摘要
通过中医传承平台（V3.0）挖掘含益母草处方的相关证候、中医疾病、核心处方。应用TCMSP及Swiss target prediction数据库检索核心处方药物的有效成分及靶点；通过GeneCards、OMIM和Drugbank数据库搜集含益母草处方主治的中医疾病（排名前3位）相关疾病靶点，将疾病靶点与药物靶点取交集，通过STRING数据库构建交集靶点的蛋白相互作用网络；运用Metascape数据库进行GO功能富集和KEGG通路分析。
含益母草处方主治中医疾病前3位依次是月经类病、胎孕类病、产后类病；筛选后得到核心处方（益母草、川芎、当归、桃仁、甘草），其药物作用靶点881个；月经病、胎孕类病和产后类病的疾病靶点分别为840、1070、702个，疾病和药物交集靶点45个。GO富集分析得到生物过程560条，细胞组分41条，分子功能54条；KEGG通路富集分析得到72条通路，主要为甾类激素生物合成、VEGF信号通路、花生四烯酸代谢等，主要与调节激素，调控血管生成和炎症反应等相关。
益母草为唇形科植物益母草（Leonurus japonicus Houtt）的新鲜或干燥地上部
本研究所涉及的处方来源于福建省人民医院、福建中医药大学附属康复医院、福建省三明市中西医结合医院三家医院的门诊处方。共收集2018年1月—2019年12月使用益母草的6039个病例处方，处方信息包括日期、中医疾病、中医证候、方药组成及剂量等。
将6039首处方导入Microsoft Office Excel 2019，将处方的组成、中医疾病、中医证候、处方功效等进行规范化处理，再将其处理结果采用双人负责模式录入中医传承平台（V3.0），进行数据挖掘与分析。规范化处理标准：①中药名称参照《中华人民共和国药典
将聚类分析中频次最高的核心组合作为核心处方。利用TCMSP数据库（https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php），设置筛选条件为：口服利用度（OB）≥30%，类药性（DL）≥0.18，得到药物的活性成分，再利用PubChem数据库（https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/）查询成分的2D结构，将成分结构式输入Swiss target prediction数据库（http://swisstargetprediction.ch/），得到有效成分对应的靶点和基因名称，筛选条件设置物种属性为Homo Sapiens，靶点可靠性>10%，获得符合要求的靶点。再用Uniport数据库（https://www.uniprot.org/）对基因名称进行校正。
将“Menstrual diseases、Postpartum diseases、Fetal pregnancy diseases”作为检索词，分别在OMIN数据库（https://www.omim.org/search/advanced/geneMap）、Drugbank数据库（https://go.drugbank.com/）和Genecards数据库（https://www.genecards.org/）检索。根据同类研
将药物靶点和疾病靶点导入Venny 2.1.0数据库（https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/），获得药物-疾病交集靶点，通过STRING 11.5数据库（https://www.string-db.org），获取共同靶点，绘制蛋白互作网络（protein-protein interaction，PPI）。
利用Metascape数据库（http://metascape.org/gp/index.html/）对“药物-疾病共同靶点”进行基因本体论（gene ontology，GO）生物功能分析和基因组京都百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）通路富集分析，根据P值大小对结果进行排序，筛选出前20条，并进行富集结果可视化分析。
6039首含益母草处方中，除益母草外共使用524味中药，其中频数≥2000次的药材共有7味。从高到低进行排序，使用频数排名前5位中药依次是当归、甘草、川芎、桃仁、牛膝。见
| 类别 | 名称 | 频次 | 频率（%） |
|---|---|---|---|
| 补血药 | 当归 | 4328 | 71.67 |
| 补气药 | 甘草 | 3883 | 64.30 |
| 活血止痛药 | 川芎 | 3783 | 62.64 |
| 活血调经药 | 桃仁 | 2733 | 45.26 |
| 牛膝 | 2560 | 42.39 | |
| 清热凉血药 | 赤芍 | 2386 | 39.51 |
| 理气药 | 香附 | 2083 | 34.49 |
将含益母草处方的主治中医疾病和证候从高到低进行排序和分类。主治中医疾病前3位依次是月经类病、胎孕类病、产后类病。主治中医证候前2位依次是气滞血瘀证、气虚血瘀证。见
| 序号 | 中医疾病 | 频次 | 频率（%） | 序号 | 中医疾病 | 频次 | 频率（%） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 月经类病 | 2441 | 38.66 | 5 | 消渴类病 | 170 | 2.69 |
| 2 | 胎孕类病 | 712 | 11.28 | 6 | 女性杂病 | 141 | 2.23 |
| 3 | 产后类病 | 368 | 5.83 | 7 | 带下类病 | 122 | 1.93 |
| 4 | 眩晕 | 226 | 3.58 |
| 序号 | 中医证候 | 频次 | 频率（%） | 序号 | 中医证候 | 频次 | 频率（%） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 气滞血瘀证 | 1686 | 27.67 | 6 | 湿热下注证 | 171 | 2.81 |
| 2 | 气虚血瘀证 | 720 | 11.69 | 7 | 肝郁肾虚证 | 146 | 2.38 |
| 3 | 脾肾两虚证 | 255 | 3.86 | 8 | 血瘀证 | 144 | 2.36 |
| 4 | 肝肾不足证 | 235 | 3.40 | 9 | 肝阳上亢证 | 130 | 2.13 |
| 5 | 痰瘀互结证 | 207 | 3.30 | 10 | 肝郁血瘀证 | 130 | 1.94 |
利用中医传承平台（V3.0）的“关联规则”功能，采用Apriori算法进行数据挖掘，设置支持度为30%，置信度为0.85，进行“规则分析”，得出的药物组合有11组。置信度越高说明该配伍药对的相关度越大；提升度（Lift）为区分规则相关性的度量阀值，表示前项出现时后项出现的概率，以1为评判标准，>1为正相关（促进
| 序号 | 关联规则 | 置信度 | 提升度 |
|---|---|---|---|
| 1 | 益母草，甘草，川芎，桃仁→当归 | 0.99 | 1.38 |
| 2 | 益母草，川芎，桃仁→当归 | 0.98 | 1.37 |
| 3 | 益母草，甘草，川芎→当归 | 0.97 | 1.35 |
| 4 | 益母草，当归，甘草，桃仁→川芎 | 0.96 | 1.53 |
| 5 | 益母草，甘草，桃仁→当归 | 0.95 | 1.33 |
| 6 | 益母草，当归，桃仁→川芎 | 0.95 | 1.52 |
| 7 | 益母草，川芎→当归 | 0.95 | 1.33 |
| 8 | 益母草，甘草，桃仁→川芎 | 0.92 | 1.47 |
| 9 | 益母草，桃仁→当归 | 0.89 | 1.24 |
| 10 | 益母草，当归，甘草→川芎 | 0.87 | 1.39 |
| 11 | 益母草，桃仁→川芎 | 0.86 | 1.37 |
利用中医传承平台（V3.0）中“聚类分析”功能，设置“聚类个数”为3，可得到3个药物核心组合，其中频次最高的是核心组合3：益母草，当归，甘草，川芎，桃仁。点击聚类分析中的“网络展示”，进一步将k-means算法与回归模型结合进行展示，显示聚类效果。图中红色点、蓝色点、黑色点分别代表核心组合1、2、3，其中，黑色点数量最多。3个核心组合线性良好且均处于回归曲线附近，说明临床处方较为集中。见
| 序号 | 聚类组合 | 频次 |
|---|---|---|
| 1 | 益母草，甘草，当归，茯苓，川芎 | 1274 |
| 2 | 益母草，当归，川芎，牛膝，赤芍 | 1907 |
| 3 | 益母草，当归，甘草，川芎，桃仁 | 2858 |
图1 含益母草处方药物聚类分析展示图
药物靶点方面分别为：益母草354个、当归46个、甘草734个、川芎302个、桃仁258个，去重后得到作用靶点881个。疾病靶点方面，从GeneCards数据库、OMIM数据库和Drugbank数据库分别得到：月经类病（Score>23）125、544、171个；胎孕类病（Score>35.5）123、535、412个；产后类病（Score>23）77、543、82个。合并后去重，获得月经类病、胎孕类病和产后类病相关靶点分别为840、1070、702个。
取药物靶点与疾病靶点交集，得到共同靶点45个，导入Cytoscape 3.9.1软件构建PPI网络，见
图2 核心处方治疗主要疾病靶蛋白PPI网络图
| 序号 | 核心基因 | Degree值 | 序号 | 核心基因 | Degree值 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ALB | 34 | 6 | ESR1 | 22 |
| 2 | IL6 | 29 | 7 | ACE | 22 |
| 3 | TNF | 27 | 8 | EGFR | 20 |
| 4 | VEGFA | 24 | 9 | PTGS2 | 20 |
| 5 | CYP3A4 | 22 | 10 | IL1B | 20 |
45个交集基因GO富集分析结果显示：生物过程（Biological Process，BP）有560条，主要与激素水平的调节、花生四烯酸的代谢过程、类固醇代谢过程及调节血压等等相关，见
A. GO分析-BP
B. GO分析-CC
A
B
C
C. GO分析-MF
D. KEGG
图3 核心处方治疗月经类病、胎孕类病和产后类病靶点富集分析
“异病同治”是指不同疾病在发展过程中出现相同病证时，可采用同样的治法治则。月经病、胎孕类病及产后类病的中医病因虽有不同，但三者均与血瘀证有关。月经类病是由于先天或后天因素，致使冲任失衡，经脉不利等引起月经周期、行经期、月经量等的变化。胎孕类病是由于母体方面引起冲任不固，不能摄气血以载胎养胎，导致胎元不固而发病。产后类病是因为血虚、血瘀、气滞，或产后冲任失衡、气血运行失常、瘀血凝滞不除，引起血不归经、胞衣不下、阴道流血不止，使子宫难以复
本研究显示，含益母草的6039首处方的中医疾病集中在月经类、胎孕类、产后类疾病，主要中医证候为气滞血瘀证和气虚血瘀证。药物配伍频次分析表明，益母草常与川芎、桃仁等活血化瘀类，当归、甘草等补气类中药联合使用。益母草、当归、川芎、桃仁乃桃红四物汤的药物组成，主治因瘀血内阻所致的经期延长，漏下淋漓不净，且颜色暗红有块，舌暗红或边有瘀点。其中益母草活血调经，当归补血活血，可使瘀血下行，调畅冲任；处方中益母草、当归、川芎相配伍常用于治疗妇女胎孕期出现的胎前诸症，如安胎
聚类分析得到的核心组合3（益母草、当归、甘草、川芎、桃仁）使用频次最高，为2858次。核心组合3为《医方简义·卷六》中桂枝生化汤的组成。方中益母草、当归为君药，重在祛瘀养血，补血活血，化瘀生新，行滞止痛；川芎为臣药，发挥活血行气作用；桃仁乃活血调经药，对闭经、痛经及产后病均有良好的治疗作用；甘草和中缓急，调和诸药。全方补血活血，调和补虚，对女性生殖系统疾病有一定治疗作用。
核心处方“异病同治”月经类病、胎孕类病及产后类病的核心基因为：ALB、IL6、TNF、VEGFA、CYP3A4、ESR1、ACE、EGFR、PTGS2、IL1B。其中ALB是血浆中最丰富的蛋白质，也是最丰富的循环抗氧化
KEGG通路富集分析共得到72条通路，主要为甾类激素生物合成、VEGF信号通路、花生四烯酸代谢等。甾类激素主要有：雌激素类、雄激素类、皮质甾类激
综上所述，核心处方治疗月经类病、胎孕类病和产后类病是通过调控血管相关因子达到机体抗凝和凝血系统的平衡，调节炎症介质达到抗炎作用，调节雌激素实现体内雌激素保持平衡状态等多维网络调控，最终使冲任平衡、气血运行正常，从而发挥“异病同治”的作用。
参考文献
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