中藥治療射血分數保留心衰的核心用藥及其作用機制研究

郭紅鑫，王建茹，王新陸，李興淵，朱翠玲，王永霞，朱明軍*

中藥治療射血分數保留心衰的核心用藥及其作用機制研究

郭紅鑫1,2，王建茹2，王新陸2，李興淵2，朱翠玲2，王永霞2，朱明軍2*

1. 河南中醫藥大學第一臨床醫學院，河南 鄭州 450000 2. 河南中醫藥大學第一附屬醫院 心臟中心，河南 鄭州 450000

通過數據挖掘總結中藥治療射血分數保留心衰（heart failure with preserved ejection fraction，HFPEF）的核心用藥，并使用網絡藥理學和分子對接的方法對核心中藥的作用機制進行探索。檢索中國知網（CNKI）、萬方數據（Wanfang）、維普網（VIP）、中國生物醫學文獻數據庫（CBM）、PubMed、Cochrane Libarary和Embase數據庫，收集治療HFPEF療效明確的方劑，使用R語言對方劑進行頻次、關聯規則和聚類分析，得到核心中藥。通過TCMSP、GeneCards、GEO等數據庫篩選核心中藥有效成分和HFPEF相關靶點并取交集靶點，對交集靶點進行基因本體論（gene ontology，GO）和京都基因與基因組百科全書（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）通路富集分析，利用Cytoscape軟件構建藥物-成分-靶點網絡和蛋白互作網絡，并篩選關鍵成分和靶點。使用vina軟件對關鍵成分和核心靶點進行分子對接。納入方劑103首，涉及中藥131味，功效以補虛藥和活血化瘀藥為主，藥性多為溫、寒，藥味以甘、苦和辛味為主，歸經多歸心、肺和脾經，結合關聯規則和聚類分析得出黃芪和丹參為核心中藥。網絡藥理學獲得黃芪和丹參85個有效成分，HFPEF相關靶點1696個，交集靶點共117個；GO分析顯示主要與氧化應激和對脂多糖的反應有關；KEGG分析顯示主要與脂質、動脈粥樣硬化、糖尿病并發癥等通路有關；篩選出槲皮素、木犀草素、山柰酚、丹參酮ⅡA等10關鍵成分和14個核心靶點，且關鍵成分和核心靶點可穩定結合。黃芪和丹參為治療HFPEF的核心中藥，其通過多成分、多靶點調控氧化應激、糖脂代謝和動脈粥樣硬化等發揮作用。

中藥；射血分數保留心衰；黃芪；丹參；槲皮素；木犀草素；山柰酚；丹參酮ⅡA

射血分數保留心衰（heart failure with preserved ejection fraction，HFPEF）指臨床具有心力衰竭的癥狀或體征，且左心室射血分數正常的一種臨床綜合征[1]。該病具有高發病率和高死亡率的特點，流性病學調查顯示近半數心力衰竭患者為HFPEF，其再住院率及病死率與射血分數降低心衰相當[2]。其發病涉及多種臟器和機制，現代醫學暫無較好的藥物降低其發病率和死亡率，而中藥通過多成分、多靶點產生治療作用，因此探索效優價廉的中醫藥治療方案具有重要的臨床意義[3]。

中醫藥治療心力衰竭歷史悠久，在緩解癥狀、延緩病情進展等方面具有獨到優勢，臨床證據表明，中醫藥治療HFPEF療效明確[4]。但由于該病為近年來提出的新病名，目前對其辨證論治尚處于探索階段，不同研究結果間存在差異，臨床缺乏統一規范的辨證用藥指導[5]。中醫藥學是一門經驗性學科，其產生的診療信息（證候、方藥等）具有多因素、非線性等復雜數據特點，因此僅用常規的統計方法并不能很好地將中醫藥學術經驗傳承下去。數據挖掘是指基于大數據，從繁雜、隨機的信息中挖掘出潛在規律的過程，被廣泛應用于決策支持、經驗傳承和趨勢預測等，是探索中藥用藥規律的有效方法，既往已有多項研究成功運用該方法探索中藥治療疾病的用藥規律[6-7]。網絡藥理學是通過高通量從中藥處方中篩選多種協同的化合物，從整體層面說明藥物作用機制的研究方法，是幫助認識中藥治療疾病分子機制的重要手段[8-9]。本研究全面收集治療HFPEF療效明確的方劑，通過數據挖掘分析組方用藥規律，得到其核心中藥，使用網絡藥理學預測核心中藥治療該病的潛在機制，再通過分子對接對網絡藥理學結果進行驗證，以期為HFPEF的臨床用藥和基礎研究提供參考。

1 數據挖掘

1.1 資料與方法

1.1.1 處方來源及信息提取 2名研究者采用主題詞結合自由詞檢索中國知網（CNKI）、萬方數據（Wanfang）、維普網（VIP）、中國生物醫學文獻數據庫（CBM）、PubMed、Cochrane Libarary和Embase數據庫從建庫起至2022年12月14日有關中藥治療HFPEF的文獻。中文檢索詞為“射血分數保留心衰”“射血分數正常心衰”“舒張性心衰”“中醫”“中藥”“中西醫”“中成藥”“醫案”“經驗”“湯”“丸”“散”；英文檢索詞為“heart failure with preserved ejection fraction”“heart failure with normal ejection fraction”“diastolic heart failure”“Chinese medicine”“traditional Chinese and western medicine”“Chinese patent medicine”“medical case”“decoction”“pill”“powder”。完成文獻篩選后，提取納入方劑的方藥組成、功效、四氣、五味及歸經等信息。根據《中國藥典》2020版[10]對中藥名進行統一。

1.1.2 納入標準 ①研究類型：隨機對照試驗、臨床觀察性文獻、名醫經驗和典型醫案。②符合《中國心力衰竭診斷和治療指南2018》中HFPEF診斷標準[11]，患者性別、年齡、地區不限。③干預措施：包括口服中藥湯藥、中成藥、中藥顆粒劑和中藥散劑在內的中藥內治法，用藥劑量及療程不限。④所載方藥有明確的藥物組成，且必須療效明確（中藥組和非中藥組療效差異有統計學意義）。⑤重復方藥選取發表時間最近者錄入。

1.1.3 排除標準 ①數據缺失；②合并其他嚴重疾病及精神??；③出現嚴重不良反應的中藥；④合并使用多種中藥制劑。

1.1.4 數據分析 使用R語言4.1.2進行數據挖掘，以得出所用中藥的藥性、藥味、功效、配伍和組方等信息，并確定核心中藥。首先篩選出使用頻次≥10次的高頻中藥，對高頻中藥性味歸經及功效進行分析。然后通過“arules”包進行關聯規則分析挖掘核心配伍，本研究設定最小支持度為0.15，最小置信度為0.75，以網狀圖進行可視化。最后通過“cluster”包對高頻中藥進行層次聚類分析以挖掘核心處方，度量區間采用平方Euclidean距離，以Ward.D法構建聚類樹狀圖。

1.2 結果

1.2.1 處方篩選結果 從CNKI中檢索獲得相關文獻296篇、Wanfang 1152篇、VIP 68篇、CBM 292篇、PubMed 6篇、Cochrane Libarary 37篇、Embase 4篇，總文獻數1855篇。通過排除重復文獻531篇及明顯不相關文獻887篇后，對437篇文獻進行全文閱讀篩選，最終納入處方103首，共涉及單味中藥131味，累計共使用977次。使用頻次＞5的中藥在103首處方中占比見圖1。

圖1 使用頻次＞5次的中藥

1.2.2 高頻中藥功效及性味歸經頻數分析 使用頻次≥10的高頻中藥共23味，累計使用674次，占總使用頻次的69%；共涉及7種功效，以補虛藥（42.7%）、活血化瘀藥（26.4%）、溫里藥（9.5%）和利水滲濕藥（9.2%）為主，其中補虛藥中75.7%為補氣藥，補陰藥和補血藥占比較少；涉及4種藥性，即寒（30.4%）、熱（3.6%）、溫（45.8%）和平（20.2%）；涉及10條歸經，主要為心經（22.1%）、肺經（20.0%）和脾經（19.4%）；五味以甘（44.0%）、苦（27.7%）和辛（19.7%）為主。見圖2。

圖2 高頻中藥功效(A)、四氣(B)、五味(C) 和歸經(D) 分析

1.2.3 關聯規則分析 共獲得24種藥物關聯，包含11組藥對和13個角藥，其中黃芪配伍丹參支持度最高（49.5%）。各關聯規則按支持度大小進行排列，見表1。關聯規則可視化網狀圖見圖3，圖中圓點的大小和顏色分別反映支持度和置信度，箭頭指向次數最多的前2位中藥為黃芪和丹參，為核心中藥。

表1 103首處方中高頻藥物的關聯規則分析

Table 1 Association rule analysis of high frequency TCMs in 103 prescriptions

序號關聯規則支持度/%置信度/%提升度序號關聯規則支持度/%置信度/%提升度 1丹參→黃芪49.5176.121.0613丹參，當歸→黃芪18.4595.001.32 2桂枝→黃芪30.1077.501.0814紅花→黃芪17.4875.001.04 3當歸→黃芪27.1884.851.1815白術，桂枝→茯苓17.4890.002.06 4川芎→黃芪27.1875.681.0516茯苓，桂枝→白術17.4875.002.49 5葶藶子→黃芪24.2783.331.1617茯苓，桂枝→黃芪17.4875.001.04 6白術→茯苓24.2780.651.8518丹參，桂枝→黃芪17.4878.261.09 7丹參，人參→黃芪21.3684.621.1819桂枝，葶藶子→黃芪16.5089.471.25 8黃芪，人參→丹參21.3678.571.2120川芎，丹參→黃芪16.5077.271.08 9麥冬→丹參20.3984.001.2921益母草→丹參15.5388.891.37 10赤芍→黃芪19.4276.921.0722茯苓，葶藶子→黃芪15.5384.211.17 11丹參，茯苓→黃芪19.4276.921.0723丹參，葶藶子→黃芪15.5376.191.06 12黨參→黃芪18.4579.171.1024川芎，當歸→黃芪15.5384.211.17

圖3 高頻中藥關聯規則分析網狀圖

1.2.4 聚類分析 聚類分析共得到4個新方，見圖4，圖中方框內藥物代表新方組成。

2 網絡藥理學

2.1 資料與方法

2.1.1 核心藥物活性成分篩選及靶點基因預測 對數據挖掘得到的核心中藥，以中藥名為關鍵詞檢索TCMSP數據庫（http://tcmspw.com/tcmsp.php），以口服生物利用度（oral bioavailability，OB）≥30%和藥物相似性（drug-likeness，DL）≥0.18為條件進行篩選獲得有效成分及對應的靶點，然后利用Uniprot數據庫（https://www.uniprot.org/）對靶點進行規范。

圖4 高頻藥物聚類分析樹狀圖

2.1.2 HFPEF疾病靶點篩選 設置檢索詞為“heart failure with preserved ejection fraction”，物種為“Homo sapiens”，檢索GEO（https://www.ncbi.nlm. nih.gov/geo/）、Genecards（https://www.genecards. org/）和OMIM（https://omim.org/）數據庫，將3個數據庫所得的相關靶點合并、去重得到HFPEF疾病靶點。對GEO數據庫中獲得的數據集，使用R 4.1.2中“limma”包獲取差異基因，設置＜0.05和log2fold change（FC）絕對值＞0.5作為篩選差異基因的閾值，由火山圖和熱圖展示。

2.1.3 交集靶點篩選 使用R 4.1.2中“venn”包將藥物有效成分靶點與疾病靶點取交集得到中藥治療HFPEF的靶點。

2.1.4 基因本體論（gene ontology，GO）和京都基因與基因組百科全書（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）富集分析 使用R 4.1.2中“org.Hs.eg.db”“enrichplot”“GOplot”“clusterProfiler”“stringi”“digest”“colorspace”“ggplot2”軟件包對交集基因進行GO和KEGG富集分析，均以＜0.01為篩選條件，以獲取交集基因富集的主要功能和代謝通路，結果以圈圖可視化。

2.1.5 藥物-成分-靶點網絡構建及關鍵成分篩選 將得到的藥物-成分、成分-靶點、交集靶點等數據導入Cytoscape 3.9.1構建藥物-成分-靶點調控網絡，使用Network Analyzer模塊進行拓撲分析，并根據節點連接度值（degree）大小篩選出top10的有效成分作為關鍵有效成分。

2.1.6 蛋白互作網絡（protein-protein interaction，PPI）構建及核心靶點查找 將交集靶點提交至String 11.5數據庫（https://cn.string-db.org/），生物種類設為“Homo sapiens”，最小作用閾值為“highest confidence”（＞0.9），得到PPI；然后將TSV格式的結果導入Cytoscape 3.9.1，使用CytoNCA插件進行網絡核心查找，通過計算網絡節點的介度中心性（betweenness centrality，BC）、緊密度中心性（closeness centrality，CC）、degree、特征向量中心性（eigenvector centrality，EC）、局部平均連通度（local average connectivity，lAC）和網絡中心性（network centrality，NC）進行篩選，若某一靶點在上述6項結果均大于中位數則保留，否則刪除，篩選2次后得到PPI網絡核心靶點。

2.1.7 分子對接 從PubChem（https://pubchem. ncbi.nlm.nih.gov/）得到“2.1.5”中關鍵成分的2D結構（sdf格式），利用ChemBio3D Ultra 14.0.0.117軟件進行結構優化并轉化為3D結構（mol2格式），再通過AutoDockTools-1.5.7軟件轉化為pdbqt格式文件，作為配體；從PDB（http://www.rcsb.org/）得到“2.1.6”項中關鍵靶點的PDB文件，后使用PyMOL軟件去掉其水分子和配體，再使用AutoDockTools-1.5.7軟件進行加氫和轉化為pdbqt格式文件等操作，并確定活性口袋，作為受體。最后使用vina軟件對配體和受體進行分子對接，計算結合能，使用GraphPad Prism 8軟件繪制結合能熱圖，使用PyMOL軟件對分子對接結果可視化。

2.2 結果

2.2.1 藥物有效成分和對應靶點 篩選共獲得黃芪有效成分20個、丹參有效成分65個，對應的相關靶點共216個。具體有效成分見表2。

2.2.2 HFPEF疾病靶點 GEO數據庫中數據集（GSE192886）經差異基因表達分析得出243個疾病靶點，見圖5；在GeneCards數據庫按照相關度大于2進行篩選獲得1343個疾病靶點；OMIM數據庫獲得278個疾病靶點。將以上所得靶點取合集并去重后，共獲得疾病靶點1696個。

2.2.3 藥物-疾病交集靶點 將疾病靶點與藥物靶點進行匹配映射，共獲得117個交集靶點。

2.2.4 GO、KEGG富集分析 117個交集靶點共得到GO條目2034條，其中生物學進程（biological process，BP）1831條、細胞組分（cellular component，CC）69條、分子功能（molecular function，MF）134條，靶點主要參與對氧化應激的反應、對脂多糖的反應、對活性氧的反應等生物過程；共得到KEGG條目140條，主要富集在糖尿病并發癥、脂質和動脈粥樣硬化等通路。見圖6。

2.2.5 藥物-成分-靶點網絡 藥物-成分-靶點調控網絡見圖7，圖中中藥有效成分和相關靶點為節點，其相互關系為邊。根據degree篩選出的關鍵成分為槲皮素（quercetin）、木犀草素（luteolin）、山柰酚（kaempferol）、丹參酮ⅡA（tanshinone ⅡA）、7--甲基-異微凸劍葉莎醇（7--methylisomucronulatol）、二氫丹參內酯（dihydro-tanshinlactone）、刺芒柄花素（formononetin）、隱丹參酮（cryptotanshinone）、2-異丙基-8-甲基菲-3,4-二酮（2-isopropyl-8-methylphenanthrene-3,4-dione）和4-亞甲丹參新酮（4-methylenemiltirone）。

表2 黃芪和丹參中的化學成分

Table 2 Active components in Astragali Radix and Salviae Miltiorrhizae Radix et Rhizoma

中藥MOL ID化學成分OB/%DL 丹參MOL0016011,2,5,6-tetrahydrotanshinone38.750.36 丹參MOL001659Poriferasterol43.830.76 丹參MOL001771poriferast-5-en-3beta-ol36.910.75 丹參MOL001942isoimperatorin45.460.23 丹參MOL002222sugiol36.110.28 丹參MOL002651dehydrotanshinone IIA43.760.40 丹參MOL002776baicalin40.120.75 丹參MOL000569digallate61.850.26 丹參MOL000006luteolin36.160.25 丹參MOL006824α-amyrin39.510.76 丹參MOL0070365,6-dihydroxy-7-isopropyl-1,1-dimethyl-2,3-dihydrophenanthren-4-one33.770.29 丹參MOL0070412-isopropyl-8-methylphenanthrene-3,4-dione40.860.23 丹參MOL0070453α-hydroxytanshinone Ⅱa44.930.44 丹參MOL007048(E)-3-[2-(3,4-dihydroxyphenyl)-7-hydroxy-benzofuran-4-yl]acrylic acid48.240.31 丹參MOL0070494-methylenemiltirone34.350.23 丹參MOL0070502-(4-hydroxy-3-methoxyphenyl)-5-(3-hydroxypropyl)-7-methoxy-3-benzofurancarboxaldehyde62.780.40 丹參MOL0070516-O-syringyl-8-O-acetyl shanzhiside methyl ester46.690.71 丹參MOL007058formyltanshinone73.440.42 丹參MOL0070593-beta-hydroxymethyllenetanshiquinone32.160.41 丹參MOL007061methylenetanshinquinone37.070.36 丹參MOL007063przewalskin a37.110.65 丹參MOL007064przewalskin b110.320.44 丹參MOL007068przewaquinone B62.240.41 丹參MOL007069przewaquinone c55.740.40 丹參MOL007070(6S,7R)-6,7-dihydroxy-1,6-dimethyl-8,9-dihydro-7H-naphtho[8,7-g]benzofuran-10,11-dione41.310.45 丹參MOL007071przewaquinone f40.310.46 丹參MOL007077sclareol43.670.21 丹參MOL007079tanshinaldehyde52.470.45 丹參MOL007081danshenol B57.950.56 丹參MOL007082danshenol A56.970.52 丹參MOL007085salvilenone30.380.38 丹參MOL007088cryptotanshinone52.340.40 丹參MOL007093danshexinkum d38.880.55 丹參MOL007094danshenspiroketallactone50.430.31 丹參MOL007098deoxyneocryptotanshinone49.40.29 丹參MOL007100dihydrotanshinlactone38.680.32 丹參MOL007101dihydrotanshinone Ⅰ45.040.36 丹參MOL007105epidanshenspiroketallactone68.270.31 丹參MOL007107(4bS,8aS)-4b,8,8-trimethyl-2-propan-2-yl-5,6,7,8a,9,10-hexahydrophenanthren-3-ol36.070.25 丹參MOL007108isocryptotanshi-none54.980.39 丹參MOL007111isotanshinone II49.920.40 丹參MOL007115manool45.040.20 丹參MOL007118microstegiol39.610.28

續表2

中藥MOL ID化學成分OB/%DL 丹參MOL007119miltionone Ⅰ49.680.32 丹參MOL007120miltionone Ⅱ71.030.44 丹參MOL007121miltipolone36.560.37 丹參MOL007122miltirone38.760.25 丹參MOL007123miltirone Ⅱ44.950.24 丹參MOL007124neocryptotanshinone II39.460.23 丹參MOL007125neocryptotanshinone52.490.32 丹參MOL0071271-methyl-8,9-dihydro-7H-naphtho[5,6-g]benzofuran-6,10,11-trione34.720.37 丹參MOL007130prolithospermic acid64.370.31 丹參MOL007132(2R)-3-(3,4-dihydroxyphenyl)-2-[(Z)-3-(3,4-dihydroxyphenyl)acryloyl]oxy-propionic acid109.380.35 丹參MOL007140(Z)-3-[2-[(E)-2-(3,4-dihydroxyphenyl)vinyl]-3,4-dihydroxy-phenyl]acrylic acid88.540.26 丹參MOL007141salvianolic acid G45.560.61 丹參MOL007142salvianolic acid J43.380.72 丹參MOL007143salvilenone Ⅰ32.430.23 丹參MOL007145salviolone31.720.24 丹參MOL007149podocarpa-8,11,13-trien-7-one, 12-hydroxy-13-isopropyl- (8CI)34.490.28 丹參MOL007150(6S)-6-hydroxy-1-methyl-6-methylol-8,9-dihydro-7H-naphtho[8,7-g]benzofuran-10,11-quinone75.390.46 丹參MOL007151tanshindiol B42.670.45 丹參MOL007152przewaquinone E42.850.45 丹參MOL007154tanshinone IIA49.890.40 丹參MOL007155(6S)-6-(hydroxymethyl)-1,6-dimethyl-8,9-dihydro-7H-naphtho[8,7-g]benzofuran-10,11-dione65.260.45 丹參MOL007156tanshinone Ⅵ45.640.30 黃芪MOL000211mairin55.380.78 黃芪MOL000239jaranol50.830.29 黃芪MOL000296hederagenin36.910.75 黃芪MOL000033(3S,8S,9S,10R,13R,14S,17R)-10,13-dimethyl-17-[(2R,5S)-5-propan-2-yloctan-2-yl]-2,3,4,7,8,9, 11,12,14,15,16,17-dodecahydro-1H-cyclopenta[a]phenanthren-3-ol36.230.78 黃芪MOL000354isorhamnetin49.600.31 黃芪MOL0003713,9-di-O-methylnissolin53.740.48 黃芪MOL0003745'-hydroxyiso-muronulatol-2',5'-di-O-glucoside41.720.69 黃芪MOL0003787-O-methylisomucronulatol74.690.30 黃芪MOL0003799,10-dimethoxypterocarpan-3-O-β-D-glucoside36.740.92 黃芪MOL000380(6aR,11aR)-9,10-dimethoxy-6a,11a-dihydro-6H-benzofurano[3,2-c]chromen-3-ol64.260.42 黃芪MOL000387bifendate31.100.67 黃芪MOL000392formononetin69.670.21 黃芪MOL000398isoflavanone109.990.30 黃芪MOL000417calycosin47.750.24 黃芪MOL000422kaempferol41.880.24 黃芪MOL000433folic acid68.960.71 黃芪MOL000438(3R)-3-(2-hydroxy-3,4-dimethoxyphenyl)chroman-7-ol67.670.26 黃芪MOL000439isomucronulatol-7,2'-di-O-glucosiole49.280.62 黃芪MOL0004421,7-dihydroxy-3,9-dimethoxy pterocarpene39.050.48 黃芪MOL000098quercetin46.430.28

圖5 差異基因表達火山圖(A) 和熱圖(B)

Fig. 5 Volcano plot (A) and heat map (B) of differential gene expression

圖6 交集靶點的GO (A) 和KEGG (B) 富集分析圈圖

圖7 藥物-成分-靶點網絡圖

2.2.6 PPI網絡構建及核心靶點 PPI網絡及核心靶點見圖8，經2次篩選后，共得到14個核心靶點。

2.2.7 分子對接 在PubChem中查找所有關鍵成分結構sdf文件，共找到9個，與14個關鍵靶點進行分子對接，共得到126個對接結果，各對接結合能均≤?6 kcal/mol（1 kcal＝4.2 kJ），表明結合活性均較強，見圖9。選取結合能最強的4個組合進行可視化，見圖10。

圖8 PPI網絡圖

圖9 結合能的熱圖分析

3 討論

HFPEF屬于中醫學“心脹”“心痹”等范疇，是心力衰竭的一種特殊類型，專家共識指出心力衰竭為本虛標實之證，核心病機為“虛”“瘀”“水”，益氣、活血、利水為基本治法，但對HFPEF這一特殊階段無論述[5]。近年來有多項研究對該病的用藥規律和作用機制進行探索。陳晶晶[12]對中藥治療HFPEF的療效進行了Meta分析，并對其用藥規律和作用機制進行了探討。但其Meta分析納入顆粒劑、湯劑、中成藥等多種形式中藥，結果缺乏針對性，易導致臨床選擇困難；且其數據挖掘僅納入處方30首，多個療效明確的處方未納入導致結論可信度較低。黃鈺婷等[13]對該病的用藥規律進行了分析，納入處方61首，處方數仍相對較少，且未進行關聯規則等深入分析；在作用機制方面僅進行了簡單的文獻分析，且引用文獻中的實驗對象并非HFPEF，與實際差距較大。本研究彌補上述研究不足，將數據挖掘、網絡藥理學和分子對接有機結合，通過對103首處方深入挖掘其用藥規律和核心中藥，運用網絡藥理學和分子對接探究其作用機制，從多方面對中藥治療HFPEF的用藥規律進行綜合分析，探索中藥治療HFPEF的核心內涵。數據挖掘發現使用頻率最高的為黃芪（71.8%）和丹參（65.0%），黃芪為治氣虛之要藥，而丹參為活血化瘀要藥。中藥功效同樣以補氣藥和活血化瘀藥為主，其次是溫里藥和利水滲濕藥，而溫里藥在本病治療中多起溫陽利水的作用。針對藥性分析結果看，用藥多為寒熱并用；藥味以甘味最多，而甘味主補；歸經則多歸心、肺和脾經。關聯規則分析中，黃芪配伍丹參使用頻率遠高于其他組合，兩藥相配，益氣活血，兼能利水，符合HFPEF的病機。由圖3可知，黃芪為最核心的用藥，其次是丹參。聚類分析方1亦為黃芪和丹參，其截距接近30，為組方的基礎。綜合以上結果顯示黃芪和丹參為HFPEF治療的核心用藥。黃芪和丹參是治療心血管病最常用的中藥組合之一，為芪參益氣滴丸的主要藥物組成，多項臨床研究表明芪參益氣滴丸治療HFPEF在改善患者紐約心臟病學會（New York Heart Association，NYHA）心功能分級療效、心臟舒張功能及運動耐量等方面療效明確，在一定程度上肯定了本研究結果[14]。置信度最高的組合為丹參、當歸配伍黃芪，寓意補氣生血、活血化瘀。提升度最高的組合為茯苓、桂枝配伍白術，亦為方3的主要組成，表明這3味藥關系密切，為苓桂術甘湯主要組成，主溫陽化飲、健脾利濕，適用于兼中陽不足、痰飲內停者。方2為益氣、活血、滋陰、利水等藥物，根據患者情況辨證選擇。方4為桃紅四物湯加減，以祛瘀為核心，輔以養血、益氣、行氣等，適用于血瘀較重的患者。綜合以上結果可以看出，HFPEF治則以益氣活血為主，輔以溫陽利水。

左圖為配體分子與靶點結合位置；右圖為配體與靶點具體結合方式，彩色線條為配體周圍的5A以內的小分子，黃色虛線為結合氫鍵

HFPEF發病機制復雜，可能與左室舒張功能不全、血管硬化、內皮功能不全、容量超負荷、微循環障礙、脂肪和糖代謝異常等有關；若上升到分子細胞層面，則可能與氧化應激、心肌肥大、心肌纖維化、線粒體和代謝缺陷、炎癥反應等有關[15-16]。化學藥大多數作用靶點較為局限，這也可能是目前化學藥治療效果不明顯的原因，而中藥治療疾病通過多成分、多靶點，可能是治療該病的潛在優勢所在。網絡藥理學研究發現黃芪和丹參中槲皮素、木犀草素、山柰酚、丹參酮ⅡA和隱丹參酮等成分通過作用于蛋白激酶B（protein kinase B，AKT1）、絲裂原活化蛋白激酶（mitogen-activated protein kinase，MAPK）、信號傳導和轉錄激活因子3（signal transducer and activator of transcription 3，STAT3）等117個靶點治療HFPEF。實驗研究表明槲皮素可通過調節AKT1、MAPK等途徑發揮心肌細胞抗氧化應激和改善心衰的病理變化的作用[17-18]。木犀草素通過調節STAT3和STAT6影響巨噬細胞極化以抑制炎癥[19]。丹參酮ⅡA可通過調控磷脂酰肌醇-3-羥激酶（phosphatidylinositol-3-hydroxykinase，PI3K）/Akt/ Janus激酶2（Janus kinase，JAK2）/STAT3等途徑產生抗氧化應激、改善內皮功能、抗心室重構等心肌保護作用[20]。隱丹參酮可通過Akt-糖原合成酶激酶3β（glycose synthase kinase 3β，GSK-3β）和一氧化氮合酶（nitric oxide synthase，NOS）/蛋白偶聯受體激酶2（G-protein coupled receptor kinase 2，GRK2）途徑改善氧化應激和細胞凋亡[21-22]。GO和KEGG富集分析顯示主要與氧化應激、糖脂代謝、動脈粥樣硬化等相關。實驗研究證實，黃芪和丹參中的主要活性成分有良好的抗氧化應激、抗動脈粥樣硬化和調整糖脂代謝的作用[23-24]。分子細胞層面研究顯示槲皮素可通過MAPK途徑減輕氧化應激對心肌細胞的損傷[18]。山柰酚和木犀草素可通過調節核因子E2相關因子2（nuclear factor erythroid2-related factor 2，Nrf2）抗氧化應激，山柰酚還可調節Akt/GSK-3β通路調節糖脂代謝[25-26]。丹參酮ⅡA可抑制核因子-κB（nuclear factor-κB，NF-κB）信號通路和MAPK信號通路，產生抗動脈粥樣硬化的作用；還可通過調節Nrf2通路、Kelch樣ECH關聯蛋白1（Kelch-like ECH-associated protein 1，Keap1）活性和還原型輔酶II（nicotinamide adenine dinucleotide phosphate，NADPH）氧化酶活性產生抗氧化應激作用[27-28]。表明本研究結果與實驗研究結果較為一致。分子對接顯示，關鍵成分和核心靶點可穩定結合，肯定了網絡藥理學的結果。氧化應激、炎癥、內皮功能不全、心室重構、糖脂代謝異常和粥樣硬化等是HFPEF的核心發病機制，表明核心中藥可有效針對HFPEF病機[15-16]。

本研究亦存在不足，數據挖掘未對所納入文獻進行質量評價，因此可能混雜有質量較低的文獻。網絡藥理學采用TCMSP和Genecards等數據庫進行分析，中藥的活性成分以及HFPEF靶點極多，很多活性成分和靶點未被發現，公共數據庫雖然豐富，但可能僅是一部分，且未進行動物實驗驗證。因此得出的核心中藥作用機制有一定局限性和預測性，仍可能存在潛在的、未經明確的治療機制。

4 結論

HFPEF為本虛標實之證，核心病機為“虛”“瘀”“水”，尤以虛和瘀最為關鍵，益氣活血為基本治法，黃芪配伍丹參為該病治療的核心用藥；黃芪和丹參中的槲皮素、木犀草素、山柰酚、丹參酮ⅡA等有效成分通過作用于AKT1、MAPK、STAT3、磷酸化原癌基因（Jun proto-oncogene，JUN）、雌激素受體1（estrogen receptor 1，ESR1）等靶點，產生調節氧化應激、糖脂代謝、動脈粥樣硬化等作用。該結論可為HFPEF的臨床用藥及進一步的研究提供參考。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

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Study on core medication of traditional Chinese medicine in treatment of heart failure with preserved ejection fraction and its mechanism

GUO Hong-xin1, 2, WANG Jian-ru2, WANG Xin-lu2, LI Xing-yuan2, ZHU Cui-ling2, WANG Yong-xia2, ZHU Ming-jun2

1. The First Clinical Medical College, Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450000, China 2. Department of Heart Center, the First Affiliated Hospital of Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450000, China

The core medication of traditional Chinese medicine (TCM) in treatment of heart failure with preserved ejection fraction (HFPEF) were summarized through data mining and the mechanism of the core TCMs were explored using the methods of network pharmacology and molecular docking.CNKI, Wanfang, VIP, CBM, PubMed, Cochrane Libarary and Embase databases were searched to collect effective prescriptions for HFPEF. The frequency, association rules and cluster of prescriptions were analyzed using R language, the core Chinese medicine was obtained. The relevant targets of core traditional Chinese medicine and HFPEF were screened through TCMSP, GeneCards, GEO and other databases, and the intersection targets were selected, and the gene ontology (GO) and Kyoto encyclopedia of genes and genomes (KEGG) pathway enrichment analyses were performed for the intersection targets. Cytoscape software was used to construct the drug-components-target network and protein interaction network, and the key components and targets were screened respectively. Molecular docking of key components and core targets was performed using vina software.A total of 103 prescriptions were included in data mining, involving 131 TCMs; The main efficacy categories were tonic and blood-activating and stasis-removing medicines; The properties of medicines were mostly warm and cold; The tastes of medicines were mainly sweet, bitter and pungent; The primary meridian tropisms were heart, lung and spleen; Combined with association rules and cluster analysis, it was concluded that Huangqi () and Danshen(et) were the core Chinese medicines. A total of 85 active ingredients ofandet, 1696 targets of HFPEF, and 117 intersecting targets were obtained by network pharmacology. GO analysis showed that it was mainly related to oxidative stress and reaction to lipopolysaccharide. KEGG analysis showed that it was mainly related to lipid, atherosclerosis, diabetes complications and other pathways. Ten key components including quercetin, luteolin, kaempferol and tanshinone IIAand 14 core targets were screened, and the key components and core targets could be stably combined.andetwere the core TCMs for the treatment of HFPEF, which play a role in regulating oxidative stress, glucose and lipid metabolism and atherosclerosis through multi-components and multi-targets.

traditional Chinese medicine; heart failure with preserved ejection fraction;;et; quercetin; luteolin; kaempferol; tanshinone IIA

R285

A

0253 - 2670(2023)18 - 6017 - 12

10.7501/j.issn.0253-2670.2023.18.020

2023-03-19

國家重點研發計劃重點專項課題（2019YFC1710003，2019YFC1710000）；國家自然科學基金重點項目（82030120）；河南省中醫藥科學研究專項課題（2018JDZX009）

郭紅鑫，男，博士研究生，從事中西醫結合防治心血管疾病的臨床和基礎研究。E-mail: guohongxin1214@163.com

朱明軍，男，博士，教授，從事中醫藥防治心血管疾病的臨床和基礎研究。E-mail: zhumingjun317@163.com

[責任編輯 潘明佳]