孫瑞茜 ，傅強 ，王逗逗 ，南赫 ，吳雙 ，趙進喜

（1.北京中醫(yī)藥大學東直門醫(yī)院腎病內(nèi)分泌科，北京 100700；2.浙江中醫(yī)藥大學附屬第二醫(yī)院，杭州 310005）

糖尿病及其引發(fā)的一系列并發(fā)癥嚴重危害著人類健康，糖尿病的防治工作面臨著非常嚴峻的形勢。糖尿病相當于中醫(yī)學的消渴病，中醫(yī)藥治療糖尿病具有獨特的優(yōu)勢，越來越受到人們的關注與重視。趙進喜教授是北京中醫(yī)藥大學東直門醫(yī)院首席專家，國家中醫(yī)藥管理局內(nèi)分泌重點學科帶頭人，國醫(yī)大師呂仁和教授的學術繼承人，在治療糖尿病及其并發(fā)癥方面有豐富的經(jīng)驗和確切的療效。本研究收集了趙進喜教授325例2型糖尿病醫(yī)案，應用數(shù)據(jù)挖掘技術篩選趙進喜教授治療2型糖尿病的核心藥物配伍，針對中藥具有多成分，多靶點的特點，利用網(wǎng)絡藥理學技術，篩選核心組方的主要作用成分及靶點，構(gòu)建核心組方治療疾病的靶點基因網(wǎng)絡。對基因網(wǎng)絡進行模塊劃分，并進行基因富集分析，以探索其作用機制，為進一步研究提供思路。

1 研究方法

1.1 核心處方挖掘

1.1.1 研究對象 本研究納入趙進喜教授2017—2019年門診及病房診治的2型糖尿病患者病案，共納入病案325例。

1.1.2 納入及排除標準 納入標準：1）年齡18～85歲，性別不限。2）符合2型糖尿病診斷標準。3）醫(yī)案記錄完整。排除標準：1）嚴重肝腎疾病。2）合并心肌梗死、心力衰竭、腦血管意外等危急重癥。3）腫瘤。

1.1.3 數(shù)據(jù)處理 對藥物及癥狀進行標準化處理，采用Microsoft office Excel 2016進行數(shù)據(jù)錄入，建立病案數(shù)據(jù)庫，為了方便數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析，采用二值量化法進行變量統(tǒng)計，“1”為“有”，“0”為“無”。

1.1.4 關聯(lián)規(guī)則分析 應用Weka3.8進行藥物和關聯(lián)規(guī)則分析，其中支持度表示項目A和項目B同時出現(xiàn)的比例，置信度表示包含項目A的事物同時包含項目B的比例，提升度表示項目A和項目B的相關性。設定最小支持度為0.05，最小置信度為0.8，得到藥物組合，篩選出支持度＞0.3的組合，并對藥物核心組合進行網(wǎng)絡可視化。

1.2 核心處方靶點網(wǎng)絡的構(gòu)建與分析

1.2.1 核心處方化學成分收集和篩選 使用中藥系統(tǒng)藥理學數(shù)據(jù)庫與分析平臺（TCMSP）篩選核心處方的化學成分。借助TCMSP平臺的參數(shù)篩選活性成分，設定藥物成分口服生物利用度（OB）≥30%，類藥性（DL）≥0.18[1]。

1.2.2 核心處方及2型糖尿病相關靶點獲取 應用TCMSP平臺，獲取活性成分相應的靶點；應用蛋白-化合物相互作用數(shù)據(jù)庫STITCH 5.0[2]，選擇置信度≥0.7的靶點。取靶點的交集，建立藥物靶點數(shù)據(jù)集?；赥TD數(shù)據(jù)庫、DrugBank數(shù)據(jù)庫、GAD數(shù)據(jù)庫和DisGeNET數(shù)據(jù)庫，以“Type2 Diabetes Mellitus”為關鍵詞進行檢索，篩選2型糖尿病相關靶點。

1.2.3 藥物-化合物-靶點網(wǎng)絡構(gòu)建 將核心處方靶點基因和2型糖尿病相關靶標基因匹配，獲得核心處方治療2型糖尿病的潛在靶點。將靶點信息導入STRING 11.0數(shù)據(jù)庫，獲得靶點蛋白相互作用關系，使用 Cytoscape[3]（Version3.5.1）構(gòu)建藥物-化合物-靶點”關系網(wǎng)絡及靶點相互作用網(wǎng)絡。

1.2.4 模塊劃分及功能分析 將靶點導入String數(shù)據(jù)庫獲取蛋白相互作用關系，采用Cytoscape中的MCODE插件對靶點蛋白相互作用網(wǎng)絡進行聚類分析，即對網(wǎng)絡中緊密連接的靶點所形成的模塊進行識別。應用Cytoscape的ClueGO插件進行富集分析（P＜0.01）。

2 研究結(jié)果

2.1 基于關聯(lián)規(guī)則的核心藥物組合分析 本研究共納入325例醫(yī)案，其中男159例，占48.9%，女166例，占50.9%。對325個處方進行藥物頻數(shù)統(tǒng)計，共涉及藥物261味，其中使用頻率最高的藥物為丹參、黃芩、葛根、白芍和荔枝核。應用Weka3.8進行關聯(lián)規(guī)則分析，設定最小支持度為0.05，最小置信度為0.8。在結(jié)果中篩選支持度≥0.3的組合，得到16味核心藥物，為赤芍、鬼箭羽、夏枯草、白芍、半夏、陳皮、黃連、柴胡、甘草、茯苓、丹參、黃芩、葛根、地骨皮、荔枝核和仙鶴草，見圖1。提升度表明關聯(lián)中藥之間的相關性，按提升度大小排序，得到位于前3位藥物組合均為六藥組合，組成為黃芩、葛根、仙鶴草、丹參、荔枝核、地骨皮，視為此次研究得到的核心藥物組合，見表1。

圖1 核心藥物組合網(wǎng)絡圖Fig.1 Network of core drugs

表1 核心藥物組合關聯(lián)規(guī)則分析表Tab.1 Association rules of core drug combinations

2.2 活性成分篩選及相關靶點獲得 通過TCMSP數(shù)據(jù)庫檢索藥物化學成分，并通過OB≥30%和DL≥0.18進一步篩選出潛在活性成分，得到丹參活性成分65個，黃芩活性成分36個，葛根活性成分4個，荔枝核活性成分8個，地骨皮活性成分13個，仙鶴草活性成分5個。通過TCMSP數(shù)據(jù)庫及STICH數(shù)據(jù)庫獲得活性成分的相關靶點，刪除重復靶點，得到丹參靶點201個，黃芩靶點184個，荔枝核靶點292個，地骨皮靶點205個，仙鶴草靶點74個，葛根靶點59個。

2.3 藥物-靶點-疾病網(wǎng)絡的構(gòu)建 通過DrugBank數(shù)據(jù)庫、TTD數(shù)據(jù)庫和DisGeNET數(shù)據(jù)庫，共收集到350個2型糖尿病相關靶點。將2型糖尿病相關靶點和藥物靶點相匹配，獲得58個共同靶點。將中藥、活性成分、靶點導入Cytoscape軟件進行網(wǎng)絡構(gòu)建及可視化，結(jié)果見圖2。

圖2 核心處方-活性成分-靶點網(wǎng)絡圖Fig.2 Core prescription-active ingredients-target network

2.4 模塊劃分及靶點蛋白網(wǎng)絡構(gòu)建 將靶點導入String數(shù)據(jù)庫獲取蛋白相互作用關系，得到靶點蛋白相互作用網(wǎng)絡，見圖3，應用Cytoscape中的MCODE插件對靶點蛋白相互作用網(wǎng)絡進行模塊識別，MCODE可以在蛋白-蛋白相互作用網(wǎng)絡中檢測密集連接區(qū)域，將每一個區(qū)域劃分為一個功能模塊，一共劃分出5個模塊，見圖4。根據(jù)MCODE評分（密度×節(jié)點數(shù)）排序，評分最大為10，最小為2。

圖3 靶點蛋白相互作用網(wǎng)絡Fig.3 Network diagram of target spot-protein interaction

圖4 MCODE算法劃分的靶點蛋白網(wǎng)絡模塊Fig.4 Target protein network module identified by MCODE algorithm

應用Cytoscape將蛋白相互作用關系網(wǎng)絡可視化，靶點蛋白網(wǎng)絡共包括58個節(jié)點，以Degree（連接度）數(shù)值反映節(jié)點的大小，Degree指與該節(jié)點相關聯(lián)的“邊”的條數(shù)。Degree數(shù)值越大，節(jié)點越大，表明這些靶點參與可更多的生物功能，在網(wǎng)絡中具有重要地位。將Degree值排名為前30的靶點作為核心靶點，和MCOEE劃分出的功能模塊相匹配，發(fā)現(xiàn)核心靶點集中在模塊1、模塊2、模塊3和模塊5中，見表2。

表2 核心藥物組合治療T2DM的靶點蛋白（Degree值排名前30位）Tab.2 Target protein of T2DM treated by core drug combination（Degree value ranked top 30）

2.5 核心靶點KEGG通路分析 應用Cytoscape中的ClueGO插件，對核心靶點進行KEGG通路分析，其中節(jié)點越大，表明富集的靶點越多，顏色相近表示功能相近，見圖5、6。結(jié)果顯示，核心靶點SLC2A2、SLC2A4和TNF富集在2型糖尿病通路（TypeⅡdiabetes mellitus）上，與其相連接的化合物為 wogonin（黃芩素）、quercetin（槲皮素）、luteolin（葉黃素）、kaempferol（山奈酚）、cryptotanshinone（隱丹參酮），可能為核心處方治療疾病的重要活性成分。其他核心靶點主要富集在PPAR signaling pathway[LPL，PPARA，PPARG，RXRA]、Adipocytokine signaling pathway[PPARA，RXRA，SLC2A4，TNF]、Bile secretion[ABCB1，ABCB11，ABCG2，HMGCR，RXRA，SLCO1B1]、Chemicalcarcinogenesis[CYP1A1，CYP1A2，CYP2C8，CYP2C9，PTGS2，UGT1A1，UGT1A3，UGT1A9]等相關通路上。

圖5 核心靶點KEGG通路富集分析網(wǎng)絡圖Fig.5 KEGG pathway enrichment analysis for core targets

圖6 核心靶點KEGG通路富集分析表Fig.6 KEGG pathway enrichment analysis for core targets table

3 討論

應用關聯(lián)規(guī)則算法對325個臨床醫(yī)案進行分析后，得到16味核心藥物，包括赤芍、鬼箭羽、夏枯草、白芍、半夏、陳皮、黃連、柴胡、甘草、茯苓、丹參、黃芩、葛根、地骨皮、荔枝核和仙鶴草。篩選其中提升度最大的藥物組合，最終得到黃芩、葛根、丹參、仙鶴草、荔枝核、地骨皮等6味藥物的核心組合。趙進喜教授強調(diào)消渴病“病由熱生”，其基本病機為“熱傷氣陰”，火熱熾盛，蘊結(jié)日久，日久則絡脈多瘀，變生百癥。因此臨床在益氣養(yǎng)陰的同時，特別強調(diào)清熱治法，久病則強調(diào)化瘀通絡治法，且注重解決發(fā)病過程中變生的瘀血、痰濕、氣滯等病理要素[4-6]。此核心藥物組合中，黃芩可清熱解毒，葛根生津止渴，丹參活血祛瘀，地骨皮清肺降火，荔枝核行氣止痛，仙鶴草可益氣增力而不助熱。既可清熱、益氣、生津，又可活血、行氣，因此是治療2型糖尿病的重要藥物組成。在現(xiàn)代研究中，丹參具有抗氧化、抗心肌缺血、抗血栓、抗炎等作用機制，能夠降血糖，提高胰島素敏感性，改善胰島素抵抗[7-9]。葛根能夠抗氧化、增加胰島素敏感性，改善糖脂代謝[10]。黃芩具有抗炎、抗病毒、抗菌、抗氧化、心血管保護、抗高血糖的作用[11]。地骨皮、荔枝核、仙鶴草也均有抗炎、抗氧化、降血糖的作用[12-14]。

中藥具有多靶點、多途徑、多環(huán)節(jié)、化學成分復雜的特點，因此其作用機制的研究常常十分困難，網(wǎng)絡藥理學利用大數(shù)據(jù)分析來進行藥物研究，可以從復雜生物網(wǎng)絡角度，對疾病機制和藥物作用機制開展系統(tǒng)性研究[15]，因此十分適用于中藥尤其是中藥復方的機制探索和研究。研究發(fā)現(xiàn)，核心組方藥物中的黃芩素、槲皮素、葉黃素、山奈酚和隱丹參酮等成分，可能為核心處方的重要活性成分，其作用的重要靶點包括SLC2A2、SLC2A4和TNF，富集在2型糖尿病通路上。SLC2A2、SLC2A4等葡萄糖轉(zhuǎn)運蛋白介導血糖的內(nèi)流，高血糖發(fā)生時，血糖通過SLC2A2進入肝細胞。而脂肪組織和肌肉對葡萄糖的攝取主要由SLC2A4介導，在葡萄糖的利用中起重要作用[16]，TNF-α可以通過調(diào)節(jié)胰島素信號通路中關鍵調(diào)節(jié)因子的表達，促進外周組織的胰島素抵抗，同時可作為一種獨立的細胞毒素，直接作用于胰島β細胞，導致胰島素分不足[17-18]，因此均是糖尿病藥物研發(fā)的重要靶標。此外，本次研究發(fā)現(xiàn)，核心組方治療2型糖尿病的機制與脂肪因子信號通路和PPAR信號通路密切相關，相關靶點包括PPARA，PPARG等。PPAR可調(diào)控脂肪酸代謝相關基因的表達[19]，PPARA可以調(diào)節(jié)脂肪酸轉(zhuǎn)運和氧化以及脂蛋白循環(huán)和膽固醇代謝，與動脈粥樣硬化、非酒精性脂肪肝、糖尿病等疾病的發(fā)生發(fā)展近密切相關。PPARG信號通路是調(diào)控脂肪代謝的主要信號通路，參與脂肪代謝、葡萄糖代謝、胰島素敏感等重要生物過程。

本研究通過數(shù)據(jù)挖掘歸納了趙進喜教授治療2型糖尿病的核心處方，組成為黃芩、葛根、丹參、仙鶴草、荔枝核和地骨皮，其化學成分復雜，因此需通過多靶點、多途徑、多環(huán)節(jié)發(fā)揮作用。黃芩素、槲皮素、葉黃素、山奈酚和隱丹參酮可能為核心處方治療疾病的重要活性成分，其作用的重要靶點包括SLC2A2、SLC2A4、TNF，PPARA 和 PPARG 等。本研究以數(shù)據(jù)挖掘和網(wǎng)絡藥理學技術相結(jié)合的方式，從臨床醫(yī)案中挖掘出有效核心處方，又對其重要活性成分、作用機制等進行探索，可以為進一步的實驗研究提供重要依據(jù)。