文章信息
- 孙星怡, 宋志会, 彭真, 韦明艳, 陈雨钊, 吴美蓉, 李霖, 郭利平
- SUN Xingyi, SONG Zhihui, PENG Zhen, WEI Mingyan, CHEN Yuzhao, WU Meirong, LI Lin, GUO Liping
- 基于专利网的中药治疗偏头痛方剂核心药物配伍规律及分子作用机制研究
- Analysis of core medication rules and molecular mechanism of traditional Chinese medicine formula in the treatment of migraine according to patent information search platform
- 天津中医药, 2022, 39(11): 1452-1458
- Tianjin Journal of Traditional Chinese Medicine, 2022, 39(11): 1452-1458
- http://dx.doi.org/10.11656/j.issn.1672-1519.2022.11.17
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文章历史
- 收稿日期: 2022-07-30
2. 方剂学教育部重点实验室, 天津 301617;
3. 天津中医药大学中医药研究院, 天津 301617;
4. 天津市中医药研究院附属医院, 天津 300120
偏头痛是一种反复发作的慢性神经血管性疾病,临床常见头部单侧或双侧搏动性疼痛。偏头痛已被世界卫生组织列为全球第3大最常见疾病和第2大神经系统致残疾病,其患病率高达8.4%~28.0%,严重影响患者生活质量并带来沉重的经济负担[1-2]。偏头痛的病因和发病机制尚未完全阐明,研究指出偏头痛的发作主要与环境因素、生活方式、遗传因素导致的神经系统紊乱有关[3]。偏头痛西药常规治疗主要以减轻头痛严重程度、降低发作频率、缓解症状为目的,采用非甾体抗炎药、镇痛药、曲坦类等药物改善生活质量[4]。中医药基于辨证论治的基本原则,采用中药、针灸取穴、推拿等方式对偏头痛进行治疗,可减轻患者发病次数和程度,且安全性较好。近年来,聚焦于基础研究,阐明中医药治疗偏头痛的用药规律与作用机制并指导临床用药逐渐成为中医药防治偏头痛领域的研究方向。
专利信息服务平台(简称专利网)由知识产权出版社开发,收载不同领域科技创新的专利信息,通过对所收载的中药方剂或中药材进行药物归类、中药组方配伍规律或各种制剂类方药成分的数据挖掘,为中医药防治各类疾病提供研究思路和方法[5-6]。本研究应用数据挖掘的方法统计专利网治疗偏头痛的中药处方,对其用药及配伍规律进行整理与分析,并从“疾病-药物-化学成分-关键靶点-功能分析”角度,分析中药治疗偏头痛的核心药物配伍规律及潜在的分子作用机制,为临床用药提供有效的理论依据,也为揭示中药复方治疗偏头痛的科学内涵提供研究思路,本研究的整体思路见,图 1。
1 资料与方法 1.1 资料来源登录专利网(http://search.cnipr.com/),以偏头痛为检索词,收集所有中药治疗偏头痛的信息。
1.2 数据处理纳入所有以中药或中西医结合治疗偏头痛,并含有详细的处方药物记载的专利。剔除有关保健品、营养粥、茶饮、功能饮料,以及并未明确方药的专利。
将所有符合纳入标准的方药录入Excel中,对中医证型及主要代表方剂(加减方)进行统计。以《中药学》和2015版《中国药典》为参考,对中药名称进行规范,剔除无效中药名称(未出现在以上两个参考书目的中药),并录入已规范中药的四气五味、归经、功效、以及功效分类[7-8]。
1.3 数据统计与分析 1.3.1 数据挖掘方法对药物规律的分析及预测建立Excel数据库,分别统计中药名称、四气五味、归经、功效分类的频数,并按照频数由高到低排序。使用SPSS modeler 18.0,设置最大前项数为4,置信度97.015%,支持度13.06%,根据Apriori算法进行关联规则分析。使用SPSS statistics 22.0对使用频数排名前25的中药进行系统聚类分析,统计高频药物的常用配伍。
1.3.2 网络药理学方法对预测方剂的深度分析将1.3.1中预测得到的高频方剂及相关药物,通过中药系统药理学数据库与分析(TCMSP,https://tcmspw.com/tcmsp.php)平台筛选中药有效成分,并以偏头痛(migrain)为关键词在GeneCards数据库(https://www.genecards.org)、Therapeutic Target Database(TTD)数据库(http://db.idrblab.net/ttd)、OMIM数据库(http://omim.org)数据库中检索该疾病相关靶点,使用Venny 2.1.0平台构建中药-疾病交际靶点,在Cytoscape 3.7.1中构建药物-成分-靶点网络图,通过STRING(https://string-db.org)平台下载蛋白互作网络图(PPI),并利用Cytoscape 3.7.1进行优化及绘制,采用R 4.0.2软件进行GO功能和亦都基因和基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,以预测专利网中治疗偏头痛高频方药的潜在作用机制。
2 结果 2.1 中医证型及方剂统计分析对纳入的512个中药处方相关中医证型及主要代表方剂(加减方)进行统计,依照中医证型(代表方剂)出现频数由高到低进行排序,其中前5位分别为风热头痛(芎芷石膏汤),瘀血头痛(通窍活血汤),风寒头痛(川芎茶调散),肝阳头痛(天麻钩藤饮)和血虚头痛(加味四物汤),共占比63.87%,其中风热头痛占比最高,为28.71%,见表 1。
2.2 中药频次统计分析对纳入的512个中药处方进行统计,共6 148味中药,其中单个药物使用频数 > 40次的有34味,药物总数占比50.29%,使用频数由高到低依次为:川芎(286次)、白芷(220次)、天麻(176次)、甘草(141次)、当归(128次)等。见表 2。
2.3 中药四气五味统计对录入的512个中药处方进行统计,共6 148味中药、四气频数为6 148次,五味频数为9 524次,其中温性2 076次,占比33.77%;平性1 358次,占比22.09%;微寒905次,占比14.72%等。五味频数及比例依次为:辛味3 399次,占比35.69%;甘味2 396次,占比25.16%;苦味2 314次,占比24.30%等。
2.4 中药归经统计分析对纳入的6 148味中药进行归经统计,归经频数为15 277次,其中肝经3 832次,占比25.08%;肺经2 455次,占比16.07%;脾经5192次,占比12.64%;心经1 677次,占比10.98%;胃经1 620次,占比10.60%;肾经1 145次,占比7.49%。
2.5 中药功效统计分析统计纳入的6 148味中药所有功效,共统计功效频数19 350次,排名前5位的功效如下:祛风止痛594次,占比3.07%;清热解毒562次,占比2.90%;解表散寒470次,占比2.43%;平抑肝阳441次,占比2.28%;疏散风热382次,占比1.97%等,见表 3。
2.6 中药关联规则分析对纳入的6 148味中药使用SPSS modeler 18.0进行关联规则分析,设置最大前项数为2,置信度97.015%,支持度13.06%,高频使用药对前5位分别为川芎-白芍-白芷,川芎-当归-白芷,川芎-细辛-白芷,川芎-蔓荆子-白芷,川芎-柴胡-白芷,见表 4。
2.7 高频核心中药聚类分析对中药使用频数排名前25位的中药进行聚类分析,得到4个药物聚合组,第1组:菊花、蔓荆子、川芎、白芷、防风、羌活、细辛、薄荷,药物共出现频数占比为17.59%;第2组:红花、桃仁、当归、甘草、白芍、柴胡、黄芩,药物共出现频数占比为11.06%;第3组:葛根、牛膝、延胡索、全蝎、僵蚕、天麻、丹参、钩藤,药物共出现频数占比为10.11%;第4组半夏、茯苓,药物共出现频数占比为1.43%。见图 2。因第1组药物组合出现频次最高,紧密度最强,故探究该方剂治疗偏头痛的机制并开展后续研究。
2.8 成分靶点网络的构建依据药代动力学参数,共检索得到菊花、蔓荆子、川芎、白芷、防风、羌活、细辛、薄荷有效成分83个,其对应靶点250个,偏头痛疾病靶点900个,药物靶点与偏头痛疾病靶点取交集共得到共有靶点77个,通过Cytoscape 3.7.1软件构建“药物-成分-靶点网络图”。见图 3。
2.9 PPI网络分析和核心靶点筛选为进一步探讨靶点在蛋白水平的作用关系,将STRING数据库分析结果导入Cytoscape 3.7.1软件并通过Network Analyzer插件进行拓扑分析,以≥2倍DC中位数22为筛选条件,共得到该方剂治疗偏头痛的最相关靶点7个,分别是白细胞介素(IL)-1B、血管内皮生长因子A(VEGFA)、前列素内环氧化物合酶A(PTGS2)、肿瘤坏死因子(TNF)、表皮生长因子受体(EGFR)、IL-6、丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)3。见图 4。
2.10 GO和KEGG通路富集结果与分析利用R语言对该方剂治疗偏头痛的77个潜在靶点进行GO功能注释,并按P值进行排序(阈值为P < 0.05),将排名前30位的潜在生物过程(BP)进行展示,同时,将潜在靶点进行KEGG功能分析,并将排名前30位通路进行展示,如晚期糖基化产物(AGE)-晚期糖基化终末产物受体(RAGE)信号通路、IL-17信号通路、TNF信号通路、MAPK信号通路、磷脂酰肌醇激酶(PI3K)/蛋白激酶B(Akt)信号通路等。见图 5。
3 讨论中医将偏头痛归属“头痛”的范畴,又有“头风”“脑风”“首风”之称[9]。其病机主要为外感六淫邪气、内伤或久病入络,导致清阳不升,痹阻头部经络所致,主要分为外感与内伤两类。本研究结果显示,治疗偏头痛各证型对应方剂研究数量从高到低依次为:风热头痛(芎芷石膏汤) > 瘀血头痛(通窍活血汤) > 风寒头痛(川芎茶调散) > 肝阳头痛(天麻钩藤饮) > 血虚头痛(加味四物汤),有临床研究结果显示,肝阳上亢、血瘀证、肝风挟瘀、血虚肝旺、气血亏虚、风热等为偏头痛的主要证型,与本研究结果基本一致[10-12]。
本次数据挖掘结果显示川芎、白芷、天麻、甘草、当归、细辛、防风、白芍、菊花、柴胡等使用频率较高,四气五味分别以温性、平性药物占比最大(55.88%),辛味、甘味占比最大(60.85%),分析可知临床治疗偏头痛仍以能行能散,缓急止痛的行气活血、祛风止痛功效药物为主。另外关联规则显示川芎-白芷-白芍,川芎-白芷-当归,川芎-白芷-细辛,川芎-白芷-蔓荆子,置信度均在90%以上,是治疗偏头痛较为常见的药物组合,其功效亦主要以行气活血,祛风止痛,清利头目为主。
根据聚类分析所得的新的高频药物组方由菊花、蔓荆子、川芎、白芷、防风、羌活、细辛、薄荷组成。该方在川芎茶调散基础上去荆芥、甘草,加菊花、蔓荆子,在祛风止痛功效之外,更著疏散风热、清利头目的作用,因此更适用于风热所致的偏头痛[13]。通过成分靶点网络的构建,发现该方剂的药物靶点与偏头痛疾病靶点共77个,且该可能通过甘露醇(Mandenol)、氨酰胺(Ammidin)、异欧前胡素(isoimperatorin)、克尼地林(Cnidilin)、β-谷甾醇(beta-sitosterol)等有效成分发挥治疗作用。PPI网络分析和核心靶点筛选结果显示,IL-1B、VEGFA、PTGS2、TNF、EGFR、IL-6、MAPK3可能为该方剂治疗偏头痛的关键因子,GO功能-BP显示,该方剂对偏头痛的防治主要涉及基因表达的正向调控、对药物的反应、对脂多糖的反应、突触前膜的组成部分、细胞对脂多糖的反应等生物过程方面,KEGG富集通路显示,AGE-RAGE信号通路、IL-17信号通路、TNF信号通路、HIF-1信号通路、Th17细胞分化、5-HT突触信号通路、MAPK信号通路、PI3K-Akt信号通路等可能为重要通路,其中MAPK信号通路在核心靶点、功能富集及通路富集中均有显示,可能为该方剂治疗风热型偏头痛的关键通路,本研究后期也将通过药物分析、分子生物学验证等方法明确该方剂发挥疏散风热、清利头目治疗偏头痛的药效物质基础,为实现临床转化研究提供依据。
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2. Key Laboratory of Pharmacology of Traditional Chinese Medical Formulae, Ministry of Education, Tianjin 301617, China;
3. Institute of Traditional Chinese medicine, Tianjin University of Traditional Chinese medicine, Tianjin 301617, China;
4. Tianjin Academy of Traditional Chinese Medicine Affiliated Hospital, Tianjin 300120, China