生物信息學在中藥及復方研究中的應用概況*

卞慶來 李 琳

中藥及復方的作用機制除藥理學作用外還與機體自身的調節作用有關。因此，基于藥物化學成分的中藥及復方的研究難以體現機體生物網絡的整體性和中醫學整體觀念的特點。近年來，隨著生物信息學新理論、新技術的不斷發展，中醫藥和生物信息學聯合數據庫的建設日臻完善，中藥及復方作用機制的研究誕生了新的視角。目前，生物信息學主要應用于中藥及復方的物質基礎及作用機制、功效、歸經及配伍規律、優化組分結構等方向，為系統解析中藥及復方多成分、多途徑、多靶點的特點和傳統中醫藥理論注入了新的活力。

1 應用生物信息學研究中藥及復方的物質基礎及作用機制

在中藥及復方物質基礎及作用機制的研究中，研究對象主要是藥物化學成分和藥物代謝入血成分等的藥理學、藥代動力學、細胞學和分子生物學的實驗，能部分揭示中藥及復方中某些成分的物質基礎及作用機制，但難以體現中藥及復方的整體性，不利于從整體層面解析多成分的中藥復方通過多種途徑和多種機制對人體生物網絡產生作用的過程。

為了彌補“單藥物-單基因-單疾病”的藥物研發模式的不足，HOPKINS教授[1]提出了“網絡藥理學”這一將生物信息學和藥理學相融合的學科概念。這一概念與中醫學的整體觀念和中藥及復方的多成分、多途徑、多靶點特點相互契合。因此，越來越多的中醫藥研究者將生物信息學技術應用于中藥及復方的物質基礎和作用機制的研究中。2008—2018年收錄于Web of Science和PubMed數據庫的中醫藥聯合生物信息學的454篇論文中，有223篇涉及復方研究[2]。生物信息學與中藥復方物質基礎和作用機制研究的結合減少了對化學成分進行逐一研究所需要的工作量，研究內容可簡要概括為“活性成分篩選-作用靶點預測-功能富集分析-結果實驗驗證”。

這一研究思路在中醫藥防治新冠肺炎的研究中也得到了應用，研究者探索了“三藥三方”在新冠肺炎的中醫藥防治中體現的多成分、多靶點、多通路的特點和“三藥三方”作用機制的異同。蔡羽等[3]分別構建了“三藥三方”中的6個復方中藥組成的數據庫，通過ETCM數據庫和BATMAN-TCM構建“成分-靶點”網絡，再應用TBtools生信工具、STRING數據庫、DAVID數據庫、Metascape數據庫進行交集分析、蛋白互作網絡、KEGG通路分析，最后通過分子對接軟件對13種交集化合物與12種關鍵蛋白完成分子對接模型實驗。另外，還使用 D3Targets-2019-nCoV數據庫對“三藥三方”活性成分與新冠病毒相關蛋白進行分子對接。實驗結果初步揭示“三藥三方”通過多成分-多靶點-多通路的綜合調控和異同之處。

通過對2種或2種以上復方治療同一疾病的“成分-靶點-疾病”網絡進行構建，可運用生物信息學技術探索中醫學同病異治理論的生物學基礎。靳會會等[4]利用TCMSP和BATMAN-TCM數據庫獲得了柴胡加龍骨牡蠣湯的成分和對應靶點后，與GeneCards數據庫中冠心病和焦慮癥相關疾病靶點進行比對，使用R語言進行通路富集分析后構建柴胡加龍骨牡蠣湯的“活性成分—靶點—通路”網絡，最后使用AutoDock vina軟件對關鍵靶點和主要活性成分進行分子對接，發現了柴胡加龍骨牡蠣湯中74個有效活性成分參與調控92個共同靶點，初步揭示了柴胡加龍骨牡蠣湯對冠心病和焦慮癥異病同治的多成分、多靶點、多通路的作用機制。趙燦等[5]分別構建了茯苓杏仁甘草湯、橘枳姜湯的靶點與冠心病相關的相互作用網絡，發現了共同和特異性的靶點和通路，最后根據網絡拓撲分析挖掘出治療冠心病的潛在關鍵靶點和重要通路。另一方面，陳銘泰等[6]以逍遙散入手，基于生物信息學數據庫發現逍遙散對抑郁癥和動脈粥樣硬化癥的作用機制上可能存在共有的信號通路，包括氧化應激、神經內分泌調節等，與目前對抑郁癥和動脈粥樣硬化癥的現代醫學認識基本一致，為基于異病同治理論進一步實驗研究逍遙散對抑郁癥和動脈粥樣硬化癥的作用機制提供了依據。朱虹宇等[7]發現交泰丸中黃連和肉桂中含有的20個化合物可作用于92個靶點，從而發揮治療抑郁癥、糖尿病和失眠的作用。生物信息學分析顯示HTR2A和HTR2C是交泰丸治療以上3種疾病的共同靶點。對3種疾病特有靶點的GO和KEGG通路富集的部分分析揭示了交泰丸治療3種不同疾病異病同治的理論基礎。

除了經典中藥復方外，有學者采用此研究思路對經驗方和自擬方展開了探索。如趙子龍等[8]采用“藥材-成分-靶點-通路”關聯網絡分析方法探索自擬排石湯治療泌尿系統結石的多成分、多靶點、整體調節的作用特點，認為自擬排石湯防治泌尿系結石的作用可能與抗炎和抗氧化應激等機制有關。劉洪等[9]對自擬方胃萎清治療慢性萎縮性胃炎的重要靶點和通路進行生物信息分析，發現自擬方中的槲皮素可能是其治療慢性萎縮性胃炎的重要成分之一。

然而，對中藥及復方的單純生物信息學預測顯得相對單薄，在此基礎上還應開展分子生物學水平以及細胞水平的實驗驗證，將預測結果轉化為科學結論并有效應用于臨床治療。生物信息學預測結果的驗證方式有很多種，比如文獻驗證、分子對接驗證以及細胞驗證、分子水平上的驗證，采用生物信息學預測聯合實驗驗證的研究方式能更深入地揭示中藥復方的藥效物質基礎和作用機制。如ZUO等[10]研究清絡飲治療類風濕性關節炎熱證的作用機制。研究者利用生物信息學對清絡飲的作用機制進行預測后，結合代謝組學技術開展動物實驗，發現動物實驗結果與生信預測結果一致。研究者認為清絡飲主要通過調節關節炎大鼠嘌呤、嘧啶和磷酸戊糖的代謝而發揮治療作用，并挖掘出苦參堿可能具有抗風濕作用。在前期研究的基礎上，研究者將對苦參堿抗風濕作用的生物學活性和苦參堿對清絡飲全方的貢獻度進行深入探討。

為了探究具有類似功效的中藥在生物學基礎上的共性特征，ZHENG等[11]對22味扶正類中藥治療腫瘤的生物學基礎進行研究，并與25味驅邪類中藥進行比較，發現扶正類中藥在腫瘤免疫微環境調節和腫瘤預防方面具有很大的潛在價值，該研究為扶正類中藥在腫瘤治療中的生物學基礎共性提供了系統性的研究方案，在一定程度上揭示了中藥扶正和驅邪的科學內涵，為基于中藥傳統功效的現代藥理學研究帶來了全新的思路。

另外，還有學者運用反向思維，首先運用生物信息學方法對疾病的關鍵基因進行篩選，根據篩選結果和中醫藥生物信息學數據庫預測出可能治療該疾病的中藥，從而尋找該疾病的藥物靶標。曹云等[12]基于R語言運用生物信息學方法對美國國家生物技術中心的原始數據集進行分析，獲得了缺血性腦卒中患者的14個顯著差異表達基因，將關鍵基因映射到Coremine Medical數據庫后，對“藥物-活性成分-作用靶點”網絡進行構建，發現丹參、西紅花、黃芩、火麻仁4味中藥及其活性成分可靶向作用于缺血性腦卒中，為該病的中醫藥治療提供了新的研究思路。

2 生物信息學在中藥炮制 功效 歸經及配伍中的應用

中藥的炮制、功效、歸經及配伍規律等特有概念難以用現代醫學的語言解釋。如厚樸“發汗”的炮制方法、升麻“透疹”的功效，中藥配伍中君臣佐使和相須相使的原則等等。生物信息學的興起為挖掘這些中醫特色名詞背后的信息提供了新的思路。

鄭義蕾等[13]通過生物信息學技術對“發汗”前后厚樸差異成分靶點網絡進行對比，認為厚樸的“發汗”是化學成分相互作用的結果。其中，厚樸酚和β-桉葉醇等化合物的含量發生了改變，在一定程度上揭示了厚樸“發汗”這一傳統中醫藥概念的科學內涵。孟祥龍等[14]構建熟地黃的“化合物-靶點-基因”網絡并聯合HPLC-MS檢測，探討遵循古法的熟地黃“九蒸九曬”炮制過程與美拉德反應的相關性。研究發現第5次蒸曬可達到最佳效果，而以黃酒作為輔料進行炮制可以使美拉德的反應進程加快，這些原因可能使熟地黃在炮制過程中產生了具有止血和改變血流變效果的物質。

在中藥歸經的應用方面，王俊堯等[15]對《中華人民共和國藥典》中記載的歸肝經的藥物及所治疾病之間的關系進行生物信息學分析，發現歸肝經中藥的靶點與精神類疾病、血液病以及婦科疾病關聯程度較高，這與中醫理論中肝的生理特性有一定的關聯，體現了生物信息學在中藥歸經研究中的應用價值。中藥功效的描述例如解表、祛濕、潤燥等名詞雖極具特色但十分抽象，難以解釋。祝婧等[16]分析了升麻治療麻疹的活性成分，對靶點和通路富集進行生物信息學分析，發現升麻發揮“透疹”作用與其對炎癥因子和炎癥相關通路的影響密切相關，解讀了中藥傳統功效的現代醫學內涵。受這一思路的啟發，中醫藥學中特有的“上火”“發物”等名詞或許也能通過生物信息學來揭示其中的奧秘。

中醫師在臨床實踐中，經常運用藥對如“桂枝-芍藥”“丹參-葛根”等來提高療效。在這類藥對的機制研究中，馬陽等[17]為了探討“葛根-丹參”藥對配伍治療冠心病的作用機制，對獲取的“葛根-丹參”藥對的活性成分和作用靶點進行網絡構建和富集分析，發現“葛根-丹參”配伍能夠調節PI3K-Akt、TNF和Jak-STAT等信號通路，且與血管生成和炎癥反應等過程密切相關。在中藥復方“君臣佐使”配伍基本原則的研究方面，WU等[18]整合急性心肌缺血相關基因、蛋白質相互作用和基因芯片實驗的數據，建立了急性心肌缺血的Organism Disturbed網絡，并開發了NRI-ODN這一指數從網絡的角度來評價芪參益氣方的功效及組成，結果發現全方的NRI-ODN評分均大于方中的各味藥，且方中的各味藥物的評分由高到低的順序與“君臣佐使”的順序一致，從分子網絡和信號通路的角度揭示了“君臣佐使”的配伍原則，極具創新性。

3 生物信息學應用于中藥及復方研究中存在的問題

生物信息學的發展推動了中藥及復方現代化的研究進程，提高了中藥及復方研究的效率與深度。但在研究過程中存在一些問題：①目前已經建成的成熟的中醫藥生物信息學數據庫如TCMSP[19]、TCMD[20]、TCMID[21,22]、HIT[23]以及BATMAN-TCM[24]等，為中藥及復方的生物信息學相關研究提供了基礎。然而，這些數據庫的規模相對于日益增長的研究需求而言顯得相對不足，同一味藥物在不同數據庫進行檢索時獲得的結果差別較大；數據信息缺失較多。許多常用藥物如龍骨、牡蠣、地龍等礦物類和動物類藥物未被數據庫收錄，建議新建常用礦物類和動物類中藥的生物信息學數據庫；有些中藥復方如薯蕷丸包含的藥物較多，在一個數據庫中檢索每味中藥的信息時顯得繁瑣，而且需聯合多個數據庫才能得到相對完整的復方數據，建議數據庫建設時除了對單味中藥進行檢索外，還可通過中藥復方的名稱進行整體檢索，在此基礎上構建常見方劑的生物信息學數據庫，方便研究者使用；數據庫中存在概念的混淆與錯誤。一些名字相同的復方中所包含的藥物其實是不同的，例如清暑益氣湯來源有二，一為吳鞠通所著的《溫病條辨》，二為李東垣所著的《脾胃論》，二者在組方和功效上均存在明顯差異，數據庫收錄時應注明其方劑來源并加以區別，避免出現復方名稱的混淆。另外，同一藥物經過不同炮制，其化學成分和作用靶點也應有差異，例如麻黃與炙麻黃、炒白芍與生白芍以及生半夏和姜半夏等，然而這一點在現有的數據庫中未能體現，無法展現炮制對于中藥成分的影響。建議整合國內外科研院所和高校之間的優勢資源，培養中醫藥與數據庫建設的復合型人才，設置專項計劃和資金用于中藥及復方數據庫資源的開發與利用，爭取在數據庫的完整性、準確性、實用性和方便性上取得突破。②在應用生物信息學的中藥及復方研究中，研究者主要依靠計算機模擬和數學算法實現生物信息學的預測和分析，預測結果大多缺乏驗證，研究內容存在“重預測、輕驗證”的現象，對預測結果未展開深入的探索。因此，今后的研究方向應向驗證方面側重，向實際應用方面側重，并在方法學上尋找適合驗證中藥及復方生物信息預測結果的技術。③中藥及復方的生物信息學預測和分析結果是基于中藥及復方中的化學成分或活性成分，然而，中藥在煎煮過程中其化學成分又會相互作用，有些化學成分本身并無活性，經人體代謝后的產物才產生效果。還有一些大分子物質如多糖類物質不進入血液循環，而是在腸道與調節腸道菌群相互作用[25]，進而產生效果。因此中藥及復方的生物信息學預測和分析結果應結合藥物代謝動力學以及代謝組學等技術聯合研究，分析清楚中藥及復方作用于機體的來龍去脈。由于中藥及復方中的化學成分和相互作用關系過于復雜，這些問題也是目前中藥及復方研究中的難點，若不解決這些細節的問題，還是難以完整揭示“一鍋湯”的物質基礎和作用機制。

4 結語

生物信息學作為在人類基因組計劃實施過程中應運而生的一門新興學科，現已廣泛應用于生物、醫學、農學、微生物學等多學科領域，推動著自然科學的發展。“后基因組”時代的今天，生物信息學已在中藥及復方的研究中嶄露頭角，但這把新鑰匙能否打開傳統中醫藥研究尤其是中藥及復方研究的大門，還需要中醫藥學者和生物信息學專家進行深度的多學科交叉研究，尤其是要整合多學科的優勢，培養跨學科人才，為中藥及復方的研究找到合適的思路與方法。