崔琳琳，苗明三

·循證醫(yī)學(xué)與臨床用藥·

基于數(shù)據(jù)挖掘和網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)的中藥抗血栓用藥規(guī)律分析

崔琳琳，苗明三*

河南中醫(yī)藥大學(xué)，河南 鄭州 450046

深靜脈血栓是新型冠狀病毒肺炎（coronavirus disease 2019，COVID-19）危重癥患者病亡和預(yù)后不佳的重要原因，挖掘中醫(yī)藥防治血栓的組方用藥規(guī)律，為中醫(yī)藥用于防治COVID-19危重癥患者出現(xiàn)深靜脈血栓提供參考。以中國知網(wǎng)和萬方數(shù)據(jù)庫收錄的相關(guān)文獻為資料來源，使用Excel 2010、Clementine 12.0軟件，對納入標(biāo)準的中藥進行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，運用網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)的方法對核心藥物組合進行基因本體（gene ontology，GO）和京都基因與基因組百科全書（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）富集分析，研究其作用機制并借助分子對接加以驗證。從中國知網(wǎng)和萬方數(shù)據(jù)庫中篩選出抗血栓方劑356個，發(fā)現(xiàn)25味高頻中藥，進一步關(guān)聯(lián)分析得到7個高頻藥物組合。其中，核心藥物組合“紅花-桃仁-赤芍-川芎”的有效化學(xué)成分23個，核心藥物組合與血栓的交集靶點41個，PPI網(wǎng)絡(luò)主要涉及IL-6、VEGFA、CASP3、ALB、EGFR、MAPK8等關(guān)鍵靶蛋白，GO功能富集分析，得到生物過程條目971個（＜0.05），KEGG富集得到105條通路（＜0.05），主要涉及卡波濟氏肉瘤皰疹病毒感染、人巨細胞病毒感染、流體剪切力和動脈粥樣硬化、乙型肝炎等通路；分子對接篩選得到與IL-6結(jié)合能力較好的活性成分是木犀草素、槲皮素、黃芩素。核心藥物組合中的關(guān)鍵活性成分可通過調(diào)控IL-6等關(guān)鍵靶點，借助卡波濟氏肉瘤皰疹病毒感染、人巨細胞病毒感染、流體剪切力和動脈粥樣硬化、乙型肝炎等通路發(fā)揮抗血栓作用，為新冠肺炎危重癥患者出現(xiàn)深靜脈血栓的預(yù)防和治療提供參考。

數(shù)據(jù)挖掘；網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)；分子對接；抗血栓；新型冠狀病毒肺炎；木犀草素；槲皮素；黃芩素

目前國外的臨床研究發(fā)現(xiàn)，重癥監(jiān)護病房（intensive care unit，ICU）的新型冠狀病毒肺炎（coronavirus disease 2019，COVID-19）患者出現(xiàn)靜脈血栓栓塞（venous thromboembolic events，VTE）的概率明顯升高，普通病房接收的COVID-19患者中深靜脈血栓（deep venous thrombosis，DVT）的發(fā)病率也很高（14.7%），且D-二聚體水平升高是重癥COVID-19患者的常見表現(xiàn)[1]，患者處于一種高風(fēng)險血栓疾病狀態(tài)，包括急性冠脈綜合征（acute coronary syndrome，ACS）、靜脈血栓栓塞如DVT或肺栓塞（pulmonary embolism，PE）或卒中[2]。對此，我國研究人員也進行了相關(guān)研究，Zhang等[3]對位于武漢的一家大型轉(zhuǎn)診治療中心的COVID-19患者DVT形成進行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)COVID-19患者中DVT的患病率為46.1%，武漢大學(xué)中南醫(yī)院對新冠肺炎重癥患者進行DVT篩查，發(fā)現(xiàn)85.4%的患者出現(xiàn)DVT[4]，且2項臨床研究均提出DVT的形成可能與COVID-19肺炎危重癥患者的不良預(yù)后有相關(guān)性?！缎滦凸跔畈《痉窝紫嚓P(guān)靜脈血栓栓塞癥防治建議（試行）》提出DVT脫落后有發(fā)生PE的潛在風(fēng)險[5]，這顯著影響到COVID-19患者的死亡率及預(yù)后，因此做好DVT的防治有利于降低COVID-19患者的死亡風(fēng)險[6]。現(xiàn)代醫(yī)學(xué)多使用肝素、尿激酶、低分子右旋糖酐、華法林等來抗血栓，但同時消化系統(tǒng)潰瘍等不良反應(yīng)的發(fā)生率也隨之增高[7]。血栓與中醫(yī)的血瘀證在生理病理認識方面非常相似，血液充盈、心氣充沛和脈道通利是血液正常運行的基本條件，任何一個環(huán)節(jié)異常都會引起血行不暢，導(dǎo)致血瘀[8]，中醫(yī)善于運用內(nèi)服、外治、針灸、外敷、熏蒸、局部熨燙防治靜脈血栓形成。本研究探索中醫(yī)藥抗血栓形成的用藥規(guī)律，并運用網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)對核心藥物組合抗血栓的作用機制進行探討，以期為中醫(yī)藥防治COVID-19的DVT形成提供參考。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

以“中藥”“血栓”為檢索詞，在中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫和萬方數(shù)據(jù)庫中進行搜索，時間范圍是1980年1月—2020年6月，共檢索到7993篇文獻。

1.2 納入標(biāo)準

①文獻須為臨床病例（不區(qū)分是否為隨機對照試驗）；②文獻與中藥復(fù)方抗血栓相關(guān)；③文獻中的復(fù)方包含完整藥物組成；④文獻須涉及D-二聚體纖維蛋白原（fibrinogen，F(xiàn)bg）、凝血酶原時間（prothrombin time，PT）、凝血酶時間（thrombin time，TT）、活化部分凝血活酶時間（activated partial thromboplastin time，APTT）等體現(xiàn)抗栓效果的生化指標(biāo)或彩色多普勒超聲檢查；⑤樣本數(shù)大于等于10。

1.3 排除標(biāo)準

①重復(fù)文獻、非復(fù)方文獻；②細胞、動物等基礎(chǔ)研究；③綜述、理論研究類文獻；④無具體藥物組成的文獻研究[9]。

1.4 數(shù)據(jù)分析

使用Clementine 12.0對納入標(biāo)準的中藥進行網(wǎng)絡(luò)化可視分析展示，并利用Apriori建模進行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析[10]；使用R語言3.6.2程序基于“bioconductor”數(shù)據(jù)包提取信息；對核心藥物組合抗血栓的潛在作用靶標(biāo)進行基因本體（gene ontology，GO）和京都基因與基因組百科全書（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）富集分析；使用Cytoscape軟件構(gòu)建“疾病-藥物-活性成分-靶點”網(wǎng)絡(luò)圖和活性成分與疾病共同靶點的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（Protein-protein interactions，PPI）網(wǎng)絡(luò)，從RSCB數(shù)據(jù)庫中下載關(guān)鍵靶蛋白的晶體結(jié)構(gòu)，使用AutoDockTools 1.5.6軟件將晶體結(jié)構(gòu)中的水分子刪除，進行加氫處理，并且對蛋白質(zhì)進行電荷計算，最后保存為pdbqt格式文件，從PubChem數(shù)據(jù)庫中下載篩選出的關(guān)鍵活性化合物3D結(jié)構(gòu)的SDF格式文件，利用Chem3D 17.0軟件和PyMOL進行蛋白小分子結(jié)構(gòu)處理，再上傳化合物文件使其能量最小化，最后運用AutoDock vina軟件進行分子對接，用PyMOL軟件對結(jié)果進行可視化[11]。

2 結(jié)果與分析

2.1 數(shù)據(jù)篩選

依據(jù)上述納入及排除標(biāo)準，篩選出符合標(biāo)準的文獻337篇，將文獻中方劑的基本方進行錄入處理，加減藥物舍去，整理后共得到356首方劑。數(shù)據(jù)庫檢索及文獻、方劑刪選的具體流程見圖1[12]。

圖1 文獻檢索流程

2.2 單味中藥使用情況

參照《中國藥典》2015年版[13]和《中藥學(xué)》[14]對356首方劑中的藥物名稱進行統(tǒng)一，共計出現(xiàn)198種中藥，累計出現(xiàn)頻率3482次，取用藥頻次在前10%作為高頻藥物[15]，共包含25種中藥（頻次≥38），累計頻次2437次（占總頻次的69.99%），使用頻數(shù)較高的前6味中藥分別是當(dāng)歸（頻次224，62.92%）、紅花（頻次205，57.58%）、川芎（頻次201，56.46%）、赤芍（頻次188，52.81%）、桃仁（頻次173，48.60%）、牛膝（頻次165，46.35%），見表1。

表1 單味中藥的使用情況(頻次≥38)

2.3 高頻藥物關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法，其基于2步頻率集的思想，利用遞推方法分析頻繁項集中隱匿的關(guān)聯(lián)規(guī)則[16-17]，在Clementine 12.0軟件中對高頻藥物（使用頻次≥38）進行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，利用Apriori建模，設(shè)置支持度為20，置信度為90%，最大前項數(shù)為5，提升度≥1等條件[18]，在356首方劑中挖掘出7個潛在藥物組合，潛在藥物組合的提升度均大于1，說明這些藥物組合在統(tǒng)計學(xué)上均有意義[17]，置信度和提升度最高的核心藥組為紅花-桃仁-川芎-當(dāng)歸，具體參數(shù)見表2。高頻藥物間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)展示圖見圖2。

表2 高頻藥物間的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

圖2 高頻藥物間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)展示

2.4 關(guān)聯(lián)藥物用量情況

為確保關(guān)聯(lián)藥物組合防治COVID-19的DVT臨床用藥的準確性、有效性，本研究對得到的關(guān)聯(lián)藥物組合中涉及的中藥進行用量統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)歸、桃仁、紅花、赤芍、川芎的主要用量區(qū)間均在10～15 g，牛膝的主要用量區(qū)間為10～18 g（表3）。

2.5 基于網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)核心藥物組合抗血栓的機制分析

2.5.1 核心藥物組合活性成分、作用靶點及血栓作用靶點信息收集 紅花-桃仁-赤芍-川芎是所得置信度和提升度最高的核心藥物組合，在中藥系統(tǒng)藥理學(xué)數(shù)據(jù)庫分析平臺（TCMSP，http://tcmspw.com/ tcmsp.php）檢索紅花、桃仁、赤芍、川芎4味中藥的活性成分和作用靶點，并根據(jù)口服生物利用度（oral bioavailability，OB）≥30%以及類藥性（drug- likeness，DL）≥0.18[19]，除去重復(fù)項和未存在的映射關(guān)系，篩選出46個化學(xué)成分、109個作用靶點。通過GeneCards數(shù)據(jù)庫（https://www. genecards.org/）獲取血栓的相關(guān)靶標(biāo)，得到798個作用靶點。

表3 關(guān)聯(lián)藥物用量情況

2.5.2 疾病-藥物-活性成分-靶點網(wǎng)絡(luò)和PPI網(wǎng)絡(luò)分析 通過Venn圖得到4味中藥的活性成分與疾病的交集靶點41個，利用STRING（https://string-db. org/）數(shù)據(jù)庫獲取蛋白互作關(guān)系，最后利用Cytoscape軟件構(gòu)建疾病-藥物-活性成分-靶點網(wǎng)絡(luò)（圖3）和PPI網(wǎng)絡(luò)（圖4），使用R包制作靶蛋白Barplot圖（圖5）。疾病-藥物-活性成分-靶點網(wǎng)絡(luò)圖包含69個節(jié)點（41個靶基因、23個藥物活性成分、4個中藥名和1個疾病名），其中槲皮素、β-谷甾醇、黃芩素、木犀草素、山柰酚、豆甾醇是對應(yīng)靶標(biāo)最多的化學(xué)成分，見表3。PPI網(wǎng)絡(luò)圖中靶蛋白之間作用關(guān)系的強弱與靶蛋白對應(yīng)圓的大小、顏色深淺以及蛋白之間連線的粗細、顏色深淺呈正相關(guān)，靶蛋白Barplot圖將PPI網(wǎng)絡(luò)中每個靶蛋白所連接節(jié)點的數(shù)量用柱狀圖的形式展示，連接的節(jié)點越多代表與其他靶蛋白之間的互作關(guān)系越強，最終發(fā)現(xiàn)作用強度較強的靶蛋白（節(jié)點數(shù)目＞25）是白細胞介素-6（intedeukin-6，IL-6）、血管內(nèi)皮生長因子A（vascular endothelial growth factor A，VEGFA）、胱天蛋白酶3（caspase-3，CASP3）、血清白蛋白（albumin，ALB）、表皮生長因子受體（epithelial growth factor receptor，EGFR）、絲裂原激活蛋白激酶8（mitogen-activated protein kinase 8，MAPK8）。

2.5.3 GO功能富集與KEGG通路富集分析 通過數(shù)據(jù)庫（https://org.Hs.eg.db）對核心藥物組合抗血栓作用靶標(biāo)進行GO和KEGG富集分析，通過R語言的ClusterProfilerGO.R運行包得到生物功能和通路富集分析的高級氣泡圖（前20條），其中點越大則富集基因越多，值越小顏色越紅，代表與核心藥物組合防治血栓關(guān)系越密切[11]。通過GO分析得到971條生物過程（biological process，BP），主要涉及氧化應(yīng)激反應(yīng)、解剖結(jié)構(gòu)穩(wěn)態(tài)、細胞對氧化應(yīng)激的反應(yīng)、對脂多糖的反應(yīng)、對酸性化學(xué)物質(zhì)的反應(yīng)、對細菌源分子的反應(yīng)等生物過程。通過KEGG通路富集得出105條信號通路（＜0.05），主要涉及卡波濟氏肉瘤皰疹病毒感染、人巨細胞病毒感染、流體剪切力和動脈粥樣硬化、乙型肝炎等通路（圖6、7）。

圖3 疾病-藥物-活性成分-靶點網(wǎng)絡(luò)

圖4 PPI網(wǎng)絡(luò)

圖5 靶蛋白Barplot圖

表3 疾病-活性成分-靶點網(wǎng)絡(luò)圖中對應(yīng)靶標(biāo)最多的活性成分

圖6 GO富集分析的生物過程條目氣泡圖

圖7 KEGG通路富集氣泡圖

2.6 分子對接驗證核心藥物組合抗血栓共有活性成分與核心靶點間的相互作用

將核心藥物組和中作用靶點最多的化學(xué)活性成分與PPI網(wǎng)絡(luò)中連接節(jié)點數(shù)目最多的核心靶蛋白IL-6進行分子對接（表4），從而對網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)所得結(jié)果加以驗證。分子對接中結(jié)合能小于0提示配體與受體可自發(fā)結(jié)合[20]，且結(jié)合構(gòu)象越穩(wěn)定結(jié)合能越低，小分子化合物與蛋白發(fā)生作用的可能性越大[21]，本研究選取結(jié)合能≤?20 kJ/mol作為篩選條件[12]，對接結(jié)果顯示，6種活性成分均能與IL-6結(jié)合，對接情況見圖8，其中木犀草素、槲皮素、黃芩素結(jié)合活性較好。

表4 核心藥物組合作用靶點最多的活性成分與IL-6的結(jié)合能

圖8 核心藥物組合活性成分與IL-6的分子對接三維圖

3 討論

目前國內(nèi)外研究已證實2型嚴重急性呼吸系統(tǒng)綜合征冠狀病毒（severe acute respiratory syndrome coronavirus 2，SARS-CoV-2）與血栓栓塞癥之間聯(lián)系密切，但生理病理學(xué)尚未完全闡明其發(fā)生機制，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)表明COVID-19患者體內(nèi)D-二聚體明顯升高，患者機體處于高凝狀態(tài)[22]。有學(xué)者認為這與COVID-19引起的炎癥因子風(fēng)暴有關(guān)，COVID-19患者血漿腫瘤壞死因子-α（tumor necrosis factor-α，TNF-α）、IL-1β、IL-8水平均顯著升高[23]，致使血小板活化、內(nèi)皮功能障礙進而形成血栓；近期國外有學(xué)者在COVID-19患者內(nèi)皮細胞上發(fā)現(xiàn)病毒存在的證據(jù)，故另一種解釋是血管緊張素轉(zhuǎn)換酶2（angiotensin converting enzyme，ACE2）受體在內(nèi)皮細胞中廣泛表達，SARS-CoV-2與之結(jié)合，導(dǎo)致內(nèi)皮損傷，進而誘發(fā)動、靜脈血栓[24]。此外，嚴重的肺部疾病、患病者年齡偏高、長期臥床也是COVID-19血栓形成及不良預(yù)后的可能原因，最重要的是，目前雖采取標(biāo)準劑量或高劑量進行預(yù)防性抗凝治療，但血栓形成的風(fēng)險依然很高，且抗凝的最佳劑量尚未確定，臨床上也亟待發(fā)現(xiàn)除D-二聚體外的更多預(yù)測性生物標(biāo)志物[25]。因此，將中醫(yī)藥抗血栓的寶貴經(jīng)驗運用到COVID-19防治血栓的治療中，或?qū)Ω纳莆Ｖ匕Y患者不良預(yù)后大有裨益。

本研究通過對知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)庫中與抗血栓相關(guān)的356首方劑進行挖掘分析，發(fā)現(xiàn)25味高頻中藥、7個關(guān)聯(lián)藥物組合，并統(tǒng)計關(guān)聯(lián)藥物組合中各中藥用量情況，為以后臨床上COVID-19抗血栓治療提供參考。其中紅花-桃仁-赤芍-川芎為本研究所得核心藥物組合。中醫(yī)將DVT歸屬瘀血、脈痹范疇，病機為氣機不暢、瘀血阻塞經(jīng)脈[26]，而核心藥組中桃仁、紅花主活血化瘀，赤芍涼血散瘀，川芎行氣活血，共奏破血、行氣、化瘀之功，恰與血栓形成的基本病機相吻合。依據(jù)網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)的分析結(jié)果，可知核心藥物組合關(guān)鍵靶點蛋白主要是IL-6、VEGFA、CASP3、ALB、EGFR、MAPK8等，其中IL-6能激活血小板，增加其促凝活性，還可誘導(dǎo)肝臟產(chǎn)生如C-反應(yīng)蛋白、纖維蛋白原等急性反應(yīng)蛋白，增加凝血因子數(shù)量，促進血栓形成[27]；VEGF可促進間質(zhì)血管內(nèi)皮細胞的增生[28]，起到抗血小板作用[29]，而VEGFA是其主要成員；CASP3是Caspase家族成員，是凋亡信號的關(guān)鍵執(zhí)行者[30]；ALB具有肝磷脂樣的活性，可與NO結(jié)合，抑制其失活，從而相對延長血小板的聚集，從而發(fā)揮抗凝作用[31]；EGFR是具有酪氨酸激酶活性的跨膜糖蛋白，結(jié)合其受體后可對細胞增殖、凋亡及血管新生等發(fā)揮調(diào)控作用[32]；MAPK8在炎癥細胞的增殖、分化和產(chǎn)生過程中起著關(guān)鍵的作用[33]。以上提示，核心藥物組合可能通過抗炎、抗血小板、促進血管新生發(fā)揮抗血栓作用。

對核心藥物組合活性成分進行GO富集，富集靶點最多的生物學(xué)過程為氧化應(yīng)激反應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)COVID-19引起的過激免疫反應(yīng)會使機體產(chǎn)生大量自由基，導(dǎo)致氧化應(yīng)激-自由基堆積[34]，致使機體氧化與抗氧化失衡，引起血管內(nèi)皮細胞氧化損傷，最終誘導(dǎo)血栓形成[35]。KEGG通路富集數(shù)目較多的主要是卡波西肉瘤相關(guān)皰疹病毒感染、人巨細胞病毒感染、流體剪切力和動脈粥樣硬化等通路，值得注意的是，這4個通路大多涉及VEGF或IL-6。VEGF既能增加血管通透性，又能與血管內(nèi)皮細胞受體特異性結(jié)合，促進血管內(nèi)皮細胞的分裂和增殖，而血管內(nèi)皮細胞能產(chǎn)生舒血管因子如前列環(huán)素，從而擴血管、抑制血小板聚集[36]。研究發(fā)現(xiàn)，IL-6在輕型、普通型COVID-19患者體內(nèi)升高不明顯且短期內(nèi)可隨治療大副遞減，而重型患者在住院第3天有明顯升高，這可能是機體在對抗SARS-CoV-2的感染，即“細胞因子風(fēng)暴”[37]，IL-6既是機體炎癥促發(fā)關(guān)鍵因子[38]，又能刺激肝細胞產(chǎn)生大量的凝血因子VIII和血漿組織因子（tissue factor，TF），加速凝血途徑，還可以促進巨噬細胞的增殖與成熟，導(dǎo)致血小板的產(chǎn)量增加[21]。

目前許多報道[39-40]已證實COVID-19患者血清中的IL-6顯著升高，且表達水平與COVID-19病情的嚴重程度呈正相關(guān)性，此外，IL-6可通過激活內(nèi)皮細胞，誘導(dǎo)高凝狀態(tài)增加血栓性疾病發(fā)生的風(fēng)險，生成的血栓又會刺激IL-6的高表達，形成惡性循環(huán)[41]，故IL-6可能是防治新冠肺炎危重癥患者血栓形成預(yù)后評價的參考指標(biāo)和治療靶點。網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)分析結(jié)果也顯示IL-6是核心藥物組合發(fā)揮抗血栓的關(guān)鍵靶蛋白，而且分子對接結(jié)果提示木犀草素、槲皮素、黃芩素與IL-6結(jié)合活性較好，其中木犀草素可與IL-6蛋白A鏈上的Glu106、Glu42、Asp160形成氫鍵作用，槲皮素可與IL-6蛋白A鏈上的Thr43、Glu42、Glu106形成氫鍵作用，黃芩素可與IL-6蛋白A鏈上的Glu106、Thr43、Asp160形成氫鍵作用。有研究發(fā)現(xiàn)，木犀草素能明顯抑制促炎細胞因子IL-6的分泌，發(fā)揮抗炎作用[42]，槲皮素可通過抗血小板聚集抗血栓[43]，黃芩素可抑制膠原和花生四烯酸誘導(dǎo)的血小板聚集，抑制凝血酶誘導(dǎo)纖維蛋白原向纖維蛋白轉(zhuǎn)化，發(fā)揮抗凝血、抗血栓形成作用[44]。

綜上，本研究基于數(shù)據(jù)挖掘和網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)對中醫(yī)藥抗血栓的組方用藥規(guī)律及其作用機制進行探討，發(fā)現(xiàn)核心藥物組合（紅花-桃仁-赤芍-川芎）中的關(guān)鍵活性成分可通過調(diào)控IL-6等關(guān)鍵靶點，借助與病毒感染及炎癥血管性疾病相關(guān)通路，對抗氧化應(yīng)激反應(yīng)，修復(fù)血管內(nèi)皮損傷，抑制血小板聚集，發(fā)揮抗血栓作用，為COVID-19危重癥患者出現(xiàn)DVT的預(yù)防和治療提供數(shù)據(jù)支撐與理論指導(dǎo)。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

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Analysis of antithrombotic medication of traditional Chinese medicine based on data mining and network pharmacology

CUI Lin-lin, MIAO Ming-san

Henan University of Traditional Chinese Medicine, Zhengzhou 450046, China

Deep venous thrombosis is an important cause of death and poor prognosis in critically ill patients with COVID-19. This paper excavates the prescription rules of TCM in preventing and treating thrombosis, so as to provide reference for Chinese medicine in preventing and treating deep venous thrombosis in critically ill patients with COVID-19. Methods Based on the journal literature collected from CNKI and Wan-fang database, excel 2010 and Clementine 12.0 software were used to analyze the association rules of the included standard traditional Chinese medicine, and analyze the enrichment of GO and KEGG in the core drug groups with the method of network pharmacology. The mechanism of action was studied and verified by molecular docking.A total of 356 antithrombotic prescriptions were screened from CNKI and Wan-fang database, 25 high-frequency herbs were found, and seven high-frequency drug groups were obtained by further correlation analysis. Among them, there were 23 effective chemical components in the core drug group “Honghua ()-Taoren ()-Chishao ()-Chuanxiong ()”, 41 intersection targets between core drug group and thrombus. PPI network mainly involved key target proteins such as IL6, VEGFA, CASP3, ALB, EGFR, MAPK8, etc. Go functional enrichment analysis revealed 971 biological process entries (< 0.05), and 105 pathways (< 0.05) were obtained from KEGG enrichment, which mainly involved Kaposi's sarcoma herpes virus infection, human cytomegalovirus infection, fluid shear force, atherosclerosis, hepatitis B and other pathways. The results showed that luteolin, quercetin and baicalein were the active components with better binding ability to IL-6.The key active components in the core drug group can play an antithrombotic role by regulating key targets such as IL-6, and by means of the pathways of Kaposi's sarcoma herpesvirus infection, human cytomegalovirus infection, fluid shear force, atherosclerosis, hepatitis B, etc., with view to providing a reference for the prevention and treatment of deep vein thrombosis in critically ill patients with COVID-19.

data mining; network pharmacology; molecular docking; antithrombotic; coronavirus disease 2019 (COVID-19); luteolin; quercetin; baicalein

R285

A

0253 - 2670(2021)04 - 1063 - 10

10.7501/j.issn.0253-2670.2021.04.020

2020-08-11

國家重大新藥創(chuàng)制項目（2017ZX09301071）；國家國際合作基地項目（2016-65）

崔琳琳（1994—），女，碩士研究生，從事中藥藥理學(xué)研究。Tel/Fax: 15639715423 E-mail: 2998807529@qq.com

苗明三（1965—），男，教授，從事中藥藥理學(xué)研究。Tel/Fax: (0371)65962546 E-mail: miaomingsan@163.com

[責(zé)任編輯 潘明佳]