系統藥理學研究方法在中藥不良反應研究中的應用進展Δ

王琳珊，靳會欣，董占軍（河北省人民醫院藥學部，石家莊050051）

系統藥理學研究方法在中藥不良反應研究中的應用進展Δ

王琳珊＊，靳會欣，董占軍#（河北省人民醫院藥學部，石家莊050051）

目的：為中藥不良反應的研究提供參考。方法：查閱近年來國內外相關文獻，對中藥不良反應的研究特點和系統藥理學研究方法在中藥不良反應研究中的應用進行綜述。結果：中藥不良反應的發生機制復雜，具有系統性的研究特點。系統藥理學可通過藥物的藥動學特征（ADME/T）篩選出藥物活性成分后，預測藥物的靶點和可能存在的毒副作用及機制，最后利用網絡藥理學方法構建揭示“藥物-靶點-基因-疾病”相互作用關系的網絡拓撲圖，從而系統地研究藥物對機體的作用和不良反應發生的機制。結論：系統藥理學的研究方法可系統地研究中藥不良反應的發生及預防機制，為提高中藥的安全性和有效性提供技術支持。

系統藥理學；網絡藥理學；中藥；不良反應

中藥的不良反應是指中藥在中醫辨證施治理論指導下應用于臨床所引起的與治療無關的或意外的有害反應[1]。近年來，國內外關于中藥不良反應的報道逐漸增多，中藥安全性問題逐漸引起了人們的重視[2]。目前，常用中藥有數千種，而經過系統的化學及藥理學研究的僅有300余種[3]。中藥及其復方制劑成分復雜，因此，對于中藥的藥效物質基礎和作用機制的了解十分有限，對其導致的不良反應認識更是不足。近年來，生物信息學和計算機技術的發展促進了各學科組學技術的應用。系統藥理學能發掘藥物的有效成分和作用靶點，研究不同系統水平上藥物與機體的作用機制，為中藥的研究提供了有效的技術手段和思路[4-6]。本文通過查閱近年來國內外相關文獻，分析了中藥不良反應研究的特點，介紹了系統藥理學在篩選中藥毒性成分和闡釋不良反應發生機制中的應用，以期為降低中藥不良反應的研究提供參考。

1 中藥不良反應的系統性特點及研究思路

1.1 中藥不良反應的系統性特點

中藥自身的特點決定了其不良反應研究的特殊性。相較于化學藥而言，中藥具有多成分綜合作用的系統性特點。傳統的研究方法在研究多成分之間的相關性時受到了限制，違背了中醫藥“整體治療和協同治療”的特點。因此，單一的研究方法已不能滿足對于中藥復雜體系的研究，需要能將各水平組學數據進行關聯的系統研究方法，以此來闡明中藥多成分、多療效的作用機制[7]。

1.2 中藥不良反應的研究思路

中藥與化學藥都是通過作用于生物體中的靶點來平衡機體生物網絡。找到一個能從多水平揭示中藥的復雜物質基礎和作用機制的現代藥學研究方法是非常重要的。系統藥理學的出現，為此帶來了新的研究思路和方法[8]。2013年，Yao Y等[9]利用系統藥理學以麻黃湯為例對中藥的配伍機制進行了探索，發現了君藥通過作用于主要靶點來起主導作用；臣藥作用的靶點與君藥相同，因此可以增強君藥的作用，并減少君藥的用量；君、臣藥的生物利用度通過佐、使藥來提高。系統藥理學的研究思路正符合了中藥及其復方制劑作用于人體時所表現出來的整體性和協同性等特點[10-11]。

系統藥理學的研究思路是通過藥物的藥動學特征（ADME/T），即機體對藥物的吸收（Absorption）、分布（Distribution）、代謝（Metabolism）、排泄（Excretion）過程和藥物的毒性（Toxicity）篩選有效成分，挖掘文本、預測藥物靶點，并利用網絡藥理學方法構建“成分-靶點蛋白-疾病”之間關系的網絡，之后通過相關靶點所在生物信號通路的分析，最終預測藥物的機制和可能存在的毒副作用。以中藥“十八反”中的“甘草反甘遂”為例，通過ADME/T篩選甘草和甘遂的入血成分，再進行藥物成分的靶點預測，同時收集毒性反應相關蛋白，構建這2味中藥相關成分的化合物、蛋白與基因之間的各系統網絡，最后通過網絡分析推測“相反”的作用機制[12]。

2 中藥系統藥理學的研究方法

中藥系統藥理學采用系統藥理學技術，不僅可以預測復雜中藥成分中能夠跨越機體屏障的活性分子，還能建立藥效分子與疾病網絡的關系，從而建立系統水平的中藥藥效學和中醫藥基礎理論。同時，還可以拓寬到包括氣血、性味、歸經等基礎理論研究，為中藥藥方優化、新藥開發以及中藥不良反應的預防提供支撐[6，13]。

2.1 藥物的ADME/T預測

中藥主要以口服和外用藥為主，藥效成分首先要克服機體ADME/T屏障，之后才能和靶點相結合，其活性小分子及其代謝產物在不同的層次上和機體發生相互作用，其中包括藥品不良反應[7]。明確中藥成分在人體內的ADME/T過程是中藥作用機制研究的前提[11，14]。影響藥物ADME/T參數的因素有很多，由于中藥成分復雜，通過試驗方法對其ADME/T性質進行評估過程緩慢。基于現階段ADME/T大量研究數據的積累，借助生物信息學工具來研究藥物的口服利用度（Oral bioavailability，OB）和血腦屏障（Blood brain barrier，BBB）等ADME/T特性，可以迅速地篩選出機體內的有效成分。

2.2 化合物-靶點相互作用預測

中藥的復雜成分在機體生命活動中有著復雜的相互關系，傳統的試驗方法耗時長、處理成本高、試驗成功率低，因此可利用一些新型的計算方法，包括基于文本挖掘的虛擬篩選的方法和基于化學基因組學預測的方法。文本挖掘的方法是從文獻資源中提取化合物、蛋白質和基因三者之間的相互聯系，以此來推斷藥物與靶標關系，但由于化合物、蛋白和基因名稱有時不統一，因此準確度有待提高。而基于化學基因組的方法是通過靶點-配體結合特異性來預測靶標的方法[15]。2015年，葉蕾[6]采用系統藥理學方法對四君子湯進行活性成分的篩選和靶點的預測，構建了“分子-靶點-疾病”網絡圖，為四君子湯作用機制的深入研究提供了精確的靶點。

2.3 網絡藥理學

繼ADME/T篩選出中藥活性成分后，可通過預測得到藥物的靶點，利用網絡藥理學方法構建揭示“藥物-靶點-基因-疾病”相互作用關系的網絡拓撲圖，從而形成一個完整的系統藥理學研究體系。

網絡藥理學是從生物系統和網絡的角度，對機體應答藥物的過程進行網絡分析，在網絡數據庫查找、計算機虛擬計算以及高通量組學數據分析的基礎上構建生物信息網絡并進行網絡拓撲分析的科學研究方法[16-17]。網絡藥理學通過數據庫、文獻和高通量組學技術，以及計算生物學的方法獲得藥物綜合效用中“藥物-靶點-疾病”關系的數據[18]。2006年，周明眉等[19]從系統生物學的角度出發，整體、動態地評價了含馬兜鈴酸中藥的腎毒性；2010年，Zhao S等[20]提出了基于網絡的藥物靶點預測算法（drug CIPHER）方法，該方法可預測藥物的靶標譜，利用靶標譜的聚類特征可以發現藥物的副作用。

2.4 中藥系統藥理學的數據庫和分析工具

隨著越來越多中藥研究的開展，現階段已積累了大量寶貴數據。網絡數據庫和網絡分析平臺整合了現有的數據和高效的分析方法，極大地推動了中藥的研究工作。同時，可視化工具使復雜的研究數據更為直觀，也更便于研究者獲取關鍵信息[21]。

中醫藥資源庫（TCM Database@Taiwan）[22]是最早的一個中藥成分數據庫，能夠用于計算機輔助藥物設計工作。TCMID（Traditional Chinese Medicines Integrated Database）[23]是目前較為完善的一個中藥綜合數據庫，收集了較全面的中藥及其成分、靶點、疾病的信息，為中藥的作用機制研究提供較為全面的基礎數據。中藥信息數據庫（Traditional Chinese Medicine Information Database，TCM-ID）將中藥信息連接起來，包括每味中藥的功能、臨床表現，用法用量等應用信息。藥物組合數據庫（Drug Combination Database，DCD）不僅可搜索藥物的結構、不良反應等信息，還可獲得預測的靶點信息。蛋白靶點數據庫（Herb Ingredients’Targets，HIT）用于鑒定中藥成分的生物靶點。此外，還有通過分子結構比較來尋找未知小分子靶點的ScaffoldHunter，ChEMBL和BindingDB 等工具[11，15]。

2014年，Ru J等[24]發表文章建立了一個包含了藥物化學、藥動學、靶點預測、相關疾病等信息的中藥系統藥理學數據庫和分析平臺（Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform，TCMSP）。通過該平臺還可獲得藥物-靶標網絡和靶點-疾病網絡。該數據庫和分析平臺功能全面，為探索“中藥-疾病”作用機制的研究工作提供了全面的信息，提高了工作效率[24]。

此外，還有越來越多專門用于網絡毒理學研究的相關數據庫，有比較毒物遺傳學數據庫（Comparative Toxicogenomics Database，CTD）[12]，為全世界研究人員提供了不同類型分子和不同生物體的毒理學數據；化合物毒性相關數據庫（TOXNET），記錄了1900年至今的大量有關藥物毒理效應的文獻；化學物質毒性數據庫（Registry of Toxic Effects of Chemical Substances，RTECS）記錄了大量化合物的毒性信息，包括遺傳毒性、急性毒性、致癌性、生殖毒性等信息；此外，可用于預測外源物質的致突變性、致癌性、敏感性、刺激性等的毒性預測工具主要有TOPKAT、Hazard Expert、DEREK、M-CASE 和 ToxSYS等[25]。

此外，一些可視化及分析工具可以將難以分析的“多成分-多靶點”的網絡關系表變成直觀的網絡圖，以便于獲得最為關鍵的信息。目前，Cytoscape、GUESS、Pajek等軟件應用較廣泛[26]。

3 系統藥理學在中藥不良反應研究中的應用

3.1 篩選毒性成分和靶點，優化復方

通過化合物結構的相似性建立“毒性化合物-化合物”的網絡，可用于中藥毒性成分的篩選。與已知毒性化合物結構相似或處于同一子簇的中藥成分可能就是該藥材潛在的毒性成分。例如，林明寶[27]利用構建的中藥致敏原網絡模型，對可疑致敏成分進行探查，同時構建中藥注射劑成分過敏反應網絡，發現β-谷甾醇、綠原酸、棕櫚酸等為中藥注射劑潛在致敏原的可疑程度最高。研究結果提示有必要對上述化合物的潛在致敏性進行評價。

同時，系統藥理學的原理和方法還被應用在發現有毒中藥的潛在靶標。吳磊宏等[28]在預測了附子所含化學成分的作用靶點后，構建了其“成分-靶點”網絡。研究結果得到附子中22個化學成分的多個作用靶點，并得到文獻數據印證，說明此方法可用于發現某些有毒中藥中毒性成分的潛在靶標。

此外，在獲取疾病相關靶標后，還可反向篩選藥物有效成分，結合網絡和系統分析預測新復方，為中藥復方優化和新藥開發提供支撐。李鵬[29]對心血管疾病相關藥物和靶點進行網絡整合，篩選中藥中潛在的藥效分子，之后選擇與目標通路相關的藥物，建立新復方，并通過試驗進一步驗證其療效。

3.2 闡述有毒中藥或方劑的致毒機制

中醫古籍中記載了許多有關有毒中藥方面的理論知識和臨床應用經驗，逐漸形成了中藥毒性理論，但關于其致毒機制尚未詮釋清楚。而解釋這種復雜毒性機制正是系統藥理學的優勢所在。利用相關數據庫和文獻，針對重要的毒性靶器官，可篩選到中藥、蛋白、基因、毒性反應等相關信息，基于這些信息構建“有毒中藥-靶點”網絡，利用構建的網絡可系統地分析有毒中藥的可能致毒機制[12]。李彥文等[30]通過網絡藥理學方法，以附子和四逆湯為例對中藥配伍減毒機制進行研究，推測四逆湯配伍環境下，甘草、干姜對生附子的減毒作用可能與共享靶標基因或關聯基因有關。王永華等[11]將利用化學基因組和毒物組學數據建立的“毒物-靶點”相互作用預測模型成功地用在了心臟毒物的評價和毒性機制的研究中。

3.3 詮釋中藥配伍禁忌和中藥、化學藥不合理聯用機制

網絡藥理學為研究“十八反”和“十九畏”等傳統中醫配伍禁忌理論提供了新的思路。比如，通過網絡數據庫、實驗研究和計算預測等方法搜集由于配伍禁忌引發的毒性反應的相關靶點蛋白和基因，構建其中相反藥對相關成分的“化合物-蛋白-基因”網絡，最終利用此網絡推測致毒機制[12]。劉洪等[31]針對甘遂和甘草的主要藥效/毒性成分，根據Pharm Mapper數據庫構建“多成分-蛋白”網絡，再對相關靶點進行通路分析，最后通過Cytoscape軟件構建“成分-靶點-通路”網絡。結果表明，甘遂與甘草配伍的藥效/毒性機制涉及“神經-免疫-內分泌-泌尿系統”等通路，在調節水和電解質排泄方面藥效相反，在抗腫瘤、抗炎、調節免疫方面發揮協同作用；兩者配伍存在基于肝藥酶代謝的毒性增強現象。該研究為深入探討甘遂、甘草配伍的分子作用機制提供了參考。

同樣，不合理的中藥和化學藥配伍也會造成不良反應與配伍禁忌。中藥、化學藥的不合理聯用可產生藥物的拮抗或協同作用，使藥物吸收減少、排泄增加、代謝加快或生成毒性物質等，最終導致藥物的療效降低與毒副作用增加[32]。通過上述的中藥系統藥理學研究思路對中藥、化學藥聯合使用產生毒副作用的原因可以進行科學的解釋。

4 結語

中藥是我國人民長期與疾病斗爭的經驗總結，為全人類的健康做出了巨大貢獻，但同時中藥不良反應的問題也不容忽視。中藥不良反應的發生機制復雜，具有系統性的研究特點。系統藥理學通過藥物活性成分的篩選，藥物靶點的預測和“藥物-靶點-基因-疾病”作用關系網絡的構建可全面系統地研究中藥對機體的作用機制和不良反應的發生機制。系統藥理學的研究思路和方法應用于中藥不良反應的研究中，終將提高中藥用藥的安全性和有效性，同時必將推進中藥現代化的進程。

[1]馬學全.淺談中藥不良反應[J].世界最新醫學信息文摘，2015，15（31）：171．

[2]曹明成，黃泰康.預防中藥不良反應的對策和建議[J].中國藥業，2016，25（4）：3-5.

[3]劉志華，孫曉波.網絡藥理學：中醫藥現代化的新機遇[J].藥學學報，2012，47（6）：696-703.

[4]穆潔心.基于系統藥理學方法揭示維藥復方西紅花對心血管疾病治療的分子機制[D].西安：西北大學，2016.

[5]馬曉茹，周維維，張閃閃，等.基于系統藥理學方法篩選抗急性髓系白血病的中藥活性分子[J].中國實驗方劑學雜志，2017，23（5）：196-202.

[6]葉蕾.基于系統藥理學的四君子湯作用靶點預測及實驗研究[D].濟南：山東中醫藥大學，2015.

[7]姚瑤.基于系統藥理學的中藥復方配伍及作用機制研究[D].咸陽：西北農林科技大學，2014.

[8]張文娟，王永華.系統藥理學原理、方法及在中醫藥中的應用[J].世界中醫藥，2015，10（2）：280-286.

[9]Yao Y，Zhang X，Wang Z，et al.Deciphering the combination principles of traditional chinese medicine from a systems pharmacology perspective based on mahuang decoction[J].J Ethnopharm，2013，150（2）：619-638.

[10]賴艷妮，嚴一文，徐培平.基于系統藥理學探索莪術有效成分的藥理作用機制[J].中國實驗方劑學雜志，2017，23（14）：177-182.

[11]王永華，楊凌.基于系統藥理學的現代中藥研究體系[J].世界中醫藥，2013，8（7）：801-808.

[12]范驍輝，趙筱萍，金燁成，等.論建立網絡毒理學及中藥網絡毒理學研究思路[J].中國中藥雜志，2011，36（21）：2920-2922.

[13]聶西周，杜霞，張瑞瑞，等.基于系統藥理學方法研究頭痛寧膠囊治療偏頭痛的TNF機制[J].中國中藥雜志，2017，42（3）：548-554.

[14]范方田，何立巍.基于“藥效-藥代-化學”三位一體的中藥藥動學模式研究[J].江蘇科技信息，2016（15）：32-33.

[15]汝錦龍.中藥系統藥理學數據庫和分析平臺的構建和應用[D].咸陽：西北農林科技大學，2015.

[16]Hopkins AL.Network pharmacology[J].Nature Biotechnology，2007，25（10）：1110．

[17]黃國東，孫秀玉，陳書，等.網絡藥理學在國內中藥復方研究的應用概況[J].廣西中醫藥大學學報，2016，19（1）：104-107.

[18]Xiong J，Rayner S，Luo K，et al.Genome wide prediction of protein function via a generic knowledge discovery approach based on evidence integration[J].BMC Bioinformatics，2006，7，doi：10.1186/1471-2105-7-268.

[19]周明眉，劉平，賈偉，等.基于代謝網絡變化的中藥整體效應評價方法研究[J].世界科學技術：中醫藥現代化，2006，8（6）：113-119.

[20]Zhao S，Li S.Network-based relating pharmacological and genomic spaces for drug target identification[J].PloS One，2010，5（7）：e11764.

[21]劉麗紅，于彤，李強，等.基于語義web的中藥數據庫集成研究思路[J].中國數字醫學，2013，8（8）：85-87.

[22]Chen CY.TCM Database@Taiwan：the world’s largest traditional Chinese medicine database for drug screening in silico[J].PloS One，2011，6（1）：e15939.

[23]Xue R，Fang Z，Zhang M，et al.TCMID：traditional Chinese medicine integrative database for herb molecular mechanism analysis[J].Nucleic Acids Research，2013，41（Database Issue）：D1089-D1095.

[24]Ru J，Li P，Wang J，et al.TCMSP：a database of systems pharmacology for drug discovery from herbal medicines[J].J Cheminform，2014，6（1）：13-18.

[25]Wolfgang GH，Johnson DE.Web resources for drug toxicity[J].Toxicology，2002，173（1/2）：67-74.

[26]吳磊宏，王毅，范驍輝，等.網絡藥理學技術工具：網絡可視化及網絡分析[J].中國中藥雜志，2011，36（21）：2923-2925.

[27]林明寶.中藥引發過敏反應的危險因素及中成藥致敏成分研究[D].杭州：浙江大學，2013.

[28]吳磊宏，高秀梅，王林麗，等.附子多成分作用靶點預測及網絡藥理學研究[J].中國中藥雜志，2011，36（21）：2907-2910.

[29]李鵬.心血管疾病及中藥治療的系統藥理學研究[D].咸陽：西北農林科技大學，2015.

[30]李彥文，李志勇，劉會永，等.中藥配伍減毒研究的新思路[J].中國實驗方劑學雜志，2012，18（20）：321-324.

[31]劉洪，范欣生.甘遂與甘草反藥相互作用的網絡藥理學分析[J].中國實驗方劑學雜志，2016，22（9）：186-192.

[32]唐志芳，梅全喜.神經系統類西藥與中藥的配伍禁忌[J].中國藥房，2016，27（17）：2446-2448.

R285

A

1001-0408（2017）35-5033-04

DOI10.6039/j.issn.1001-0408.2017.35.37

河北省醫學科學研究重點課題計劃（No.20170352）

＊藥師，博士。研究方向：藥物基因組學。電話：0311-85988640。E-mail：wanglinshanwls@163.com

#通信作者：主任藥師，碩士。研究方向：臨床藥理學。電話：0311-85988604。E-mail：13313213656@126.com

2017-01-12

2017-08-18）

（編輯：晏 妮）