郭红鑫，王建茹，王新陆，李兴渊，朱翠玲，王永霞，朱明军*

中药治疗射血分数保留心衰的核心用药及其作用机制研究

郭红鑫1,2，王建茹2，王新陆2，李兴渊2，朱翠玲2，王永霞2，朱明军2*

1. 河南中医药大学第一临床医学院，河南 郑州 450000 2. 河南中医药大学第一附属医院 心脏中心，河南 郑州 450000

通过数据挖掘总结中药治疗射血分数保留心衰（heart failure with preserved ejection fraction，HFPEF）的核心用药，并使用网络药理学和分子对接的方法对核心中药的作用机制进行探索。检索中国知网（CNKI）、万方数据（Wanfang）、维普网（VIP）、中国生物医学文献数据库（CBM）、PubMed、Cochrane Libarary和Embase数据库，收集治疗HFPEF疗效明确的方剂，使用R语言对方剂进行频次、关联规则和聚类分析，得到核心中药。通过TCMSP、GeneCards、GEO等数据库筛选核心中药有效成分和HFPEF相关靶点并取交集靶点，对交集靶点进行基因本体论（gene ontology，GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）通路富集分析，利用Cytoscape软件构建药物-成分-靶点网络和蛋白互作网络，并筛选关键成分和靶点。使用vina软件对关键成分和核心靶点进行分子对接。纳入方剂103首，涉及中药131味，功效以补虚药和活血化瘀药为主，药性多为温、寒，药味以甘、苦和辛味为主，归经多归心、肺和脾经，结合关联规则和聚类分析得出黄芪和丹参为核心中药。网络药理学获得黄芪和丹参85个有效成分，HFPEF相关靶点1696个，交集靶点共117个；GO分析显示主要与氧化应激和对脂多糖的反应有关；KEGG分析显示主要与脂质、动脉粥样硬化、糖尿病并发症等通路有关；筛选出槲皮素、木犀草素、山柰酚、丹参酮ⅡA等10关键成分和14个核心靶点，且关键成分和核心靶点可稳定结合。黄芪和丹参为治疗HFPEF的核心中药，其通过多成分、多靶点调控氧化应激、糖脂代谢和动脉粥样硬化等发挥作用。

中药；射血分数保留心衰；黄芪；丹参；槲皮素；木犀草素；山柰酚；丹参酮ⅡA

射血分数保留心衰（heart failure with preserved ejection fraction，HFPEF）指临床具有心力衰竭的症状或体征，且左心室射血分数正常的一种临床综合征[1]。该病具有高发病率和高死亡率的特点，流性病学调查显示近半数心力衰竭患者为HFPEF，其再住院率及病死率与射血分数降低心衰相当[2]。其发病涉及多种脏器和机制，现代医学暂无较好的药物降低其发病率和死亡率，而中药通过多成分、多靶点产生治疗作用，因此探索效优价廉的中医药治疗方案具有重要的临床意义[3]。

中医药治疗心力衰竭历史悠久，在缓解症状、延缓病情进展等方面具有独到优势，临床证据表明，中医药治疗HFPEF疗效明确[4]。但由于该病为近年来提出的新病名，目前对其辨证论治尚处于探索阶段，不同研究结果间存在差异，临床缺乏统一规范的辨证用药指导[5]。中医药学是一门经验性学科，其产生的诊疗信息（证候、方药等）具有多因素、非线性等复杂数据特点，因此仅用常规的统计方法并不能很好地将中医药学术经验传承下去。数据挖掘是指基于大数据，从繁杂、随机的信息中挖掘出潜在规律的过程，被广泛应用于决策支持、经验传承和趋势预测等，是探索中药用药规律的有效方法，既往已有多项研究成功运用该方法探索中药治疗疾病的用药规律[6-7]。网络药理学是通过高通量从中药处方中筛选多种协同的化合物，从整体层面说明药物作用机制的研究方法，是帮助认识中药治疗疾病分子机制的重要手段[8-9]。本研究全面收集治疗HFPEF疗效明确的方剂，通过数据挖掘分析组方用药规律，得到其核心中药，使用网络药理学预测核心中药治疗该病的潜在机制，再通过分子对接对网络药理学结果进行验证，以期为HFPEF的临床用药和基础研究提供参考。

1 数据挖掘

1.1 资料与方法

1.1.1 处方来源及信息提取 2名研究者采用主题词结合自由词检索中国知网（CNKI）、万方数据（Wanfang）、维普网（VIP）、中国生物医学文献数据库（CBM）、PubMed、Cochrane Libarary和Embase数据库从建库起至2022年12月14日有关中药治疗HFPEF的文献。中文检索词为“射血分数保留心衰”“射血分数正常心衰”“舒张性心衰”“中医”“中药”“中西医”“中成药”“医案”“经验”“汤”“丸”“散”；英文检索词为“heart failure with preserved ejection fraction”“heart failure with normal ejection fraction”“diastolic heart failure”“Chinese medicine”“traditional Chinese and western medicine”“Chinese patent medicine”“medical case”“decoction”“pill”“powder”。完成文献筛选后，提取纳入方剂的方药组成、功效、四气、五味及归经等信息。根据《中国药典》2020版[10]对中药名进行统一。

1.1.2 纳入标准 ①研究类型：随机对照试验、临床观察性文献、名医经验和典型医案。②符合《中国心力衰竭诊断和治疗指南2018》中HFPEF诊断标准[11]，患者性别、年龄、地区不限。③干预措施：包括口服中药汤药、中成药、中药颗粒剂和中药散剂在内的中药内治法，用药剂量及疗程不限。④所载方药有明确的药物组成，且必须疗效明确（中药组和非中药组疗效差异有统计学意义）。⑤重复方药选取发表时间最近者录入。

1.1.3 排除标准 ①数据缺失；②合并其他严重疾病及精神病；③出现严重不良反应的中药；④合并使用多种中药制剂。

1.1.4 数据分析 使用R语言4.1.2进行数据挖掘，以得出所用中药的药性、药味、功效、配伍和组方等信息，并确定核心中药。首先筛选出使用频次≥10次的高频中药，对高频中药性味归经及功效进行分析。然后通过“arules”包进行关联规则分析挖掘核心配伍，本研究设定最小支持度为0.15，最小置信度为0.75，以网状图进行可视化。最后通过“cluster”包对高频中药进行层次聚类分析以挖掘核心处方，度量区间采用平方Euclidean距离，以Ward.D法构建聚类树状图。

1.2 结果

1.2.1 处方筛选结果 从CNKI中检索获得相关文献296篇、Wanfang 1152篇、VIP 68篇、CBM 292篇、PubMed 6篇、Cochrane Libarary 37篇、Embase 4篇，总文献数1855篇。通过排除重复文献531篇及明显不相关文献887篇后，对437篇文献进行全文阅读筛选，最终纳入处方103首，共涉及单味中药131味，累计共使用977次。使用频次＞5的中药在103首处方中占比见图1。

图1 使用频次＞5次的中药

1.2.2 高频中药功效及性味归经频数分析 使用频次≥10的高频中药共23味，累计使用674次，占总使用频次的69%；共涉及7种功效，以补虚药（42.7%）、活血化瘀药（26.4%）、温里药（9.5%）和利水渗湿药（9.2%）为主，其中补虚药中75.7%为补气药，补阴药和补血药占比较少；涉及4种药性，即寒（30.4%）、热（3.6%）、温（45.8%）和平（20.2%）；涉及10条归经，主要为心经（22.1%）、肺经（20.0%）和脾经（19.4%）；五味以甘（44.0%）、苦（27.7%）和辛（19.7%）为主。见图2。

图2 高频中药功效(A)、四气(B)、五味(C) 和归经(D) 分析

1.2.3 关联规则分析 共获得24种药物关联，包含11组药对和13个角药，其中黄芪配伍丹参支持度最高（49.5%）。各关联规则按支持度大小进行排列，见表1。关联规则可视化网状图见图3，图中圆点的大小和颜色分别反映支持度和置信度，箭头指向次数最多的前2位中药为黄芪和丹参，为核心中药。

表1 103首处方中高频药物的关联规则分析

Table 1 Association rule analysis of high frequency TCMs in 103 prescriptions

序号关联规则支持度/%置信度/%提升度序号关联规则支持度/%置信度/%提升度 1丹参→黄芪49.5176.121.0613丹参，当归→黄芪18.4595.001.32 2桂枝→黄芪30.1077.501.0814红花→黄芪17.4875.001.04 3当归→黄芪27.1884.851.1815白术，桂枝→茯苓17.4890.002.06 4川芎→黄芪27.1875.681.0516茯苓，桂枝→白术17.4875.002.49 5葶苈子→黄芪24.2783.331.1617茯苓，桂枝→黄芪17.4875.001.04 6白术→茯苓24.2780.651.8518丹参，桂枝→黄芪17.4878.261.09 7丹参，人参→黄芪21.3684.621.1819桂枝，葶苈子→黄芪16.5089.471.25 8黄芪，人参→丹参21.3678.571.2120川芎，丹参→黄芪16.5077.271.08 9麦冬→丹参20.3984.001.2921益母草→丹参15.5388.891.37 10赤芍→黄芪19.4276.921.0722茯苓，葶苈子→黄芪15.5384.211.17 11丹参，茯苓→黄芪19.4276.921.0723丹参，葶苈子→黄芪15.5376.191.06 12党参→黄芪18.4579.171.1024川芎，当归→黄芪15.5384.211.17

图3 高频中药关联规则分析网状图

1.2.4 聚类分析 聚类分析共得到4个新方，见图4，图中方框内药物代表新方组成。

2 网络药理学

2.1 资料与方法

2.1.1 核心药物活性成分筛选及靶点基因预测 对数据挖掘得到的核心中药，以中药名为关键词检索TCMSP数据库（http://tcmspw.com/tcmsp.php），以口服生物利用度（oral bioavailability，OB）≥30%和药物相似性（drug-likeness，DL）≥0.18为条件进行筛选获得有效成分及对应的靶点，然后利用Uniprot数据库（https://www.uniprot.org/）对靶点进行规范。

图4 高频药物聚类分析树状图

2.1.2 HFPEF疾病靶点筛选 设置检索词为“heart failure with preserved ejection fraction”，物种为“Homo sapiens”，检索GEO（https://www.ncbi.nlm. nih.gov/geo/）、Genecards（https://www.genecards. org/）和OMIM（https://omim.org/）数据库，将3个数据库所得的相关靶点合并、去重得到HFPEF疾病靶点。对GEO数据库中获得的数据集，使用R 4.1.2中“limma”包获取差异基因，设置＜0.05和log2fold change（FC）绝对值＞0.5作为筛选差异基因的阈值，由火山图和热图展示。

2.1.3 交集靶点筛选 使用R 4.1.2中“venn”包将药物有效成分靶点与疾病靶点取交集得到中药治疗HFPEF的靶点。

2.1.4 基因本体论（gene ontology，GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）富集分析 使用R 4.1.2中“org.Hs.eg.db”“enrichplot”“GOplot”“clusterProfiler”“stringi”“digest”“colorspace”“ggplot2”软件包对交集基因进行GO和KEGG富集分析，均以＜0.01为筛选条件，以获取交集基因富集的主要功能和代谢通路，结果以圈图可视化。

2.1.5 药物-成分-靶点网络构建及关键成分筛选 将得到的药物-成分、成分-靶点、交集靶点等数据导入Cytoscape 3.9.1构建药物-成分-靶点调控网络，使用Network Analyzer模块进行拓扑分析，并根据节点连接度值（degree）大小筛选出top10的有效成分作为关键有效成分。

2.1.6 蛋白互作网络（protein-protein interaction，PPI）构建及核心靶点查找 将交集靶点提交至String 11.5数据库（https://cn.string-db.org/），生物种类设为“Homo sapiens”，最小作用阈值为“highest confidence”（＞0.9），得到PPI；然后将TSV格式的结果导入Cytoscape 3.9.1，使用CytoNCA插件进行网络核心查找，通过计算网络节点的介度中心性（betweenness centrality，BC）、紧密度中心性（closeness centrality，CC）、degree、特征向量中心性（eigenvector centrality，EC）、局部平均连通度（local average connectivity，lAC）和网络中心性（network centrality，NC）进行筛选，若某一靶点在上述6项结果均大于中位数则保留，否则删除，筛选2次后得到PPI网络核心靶点。

2.1.7 分子对接 从PubChem（https://pubchem. ncbi.nlm.nih.gov/）得到“2.1.5”中关键成分的2D结构（sdf格式），利用ChemBio3D Ultra 14.0.0.117软件进行结构优化并转化为3D结构（mol2格式），再通过AutoDockTools-1.5.7软件转化为pdbqt格式文件，作为配体；从PDB（http://www.rcsb.org/）得到“2.1.6”项中关键靶点的PDB文件，后使用PyMOL软件去掉其水分子和配体，再使用AutoDockTools-1.5.7软件进行加氢和转化为pdbqt格式文件等操作，并确定活性口袋，作为受体。最后使用vina软件对配体和受体进行分子对接，计算结合能，使用GraphPad Prism 8软件绘制结合能热图，使用PyMOL软件对分子对接结果可视化。

2.2 结果

2.2.1 药物有效成分和对应靶点 筛选共获得黄芪有效成分20个、丹参有效成分65个，对应的相关靶点共216个。具体有效成分见表2。

2.2.2 HFPEF疾病靶点 GEO数据库中数据集（GSE192886）经差异基因表达分析得出243个疾病靶点，见图5；在GeneCards数据库按照相关度大于2进行筛选获得1343个疾病靶点；OMIM数据库获得278个疾病靶点。将以上所得靶点取合集并去重后，共获得疾病靶点1696个。

2.2.3 药物-疾病交集靶点 将疾病靶点与药物靶点进行匹配映射，共获得117个交集靶点。

2.2.4 GO、KEGG富集分析 117个交集靶点共得到GO条目2034条，其中生物学进程（biological process，BP）1831条、细胞组分（cellular component，CC）69条、分子功能（molecular function，MF）134条，靶点主要参与对氧化应激的反应、对脂多糖的反应、对活性氧的反应等生物过程；共得到KEGG条目140条，主要富集在糖尿病并发症、脂质和动脉粥样硬化等通路。见图6。

2.2.5 药物-成分-靶点网络 药物-成分-靶点调控网络见图7，图中中药有效成分和相关靶点为节点，其相互关系为边。根据degree筛选出的关键成分为槲皮素（quercetin）、木犀草素（luteolin）、山柰酚（kaempferol）、丹参酮ⅡA（tanshinone ⅡA）、7--甲基-异微凸剑叶莎醇（7--methylisomucronulatol）、二氢丹参内酯（dihydro-tanshinlactone）、刺芒柄花素（formononetin）、隐丹参酮（cryptotanshinone）、2-异丙基-8-甲基菲-3,4-二酮（2-isopropyl-8-methylphenanthrene-3,4-dione）和4-亚甲丹参新酮（4-methylenemiltirone）。

表2 黄芪和丹参中的化学成分

Table 2 Active components in Astragali Radix and Salviae Miltiorrhizae Radix et Rhizoma

中药MOL ID化学成分OB/%DL 丹参MOL0016011,2,5,6-tetrahydrotanshinone38.750.36 丹参MOL001659Poriferasterol43.830.76 丹参MOL001771poriferast-5-en-3beta-ol36.910.75 丹参MOL001942isoimperatorin45.460.23 丹参MOL002222sugiol36.110.28 丹参MOL002651dehydrotanshinone IIA43.760.40 丹参MOL002776baicalin40.120.75 丹参MOL000569digallate61.850.26 丹参MOL000006luteolin36.160.25 丹参MOL006824α-amyrin39.510.76 丹参MOL0070365,6-dihydroxy-7-isopropyl-1,1-dimethyl-2,3-dihydrophenanthren-4-one33.770.29 丹参MOL0070412-isopropyl-8-methylphenanthrene-3,4-dione40.860.23 丹参MOL0070453α-hydroxytanshinone Ⅱa44.930.44 丹参MOL007048(E)-3-[2-(3,4-dihydroxyphenyl)-7-hydroxy-benzofuran-4-yl]acrylic acid48.240.31 丹参MOL0070494-methylenemiltirone34.350.23 丹参MOL0070502-(4-hydroxy-3-methoxyphenyl)-5-(3-hydroxypropyl)-7-methoxy-3-benzofurancarboxaldehyde62.780.40 丹参MOL0070516-O-syringyl-8-O-acetyl shanzhiside methyl ester46.690.71 丹参MOL007058formyltanshinone73.440.42 丹参MOL0070593-beta-hydroxymethyllenetanshiquinone32.160.41 丹参MOL007061methylenetanshinquinone37.070.36 丹参MOL007063przewalskin a37.110.65 丹参MOL007064przewalskin b110.320.44 丹参MOL007068przewaquinone B62.240.41 丹参MOL007069przewaquinone c55.740.40 丹参MOL007070(6S,7R)-6,7-dihydroxy-1,6-dimethyl-8,9-dihydro-7H-naphtho[8,7-g]benzofuran-10,11-dione41.310.45 丹参MOL007071przewaquinone f40.310.46 丹参MOL007077sclareol43.670.21 丹参MOL007079tanshinaldehyde52.470.45 丹参MOL007081danshenol B57.950.56 丹参MOL007082danshenol A56.970.52 丹参MOL007085salvilenone30.380.38 丹参MOL007088cryptotanshinone52.340.40 丹参MOL007093danshexinkum d38.880.55 丹参MOL007094danshenspiroketallactone50.430.31 丹参MOL007098deoxyneocryptotanshinone49.40.29 丹参MOL007100dihydrotanshinlactone38.680.32 丹参MOL007101dihydrotanshinone Ⅰ45.040.36 丹参MOL007105epidanshenspiroketallactone68.270.31 丹参MOL007107(4bS,8aS)-4b,8,8-trimethyl-2-propan-2-yl-5,6,7,8a,9,10-hexahydrophenanthren-3-ol36.070.25 丹参MOL007108isocryptotanshi-none54.980.39 丹参MOL007111isotanshinone II49.920.40 丹参MOL007115manool45.040.20 丹参MOL007118microstegiol39.610.28

续表2

中药MOL ID化学成分OB/%DL 丹参MOL007119miltionone Ⅰ49.680.32 丹参MOL007120miltionone Ⅱ71.030.44 丹参MOL007121miltipolone36.560.37 丹参MOL007122miltirone38.760.25 丹参MOL007123miltirone Ⅱ44.950.24 丹参MOL007124neocryptotanshinone II39.460.23 丹参MOL007125neocryptotanshinone52.490.32 丹参MOL0071271-methyl-8,9-dihydro-7H-naphtho[5,6-g]benzofuran-6,10,11-trione34.720.37 丹参MOL007130prolithospermic acid64.370.31 丹参MOL007132(2R)-3-(3,4-dihydroxyphenyl)-2-[(Z)-3-(3,4-dihydroxyphenyl)acryloyl]oxy-propionic acid109.380.35 丹参MOL007140(Z)-3-[2-[(E)-2-(3,4-dihydroxyphenyl)vinyl]-3,4-dihydroxy-phenyl]acrylic acid88.540.26 丹参MOL007141salvianolic acid G45.560.61 丹参MOL007142salvianolic acid J43.380.72 丹参MOL007143salvilenone Ⅰ32.430.23 丹参MOL007145salviolone31.720.24 丹参MOL007149podocarpa-8,11,13-trien-7-one, 12-hydroxy-13-isopropyl- (8CI)34.490.28 丹参MOL007150(6S)-6-hydroxy-1-methyl-6-methylol-8,9-dihydro-7H-naphtho[8,7-g]benzofuran-10,11-quinone75.390.46 丹参MOL007151tanshindiol B42.670.45 丹参MOL007152przewaquinone E42.850.45 丹参MOL007154tanshinone IIA49.890.40 丹参MOL007155(6S)-6-(hydroxymethyl)-1,6-dimethyl-8,9-dihydro-7H-naphtho[8,7-g]benzofuran-10,11-dione65.260.45 丹参MOL007156tanshinone Ⅵ45.640.30 黄芪MOL000211mairin55.380.78 黄芪MOL000239jaranol50.830.29 黄芪MOL000296hederagenin36.910.75 黄芪MOL000033(3S,8S,9S,10R,13R,14S,17R)-10,13-dimethyl-17-[(2R,5S)-5-propan-2-yloctan-2-yl]-2,3,4,7,8,9, 11,12,14,15,16,17-dodecahydro-1H-cyclopenta[a]phenanthren-3-ol36.230.78 黄芪MOL000354isorhamnetin49.600.31 黄芪MOL0003713,9-di-O-methylnissolin53.740.48 黄芪MOL0003745'-hydroxyiso-muronulatol-2',5'-di-O-glucoside41.720.69 黄芪MOL0003787-O-methylisomucronulatol74.690.30 黄芪MOL0003799,10-dimethoxypterocarpan-3-O-β-D-glucoside36.740.92 黄芪MOL000380(6aR,11aR)-9,10-dimethoxy-6a,11a-dihydro-6H-benzofurano[3,2-c]chromen-3-ol64.260.42 黄芪MOL000387bifendate31.100.67 黄芪MOL000392formononetin69.670.21 黄芪MOL000398isoflavanone109.990.30 黄芪MOL000417calycosin47.750.24 黄芪MOL000422kaempferol41.880.24 黄芪MOL000433folic acid68.960.71 黄芪MOL000438(3R)-3-(2-hydroxy-3,4-dimethoxyphenyl)chroman-7-ol67.670.26 黄芪MOL000439isomucronulatol-7,2'-di-O-glucosiole49.280.62 黄芪MOL0004421,7-dihydroxy-3,9-dimethoxy pterocarpene39.050.48 黄芪MOL000098quercetin46.430.28

图5 差异基因表达火山图(A) 和热图(B)

Fig. 5 Volcano plot (A) and heat map (B) of differential gene expression

图6 交集靶点的GO (A) 和KEGG (B) 富集分析圈图

图7 药物-成分-靶点网络图

2.2.6 PPI网络构建及核心靶点 PPI网络及核心靶点见图8，经2次筛选后，共得到14个核心靶点。

2.2.7 分子对接 在PubChem中查找所有关键成分结构sdf文件，共找到9个，与14个关键靶点进行分子对接，共得到126个对接结果，各对接结合能均≤−6 kcal/mol（1 kcal＝4.2 kJ），表明结合活性均较强，见图9。选取结合能最强的4个组合进行可视化，见图10。

图8 PPI网络图

图9 结合能的热图分析

3 讨论

HFPEF属于中医学“心胀”“心痹”等范畴，是心力衰竭的一种特殊类型，专家共识指出心力衰竭为本虚标实之证，核心病机为“虚”“瘀”“水”，益气、活血、利水为基本治法，但对HFPEF这一特殊阶段无论述[5]。近年来有多项研究对该病的用药规律和作用机制进行探索。陈晶晶[12]对中药治疗HFPEF的疗效进行了Meta分析，并对其用药规律和作用机制进行了探讨。但其Meta分析纳入颗粒剂、汤剂、中成药等多种形式中药，结果缺乏针对性，易导致临床选择困难；且其数据挖掘仅纳入处方30首，多个疗效明确的处方未纳入导致结论可信度较低。黄鈺婷等[13]对该病的用药规律进行了分析，纳入处方61首，处方数仍相对较少，且未进行关联规则等深入分析；在作用机制方面仅进行了简单的文献分析，且引用文献中的实验对象并非HFPEF，与实际差距较大。本研究弥补上述研究不足，将数据挖掘、网络药理学和分子对接有机结合，通过对103首处方深入挖掘其用药规律和核心中药，运用网络药理学和分子对接探究其作用机制，从多方面对中药治疗HFPEF的用药规律进行综合分析，探索中药治疗HFPEF的核心内涵。数据挖掘发现使用频率最高的为黄芪（71.8%）和丹参（65.0%），黄芪为治气虚之要药，而丹参为活血化瘀要药。中药功效同样以补气药和活血化瘀药为主，其次是温里药和利水渗湿药，而温里药在本病治疗中多起温阳利水的作用。针对药性分析结果看，用药多为寒热并用；药味以甘味最多，而甘味主补；归经则多归心、肺和脾经。关联规则分析中，黄芪配伍丹参使用频率远高于其他组合，两药相配，益气活血，兼能利水，符合HFPEF的病机。由图3可知，黄芪为最核心的用药，其次是丹参。聚类分析方1亦为黄芪和丹参，其截距接近30，为组方的基础。综合以上结果显示黄芪和丹参为HFPEF治疗的核心用药。黄芪和丹参是治疗心血管病最常用的中药组合之一，为芪参益气滴丸的主要药物组成，多项临床研究表明芪参益气滴丸治疗HFPEF在改善患者纽约心脏病学会（New York Heart Association，NYHA）心功能分级疗效、心脏舒张功能及运动耐量等方面疗效明确，在一定程度上肯定了本研究结果[14]。置信度最高的组合为丹参、当归配伍黄芪，寓意补气生血、活血化瘀。提升度最高的组合为茯苓、桂枝配伍白术，亦为方3的主要组成，表明这3味药关系密切，为苓桂术甘汤主要组成，主温阳化饮、健脾利湿，适用于兼中阳不足、痰饮内停者。方2为益气、活血、滋阴、利水等药物，根据患者情况辨证选择。方4为桃红四物汤加减，以祛瘀为核心，辅以养血、益气、行气等，适用于血瘀较重的患者。综合以上结果可以看出，HFPEF治则以益气活血为主，辅以温阳利水。

左图为配体分子与靶点结合位置；右图为配体与靶点具体结合方式，彩色线条为配体周围的5A以内的小分子，黄色虚线为结合氢键

HFPEF发病机制复杂，可能与左室舒张功能不全、血管硬化、内皮功能不全、容量超负荷、微循环障碍、脂肪和糖代谢异常等有关；若上升到分子细胞层面，则可能与氧化应激、心肌肥大、心肌纤维化、线粒体和代谢缺陷、炎症反应等有关[15-16]。化学药大多数作用靶点较为局限，这也可能是目前化学药治疗效果不明显的原因，而中药治疗疾病通过多成分、多靶点，可能是治疗该病的潜在优势所在。网络药理学研究发现黄芪和丹参中槲皮素、木犀草素、山柰酚、丹参酮ⅡA和隐丹参酮等成分通过作用于蛋白激酶B（protein kinase B，AKT1）、丝裂原活化蛋白激酶（mitogen-activated protein kinase，MAPK）、信号传导和转录激活因子3（signal transducer and activator of transcription 3，STAT3）等117个靶点治疗HFPEF。实验研究表明槲皮素可通过调节AKT1、MAPK等途径发挥心肌细胞抗氧化应激和改善心衰的病理变化的作用[17-18]。木犀草素通过调节STAT3和STAT6影响巨噬细胞极化以抑制炎症[19]。丹参酮ⅡA可通过调控磷脂酰肌醇-3-羟激酶（phosphatidylinositol-3-hydroxykinase，PI3K）/Akt/ Janus激酶2（Janus kinase，JAK2）/STAT3等途径产生抗氧化应激、改善内皮功能、抗心室重构等心肌保护作用[20]。隐丹参酮可通过Akt-糖原合成酶激酶3β（glycose synthase kinase 3β，GSK-3β）和一氧化氮合酶（nitric oxide synthase，NOS）/蛋白偶联受体激酶2（G-protein coupled receptor kinase 2，GRK2）途径改善氧化应激和细胞凋亡[21-22]。GO和KEGG富集分析显示主要与氧化应激、糖脂代谢、动脉粥样硬化等相关。实验研究证实，黄芪和丹参中的主要活性成分有良好的抗氧化应激、抗动脉粥样硬化和调整糖脂代谢的作用[23-24]。分子细胞层面研究显示槲皮素可通过MAPK途径减轻氧化应激对心肌细胞的损伤[18]。山柰酚和木犀草素可通过调节核因子E2相关因子2（nuclear factor erythroid2-related factor 2，Nrf2）抗氧化应激，山柰酚还可调节Akt/GSK-3β通路调节糖脂代谢[25-26]。丹参酮ⅡA可抑制核因子-κB（nuclear factor-κB，NF-κB）信号通路和MAPK信号通路，产生抗动脉粥样硬化的作用；还可通过调节Nrf2通路、Kelch样ECH关联蛋白1（Kelch-like ECH-associated protein 1，Keap1）活性和还原型辅酶II（nicotinamide adenine dinucleotide phosphate，NADPH）氧化酶活性产生抗氧化应激作用[27-28]。表明本研究结果与实验研究结果较为一致。分子对接显示，关键成分和核心靶点可稳定结合，肯定了网络药理学的结果。氧化应激、炎症、内皮功能不全、心室重构、糖脂代谢异常和粥样硬化等是HFPEF的核心发病机制，表明核心中药可有效针对HFPEF病机[15-16]。

本研究亦存在不足，数据挖掘未对所纳入文献进行质量评价，因此可能混杂有质量较低的文献。网络药理学采用TCMSP和Genecards等数据库进行分析，中药的活性成分以及HFPEF靶点极多，很多活性成分和靶点未被发现，公共数据库虽然丰富，但可能仅是一部分，且未进行动物实验验证。因此得出的核心中药作用机制有一定局限性和预测性，仍可能存在潜在的、未经明确的治疗机制。

4 结论

HFPEF为本虚标实之证，核心病机为“虚”“瘀”“水”，尤以虚和瘀最为关键，益气活血为基本治法，黄芪配伍丹参为该病治疗的核心用药；黄芪和丹参中的槲皮素、木犀草素、山柰酚、丹参酮ⅡA等有效成分通过作用于AKT1、MAPK、STAT3、磷酸化原癌基因（Jun proto-oncogene，JUN）、雌激素受体1（estrogen receptor 1，ESR1）等靶点，产生调节氧化应激、糖脂代谢、动脉粥样硬化等作用。该结论可为HFPEF的临床用药及进一步的研究提供参考。

利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突

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Study on core medication of traditional Chinese medicine in treatment of heart failure with preserved ejection fraction and its mechanism

GUO Hong-xin1, 2, WANG Jian-ru2, WANG Xin-lu2, LI Xing-yuan2, ZHU Cui-ling2, WANG Yong-xia2, ZHU Ming-jun2

1. The First Clinical Medical College, Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450000, China 2. Department of Heart Center, the First Affiliated Hospital of Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450000, China

The core medication of traditional Chinese medicine (TCM) in treatment of heart failure with preserved ejection fraction (HFPEF) were summarized through data mining and the mechanism of the core TCMs were explored using the methods of network pharmacology and molecular docking.CNKI, Wanfang, VIP, CBM, PubMed, Cochrane Libarary and Embase databases were searched to collect effective prescriptions for HFPEF. The frequency, association rules and cluster of prescriptions were analyzed using R language, the core Chinese medicine was obtained. The relevant targets of core traditional Chinese medicine and HFPEF were screened through TCMSP, GeneCards, GEO and other databases, and the intersection targets were selected, and the gene ontology (GO) and Kyoto encyclopedia of genes and genomes (KEGG) pathway enrichment analyses were performed for the intersection targets. Cytoscape software was used to construct the drug-components-target network and protein interaction network, and the key components and targets were screened respectively. Molecular docking of key components and core targets was performed using vina software.A total of 103 prescriptions were included in data mining, involving 131 TCMs; The main efficacy categories were tonic and blood-activating and stasis-removing medicines; The properties of medicines were mostly warm and cold; The tastes of medicines were mainly sweet, bitter and pungent; The primary meridian tropisms were heart, lung and spleen; Combined with association rules and cluster analysis, it was concluded that Huangqi () and Danshen(et) were the core Chinese medicines. A total of 85 active ingredients ofandet, 1696 targets of HFPEF, and 117 intersecting targets were obtained by network pharmacology. GO analysis showed that it was mainly related to oxidative stress and reaction to lipopolysaccharide. KEGG analysis showed that it was mainly related to lipid, atherosclerosis, diabetes complications and other pathways. Ten key components including quercetin, luteolin, kaempferol and tanshinone IIAand 14 core targets were screened, and the key components and core targets could be stably combined.andetwere the core TCMs for the treatment of HFPEF, which play a role in regulating oxidative stress, glucose and lipid metabolism and atherosclerosis through multi-components and multi-targets.

traditional Chinese medicine; heart failure with preserved ejection fraction;;et; quercetin; luteolin; kaempferol; tanshinone IIA

R285

A

0253 - 2670(2023)18 - 6017 - 12

10.7501/j.issn.0253-2670.2023.18.020

2023-03-19

国家重点研发计划重点专项课题（2019YFC1710003，2019YFC1710000）；国家自然科学基金重点项目（82030120）；河南省中医药科学研究专项课题（2018JDZX009）

郭红鑫，男，博士研究生，从事中西医结合防治心血管疾病的临床和基础研究。E-mail: guohongxin1214@163.com

朱明军，男，博士，教授，从事中医药防治心血管疾病的临床和基础研究。E-mail: zhumingjun317@163.com

[责任编辑 潘明佳]