临床医生的职责是为病人解除疾病的痛苦，进行临床科学研究（临床数据分析和总结，药物机制探索）也是工作的一部分。然而研究经费不足是阻碍医生开展临床研究的障碍，尤其是基层医院和青年医生，空有雄心壮志，难于“无米之炊”。“少花钱，短平快”是临床医生设计课题的重要考虑。本文会介绍一些利用网上数据和知识开展研究方案和相关论文，以供参考。
中药方剂与网络药理学
传统西医研究往往遵循“一种症状–一个靶点–一种药物”的模式，即针对疾病的单一症状，通过作用于特定靶点，开发和研究药物。故以往的中药研究一般是基于中药单个化学成分的研究，对青蒿素的研究和应用是一个非常成功的案例。但是，单个化学成分不能解释中药方剂的临床药理机制。
中医的“君臣佐使”是一个重要的药物配伍原则，用以描述各味药的不同作用和地位。这个原则是中医药学在药物组方时的一种基本原则，通过科学的配伍，使药物能更好地发挥治疗效果，提高疗效，减少副作用。各种中药方剂是前人经验总结的成果以及后人辩证论治的实践发展。中药方剂通常由多种成分组成，各成分之间可能存在协同作用或拮抗作用。传统的西医研究方法难以开展方剂的药理机制研究。网络药理学的兴起，为中药方剂的药理机制研究，提供了有效路径。
网络药理学是一种整合生物信息学、化学信息学和系统生物学的方法，通过构建药物-靶点-疾病的多维网络，揭示药物成分通过多个靶点和生物途径发挥其治疗作用，研究药物与生物体相互作用的网络，这种方法特别适用于研究中药方剂的复杂作用机制，而且其研究是基于免费数据库检索和统计分析，易于在基层医院开展，尤其是中医院。当一种中药方剂（传统方剂或自创方剂）证明在临床治疗中有明确效果，就可以开展网络药理学探讨药理机制。
网络药理学研究中药方剂的基本步骤
检索化学成分
确定要研究的中药方剂（传统方剂或自创方剂）的草药品种，用草药名称检索中医药数据库（如TCMSP、TCMID）或文献中收集所有化学成分。TCMSP（Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform）和TCMID（Traditional Chinese Medicine Integrated Database）包含了大量关于中药成分、靶点、药代动力学参数等的信息，适用于系统性地收集方剂的所有化学成分。
还可以查阅已有的科学文献，以获取更多关于方剂成分的补充信息，尤其是一些数据库中尚未收录的化合物。
成分筛选
利用数据库包含的药代动力学参数（如口服生物利用度、类药性）对检索到的成分进行筛选，保留具备药效潜力的成分，形成文件A。筛选标准：研究者通常设定一定的阈值， 如OB值大于30%、DL值大于0.18等，来筛选出符合条件的化合物，有效识别出方剂中具备药效潜力的活性成分。
注：口服生物利用度（Oral Bioavailability, OB）：衡量药物经口服后进入体循环的比例的参数。高生物利用度通常表明该成分能够被有效吸收，并在体内发挥作用。因此，研究者会优先考虑OB值较高的化合物。
类药性（Drug-Likeness, DL）：评估化合物与已知药物相似程度的参数。高类药性意味着该化合物具备成为药物的潜力，符合“类药规则”（如Lipinski's Rule of Five）。因此，研究者会依据DL值剔除那些不具备类药特性的化合物，保留更有药物开发前景的成分。
靶点预测
1）靶点数据库：将上述筛选的化学成分，输入靶点数据库（如STITCH、SwissTargetPrediction）预测每个活性成分的潜在靶点。将所有靶点数据形成文件B。
2）疾病靶点数据库：利用文献数据或者含有疾病数据的基因或蛋白数据库（如genecard，收集疾病相关基因或蛋白数据文件C。
3）数据库文件B和C取交集，获得相关的数据D。
网络构建与分析
使用Cytoscape构建三层网络（药物-靶点-疾病）
药物层（方剂成分）：首先，从中药方剂中筛选出的活性成分被放置在网络的第一层。每个成分都是网络中的一个节点，这些成分可能通过作用于不同的靶点来实现治疗效果。
靶点层（预测靶点）：第二层是靶点层，这一层包含了每个活性成分的预测靶点。靶点通常是蛋白质、受体或酶等生物分子，这些分子在生物体内与活性成分发生相互作用，进而影响生理功能。
疾病层（疾病靶点）：第三层是疾病层，这一层的节点代表与特定疾病（如抑郁症）相关的靶点。这些靶点与疾病的发生和发展密切相关，网络的构建旨在揭示方剂成分如何通过作用于这些疾病相关的靶点来发挥治疗作用。
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拓扑分析：
通过网络拓扑分析（如节点度、介数中心性等）识别关键成分、靶点和路径。在构建网络之后，进行网络的拓扑分析，以识别出在整个网络中最为关键的节点（如关键成分或靶点）和路径。
1）节点度（Degree）分析：
节点度（Degree）是指一个节点直接连接到其他节点的数量。度数越高，表示该节点在网络中越活跃，连接的节点越多，在网络中可能具有更重要的作用。
使用Cytoscape中的“Network Analyzer”插件，自动计算每个节点的度数。计算节点度：对于每个节点，计算它与其他节点的连接数。识别高度节点：确定度数最高的节点，这些节点往往在网络中占据核心位置。
在药物-靶点-疾病网络中，高度节点可能代表多靶点作用的药物成分或涉及多个通路的关键靶点。
2）介数中心性（Betweenness Centrality）分析：
介数中心性衡量的是一个节点在网络中作为其他节点之间的“桥梁”或“中介”的程度。数值高的节点通常在网络中的信息流动中起重要作用，通常可能是药物作用的关键靶点或关键调控因子。
利用Cytoscape：
在“Network Analyzer”中，选择计算介数中心性，可以得出每个节点的介数中心性值。
通过上述拓扑分析方法，可以深入理解药物-靶点-疾病网络的结构，识别出网络中关键的成分、靶点和通路，帮助揭示药物的作用机制，为药物开发和优化提供理论依据。
通路富集分析
KEGG/GO分析：
使用KEGG通路数据库或Gene Ontology（GO）数据库进行靶点的功能富集分析，揭示方剂的潜在生物学通路。
KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）和GO（Gene Ontology）分析是用于理解基因和蛋白质功能及其相互关系的强大工具。在网络药理学研究中，KEGG和GO分析通常用于探讨中药方剂活性成分的潜在生物学通路和功能。
通路整合：
由于复杂疾病通常涉及多个生物学途径，通过整合KEGG和GO分析中识别出的多个显著通路，可以更全面地理解中药方剂如何通过多途径协同作用来发挥治疗效果。通过将这些通路整合，绘制出方剂的完整作用机制图谱，图谱展示方剂的成分如何通过作用于多个靶点，调节多个生物学途径，从而实现对疾病的全面调控。
实验验证：可以利用细胞实验进行靶点验证。
网络药理学适合基层中医院中药方剂研究
在中药研究领域，网络药理学逐渐扮演重要的角色，中药将不再是“伪科学”，将传统中医药的优势和最新的科学技术相结合，明确中药及其复方在体内作用的物质基础及作用机制，使中医药摆脱药理作用机制不明，药效成分不明的窘境，将中医药现代化并推向世界。
该研究方法需要掌握的知识：
1）检索相关数据库
2）使用Cytoscape：Cytoscape及其丰富的插件生态系统提供了强大的工具支持，使得这些复杂的分析可以高效地完成。
3）通路分析
这些操作并不复杂，容易上手。
有实验验证的结果能够使论文发表更容易，但不是必需。以上就是网络药理学助力中药方剂的机制研究和临床应用--基本原理和步骤。后续将通过相关论文解读具体流程，且听下回分解。
本文由 医学中心 朱朝勇博士 提供
