Abstract
目的
应用网络药理学及分子对接技术，发现治疗心肌梗死（MI）效果较优的中药，并进一步探讨其药效物质及作用机制。
方法
通过TCMSP数据库，根据指定的标准，筛选含有治疗MI的活性成分较多的中药。利用Genecards、OMIM、PharmGkb、PharmMapper数据库获取中药与MI的相关靶标，采用Venny2.1.0软件建立药物靶标与疾病靶标的共同靶标网络。通过R语言对共同靶标进行GO及KEGG信号通路富集分析；通过STRING数据库对共同靶标进行蛋白蛋白相互作用网络构建；通过Cytoscape3.7.2软件中的cytoHubba工具对PPI网络涉及的靶标进行分析并确定关键靶标；通过R语言对关键靶标进行GO及KEGG信号通路富集分析。应用SYBYL-X2.1.1软件对潜在药效物质及关键靶标进行分子对接，以Total Score≥6为参考，筛选药效物质并验证其与关键靶标的对接结合性。复制人脐静脉内皮细胞氧糖剥夺模型，通过蛋白质免疫印迹检测对潜在药效物质与治疗MI的关键靶标进行验证。
结果
本研究筛选出丹参、降香含有治疗MI的活性成分较多，涉及PTGS2、KDR等治疗MI的关键靶标16个，主要涉及炎症反应、血管新生、能量代谢与氧化应激等生物过程，HIF-1、VEGF、TNF等信号通路，丹参中的香紫苏醇与PTGS2、降香中的芒柄花黄素与KDR对接Total Score最高。Western blot结果显示，低、中、高计量的紫苏醇与芒柄花黄素分别能够抑制PTGS2与促进KDR的表达，且呈剂量-效应依赖关系，其中中、高剂量组差异具有统计学意义（P < 0.05）。
结论
中药丹参、降香治疗MI的疗效较优，其作用机制可能与丹参、降香中的潜在药效物质香紫苏醇及芒柄花黄素调控PTGS2与KDR的表达，调节炎症反应、血管新生、氧化应激与能量代谢，进而发挥心肌保护作用有关。
Keywords: 网络药理学, 分子对接, 心肌梗死, 药效物质, 中药
Abstract
Objective
To identify traditional Chinese drugs that contain active ingredients for treatment of myocardial infarction (MI) and explore their therapeutic mechanisms using network pharmacology and molecular docking technology.
Methods
The TCMSP database was used for screening the traditional Chinese drugs containing active ingredients for treating MI, and the related targets of MI and the candidate drugs were obtained from Genecards, OMIM, PharmGkb and PharmMapper databases. The common target network of the drug targets and disease targets was established using Venny2.1.0 software. GO and KEGG signal pathway enrichment analysis of the common targets was performed, and the protein-protein interaction (PPI) network was constructed for the targets. The targets in the PPI network were analyzed to identify the key targets, for which GO and KEGG pathway enrichment analyses were performed. Molecular docking was performed for the candidate ingredients and the key targets, and a total score ≥6 was used as the criteria for screening the therapeutic ingredients and their docking binding with key targets was verified. A human umbilical vein endothelial cell (HUVEC) model of oxygen-glucose deprivation (OGD) was used to validate the candidate ingredients and the key therapeutic targets for MI by Western blotting.
Results
Our analysis identified Salvia miltiorrhiza and Dalbergiae odoriferae as the candidate drugs rich in active ingredients for treatment of MI. These ingredients involved 16 key therapeutic targets for MI, which participated in such biological processes as inflammatory response, angiogenesis, energy metabolism and oxidative stress and the pathways including HIF-1, VEGF, and TNF pathways. Sclareol and PTGS2 in Salvia miltiorrhiza and formononetin and KDR in Dalbergiae odoriferae all had high docking total scores. Western blotting showed that at medium and high doses, sclareol significantly inhibited PTGS2 expression and formononetin promoted KDR expressions in the cell models in a dose-dependent manner (P < 0.05).
Conclusion
Both Salvia miltiorrhiza and Dalbergiae odoriferae have good therapeutic effects on MI. Sclareol in Salvia miltiorrhiza and formononetin in Dalbergiae odoriferae regulate the expressions of KDR and PTGS2, respectively, to modulate the inflammatory response, angiogenesis, oxidative stress and energy metabolism and thus produce myocardial protective effects.
Keywords: network pharmacology, molecular docking, myocardial infarction, pharmacodynamic substances, traditional Chinese drugs
《中国心血管健康与疾病报告2019概要》指出，自2002~2017年，我国心肌梗死患者死亡率呈上升趋势[1]，寻找新的治疗药物和手段迫在眉睫。网络药理学整体性、系统性的研究方法和注重药物间相互作用的特点与中药多靶点、多通路的作用特点相吻合，是系统性分析中药的药效物质及作用机制的有效工具[2]。目前关于应用网络药理学方法研究中药治疗心肌梗死的药效物质及作用机制的研究，如通过网络药理学和分子对接技术探讨参附汤治疗心肌梗死的活性成分及靶点[3]、基于网络药理学探究灵宝护心丹治疗急性心肌梗死的潜在机制[4]等，都是通过口服生物利用度（OB）及类药性（DL）对中药中的潜在药效物质进行筛选，分析其作用机制，并通过分子对接对潜在药效物质和关键靶标进行验证。
然而，仅仅通过OB与DL筛选的潜在药效物质，还有可能存在不利于人体吸收、无法商品化、不易于合成等问题。本研究采用OB与DL筛选药效物质的同时，首次结合类药五原则、极性表面积（TSPA）及半衰期（HL）共同筛选治疗心肌梗死效果较优的中药并探究其潜在药效物质，并联合分子对接技术探讨其作用机制，为中药治疗心肌梗死的临床应用及二次开发提供理论依据。
1. 材料和方法
1.1. 主要数据库及软件
Genecards数据库（<a href="https://www.genecards.org/" target="_blank">https://www.genecards.org/</a>）<sup>[<xref ref-type="bibr" rid="b5">5</xref>]</sup>、OMIM数据库（<a href="https://omim.org/" target="_blank">https://omim.org/</a>）<sup>[<xref ref-type="bibr" rid="b6">6</xref>]</sup>、PharmGkb数据库（<a href="https://www.pharmgkb.org/" target="_blank">https://www.pharmgkb.org/</a>）<sup>[<xref ref-type="bibr" rid="b7">7</xref>]</sup>、PharmMapper数据库（<a href="http://www.lilab-ecust.cn/pharmmapper/index.html" target="_blank">http://www.lilab-ecust.cn/pharmmapper/index.html</a>）<sup>[<xref ref-type="bibr" rid="b8">8</xref>-<xref ref-type="bibr" rid="b10">10</xref>]</sup>、PubChem数据库（<a href="https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/" target="_blank">https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/</a>）<sup>[<xref ref-type="bibr" rid="b11">11</xref>]</sup>、RCSB PDB数据库（<a href="http://www.rcsb.org/" target="_blank">http://www.rcsb.org/</a>）<sup>[<xref ref-type="bibr" rid="b12">12</xref>]</sup>、STRING数据库（<a href="https://www.string-db.org/" target="_blank">https://www.string-db.org/</a>）<sup>[<xref ref-type="bibr" rid="b13">13</xref>]</sup>、TCMSP数据库（<a href="https://tcmspw.com/tcmsp.php" target="_blank">https://tcmspw.com/tcmsp.php</a>）<sup>[<xref ref-type="bibr" rid="b14">14</xref>]</sup>、UniProtKB数据库（<a href="https://www.uniprot.org/" target="_blank">https://www.uniprot.org/</a>）<sup>[<xref ref-type="bibr" rid="b15">15</xref>]</sup>、Venny2.1.0在线工具（<a href="https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/" target="_blank">https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/</a>）、cytoHubba软件（<a href="https://www.cytoscape.org/apps/cytohubba" target="_blank">https://www.cytoscape.org/apps/cytohubba</a>）<sup>[<xref ref-type="bibr" rid="b16">16</xref>]</sup>、Cytoscape软件（<a href="https://www.cytoscape.org" target="_blank">https://www.cytoscape.org</a>）<sup>[<xref ref-type="bibr" rid="b17">17</xref>]</sup>、GraphPad Prism 8软件（<a href="https://www.graphPad.com" target="_blank">https://www.graphPad.com</a>）。
1.2. 主要试剂及仪器
芒柄花黄素、香紫苏醇（宝鸡市翊瑞生物科技有限公司），BCA蛋白定量试剂盒、RIPA裂解液（陕西中晖赫彩生物医药有限公司），KDR抗体、PTGS2抗体、DMEM/F12培养基（武汉赛维尔生物科技有限公司），DMEM无糖培养基（大连美伦生物技术有限公司），PVDF膜（Merck Millipore），ECL化学发光超敏显色试剂盒（上海翊圣生物科技有限公司），凝胶成像分析仪（北京赛智创业科技有限公司），371型CO2培养箱、Multiskan Sky型酶标仪（Thermo Fisher Scientific），YQX-Ⅱ型厌氧培养箱（上海跃进医疗器械有限公司），BSC-1100ⅡA2-X型生物安全柜（山东博科生物产业有限公司），IMS-20全自动雪花制冰机（常熟市雪科电器有限公司），TD4型台式离心机（湖南湘仪实验室仪器开发有限公司），BSA124S型分析天平（赛多利斯科学仪器（北京）有限公司），QL901型涡旋仪（海门市其林贝尔仪器有限公司），Mini TBC型转移槽、Mini TBC型转移芯（北京凯元信瑞仪器有限公司），CKX53倒置显微镜[奥林巴斯（中国）有限公司]。
1.3. 实验细胞
人脐静脉内皮细胞（HUVECs）由空军军医大学预防医学系毒理学教研室赠予。
1.4. 生物活性成分收集与筛选
从TCMSP数据库收集能够治疗MI的生物活性成分，按照Lipinski规则筛选生物活性成分，具体标准为：理化参数包括相对分子质量（MW）≤500、脂水分配系数（AlogP）≤5、氢键供体数量（Hdon）≤5、氢键受体数量（Hacc）≤10与分子的极性表面积（TPSA） < 60；生物学参数包括OB%≥30、DL≥0.18、HL≥4；可获得性参数包括Pubchem CID和CAS号≠N/A。所得结果按照中药含有符合筛选标准的生物活性成分数量进行排序。
1.5. 生物活性成分靶标预测
通过中药含有治疗心肌梗死的生物活性成分的多少、药性及临床应用对排序前10的中药进行分析，筛选出含有治疗心肌梗死的生物活性成分较多且在临床上常用于心肌梗死的中药。从PubChem数据库中获得筛选出的中药含有生物活性成分化学结构的sdf格式文件，随后将sdf格式文件上传到PharmMapper数据库中，获得生物活性成分靶标，按照“Norm Fit≥0.5”的标准，筛选出符合标准的靶标[18]；同时，通过Genecards数据库搜寻筛选出的中药中的生物活性成分靶标。利用Venny2.1.0获取两个数据库收集到的生物成分靶标的并集靶标，即为药物靶标。
1.6. 共同靶标网络构建分析
1.6.1. 心肌梗死相关靶标收集及共同网络构建
通过Genecards、OMIM、PharmGkb 3个数据库对心肌梗死相关靶标进行收集。利用Cytoscape软件筛选出丹参、降香中含有的生物活性成分与心肌梗死发病的共同靶标并构建共同靶标网络。
1.6.2. 富集分析
通过R语言4.0.3，以“P≤0.01，q value ≤0.01”为条件，对共同靶标进行GO功能富集分析与KEGG通路富集分析。
1.7. PPI网络构建与分析
1.7.1. PPI网络构建
PPI网络用于阐明预测的靶标与其他蛋白质之间的相互作用规律。STRING数据库旨在整合蛋白质之间所有已知和预测的关联，包括相互作用和功能关联[19]，广泛用于PPI分析。以“minimum required interaction score=0.900”为标准，通过STRING数据库对共同靶标进行PPI分析，隐去无关靶标，构建PPI网络。连接度（Degree）是网络药理学的重要参数，通过与其他节点的连接数来反映节点的重要性[20]。通过Cytoscape软件的插件Generate Style from Statistics对PPI网络中靶标的Degree进行分析。
1.7.2. 关键靶标筛选
关键靶标在生物学过程中发挥重要作用，Cytoscape软件的插件cytoHubba提供了11种拓扑学分析方法搜寻关键靶标，其中最大团体中心性（MCC）算法能够从网络中的高连接度靶标与低连接度靶标中捕获到网络中的关键靶标；最大邻域分量密度（DMNC）算法采用与其他算法不同方法筛选关键靶标[16]；特征向量中心性（EC）参数同时考虑了节点邻居的数量和质量对节点重要性的影响，能够识别出更多的必需靶标[21]。因此，通过cytoHubba的MCC、DMNC、Degree与EC算法筛选关键靶标。
1.7.3. 富集分析
通过R语言4.0.3，以“P≤0.01，q value ≤0.01”为条件，对关键靶标进行GO功能富集分析与KEGG通路富集分析。
1.8. 潜在药效物质筛选
使用Cytoscape软件的Network Analyzer插件计算共同靶标网络中生物活性成分节点的连接度，以“Degree>中位数”为筛选条件，筛选治疗心肌梗死的潜在药效物质。
1.9. 分子对接验证
利用PDB数据库获取关键靶标的pdb格式文件，应用SYBYL-X2.1.1中的“Translate Molecular File”将潜在药效物质的SDF格式文件修改为mol2格式文件，通过“Docking suite”对关键靶标进行去水、加氢、加电荷等一系列操作，获得潜在药效物质与关键靶标对接的Total Score。根据Total Score的分值评价潜在药效物质与关键靶标的对接结合效果。
1.10. HUVECs培养
根据分子对接结果，选择预测的潜在药效物质芒柄花黄素（FT）与关键靶标含激酶插入区受体（KDR），香紫苏醇（Scl）与关键靶标前列腺素内过氧化物合酶2（PTGS2）进行实验验证。HUVECs用完全培养基（即含10% FBS、1%青霉素-链霉素双抗的DMEM/F12培养基），置于37 ℃、5% CO2恒温培养箱中培养，每2 d更换1次培养基，待细胞融合至90%左右时，用0.25%胰蛋白酶消化并进行传代。
1.11. HUVECs氧糖剥夺（OGD）模型复制
将HUVCEs的培养基更换为DMEM无糖培养基，培养基中不加入血清，在厌氧培养箱（85%N2、10%H2、5% CO2）中缺氧3.5 h。
1.12. HUVECs分组及处理
将HUVECs分为8组。对照组：完全培养基培养27.5 h；OGD组：“按1.11”对HUVECs进行处理；FT给药组：分别更换为含有1、2、4 µmol/L FT的DMEM无糖无血清培养基，在厌氧培养箱中缺氧3.5 h；Scl给药组：分别更换为含有0.5、1、2 µmol/L Scl的DMEM无糖无血清培养基，在厌氧培养箱中缺氧3.5 h。
1.13. Western blot检测FT对KDR表达的影响
当HUVECs于75 cm2培养瓶中生长达到90%融合度时，按1∶5的比例将HUVECs传代于25 cm2培养瓶中，待生长达到90%融合度时，按“1.12”对HUVECs进行处理后，弃去25 cm2培养瓶中的培养基，用预冷的PBS漂洗3次，去除残液，每个培养瓶加入2 mL 0.25% 胰蛋白酶消化3 min，加入2 mL完全培养基终止消化，将每组消化下来的细胞悬液放置于离心管中1000 r/min离心5 min，弃去上清，每个离心管加入300 µL预冷的裂解液（使用前加入1%蛋白酶和磷酸酶抑制剂），置于冰上裂解30 min，4 ℃，12 000 g离心15 min，上清即HUVECs蛋白提取物。通过BCA蛋白定量试剂盒测定蛋白含量，加热变性后制备成蛋白样品。以等量上样的方法在SDS-PAGE上进行电泳，将凝胶蛋白湿法转移至PVDF膜上，在5% 脱脂奶粉中将膜封闭2 h后加入KDR、PTGS2、GAPDH一抗中4 ℃孵育过夜，漂洗干净后加入二抗，37 ℃孵育2 h。用ECL化学发光试剂盒进行显影，拍照后计算条带灰度值。
1.14. 统计学分析
定量资料以均数±标准差表示。使用GraphPad Prism 8软件进行统计分析，采用单因素方差分析对组间差异进行比较，P < 0.05认为差异具有统计学意义。
2. 结果
2.1. 成分-靶标网络构建
2.1.1. 生物活性成分的收集与筛选
从TCMSP数据库共收集到能够治疗心肌梗死的生物活性成分4777种，符合标准的75种，排序前10的结果显示（表 1），丹参、两面针、降香、甘草、荜茇、高良姜、钩藤、海风藤、海桐皮与胡椒中含有治疗心肌梗死的生物活性成分较多，然而两面针广泛用于口腔保护；甘草调和诸药，与大多数中药均能配伍应用，自身并不具备治疗心肌梗死的作用；荜茇、高良姜、钩藤、海风藤、海桐皮与胡椒具有治疗心肌梗死的生物活性成分少于丹参、降香，因此，选择丹参、降香进行下一步的研究。
1.
符合筛选标准的前10位中药及所含成分
The top 10 traditional Chinese drugs and their ingredients that meet the screening criteria
| Traditional Chinese medicine name (The amount of active ingredient) |
Active ingredients |
| Salvia miltiorrhiza (9) | Dehydrotanshinone Ⅱ A |
| 2-isopropyl-8-methylphenanthrene-3, 4-dione | |
| Methylenetanshinquinone | |
| Sclareol | |
| Cryptotanshinone | |
| Dihydrotanshinonel | |
| Isotanshinone Ⅱ | |
| Miltirone | |
| Tanshinone iia | |
| Zanthoxylum nitidum(6) | Dihydrochelerythrine |
| Sesamin | |
| OXYNITIDINE | |
| Oxychelerythrine | |
| Ethoxychelerythrine | |
| Isofagaridine | |
| Dalbergiae odoriferae(5) | (2R)-7-hydroxy-5-methoxy-2-phenylchroman-4-one |
| (6aR, 11aR)-9, 10-dimethoxy-6a, 11a-dihydro-6H-benzofurano[3, 2-c]chromen-3-ol | |
| Formononetin | |
| Medicarpin | |
| 4-Hydroxyhomopterocarpin | |
| Iquorice root(5) | Formononetin |
| Medicarpin | |
| 7-Methoxy-2-methyl isoflavone | |
| Glypallichalcone | |
| 7-Acetoxy-2-methylisoflavone | |
| Piperis Longi Fructus(3) | Sesamin |
| Piperlonguminine | |
| Piperine | |
| Galangal(3) | 1, 7-diphenyl-5-hydroxy-3-heptanone |
| 5-methoxy-1, 7-diphenyl-3-heptanone | |
| Medicarpin | |
| Gambir Plant(3) | €-16, 17-Didehydro-17-methoxy-17, 18-seco-3-beta-yohimban-16-carboxylic acid methyl ester |
| methyl €-2-[(2S, 3R, 12bS)-3-vinyl-1, 2, 3, 4, 6, 7, 12, 12b-octahydroindolo[3, 2-h]uinolizine-2-yl]-3- | |
| methoxy-prop-2-enoate | |
| delta(sup 18)-Hirsutine | |
| Kadsura Pepper Stem(3) | (2R, 3R, 3aS)-3a-allyl-2-(1, 3-benzodioxol-5-yl)-5-methoxy-3-methyl-2, 3-dihydrobenzofuran-6-one |
| (2S, 3S)-2-(3, 4-dimethoxyphenyl)-7-methoxy-3-methyl-2, 3-dihydrobenzofuran-5-carbaldehyde | |
| Kadsurenone | |
| Cortex Erythrinae Seu Kalopanacis(3) | 1, 2, 6, 7-Tetradehydro-3, 15-dimethoxyerythrinan-16-ol |
| Erysotrine | |
| Phaseollidin | |
| Pepper(3) | €-7-(1, 3-benzodioxol-5-yl)-1-piperidino-hept-6-en-1-one |
| (2E, 4Z)-5-(1, 3-benzodioxol-5-yl)-1-piperidino-penta-2, 4-dien-1-one | |
| (2E, 4E, 8E)-9-(1, 3-benzodioxol-5-yl)-N-isobutylnona-2, 4, 8-trienamide |
2.1.2. 丹参、降香生物活性成分靶标预测
将丹参、降香中包含的14个活性成分导入Pubchem数据库，获取分子结构信息，通过Genecards和PharmMapper数据库对14个生物活性成分进行靶标预测。去除靶标重复项后，14个生物活性成分预测到380个靶标。应用Venny2.1.0在线工具，预测获得的380个靶标中与丹参相关的313个，与降香相关的260个，与丹参、降香均相关的重叠靶标139个（图 1）。
1.
丹参、降香生物活性成分靶标
Target of the bioactive ingredients in Salvia miltiorrhiza and Dalbergia odorifera.
2.2. 共同靶标网络构建分析
2.2.1. 心肌梗死相关靶标的收集
从Genecards（relevance score≥15）、OMIM和PharmGkb数据库中分别筛选出260、14、120个靶标，去除重复靶标，共收集到365个与心肌梗死相关的靶标（图 2）。
2.
心肌梗死相关靶标
Targets associated with myocardial infarction.
2.2.2. 共同靶标的构建
67个MI发病相关靶标与丹参、降香生物活性成分预测靶标相同（图 3），我们使用Cytoscape软件进行共同靶标网络构建（图 4），通过Cytoscape的Network Analyzer对网络进行分析，发现网络包含81个节点（Node）与326条边（Edge）。提示丹参、降香中的生物活性成分可能通过调控这67个靶标治疗心肌梗死。
3.
丹参、降香生物活性成分与心肌梗死靶标的共同靶标
Common targets of the active ingredients in Salvia miltiorrhiza and Dalbergia odorifera and myocardial infarction.
4.
丹参、降香和心肌梗死共同靶标网络
Common target network of Salvia miltiorrhiza, Dalbergia odorifera and myocardial infarction. Yellow circles are the bioactive components of Salvia miltiorrhiza, green ellipses the bioactive components of Dalbergia odorifera, and blue diamonds the targets of Salvia miltiorrhiza, Dalbergia odorifera and myocardial infarction.
2.2.3. 富集分析
心肌梗死发病机制复杂，其发生发展涉及多个生物过程的共同作用，主要包括血管新生、氧化应激、能量代谢与炎症反应4个方面。为了阐明丹参- 降香治疗MI的机制，通过R语言4.0.3，以“p value≤0.01且q value≤0.01”为标准，对共同靶标进行GO功能分析及KEGG通路富集分析，共获得1669个生物过程（BP）、26个细胞成分（CC）、65个分子功能（MF）及97个KEGG信号通路。
根据心肌梗死的发病机制，这些生物学过程可分为4个方面，包括血管新生（KEGG：04933、KEGG：05418、KEGG：04370、KEGG：04151、KEGG：04068）、氧化应激（KEGG：04010、KEGG：04064）、能量代谢（KEGG：04152、KEGG：04066）和炎症反应（KEGG：04668、KEGG：04620）（表 2）。
2.
67个共同靶标的GO和KEGG通路富集分析
Go and KEGG pathway enrichment analysis of 67 common targets
| Biological Process | Targets | Signaling pathways |
| AKT1, CCL2, CTNNB1, ICAM1, IFNG, IL1P, KDR, MAPK14, MMP2, MMP9, NOS3, PECAM1, SELE, TNF, TNFRSF1A, TP53, VCAM1, VEGFA | Fluid shear stress and atherosclerosis(KEGG: 05418) | |
| Angiogenesis | AKT1, KDR, MAPK14, NOS3, PTGS2, VEGFA | VEGF signaling pathway(KEGG: 04370) |
| AKT1, FGFR1, IGF1, IL6, JAK2, KDR, NOS3, RXRA, TLR2, TLR4, TP53, VEGFA | PI3K-Akt signaling pathway(KEGG: 04151) | |
| Oxidative stress | AKT1，IGF1，IL10，IL6，MAPK14，SIRT1，TGFP1，TGFPR2 | FoxO signaling pathway(KEGG: 04068) |
| AKT1，CASP3，FAS，FGFR1，HSPA8，IGF1，IL1P，KDR，MAPK14, TGFP1，TGF^R2, TNF，TNFRSF1A，TP53, VEGFA | MAPK signaling pathway(KEGG: 04010) | |
| CD40, ICAM1，IL1P，PTGS2, TLR4, TNF，TNFRSF1A，VCAM1 | NF-kappa B signaling pathway(KEGG: 04064) | |
| Energy metabolism | AKT1，CD36, HMGCR，IGF1，PPARG，SIRT1 | AMPK signaling pathway(KEGG: 04152) |
| AKT1，HIF1A，IFNG，IGF1，IL6，NOS3，TIMP1，TLR4，VEGFA | HIF-1 signaling pathway(KEGG: 04066) | |
| AKT1，CASP3, CCL2, FAS，ICAM1，IL1^，IL6, MAPK14，MMP3, MMP9, PTGS2, SELE，TNF，TNFRSF1A，VCAM1 | TNF signaling pathway(KEGG: 04668) | |
| Inflammatory response | AKT1，CD40, IL1P，IL6, MAPK14, TLR2, TLR4, TNF | Toll-like receptor signaling pathway(KEGG: 04620) |
| CASP3，CCL2，IFNG，IL1P，IL6，MAPK14，MMP3，MMP9，PTGS2，TNF | IL-17 signaling pathway(KEGG: 04657) |
2.3. PPI网络构建与分析
2.3.1. PPI网络构建
利用STRING数据库，构建共同靶标的PPI网络（图 5），图形的面积和亮度表示靶标度值的大小，面积越大，亮度越高说明靶标度值越大。结果表明，VEGFA、TNF、IL6等靶标度值较大，可能与丹参、降香治疗心肌梗死有关。
5.
共同靶标蛋白-蛋白相互作用网络
Common target protein-protein interaction network.
2.3.2. 关键子网络的构建
应用cytoHubba计算出MCC、DMNC、Degree与EC值前5的靶标，分别构建关键子网络（图 6）。取4个关键子网络的并集靶标，得到AKT1、CASP3、CCL2、HIF1A、ICAM1、IFNG、IL1B、IL6、IL10、KDR、PPARG、PTGS2、TNF、TNFRSF1A、VCAM1及VEGFA 16个关键靶标。
6.
关键子网络的构建
Construction of the key sub-network.
2.3.3. 富集分析
通过R语言4.0.3，以“P≤0.01且q value≤0.01”为标准，对关键靶标进行GO功能分析及KEGG通路富集分析。获得1080个BP、11个CC、17个MF及65个KEGG信号通络。根据MI的发病机制，这些生物学过程仍然涉及血管新生、氧化应激、能量代谢和炎症反应。根据P与q value值由小到大的顺序，绘制前20个BP的横向条形图（图 7）与35个KEGG信号通路的气泡图（图 8）。
7.
关键靶标的生物过程
Biological process involved by the key targets.
8.
关键靶标的KEGG信号通路
KEGG pathway enrichment analysis of the key target.
2.4. 潜在药效物质筛选
通过Network Analyzer插件计算共同靶标网络中生物活性成分节点的连接度，我们以“Degree>中位数”即“Degree>22”为筛选条件，筛选出7个治疗心肌梗死的生物活性成分，按照Degree值的大小对丹参、降香治疗心肌梗死的生物活性成分进行排序（表 3）。
3.
丹参、降香治疗心肌梗死的潜在药效成分
Potential pharmacodynamic components in Salvia miltiorrhiza and dalbergia odorifera for treating myocardial infarction
| ID | MOL ID | Origins | Active ingredients | Structure | Degree |
| 1 | MOL007154 | Salvia miltiorrhiza | Tanshinone ⅡA |
|
53 |
| 2 | MOL007088 | Salvia miltiorrhiza | Cryptotanshinone |
|
29 |
| 3 | MOL000392 | Dalbergia odorifera | Formononetin |
|
25 |
| 4 | MOL007101 | Salvia miltiorrhiza | DihydrotanshinoneⅠ |
|
24 |
| 5 | MOL007111 | Salvia miltiorrhiza | Isotanshinone Ⅱ |
|
24 |
| 6 | MOL007077 | Salvia miltiorrhiza | Sclareol |
|
24 |
| 7 | MOL002651 | Salvia miltiorrhiza | Dehydrotanshinone ⅡA |
|
24 |
2.5. 分子对接验证
通过SYBYL-X2.1.1对潜在药效物质与关键靶标进行分子对接。根据潜在药效物质与关键靶标对接的Total Score值来判断潜在药效物质与关键靶标的结合自由能，并绘制分子对接热图（图 9）。结合自由能越小，配体与受体结合越稳定，Total score值越大[22]。Total Score≥4.25，分子与靶标间具有一定的结合活性；对接得分>5.0，分子与靶标间具有较好的结合活性；对接得分>7.0，分子与靶点间具有强烈的结合活性[23]。
9.
潜在药效物质与关键靶标的分子对接热图
Molecular docking thermograms of potential pharmacodynamic substances with key targets.
查阅有关文献，以Total Score等于6为阈值，筛选结合活性较优的活性成分与蛋白受体[24]。发现丹参中的香紫苏醇与HIF-1α、PTGS2及TNF；隐丹参酮、二氢丹参酮Ⅰ与PTGS2；异丹参酮ⅡA与HIF-1α、KDR；丹参酮ⅡA与KDR；降香中的芒柄花黄素与KDR结合活性较优。这些成分与关键靶标间的分子对接结构模式图（图 10）中，绿色部分为蛋白受体，条带为配体残基，化学结构式为活性成分。
10.
对接结果较优活性成分与关键靶标结合模式图
Binding pattern of the active components and the key targets in the docking models. A: Sclareol and HIF-1α; B: Sclareol and PTGS2; C: Sclareol and TNF; D: Cryptotanshinone and PTGS2; E: Dihydrotanshinone Ⅰ and PTGS2; F: Isotanshinone Ⅱ and HIF-1α; G: Sotanshinone Ⅱ and KDR; H: Tanshinone Ⅱ A and KDR; I: Formononetin and KDR.
2.6. Western blot检测PTGS2与KDR蛋白的表达
与Con组相比，OGD组显著升高了PTGS2的蛋白表达（P < 0.01），降低了KDR的蛋白表达（P < 0.0001）；与OGD组相比，Scl低剂量组下调PTGS2的蛋白表达，但未见显著性差异，Scl中（P < 0.05）、高剂量组（P < 0.01）显著下调PTGS2的蛋白表达并且低、中、高3个剂量组具有剂量-效应依赖关系，提示Scl可能通过下调PTGS2的表达，抑制炎症反应（图 11）；FT低剂量组上调KDR的蛋白表达，但未见显著性差异，中（P < 0.05）、高剂量组（P < 0.01）显著上调KDR的蛋白表达并且低、中、高3个剂量组具有剂量-效应依赖关系，FT可能通过上调KDR的表达，促进血管新生（图 12）。
11.
紫苏醇对HUVECs细胞PTGS2蛋白表达的影响
Effect of sclareol (Scl) on PTGS2 protein expression in HUVECs (Mean±SD, n=3). ##P < 0.01 vs Con group, *P < 0.05, **P < 0.01 vs OGD group.
12.
芒柄花黄素对HUVECs细胞KDR蛋白表达的影响
Effect of formononetin (FT) on KDR protein expression in HUVECs (Mean±SD, n=3). ####P < 0.0001 vs Con group, *P < 0.05, **P < 0.01 vs OGD group.
3. 讨论
心肌梗死严重危害人类健康，中药治疗心肌梗死历史悠久，疗效安全可靠。由于中药治疗疾病的药效物质及作用机制不清，阻碍了中药的现代化进程。网络药理学基于系统生物学的理论，融合多向药理学、生物信息学、计算机科学等多学科技术，构建药物“多成分-多靶点-多途径”网络，阐明药物作用机制，其整体性、系统性的特点与中医的“整体观念”不谋而合[25]。分子对接利用计算机技术，研究分子间的相互作用，判断小分子（或配体）与已知结构的大分子（或受体）之间的结合可能性[26]。本研究采用网络药理学及分子对接技术开展研究，探讨单味药治疗MI的药效物质及作用机制。
本研究通过Lipinski[27]规则、OB%、DL、TPSA、HL、Pubchem CID与CAS筛选中药治疗心肌梗死的活性成分。Lipinski规则规定，如果药物不能满足MW≤500、AlogP≤5、Hdon≤5和Hacc≤10四个条件中的任意一个，那么该药物可能不利于人体的吸收。Lipinski规则使研究人员将药代动力学参数不佳的化合物排除在早期药物发现阶段，广泛用于制药行业的新药筛选。中药多通过口服吸收摄入人体，OB和DL是影响胃肠道吸收的主要参数[28-29]，如果药物满足OB%≥30且DL≥0.18的条件，那么该药物更容易通过人体的胃肠道吸收。TCMSP数据库建议的药物筛选标准中指出，TPSA < 60的药物能够渗透细胞膜，从而更好的发挥治疗作用。Pubchem CID是用来确认生物活性成分是不是小分子化合物的指标，与大分子相比，小分子化合物更易于人体的吸收。如果TCMSP数据库中生物活性成分Pubchem CID为N/A的话，说明该生物活性成分可能不是小分子化合物。CAS号是用来购买商品化药物成分的指标，如果TCMSP数据库中生物活性成分CAS号显示为N/A的话，说明该生物活性成分可能还没有被商品化。为了顺利推进后续步实验，本研究筛选了Pubchem CID与CAS不为N/A的生物活性成分进行研究，最终筛选到丹参、降香是最符合标准的中药。值得注意的是，本研究未能筛选出常用于治疗MI的红花、桃仁、银杏叶等中药，其原因是这些中药的生物活性成分不符合本研究制定的筛选标准，例如红花中治疗心肌梗死的生物活性成分羟基红花黄色素A，MW、Hdon、Hacc、OB% 和TPSA均不符合筛选标准，且Pubchem CID为N/A，是大分子有机物，不易于吸收；桃仁中治疗心肌梗死的生物活性成分大多数没有商品化；银杏中治疗心肌梗死的生物活性成分银杏内酯TPSA>60，不符合筛选标准。
本研究通过共同靶标和关键靶标的GO功能及KEGG通路富集分析，筛选出6条重要的信号通路作为丹参、降香治疗心肌梗死的关键作用机制，这些通路主要与“血管新生”、“氧化应激”、“能量代谢”与“炎症反应”4个生物过程密切相关。
在血管新生方面，丹参、降香通过作用于VEGFA、NOS3、CCL2、CTNNB1、ICAM1、IFNG、IL1β、KDR等靶标，调节流体剪切力与动脉粥样硬化信号通路（KEGG：05418）。剪切力是作用于血管腔表面的摩擦阻力[30]，能够调节内皮的结构和功能。在冠状动脉狭窄的基础上，管腔突然闭塞可能导致心肌梗死的发生[31]。冠状动脉狭窄能够导致动脉内低剪切力的产生，介导血VEGF信号通路（KEGG：04370）的激活，调控VEGFA、KDR、NOS3、PTGS2等蛋白的表达，激活磷脂酰肌醇3- 激酶/蛋白激酶B（PI3K/Akt）信号通路（KEGG：04151），调控AKT1、JAK2、RXRA等蛋白的表达，激活叉头框（FoxO）信号通路（KEGG：04068），调控MAPK14、SIRT1等蛋白的表达，促进血管新生。
在氧化应激方面，丹参、降香通过作用于AKT1、IL1β、KDR、MAPK14、TGFβ1等靶标，调节有丝分裂原活化蛋白酶（MAPK）信号通路的激活（KEGG：04010）影响氧化应激。氧化应激是MI的重要作用机制。心肌梗死会造成心肌的缺血缺氧，导致大量氧自由基的沉积，介导MAPK信号通路的激活，调控AKT1、IL1β、KDR、MAPK14等蛋白的表达，激活核因子-ĸB（NF-ĸB）信号通路（KEGG：04064），调控NF-ĸB、CD40、IL1β等蛋白的表达，调控梗死心肌的氧化应激，保护心肌组织。
在能量代谢方面，丹参、降香通过作用于HIF-1α、IGF1等靶标，调节HIF-1信号通路（KEGG：04066）影响能量代谢。心肌梗死可能会引起心肌组织细胞凋亡、坏死，结构和功能减退，导致心肌细胞发生能量供给障碍，介导HIF-1信号通路的激活，调控HIF-1α、IGF1、TIMP1等蛋白的表达，激活想氨酸活化蛋白激酶信号通路（KEGG：04152），调控AKT1、PPARG、SIRT1等蛋白的表达，调控能量代谢，保护缺血心肌细胞，减少心肌细胞损伤。此外，HIF-1在常氧状态下羟基化失活，基本不表达，但在缺氧状态下由于羟基化的水平下降，可以稳定表达并与共激活因子相互作用，从而调节血管新生，改善心功能[32]。
在炎症反应方面，丹参、降香通过作用于IL1β、IL6、MMP9、TNF、TNFRSF1A、TLR4、TP53等靶标，调节炎症细胞因子（TNF）信号通路（KEGG：04668）影响炎症反应。炎症反应是导致MI的关键因素，通过TNF信号通路可知，TNF、IL1β、IL6等促炎因子可介导IL-17信号通路（KEGG：04657）的激活，从而诱导CCL2、MMP-9、Fas等促炎细胞因子的表达。
本研究发现，丹参中的Scl与降香中的FT与治疗的关键靶标间具有强烈的结合活性。Scl能够通过下调PTGS2的蛋白表达，抑制炎症反应[33]。FT能够上调人脐静脉内皮细胞VEGF的表达。推测FT可能上调心肌组织VEGF的表达，促进血管新生，保护心肌组织[34]。Scl通过下调PTGS2的表达抑制炎症反应，FT通过上调KDR的表达促进血管新生的报道较少，因此本实验通过Western blot实验对Scl能否下调PTGS2的表达、FT能否上调KDR的表达进行验证。结果表明，Scl能够下调OGD条件下HUVECs的PTGS2表达，提示Scl治疗心肌梗死的作用可能与其下调PTGS2的表达，抑制炎症反应有关。FT能够上调OGD条件下HUVECs的KDR表达，提示FT治疗心肌梗死的作用可能与其上调KDR的表达，促进血管新生有关。
综上所述，本研究通过网络药理学的分析方法搜寻了治疗心肌梗死疗效较好的单味中药丹参和降香。对丹参、降香治疗心肌梗死的药效物质和作用机制进行研究，并通过分子对接技术对筛选出的靶标进行验证，预测丹参、降香中的Scl与FT可能通过调控HIF-1、VEGF、TNF等信号通路，促进或抑制HIF-1α、VEGFA、PTGS2及TNF等蛋白的表达，调节血管新生、氧化应激、能量代谢与炎症反应等生物过程，进而保护缺血心肌，最终发挥治疗心肌梗死的作用。进一步的Western blot验证结果表明Scl能够下调OGD HUVECs细胞PTGS2的蛋白表达，FT能够上调OGD HUVECs细胞KDR的蛋白表达，与网络药理学及分子对接结果一致，提示采用网络药理学和分子对接技术研究中药药效物质和作用机制具有实际意义，所得结果可为后续实验提供参考。本研究虽然采用网络药理学和分子对接的方法对丹参、降香治疗心肌梗死的药效物质及作用机制进行了预测分析并进行了初步的实验验证，但丹参、降香中治疗心肌梗死的潜在药效物质Scl与FT之间的交互作用及机制还需要进一步的实验研究。
Biographies
赵石，在读硕士研究生，E-mail：zhaoshipeter@163.com
刘珂娣，硕士，E-mail：pepperyfat@163.com
Funding Statement
国家自然科学基金（81470174，81903832）；陕西中医药大学第二附属医院学科创新团队建设项目（2020XKTD-A04）
Supported by National Natural Science Foundation of China(81470174, 81903832)
Contributor Information
赵 石 (Shi ZHAO), Email: zhaoshipeter@163.com.
刘 珂娣 (Kedi LIU), Email: pepperyfat@163.com.
奚 苗苗 (Miaomiao XI), Email: miaomiaoxi2014@163.com.
杨 红莲 (Honglian YANG), Email: 465134440@qq.com.
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