基于数据挖掘和网络药理学的藏药抗缺氧分子机制研究.pdf

引 言缺氧（Hypoxia）为机体处于低氧环境发生的一系列不适反应，一般在海拔4 000 m以上地区，氧含量是海平面的一半左右，机体会有恶心、呕吐、头痛、头晕、睡眠困难等缺氧症状1,2。我国高原面积辽阔，在高原值守作业的部队官兵以及工作、生活、旅居的人们，由于身处高海拔环境，时常要面临缺氧的威胁3。研究表明，长期处于高海拔环境中，会有视觉功能障碍、智力障碍、心理功能障碍等方面的影响，更严重者会引起急、慢性高原病4,5。藏医学很早就对某些缺氧引起的高原病有了初步认识和记载，对高原地区的常见病、多发病，许多疑基于数据挖掘和网络药理学的藏药抗缺氧分子机制研究方龙伟1秀措吉2央 拉1多吉卓玛1巴桑卓玛*1（1.西藏大学高原健康科学研究中心西藏拉萨8500002.西藏自治区拉萨市城关区吉日社区卫生服务中心西藏拉萨850000）摘要目的：采用数据挖掘、网络药理学和分子对接方法探讨藏药抗缺氧的作用机制和物质基础。方法：通过收集中国知网、PubMed数据库和 藏药部颁标准 中关于藏药抗缺氧的处方资料，使用SPSS Modeler软件进行用药组方和关联规则分析，筛选出高频核心药组。从TCMSP数据库获取核心药组的活性成分、靶点，从GeneCards平台数据库收集缺氧疾病靶点；运用String数据库、Cytoscape软件、R软件等对药物-疾病交集靶点进行PPI、GO、KEGG通路分析；利用AutoDock等软件对核心活性成分和核心靶蛋白进行分子对接。结果：共获得180个藏药处方，116个高频方剂，共计247味藏药，23味高频中药，进一步关联分析得到高频药组6个。应用网络药理学对核心药组“木香+丁香+肉豆蔻+余甘子+诃子”的抗缺氧作用机制进行探索，发现31个化合物可作为主要的抗缺氧活性成分，其关键抗缺氧活性靶点60个，富集了PI3K-Akt、HIF-1、激素的反应、蛋白激酶活性、线粒体外膜等通路1 527个。分子对接分析进一步验证了豆甾醇、山奈酚等不同类别分子与靶点结合能力较强。结论：传统处方与数据库及网络药理学等方法并重，发现藏药可能是通过药物分子调节体内氧化应激因子、呼吸通路、代谢通路等来调控体内氧气运输、利用体系，从而多组分、多靶点、多通路达到抗缺氧作用。关键词抗缺氧；藏药；数据挖掘；网络药理学；分子机制DOI:10.16249/ki.2096-4617.2023.02.007中图分类号 R291.4文献标识码 A文章编号 2096-4617（2023）02-060-011收稿日期：2022-11-28基金项目：2017 年西藏自治区第一批重点科技计划项目（08080002）；2019 年度西藏大学校级培育项目（ZDTSJH19-08）；中央财政支持地方高校改革发展专项资金项目（藏财科教指 2020 79 号）；巴桑卓玛教授名师工作坊项目（藏财预指20211 号）.第一作者简介：方龙伟，男，汉族，湖北十堰人，西藏大学医学院博士研究生，主要研究方向为高原生态环境变迁与人群健康。通讯作者简介：巴桑卓玛，女，藏族，西藏拉萨人，西藏大学医学院教授，博士生导师，主要研究方向高原医学。难病有其独特的认识和治疗方法，在古藏医药典籍里记载着“多血症”“培根木布”“查龙堆仑”“培查”“腊毒”等病症6,7，与现代医学中的急性高原病、高原红细胞增多症、高原衰退症等高原疾病较为一致8。传统藏药“二十五味余甘子丸”“二十五味珍珠丸”“二十五味沉香丸”等用于抗缺氧，预防和治疗高原病9,10。网络药理学于2007年由AndrewLHopkins提出，是一门融合了系统生物学、药理学知识，结合计算机模拟辅助的一门学科，通过构建“药物成分-疾病-靶点”网络，揭示药物与疾病的关系以及药物对疾病的分子机制，可以匹配中药多成分、多靶点、多通路的特性，揭示其与机体相互作用的原理及规律11。目前针对藏药抗高原缺氧的研究方面，多聚焦在单个基础处方、药物研究等方面工作，缺乏深度挖掘其共性抗缺氧分子机制以及与药理之间系统网络关系。本文采用数据挖掘、网络药理学这一新兴手段构建藏药抗缺氧药物数据库，挖掘出核心药物组，利用网络药理学筛选出其关键成分、靶点、通路，从系统学和分子对接角度对其分子机制进行探究，选出关键核心药组主要的活性成分，同时借助数据库预测其缺氧靶点以及信号通路，从而揭示藏药发挥抗缺氧作用的深层次科学机制，为进一步的实验验证及整体质量控制应用提供理论依据。1 资料与方法1.1 处方收集检索 19902022年“中国知网（CNKI）”“万方数据”“维普中文期刊”、PubMed、ScienceDirect等数据库文献和 中华人民共和国卫生部药品标准（藏药）等书籍中关于藏医药治疗“缺氧”相关疾病的处方，以确保数据源的准确性。中文文献数据库中检索式为：SU=(缺氧+低氧+多血症+查龙堆仑+培查)*(藏药+藏医+病案)，通过检索后进一步筛选与高原缺氧、高原低氧病症相关的处方。中华人民共和国卫生部药品标准（藏药）等藏医药书籍主要以“多血症”“查龙堆仑”“培查”等为检索词进行人工检索，筛选常用处方方剂。WOS、PubMed、ScienceDirect 等数据库文献检索式为：TS=(Anti-hypoxia OR Resistance to hypoxia)AND（Tibetan medicine OR Traditional medicine），检索并筛选出与藏药相关的方剂，排除重复方剂。药物名称、主治疾病名称的规范化均根据 中国药典中华本草（藏药卷）等进行。最终完成录入后，由双人负责数据的审核，以确保数据源的准确性。1.2 统计分析应用SPSS Statistics17软件对藏药方剂中药物出现的频次从大到小进行排序，分析统计出藏药方剂中的药物频次，并通过SPSS Modeler18.0和其Apriori算法分析其关联规则，并筛选出核心高频药物组合，进行网络化展示。1.3 核心药组的活性成分和靶点用中药系统药理学数据库和分析平台（TCMSP，http:/ Likeness，DL）0.18 为条件进行查找筛选核心药组的主要活性成分和靶点。1.4 潜在抗缺氧靶点获取并构建蛋白质相互作用（Protein-Protein Interaction,PPI）核心网络在GeneCards(https:/www.genecards.org/)平台中以“Anti-hypoxia”“Resistance to hypoxia”为关键词进行检索，筛选得到抗缺氧疾病靶点。将主要活性成分靶点与抗缺氧靶点査重筛选，利用Venn在线软件获取共同靶点Venn图，得到的共同靶点作为抗缺氧的潜在靶点。通过STRING平台（https:/string-db.org/）获取PPI蛋白互作网络，并导入Cytoscape v3.10.0进行拓扑分析，通过连接度（Degree值）的中位数筛选出核方龙伟，秀措吉，央拉，等：基于数据挖掘和网络药理学的藏药抗缺氧分子机制研究6161心药组抗缺氧的核心靶点。1.5 生物信息富集分析将在“1.4”项下获得的关键核心药组抗缺氧潜在靶点，应用R语言软件包进行GO（Gene Ontology）分析和KEGG（Kyoto encyclopedia of genes and genomes）分析，并绘制气泡图。1.6 构建活性成分-靶点-通路网络为了更清晰地展示核心药组对抗缺氧的作用机制，运用Cytoscape v3.10.0软件绘制成网络图，通过Degree值预测核心药组抗缺氧作用的主要活性成分。1.7 分子对接在PDB数据库（http:/rcsb.org）查询得到核心靶点的PDB ID以及核心药组主要成分的3D结构，下载蛋白受体和配体文件，用AutoDock Tools 1.5.7、PyMOL 2.4.0等软件进行分子对接以探索其结合效能，并绘制热图。2 结果分析2.1 处方统计分析共计筛选出符合要求的180个藏药处方，116个高频方剂，共计247味藏药，23味高频中药，如表1所示。用关联规则挖掘方法，得到常用药物组合72个，将支持度设置为20%，置信度0.9，得到核心药物组合29个，核心药物网络和关键核心药物网络结果如图1所示。根据支持度和置信度，进一步关联分析得到高频核心药物组合为6个，如表2所示。关联规则分析的核心药物组合与高频次的药物结果基本一致，药组组合2：木香+丁香+余甘子+肉豆蔻+诃子，囊括了前4位高频次药物，更具代表性。表1 抗缺氧藏药中高频药物频次分布Tab.1 Frequency distribution of high-frequency drugs in anti-hypoxia Tibetan medicine序号12345678药物诃子余甘子肉豆蔻木香红花丁香沉香藏木香频次3433322826211918序号910111213141516药物甘草广枣檀香天竺黄巴夏嘎豆蔻毛诃子荜茇频次1616161615151514序号17181920212223药物寒水石甘青青兰石灰华石榴子兔耳草草果西红花频次14121212121010图1 抗缺氧藏药的核心药物网络和关键核心网络Fig.1 Core drug network and key core network of anti-hypoxia Tibetan medicine高原科学研究 2023年第2期（总第23期）6262表2 抗缺氧藏药的关键核心药组Tab.2 Key core drug groups of anti-hypoxia Tibetan medicine序号123456药组组合余甘子+毛诃子+诃子木香+丁香+肉豆蔻+余甘子+诃子余甘子+檀香+诃子木香+丁香+红花+肉豆蔻肉豆蔻+丁香+木香+诃子诃子+丁香+木香+红花+肉豆蔻支持度24.1422.8621.5522.4122.4131.03置信度100.00100.0092.3192.3192.3191.672.2 药物组活性成分和靶点筛选对2.1节筛选出来的核心药物组：木香+丁香+肉豆蔻+余甘子+诃子，在TCMSP平台上得到较好活性成分共计38个（表3），去除重复分子，最终发现31个活性成分。根据成分靶点预测，去重后，发现179个靶点数。表3 核心药物组的活性成分Tab.3 Active ingredients in the core drug group序号1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738药物木香（AucklandiaeRadix）丁香（Caryophylliflos）肉豆蔻（MyristicaeSemen）余甘子（PhyllanthiFructus）诃子（ChebulaeFructus）Mol IDMOL010813MOL010828MOL000211MOL000359MOL000449MOL013219MOL001749MOL000358MOL000422MOL000449MOL000098MOL000358MOL009243MOL009254MOL009255MOL009259MOL009263MOL009264MOL009265MOL001002MOL000358MOL000422MOL000492MOL000569MOL005983MOL000006MOL006793MOL006821MOL006824MOL006826MOL000098MOL001002MOL006376MOL006826MOL009135MOL009136MOL009137MOL009149活性成分BenzoacarbazolecynaropicrinMairinsitosterolStigmasterolStrictosamide_qtZINC03860434beta-sitosterolkaempferolStigmasterolquercetinbeta-sitosterolIsoguaiacingalbacin5-(2S,3S)-7-methoxy-3-methyl-5-(E)-prop-1-enyl-2,3-dihydrobenzofuran-2-yl-1,3-benzodioxoleKudossaucernetindioltetrahydrofuroguaiacin Bthreo-austrobailignan-5ellagic acidbeta-sitosterolkaempferol(+)-catechindigallateleucodelphinidinluteolinmucic acid 1,4-lactone 2-O-gallate(-)-epigallocatechin-3-gallatealpha-amyrinchebulic acidquercetinellagic acid7-Dehydrosigmasterolchebulic acidellipticinePeraksine(R)-(6-methoxy-4-quinolyl)-(2R,4R,5S)-5-vinylquinuclidin-2-ylmethanolCheilanthifoline中文名苯并a咔唑洋蓟苦素丁子香萜谷甾醇豆甾醇异长春花苷内酰胺ZINC03860434-谷甾醇山奈酚豆甾醇槲皮素-谷甾醇异愈创木酚半乳糖体5-甲氧基-3-甲基-5-丙烯基-2，3-二氢苯并呋喃-2-基-1，3-苯并二恶茂Kudos碟茚二醇四氢呋喃异愈创木酚B苏型-奥斯贝木素酚5鞣花酸-谷甾醇山奈酚（+）-儿茶素二甲酸盐无色飞燕草素木犀草素粘酸-1，4-内酯-2-O-没食子酸酯()-表没食子儿茶素-3-没食子酸酯-淀粉样肽诃子裂酸槲皮素鞣花酸7-脱氢乙格司醇诃子裂酸玫瑰树碱霹雳萝芙辛碱6-甲氧基-4-喹啉基-5-乙烯基奎宁环-2-甲醇碎叶紫堇碱方龙伟，秀措吉，央拉，等：基于数据挖掘和网络药理学的藏药抗缺氧分子机制研究63632.3 潜在抗缺氧靶点获取检索得到hypoxia相关靶标274个，与活性成分筛重后得到共同靶点，利用Venn在线软件获取共同靶点Venn图，得到缺氧的潜在共同靶点60个（图3）。2.4 蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络构建PPI分析结果表明，共含有靶蛋白51个，靶蛋白相互连线274条，平均度值为8.43，平均介数0.451。PPI网络图中的每一个节点表示蛋白质，节点间的边表示蛋白质间相互作用，粗细表示蛋白分子相互之间的作用强度，如图4所示。在整个网络中节点越大、颜色越深，对应度值越大；边越粗、颜色越深，两者之间联系越紧密，推测这些可能是核心药组发挥抗缺氧作用的重要靶点。Cytoscape_ v3.10.0软件进行网络拓扑分析，以平均度值为依据，选取大于平均度值的靶点作为核心靶点，按照度值大小筛选出前12个靶点作为核心靶点，如表4所示，核心药组可能主要通过以下核心靶点发挥抗缺氧作用。图3 蛋白质-蛋白质相互作用网络Fig.3 Protein-protein interaction network图2 药物组主要活性成分靶点与抗缺氧靶点的Venn图Fig.2 Venn diagram of main active ingredient targetsand anti-hypoxia targets in drug group表4 关键核心药组核心抗缺氧靶点及拓扑学参数Tab.4 Core anti-hypoxia targets and topological parameters in the key core drug group序号123456核心靶点STAT3TP53MAPK3AKT1ESR1MAPK14度282725201916介数0.1655190.1735180.1094100.0395290.0432980.043197序号789101112核心靶点EGFRMYCCREB1HIF1ATNFCAV1度161514141413介数0.0396890.0485640.0498010.0183130.0488630.0382942.5 通路富集分析通过KEGG分析，发现富集了166个通路，主要富集在癌症、蛋白质多糖在癌症中的作用、脂质与动脉粥样硬化、人巨细胞病毒感染、糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、PI3K-Akt信号通路、乙型肝炎、卡波济肉瘤相关疱疹病毒感染、EGFR酪氨酸激酶抑制剂耐药、HIF-1信号通路等，绘制成通路气泡图，推测关键核心药组主要通过这些通路起到抗缺氧作用。GO富集分析，共发现了1 361个通路。富集主要包括GOBP、GOMF、GOCC三个方面。GOBP主要涉高原科学研究 2023年第2期（总第23期）6464及对激素的反应、细胞运动的正向调节、细胞对有机氮化合物的反应、调节细胞对压力的反应等；GOMF主要包括DNA结合转录因子、磷酸酶绑定、激酶绑定、蛋白激酶活性等；GOCC主要包括膜筏、膜微区、线粒体外膜、Bcl-2家族蛋白复合体等。对以上两种方法进行的通路分析，设置了P0.01为筛选条件，取P值最小的前十条通路进行分析，结果如图4、5所示。通过“成分-靶点-通路”网络拓扑分析，发现槲皮素、表没食子儿茶素没食子酸酯、山柰酚、-谷甾醇、木犀草素、豆甾醇、鞣花酸、异愈创木酚可作为发挥关键作用的活性分子（图6）。图4 潜在抗缺氧靶点KEGG富集分析Fig.4 KEGG enrichment analysis of potentialanti-hypoxia targets图5 潜在抗缺氧靶点GOBP、GOMF、GOCC富集分析Fig.5 Enrichment analysis of aotentialanti-hypoxia targets GOBP,GOMF and GOCC注：图形大小按照degree值大小显示，红色代表药物分子，蓝色代表靶点，黄色代表富集的通路。Notes:The size of the graphic segment is displayed according to the degree value,Red colour represents the drug molecule,Bluecolour represents the target,Yellow colour represents the enrichment pathway.图6 关键核心药组成分-靶点-通路网络Fig.6 Key core drug compositions-target-pathway network2.6 分子对接优选槲皮素、表没食子儿茶素没食子酸酯、山柰酚、-谷甾醇、木犀草素、豆甾醇、鞣花酸、异愈创木酚8个核心成分，STAT3、TP53、MAPK3、AKT1、HIF1A等作为其共同核心抗缺氧靶点蛋白进行分子对接分析，分子对接结果如表5、图7所示。发现豆甾醇、-谷甾醇、异愈创木酚、山奈酚、鞣花酸、木犀草素、槲皮素等结合能较低，构象较为稳定，整体与受体STAT3、TP53、MAPK3、AKT1、HIF-1等结合能力较强，尤其是豆甾醇、-谷甾醇与HIF-1、STAT3、MAPK14的结合能更低、结合更容易。综上，豆甾醇、-谷甾醇、异愈创木酚、山奈酚、鞣花酸、木犀草素、槲皮素可作为关键抗缺氧成分。方龙伟，秀措吉，央拉，等：基于数据挖掘和网络药理学的藏药抗缺氧分子机制研究6565表5 分子对接结果Tab.5 Molecular docking results序号123456789101112靶点蛋白（PDB ID）STAT3(6NJS)TP53(7VOX)MAPK3(4QTB)AKT1(1UNQ)EGFR(6JHK)CREB1(5ZKO)HIF-1（3D8C）ESR1（7UJO）MAPK14（4MYG）MYC（6AU4）TNF(1TNR)CAV1(7LUD)对接总能量（kar/mol）EGCG0.491.110.710.510.231.061.091.240.10.113.010.64槲皮素-0.87-1.76-0.64-1.01-0.95-0.94-0.57-0.88-1.65-1.4-0.37-1.05木犀草素0.03-1.25-1.46-1.39-1.29-2.19-0.19-0.58-2.52-1.60.16-1.41山奈酚-1.71-1.48-2.31-1.81-1.46-1.61-1.52-2.24-2.34-1.65-1.09-1.71-谷甾醇-3.48-3.84-2.65-1.98-1.63-2.79-2.83-3.28-4.16-1.99-1.13-3.54鞣花酸-1.45-1.25-2.07-1.55-1.71-2.17-0.95-1.98-2.41-2.31-1.19-1.86豆甾醇-3.08-2.37-2.54-2.33-1.88-3.73-3.45-3.34-4.69-2.09-2.34-3.96异愈创木酚-1.55-1.68-1.82-1.94-1.57-2.99-1.5-1.57-2.76-1.77-1.1-1.633 讨 论本研究率先对藏药抗缺氧处方进行了数据挖掘，筛选其代表性核心药组，并运用网络药理学、分子对接原理，数据库及网络平台揭示了活性物质基础及发挥抗缺氧可能的机制，从分子生物信息学微观层面多维度探索了多个潜在的治疗靶点、通路，理论上初步阐释了藏药抗缺氧的共性机制、藏药治疗缺氧引起的“培根木布”病等高原病症的分子内涵。通过“成分-靶点-通路”网络模型的构建和分子对接挖掘出关键藏药核心药组的核心组分豆甾醇、-谷甾醇、异愈创木酚、山奈酚、鞣花酸、木犀草素、槲皮素等作为其发挥抗缺氧作用的重要分子组，属于植物组分的不同类别的化学成分。豆甾醇、-谷甾醇作为甾醇类成分代表，广泛分布于植物果实中。豆甾醇可以防止兴奋性毒性，减少活性氧生成、双链DNA断裂和线粒体膜电位丢失，减弱glun2b介导的兴奋毒性和氧化应激等12。-谷甾醇能进入大脑，并能在脑中质膜上累积，达到抑制脂质过氧化的效果，同时还融入海马神经细胞的质膜，抑制细胞中活性氧的产生和脂质的过氧化13。异愈创木酚类木质素成分，可以抑制线粒体电子传递系统和蛋白酶激活受体1活性14,15。鞣花酸类属于鞣质类成分，鞣花酸能够降低肺动脉高压大鼠肺组织内的MDA水平，提高SOD水平及降低缺氧环境下肺动脉平滑肌细胞内ROS水平，抑制氧化应激反应，抑制缺氧环境下肺动脉平滑肌细胞的异常增殖，并降低MAPK蛋白的表达；也可以显著降低Bax、cl-caspase-3的表达，增加Bcl-2的表达，阻止NF-B信号通路的激活，从而改善炎症反应、缓解氧化应激16-18。山奈酚、槲皮素、木犀草素，是植物中常见的黄酮类成分，是天然产物中一类重要的化合物，普遍存在各器官中。其中图7 分子对接结果热图Fig.7 Heat map of molecular docking results高原科学研究 2023年第2期（总第23期）6666山奈酚能通过降低CK、LDH活性和MDA含量，升高SOD活性对缺氧损伤心肌细胞发挥保护作用19,20，在低氧条件下可以抑制阻断HIF-1 与脂蛋白1基因启动子中的单个远端缺氧响应元件结合活化21。槲皮素对于缺氧后的心肌细胞损伤具有一定的保护作用，使p-AKT活性增加，促抗凋亡蛋白BCL-2 表达上调，凋亡蛋白Bax表达下调，可能是通过激活PI3K/Akt信号通路发挥抗缺氧的作用22。木犀草素明显提高GSH-PX和T-SOD活力，显著降低肝组织中MDA含量，显著延长小鼠的缺氧存活时间，从而发挥抗缺氧作用23。在关键核心药组发挥抗缺氧作用的过程中，上述不同类别的代表性化合物发挥了重要的作用。通过分析，HIF-1、STAT3、MAPK、AKT等关键靶点，也是在生物富集的HIF-1信号通路、PI3K-Akt信号通路、蛋白激酶活性等通路中的重要基因。HIF是重要的缺氧应激因子，缺氧是诱发其表达增多的最主要因素24。在低氧条件下，HIF-1和HIF-1在细胞核内结合对缺氧缺血应激的适应基因进行转录调控25,26。同时该信号传导通路在急性高原反应中可能起着重要的作用，HIF-1蛋白质的表达水平可作为预测和干预急性高原反应的监测指标27,28，在发生急性肺损伤的肺组织中，可促使HIF-1表达并激活调控其下游的靶基因，从而保护肺损伤29,30。STAT3 是维持线粒体呼吸链复合物的较高活性的必需物质，其可通过多种方式调节线粒体呼吸链复合物活性以及ROS生成，通过信号通路可能参与调控心肌细胞凋亡、自噬、过度炎症反应与氧化应激损伤从而发挥抗心肌缺氧的作用31。MAPK在细胞内信号转导中扮演着重要角色，当受到外界刺激，MAPK类蛋白激酶通过依次磷酸化将上游信号传递至下游应答分子，介导炎症反应、氧化应激等通路过程32。AKT1作为AKT家族成员，主要有调控细胞周期、凋亡等方面功能，在缺氧条件下AKT1基因转染骨髓间充质干细胞显著提高其抗凋亡及增殖能力，即缺氧耐受能力33。已有研究表明，余甘子可通过提高血红蛋白含量、乳酸脱氢酶活性和肝糖原含量，降低血中乳酸、尿素氮含量而抗缺氧34，增强细胞色素c、pTau、Bcl-2和线粒体细胞c等的表达，靶向GSK-3/Akt信号通路来防止过度磷酸化35。诃子通过心房利钠肽介导的肾素-血管紧张素-醛固酮系统的调节机制改变电解质平衡，减轻急性低压缺氧诱导的氧化应激36。丁香降低损伤心肌细胞的LDH漏出量和MDA含量，提高SOD活性和稳定心肌细胞MMP，对缺氧/复氧损伤心肌细胞有一定的保护作用37。木香能够保护线粒体膜电位，提高顺乌头酸酶、-酮戊二酸脱氢酶、苹果酸脱氢酶和线粒体复合的活性，保护低氧小鼠肝线粒体功能的活性38。肉豆蔻可延缓神经元的衰老，调控PI3K/AKT/FoxO3a信号途径抑制慢性脑低灌注缺血图8 藏药抗缺氧关键作用机制研究模式Fig.8 Research model for the key mechanism of Tibetan medicine on anti-hypoxia effects方龙伟，秀措吉，央拉，等：基于数据挖掘和网络药理学的藏药抗缺氧分子机制研究6767缺氧引起的脑损害39。而肉豆蔻八味胶囊通过改善LDH、CK、SOD和MDA在体内的水平，保护心肌受损细胞，提高耐缺氧能力40。藏药多血康可以增加血液RBC，显著提高SOD、CAT和GSH活性，降低MDA活性，提高VEGF、CD31/vWF和-SMA的蛋白质水平，改善脑血液灌注、抑制氧化应激损伤等41。综上，藏药处方、关键药组，均通过调控抗缺氧分子、靶点、通路机制，与本文挖掘出藏药抗缺氧多结构类别分子机制，有较高相似性。综上所述，藏药、关键核心药组可能通过甾醇、木脂素、黄酮类、鞣质类等化合物，作用于HIF-1、STAT3等关键靶点，主要通过调控抗缺氧体系、提高缺氧耐受能力、减少活性氧、提高SOD水平、抑制氧化应激等协同发挥多靶点抗缺氧治疗作用，研究模式如图8所示。但由于本文仅从核心药组的网络药理学和分子对接层面进行分析，存在一定的局限性，在后续研究中，对筛选出的各类别关键分子、关键靶点和通路进行多靶点相关实验验证，并对多个藏药类别进行深入挖掘研究，以更好发挥藏药和关键核心药组的临床应用价值。参考文献1 Basang Z,Zhang S,Yang L,et al.Correlation of DNA methylation patterns to the phenotypic features of Tibetan elite alpinists inextreme hypoxiaJ.Journal of genetics and genomics,2021,48(10):928-935.2 Algaze I,Phillips L,Inglis P,et al.Incidence of mild cognitive impairment with ascending altitudeJ.High altitude medicine&biology,2020,21(2):184-191.3 石志群,田贻婷,张朋朋,等.基于网络药理学研究天山雪莲的药效活性成分及其抗缺氧的分子机制J.山西中医药大学学报,2022,23(2):126-131.4 Scheiwiller P M,Furian M,Buergin A,et al.Visuomotor performance at 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