鄭金玲,石 巖,楊宇峰,姜永梅,孫紅曉
(1.遼寧中醫(yī)藥大學,遼寧 沈陽 110847;2.大連醫(yī)科大學附屬第二醫(yī)院,遼寧 大連 116023;3.山東沂水縣人民醫(yī)院,山東 臨沂 276400)
糖尿病是指以高血糖為特征的一類代謝性疾病,由胰島素分泌不足或其作用障礙導致血糖升高引發(fā)[1]。缺血性腦卒中是指由于腦供血動脈(頸動脈和椎動脈)狹窄或閉塞,引起腦供血不足導致的腦組織壞死的總稱。糖尿病患者機體長期的高血糖狀態(tài)會導致動脈血管壁的損傷及血管內(nèi)皮的脂質(zhì)沉積,血管內(nèi)皮雜質(zhì)的沉積使管腔狹窄甚至閉塞,從而引起缺血性腦卒中[2-3]。腦卒中一旦發(fā)生,患者有很大發(fā)生二次栓塞的可能,有關(guān)缺血性腦卒中的流行病學調(diào)查表明,在1型糖尿病、2型糖尿病患者中,缺血性腦卒中的復發(fā)率分別為40.9%和29.7%[4]。一旦患病,會嚴重影響患者的生活質(zhì)量及生活水平,給患者帶來極大的生理、心理負擔。據(jù)調(diào)查,中國腦卒中死亡年齡呈明顯下降趨勢,且高血糖為其中危險因素之一[5]。目前已經(jīng)有研究證實,糖尿病患者的血糖水平與缺血性卒中發(fā)生風險呈正相關(guān),即血糖水平越高,缺血性卒中發(fā)生風險越高[2]。目前西醫(yī)對于腦卒中的治療方法主要以阿司匹林等抗血小板聚集藥為主,以及降糖、降脂、神經(jīng)保護、纖溶酶治療等方案[6-7]。雖然可以減少腦血管病的發(fā)生,但糖尿病患者合并缺血性腦卒中的發(fā)病率依然存在[8]。糖尿病合并缺血性腦卒中在中醫(yī)學中屬于“消渴”“中風”等范疇[9]。近年來,應用中醫(yī)藥治療該病的患者越來越多并且在臨床中取得了很好的療效,但并沒有應用數(shù)據(jù)挖掘方法分析其用藥規(guī)律以及作用機制的研究[10]。本研究通過檢索中醫(yī)藥治療糖尿病合并缺血性腦卒中的臨床研究,應用數(shù)據(jù)挖掘、分子對接方法探究中醫(yī)藥發(fā)揮藥效的可能機制,為臨床治療糖尿病合并缺血性腦卒中提供理論依據(jù)。
1.1 數(shù)據(jù)選取 通過對中國知網(wǎng)、CBM、萬方、維普等數(shù)據(jù)庫進行檢索,以“糖尿病合并缺血性腦卒中”“糖尿病”“缺血性腦卒中”“醫(yī)案”“經(jīng)驗總結(jié)”“中藥”“方劑”等作為主題詞,檢索起止時間為建庫至2020年6月。選取應用中醫(yī)藥治療糖尿病合并缺血性腦卒中的醫(yī)案、病例分析、隨機對照試驗等,并由兩名人員獨立提取文獻中所涉及的方劑。
1.2 納入標準(1)符合糖尿病合并缺血性腦卒中的中西醫(yī)診斷標準;(2)療效標準參照《中藥新藥臨床研究指導原則》[11]。
1.3 排除標準(1)綜述、動物實驗類文章;(2)干預措施不是中藥口服湯劑;(3)四診資料不全、用藥配方不詳、療效不確定;(4)重復發(fā)表的文獻。
1.4 數(shù)據(jù)挖掘方法
1.4.1 分析軟件錄入與核對 本研究經(jīng)規(guī)范處理后由雙人錄入古今醫(yī)案云平臺V2.2.1軟件,建立“中醫(yī)藥治療糖尿病合并缺血性腦卒中的數(shù)據(jù)庫”進行數(shù)據(jù)挖掘。在古今醫(yī)案云平臺首頁,選擇“醫(yī)案數(shù)據(jù)采集”,點擊“批量導入”。古今醫(yī)案云平臺配備專業(yè)中醫(yī)藥術(shù)語庫,幫助用戶進行數(shù)據(jù)智能規(guī)范化。同時支持用戶手動修正標準化內(nèi)容,并存儲為標準醫(yī)案庫。利用“醫(yī)案統(tǒng)計分析”中“醫(yī)案標準化”功能,將本研究導入的“中醫(yī)藥治療糖尿病合并缺血性腦卒中的數(shù)據(jù)庫”中的疾病、證候、中藥等數(shù)據(jù)進行標準化處理。
1.4.2 數(shù)據(jù)分析 本研究將標準化后的“中醫(yī)藥治療糖尿病合并缺血性腦卒中的數(shù)據(jù)庫”點擊“批量加入分析池”按鈕,全部加入分析池進行醫(yī)案分析。利用古今醫(yī)案云平臺數(shù)據(jù)挖掘分析模塊可對加入分析池的醫(yī)案數(shù)據(jù)進行分析和挖掘,包括中藥統(tǒng)計、中藥配伍、四診與中藥、病證與中藥、中藥屬性(四氣、五味、歸經(jīng)、功效)、中藥聚類分析等內(nèi)容[12-13]。
1.4.3 復雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分析 使用Gephi-0.9.2軟件實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建,通過不同的布局算法或者通過不同的統(tǒng)計方法對網(wǎng)絡(luò)的總體特征、節(jié)點特征及節(jié)點與邊的相關(guān)性等分析,供研究者發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的規(guī)律。故本研究利用該軟件,通過對網(wǎng)絡(luò)拓撲性質(zhì)進行計算和統(tǒng)計,以發(fā)現(xiàn)中醫(yī)藥治療糖尿病合并缺血性腦卒中的核心方藥。
1.5 網(wǎng)絡(luò)藥理學分析 通過中藥系統(tǒng)藥理學分析平臺(TCMSP)網(wǎng)站[14](http://tcmspw.com/tcmsp.php)獲得糖尿病合并缺血性腦卒中核心藥物所含的化學成分,將口服吸收率(OB≥30%)、類藥性(DL≥0.18)作為篩選條件并獲取相應靶點。通過TTD、DisGeNET、G eneCards等數(shù)據(jù)庫以“Diabetes Mellitus Combined with Cerebral Infarction”為主題詞獲取疾病靶點。將疾病靶點與藥物靶點取交集后,導入Cytoscape(3.6.0)軟件構(gòu)建“藥物成分-靶點”網(wǎng)絡(luò)圖。利用RProject進行GO注釋和KEGG通路富集分析[15],進一步了解上述核心靶點的生物功能及在信號通路中的作用。
1.6 分子對接 通過RSCB PDB數(shù)據(jù)庫(http://www.rcsb.org/)下載PDB格式文件,準備好核心靶點的3D結(jié)構(gòu)文件。通過PubChem數(shù)據(jù)庫下載核心化合物SDF格式的2D結(jié)構(gòu)文件,應用Chem 3D軟件轉(zhuǎn)化為PDB格式。運用PyMOL軟件對核心靶點進行去水、加氫等操作,利用AutoDock軟件將化合物及靶蛋白格式轉(zhuǎn)換為pdbqt格式,最后運行Vina進行對接。選取結(jié)合能較低且構(gòu)象較好采用Discovery Studio、Pymol及Ligplus軟件進一步分析展示對接結(jié)果。
2.1 中藥頻數(shù)統(tǒng)計 根據(jù)納入、排除標準篩選后,共納入74篇文獻進行本次研究,包含中藥方劑94首,涉及中藥32味。對94首中藥湯劑數(shù)據(jù)進行藥物頻數(shù)統(tǒng)計,頻數(shù)≥25的中藥共14味,頻數(shù)排序前5位的分別為黃芪、川芎、當歸、地龍、丹參。(見表1)
表1 中藥使用頻數(shù)表(頻數(shù)≥25)
2.2 中藥配伍關(guān)聯(lián)分析 本研究使用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,挖掘藥物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,其中支持度表示同時包含A和B的事物占所有事物的比例。如果用P(A)表示使用A事物的比例,那么支持度=P(A∪B)??尚哦缺硎臼褂冒珹的事物中同時包含B事物的比例,即同時包含A和B的事物占包含A事物的比例,可信度=P(A∪B)/P(A)。提升度表示“包含A的事物中同時包含B事物的比例”與“包含B事物的比例”的比值。提升度=P(B|A)/P(B),提升度反映了關(guān)聯(lián)規(guī)則中的A與B的相關(guān)性,提升度>1且越高表明正相關(guān)性越高,提升度<1且越低表明負相關(guān)性越高,提升度=1表明沒有相關(guān)性。
將納入方劑數(shù)據(jù)進行藥物關(guān)聯(lián)分析,經(jīng)過篩選同現(xiàn)頻數(shù)≥20,置信度≥0.8,支持度≥0.2,最終得到關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)20條,其中排名前5的藥物配伍為川芎-黃芪、當歸-黃芪、地龍-黃芪、丹參-黃芪、地龍-川芎。(見表2)
表2 中藥配伍關(guān)聯(lián)分析表
續(xù)表2:
本研究對上述頻數(shù)≥20共20個藥對,運用Gephi進行藥物歸類可視化分析。源節(jié)點(Source)為藥物A名稱,目標節(jié)點(Target)為藥物B名稱,以此對數(shù)據(jù)進行預處理,如源節(jié)點為“當歸”,則目標節(jié)點設(shè)置為“川芎”。將預處理后的數(shù)據(jù)導入Gephi軟件,關(guān)系選為“邊表格”,字符集選為“GB2312”,選取模塊化處理,分別點擊“平均度”“模塊化”“特征向量中心度”及“網(wǎng)絡(luò)直徑”來計算網(wǎng)絡(luò)的拓撲特征參數(shù),選擇Fruchteiman Reingold布局運行,并根據(jù)節(jié)點度來植染圖中節(jié)點的大小,區(qū)值為10 000.0,重力值為10.0,速度為1.0進行可視化展示。(見圖1)
圖1 核心用藥網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖
2.3 中藥聚類分析 對藥物頻數(shù)排名前30的中藥進行Ward法聚類分析。以距離≥7為界,可以將上述藥物分為4組,第一組:黃芪、地龍、川芎;第二組:紅花、桃仁、當歸、赤芍;第三組:生地黃、五味子、天花粉、麥冬、白芍、茯苓、黨參、炙甘草;第四組:水蛭、牛膝、石菖蒲、黃連、熟地黃、丹參、葛根、甘草、天麻、山萸肉、白術(shù)、山藥、大黃、澤瀉、南沙參。(見圖2)
圖2 中藥聚類分析圖
2.4 中藥功效統(tǒng)計分析結(jié)果 對94首治療糖尿病合并缺血性腦卒中的中藥功效進行統(tǒng)計分析,得到使用頻數(shù)較高的藥物功效從高到低的頻數(shù)排列結(jié)果,其中生津養(yǎng)血藥使用頻數(shù)最高86次。頻數(shù)排序前5位的分別為生津養(yǎng)血藥、清熱涼血藥、潤腸通便藥、利水消腫藥、行滯通痹藥。排序前10的中藥功效頻數(shù)排序數(shù)據(jù)見表3。
表3 中藥功效頻數(shù)表
上述數(shù)據(jù)挖掘研究得出治療糖尿病合并缺血性腦卒中的高頻用藥主要為黃芪、川芎、當歸、地龍、丹參等,用藥配伍關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚類結(jié)果提示“黃芪-川芎”的關(guān)聯(lián)強度最高。所以“黃芪-川芎”為治療糖尿病合并缺血性腦卒中的核心配伍用藥,對其中的分子機制作進一步探討。
3.1 “黃芪-川芎”的化合物成分收集 通過在TCMSP網(wǎng)站中檢索“黃芪”“川芎”。將口服吸收率(OB≥30%)和類藥性(DL≥0.18)作為篩選條件,得到黃芪化合物成分16個,靶點276個;川芎化合物成分7個,靶點75個。
3.2 疾病靶點收集 通過在TTD、DisGeNET、GeneCards數(shù)據(jù)庫以“Diabetes Mellitus Combined with Cerebral Infarction”為主題詞,分別檢索得到23、1 189、3 082個疾病靶點,經(jīng)查重共檢索到3 353個糖尿病合并缺血性腦卒中的潛在作用靶點。
3.3 “黃芪-川芎”化合物成分-靶點網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 應用Cytoscape軟件構(gòu)建“黃芪-川芎”化合物成分-靶點網(wǎng)絡(luò)圖,圖中共包含161個節(jié)點(2個中藥、18個化合物成分、141個靶點)、294條邊。其中橙色代表黃芪及其化合物、藍色代表川芎及其化合物、紅色為多靶點交叉的化合物、綠色代表疾病靶點。應用Network Analyze獲取相關(guān)拓撲參數(shù),首先選取節(jié)點度值(degree)的中位數(shù)為篩選標準,其次以介度(betweenness)和節(jié)點緊密度(closeness)的中位數(shù)作為篩選依據(jù),共得到核心化合物成分17個、核心靶點53個。(見圖3、表4)
圖3 “黃芪-川芎”化合物成分-靶點網(wǎng)絡(luò)圖
表4 degree≥10 化合物成分與靶點表
續(xù)表4:
其中排名前5的化合物為槲皮素(quercetin)、山柰酚(kaempferol)、黃芪總皂苷(isorhamnetin)、芒柄花素(formononetin)、楊梅酮(myricanone),可能是“黃芪-川芎”發(fā)揮藥效的成分之一。排名前5 的核心靶點為PTGS2、PTGS1、HSP90AA1、NOS2、RXRA,分別與15、11、10、8、8個化合物發(fā)生相互作用,可能是“黃芪-川芎”治療糖尿病合并缺血性腦卒中發(fā)揮作用的靶點。3.4 基因GO與KEGG通路富集分析 利用R Project中的BiocManager、clusterProfiler等安裝包,將上述53個核心靶點進行GO注釋、KEGG通路富集分析。GO富集分析結(jié)果:生物過程(BP)P<0.05的條目有1 064個,細胞組成(CC)P<0.05的條目有29個,分子功能(MF)P<0.05的條目有71個??v坐標為GO的名稱,橫坐標為富集在每一個GO的數(shù)目,顏色越趨近于紅色代表P-Value越小,富集越高。(見圖4)
圖4 GD 富集分析barplot 圖
KEGG通路富集分析結(jié)果:縱坐標為KEGG的名稱,橫坐標為富集在每一個KEGG的比例,圓圈的大小為富集的數(shù)目,顏色越趨近于紅色代表P-Value越小,富集越高。主要涉及Endorine resistance、Platinum drug resistance、Metabolism of xenobiotics by cytochrome P450、Tryptophan metabolism、Drug metabolism-cytochrome P450、PPAR signaling pathway等信號通路。(見圖5)
圖5 KEGG 通路富集分析barplot 圖
3.5 “黃芪-川芎”部分化合物作用于核心靶點的分子對接 本研究將degree排名前5的化合物成分及5個核心靶點PTGS2、PTGS1、HSP90AA1、NOS2、RXRA分別進行分子對接。(見表5)使用Autodock Vina和Pymol腳本完成高通量分子對接,一般認為配體與受體相互作用的親和力越強,所需能量越少,其發(fā)生作用的可能性越大。分子對接的結(jié)果顯示,這些化合物與核心靶點的結(jié)和能均低于-5.2 kcal/mol,表明親和力較強。為了進一步研究配體與受體相互作用關(guān)系,采用Pymol對化合物小分子進行加氫、加電荷、刪除水溶劑等處理,運用Discovery Studio 3.5 Client、Pymol、Ligplus軟件對結(jié)合能排名前三的“化合物-蛋白”對接構(gòu)象進行可視化展示,見圖6~8。圖中顏色越接近粉色親水作用越強,反之越接近綠色疏水作用越強,圖中應用Pymol展示空間結(jié)構(gòu)、結(jié)合殘基名稱及其氫鍵,圖Ligplus使用2D效果具體體現(xiàn)不用殘基間的氫鍵距離,距離越短氫鍵的作用越強,結(jié)合的越緊密。
表5 degree 排名前5 的化合物與核心靶點對接結(jié)結(jié)合能表
圖6 quercetin -PTGS2 分子對接圖
圖7 isorhamnetin-PTGS2 分子對接圖
圖8 kaempferol-PTGS2 分子對接圖
糖尿病合并缺血性腦卒中在中醫(yī)學中屬于“消渴”“中風”等范疇[16],消渴病的病機主要為陰虛燥熱,消渴病日久氣陰兩虛而致血脈運行無力形成血脈瘀滯,成為了中風發(fā)生的危險因素[17]。中醫(yī)藥治療糖尿病合并缺血性腦卒中應以活血化瘀、益氣養(yǎng)陰為主。目前,通過中醫(yī)藥治療糖尿病合并缺血性腦卒中已經(jīng)取得很好的療效[18],但至今沒有關(guān)于其用藥規(guī)律的統(tǒng)計分析,本次研究得出黃芪、川芎、當歸、地龍、丹參、赤芍、生地黃、紅花、葛根、桃仁、麥冬、水蛭、甘草、山萸肉等為治療糖尿病合并缺血性腦卒中的高頻使用藥物,功效均以活血化瘀、益氣養(yǎng)陰為主。藥物關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)川芎-黃芪、當歸-黃芪、地龍-黃芪、丹參-黃芪、地龍-川芎等藥物相互配伍頻率較高,說明臨床上常用黃芪配伍活血藥治療,起到補氣活血的功用。本次研究在聚類分析中共得出4組藥物,第一組:黃芪、地龍、川芎;第二組:紅花、桃仁、當歸、赤芍;第三組:生地黃、五味子、天花粉、麥冬、白芍、茯苓、黨參、炙甘草;第四組:水蛭、牛膝、石菖蒲、黃連、熟地黃、丹參、葛根、甘草、天麻、山萸肉、白術(shù)、山藥、大黃、澤瀉、南沙參;4組藥物主要功效均以行滯通痹、活血化瘀、益氣養(yǎng)陰生津為主,與上述功效統(tǒng)計結(jié)果相一致。其中黃芪、川芎是本次研究中使用的高頻藥物,黃芪味甘、微溫,是補中益氣的要藥,同時還具有利水消腫、固表止汗、托毒斂瘡的功效,川芎味辛、性溫,能夠活血行氣、祛風止痛,常用于治療瘀血阻滯的各種病癥。現(xiàn)代研究表明,吳英萍等[19]通過動物實驗證實黃芪多糖可以通過調(diào)節(jié)TNF-α的水平,來改善胰島素抵抗,降糖效果顯著優(yōu)于單用胰島素。賈新菊等[20]通過研究發(fā)現(xiàn)黃芪甲苷可通過改善血管炎性病變,來降低糖尿病小鼠的血糖和糖化血紅蛋白水平。周佳等[21]發(fā)現(xiàn)黃芪甲苷可下調(diào)腦組織中NF-κB蛋白表達,抑制氧化應激及炎癥反應,從而有效減輕大鼠因腦缺血再灌注導致的神經(jīng)功能缺損。方翔[22]發(fā)現(xiàn)川芎可通過影響神經(jīng)膠質(zhì)細胞Ube3aas基因水平治療腦缺血小鼠。吳作敏等[23]亦認為“黃芪-川芎”藥對可以通過調(diào)控多條通路治療腦卒中。劉曉瑞等[24]應用益氣活血法治療糖尿病大鼠,可以改善大鼠脂代謝的紊亂,延緩糖尿病大血管病變的進展。
在“黃芪-川芎”-糖尿病合并缺血性腦卒中靶點網(wǎng)絡(luò)圖中篩選出53個核心靶點,其中排名前5靶點為PTGS2、PTGS1、HSP90AA1、NOS2、RXRA,說明在此網(wǎng)絡(luò)中起到重要的作用。目前研究表明,PTGS1、PTGS2蛋白是前列腺素合成的主要限速酶,即前列腺素內(nèi)過氧化物合酶1和環(huán)氧化酶2,其環(huán)氧化酶2是花生四烯酸代謝的起始限速酶-環(huán)氧化酶的同工酶[25],王熠等[26]發(fā)現(xiàn)環(huán)氧化酶2的表達及活性增加參與了血管內(nèi)皮胰島素抵抗對內(nèi)皮功能的影響。張如意等[27]認為糖尿病大血管病變的發(fā)生和發(fā)展可能與環(huán)氧化酶2 的激活有關(guān)。HSP90AA1是熱休克家族蛋白的一種,在糖尿病發(fā)生發(fā)展過程中起到重要作用的分子伴侶蛋白家族[28],王嬌等[29]發(fā)現(xiàn)HSP90AA1可以有效延緩糖尿病并發(fā)癥的進展。NOS2是一種誘導性一氧化氮合酶,NOS2的遺傳多態(tài)性可能與糖尿病的易感性相關(guān)[30]。陸迪菲等[31]認為NOS是血管內(nèi)皮功能重要的調(diào)節(jié)因子,通過多種機制參與心血管保護作用,能夠有效抑制糖尿病大血管病變的發(fā)生和發(fā)展。RXRA是一種視黃酸受體,陳春蓮等[32]發(fā)現(xiàn)視黃酸受體反應蛋白水平的升高可能與糖尿病大血管病變的發(fā)展有關(guān),患者血漿視黃酸受體反應蛋白、CRP的水平與HbA1c、HOMA-IR的關(guān)系呈正相關(guān)。為中醫(yī)藥治療糖尿病合并缺血性腦卒中提供了有效依據(jù)。
GO富集通路分析顯示,“黃芪-川芎”-糖尿病合并缺血性腦卒中的主要環(huán)節(jié)是BP,如抑制氧化應激反應、調(diào)節(jié)活性氧代謝、炎癥反應、對有毒物質(zhì)、類固醇激素、抗生素、異種生物刺激、脂多糖等的響應,改善激素水平(包括類固醇激素、雌激素、性激素等)、調(diào)節(jié)細胞反應(藥物、異源刺激、類固醇激素刺激等)。CC主要涉及核染色質(zhì)、核染色體部分、神經(jīng)細胞體、受體復合體、轉(zhuǎn)錄因子復合體、突觸膜等部分。MF主要涉及酶結(jié)合(蛋白磷酸酶、磷酸酶、蛋白酶、細胞周期蛋白依賴性蛋白絲氨酸/蘇氨酸激酶抑制劑活性等),相關(guān)活性因子(類固醇激素受體活性、核受體活性、轉(zhuǎn)錄因子活性、絲氨酸水解酶活性、抗氧化活性等),蛋白結(jié)合(熱激蛋白、肌動蛋白、Hsp90蛋白等)等各方面。KEGG富集通路分析顯示,P-Value排序前20條的信號通路主要涉及PI3K-Akt signaling pathway、MAPK signaling pathway、Endocrine resistance3條內(nèi)分泌相關(guān)代謝通路,以及Ras signaling pathway、ErbB signaling pathway、FoxO signaling pathway、p53 signaling pathway、NF-kappa B signaling pathway、Chemokine signaling pathway、cAMP signaling pathway、Sphingolipid signaling pathway、Calcium signaling pathway、Rap1 signaling pathway等10條信號通路。目前研究發(fā)現(xiàn),PI3K-AKT信號通路是胰島素轉(zhuǎn)導的重要信號通路,是調(diào)控血糖的重要通道[33]。朱百科等[34]發(fā)現(xiàn)川芎可通過介導PI3K-AKT信號通路,對腦缺血再灌注具有明顯的保護作用。miR-145可通過靶向MAPK通路保護腦缺血性中風大鼠神經(jīng)元干細胞[35]。李建設(shè)等[36]發(fā)現(xiàn)鼠李黃素可能通過抑制MAPK信號通路,修復糖尿病腦梗死大鼠腦組織損傷和炎癥反應。陳麗莉[37]發(fā)現(xiàn)糖尿病大血管病變的發(fā)生有磷酸化p38MAPK的參與,干預p38MAPK信號轉(zhuǎn)導通路能夠延緩糖尿病大血管病變的發(fā)生、發(fā)展。趙海云等[38]通過臨床研究發(fā)現(xiàn)自擬益氣滋陰消瘀方可使患者血脂、同型半胱氨酸、纖維蛋白原降低,使患者神經(jīng)功能提高,進而治療T2DM合并腦梗死。
分子對接結(jié)果顯示,槲皮素、黃芪總皂苷、山柰酚與PTGS2主要與135、45、47位甘氨酸,34位天冬酰胺,39位組氨酸等氨基酸殘基發(fā)生氫鍵、疏水、范德華力等相互作用。
本次研究對中醫(yī)藥治療糖尿病合并缺血性腦卒中進行用藥規(guī)律分析,結(jié)果表明,高頻應用藥物為黃芪、川芎、當歸、地龍、丹參、赤芍、生地黃等,以補氣養(yǎng)陰、活血化瘀、行滯通痹為主要治法。網(wǎng)絡(luò)藥理學分析結(jié)果表明,結(jié)合分子對接技術(shù)將化合物與核心靶點進行結(jié)合能探測,進一步探究了“黃芪-川芎”治療糖尿病合并缺血性腦卒中的可能作用機制,預測潛在作用靶點、通路及作用方式,體現(xiàn)了中藥多成分、多靶點、協(xié)同作用的特點,為今后臨床應用中醫(yī)藥治療糖尿病合并缺血性腦卒中提供了研究方向及用藥依據(jù)。