基于網絡藥理學的類風濕關節炎藥物治療研究進展

吳晨，魏昀，高慧琴

(甘肅中醫藥大學藥學院，甘肅 蘭州 730000)

類風濕關節炎(Rheumatoid arthritis，RA)是以對稱性、進行性、侵蝕性關節炎為主要臨床表現的系統性自身免疫疾病[1]。RA嚴重損傷關節和滑膜，至病變晚期，纖維組織增生或鈣化形成可導致關節強直和畸形，關節功能產生明顯障礙[2]。據報道，RA患病人數約占世界總人口的1.0%，我國患病率約為0.3%左右[3-4]，若不及時接受治療，其5～10年致殘率約為60%，30年以上致殘率約為90%，嚴重影響了患者的身體健康和生活質量[5]。

網絡藥理學由HOPKINS[6]于2007年提出，即：藥物通過作用于多靶點，進而產生相互作用最終達到減毒增效的效果。網絡藥理學從相互聯系的角度研究問題，恰恰與中醫藥的整體觀思想不謀而合。因RA病程綿長、機制不明、較難治愈，全球對于RA的研究投入較大卻收效甚微，故本文借助網絡藥理學對RA的治療最新研究進展進行綜述，為臨床治療RA提供新思路。

1 文獻統計分析

通過美國科技信息所(ISI，Institute for Scientific Informsction)旗下的 SCI 網絡版數據庫 Web of Science 設置“主題=(Network pharmacology) AND Rheumatoid Arthritis，數據庫=SCI-EXPANDED，檢索時間=2009.10—2019.10”，人工篩去重復文章后共得到相關論文49篇，該類文章發表數量呈逐年遞增趨勢，其中，中國(31篇)、美國(7篇)及加拿大(2篇)暫列世界文章發表數量排名前三。相關論文在世界范圍內項目支持排名前三分別是：國家自然科學基金(21篇)、北京市科技新星計劃(3篇)、國家973計劃(3篇)及香港浸會大學基金(2篇)。由此可見，在網絡藥理學與RA及中醫藥結合這一方面，我國有較多的研究并取得了一定成果，這與國家科研項目的大力支持是分不開的。

以中國知網(CNKI)包括中國學術期刊網絡出版總庫、中國博士學位論文全文數據庫、中國優秀碩士學位論文全文數據庫及中國重要會議論文全文數據庫為數據庫來源，于2019年10月10日以“類風濕關節炎”和“網絡藥理學”為關鍵詞檢索到近10年發表的相關研究論文，共45篇，該類文章發表數量除2014年和2018年稍有減少外，整體呈上升趨勢，其中以中國中醫科學院(10篇)、北京中醫藥大學(7篇)、廣州中醫藥大學第一附屬醫院(4篇)和貴陽中醫學院(4篇)暫列發文數量排名前三，國家自然科學基金(14篇)對該方面課題研究支持力度最大。并且該研究方向直接作為2名博士和8名碩士的畢業研究課題。

2 網絡藥理學方法的統計分析

網絡藥理學研究主要步驟分為：(1)目標研究中藥化學成分庫的建立；(2)化學成分作用靶點的預測；(3)RA疾病靶點數據庫的構建；(4)映射成分作用靶點與疾病靶點尋找相同靶點交集；(5)構建成分-疾病靶點網絡圖譜并進行拓撲分析；(6)GO分析和通路富集分析[7-10]，但在實際操作中各平臺使用卻有所不同，不同數據庫、平臺及分析軟件各有特色。此處，以基于網絡藥理學對RA的研究為例，對近十年來文獻中的常用方法進行統計分析(見表1)。

表1 網絡藥理學常用數據庫平臺及軟件

注：表中步驟與上文主要步驟序號對應

曾麗盈等[11]查詢中藥系統藥理學數據庫與分析平臺(TCMSP)獲得昆明山海棠-益母草藥對的潛在活性成分及其對應的靶點，通過DisGeNET、Therapeutic Target Database和Drugbank 數據庫收集構建RA疾病靶點庫，通過Image GP平臺映射藥物與疾病共有靶點并使用String數據庫構建共有靶點互作(PPI)網絡模型結合Cytoscape軟件建立“藥物-成分-靶點”網絡，使用Clue GO插件對靶點進行GO分析和KEGG通路富集。毛霞等[12]采用drug-CIPHER-CS軟件以到達時間(Hitting time)大于中位數做為篩選標準預測白芍所含化學成分和候選靶標分子，通過查詢DrugBank、OMIM、GAD和KEGG數據庫收集到208個已知RA相關基因構建RA疾病靶點庫。李瑋婕[13]通過臺灣中醫藥資料庫(TCM Database@Taiwan)檢索白虎加桂枝湯的五味中藥所含化學成分并結合超高效液相色譜-飛行時間質譜聯用技術(UPLC-Q-TOF-MS)鑒定白虎加桂枝湯水煎液的真實有效成分，構建化學成分庫；采用全基因組表達譜芯片檢測技術(Agilent Whole Rat Genome Microarray)對佐劑誘導性關節炎(AIA)大鼠關節滑膜組織的cRNA樣本進行分析統計，構建AIA關節炎疾病基因庫。

不難發現，在網絡藥理學實際操作中，構建化學成分庫不僅可以通過查詢TCMSP等數據庫，還可以通過儀器分析手段獲得實時定性定量的化學成分庫。查詢數據庫具有極佳的便捷性，通過口服利用度、生物利用度和類藥性等指標能夠高效地確定目標中藥的成分；但中藥成分極為復雜亦或共煎中藥導致成分變化使得通過儀器分析構建成分庫的優勢展現出來，數據庫查詢只能確定單一中藥的提取成分，但儀器分析卻可以構建“真實世界”的中藥化學成分庫。此外，構建疾病靶點庫主要通過查詢不同數據庫，這有助于全面收集構建已確定或預測的疾病靶點。通過Unipront ID映射成分作用靶點與疾病靶點尋找相同靶點較通過靶點名稱來映射篩選相同靶點的方法則有助于排除靶點英文名大小寫或是縮寫帶來的誤差。GO分析和KEGG通路富集通過Cytoscape和DAVID等分析軟件完成，Cytoscape集成組件對GO分析的可視化程度較高但數據分析能力較薄弱；DAVID具有較強的GO和KEGG統計分析能力，但其結果只能借助Image GP等第三方繪圖平臺對結果進行可視化展現。

3 治療RA主要化學成分的統計分析

中藥治療RA的優勢在于多成分多靶點，在治療過程中多種成分協同作用對RA的不同靶點進行干預。但這也使得中藥面臨成分不明，機制不定的困境[14]。網絡藥理學通過查詢化學成分數據庫或色譜技術分析藥物成分，構建起目標中藥的真實化學成分庫(見表2)，將這些成份作用靶點與RA疾病靶點映射篩選，挖掘能夠治療RA的目標中藥所含成分。對明確中藥有效成分、探究藥物作用機制具有一定指導意義。

魏欣等[15]通過網絡藥理學研究方法對白仙風湯組方中的白芍、甘草、青風藤、威靈仙4味中藥研究發現：白芍含有山奈酚(Kaempferol)、芍藥苷(Paeoniflorin)和丁子香萜(Mairin)等10種有效成分；甘草含有甘草苷E(Licorice glycoside E)、亞甲二氧基異黃酮(Glyzaglabrin)和甘草異黃酮(Licoagroisoflavone)等66種有效成分；青風藤含有β-谷甾醇(beta-Sitosterol)、拉茲馬寧堿(16-epi-Isositsirikine)和千金藤啶堿(Stepholidine)等6種有效成分；威靈仙含有豆甾醇(Stigmasterol)、鐵線蓮苷A(ClematosideA'_qt)和恩比寧(Embinin)等8種有效成分，除重整理后共得到83種白仙風湯組方中治療RA的有效活性化合物。DUAN等[16]通過網絡藥理學方法發現風濕定膠囊的主要成分為水楊素(Salicin)、丹皮酚(Paeonol)、甘草苷(Liquiritin)和白茅苷(Imperatorin)對RA靶標具有靶向作用。楊欣等[17]利用TCMSP、DAVID等數據庫檢索熊果酸(Ursolic acid)的潛在治病靶點，采用分子對接技術(iGEMDOCK，Systems Dock)對熊果酸和 RA 靶標蛋白進行能量匹配，發現熊果酸對RA具有較好的抑制作用。

表2 治療RA的常見成分匯總

注：該表僅為常見治療RA的化學成分匯總，并非全部

中藥來源廣泛，成分復雜，已知對于RA具有治療作用的成分可能只是“冰山一角”。生物堿類、黃酮類、皂苷類、類固醇類等化學成分均對RA具有療效。因RA發病機制不明，借助網絡藥理學篩選已有文獻報道的中藥成分或尚未報道的預測成分，為中藥研究提供了新思路。

4 治療RA靶點通路的統計分析

RA的發病與多基因、多通路、多途徑的分子功能網絡相互作用相關(見表3)[18-19]，因RA致病原因廣泛，證候多樣，雖已有大量治療RA的臨床和實驗報道，但RA“藥-證”對應的分子機制尚不清楚。所以，網絡藥理學可以從蛋白、基因、信號通路等層面解釋中藥多靶點治療RA的作用機制。

表3 與RA發病相關的排名前10通路

ZHANG C等[20]通過查詢DisGeNET、OMIM和DISEASES等數據庫結合查閱文獻確定了白介素-10(Interleukin-10，IL-10)、白介素-16(Interleukin-16，IL-16)和腫瘤壞死因子(Tumor Necrosis Factor ，TNF)等277個與RA相關的疾病基因。以“藥物作用靶點全面覆蓋 RA 相關基因”為標準，提出了來氟米特片和川芎嗪聯用治療RA的新思路。SONG等[21]通過網絡藥理學方法研究發現：雷公藤紅素(Celastrol)通過調節基質金屬蛋白酶-9(matrix metalloprotein-9，MMP-9)、氨基端激酶(c-Jun N-terminal kinase，C-Jun)和絲裂原活化蛋白激酶激酶1(mitogen-activated proteinkinase kinase 1，MEK1)等多種基因產生調節Th1和Th2細胞、控制細胞凋亡及抗炎等作用。GO分析發現雷公藤紅素作用于RA相關的1175個人類基因和339條通路，包括：RA病程中巨噬細胞和成纖維樣細胞的激活；T細胞和B細胞的信號傳導；炎癥反應等生物過程。牛旭艷等[22]通過IPA軟件分析治療RA熱證的中藥靶蛋白發現：粒細胞-巨噬細胞集落刺激因子(GM-CSF)、細胞毒性T淋巴細胞相關蛋白4(CTLA4)和T細胞受體等通路在中藥治療RA熱證中起關鍵作用，共同干預細胞存活、細胞免疫及炎癥反應等細胞生命活動和生物過程。

5 小結

十余年來，網絡藥理學發展勢頭強勁。誕生初期，因其復雜的算法和操作以及對藥學、生物信息學和計算機科學等交叉學科的知識要求較高，使其發展緩慢。但隨著大量中藥化學成分數據庫、疾病基因靶點數據庫和相關分析軟件的問世，網絡藥理學的發展進入了井噴階段，在各類科研基金支持下，基于網絡藥理學的多種研究相繼出現,主要有道地藥材作用機制的研究,經典名方、經方和驗方的作用機制研究,高發病的病因分析,通過疾病的致病基因反推有效成分的新藥研發。網絡藥理學作為一門新興學科展示出了包容性，擴展性和前瞻性。

RA具有多種致病因素，主要包括環境因素、遺傳因素、免疫因素等。其發生發展可能與多種靶點或通路相關，傳統化學藥物單一成分只能對其中某一個或某幾個靶點起效，不能達到根治RA的目標。而通過網絡藥理學研究可以挖掘對RA蛤有抑制作用的活性成分并解釋其作用機制，對臨床用藥研究具有指導作用。

因為網絡藥理學的研究思路與中藥多成分、多靶點、調節方式多樣的特點不謀而合，所以近十年來其發展成果顯著，但是在高速發展的同時面臨著以下問題,(1)數據庫查詢靶點的準確性存在爭議性；(2)被查詢靶點不能確定其激活或抑制作用；(3)中藥成分被檢索時，只能定性不能定量；(4)查詢結果中，多種中藥作用成分相似；(5)被查詢中藥成分提取體系不明。對此，科研工作者也在積極尋求解決方案，其中，李瑋婕[13]通過UPLC-Q-TOF-MS鑒定白虎加桂枝湯的水煎液成分并結合數據庫查詢構建化學成分庫就是很好的一個解決方案。網絡藥理學本來就是交叉學科的產物，相信，以網絡藥理學為基礎進而交叉結合更多藥物分析學、生物信息學、生物化學等學科領域知識，網絡藥理學能夠在藥物作用機制、疾病致病機制或是新藥研發過程中發揮更大的作用。