基于网络药理学及分子对接技术探讨红花治疗肺动脉高压的作用机制

文章来自《河南中医》2023年第2期

作者：张雯，唐雅伦，丛晓东，何沂，王冰，金沐阳，周瑞玲，张琼

中国中医科学院西苑医院，北京 100091

摘要：目的：基于网络药理学及分子对接技术探讨红花治疗肺动脉高压(pulmonary hypertension，PH)的作用机制。方法：应用中药系统药理学数据库与分析平台、本草组鉴数据库、中医综合数据库、中国知网检索红花的活性成分，并采用Swiss Target Prediction数据库预测相关靶标。在GeneCards数据库、DrugBank数据库、TTD数据库、在线人类孟德尔遗传数据库、DisGeNET数据库中检索PH疾病靶标。采用STRING数据库构建红花活性成分靶点及PH疾病靶标的蛋白相互作用(protein-protein interaction，PPI)网络，并利用Cytoscape3.7.2软件获得红花治疗PH的潜在靶点的PPI网络，拓扑分析筛选红花治疗PH的潜在核心靶点。应用DAVID数据库及MetASCape数据库对潜在核心靶点进行基因本体(gene ontology，GO)功能富集分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG)信号通路富集分析，并构建“红花-活性成分-靶点-通路-PH”网络。采用AutoDock Vina 4.6.2软件对核心活性成分和靶点进行分子对接。结果：红花活性成分20种，相关靶点607个，PH相关靶点1613个。潜在靶点PPI网络拓扑分析得到红花治疗PH的潜在核心靶点48个。GO功能富集分析共获得54个条目，包括生物过程20条、细胞组分14条及分子功能20条。KEGG信号通路富集分析共得到信号通路144条。分子对接显示，红花核心活性成分与靶点有较强结合能力。结论：红花可通过多成分-多靶点-多通路发挥治疗PH的作用。

关键词：红花；肺动脉高压；分子对接；作用机制；网络药理学

肺动脉高压(pulmonary hypertension，PH)是一类以肺动脉压力升高、肺血管阻力增加、肺血管重塑为主要特征，进而导致右心衰竭和死亡的难以逆转和治疗的疾病[1]。流行病学调查显示，全球约有1%的人口受到PH的困扰，其中死于右心衰竭的PH患者高达70%，且呈逐年上升趋势，该病的高残死率严重降低患者生活质量，易给社会造成巨大经济负担[1-2]。近年来，多数学者的研究指出，PH发病与炎症因子、巨噬细胞以及多种离子通道(K+通道、Ca2+通道)相关，可能涉及炎性反应、氧化应激、能量代谢、离子通道等多个途径，这些复杂机制导致本病无特效治疗药物及公认治疗准则，且具有不良预后[3-4]。因此，探究PH的发病机制及有效干预措施具有重要意义。

中医药防治肺动脉高压具有多靶点、整体双向调节、毒副作用低等优势[5]。根据PH临床表现，中医将其归属于“肺胀”“喘证”“水肿”等范畴，肺络虚损、毒瘀损络是其致病关键病机[6]。本课题组前期基于毒瘀理论设计以红花为君药的复方治疗慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease，COPD，简称慢阻肺)并发肺动脉高压患者的随机对照试验，证实该方在改善患者临床症状、增加活动耐力、提高生活质量上有显著作用，且无不良反应[6]。中药红花系菊科植物红花的干燥花，始载于《开宝本草》，有活血化瘀、通经止痛等功效。现代药理学研究表明，红花具有抗炎、调节免疫、抗氧化、扩张血管等作用。近年来，红花及其提取物已被广泛应用于肺动脉高压、肺源性心脏病、慢性阻塞性肺疾病、肺纤维化等心肺系统疾病，疗效甚佳[7]，但红花治疗肺动脉高压的作用机制尚未完全阐明。网络药理学是大数据时代中信息科学和医学生命科学交叉形成的创新突破口，更是中医药领域用于揭示药物系统性药理机制、探索潜在信号通路、指导新药开发的重要工具[8]。本研究基于网络药理学及分子对接技术，以红花为研究对象，预测其主要活性化学成分、治疗PH潜在关键靶点、可能作用的信号通路，以期为揭示红花治疗PH作用机制提供一定参考。

1 资料与方法

1.1 红花化学成分及靶点筛选 应用中药系统药理学数据库与分析平台(traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform，TCMSP，http：//tcmspw.com/tcmsp.php)[9]、本草组鉴数据库(HERB，http：//drug.ac.cn/)、中医综合数据库(traditional Chinese medicine integrated database，TCMID，http：//bidd.group/TCMID/)、中国知网(China national knowledge infrastructure，CNKI，https：//www.cnki.net/)检索筛选以获取中药红花的活性化学成分。TCMSP数据库筛选条件设置为：口服生物利用度(oral bioavailability，OB)≥30%和类药性(drug-likeness，DL)≥0.18。在PubChem(https：//PubChem.ncbi.nl.nih.gov)中获得红花活性成分的相关化学结构式(Canonical SMILES)，将其导入Swiss Target Prediction数据库(http：//www.swisstargetprediction.ch/)预测相关靶标，并在UniProt数据库(https：//ebi14.uniprot.org/)[10]对相关靶标名称进行标准化。

1.2 PH相关靶点筛选 在GeneCards数据库(https：//www.genecards.org/)、DrugBank数据库(https：//go.drugbank.com/)、TTD数据库(https：//go.drugbank.com/)、在线人类孟德尔遗传数据库(online mendelian inheritance in man，OMIM，http：//omim.org)、DisGeNET数据库(https：//www.disgenet.org/)中检索PH疾病靶标，以相关性分值Relevance score>10作为限定条件，经筛选、整合、去重后得到PH疾病靶标。

1.3 红花活性成分抗PH的潜在靶点蛋白相互作用(protein-protein interaction，PPI)网络构建与分析 在STRING数据库(https：//string-db.org)依次分别导出红花活性成分靶点及PH疾病靶标的相互作用网络，设定最低相互作用阈值(highest confidence)≥0.9，物种设置为人类相关(Homo sapiens)，隐藏孤立节点，将以上两个网络作用图以tsv格式导入Cytoscape3.7.2软件[11]，然后整合、美化，得到红花抗PH的所有潜在交集靶点的PPI网络。按照度中心性(degree)、中间性中心性(betweenness centrality)、邻近度中心度(closeness centrality)均大于平均值，平均最短路径长度(average shortest path length)小于平均值的条件在PPI网络中筛选红花治疗PH的潜在核心靶点。

1.4 基因本体(gene ontology，GO)功能富集分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG)信号通路富集分析 应用DAVID数据库(https：//david.ncifcrf.gov/)及Metascape数据库(https：//metascape.org/)对潜在核心靶点进行GO功能富集分析和KEGG信号通路富集分析。查阅相关文献[12-13]，结合两位正高级专家意见，依据P值及富集分数(enrichment)大小筛选生物过程和信号通路，并导入生物信息学工具(http：//www.bioinformatics.com.cn/)，绘制气泡图和柱状图。在KEGG(https：//www.genome.jp/kegg)网站导出关键信号通路图。为了更清楚展示红花治疗PH各组分间关系，根据以上通路富集结果，回溯PPI网络中红花治疗PH的所有交集靶点，补充相关信息，构建“红花-活性成分-靶点-通路-PH”网络。

1.5 红花活性成分与潜在靶点分子对接 根据PPI网络及KEGG通路分析结果，筛选出度值靠前的活性化学成分、关键通路核心靶点。在PubChem数据库(https：//pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)、RCSB PDB数据库(https：//www.rcsb.org/pdb/)[14]依次下载获取药物活性成分对应的配体化合物结构及靶蛋白对应的活性位点三维晶体结构。利用PyMOL软件，通过加氢、计算电荷、去除目标蛋白多构象、转化格式等来处理3D结构文件后在AutoDock Vina 4.6.2软件进行分子对接，并保留结合能绝对值最高及相对稳定的构象，绘制3D结合模式图[15-16]。

2 结果

2.1 红花活性成分及相关靶点及PH疾病靶点 Swiss Target Prediction预测分析后，共获取红花成分相关靶点607个。合并TTD、DrugBank、DisGeNET、GeneCards、OMIM五大数据库，共得到1 613个与PH相关的靶基因。经数据库筛选及文献补充后，共得到红花的主要活性成分20种，见表1。

表1 红花主要活性成分信息表

2.2 PPI网络 经STRING数据库及Cytoscape软件分析、合并、美化后，得到了红花抗PH的所有潜在交集靶点的PPI网络，见图1。拓扑分析结果显示，PPI网络包括175个节点，1 748个相互作用关系，聚类系数为0.395，度值中位数及平均数依次为12和3.65，平均相邻节点数为9，平均最短路径中位数为2.879。综合以上参数，对PPI网络进行进一步筛选，最终得到关联度最高的48个核心靶点，这些核心靶点可能为红花抗PH的关键靶蛋白，见图2。

图1 红花治疗PH的潜在交集靶点PPI网络图

图2 红花治疗PH的核心靶点PPI网络图

2.3 KEGG信号通路富集分析结果及GO功能富集分析结果 KEGG富集分析共得到信号通路144条(P<0.05)。48个核心靶点主要参与NOD样受体、C型凝集素受体、Janus激酶(janus kinase，JAK)/信号转导与转录激活因子(signal transducer and activator of transcription，STAT)信号通路等免疫相关信号通路，丝裂原活化蛋白激酶(mitogen-activated protein kinase，MAPK)、磷脂酰肌醇3-激酶(phosphatidylinositide 3-kinase，PI3K)-蛋白激酶B(protein kinase B，AKT)等炎症相关信号通路，脂质和动脉粥样硬化、黏着斑、松弛素等心血管相关信号通路及晚期糖基化终末产物(advanced glycosylation end products，AGEs)-AGEs受体(receptor of AGEs，RAGE)、Rap1等代谢相关信号通路。保留P值及富集分数靠前的20条通路，以气泡图形式可视化，见图3。其中NOD样受体信号通路如图4所示。补充与该20条富集通路相关的活性成分及靶点信息，得到“红花-活性成分-靶点-通路-PH”网络图，见图5，图中红色三角形代表药物红花，粉色菱形代表前20条信号通路相关的活性成分，黄色倒箭头形代表前20条信号通路相关的靶点，紫色菱形代表前20条信号通路，紫色三角形代表疾病PH。

图3 KEGG通路分析气泡图

注：图中红色节点为红花治疗PH的潜在靶点；绿色节点为通路中的相关靶点

图4 NOD样受体信号通路图

图5 “红花-成分-靶点-通路-PH”网络图

GO功能分析共获得54个条目(P<0.05)，包括生物过程(biological process，BP)20条、细胞组分(cellular component，CC)14条及分子功能(molecular function，MF)20条，见图6，即红花治疗PH可能涉及对机械刺激的反应(response to mechanical stimulus)、对活性氧反应(response to reactive oxygen species)、调节细胞对压力的反应(regulation of cellular response to stress)、平滑肌细胞增殖的调节(regulation of smooth muscle cell proliferation)等生物过程，有黏着斑(focal adhesion)、囊泡(vesicle lumen)、线粒体外膜(mitochondrial outer membrane)等细胞成分参与，影响蛋白丝氨酸/苏氨酸/酪氨酸激酶活性(protein serine/threonine/tyROSine kinase activity)、激酶绑定(kinase binding)、蛋白结构域特异性结合(protein domain specific binding)、肿瘤坏死因子受体结合(tumor necrosis factor receptor binding)等分子功能。

图6 GO功能分析条目图

2.4 分子对接结果 分子对接是一项通过算法计算模拟给定靶点蛋白质和配体小分子发生的物理化学反应，从而达到预测两者结合模式及亲和力的新型研究技术[17]。配体和受体结合的构象稳定性称为结合能(kcal·mol-1)，结合能绝对值大于0 kcal·mol-1则具有结合位点且可自发结合，绝对值大于5 kcal·mol-1则有较好的活性结合位点，且结合亲和力高。本研究选取的10个靶点分别是PPI网络中度值排名前4位的靶点原癌基因酪氨酸蛋白激酶SRC(proto-oncogene tyrosine-protein kinase Src，SRC)、信号传导及转录激活蛋白3(signal transducer and activator of transcription 3，STAT3)、丝裂原活化蛋白激酶1(mitogen-activated protein kinase 1，MAPK1)、MAPK3及NOD样受体通路中其它度值排名靠前的关键靶点，如热休克蛋白90a(heat shock protein HSP 90-alpha，HSP90AA1)、NOD样受体家族的吡啶结构域 3(NOD-like receptor thermal protein domain associated protein 3，NLRP3)、半胱氨酸蛋白酶1(Caspase-1，CASP1)、白细胞介素-1β(interleukin-1 beta，IL-1β)、B淋巴细胞瘤-2基因(B-cell lymphoma-2，BCL2)、RELA。对接配体化合物为“红花-活性成分-靶点-通路-PH”网络图中度值排名靠前的7位，MOL ID依次为MOL002694、MOL002714、MOL002719、MOL002680、MOL002757、MOL002690、MOL002776。结果显示，红花大部分活性成分与靶标有较强结合能力，结合构象稳定，其中结合能绝对值最高可达10.4 kJ·mol-1，为羟基红花黄色素A(MOL002690)与NLRP3，此组合具有8种结合模式，最高可含7个氢键连接。综合分析表明，红花的活性成分羟基红花黄色素A、黄芩苷(MOL002776)和毛莨黄素(MOL002680)可能通过作用靶点NLRP3、HSP90AA1、IL-1β、MAPK3发挥抗PH作用。见图7、图8。

图7 红花活性成分与关键靶点分子对接结果热图

图8 红花活性成分与关键靶点分子对接模式图

3 讨论

本课题组前期曾对197例COPD并发PH的住院患者进行检验指标分析，发现C-反应蛋白、白细胞计数、中性粒细胞百分比、纤维蛋白原浓度、D-二聚体等炎症因子和凝血指标都具有异常升高趋势，患者同时存在炎症和高凝状态，且这类患者中医证型分布主要以毒瘀互结为主。基于此，本团队认为“毒瘀损肺”是COPD相关PH形成的关键病机，治疗上以清热解毒、活血化瘀为法，可达到达抗炎、扩张血管、抗凝血等作用[18-21]。目前多项研究已经证实，解毒祛瘀中药具有很好的抗炎作用，能够减轻急性肺损伤的肺水肿，提高动脉氧分压，减少肺部中性粒细胞浸润。张琼教授结合临床PH诊治经验及现代药理研究，拟方“解毒祛瘀方”用于治疗COPD并发PH患者发现，该方在改善患者临床症状、增加活动耐力、提高生活质量上有显著作用，且无不良反应，具有一定的研究意义[6]。

红花为“解毒祛瘀方”的君药，味辛性温，《本草纲目》言其“活血、润燥、止痛、散肿、通经”，具有活血通经、散瘀止痛之功效。药理学研究显示，红花有效成分具有扩张血管、改善微循环状态、降血压、消炎、增强免疫、调节体内微量元素水平等作用，临床应用广泛[7]。多项临床研究显示，红花及其多种制剂在治疗PH上有显著作用，可减轻气道慢性炎症状态，降低肺血管重塑，调节肺动脉压力[22-25]。本课题组前期研究及目前多项实验皆表明，红花治疗PH具有显著优势及良好前景。基于以上基础，本研究运用网络药理学方法筛选红花治疗PH的可能活性化学成分、潜在作用靶点及相关信号通路，并采用分子对接技术预测蛋白-配体复合物的结合模式及亲和力，以期为后续红花治疗PH的物质基础研究及机制研究提供一定的理论基础和参考依据。

网络分析及分子对接结果显示，红花抗PH的主要活性成分涉及羟基红花黄色素A、黄芩苷、毛莨黄素、黄芩素和6-羟基柚皮素等，作用于NLRP3、CASP-1、IL-1β、RELA、HSP90AA1、MAPK3、MAPK1、SRC等关键靶点，经黏着斑、囊泡、线粒体外膜等细胞成分，参与对外界刺激如机械刺激、活性氧反应、细胞应激反应、肺血管平滑细胞增殖等生物学过程，调控蛋白丝氨酸/苏氨酸/酪氨酸激酶活性、激酶绑定、蛋白结构域特异性结合、肿瘤坏死因子受体结合等分子功能，调节NOD样受体、C型凝集素受体、脂质和动脉粥样硬化、MAPK等信号通路，发挥抗PH作用。

根据世界卫生组织和欧洲呼吸病协会(European Respiratory Journal)指南，PH定义为静息状态下平均肺动脉压(mean pulmonary artery pressure，mPAP)≥25 mm Hg(1 mm Hg=0.133 kPa)或肺动脉收缩压(systolic pulmonary artery pressure，sPAP)≥30mm Hg或活动状态下mPAP≥30mm Hg，是一种罕见而难以治愈的慢性肺血管病变，5年病死率可达53.6%[1-2]。近年大量研究发现，单纯抗血管内皮障碍、舒张血管来治疗PH的远期获益并不显著，而炎症作为判断PH的新指标，已逐渐在医学界得到广泛重视[26]。肺血管内炎症反应是引发肺动脉高压肺血管重塑的关键环节。NOD样受体家族的吡啶结构域 3(NOD-like receptor thermal protein domain associated protein 3，NLRP3)所形成的模式识别受体是迄今为止特征最丰富的蛋白复合物，其过度激活状态下可调节下游IL-1β、IL-6、IL-18等炎性因子分泌，导致PH模型大鼠肺组织发生血管内皮损伤，聚集大量免疫细胞及炎性细胞浸润，引起线粒体功能异常，诱发肺动脉平滑肌细胞增殖和凋亡[27-29]。多项临床及动物模型研究证据表明，炎症持续存在于PH整个病理进程中，促炎因子水平直接影响PH患者血流动力学参数，更是预测患者住院、甚至死亡的重要生物标志物[30]。因此，调节PH患者炎症反应，认识重要炎症调节因子NLRP3在PH中的病理过程可能为抑制炎症联级反应、减慢疾病发展进程、治疗PH提供思路及策略。

本研究KEGG网络中与NLRP3相关的NOD样受体通路显示，K+外流、细胞外高浓度的腺嘌呤核苷三磷酸(adenosine-triphosphate，ATP)、活性氧(reactive oxygen species，ROS)等内源性损伤相关分子模式及肿瘤坏死因子(tumornecrosisfactor，TNF)、IL-1β等细胞促炎因子，皆可构成启动信号识别NF-κB、激活子蛋白-1(activator protein 1，AP-1)。其中RELA属NF-κB最重要功能亚基，是一种多效性转录因子，参与细胞炎症、免疫、凋亡等多种生物过程，可直接刺激并促进NLRP3炎性小体的组装[31]。NLRP3炎性小体结构由传导器NLRP3、效应器CASP-1前体及接头蛋白凋亡相关斑点样蛋白(apoptosis-associated speck-like protein containing a CARD，ASC)共同组成，其中HSP90AA1作为一种具有分子伴侣作用的小分子热休克蛋白，常在NLRP3转录过程中诱导产生，可防止底物蛋白变性。炎性小体通过引起Caspase-1前体自动剪切、活化、成熟，进而加工裂解IL-1β前体和IL-18前体为有活性的促炎性因子IL-1β和IL-18，以促进下游炎性反应。CASP-1是一种含半胱氨酸的天冬氨酸蛋白水解酶，活化后可裂解经典和非经典炎症小体共有的关键下游效应蛋白gasdermin D(GSDMD)，引起细胞焦亡，还可直接刺激大量促炎性细胞因子的释放。Villegas等[32]研究表明，抑制PH模型小鼠体内巨噬细胞中NLRP3炎性小体的激活，可直接改善其肺部炎症，降低肺动脉压力。由此可见，NLRP3炎症小体通过炎症反应参与PH的发病。肺血管重塑是PH患者的主要病理基础，肺血管内皮及平滑肌细胞的恶性增殖、炎性细胞的浸润是造成肺血管阻力增加、血管重塑的主要原因。已有研究证据显示[33-35]，CASP-1的上调可触发肺动脉血管内皮细胞焦亡，还可促进IL-1β等促炎因子的释放，进而引起血管内皮功能障碍，诱发缺氧型PH；而CASP-1基因的敲除可直接减弱PH模型小鼠肺动脉的肌化及肺血管平滑肌细胞的恶性增殖；敲除白细胞介素1受体I型(interleukin 1 receptor type I，IL-1R1)基因后，IL-1β介导的肺血管平滑肌细胞增殖亦得到明显抑制。因此，NLRP3炎性小体、CASP1及IL-1β等可能成为抗PH较为有前景的靶点，应用其相关抑制剂治疗PH可能对PH患者临床症状的改善、远期存活率的提高有积极作用。

Maneesai等[36]研究显示，红花提取物具有一定的降压作用，可协同卡托普利等药物增强降血压效果。羟基红花黄色素A作为红花提取物的主要成分之一，已有多项研究证实其在肺动脉高压治疗上的优势，特别是针对COPD相关性PH。Li等[37]通过将羟基红花黄色素A用于PH模型大鼠，观察并评估其肺动脉压力变化、肺动脉重塑及肺动脉平滑肌细胞增殖等情况，发现羟基红花黄色素A可显著降低PH大鼠平均右心室收缩压，并抑制肺动脉平滑肌细胞增殖，进而减弱肺动脉血管重塑及右心室重构，且具有一定的浓度依赖性。黄芩苷是一种类黄酮化合物，现代药理显示其具有抗炎、抗氧化、降血压、抗变态反应及抑制血管平滑肌增殖等活性，被广泛应用于肺部及心血管疾病的研究[38]。吴佩亮等[39]通过肺动脉高压小鼠体内外实验研究证实，黄芩苷能减轻PH小鼠的肺动脉压力，通过显著抑制肺动脉平滑肌细胞的增殖、迁移及侵袭能力，降低其细胞增殖相关蛋白表达水平而改善低氧诱导的PH肺动脉血管重塑。更有研究进一步证实黄芩苷降低肺动脉压力、减轻肺损伤及改善右心室肥厚等与NF-κB信号传导下调相关[40]。PH患者肺血管重构多与肺动脉各种细胞恶性增殖相关，内皮细胞凋亡也是其发展的重要因素。黄芩素是一种黄酮类化合物，具有抑制肺动脉平滑肌细胞增殖的生物活性。朱迪颖等[41]运用黄芩素治疗PH大鼠后观察其肺血管壁厚度，证实黄芩素具有显著抗PH作用，且可能与抑制MAPK信号通路改善抗增殖作用相关。Shi等[42]研究野百合碱诱导的PH大鼠发现，PH肺血管重塑发生于激活的炎症级联反应之后，而黄芩素可通过抑制PH肺组织内炎症反应，下调炎性细胞聚集及IL-1β、TNF-α等炎性因子表达，从而逆转肺血管重构，且黄芩素治疗PH发挥抗增殖及抗炎效应主要涉及NF-κB和MAPK信号通路，其中MAPK主要包括 P38 MAPK、细胞外调节蛋白激酶(extracellular regulated protein kinases，ERK)和 应激活化蛋白激酶(stress-activated protein kinase SAPK，JNK)，是细胞增殖、转化、凋亡等信号转导的重要酶。

GO分析的MF结果显示，红花治疗PH与调控蛋白丝氨酸/苏氨酸/酪氨酸激酶活性、激酶绑定、蛋白结构域特异性结合、肿瘤坏死因子受体结合等分子功能相关。NLRP3炎性小体的形成属于NLRP3与pro-CASP1、ASC蛋白结构域特异性结合过程，其启动信号由TNF-α等促炎性细胞因子构成，肿瘤坏死因子受体结合参与该激活过程[43]。蛋白丝氨酸/苏氨酸/酪氨酸激酶参与协同刺激信号的启动，这类激酶一般在信号转导的中下游发挥作用，可激活MAPK、AKT等信号通路，刺激肺血管内皮细胞炎性分子的分泌[44]。红花可抑制TNF-α启动信号的生成、NLRP3炎性小体的形成及促炎性细胞因子的释放，从而调节肺血管内皮功能障碍，缓解血管重构。BP分析发现，红花抗PH过程中对外界刺激如机械刺激、活性氧反应、细胞应激反应等皆有调节作用，同时通过调节细胞凋亡信号传导，参与调控肺血管平滑肌细胞增殖，进而对心脏病变有一定干预作用。CC分析显示，红花主要影响黏着斑、囊泡、线粒体外膜等细胞组成部分而参与抗PH。黏着斑是调控细胞黏附、机械传感和控制细胞生长及分化的信号，可通过相关通路作用于人肺动脉平滑肌细胞[45]。囊泡是免疫识别、分泌蛋白的重要载体，可由肺动脉内皮细胞病理状态下过度分泌释放至肺平滑肌细胞，从而引起肺平滑肌细胞增殖，最终促进肺动脉高压的形成[46]。肺动脉高压血管重构的重要细胞中，线粒体的功能异常可直接激活NF-κB途径介导的炎性分子表达，促进细胞增殖[47]。因此本研究认为，红花可能通过抑制PH患者黏着斑相关通路，调节线粒体功能，抑制肺血管内皮细胞分泌囊泡，发挥抗血管平滑肌细胞增殖作用。

综上所述，本研究通过网络药理学及分子对接技术研究红花治疗PH的作用机制，发现红花主要化学成分羟基红花黄色素A、黄芩苷、黄芩素等共同作用于NLRP3、CASP-1、IL-1β、HSP90AA1、MAPK3、RELA等靶点蛋白，调节NOD样受体、MAPK等信号通路，抑制细胞凋亡及炎症反应，改善肺血管内皮功能障碍，逆转肺动脉平滑肌的恶性增殖而发挥抗PH作用，该研究进一步揭示了红花可通过多成分-多靶点-多通路共同调控PH的物质基础及作用机制，为中药红花的临床应用提供理论基础及参考依据，后续红花提取物羟基红花黄色素A治疗PH的机制研究将在此基础上展开，以期为治疗PH找到新的靶点抑制剂提供思路。

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Study on the Action Mechanism of Honghua in the Treatment of Pulmonary Hypertension Based on Network Pharmacology and Molecular Docking Technology

ZHANG Wen，TANG Ya-lun，CONG Xiao-dong，HE Yi，WANG Bing，JIN Mu-yang，ZHOU Rui-ling，ZHANG Qiong

Xiyuan Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences，Beijing，China，100091

Abstract：Objective：To study the action mechanism of Honghua(Flos Carthami)in the treatment of pulmonary hypertension(PH)based on network pharmacology and molecular docking technology.Methods：The active ingredients of Honghua were retrieved by using the systematic pharmacology database and analysis platform of traditional Chinese medicine，the pharmacognosy database of herbal medicine，the comprehensive database of traditional Chinese medicine，and the CNKI，and the Swiss Target Prediction database was used to predict the relevant targets.PH disease targets were searched in GeneCards database，DrugBank database，TTD database，online human Mendel genetic database and DisGeNET database.The STRING database was used to construct the protein-protein interaction(PPI)network of Honghua active ingredient targets and PH disease targets，and the PPI network of the potential target of Honghua for treating PH was obtained by using Cytoscape 3.7.2 software.The potential core targets of Honghua for treating PH was screened by using the topology analysis.DAVID database and Metascape database were used to perform gene ontology(GO)function enrichment analysis and Kyoto Encyclopedia of genes and genomes(KEGG)signal pathway enrichment analysis of potential core targets，and to construct a "Honghua-active ingredient-target-pathway-PH" network.AutoDock Vina 4.6.2 software was used for molecular docking of core active components and targets.Results：There were 20 kinds of active ingredients in Honghua，607 related targets and 1，613 PH related targets.The potential target PPI network topology analysis obtained 48 potential core targets for Honghua treatment of PH.A total of 54 items were obtained from GO functional analysis，including 20 biological processes，14 cell components and 20 molecular functions.A total of 144 signal pathways were obtained by KEGG enrichment analysis.Molecular docking showed that the core active components of Honghua have strong binding ability with the targets.Conclusion：Honghua can play a role in PH treatment through multi-component，multi-target，and multi-pathway.

Keywords：Honghua(Flos Carthami)；pulmonary hypertension；molecular docking；action mechanism；network pharmacology

DOI：10.16367/j.issn.1003-5028.2023.02.0046

中图分类号：R285

文献标志码：A

文章编号：1003-5028(2023)02-0227-11

*基金项目：国家自然科学基金项目(81673817)；中国中医科学院科技创新工程重点项目(C12021A01106)

收稿日期：2022-09-16

作者简介：张雯(1996-)，女，湖北黄石人，硕士研究生。

(编辑：孙亚萍)