相对于日益增长的研究需求而言显得相对不足，同一味药物在不同数据库进行检索时获得的结果差别较大；数据信息缺失较多。许多常用药物如龙骨、牡蛎、地龙等矿物类和动物类药物未被数据库收录，建议新建常用矿物类和动物类中药的生物信息学数据库；有些中药复方如薯蓣丸包含的药物较多，在一个数据库中检索每味中药的信息时显得繁琐，而且需联合多个数据库才能得到相对完整的复方数据，建议数据库建设时除了对单味中药进行检索外，还可通过中药复方的名称进行整体检索，在此基础上构建常见方剂的生物信息学数据库，方便研究者使用；数据库中存在概念的混淆与错误。一些名字相同的复方中所包含的药物其实是不同的，例如清暑益气汤来源有二，一为吴鞠通所著的《温病条辨》，二为李东垣所著的《脾胃论》，二者在组方和功效上均存在明显差异，数据库收录时应注明其方剂来源并加以区别，避免出现复方名称的混淆。另外，同一药物经过不同炮制，其化学成分和作用靶点也应有差异，例如麻黄与炙麻黄、炒白芍与生白芍以及生半夏和姜半夏等，然而这一点在现有的数据库中未能体现，无法展现炮制对于中药成分的影响。建议整合国内外科研院所和高校之间的优势资源，培养中医药与数据库建设的复合型人才，设置专项计划和资金用于中药及复方数据库资源的开发与利用，争取在数据库的完整性、准确性、实用性和方便性上取得突破。②在应用生物信息学的中药及复方研究中，研究者主要依靠计算机模拟和数学算法实现生物信息学的预测和分析，预测结果大多缺乏验证，研究内容存在“重预测、轻验证”的现象，对预测结果未展开深入的探索。因此，今后的研究方向应向验证方面侧重，向实际应用方面侧重，并在方法学上寻找适合验证中药及复方生物信息预测结果的技术。③中药及复方的生物信息学预测和分析结果是基于中药及复方中的化学成分或活性成分，然而，中药在煎煮过程中其化学成分又会相互作用，有些化学成分本身并无活性，经人体代谢后的产物才产生效果。还有一些大分子物质如多糖类物质不进入血液循环，而是在肠道与调节肠道菌群相互作用[25]，进而产生效果。因此中药及复方的生物信息学预测和分析结果应结合药物代谢动力学以及代谢组学等技术联合研究，分析清楚中药及复方作用于机体的来龙去脉。由于中药及复方中的化学成分和相互作用关系过于复杂，这些问题也是目前中药及复方研究中的难点，若不解决这些细节的问题，还是难以完整揭示“一锅汤”的物质基础和作用机制。

4 结语

生物信息学作为在人类基因组计划实施过程中应运而生的一门新兴学科，现已广泛应用于生物、医学、农学、微生物学等多学科领域，推动着自然科学的发展。“后基因组”时代的今天，生物信息学已在中药及复方的研究中崭露头角，但这把新钥匙能否打开传统中医药研究尤其是中药及复方研究的大门，还需要中医药学者和生物信息学专家进行深度的多学科交叉研究，尤其是要整合多学科的优势，培养跨学科人才，为中药及复方的研究找到合适的思路与方法。