基于数据挖掘和网络药理学分析中医药治疗慢性乙型肝炎合并非酒精性脂肪性肝病证型、用药规律及潜在机制

邹翔云; 王煜杰; 齐文颖; 杨俞铖; 李小科; 杜宏波; 叶永安

doi:10.12404/j.issn.1671-1815.2506410

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (19) :8131-8143 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2506410

医药、卫生

基于数据挖掘和网络药理学分析中医药治疗慢性乙型肝炎合并非酒精性脂肪性肝病证型、用药规律及潜在机制

邹翔云 ¹ ,
王煜杰 ¹ ,
齐文颖 ¹ ,
杨俞铖 ¹ ,
李小科 ¹^,² ,
杜宏波 ¹^,² ,
叶永安 ¹^,²^,^*

作者信息 +

Data Mining and Network Pharmacology Analysis of Syndrome Differentiation, Medication Patterns, and Potential Mechanisms of Traditional Chinese Medicine in Treating Chronic Hepatitis B with Concomitant Non-alcoholic Fatty Liver Disease

ZOU Xiang-yun ¹ ,
WANG Yu-jie ¹ ,
QI Wen-ying ¹ ,
YANG Yu-cheng ¹ ,
LI Xiao-ke ¹^,² ,
DU Hong-bo ¹^,² ,
YE Yong-an ¹^,²^,^*

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摘要

基于数据挖掘技术探究慢性乙型肝炎合并非酒精性脂肪性肝病的中医证治规律,揭示其核心病机、用药配伍特征及潜在作用机制。系统检索相关中英文数据库,检索时间为从建库至2024年12月底,纳入慢性乙型肝炎合并非酒精性脂肪性肝病相关的临床研究,使用EXCEL构建证型、证素及药物性味归经数据库,基于Apriori算法使用R语言进行关联规则分析及聚类分析,对所得核心药物进行网络药理学分析及分子对接验证。共纳入83项研究,证型以肝郁脾虚证、湿热内蕴证、痰瘀互结证为核心,病位集中于肝、脾、肾三脏,病性以气郁、气虚、湿为主,核心药物组合为“山楂-丹参-泽泻”。网络药理学及分子对接实验发现,其活性成分包括泽泻醇B、苏齐内酯、泽泻醇B乙酸酯等,核心靶点主要包括BCL2、STAT3、SRC、AKT1、IL6,其可能通过调节代谢、抗炎、抗氧化应激等机制发挥作用。首次通过数据挖掘揭示乙肝合并脂肪肝“肝郁脾虚、湿热瘀互结”的核心病机,提出“疏肝健脾、祛湿清热化瘀”的配伍原则。并通过网络药理学研究,揭示了“山楂-丹参-泽泻”的潜在作用机制,为进一步研究提供了理论依据。

Abstract

Based on data mining technology to explore the traditional Chinese medicine evidence and treatment pattern of Chronic Hepatitis B (CHB) combined with non-alcholic fatty liver disease (NAFLD), and to reveal its core disease mechanism, drug dispensing characteristics, and potential underlying mechanisms. A systematic search of relevant Chinese and international databases was conducted from database construction to December, 2024 to include clinical studies related to CHB combined with NAFLD, and a database of the evidence types, evidence elements and medication flavors was constructed using EXCEL, and an association rule analysis and cluster analysis were performed based on the Apriori algorithm using the R language. The core herbs identified were subjected to network pharmacology analysis and molecular docking validation. A total of 83 studies were included, with the core of evidence type being “Liver Depression and Spleen Deficiency”, “Dampness and Heat Internal Invasion”, and “Phlegm and Stasis Mutual Conjugation”, with the disease location focusing on the liver, spleen and kidney, and the disease nature being mainly Qi Depression, Qi Deficiency and Dampness. The core herbal combination was “Shanzha-Danshen-Zexie”. Network pharmacology and molecular docking analysis revealed that the key active components included alisol B, suchilactone, and alisol B acetate, targeting core proteins such as BCL2, STAT3, SRC, AKT1, and IL6. These herbs may exert therapeutic effects by regulating metabolic processes, anti-inflammatory activity, and antioxidative stress mechanisms. The core pathogenesis of CHB combined with NAFLD was revealed through data mining for the first time, which is that “the liver and spleen have the same disease, and dampness and stasis are intertwined with each other”, and puts forward the principle of “dredging the liver and strengthening the spleen, clearing heat and removing stasis”. Furthermore, network pharmacology research elucidated the potential mechanisms of the core herbal combination, providing a theoretical basis for further studies.

Graphical abstract

关键词

慢性乙型肝炎 / 非酒精性脂肪性肝病 / 证型 / 证素 / 用药规律

Key words

Chronic Hepatitis B / NAFLD / syndrome / syndrome elements / medication regimen

引用本文

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邹翔云, 王煜杰, 齐文颖, 杨俞铖, 李小科, 杜宏波, 叶永安. 基于数据挖掘和网络药理学分析中医药治疗慢性乙型肝炎合并非酒精性脂肪性肝病证型、用药规律及潜在机制[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(19): 8131-8143 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2506410

ZOU Xiang-yun, WANG Yu-jie, QI Wen-ying, YANG Yu-cheng, LI Xiao-ke, DU Hong-bo, YE Yong-an. Data Mining and Network Pharmacology Analysis of Syndrome Differentiation, Medication Patterns, and Potential Mechanisms of Traditional Chinese Medicine in Treating Chronic Hepatitis B with Concomitant Non-alcoholic Fatty Liver Disease[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(19): 8131-8143 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2506410

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慢性乙型肝炎(Chronic Hepatitis B,CHB)是由乙型肝炎病毒(Hepatitis B virus,HBV)引起的全球性公共卫生问题。根据世界卫生组织统计,2022年全球约有2.54亿人感染慢性乙型肝炎,且西太平洋地区属于HBV高流行区^[1],其中,在中国1~69岁人群中HBsAg阳性率约为5.86%^[2]。非酒精性脂肪性肝病(non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD)是以肝细胞脂肪变性为特征的代谢性肝病,全球范围内,NAFLD的患病率已达到38.0%^[3]。中国约36.5%的NAFLD患者同时合并慢性HBV感染^[4],二者合病可能对抗病毒治疗产生益处,但也有可能在一定程度上加速肝癌发生,然而其具体机制尚无定论^[5]。并且,目前CHB合并NAFLD的治疗主要依赖抗病毒药物与生活方式的联合干预^[6],但仍存在疗效不稳定、耐药性风险及对代谢紊乱调节不足等问题^[7],因而需要进一步探究更加行之有效的治疗策略。近年来,中医药在治疗CHB合并NAFLD方面的研究逐渐增多,部分临床研究表明中药在其中发挥了积极的治疗作用^[8]。因此,计划基于现有文献,通过数据挖掘^[9-10]深入分析二者合病患者的证型、证素分布特征和中药性味归经分布及配伍规律,通过网络药理学及分子对接实验探究核心药物的潜在作用机制,以期为优化中西医结合治疗方案及个体化治疗策略提供一定的理论依据。

1 资料与方法

1.1 数据挖掘分析

1.1.1 文献来源

以乙型肝炎、乙肝、非酒精性脂肪肝、代谢性脂肪肝、中医药、中成药、草药、方剂、辨证、证型、证素等为中文检索词,以Hepatitis B、HBV、HBeAg、non-alcoholic fatty liver disease、steatohepatitis、NAFLD、traditional Chinese medicine、herbal medicine等为英文检索词,系统检索中国知网、万方数据、维普中文科技期刊数据库、中国生物医学文献数据库、PUBMED等中英文数据库,检索时间为从建库至2024年12月底。

1.1.2 纳排标准

本文研究仅纳入诊断明确的CHB合并NAFLD患者的临床研究。在用药规律的研究中,仅纳入所使用的中药或中成药组方明确的研究;在证型证素分布规律的研究中,仅纳入辨证分型明确的研究。传统综述、理论探讨、体内外实验等类型的研究将被排除;同一临床资料来源的研究,仅将其中1项纳入分析。

1.1.3 数据筛选与提取

将所有检索到的文献题录导入NoteExpress(V3.7.0)软件,并删除重复项。由两名独立的研究者严格按照纳排标准,对文献的标题、摘要及全文进行筛选和核对。对于符合条件的文献,还将进行手工检索,以防漏检。数据提取工作同样由两名独立的研究者分别使用Excel 2016软件进行。研究者在提取过程中将按照统一的标准和流程提取文献中的关键信息,包括文献的标题、发表年份、样本量、证型、证素、中药处方组成等数据。并且,两名研究者将对其提取结果进行交叉核对,出现的任何分歧,均由更有经验的第三方研究者解决。

1.1.4 数据清洗

参考《中华人民共和国药典》(2020年版)^[11]、《中华本草》^[12]及全国高等中医药院校规划教材《中药学》^[13]对中药名称及性味归经进行标准化。如将“元胡”“玄胡”统一为“延胡索”,将“微苦”统一为“苦”;参考《中医病证分类与代码》GB/T 15657 2021将相似证型进行合并统一,如将“湿热蕴结证”“湿热内侵证”及“湿热内蕴证”统一为“湿热内蕴证”,并依据朱文锋等^[14]提出50项证素,对证型进行证素拆分与规范。

1.1.5 频次统计分析

使用EXCLE 2016建立证型、证素及中药与其性味归经数据库,对证型、证素、中药、其性味归经的出现频次进行统计,以揭示其在CHB合并NAFLD治疗中的分布规律。

1.1.6 关联规则分析

采用关联规则分析方法,使用R Studio软件及其中的“arulesViz”包对药物之间的关系进行挖掘,并进行二阶、三阶及四阶关联规则分析,旨在发现不同药物配伍之间的潜在关联规律,挖掘临床可用药对。

1.1.7 聚类分析

使用“stats”包,采用层次聚类方法,对处方中的药物进行聚类分析,使用“factoextra”包,判断最佳聚类个数,并对结果进行可视化,以识别不同药物在治疗CHB合并NAFLD中的配伍特征,揭示药物间的配伍规律及其可能的协同作用,为临床用药提供参考。

1.2 网络药理学分析

1.2.1 药物成分与靶点筛选

依据药物频次统计与关联规则分析结果确定核心药物组合,使用TCMSP数据库(https://www.tcmsp-e.com/)、HERB2.0数据库 (http://herb.ac.cn/v2)以口服生物利用度≥30%、类药性≥0.18为筛选条件,获取药物活性成分。将药物活性成分在PubChem数据库 (https://www.pubchem.ncbi.nlm.nih.gov)中进行检索,以获取简化分子输入线性表达式。将该表达式导入SwissTargetPredict网站 (http://swisstargetprediction.ch/),进行药物活性成分的靶点预测,仅纳入可能性> 0的药物作用靶点,并将所获得药物靶点进行合并去重。

1.2.2 获取疾病靶点

在DrugBank (https://go.drugbank.com/)、OMIM (https://www.omim.org/)、GeneCards (https://www.genecards.org/)、TTD (https://db.idrblab.net/ttd/)、CTD (https://ctdbase.org/)等数据库中检索获取疾病相关的靶点,进行去重及标准化处理后,使用Excel获取疾病之间的交集靶点及药物与疾病的交集靶点,并使用“VennDiagram”包进行可视化。

1.2.3 构建蛋白互作网络

将药物与疾病的交集靶点导入String数据库 (https://cn.string-db.org/),得到蛋白互作网络(Protein-Protein Interaction, PPI),导入cytoscape 3.7.2,通过使用cytoHubba插件对交集进行筛选,最终确定核心靶点。所有结果均导入cytoscape 3.7.2软件进行可视化分析。

1.2.4 GO与KEGG富集分析

使用DAVID数据库 (https://david.ncifcrf.gov/)对交叉靶点进行了京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG)和基因本体论(gene ontology, GO)的富集分析。将分析结果中生物过程(biological process, BP)、分子功能(molecularfunction, MF)、细胞组分 (cellular component, CC)及KEGG通路通过生物信息学平台(https://www.bioinformatics.com.cn/)进行可视化展示。

1.2.5 构建药物-靶点-通路-疾病网络

将所获得的药物靶点、富集通路及疾病导入cytoscape 3.7.2,构建“药物-靶点-通路-疾病”共表达网络。

1.3 分子对接

为深入验证药物相互作用,采用Autodock vina软件进行分子对接:以核心药物的主要活性成分作为配体,网络药理学发现的核心靶点作为受体。通过Pubchem数据库获取三维结构文件,并按基因名称从PDB蛋白质数据库 (https://www.rcsb.org/)下载PDB格式蛋白结构文件。使用Pymol 2.5、AutoDock1.5.6去水加氢,进行分子对接,计算结合能,最后通过Pymol 2.5对最终结果进行可视化呈现。

2 结果

2.1 数据挖掘结果

2.1.1 文献筛选

依据上述检索策略,共检索到1 226篇中文文献及71篇英文文献,经研究者严格按照纳排标准逐一筛选排除后,纳入63篇中文文献,无英文文献纳入,并通过手工检索补充纳入20篇中文文献。共计纳入83篇文献,其中45篇用于证型、证素分布规律的研究,涉及3 904名患者。其中74篇用于用药规律的研究,涉及4 926名患者,共纳入6 016名患者(图1)。

2.1.2 中医证型分布结果

对CHB合并NAFLD患者的证型进行统计分析,结果显示共获得不同证型24种,其中分布前10位的证型分别为肝郁脾虚证(n=1 321)、湿热内蕴证(n=919)、痰瘀互结证(n=483)、肝郁气滞证(n=334)、痰湿瘀滞证(n=264)、瘀血阻络证(n=264)、肾阳虚证(n=226)、脾虚证(n=205)、痰湿内蕴证(n=200)、阴虚证(n=171)[图2(a)]。

2.1.3 中医证素分布结果

依据中医证型,获得以肝、脾、肾、胆为主的病位证素,其中主要以肝(n=4 548, 46.9%)、脾(n=4 197, 43.3%)、肾(n=4 197, 43.3%)为主。病性证素共计11项,包括气郁(n=1 877)、气虚(n=1 795)、湿(n=1 792)、血瘀(n=1 211)、热(n=1 094)、痰(n=995)、气滞(n=495)、阳虚(n=300)、阴虚(n=271)、毒(n=48)、火(n=1)[图2(b)]。

2.1.4 中药使用频次及性味归经统计结果

经数据提取,共获得处方75个,其中涉及中药148种,使用频次最高的十味中药分别为山楂(n=39)、丹参(n=35)、茯苓(n=32)、白术(n=28)、郁金(n=28)、泽泻(n=28)、柴胡(n=27)、甘草(n=24)、决明子(n=23)、茵陈(n=19)[图3(a)]。四气分布中,寒性药使用最多,其次为温性药、平性药。五味分布中,苦味药使用最多,其次是甘味药、辛味药。在药物归经分布中,归肝经的药物使用最多,其次是归脾、肺、胃、心经的药物[图3(b)~图3(d)]。

2.1.5 中药关联规则分析

基于Apriori算法,支持度设置为0.07置信度设置为0.6,对所获得处方的中药组成进行关联规则分析,共获得426条关联规则,并对其中的二阶、三阶及四阶关联规则进行具体展示,如表1~表3所示。其中出现频次≥20的药物组合共5组,分别是丹参-山楂、决明子-山楂、泽泻-山楂、泽泻-丹参、白术-茯苓。如图4所示为其关联规则分析网状图。

2.1.6 中药聚类分析

使用R中“factoextra”包中的“wss”“gap_stat”“silhouette”方法,判断最佳聚类个数为2。使用聚类谱系图展示频次>10的中药之间的聚类关系(图5),得到2组中药处方组合。处方1:大黄、茵陈、虎杖、半夏、甘草;处方2:决明子、郁金、何首乌、丹参、山楂、泽泻、荷叶、鸡内金、枳壳、白芍、柴胡、黄芪、陈皮、白术、茯苓。

2.2 网络药理学结果

2.2.1 核心药物靶点筛选

依据药物频次统计及关联规则分析结果,筛选出“山楂-丹参-泽泻”作为核心中药,检索去重,共获得山楂活性成分35种,丹参活性成分65种,泽泻活性成分10种。经靶点预测后,共获得靶点5 090个,其中山楂靶点1 679个,丹参靶点2 522个,泽泻靶点889个,经合并去重后获得药物靶点895个。依据度值将活性成分进行排序,并选取其中前五位活性成分作为药物的核心活性成分(表4)。

2.2.2 疾病相关靶点筛选

以“Chronic hepatitis B”和“non-alcoholic fatty liver disease”等为检索词,进行疾病相关靶点检索,合并去重后,共获得CHB相关靶点1 887个,NAFLD相关靶点1 444个,疾病交集靶点622个(图6)。将药物作用靶点与疾病作用靶点再次取交集,共获得药物-疾病交集靶点168个(图7)。

2.2.3 PPI网络构建及核心靶点筛选

将药物-疾病交集靶点导入string数据库获得PPI网络关系,并将其导入cytoscape 3.7.0软件,生成PPI网络图(图8),使用cytoHubba依据度值计算得出关键靶点按度值大小从高到低排列,依次为BCL2、STAT3、SRC、AKT1、IL6、MTOR、CASP3、BCL2L1、EGFR、ESR1(图9)。

2.2.4 GO、KEGG富集分析

通过DAVID数据库对药物-疾病交集靶点进行富集分析,GO富集分析共获得BP结果788条、CC结果92条、MF结果198条,将其按P值进行排序后的前10条结果进行可视化,如图10所示。由此可知,研究结果中的BP主要涉及类胰岛素生长因子受体、胰岛素受体、表皮生长因子受体、依附蛋白受体等相关信号通路等,CC主要涉及细胞质、细胞浆、质膜、线粒体、细胞表面等,MF主要涉及相同蛋白结合活性、蛋白酪氨酸激酶胶原受体活性、血小板衍生生长因子α受体活性、胎盘生长因子受体活性及巨噬细胞集落刺激因子受体活性等。KEGG富集分析共获得通路结果174条,将其按P值进行排序后的前20条结果进行可视化,如图11所示,与本文研究涉及的疾病相关的通路包括脂质与动脉粥样硬化、表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂抗性、缺氧诱导因子-1信号通路、磷脂酰肌醇三激酶-蛋白激酶B信号通路、乙型肝炎、糖基化终产物-受体信号通路、内分泌抵抗等。

2.2.5 药物-靶点-通路-疾病网络构建

将药物靶点、富集通路等信息导入cytoscape3.7.2中,进行药物-靶点-通路-疾病网络构建,如图12所示。

2.3 分子对接结果

选择前五位的药物核心活性成分与前五位的核心靶点进行分子对接,具体对接结果如表5所示。其中潜在结合能力最强的为苏齐内酯与AKT1的组合,最低结合能为-8.9 kcal/mol。其次为泽泻醇C与STAT3(-7.8 kcal/mol),泽泻醇B与IL6(-7.7 kcal/mol)和泽泻醇C与BCL2(-7.7 kcal/mol)。具体结合模式如图13所示。

3 讨论

在中医古籍中,虽未记载CHB与NAFLD相关的专有病名,但现代医家基于其病因、病机及临床症状特点,将CHB归属于黄疸、胁痛、肝积、积聚等范畴^[15],将NAFLD归属于肝癖、胁痛、积聚等范畴^[16]。中医证候是对疾病发展过程中特定阶段的病理概括,也是中医从治疗角度对人体运动状态和方式的概括和描述^[17],其核心要素——证素,通过辨识病位证素(如肝、脾、肾)与病性证素(如湿、热、瘀),参与构成了辨证论治的理论部分^[14]。一项对CHB患者中医证候进行调查的研究显示^[18],CHB以肝郁脾虚证及湿热内阻证为核心证型,其病位集中于肝、脾,病性则以湿、热、气虚、血瘀、气滞为主;而NAFLD则以湿热内蕴证、肝郁脾虚证、痰湿内阻证为常见证型,病位多涉及肝、脾、肾,病性以湿、气滞、热为特征^[19]。本文研究发现,CHB合并NAFLD患者的核心证型以肝郁脾虚证、湿热内蕴证、痰瘀互结证为主,病位集中于肝、脾、肾,病性以气郁、气虚、湿、血瘀、热为主。由此可见,CHB与NAFLD两种疾病在中医病机层面存在显著共性,恰与叶永安等^[20]提出的“郁、虚、湿、毒、瘀”这一慢性肝病核心病机理论相呼应,一定程度上也为阐释其共病机制提供了中医理论依据。

在药物配伍规律方面,本文研究显示寒性药(如茵陈、决明子等)的使用最多,占比达46.04%,寒能清热,这与高频证型湿热内蕴证相印证。温性药(如白术、陈皮等)占比达30.32%,温中健脾,体现了《金匮要略》“见肝之病,知肝传脾,当先实脾”的治疗思想。通过五味分析,发现苦味药(如丹参、大黄等)使用最多,占比达56.47%,苦能泻能燥,具有清热泻火、燥湿坚阴等作用;甘味药(如甘草、茯苓)占比达49.93%,以补中缓急调和药性;辛味药(如柴胡、川芎)占比达30.60%,藉行气活血以改善气滞血瘀,三味配伍共奏清热利湿,健脾和中,活血化瘀之功,符合中医“祛邪不伤正”的治疗原则。归经分析表明,归肝经的药物(如柴胡、郁金)占比达57.44%,调肝之疏泄;归脾经的药物(如白术、茯苓)占比达49.51%,健脾化湿,以实现“肝脾同调”,这一分布特征与高频证型肝郁脾虚证及高频病位证素相印证。对药物性味归经的统计结果均再次印证了本研究发现的CHB合并NAFLD患者的证型、证素分布特点。

通过关联规则分析发现的五组高频药对,不仅在中医理论上配伍得当,还存在临床或临床前研究的证据支持:①丹参-山楂组合中,丹参活血祛瘀、兼清肝热,山楂消食化积、散瘀行滞,二者配伍增强“祛瘀降脂”之功,一项体内实验研究发现,其有效成分丹参总酚酸、山楂总黄酮联用可协同增强降脂和抗氧化作用^[21];②决明子-山楂组合中,决明子清肝明目、润肠通便,与山楂配伍增强“消积化浊”之功,体内实验研究发现,决明子与山楂联用可有效减少脂肪在肝脏、肾脏的沉积,并降低血脂水平^[22];③泽泻-山楂组合中,泽泻利水渗湿,与山楂配伍增强“祛湿化瘀”之功,高红如等^[23]在临床治疗NAFLD中,常使用此药对,临床疗效显著;④泽泻-丹参组合中,丹参活血通络,与泽泻配伍,共奏“祛湿化瘀”之功,体内实验研究发现,丹参-泽泻可改善NAFLD大鼠肝脏的脂代谢紊乱及肝功能受损^[24];⑤白术-茯苓组合中,白术补气健脾,茯苓利水渗湿,为经典“健脾祛湿”药对,网络药理学研究发现,该药对可通过多途径、多靶点对代谢综合征发挥治疗作用^[25]。

对纳入高频中药(频次>10)进行聚类分析获得的两组潜在方剂:第一组处方“大黄-茵陈-虎杖-半夏-甘草”中既有《伤寒论》中具清热退黄之功的“茵陈蒿汤”之意,又含《金匮要略》中具通腑泄热之功的“大黄甘草汤”,与高频证型“湿热内蕴证”相契合。第二组处方“决明子-郁金-何首乌-丹参-山楂-泽泻-荷叶-鸡内金-枳壳-白芍-柴胡-黄芪-陈皮-白术-茯苓”则含经典疏肝解郁方“四逆散”与健脾化湿方“六君子汤”之意,兼以泽泻、荷叶等利湿化浊降脂,为高频证型“肝郁脾虚证”提供了一定的组方思路。

网络药理学研究发现,“山楂-丹参-泽泻”这一核心药物组合中主要的活性成分包括泽泻醇B、苏木内酯、泽泻醇B乙酸酯、泽泻醇C、γ-葵内酯等。其中泽泻醇B、泽泻醇B乙酸酯以及泽泻醇C等是泽泻中提取的具有调节糖脂代谢作用的三萜类化合物^[26-29],是潜在改善NAFLD的活性成分。苏齐内酯可以通过抑制SHP-2蛋白磷酸化调节肝脏代谢、缓解肝纤维化、调控免疫应答^[30-33]。γ-葵内酯是一种可以通过减少炎症及氧化应激起到肝脏保护作用的天然内酯类化合物^[34]。PPI网络分析发现,BCL2、STAT3、SRC、AKT1、IL6是药物活性成分及疾病相关的核心作用靶点。BCL2与细胞凋亡密切相关,其上调可以减少NAFLD模型中的肝细胞凋亡^[35]。STAT3与多种因素引起的肝纤维化的发生发展密切相关,其激活可以在肝纤维化的发病机制中发挥抗炎或促炎作用^[36]。SRC参与NLRP3炎症小体驱动的肝纤维化^[37],并且与胰岛素信号传导相关^[38]。AKT1不仅参与炎症反应,与肝纤维化的发病机制相关^[39],还与肝糖原代谢等生物过程相关^[40]。IL6是一种常见的促炎细胞因子,其在CHB^[41]与NAFLD^[42]的发生发展过程中均发挥了重要的作用。富集分析的结果发现,核心药物抗CHB合并NAFLD可能是通过调节类胰岛素生长因子、胰岛素受体信号通路、脂质与动脉粥样硬化通路、磷脂酰肌醇三激酶-蛋白激酶B信号通路等,起到改善胰岛素抵抗、调节代谢的作用^[43];通过调节巨噬细胞集落刺激因子信号通路、叉头框O信号通路,在抗炎、抗氧化应激等方面发挥作用^[44]。

4 结论

综上所述,基于全面的文献检索,运用数据挖掘技术探究CHB合并NAFLD的诊治规律,揭示了“肝郁脾虚、湿热瘀互结”的核心病机及“疏肝健脾、祛湿清热化瘀”的配伍原则。从而印证了叶永安等^[20]关于慢性肝病“郁、虚、湿、毒、瘀”核心病机的论述。通过网络药理学研究,揭示了核心中药“山楂-丹参-泽泻”对于抗CHB合并NAFLD的潜在作用机制,为进一步研究提供了理论依据。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

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基金资助

世界中医药学会联合会项目(WFCMS2024026)

中央高水平中医医院临床科研业务费(DZMG-XZYY-23003)

北京中医药大学东直门医院2023科技创新专项(DZMKJCX-2023-014)

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Received	Published	Revised
2025-09-04	2026-07-08	2025-12-16
Online Date
2026-08-06

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