通信作者
陈启龙，男，博士，教授、研究员，上海中医药大学交叉科学研究院硕士生导师。主要从事中医药大数据及精准医疗、中药抗肿瘤分子机制、CRISPR药物靶点筛选、网络药理学等研究，为中国民族医药学会信息与大数据分会常务理事、世界中医药学会联合会网络药理学专业委员会理事、中国中西医结合学会循证医学委员会委员、上海市中西医结合学会系统生物学委员会委员。主持、参与国家自然科学基金。
网络药理学的发展经历了4个阶段：图论、复杂网络、网络生物学和网络药理学（图1）。18世纪初，数学家欧拉开创的图论学科标志着网络科学的兴起。20世纪中叶，两位数学家Erdös和Rényi建立了著名的随机图理论，并引入随机网络；20世纪末出现的小世界网络和无标度网络则开启了网络科学对于复杂网络特性的探索。生物系统可以利用复杂网络进行建模及研究，2004年Barabási于Nature Reviews Genetics杂志首次提出网络生物学概念，采用数学方法和图论、网络拓扑学模型研究生物系统网络；接着，基于对以往“一个药物对应一个靶标对应一个疾病”理念导致新药临床应用失败率高的思考，Hopkins于2007年提出了网络药理学（network pharmacology）的概念，这是一门融合系统生物学、信息网络学、计算机科学和药理学的综合学科。具体来说，一个药物同时调控多个蛋白，或者多个药物共同作用于一个蛋白，进而对疾病产生更好的治疗效果。
传统中医药对疾病的整体观念体现出“人体即一个整体”以及“天人合一”的系统性调控思想，而网络药理学通过构建“药物－靶点－疾病”网络，探索网络各节点生物功能与疾病的互作关系，这与中医的整体观不谋而合。最近几年，网络药理学已成为中医药药理基础与作用机制研究的热门工具，以网络药理学为题名或关键词进行检索，截止至2021年7月21日，中国知网可搜索到3420篇文章，Pubmed共搜索到1916篇文章。其中，2020年中国知网和Pubmed相关文章发表数分别为1229篇和715篇，均超过论文发表总数的1/3，已然成为中医药研究的主要热点之一。
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中医药网络药理学研究现状
中医药网络药理学的一般研究思路如图2所示，包括：①从文献、数据库和软件预测中获取中药或复方的成分、靶点、毒性、副作用等多种要素。中药成分复杂，分析其在人体的代谢过程、明确最终入血成分以及作用的靶蛋白是中药及复方研究的前提，也是中药数据库构建需考虑的重要因素。②从数据库和组学数据中获取疾病相关蛋白。随着精准医学时代的到来，基因组、转录组、蛋白组等数据或将更加全面、精准地认识疾病的基因调控机制，为中药精准治疗提供帮助。③基于以上分析推测各要素间的相互关系，构建药物－成分－靶点－功能－疾病多元相互作用网络，并对网络结构进行拓扑参数分析，计算网络中各节点之间的相互关系，从而研究中药或复方治疗疾病的药理学特征以及相关机制等。④优选重要的复方有效成分和核心靶点进行分子对接，研究化学成分与靶点的结合位点及口袋，获取潜在的有效成分－靶标对进行后期实验验证。
1.1 中药数据库 网络药理学分析的第1步是尽可能完整地获取中药的化学成分及其作用靶点信息。对化学成分进行ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）筛选，进而获取中药有效活性成分。利用不同的计算方法筛选各成分的蛋白靶点，如分子对接、反向药效团模型、分子动力学模拟、文本挖掘等。常用的中药数据库有YaTCM（Yet another Traditional Chinese Medicine database） 、TCMID2.0（Traditional Chinese Medicines Integrated Database2.0）、TCMSP（Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform）、ETCM（an encyclopaedia of traditional Chinese medicine）、SymMap 。数据库中基础数据包括复方、中药、成分以及靶点，但不同数据库的收集数目不同。综合来看，复方收集数目最多的是TCMID2.0，为46929个；中药收集数目最多的是TCMID2.0，为8159个；成分收集数目最多的是YaTCM，为47696个；靶点收集数目最多的是YaTCM，为20604个。此外，TCMIP和BATMAN－TCM（Bioinformatics Analysis Tool for Molecular MechANism of Traditional Chinese Medicine）是两个智能化中医药整合药理学研究平台，可用于中药及复方的靶标预测、功能分析以及反向查找中药。需说明的是，TCMIP的中医药数据来源于ETCM，而BATMAN－TCM的中医药数据来源于TCMID。见表1。
1.2 疾病数据库 网络药理学的第2步是获取疾病相关基因， 常用的数据库有DisGeNET、GeneCards、Therapeutic Target Database（TTD）、DrugBank、Online Mendelian Inheritance in Man（OMIM）。最新版本的DisGeNET收集了1134942个基因－疾病关系对，包含21671个基因以及30170种疾病、临床症状或异常人类表型。GeneCards是一个综合性数据库，自动集成了约150个网络来源的以基因为中心的数据，包括基因组、转录组、蛋白质组、遗传学、临床和功能信息。TTD和DrugBank可检索药物、药物靶标以及相关适应证或疾病信息。OMIM是一个权威性的人类基因和遗传表型数据库，可免费提供检索，数据较全面且每日更新，包含所有已知的孟德尔疾病和超过16000个基因的信息，重点研究表型与基因型之间的关系。见表2。
1.3 功能数据库 网络药理学的第3步是对获取的药物和疾病共有蛋白进行药理机制和功能分析。常用的功能注释数据库有两类，一类是对蛋白进行GO和KEGG功能注释，如Metascape和DAVID；另一类则是进行蛋白相互作用网络分析，如STRING、GeneMANIA、MolecularINTeraction datbase（MINT）等。见表2。
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网络药理学在中医药研究中的应用
2.1 网络药理学的研究对象 根据研究对象划分，网络药理学在中医药研究中的应用主要集中在以下4个方面。①单味中药：单药是复方的基础。例如，通过网络药理学分析，发现牛黄可能通过激活PI3K－Akt和MAPK信号通路，进而对缺血性中风发挥治疗作用，这两种信号通路参与调节炎症反应、细胞凋亡和增殖等过程。②药对：药对是连接单药与复方的桥梁，兼具复方的基本主治功效。杨凯麟等通过网络药理学分析桃仁－红花药对的活血化瘀作用机制，发现潜在作用靶点涉及血瘀证的多种病理、生理过程，且与抗炎、抗凝血、改善血流动力学、调控细胞增殖和凋亡有关。徐甜等通过网络药理学分析人参－茯苓药对治疗老年性痴呆的作用机制，发现潜在作用靶点与钙信号通路、神经活性配体－受体相互作用、胆碱能突触等有关。③经典名方：经典名方一般源自古代经典医籍，为历代医家长期使用，临床应用广泛，疗效确切。基于网络药理学分析发现，大承气汤中有71种活性成分和535个潜在的靶蛋白，进一步筛选出17种活性成分，可通过调节PI3K/Akt信号通路，促进细胞凋亡，抑制病理损伤和炎症反应，从而改善急性胰腺炎症状。④经验方：经验方一般指临床经验方，且疗效得到临床实践验证。Chen等对院内制剂软坚清脉方进行网络药理学分析，发现该方通过调节复杂的分子网络对动脉硬化闭塞症具有保护作用，部分机制与复方中的10种活性成分调控氧化磷酸化有关，这可能缓解线粒体功能障碍和病理性代谢编程。
2.2 网络药理学的研究用途 根据用途划分，网络药理学在中医药研究中的应用主要集中在以下4个方面。①中医药多成分、多靶点、多通路的作用机制阐释。高耀等对逍遥散进行网络药理学研究，发现多个活性成分、25个靶点，并涉及信号转导、内分泌、能量代谢等相关生物过程和代谢通路，呈现出中药多成分、多靶点、多通路的整体作用特点。魏欣运用网络药理学的方法揭示了复方白仙风汤剂作用于TNF－PI3K－Akt－NF－кB信号通路，浓度依赖性影响通路中特征蛋白的表达，从而缓解关节炎症的药理学机制；并利用经典的佐剂关节炎大鼠模型验证了复方疗效。在网络药理学分析结果的基础上，结合体内实验探讨复方的作用机制。②中药活性成分筛选。Chen等基于网络药理学对清肺排毒汤治疗新型冠状病毒肺炎进行分析，发现射干麻黄汤和麻杏石甘汤是清肺排毒汤最有效的功能单元，方药及其主要有效成分可能通过抗病毒、抗炎和调控代谢程序等途径发挥治疗作用，并筛选出9个与新型冠状病毒蛋白具有良好结合能力的小分子化合物，同时兼具良好的药代动力学性质和安全性。③药物重定位。基于网络药理学分析，Luo等发现抗流感的热毒宁注射液还可用于糖尿病、肺结核、心血管疾病的临床治疗。④中药配伍机制探索。杨丽平等运用复杂网络方法构建中药组方配伍网络，并进行中药治疗骨关节炎的网络药理学分析。结果发现，白芍、杜仲、甘草、牛膝和当归为治疗骨关节炎的核心组方，并从机体免疫、细胞增殖与凋亡、代谢等多个方面发挥治疗作用。
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中药网络药理学研究存在的问题
虽然网络药理学已广泛用于中医药的作用机制研究，但研究质量良莠不齐，存在一些问题：①中药数据库中有效成分的信息来源单一，甚至陈旧，不能全面、及时地反映中药所含成分。②中药方剂中各药材剂量的差异会导致不同效用，因此中药有效成分的功效和浓度存在强弱之分，而现有研究一般以化学成分的口服利用度和类药性进行有效成分筛选，很少考虑中药成分的量效关系。③中药由复杂的化学成分体系构成，不是简单的成分堆积。中药发挥药效可能是多种化学成分构成的药效组分群的总体作用，也可能是中药进入体内后的代谢产物发挥作用，因此，粗糙地将有效成分、靶点、通路与疾病相对应是不科学的，需要从中医临床出发，考虑中药的整体观和体内代谢过程。④现有网络药理学分析药物成分的作用靶点时，仅仅是通过能量匹配以及化合物几何特征匹配的方法进行预测，不能确定二者结合的作用类型，如靶点的激活或失活状态、药物的激动剂或拮抗剂等。⑤中医药治疗疾病蕴藏着“天人合一”和“辨证论治”的思想，现有的疾病靶点数据库主要针对西医疾病名称，而非中医病证，不能有效反映中医病证之间的内在联系以及中药方剂构建的理论基础。⑥蛋白相互作用数据库来源单一，存在偏倚性。如很多研究者常使用STRING进行在线分析，导致分析结果出现假阳性或假阴性。⑦研究通常从中药与疾病共有的靶标蛋白出发，甚少考虑药物成分与其他生物功能分子的结合， 如中药成分－代谢物、中药成分－lncRNA、中药成分－circRNA等。因此，中医药网络药理学研究还需要进一步规范和扩展。
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中医药网络药理学研究的前景
通过以上分析发现，当前中医药网络药理学研究多数呈现“网络”和“药理”的分离研究，较少考虑中医药理论，而中医药是一种极为复杂的医学科学体系，是在中国古代唯物论和辩证法思想的影响和指导下、经长期医疗实践积累总结而成的具有独特风格的传统医学科学。所以，网络药理学既要以整体、辨证的思维模式和分析方法研究中药及其复方，也需要创新发展，应着重解决以下问题：
第一，中药方剂中各药材的剂量不同，所含的单体成分浓度也存在差异，即药物的浓度会影响中药药效。进行网络药理学分析时，可以对中药剂量和成分含量进行加权分析，对不同中药和有效成分进行分别处理，以体现中医药治疗疾病的“君臣佐使”等理论特点。
第二，在中医药研究领域，中医药相关信息具有非常典型的大数据特征，而现有数据库各有侧重，单个数据库的信息存在局限性和偏倚性，因此，首先应加强数据库维护和共享，既要建设高质量的数据库，也要加强各大数据库的关联；其次，深化人工智能技术与网络药理学、代谢组学、药剂学、系统生物学、生物信息学等先进理论和技术的合理组合，系统整理和挖掘中医优势病种的临床资料，并有针对性地研发中药新药。
第三，中药成分作用靶点的确定在网络药理学研究中至关重要，常见的预测方法包括基于文献的文本挖掘、基于小分子配体结构的靶点发现、基于受体结构特征的靶点预测。其中，文献来源的靶蛋白已得到实验验证，真实可靠，但在发现新靶点方面欠佳。基于小分子配体结构预测时，其准确性极大程度上依赖于网络服务器靶点预测工具的预测能力。如SEA（similarity ensemble approach）、SuperPred、PharmMapper等利用待测分子与数据库中分子的相似度进行评分，但未能体现化合物与潜在靶点的亲和力。基于受体结构特征的靶点预测，其预测速度不如小分子配体的预测方法，且非常依赖于蛋白结构的准确性以及靶点的活性位点确认，而现有的人类蛋白晶体结构相对有限，分子对接时往往不能找到合适的蛋白结构以及小分子结合位点。因此，通常需要综合运用不同的预测工具，并经人工判断，有选择地对靶点进行实验验证。此外，还需要利用分子动力学模拟、主成分分析、结合自由能计算等方法探索小分子与靶点的作用类型，如靶点的激活或失活状态、药物的激动剂或拮抗剂等。
第四，中药能改变肠道菌群组成，改善机体病理状态下的菌群紊乱；肠道菌群则能将中药成分代谢为具有生物活性或毒性的代谢产物，也能介导中药不同成分之间的相互作用。因此，在进行中医药网络药理学研究时，肠道菌群介导中药作用的特征及靶点是什么？肠道菌群在中药各组分间相互作用过程中扮演怎样的角色？中药如何改变肠道菌群组成进而改善机体病理状态下的菌群紊乱？这些问题值得思考。
在大数据和人工智能时代，网络药理学有助于更好地系统性研究中医药，提高其分析结果的科学性、规范性，对中医药研究具有重要的实践指导意义。最近，世界中医药学会联合会认证通过了《网络药理学评价方法指南》，该文件规定了网络药理学研究过程中数据收集、网络分析以及实验验证的原则、流程和评价指标等内容，对数据收集、网络分析以及结果验证等3方面进行可靠性、规范性以及合理性评价。中医药网络药理学研究具有广阔的应用前景和发展空间，规范、合理使用网络药理学进行中医药研究，将为中医药复杂体系研究提供新思路，为临床合理用药、新药研发及引领中医药原创研究的发展等提供新的科技支撑。
文章出处：陈健，陈启龙. 网络药理学在中医药研究中的现状及思考［J］.上海中医药大学学报，2021，35（5）：1-13.
转自：上海中医药
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