宋禎彥，王珊珊，賀 旭，龔盛強，劉曉丹，李 平，成紹武*

（湖南中醫(yī)藥大學中西醫(yī)結合心腦疾病防治湖南省重點實驗室，湖南 長沙 410208）

·數字中醫(yī)藥·

網絡藥理學方法研究石菖蒲治療神經退行性疾病的作用機制

宋禎彥，王珊珊，賀 旭，龔盛強，劉曉丹，李 平，成紹武*

（湖南中醫(yī)藥大學中西醫(yī)結合心腦疾病防治湖南省重點實驗室，湖南 長沙 410208）

目的 從系統(tǒng)水平研究石菖蒲治療神經退行性疾病的有效成分和作用機制。方法 采用計算機網絡藥理學方法，從中藥系統(tǒng)藥理學數據庫中篩選石菖蒲治療神經退行性疾病的活性成分，并構建藥物-靶標-疾病網絡。結果 通過網絡藥理學方法篩選出石菖蒲活性成分20種，顯示該中藥化學成分和作用靶點與阿爾茨海默病、抑郁癥和帕金森綜合征等神經退行性疾病之間存在一定的聯(lián)系。結論 通過網絡藥理學方法構建的石菖蒲網絡可以將該中藥化學成分的聚類、差異以及有效成分與相關靶標及疾病的復雜分子作用機制可視化。

石菖蒲；神經退行性疾??；分子機制；網絡藥理學

石菖蒲（Acorus tatarinowii schott）屬天南星科菖蒲屬禾草狀多年生草本植物的根狀莖。性溫，味苦、辛，歸心、胃經，功能開竅豁痰，醒神益智，化濕開胃[1]。中醫(yī)歷代文獻對石菖蒲的功效早有記載，《神龍本草經》：“主風寒濕痹，咳逆上氣，開心孔，補五臟，通九竅，明耳目，出音聲?！爆F代臨床上被廣泛應用于癲癇、痰厥、熱病神昏、中風失語、健忘、耳鳴、癡呆等神經系統(tǒng)疾病[2]，在治療老年癡呆的132首復方、150味藥材中，石菖蒲的使用頻次最高[3]，實驗研究發(fā)現石菖蒲能發(fā)揮抗衰老的作用和提高機體抗氧化能力，調節(jié)腦內神經遞質和興奮性氨基酸的活性，對神經元的損傷和凋亡具有保護作用[4-6]。但其具體的作用機制尚不明確。

系統(tǒng)藥理學是基于計算機網絡藥理學分析方法結合生物學和藥理學從系統(tǒng)水平研究藥物以及藥物在人體的作用機制的新興學科[7]。系統(tǒng)藥理學不僅提供了一個新的強大的方法來促進藥物的發(fā)現和開發(fā)，同時也增加了對中醫(yī)藥治療基礎理論的理解和探索中藥和處方的作用機制[8]。本文使用計算機網絡藥理學方法對中藥石菖蒲的有效成分和作用靶點進行挖掘，借助計算機技術，構建中藥-靶標-疾病的多維網絡關系，實現評價靶標篩選和測試驗證治療思路，從系統(tǒng)水平探討石菖蒲治療神經退行性疾病的機制。

1 材料與方法

1.1 石菖蒲中藥小分子數據庫的建立

通過中藥系統(tǒng)藥理學數據庫和分析平臺http://ibts.hkbu.edu.hk/LSP/tcmsp.php（traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform,TCMSP）[9]將所有的石菖蒲中藥小分子的數據進行收集和下載，石菖蒲共有105個化學小分子成分被收集，通過對這些藥物分子的吸收、分布、代謝、排泄和毒性（ADME/T）預測和評價[10]獲得石菖蒲潛在藥效成分和成分群，最終共有20個活性成分被收集。

1.2 口服生物利用度（oral bioavailability，OB）篩選

口服生物利用度是藥物ADME/T特性中重要的藥代動力學參數之一，它表示一個口服用藥劑量能夠產生藥效的百分數，OB對于決定中藥中的化學成分是否具有藥效活性是必不可少的。本文利用OBioavail 1.1[11]，一個基于805種結構不同的藥物和藥物類分子和綜合的新陳代謝信息的工具來預測OB，以OB≥30%建立閾值評估候選化合物，并且考慮使用最小數量的化合物盡可能多的獲取信息。

1.3 類藥性（drug-likeness，DL）評價

對化合物的DL進行準確評價有助于篩選出優(yōu)秀化合物，提高藥物候選物的命中率，因此本研究對石菖蒲分子建立了OL評價模型，使用了Tanimoto參數[12]：

公式中x是基于DRAGON軟件（http：//www.talete.mi.it/products/DRAGON_description.htm）計算的石菖蒲分子描述符；y是DrugBank數據庫（http：//www.drugbank.ca/）中所有藥物的平均描述符。Tanimoto參數大于0.18的化合物被認為具有較高的DL，但根據近期研究經驗[8-9]并考慮到盡可能多地篩選到有效信息，本文將DL的Tanimoto參數確定為≥0.10。

1.4 血腦屏障滲透性（blood-brain barrier，BBB）預測

血腦屏障滲透性被認為是藥物發(fā)現和開發(fā)中最重要的動力學特性之一，潛在的藥物在血液和大腦直接的分布，取決于化合物穿透血腦屏障的能力，一個作用于大腦特定部位的候選物必須有效地穿透血腦屏障才能到達大腦中的靶標。研究石菖蒲對神經系統(tǒng)疾病的作用機制BBB可作為篩選藥物信息的重要指標。本文利用李蘭婷等[13]開發(fā)的基于190個結構各異的不同家族化合物數據的內部BBB預測模型，以BBB≥-0.30（認為該分子具有一定的滲透性）為閾值進行篩選。

1.5 藥物打靶模型

藥物靶點識別對闡明中藥生物學基礎極為關鍵。因此預測藥物靶點，我們依靠一個基于隨機森林(random forest，RF)和支持向量機 （support vector machine，SVM）方法開發(fā)的系統(tǒng)化的方法，有效地整合了藥物靶向和開發(fā)的化學、基因組學和藥理學信息[14]。本研究中152個藥物靶點從DrugBank數據庫中獲得。候選目標是基于每個分子相互作用的概率在RF模型中＞0.6在SVM模型中＞0.7。隨后，將挖掘到的藥物靶點使用PharGKB[15](https://www.pharmgkb.org/)、KEGG[16](http://www.genome.jp/kegg/)、TTD[17]（http://bidd.nus.edu.sg/group/cjttd/）網站挖掘相關的疾病信息，同時通過公開發(fā)表的論文進行文獻挖掘。

1.6 藥物-靶點-疾病網絡和網絡分析

使用CytoScape_v3.4.0[18]構建藥物-靶點-疾病網絡可以協(xié)助識別每個化合物的蛋白靶點，理解藥物治療疾病的機制[19]。這個網絡由節(jié)點（node）和邊（edge）組成，節(jié)點代表分子（化合物、蛋白質和疾?。叡砻鞣肿娱g相互作用（化合物和靶點或靶點和疾病的交互），即節(jié)點之間的聯(lián)系。因此，通過化合物與靶點和靶點與疾病的復雜關系，可以可視化化合物對疾病的作用關系。通過以下過程進行網絡建設：首先，構建“化合物-靶點網絡”（C-T網絡），連接候選化合物與他們所有的靶點；其次，“潛在化合物-靶點-疾病網絡”（C-T-D網絡）建立，連接潛在的化合物，預測靶點和相關疾??；再者，基于之前的發(fā)現，我們創(chuàng)建了一個化合物與神經退行性疾病的網絡來解釋石菖蒲治療神經退行性疾病的機制。

2 結果

2.1 石菖蒲OB、DL及BBB預測分析

通過口服生物利用度、類藥性及血腦屏障滲透性預測分析發(fā)現：在石菖蒲中，有20種化合物(占所有105種化合物的23%)具有良好的口服生物利用度（OB≥30%）、類藥性（DL≥0.10）和血腦屏障滲透性（BBB≥-0.30）。其中三萜類化合物表現為較好的OB 和 BBB，例如 spathulenol（81.61%，1.55）、(-)-alpha-cedrene （55.56%，2.16）、Calamendiol （61.13%，0.67）；苯丙素類化合物表現為較好的DL，例如(1R，3aS，4R，6aS)-1，4-bis(3，4-dimethoxyphenyl)-1，3，3a，4，6，6a-hexahydrofuro[4，3-c]furan （DL=0.62）、Marmesin(DL=0.18)、2'-O-Methylisoliquiritigenin（DL=0.17）。所有石菖蒲篩選的活性化合物的化學信息和網絡參數見表1。

表1 20個候選化合物的化學信息和網絡參數

續(xù)表1

續(xù)表1

2.2 藥物-靶點相互作用網絡藥理學分析

通過Cytoscape可視化軟件構建藥物-靶點相互作用網絡圖能為理解藥物和潛在靶點相互作用機制提供重要信息。根據候選的石菖蒲20個候選化合物及其潛在靶點構建藥物-靶點相互作用網絡圖（如圖1），該網絡包含75個節(jié)點（20個化合物和55個潛在靶點）和153條邊，其中綠色節(jié)點代表化合物，紅色節(jié)點代表靶點，邊代表相互作用關系。網絡集中化（centroid）和異質性（heterogeneity）參數分別是 0.263和1.127，說明網絡中某些階段比其他節(jié)點更加集中，即藥物-靶點相互作用網絡偏向某些化合物和蛋白質。55個靶點中有33個靶點至少與2個化合物連接，大多數化合物都有不少于2個以上的作用靶點，這些充分說明了中藥的多成分、作用多靶點特征。表1中列出了候選化合物的Degree，觀察節(jié)點Degree可以發(fā)現高度連接的分子在石菖蒲作用機制中起到關鍵作用，例如7號分子（2'-O-methylisoliquiritigenin）擁有最多的23個靶點，其次是3號分子（marmesin）和 1 號分子（(-)-alloaromadendrene）分別擁有20個靶點和17個靶點，同時處于網絡樞紐位置的蛋白質靶點為CHRM1(muscarinic acetylcholine receptor M1)、CHRM2(muscarinic acetylcholine receptor M2)和GABRA1 （gamma-aminobutyric acid receptor subunit alpha-1），他們具有最多的相互作用配體數，分別為14、13和11個。這些重要的靶點與中樞膽堿能神經功能有重要聯(lián)系，與文獻報道的石菖蒲及其有效成分能防治神經退行性疾病一致[20]。

2.3 藥物-靶點-疾病網絡藥理學分析

基于網絡的藥物-靶點關系來系統(tǒng)地理解疾病和藥物的效應，可以針對不同的疾病對現有藥物與已知靶點進行聯(lián)合治療[21]。將藥物-靶點相互作用網絡映射到人類疾病中，來探尋中藥潛在的治療作用，基于化合物作用于不同疾病相關蛋白可能治愈多種疾病的原理，構建藥物-靶點-疾病網絡（如圖2）。研究結果顯示在神經系統(tǒng)疾病中有23個潛在靶點與石菖蒲的藥理作用有重要關系。石菖蒲常被用于治療抑郁、癲癇等精神類疾病[22]，但現代臨床研究發(fā)現石菖蒲更多被用于治療神經退行性疾病[5-6，23]。

圖1石菖蒲藥物-靶點相互作用網絡圖

圖2石菖蒲藥物-靶點-神經系統(tǒng)疾病網絡圖

阿爾茨海默?。ˋlzheimer's disease，AD），是一種以記憶障礙、執(zhí)行功能障礙以及人格和行為改變等為特征的進行性發(fā)展的神經系統(tǒng)退行性疾病。當前的治療靶點是以抑制Aβ蛋白異常沉淀和調節(jié)中樞神經遞質代謝為主。在23個與神經系統(tǒng)疾病相關的蛋白質靶點中，與AD有關的靶點有AchE（acetylcholinesterase）、CHRM1（muscarinic acetylcholine receptor M1）、CHRM2（muscarinic acetylcholine receptor M2）、CHRNA7 （neuronal acetylcholine receptor protein，alpha-7 chain）、GSK3B （glycogen synthase kinase-3 beta）、MAPK14（mitogen-activated protein kinase 14）及 PTGS2 （prostaglandin G/H synthase 2）。在這些靶點中，CHRM1和CHRM2與化合物相互作用關系最多（12 個），其次是 PTGS2（11 個），這些數據表明它們在石菖蒲治療AD中起重要的作用。乙酰膽堿酯酶（AchE）是重要的神經遞質，研究表明[24]，AD患者大腦中乙酰膽堿能水平不足，具體表現為AchE活性顯著增高。CHRM1和CHRM2為毒蕈堿型乙酰膽堿受體，乙酰膽堿通過與二者結合，保護AD病人膽堿能神經元的損失[25]。GSK3B是一種多功能的絲氨酸/蘇氨酸激酶，APP的分解產物能夠增強GSK3B的活性，提高Tau蛋白磷酸化水平，Tau蛋白過度磷酸化導致Aβ蛋白沉積[26]，趙麗慧等[27]報道遠志石菖蒲合劑治療老年性癡呆大鼠可能與其抑制Tau蛋白的表達有關。金虹等[28]對石菖蒲根和葉進行了體外抑酶活性成分篩選及活性部位酶抑制測定，實驗表明石菖蒲中揮發(fā)油和細辛醚有較強抑制AchE活性，石菖蒲可能通過提高乙酰膽堿神經遞質水平改善老年癡呆癥狀。鄧敏貞等[29]利用石菖蒲揮發(fā)油聯(lián)合人參總皂苷能增強AD模型小鼠海馬AChE和乙酰膽堿轉移酶(ChAT)的活性，減少Aβ1-42含量，改善腦組織形態(tài)。這些證據表明石菖蒲通過抑制Aβ蛋白異常沉淀和調節(jié)神經中樞膽堿能水平達到治療AD的目的。

焦慮癥（anxiety disorders）是以焦慮情緒體驗為主要特征的神經精神類疾病，圖2網絡分析結果表明，腎上腺素受體（ADRB1、ADRB2）和 γ-氨基丁酸受體（GABRA1、GABRA2、GABRA3）及 5-羥色胺 A2受體 （5-hydroxytryptamine 2A receptor，5-HTR2A）在石菖蒲治療焦慮癥中發(fā)揮主要作用，γ-氨基丁酸（GABA）是中樞神經系統(tǒng)中重要的抑制性神經遞質，可介導大約30%～40%神經元的傳導功能，主要通過與其特異性受體相互作用發(fā)揮重要的生理活性。5-羥色胺受體和去甲腎上腺素能受體在焦慮癥發(fā)病機制中研究較多，并且選擇性5-羥色胺和去甲腎上腺素再攝取抑制劑等新型藥物已作為治療焦慮癥的一線藥物。據報道[30]，石菖蒲揮發(fā)油和水煎液表現出地西泮類似的抗焦慮作用與提高中樞GABA含量，降低Glu和5-羥色胺含量有關。

抑郁癥（depression）是以顯著而持久的心境低落為主要臨床特征的精神類疾病。通過網絡藥理學分析，石菖蒲治療抑郁癥與ADRB2（beta-2 adrenergic receptor）、5-HTR2A （5-hydroxytryptamine 2A receptor）、MAOB （amine oxidase B）、DAT （sodium-dependent dopamine transporter）這些靶點有密切關系。海馬5-羥色胺系統(tǒng)對精神情緒的調節(jié)起重要作用[31]，抑郁癥等多種精神疾病均出現海馬5-羥色胺系統(tǒng)功能失調，具體表現在海馬5-羥色胺水平降低，5-羥色胺1A受體功能下降。目前治療抑郁癥的藥物5-羥色胺重吸收抑制劑，其作用機制主要是提高海馬5-羥色胺水平。MAOB基因則催化PEA的降解，苯基乙胺（Phenylethylamine,PEA）是一種與情緒調節(jié)有關的微量的神經遞質，通過檢測MAOB缺乏而對外界環(huán)境引起的情緒反映的影響，發(fā)現MAOB的缺乏可能會引起行為的去抑制，并且可以通過局部PEA水平的升高來降低抑郁情緒的發(fā)生[29]。多巴胺轉運蛋白(DAT)提供多巴胺刺激終止受體的再攝取機理。DAT利用鈉和氯的電化學梯度能量將多巴胺從細胞外運回神經元內，重度抑郁癥（major depressive disorder，MDD）與較高的 DAT 密度相關，MDD患者DAT表達特點異常可能發(fā)揮關鍵作用[32]。研究表明，石菖蒲不同極性部位對抑郁模型小鼠腦組織中5-羥色胺含量，部分糾正抑郁小鼠內分泌失常，具有明顯抗抑郁效應[33]。

此外，石菖蒲對帕金森綜合征也有明顯作用。本文采用的計算機網絡藥理學分析顯示，石菖蒲治療帕金森綜合征與 AchE、CYP450（cytochrome P450 1A2）、DRD1（dopamine D1 receptor）、MAOB 和 DAT這些靶點有密切關系。

3 討論

中藥是多組分、多靶點及其組分間協(xié)同作用的復雜體系。中藥的成分復雜，系統(tǒng)龐大，從混合物體系上開展研究其對機體的作用難度極大，同時成分不明導致作用機制難以把握，中藥的深入研究呈現巨大困難，而通過運用網絡藥理學方法則為復雜的中藥系統(tǒng)研究提供新的思路和視角。采用該方法研究中藥活性成分，挖掘藥效成分的潛在靶點，探討活性成分與疾病的關系，從而建立基于系統(tǒng)水平的中藥藥效學和中醫(yī)藥基礎理論。中藥系統(tǒng)藥理學通過計算機網絡藥理學方法建立中藥模型內多個元素（如藥物活性分子、蛋白靶標、組織、器官等）間的相互作用，借以闡明和預測中藥療效和毒性[21]，實現評價靶標篩選和測試驗證治療思路的臨床前和臨床研究的系統(tǒng)理論和方法。

通過網絡藥理學方法構建石菖蒲活性成分的可視化藥物-靶標-疾病網絡，我們發(fā)現該中藥化學成分和作用靶點與AD、抑郁癥和帕金森綜合征等神經系統(tǒng)疾病之間存在一定的聯(lián)系，如AchE靶點為石菖蒲治療AD和帕金森綜合征的共同靶點，多巴胺受體、5-羥色胺受體、ADRB2受體等多個靶點是石菖蒲治療焦慮癥和抑郁癥的共同靶點，說明中藥石菖蒲在治療神經退行性疾病中具有多靶點協(xié)同作用機制，提示探尋臨床多靶點聯(lián)合防治神經系統(tǒng)疾病的治療方案具有一定的可行性。根據前期的文獻數據挖掘，臨床使用石菖蒲防治神經退行性疾病涉及AD、焦慮和抑郁癥等的情況，符合中醫(yī)的異病同治原則，同時也符合西醫(yī)目前所探討的“共病”思路。針對此情況，試圖通過應用臨床使用頻率高的防治神經退行性疾病的藥物，進一步探討“共病”的客觀靶點和中醫(yī)異病同治的依據。

隨著中國人口老齡化日趨明顯，神經退行性疾病患病率明顯升高。中醫(yī)在治療神經系統(tǒng)疾病方面有較好的療效，石菖蒲在中醫(yī)臨床中是常用的治療神經系統(tǒng)疾病的單味中藥，本文運用網絡藥理學方法研究石菖蒲中的化學成分與相關靶標的相互作用，探索其在治療神經系統(tǒng)疾病的可能分子機制，能初步揭示中藥分子的復雜作用機理，探索治療疾病的可能靶標。藥物-靶標-疾病網絡的構建和分析將中藥復雜作用機制通過可視化的網絡進行展現，通過計算機方法的預測，既可以避開中藥化學成分難以分離獲得的壁壘，而且為進一步的深入研究提供了思路和假設。同時，根據公共數據庫和文獻數據，構建藥物作用或者相關疾病網絡，建立分析和預測模型，還可以發(fā)現疾病新靶標，為新藥開發(fā)提供依據、降低風險。

[1]國家藥典委員會.中華人民共和國藥典[S].一部.北京：中國醫(yī)藥科技出版社.2015:91-92.

[2]何小星,李昌煜.石菖蒲中樞神經系統(tǒng)作用的研究進展[J].中華中醫(yī)藥學刊,2008,26(4):796-798.

[3]胡增峣,黃 晏,劉 港,等.中藥復方治療老年癡呆的用藥規(guī)律分析[J].中藥藥理與臨床,2012(5):252-256.

[4]方永奇,匡忠生,謝宇輝,等.石菖蒲對缺血再灌注腦損傷大鼠神經細胞凋亡的影響[J].現代中西醫(yī)結合雜志,2002,11(17):1647-1649.

[5]匡忠生,江 湧,李志強,等.石菖蒲提取成分對大鼠腦皮質NMDA、M受體與其配體結合的影響[J].中藥新藥與臨床藥理,2010,21(4):354-357.

[6]陳 騏,張宇燕,楊潔紅,等.遠志、石菖蒲配伍抗阿爾茨海默病模型大鼠腦自由基損傷的實驗研究[J].世界中西醫(yī)結合雜志,2010,5(7):579-581.

[7]Berger SI,Iyengar R.Network analyses in systems pharmacology[J].Bioinformatics,2009,25(19):2466-2472.

[8]Huang C,Zheng C,LiY,etal.Systemspharmacology in drug discovery and therapeutic insight for herbal medicines[J].Briefings in Bioinformatics,2014,15(5):710-733.

[9]Ru J,Li P,Wang J,et al.TCMSP:a database of systems pharmacology for drug discovery from herbal medicines[J].J Cheminform,2014（6）:13.

[10]楊 凌,劉洪濤,馬 紅,等.系統(tǒng)生物學在中藥ADME性質研究中的應用[J].世界科學技術-中醫(yī)藥現代化,2007,9(1):98-104.

[11]Xu X,Zhang W,Huang C,et al.A novel chemometric method for the prediction of human oral bioavailability[J].International journal of molecular sciences,2012,13(6):6964-6982.

[12]Tang F,Tang Q,Tian Y,et al.Network pharmacology-based prediction of the active ingredients and potential targets of Mahuang Fuzi Xixin decoction for application to allergic rhinitis[J].J Ethnopharmacol,2015,176:402-412.

[13]李蘭婷,李 燕,王永華,等.基于分子參數的血腦屏障通透性預測模型[J].中國藥物化學雜志,2007,17(4):221-228.

[14]Yu H,Chen J,Xu X,et al.A systematic prediction of multiple drug-target interactions from chemical,genomic,and pharmacological data[J].PLoS One,2012,7(5):e37608.

[15]Whirl-Carrillo M,McDonagh EM,Hebert JM,et al.Pharmacogenomics knowledge for personalized medicine[J].Clinical Pharmacology&Therapeutics,2012,92(4):414-417.

[16]Du J,Yuan Z,Ma Z,et al.KEGG-PATH:Kyoto encyclopedia of genes and genomes-based pathway analysis using a path analysis mode[J].Mol Biosyst,2014,10(9):2441-2447.

[17]Zhu F,Shi Z,Qin C,et al.Therapeutic target database update 2012:a resource for facilitating target-oriented drug discovery[J].Nucleic Acids Res,2012,40:D1128-D1136.

[18]Shannon P,Markiel A,Ozier O,et al.Cytoscape:a software environmentforintegrated modelsofbiomolecularinteraction networks[J].Genome Research,2003,13(11):2498-2504.

[19]張文娟,王永華.系統(tǒng)藥理學原理、方法及在中醫(yī)藥中的應用[J].世界中醫(yī)藥,2015(2):280-286.

[20]盧成淑,馮 寧,南 國,等.石菖蒲及其活性成分防治阿爾茨海默病的研究進展[J].中草藥,2016,47(7):1236-1242.

[21]王永華,楊 凌.基于系統(tǒng)藥理學的現代中藥研究體系[J].世界中醫(yī)藥,2013,8(7):801-808.

[22]唐洪梅,招榮鑑,鄧玉群.石菖蒲揮發(fā)油和水溶性成分對癲癇小鼠腦組織SOD、LPO、NO的影響[J].中國藥師,2005,8(12):983-985

[23]陳小莉.遠志石菖蒲合劑對AD大鼠行為學及Tau、Aβ的影響[D].貴陽：貴陽中醫(yī)學院.2007.

[24]Andrea K.Effect of Estradiol on Neurotrophin Receptors in Basal Forebrain Cholinergic Neurons:Relevance for Alzheimer’s Disease[J].International Journal of Molecular Sciences,2016,17(12):2122;doi:10.3390/ijms17122122.

[25]Talita H，Ferreira V.Alzheimer's Disease:Targeting the Cholinergic System[J].Current Neuropharmacology,2016,14(1):101-115.

[26]Stefano P,Concetta C,Luigi D,et al.Role of neurodevelopment involved genes in psychiatric comorbidities and modulation of inflammatory processes in Alzheimer's disease[J].J Neurol Sci,2016,370:162-166.

[27]趙麗慧.石菖蒲遠志對老年性癡呆大鼠行為學及Tau、Aβ的影響[D].貴陽：貴陽中醫(yī)學院,2008.

[28]金 虹,徐國波,黃 毅.石菖蒲抑酶活性的實驗研究[J].時珍國醫(yī)國藥,2009,20(9):2241-2242.

[29]鄧敏貞,黃麗平,方永奇.石菖蒲揮發(fā)油聯(lián)合人參總皂苷對D-半乳糖聯(lián)合氯化鋁致阿爾茨海默病模型小鼠學習記憶能力及腦組織細胞凋亡的影響[J].中藥材,2015,38(5):1018-1023校.

[30]馮 波,靖慧軍,郭敏娟,等.石菖蒲揮發(fā)油和水煎液的抗焦慮作用[J].中國實驗方劑學雜志,2014,(9):207-210.

[31]Licata F,Li VG,Maugeri G,et al.Excitatory and inhibitory effects of 5-hydroxytryptamine on the firing rate of medial vestibular nucleus neurons in the rat[J].Neurosci Lett,1993,154(1/2):195-198.

[32]Lee LT,Tsai HC,Chi MH,et al.Lower availability of striatal dopamine transporter in generalized anxiety disorder:a preliminary two-ligand SPECT study[J].Int Clin Psychopharmacol,2015,30(3):175-178.

[33]周 天,李 輝,凃中一,等.石菖蒲不同極性部位對抑郁模型小鼠抗抑郁效應及其機制[J].醫(yī)藥導報,2016(4):327-330.

（本文編輯 蘇 維）

Study the Mechanism of Acorus tatarinowii on Neurodegenerative Diseases by Network Pharmacology

SONG Zhenyan,WANG Shanshan,HE Xu,GONG Shengqiang,LIU Xiaodan,LI Ping,CHENG Shaowu*
(Key Laboratory of Hunan Province for Integrated Chinese and Western Medicine on Prevention and Treatment of Cardio-Cerebral Diseases,Hunan University of Chinese Medicine,Changsha,Hunan 410208,China）

ObjectiveTo explore the mechanism of the active components of Acorus tatarinowii on neurodegenerative diseases by using network pharmacology at the system level.MethodsThe active ingredients of Acorus tatarinowii on neurodegenerative diseases were screened from TCM systems pharmacology database by network pharmacology method,and the drugs-targets-disease network was built.Results20 active ingredients from Acorus tatarinowii were selected through the network pharmacology method. The results showed that those chemical compositions and related targets are correlated with the neurodegenerative diseases,such as Alzheimer's disease,depression and Parkinson syndrome and so on.Conclusion The construction of Acorus tatarinowii network by the network pharmacology could visually trace out the cluster and diversity of compounds,and explore the complex molecular mechanism of Acorus tatarinowii in neurodegenerative diseases.

Acorus tatarinowii;neurodegenerative diseases； molecular mechanism;network pharmacology

R285；R741

A

doi:10.3969/j.issn.1674－070X.2017.08.009

2017-03-16

湖南省教育廳創(chuàng)新平臺開放基金項目（15K088）；湖南省教育廳基金項目（14C0859）；湖南中醫(yī)藥大學創(chuàng)新團隊項目；湖南省高?？萍紕?chuàng)新團隊科研項目（15CXTD07）。

宋禎彥，男，碩士，實驗師，研究方向：腦血管疾病中西醫(yī)結合防治研究。

*成紹武，男，教授，碩士研究生導師，E-mail:702058195@qq.com。

本文引用：宋禎彥，王珊珊，賀 旭，龔盛強，劉曉丹，李 平，成紹武.網絡藥理學方法研究石菖蒲治療神經退行性疾病的作用機制[J].湖南中醫(yī)藥大學學報，2017，37（8）：848-855.