基于癥狀.藥物網絡與網絡藥理學探討中醫藥治療慢性心力衰竭的癥藥對應關系及機制

孫梓宜 王天琳 贠張君 林建國 孫曉寧 段錦龍 姚魁武

摘要 目的： 探討當代醫家治療慢性心力衰竭（CHF）臨床驗案中的驅動型藥物及癥狀.藥物的對應關系，并借助網絡藥理學揭示相關機制。 方法： 檢索中國知網、萬方數據知識服務平臺與維普數據庫中當代醫家以中藥方劑治療CHF的有效臨床驗案。驗案中包含的中醫四診信息及中藥處方利用FangNet平臺進行驅動型藥物的篩選及“癥狀.藥物”網絡的構建。進一步借助網絡藥理學構建“藥物.成分.癥狀.疾病.靶點”網絡，揭示藥物干預疾病癥狀的相關機制。 結果： 共獲得226例臨床驗案，涉及268味藥物，其中23味為驅動型藥物。“癥狀.藥物”網絡包含下肢腫脹、水腫、胸悶、氣喘、氣短、尿少等38個CHF常見癥狀；與茯苓、黃芪、白術、附子、丹參、桂枝等10味驅動型中藥的對應關系。通過網絡藥理學構建了“癥狀.藥物”網絡中胸悶對應的丹參、葶藶子“藥物.成分.癥狀.疾病.靶點”網絡，其中槲皮素、木犀草素、山柰酚、丹參酮ⅡA為篩選出的關鍵成分，G1/S期特異性細胞周期蛋白.D1（CCND1）、低氧誘導因子1α（HIF1A）、轉錄因子Jun（JUN）、蛋白激酶B1（AKT1）、轉錄激活因子3（STAT3）、半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶.3（CASP3）、Myc原癌蛋白（MYC）、血管內皮生長因子A（VEGFA）為篩選的關鍵靶點。富集分析顯示，丹參、葶藶子改善CHF病人胸悶癥狀的機制可能涉及凋亡信號通路的負調控、細胞周期蛋白依賴性蛋白激酶復合物、磷脂酰肌醇3.激酶（PI3K）/蛋白激酶B（AKT）信號通路、腫瘤抑制基因p53信號通路、表皮生長因子受體（ErbB）信號通路等生物學過程。 結論： 基于FangNet平臺構建了當代醫家治療CHF驗案集合的“癥狀.藥物”網絡，發掘了CHF常用藥物與疾病癥狀之間的對應關系，其中丹參、葶藶子改善胸悶的機制可能涉及抑制心肌細胞凋亡、炎癥反應及促進新生血管生成。

關鍵詞 ?慢性心力衰竭；“癥狀.藥物”網絡；數據挖掘；網絡藥理學；分子對接

doi： ?10.12102/j.issn.1672.1349.2024.10.001

Symptom.drug Correspondence and Mechanism of Traditional Chinese Medicine for the Treatment of Chronic Heart Failure Based on Symptom.drug Network and Network Pharmacology

SUN Ziyi， WANG Tianlin， YUN Zhangjun， LIN Jianguo， SUN Xiaoning， DUAN Jinlong， YAO Kuiwu

Beijing University of Chinese Medicine， Beijing 100029， China; Guang′anmen Hospital， China Academy of Chinese Medical Sciences， Beijing 100053， China

Corresponding Author ?YAO Kuiwu， E.mail： yaokuiwu@126.com

Abstract Objective： To explore the driving drugs and the symptom.drug relationship in the clinical cases of chronic heart failure（CHF），and to reveal the related mechanisms based on network pharmacology. ?Methods： The effective clinical cases of CHF with traditional Chinese medicine prescriptions were searched from CNKI，WanFang Data Knowledge Service platform and VIP databases.The FangNet platform was used to screen the driving drugs and construct the "symptom.drug" network for the four traditional Chinese medicine diagnosis information and traditional Chinese medicine prescription contained from these cases.The "drug.component.symptom.disease.target" network was constructed to reveal the relevant mechanism of drug intervention in disease symptoms by network pharmacology. ?Results： A total of 226 clinical cases were obtained，involving 268 flavors of drugs，23 of which were driving drugs.The "symptom.drug" network included 38 common CHF symptoms including lower limb swelling，edema，chest oppression，asthma，shortness of breath，and oliguria，which correspond to 10 driving Chinese medicines，including Poria cocos，Astragalus membranaceus，Atractylodes macrocephala，Radix et Rhizoma Polygoni Multiflori，Radix et Rhizoma Polygoni Multiflori，Radix et Rhizoma Polygoni Multiflori，Radix et Rhizoma Polygoni Multiflori and Radix et ?Rhizoma ?Polygoni.Through ?network ?pharmacology，a "drug.composition.symptom.symptom.disease.target" network corresponding to chest oppression in the "symptom.drug" network of salvia miltiorrhiza and semen lepidii was constructed，in which quercetin，luteolin，kaempferol and tanshinone ⅡA were selected as key components.G1/S phase specific cyclin.D1（CCND1），hypoxic inducible factor 1α（HIF1A），transcription factor Jun（JUN），protein kinase B1（AKT1），transcriptional activator 3（STAT3），cysteine aspartate proteinase.3（CASP3），Myc proto.oncoprotein（MYC），vascular endothelial growth factor A（VEGFA） were selected as key target.Enrichment analysis showed that the mechanism of salvia miltiorrhiza and semen lepidii to improve chest oppression in CHF patients might involve biological processes such as negative regulation of apoptosis signaling pathway，cyclin .dependent protein kinase enzyme complex，phosphatidylinosiol 3 kinase/protein kinase B（PI3K/AKT） ?signaling pathway，tumor suppressor gene p53 signaling pathway，epidermal growth factor receptor（ErbB） signaling pathway. ?Conclusion： Based on the FangNet platform，"symptom.drug" network was constructed for the collection of clinical cases of CHF treated by contemporary physicians，and the corresponding relationship between commonly used drugs of CHF and disease symptoms was explored.The mechanism of ameliorating chest oppression by salvia miltiorrhiza and semen lepidii might involve inhibiting cardiomyocyte apoptosis，inflammatory response and promoting neovascularization.

Keywords ?chronic heart failure; "symptom.drug" network; data mining; network pharmacology; molecular docking

慢性心力衰竭（chronic heart failure，CHF）是多種心血管疾病的終末階段，2021年，我國約有400萬例CHF病人 ?［1］ 。中醫藥為治療CHF的常用手段，臨床療效確切 ?［2.3］ ，具有簡、驗、便、廉的優勢。中藥療效的發揮是在辨證論治基礎上對機體證候的準確把握，癥狀作為證候的基礎，了解癥狀與藥物之間的關系對中藥作用機制的闡明及新藥的開發具有重要的意義。目前處在數字化時代，大量名醫的有效醫案被儲存下來，其中包含的藥物信息與臨床癥狀具有挖掘價值。近代中醫學者提出了“病證結合”“方證對應”的理念，推動了對中醫藥理念的解釋與現代運用 ?［4］ 。深入探索中藥與癥狀之間的內在邏輯，從而進一步實現“藥癥對應”，也是中醫藥從宏觀到微觀的縱深發展。

FangNet平臺（http：//mingyi.bucm.edu.cn/en/）運用多種網絡算法，從中藥處方集合中挖掘中藥的隱藏信息，從而識別出網絡中驅動型中藥、中藥與癥狀之間的關聯 ?［5］ 。網絡藥理學可呈現藥物、靶標蛋白與疾病之間的相互關系，基于癥狀的網絡藥理學可全面揭示中藥活性成分干預疾病某一癥狀影響的靶標蛋白與相關機制。基于此，本研究將數據挖掘與網絡藥理學結合，以當代醫家治療CHF的臨床驗案為基礎，利用數據挖掘技術探討處方集合中的驅動型藥物及“癥狀.藥物”之間的對應關系，利用網絡藥理學揭示“癥.藥”關系的潛在機制。

1 資料與方法

1.1 數據來源

以“慢性心力衰竭”“慢性心衰”“心衰”“心力衰竭”“心水”“中醫”“經驗”“個案”“總結”為主題詞，檢索中國知網、萬方數據知識服務平臺及維普網中收錄的公開發表的論文，檢索時限為建庫至2022年12月11日。以上述主題詞共檢索到相關文獻438篇，其中中國知網135篇、萬方數據知識服務平臺238篇、維普數據庫65篇，合并去重后共獲得189篇文獻， 逐一閱讀文獻后剔除不符合標準的病例，共獲得有效病例226例。

1.2 文獻納入標準

納入記載名老中醫師以中藥方劑治療明確診斷為CHF的真實病例文獻，病例包含明確的中西醫診斷、癥狀、舌象、脈象及處方藥物組成。逐一閱讀文獻，將病人的癥狀信息及治療顯效的處方藥物組成錄入數據庫中。信息的錄入由雙人獨立完成，將數據儲存至Microsoft Excel 2019軟件，最后進行統一核對。

1.3 數據規范化

參照《中醫臨床常見術語規范》 ?［6］ 對文獻中出現的四診信息進行規范統一；參照《中華人民共和國藥典》2020年版 ?［7］ 對文獻 中的中藥名稱進行統一與規范化，對藥典中未納入的中藥參照第4版《中藥學》 ?［8］ 進行補充。

1.4 數據的錄入與分析

使用FangNet平臺進行數據錄入和分析。將每份符合相關選擇標準的完整病案作為病例分別錄入到“刻下癥”“舌象”“脈象”和“中藥處方”的模塊中，并進行編號，之后運用平臺提取四診信息及藥物的標簽。完整錄入全部醫案后運用FangNet平臺進行驅動型藥物的篩選及“癥狀.藥物”網絡的構建。驅動型中藥指處方集合中常被選擇的關鍵藥物，其確定是依據PageRank（PR）算法。區別以往依據頻次確定網絡中的關鍵中藥，PR算法是依據某一節點的所有連接確定節點的重要性 ?［9］ 。“癥狀.藥物”網絡是在驅動型中藥基礎上的延伸，癥狀與藥物之間的關系是依據兩者相互作用的權重及共發生事件確定。癥狀支持度指所有處方集合中該癥狀的出現頻率，藥物支持度為處方集合中該藥物出現的頻率 ?［5］ 。依據平臺中的說明文件，設定藥物的支持 度＞0.3，且藥物.癥狀關聯 ?P ＜0.05為篩選條件 ?［5］ ，構建CHF處方集合的“癥狀.藥物”網絡。

1.5 藥物活性成分及對應疾病癥狀靶點的獲取

1.5.1 藥物活性成分及對應靶點的篩選

“癥狀.藥物”網絡中包含的藥物利用TCMSP平臺（http：//tcmspw.com/tcmsp.php）以口服生物利用度 （oral bioavailability，OB）≥30%，類藥性（drug.likeness， DL）≥0.18為篩選條件 ?［10］ ，篩選出符合條件的中藥活性成分及其對應的靶點。

1.5.2 CHF靶點的篩選

以“chronic heart failure”為檢索詞，分別在GeneCards （https：//www.genecards.org/）、OMIM（https：//www.omim.org/）、TTD（http：//db. idrblab.net/ttd/）和DisGeNet （https：//www.disgenet.org/）數據庫中檢索與CHF相關的靶標蛋白，之后對結果進行匯總、去重得到CHF對應的靶點。

1.5.3 特定癥狀靶點的確定

SymMap數據庫（http：//www.symmap.org/）是一個中醫藥證候關聯數據庫，包含2 518個中醫證候/癥狀對應的20 965個靶點信息，可獲取癥狀對應的靶點 ?［11］ 。利用SymMap數據庫獲取“癥狀.藥物”網絡中癥狀對應的靶點信息，之后將篩選得到的藥物、癥狀與CHF對應的靶點三者取交集。

1.6 “藥物.活性成分.疾病.癥狀.靶點”網絡的構建

依據“癥狀.藥物”網絡中的癥狀.藥物對應關系，將對應信息導入Cytoscape 3.7.2中，構建“藥物.活性成分.癥狀.疾病.靶點”網絡，可視化展示藥物活性成分及調節CHF特定癥狀的靶標蛋白。

1.7 蛋白.蛋白互作（protein.protein interaction，PPI）網絡的構建與核心靶點的篩選

利用STRING數據庫（https：//cn.string.db.org/）構建交集靶點的PPI網絡，設定置信度＞0.4，并將結果導入Cytoscape軟件中進行可視化分析。CytoHubba插件用于識別生物網絡中的核心蛋白，其中最大團中心性（maximal clique centrality，MCC）算法預測的精度較高，但由于生物網絡是異質的，因此，選用了最大鄰域組分（maximum neighborhood component，MNC）、邊緣滲透組分（edge percolated component，EPC）和度值（Degree值）3種算法進行比較與補充 ?［12］ 。依據以上算法，分別篩選出PPI網絡中 排名居前10位的關鍵靶點后對結果取交集，最終確定核心靶點。

1.8 功能富集分析

將癥狀對應的靶點信息分別導入Metascape數據庫（https：//metascape.org/）進行基因本體（gene ontology，GO）、京都基因與基因組百科全書（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）富集分析，揭示藥物發揮調節疾病癥狀的生物學機制。

1.9 關鍵活性成分與核心靶點的分子對接

將“藥物.活性成分.疾病.癥狀.靶點”網絡中Degree值排名居前列的活性成分與篩選得到的核心靶點進行分子對接驗證。分別在PubChem數據庫（https：//pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/）與AlphaFold ?Protein Structure數據庫（https：//www.alphafold.ebi.ac.uk/） 中獲取關鍵活性成分與核心靶點的3D結構，利用AutoDock Tool 1.5.6軟件進行去水、加氫等常規處理后，利用AutoDock Vina軟件進行分子對接。對接結合能結果繪制熱圖進行展示，對接結果利用PyMOL軟件進行可視化分析。

2 結 果

2.1 驅動型中藥的確定

藥物頻次統計分析結果顯示，涉及中藥268種，總中藥數3 171種，總頻次7 676次。其中驅動型中藥23味，分別為人參、黃芪、黨參、炙甘草、白術、麥冬、干姜、附子、桂枝、丹參、川芎、紅花、益母草、豬苓、澤瀉、茯苓、車前子、葶藶子、生姜、五味子、山茱萸、白芍、甘草。驅動型中藥的支持度及共現藥物見表1、圖1。

2.2 “癥狀.藥物”網絡的構建

“癥狀.藥物”網絡共篩選得到下肢腫脹、水腫、舌紫、胸悶、脈沉、氣喘、氣短、尿少、乏力等38個癥狀，與茯苓、黃芪、白術、附子、丹參、桂枝、澤瀉、葶藶子、人參、豬苓共10味中藥存在不同程度的對應關系。詳見表2、圖2。

2.3 藥物活性成分及對應疾病癥狀靶點的獲取

在TCMSP數據庫共篩選得到10種藥物的119種活性成分及對應的234個靶點；在4個疾病數據 庫中獲得CHF相關靶點11 223個，去重后共得到11 216 個疾病相關靶點；在SymMap數據庫獲取癥狀對應的靶標蛋白，剔除無對應靶點信息的癥狀后，僅下肢浮腫、水腫、乏力、氣短、氣喘和胸悶可獲得癥狀對應靶點，去重后得到882個癥狀相關靶點。將藥物、疾病及癥狀對應靶點三者取交集后，獲得三者的交集靶標51個。詳見圖3。

2.4 “藥物.活性成分.癥狀.疾病.靶點”網絡的構建

因氣短與水腫對應的靶點信息較少，故僅選取了胸悶及其對應的丹參、葶藶子2味藥物構建了“藥物.活性成分.疾病.癥狀.靶點”的調控網絡。此網絡包含108個節點、287條邊，包括與胸悶相關的48個靶點，丹參、葶藶子包含的58種活性成分。藥物活性成分與靶點的對應信息見表3，形成的調控網絡見圖4。可見丹參、葶藶子改善CHF病人胸悶癥狀可能通過多成分、多靶點協同發揮作用。

2.5 PPI網絡的構建與關鍵靶點的篩選

將胸悶對應的48個靶點構建PPI網絡，詳見圖5。此網絡共包含45個節點、468條邊。依據4種算法，共獲得40個靶點，對其取交集后發現其重合度較高，其中8個靶點均出現在4種算法的篩選結果中，分別是G1/S期特異性細胞周期蛋白.D1（G1/S.specific cyclin.D1，CCND1）、低氧誘導因子1α（hypoxia.inducible factor 1.alpha，HIF1A）、轉錄因子Jun（transcription factor Jun，JUN）、蛋白激酶B1（protein kinase B1，AKT1）、轉錄激活因子3（signal transducer and activator of transcription 3，STAT3）、半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶.3（Caspase.3，CASP3）、Myc原癌蛋白（Myc proto.oncogene protein，MYC）、 血管內皮生長因子A（vascular endothelial growth factor A，VEGFA）， 因此將其確定為發揮作用的關鍵靶點。

2.6 功能富集分析

胸悶相關靶點的富集分析結果顯示：有60條GO途徑被顯著富集，包含20個生物過程（biological processes，BP）、20個細胞組分（cellular components，CC）、20個分子功能（molecular function，MF）。 BP主要涉及對無機物的反應、細胞對氮化合物的反應、凋亡過程中半胱氨酸型內肽酶活性的調節、凋亡信號通路的負調控等；CC主要涉及轉錄調節復合物、細胞周期蛋白依賴性蛋白激酶復合物、膜筏等；MF主要涉及激酶結合、蛋白激酶活性、激酶調節活性等。KEGG富集分析顯示，共富集出20條信號通路，除癌癥相關通路外，主要涉及磷脂酰肌醇 3.激酶（phosphatidylinositol.3.kinase，PI3K）/蛋白激酶B（protein kinase B，AKT）信號通路、脂質和動脈粥樣硬化、流體剪切應力和動脈粥樣硬化、表皮生長因子受體（ErbB）信號通路、腫瘤抑制基因p53（tumor suppressor gene p53，p53）信號通路等。詳見圖6。表明丹參、葶藶子改善CHF病人胸悶癥狀可能與上述途徑相關。

2.7 關鍵活性成分與核心靶點的分子對接

依據網絡中活性成分的Degree值，最終確定槲皮素、木犀草素、山柰酚及丹參酮ⅡA為關鍵活性成分，與8個核心靶點共進行了32組對接。詳見圖7。其中槲皮素與AKT1結合能最低，為－36.40 kJ/mol，平均結合能為－28.97 kJ/mol，提示關鍵活性成分與核心靶點對接良好。槲皮素與AKT1的對接結果見圖8。

3 討 論

中醫驗案是醫家臨床思想的凝練，通過挖掘臨床驗案中包含的信息，對學術經驗的繼承與發展、新藥研發均具有重要的臨床意義。目前常用的數據挖掘方法多數是基于頻數統計、關聯規則與聚類分析對藥物組合規律的研究，某些情況下基于頻次的統計常與臨床實際不符，關注疾病癥狀與中藥間關聯的研究較少。基于此，本研究借助FangNet平臺，通過PR算法與分段線性回歸對中藥的重要性進行排序，從而得到網絡中的驅動型藥物。充分利用臨床驗案中癥狀與藥物的信息，構建了“癥狀.藥物”網絡，進一步借助網絡藥理學探討藥癥對應的相關機制，以期為中藥處方的深入挖掘提供新思路。

基于結構網絡算法，本研究得到了226例臨床驗案中的驅動型中藥及藥.癥對應關系的信息。驅動型中藥主要為益氣養陰藥（人參、黃芪、黨參、炙甘草、白術、麥冬）、溫補藥（干姜、附子、桂枝）、活血化瘀藥（丹參、川芎、紅花、益母草）、利水藥（豬苓、澤瀉、茯苓、車前子）、化痰藥（葶藶子、生姜）、收澀藥（五味子、山茱萸、白芍）。其中包含了6首治療CHF的經典方劑，分別為生脈散、四君子湯、理中丸、參附湯、苓桂術甘湯及五苓散。通過對驅動型中藥分析可見，治療以益氣、養陰、溫陽、利水為主，以活血化瘀為輔，符合CHF“氣虛.血瘀.水停”的核心病機。相關的臨床與基礎研究證實了上述方劑具有提高CHF病人左室射血分數、6 min步行距離， 降低N末端腦鈉肽前體（N.terminal pro.brain ?natriuretic peptide，NT.proBNP）水平，改善生活質量的作用 ?［13.16］ ，其機制涉及改善心肌纖維化、抑制炎癥反應、氧化應激等 ?［17.19］ 。驅動型中藥的共現藥物結果顯示，茯苓、白芍、黨參、桂枝、附子、白術為常共同配伍出現的藥物。其中包含臨床常用于治療CHF的術附湯、溫陽利水湯及苓桂術甘湯中的核心藥物組成。一項研究顯示，術附湯聯合西藥治療可顯著降低CHF病人NT.proBNP水平，提高左室射血分數，改善心功能 ?［20］ 。上述結果表明，本研究篩選出的驅動型中藥既貼合經典方劑又符合臨床關于CHF治療方劑的選擇，可信度良好。

臨床診療過程中，藥物的選擇多是在主方基礎上依據癥狀的變化進行化裁，因此，發掘癥狀與藥物之間的潛在聯系及其背后的生物學機制具有重要的意義。在驅動型藥物的基礎上，本研究基于FangNet平臺的結構網絡算法，共得到29種CHF常見癥狀與10味驅動型中藥的對應關系。如下肢腫脹對應附子、澤瀉，乏力對應黃芪，胸悶對應丹參、葶藶子等，與臨床實際符合。以丹參、葶藶子治療胸悶為例，《神農本草經》中記載丹參“治心腹邪氣，寒熱積聚，破癥除瘕，止煩滿，益氣”。丹參入心經而通血脈，以丹參為君藥的丹參飲在臨床中廣泛用于改善心血管疾病病人胸悶、胸痛的癥狀，更有“一味丹參飲，功同四物湯”之說。現代藥理學研究表明，丹參中含有的丹參酮、丹酚酸等具有抑制動脈粥樣硬化、血小板聚集、心肌纖維化、心肌肥大等多種心臟保護作用 ?［21］ 。《開寶本草》論述葶藶子“療肺壅上氣咳嗽，止喘促，除胸中痰飲”。葶藶子味苦、辛，具有瀉肺平喘、利水消腫之效，可開通上焦之閉塞，使心血得以運行調暢，從而緩解咳嗽、 氣喘、胸悶等癥狀。楊明等 ?［22］ 研究顯示，葶藶子提取液通過改善PI3K/AKT/ 雷帕霉素靶蛋白（mammalian target of rapamycin，mTOR）信號通路，抑制心肌細胞凋亡，從而改善心力衰竭大鼠的心室重構。上述結果表明，對疾病癥狀與藥物對應關系的研究是可行的，且具有臨床價值，有助于進一步把握“癥.藥”對應的規律。

為了初步探討丹參、葶藶子治療CHF病人胸悶癥狀的相關機制，對其進行了網絡藥理學研究。結果表明，丹參、葶藶子發揮調節CHF病人胸悶癥狀的關鍵活性成分主要是黃酮類化合物，如槲皮素、木犀草素、山柰酚和丹參提取物丹參酮ⅡA、丹參酮Ⅳ、隱丹參酮等。這些活性成分對于心血管的有益作用被相關研究 ?［23.24］ 證實。進一步篩選得到了可能與丹參、葶藶子治療CHF病人胸悶癥狀相關的CCND1、JUN、AKT1、CASP3、VEGFA、MYC、HIF1A和STAT3共8個關鍵靶點，結合關鍵通路的富集分析結果，涉及的生物學機制主要包括細胞周期、細胞凋亡、血管生成與炎癥反應。CCND1、JUN主要參與細胞周期與轉錄的調節。有研究表明，心肌細胞在有絲分裂完成后，較多細胞周期蛋白有表達，此時細胞周期蛋白水平升高通常不會誘導增殖，但會導致異常的細胞周期再次啟動，從而引起細胞凋亡 ?［25］ 。相關研究顯示，細胞周期蛋白主要通過線粒體途徑調節細胞凋亡，最終導致CASP3的激活與細胞凋亡的發生 ?［26］ 。Xiao等 ?［27］ 研究顯示，關鍵活性成分山柰酚通過抑制線粒體依賴性凋亡信號傳導，從而減弱多柔比星誘導的心肌細胞凋亡和線粒體功能障礙。VEGFA在血管新生中具有重要的作用，在CHF中展現出潛在的應用前景 ?［28］ 。有研究顯示，MYC與VEGFA的啟動子結合，促進VEGFA產生之后的血管新生 ?［29］ 。在缺氧條件下，HIF1A可激活VEGFA轉錄，促進血管生成 ?［30］ 。研究顯示，對心肌梗死小鼠應用丹參酮ⅡA磺酸鈉后，小鼠心臟功能顯著改善，心臟瘢痕面積縮小，HIF1A、VEGFA表達升高，血管密度增加，提示丹參酮ⅡA磺酸鈉具有促進血管新生的作用 ?［31］ 。炎癥在CHF的發病過程中的作用已被證實 ?［32］ 。Huo等 ?［33］ 研究顯示，抑制心力 衰竭大鼠白細胞介素6（IL6）/STAT3信號可減輕心肌炎癥，抑制心臟重塑。

綜上所述，本研究以當代醫家治療CHF的臨床驗案為基礎，基于數據挖掘與網絡藥理學技術對CHF臨床處方中的驅動型藥物、“癥狀.藥物”對應關系及對應關系的相關機制進行分析，以期為中醫藥的深入挖掘提供新角度。本研究存在一定局限：由于臨床病人的復雜性及中藥功效的多樣性，運用結構網絡算法得到部分結論與臨床實際情況存在偏差。部分癥狀無對應的靶點信息，未完全揭示藥物發揮作用影響的全部過程，藥物發揮作用的具體機制需進一步驗證。

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（收稿日期：2023.07.18）

（本文編輯 薛妮）