整合药理学视角下的红花治疗冠心病作用机制研究

报告2017》显示，中国心血管病患病率目前呈现持续上升的趋势，推算心血管病现患人数2.9亿，其死亡人数占居民疾病死亡构成40%以上，仍居首位，高于肿瘤等其他严重疾病，有研究表明，农村居民心脏病死亡率超过城市居并逐年上升[2]。目前，CHD的治疗趋向多样化，但仍旧以抗血小板、降脂、控制血压等治疗为主[3]。越来越多的证据表明，在现代疗法之上加之中药治疗，效果更佳。

近年来以红花为主体所开展的临床及实验研究越来越多的引起人们的关注，包括红花黄色素、红花注射液、谷红注射液等等的中药制剂，大量的Meta分析文章[4-6]显示红花类药物对改善CHD患者的预后、改善患者的症状以及防止复方等方面具有一定的作用，且安全性良好。红花为菊科红花的干燥花，其味辛，性温，归心、肝之经，具有活血通经，散瘀止痛之功效。临床多用于痛经、产后瘀滞腹痛、心腹疼痛等症。多项基础研究及临床试验表明，红花可单味或作为主药与其他药材合用组成复方用于治疗冠状动脉粥样硬化、高血脂症、CHD心绞痛等心血管疾病领域[7-9]，且疗效颇佳，临床应用广泛。红花类中成药，在多个中医诊疗的指南及专家共识中多推荐使用。

中药整合药理学计算平台是基于大数据时代背景下通过整合分子生物学、系统生物学、网络计算科学等学科来实现完成“一键式”分子作用疾病的相关数据的挖掘及探究工作[10]。该平台包括中药、中药成分、方剂库、疾病/症状靶标4种数据库。通过构建“中药方剂-化学成分-作用靶标-疾病靶标-信号通路”多维网络，使数据可视化，从而更加直观的揭示组方、中药或其活性成分作用于疾病的具体分子机制。本研究借助整合药理学平台，通过综合分析红花的活性成分、相关靶点及作用于CHD的信号通路，探讨“红花—CHD”之间潜在的分子机制，为临床及基础相关研究提供一定的理论依据。

1 材料与方法

1.1 红花化学成分 以“红花”为限定词，在TCMIP（http：///）的“中药材数据库”中进行检索并收集其相关的所有化学成分，建立“红花—化学成分”数据网络。

1.2 候选靶标 以“coronary heart disease”为关键词，检索“疾病/症状靶标数据库”中所有靶标，同时通过“中药靶点数据库”对红花进行靶标的预测，取相似性分数Score≥0.8对上述结果进行筛选，其结果作为候选靶标。

1.3 靶标预测 TCMIP使用开源软件OpenBabel来提取MACCS（molecular ACCess system）分子指纹特征。采用二维结构进行相似性搜索，然后采用Tanimoto系数定义的相似度计量方法，通过与FDA上市药物进行相似性打分，相似性系数score≥0.8为相似性药物，并提取潜在作用靶标。

1.4 蛋白质相互作用网络（PPI） 由于TCMIP中镶嵌了DIP，Reactome，PDZBase，HPRD，OPHID，HAPPI，InAct，MINT等蛋白质相互作用数据，因此可直接获得红花与CHD之间潜在靶标的蛋白质相互作用信息（PPI）。

1.5 靶标网络构建与分析 通过TCMIP中“网络分析”模块，针对红花作用的潜在靶标与CHD疾病靶标之间的PPI信息计算网络拓扑特征值，以“节点连接度（Degree）”的2倍中位数为卡值，选取中药靶标-疾病基因互作网络的核心节点（hubs）;在此基础上，以“degree”“节点紧密度（Closeness）”和“节点介度（Betweenness）”的中位数为卡值，选取同时满足3个卡值的节点作为红花的潜在靶标-CHD疾病靶标的关键靶标网络。之后，通过对关键靶标网络的进行通路富集分析，构建“中药-成分-靶标-通路”的可视化多维网络。

1.6 基因功能和通路富集分析 TCMIP中借助基因本体论（Gene Ontology，GO）、京都基因和基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）進行GO注释分析及相关通路的富集分析[10]，可得到相应的分子学功能、生物学过程、细胞学组分以及红花治疗CHD的相关通路，并选取代表性的条目信息展示。

2 结果

2.1 红花化学成分及靶标预测 共收集46个红花的化学成分，主要包括色素类、多酚类成分、挥发性成分等。并根据以上活性成分，共预测出578个相关靶标。候选靶标GO基因注释结果显示，其功能主要涉及到电压门控钠通道活性（voltage-gated sodium channel complex）与心肌细胞动作电位的关系（relationship with cardiac muscle cell action potential）、钠离子跨膜转运（sodium ion transmembrane transport）、氢离子跨膜转运（hydrogen ion transmembrane transport）等条目。见表1。对红花的候选靶标进行KEGG通路富集分析，发现结果涉及到有氧化磷酸化（Oxidative phosphorylation）、能量代谢（Energy metabolism）、循环系统（Circulatory system）、脂质代谢（Lipid metabolism）、脂肪酸代谢（Fatty acid metabolism）等信号通路。

2.2 红花治疗CHD的核心网络靶标 应用TCMIP平台中的“网络分析”模块，构建“红花-CHD”靶标的PPI网络。根据网络拓扑特征值计算，筛选出红花治疗CHD的关键作用靶标。见图1。节点的大小与degree成正比。

2.3 红花治疗CHD关键网络靶标的GO功能分析 通过应用GO功能富集分析，可见红花治疗CHD关键网络靶标基因功能主要涉及线粒体（mitochondrion）、线粒体内膜（mitochondrial inner membrane）、ATP的生物合成过程（ATP biosynthetic process）、线粒体ATP合成的耦合质子运输（mitochondrial ATP synthesis coupled proton transport）、线粒体基质（mitochondrial matrix）、信号转导（signal transduction）等多个功能条目。见表3。

2.4 红花治疗CHD关键网络靶标的KEGG通路富集分析 通过应用TCMIP平台中的KEGG通路富集分析，可见红花治疗CHD关键网络靶标可涉及氧化磷酸化（Oxidative phosphorylation）、能量代谢（Energy metabolism）、循环系统（Circulatory system）等多条通路。见表4。

2.5 红花治疗CHD的“中药-成分-靶标-通路”多维网络分析 利用TCMIP平台构建红花治疗CHD的“中药-成分-靶标-通路”多维网络。见图2。结果表明，红花治疗CHD是多种活性成分协同调控多种信号通路而发挥作用的，主要包括色素类和多酚类成分。此外，从关键靶标与相关信号通路可以看出，红花各有效成分是通过COX5A、GCK、ATP5A1、COX5B等相关靶标基因起作用，且有氧化磷酸化、能量代谢、脂肪酸降解、色氨酸代谢、心肌收缩、循环系统、脂质代谢等信号通路的参与。推测该药通过调节氧化磷酸化、能量代谢、循环系统相关信号通路来延缓CHD的发生与发展。

3 讨论

TCMIP平台基于中医药大数据，从人工智能、网络科学、数据模型及挖掘的角度出发，应用大数据信息整合和网络计算方法，通过分析中药材的多种活性成分与疾病之间相关靶标和信号通路的关系，揭示中药活性成分的物质基础及分子作用机制。基于以上的研究基础，结合传统中医“整体观”思想以及现代“整合药理学”方法，预测中药活性成分及靶点、相关疾病靶点、信号通路等信息，并对其结果进行整合分析，构建红花治疗CHD的“中药-成分-靶标-通路”多维网络，体现出中药材的多成分、多靶点、多机制、协同作用的特点[11-12]。

CHD的病理机制复杂多样，是多种复杂因素相互作用的结果，“损伤反应假说”已为人们所公认的病理变化过程，导致冠状动脉的狭窄，引起供需之间的失衡导致心绞痛的发生。既往多项基础实验及临床研究表明中药在治疗CHD的发病各个环节均可起到积极作用，并可改善患者的预后，其中红花类中成药研究众多。王凯红[7]通过研究发现红花注射液具有延长APTT的作用，并对DPPH有较强的清除活性，具有体外抗凝血及抗氧化活性的作用，物质基础为多酚类物质。石小燕[13]等采用红花提取物红花醌苷作用于大鼠心肌缺血再灌注模型，发现红花醌苷可激活机体的抗凋亡通路，进而降低缺血再灌注损伤所造成的细胞凋亡水平，心功能得到改善。许香梅[14]等通过随机对照试验，对114例不稳定型心绞痛（血瘀证）患者进行治疗，发现红花黄色素组可显著降低心绞痛症状、SV、CO、CI及EF优于对照组。

本研究基于TCMIP平台研究结果表明，红花中多个有效成分可针对多个治疗靶点，通过多条通路而起到延缓CHD病变及改善症状的作用，红花治疗CHD的主要作用于OX7C、PRKAA2、ATP1A1、COX5A基因等，涉及循环系统、氧化磷酸化、能量代谢、内分泌系统、甲状腺激素信号通路、促性腺激素释放激素信号通路、雌激素信号通路、缝隙连接、催产素信号通路等多条通路等。本研究的结果部分已经得到基础实验等的证实，但更多的是为进一步系统的研究红花治疗CHD的基础研究及临床应用提供理论基础及研究方向，同时也為新药的研制提供一定的理论依据。虽然目前红花应用到临床，并取得一定的疗效，但本研究只是基于大数据信息下的应用整合药理学所预测出来的结果，具体应用于临床或其他领域仍值得我们去深入研究。

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（2019-04-30收稿 责任编辑：王明）

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