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良性前列腺增生（BPH）是泌尿外科最常见的中老年慢性疾病之一[1]。随着全球人口老龄化趋势的加剧，BPH的患病率逐年升高[2]，据统计，2000年全球约有5 110万BPH患病病例，而到2019年增长至9 400万[3]。我国成年男性的BPH的总体患病率为41.1%[4]，2019年我国BPH新发病例数已达283万例[5]。BPH的组织学特征是前列腺移行区的间质和上皮细胞的增殖，临床表现为尿频、排尿费力、残余尿增多等为主的下尿路症状（LUTS），严重影响中老年人的生活质量，同时也给患者增加了经济负担[6]。随着人民生活水平的提高，BPH患者对提高生活质量的需求也更加迫切。对于早期BPH患者，改善生活和饮食习惯是一线治疗方案，而随着BPH病程的进展，药物治疗是缓解下尿路症状，延缓疾病进程的首选方式。其中，α受体阻滞剂和5α还原酶抑制剂是BPH一线治疗药物。本研究对2019年至2023年样本医院中BPH治疗药物的使用情况和费用负担变化进行回顾性分析，特别是国家药品集中带量采购（简称“集采”）等政策的实施对此类药物使用的具体影响，以期为后续该类药物的临床合理应用提供数据参考。
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本研究数据来源为全国医药信息网（CMEI）2019年1月至2023年12月期间上报药品使用数据的样本医院，共892家，其中，三级医院645家、二级医院247家。根据药理作用和作用部位的不同可将BPH治疗药物分为α受体阻滞剂、5α还原酶抑制剂、M受体拮抗剂、β3受体激动剂、磷酸二酯酶5抑制剂、中药制剂和植物制剂等。其中，α受体阻滞剂通过阻滞膀胱颈和前列腺部尿道部位的平滑肌表面的α肾上腺素能受体发挥作用，松弛平滑肌，从而缓解膀胱出口梗阻，有效缓解下尿路症状[7]。对于大多数BPH患者，临床医生推荐α受体阻滞剂作为初始治疗药物，通常在首次治疗后数日内即可改善症状，同时长期服用此药对于患者的前列腺体积和血清PSA水平无显著影响。而5α-还原酶抑制剂通过抑制睾酮向双氢睾酮转化所需的5α-还原酶，起到阻断双氢睾酮生成的作用，从而降低体内双氢睾酮的含量[8]。此类药物能够缩小前列腺体积，改善排尿症状和尿流率，达到减缓BPH进展的效果。该类药物长期应用可减小前列腺体积，降低患者前列腺手术的需求。此外，需注意5α-还原酶抑制剂通常需要较长时间发挥缩小前列腺体积的作用，在治疗6~12个月后症状缓解最明显，对于前列腺体积较小的患者可能疗效不佳。目前α受体阻滞剂和5α还原酶抑制剂均是临床应用治疗BPH的主流种类药物，可单独或联合应用[9]。本研究参照《中国泌尿外科和男科疾病诊断治疗指南》[10]纳入以下9种BPH治疗药物：其中6种为α受体阻滞剂，包括选择性α1受体阻滞剂（多沙唑嗪、阿夫唑嗪、特拉唑嗪），高选择性α1受体阻滞剂（坦索罗辛、萘哌地尔、赛洛多辛）。另外3种为5α还原酶抑制剂，包括竞争性5α还原酶抑制剂（非那雄胺、度他雄胺），非竞争性5α还原酶抑制剂（爱普列特）。
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采用描述性分析方法对近5年样本医院使用BPH治疗药物情况进行统计分析，内容包括药品名称、规格、使用数量、年度使用金额等信息。以WHO推荐及相关药品说明书为参照确定药物的限定日剂量（DDD），据此计算其用药频度（DDDs）、日均费用（DDDc）及排序比（B/A）。DDDs=某药物的消耗总剂量/该药的DDD值，DDDs越大表明临床上该药使用频率越高。DDDc =某药物使用总金额/该药的DDDs，DDDc越大表明患者每日用药的经济压力越大。B/A=某药品销售金额排序（B）/该药的DDDs排序（A），B/A可以反映某药用药金额与用药人次的同步性，其比值接近1.0，表明同步性较好，B/A>1表明该药物较便宜，B/A<1则表明该药物较昂贵。
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2019至2023年监测到样本医院使用的BPH治疗药物共9种（通用名称及政策属性详见表1）。其中8种（多沙唑嗪、阿夫唑嗪、特拉唑嗪、坦索罗辛、萘哌地尔、赛洛多辛、非那雄胺、爱普列特）属于2023版国家医保目录收录品种[11]，但仅有3种药物（坦索罗辛、特拉唑嗪、非那雄胺）共4种规格被纳入了2018版的国家基本药物目录。特拉唑嗪、坦索罗辛、非那雄胺、度他雄胺和赛洛多辛分别进入第二、三、五、九批国家药品集采目录。截至2023年第四季度，9种BPH治疗药物在样本医院的配备情况如图1所示，坦索罗辛、非那雄胺和特拉唑嗪作为基本药物目录品种在样本医院的配备率最高，分别达98.77%、95.40%和61.88%。
表 1 2019至2023年样本医院使用BPH治疗药物的品种及政策属性情况
编号 药品分类及通用名称 基药目录
（2018版）医保目录
（2023版）集采批次
（执行时间）α受体阻滞剂 1 多沙唑嗪 否 常规 − 2 阿夫唑嗪 否 常规 − 3 特拉唑嗪 是 常规 第二批
（2020.06 ）4 坦索罗辛 是 常规 第三批
（2020.11 ）5 萘哌地尔 否 常规 − 6 赛洛多辛 否 常规 第九批
（2024.03 ）5α还原酶抑制剂 7 非那雄胺 是 常规 第三批
（2020.11 ）8 度他雄胺 否 − 第五批
（2021.10 ）9 爱普列特 否 常规 − 
图 1 截至2023年第四季度样本医院BPH治疗药物的配备情况
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2019至2023年样本医院BPH治疗药物的使用金额情况及增速情况见图2和图3。如图2所示，近5年BPH治疗药物使用总金额呈现大幅下降后平稳上升的趋势，其中，2021年总使用金额增速最低，为−41.88%，这可能与样本医院中配备使用最广泛的坦索罗辛、非那雄胺中选第三批国家药品集采目录（2020年11月执行）有关；2021年之后，BPH治疗药物使用金额增速平稳上升，增速由3.49%上升至7.88%。2019年度，样本医院α受体阻滞剂的院均使用金额约为58.4万元，5α还原酶抑制剂的院均使用金额约为35.3万元，两者比例接近6∶4。而至2023年度，样本医院α受体阻滞剂的院均使用金额约为36.8万元，5α还原酶抑制剂的院均使用金额约为15.1万元，两者比例已接近7∶3。从图3中可以看出，2021年前，坦索罗辛和非那雄胺的总体使用金额分列第1名和第2名，且远高于其他药品。2021至2023年，随着坦索罗辛和非那雄胺使用金额的骤降，多沙唑嗪的使用金额位居第1名，坦索罗辛和非那雄胺的使用金额分别位居第2和第3名，爱普列特的使用金额位居第4名，且其呈逐年上升趋势。
图 2 2019至2023年样本医院BPH治疗药物的使用金额及增速变化情况
图 3 2019至2023年样本医院BPH治疗药物的使用金额变化情况
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2019至2023年样本医院良性前列腺增生治疗药物的DDDs及排序情况见表2、图4。由表2和图4可知，近5年来BPH治疗药物的DDDs整体呈上升趋势。此外，坦索罗辛和非那雄胺的DDDs持续排名前2位，且总占比均超过了78%，可见这两种药品在临床上的使用频率较高，应用较为广泛。
表 2 2019至2023年样本医院BPH治疗药物的DDDs及排序
药品名称 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 DDDs 构成比
（%）排序 DDDs 构成比
（%）排序 DDDs 构成比
（%）排序 DDDs 构成比
（%）排序 DDDs 构成比
（%）排序 多沙唑嗪 1 907 077.13 5.50 3 2 100 947.00 6.28 3 3 289 605.50 8.53 3 3 690 188.75 8.73 3 4 114 056.88 8.65 3 阿夫唑嗪 124 031.18 0.36 8 117 393.68 0.35 8 130 039.91 0.34 8 104 712.44 0.25 8 105 023.69 0.22 8 特拉唑嗪 1 574 817.40 4.54 4 1 691 404.90 5.06 4 1 853 448.60 4.81 5 1 974 935.80 4.67 5 1 969 612.80 4.14 5 坦索罗辛 22 579 954.25 65.08 1 20 873 691.00 62.42 1 22 967 517.25 59.59 1 25 198 064.50 59.64 1 28 186 101.00 59.29 1 赛洛多辛 164 500.00 0.47 7 361 285.75 1.08 6 689 508.75 1.79 6 870 313.50 2.06 6 1 082 145.75 2.28 6 萘哌地尔 307 684.50 0.89 6 250 103.00 0.75 7 232 475.00 0.60 7 177 454.50 0.42 7 202 812.50 0.43 7 非那雄胺 6 535 203.25 18.84 2 6 541 707.03 19.56 2 7 435 363.85 19.29 2 8 170 399.73 19.34 2 9 552 451.93 20.09 2 度他雄胺 11 072.50 0.03 9 9 112.50 0.03 9 16 852.50 0.04 9 21 650.00 0.05 9 16 776.67 0.04 9 爱普列特 1 488 867.50 4.29 5 1 492 525.00 4.46 5 1 930 231.25 5.01 4 2 041 418.75 4.83 4 2 308 650.00 4.86 4 
图 4 2019至2023年样本医院BPH治疗药物的DDDs变化情况
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2019至2023年不同良性前列腺增生治疗药物的DDDc及排序情况，详见表3和图5。由表3所示，近5年坦索罗辛的B/A值显著高于其他BPH治疗药物，可见该药品经济性较好。除多沙唑嗪和萘哌地尔外，多数良性前列腺增生治疗药物的DDDc呈逐年下降趋势，其中，特拉唑嗪、坦索罗辛、非那雄胺和度他雄胺的DDDc出现较大幅度下降，这可能与它们中选国家药品集采目录有关。由图5可知，近5年来坦索罗辛的DDDc降幅最大，高达78.37%，其次是特拉唑嗪，达77.44%。此外，由于赛洛多辛中选第九批国家药品集采目录（2024年3月执行），其执行影响在本研究数据中尚未体现。
表 3 2019至2023年样本医院BPH治疗药物的DDDc（元）、排序及B/A
药品名称 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 DDDc 排序 B/A DDDc 排序 B/A DDDc 排序 B/A DDDc 排序 B/A DDDc 排序 B/A 多沙唑嗪 4.28 6 2.0 4.28 6 2.0 4.38 6 2.0 4.55 6 2.0 4.55 5 1.7 阿夫唑嗪 4.80 5 0.6 4.79 5 0.6 4.78 5 0.6 4.76 4 0.5 4.73 4 0.5 特拉唑嗪 3.61 8 2.0 1.99 9 2.3 1.08 9 1.8 1.01 8 1.6 0.81 9 1.8 坦索罗辛 4.13 7 7.0 3.65 7 7.0 1.09 8 8.0 0.95 9 9.0 0.89 8 8.0 赛洛多辛 8.18 2 0.3 8.27 2 0.3 8.32 1 0.2 8.23 1 0.2 7.98 1 0.2 萘哌地尔 2.12 9 1.5 2.05 8 1.1 2.10 7 1.0 2.00 7 1.0 2.15 7 1.0 非那雄胺 14.20 1 0.5 12.51 1 0.5 7.12 2 1.0 6.36 2 1.0 5.79 3 1.5 度他雄胺 7.50 3 0.3 7.50 3 0.3 6.92 3 0.3 4.71 5 0.6 3.31 6 0.7 爱普列特 6.02 4 0.8 6.01 4 0.8 6.00 4 1.0 5.99 3 0.8 5.98 2 0.5 
图 5 2019至2023年样本医院中选集采BPH治疗药物的DDDc变化情况
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近5年，坦索罗辛和非那雄胺的DDDs在BPH治疗药物中持续排名第一、二位，多沙唑嗪的DDDs持续排在第三位，分析其原因可能有：①坦索罗辛和非那雄胺作为基本药物目录品种在样本医院的配备率较高；②坦索罗辛和非那雄胺的原研药品（商品名分别为哈乐和保列治）皆于20世纪90年代进入中国市场，患者和临床医师接受程度较高。此外，两种药物常规剂量均为1天给药1次，患者服药依从性较好；③坦索罗辛和非那雄胺皆中选第三批国家药品集采目录，坦索罗辛近五年来DDDc降幅为所有入选药品最高，达78.37%，非那雄胺DDDc降幅为59.20%；④多沙唑嗪作为选择性α1受体阻滞剂，有扩张外周血管，降低外周血管阻力的效果，临床上也可单用或联合其他类型降压药物治疗原发性高血压，因此对于BPH合并高血压的患者是较好的选择[12]。研究表明，同类型的BPH治疗药物在改善患者下尿路症状的效果上未发现明显差异[13,14]，临床医生在选择药物时可综合考虑患者的合并症，对不良反应耐受情况及药物的禁忌证等因素。
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本研究显示，国家药品集中带量采购政策实施后，BPH治疗药物中选品类DDDc显著降低，即该药品价格显著下降，未中标品类的DDDc保持相对稳定。近5年来，特拉唑嗪DDDc由3.61元降至0.81元，坦索罗辛DDDc由4.13元降至0.89元，非那雄胺DDDc由14.20元降至5.79元，度他雄胺DDDc由7.50元降至3.31元，同时上述药品DDDs呈升高趋势，B/A也有不同程度的升高，说明集采后药品销售金额与DDDs同步性更高。由此可见，集中带量采购政策切实减轻了患者的用药负担，BPH实际治疗费用明显节省，这一结论在近5年来BPH治疗药物使用总金额明显下降中也有体现，在坦索罗辛和非那雄胺纳入集采后，2021年BPH治疗药物的使用金额相比2020年下降41.88%。
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综上所述，从2019至2023年样本医院BPH治疗药物的使用数据来看，经过多年发展及临床应用，B/A在各自品类中位居第一的坦索罗辛和非那雄胺占据市场主导地位，从经济性角度来看，α受体阻滞剂和5α还原酶抑制剂两类主流药物的使用较为合理。国家药品集中带量采购政策实施后，BPH治疗药物的用药总金额出现显著下降，国家带量采购与谈判等政策切实降低了患者使用BPH治疗药物的经济负担。
由于CEMI数据库信息源有限，本研究纳入药物未区分病种，可能有部分适应证较广药物用量存在误差；且未纳入中医药及植物类药物，及临床常用于对症治疗的M受体拮抗剂、β3受体激动剂等药物。未来还需继续收集基于具体适应证的BPH治疗药物品种使用情况，对临床药物的联合使用等情况进行研究分析。
Analysis on the use of medicines in treatment of benign prostatic hyperplasia in sample hospitals under the national volume-based procurement policy
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摘要:
目的 探讨国家药品集中带量采购等政策对良性前列腺增生（BPH）治疗药物使用的影响，为临床合理使用BPH治疗药物提供数据支撑。 方法 从全国医药信息网中提取2019至2023年样本医院良性前列腺增生治疗药物的使用数据（涉及892家医院，包括三级医院645家、二级医院247家），分析并比较该类药物的使用金额、用药频度（DDDs）、限定日费用（DDDc）、排序比（B/A）等指标的变化情况。 结果 受相关政策影响，样本医院BPH治疗药物的使用金额呈先大幅下降后平稳上升的趋势、DDDs总体呈逐年上升趋势，而DDDc总体呈逐年降低趋势；坦索罗辛和非那雄胺的DDDs在该类药物中持续排名前2位；坦索罗辛的B/A值显著高于其他BPH治疗药物。 结论 2019至2023年，因国家药品集采等政策的实施，切实减轻了良性前列腺增生患者的经济负担。在α受体阻滞剂和5α还原酶抑制剂两种分类中B/A最高的坦索罗辛和非那雄胺占据BPH治疗药物的市场主导地位，从经济性角度看，良性前列腺增生治疗药物的临床使用相对合理。 -
关键词:
- 国家药品集中带量采购政策 /
- 良性前列腺增生药物 /
- 用药频度 /
- 限定日费用
Abstract:Objective To explore the impact of national volume-based procurement policies on the use of medicines in treatment of benign prostatic hyperplasia （BPH） and provide data support for the rational clinical use of medicines in BPH treatment. Methods Data on the use of BPH treatment medications from 2019 to 2023 were extracted from the Chinese Medicine Economic Information Network （CMEI）, covering 892 hospitals （including 645 tertiary hospitals and 247 secondary hospitals）. The changes in various indicators, including the consumption sum, Defined daily doses （DDDs）, Defined daily dose cost （DDDc）, and the ranking ratio （B/A） of these drugs were analyzed and compared. Results From 2019 to 2023, due to the influence of relevant policies, the overall consumption sums of medicines used in the sample hospitals in BPH treatment showed a trend of decreasing first and then rising steadily. The DDDs showed an overall upward trend, while the DDDc demonstrated a gradual decline. Tamsulosin and finasteride consistently ranked first and second in DDDs. The B/A value for tamsulosin was significantly higher than that of other BPH treatment medications. Conclusion The implementation of national centralized drug volume-based procurement policies and other policies from 2019 to 2023 had effectively reduced the economic burden of patients with benign prostatic hyperplasia. Tamsulosin and finasteride, which had the highest B/A in the two categories of α-blockers and 5α-reductase inhibitors, dominated the market for BPH treatment. The clinical use of BPH treatment medications was relatively rational. -
神经损伤是世界范围内致残和导致死亡的主要原因，神经损伤疾病患病率的大幅增加导致了全社会的健康负担加重[1]。神经损伤主要包括颅脑损伤（TBI）和缺血性脑卒中（CI）等，其中TBI是最常见的神经损伤类型[2]，分为急性和慢性两个阶段，炎症是这两个阶段的共同特征，目前还没有有效治疗TBI的药物和方法，迫切需要寻找具有更广泛作用的药物，以缓解TBI后炎症反应[3]。脑缺血是神经损伤患者死亡的最常见病因之一[4]，大脑因供血中断而致脑缺血，进而导致中风等神经损伤性疾病[5]。CI诱导了多种细胞死亡形式，如兴奋性毒性、酸毒性和离子失衡、氧化/氧化应激、炎症[6]、凋亡和梗死周围去极化等。目前CI最有效的治疗手段是静脉溶栓和血管内取栓以达到快速再灌注，这两者都能降低患者致残率，但都需要在发病4小时内尽快完成[4]，目前尚无有效的药物治疗CI患者。
中药具有多途径、多靶点的特点，已有2000多年的发展历史和临床用药经验[7]，如唐·孙思邈所著《备急千金方》中“小续命汤治卒中风欲死”和“大秦艽汤（金·刘完素）治中风”等。因此，阐明在临床上广泛使用的中药的作用机制是本文关注的重点。益母草来自唇形科植物益母草（Leonurus japonicus Houtt）的新鲜或干燥地上部分，临床上主要用于子宫收缩和镇静[8]。现代药理学研究发现其具有子宫收缩、抗炎、镇痛和抗氧化作用等[9]。值得引起关注的是，益母草对神经损伤也有保护作用[10]。然而，关于益母草治疗神经损伤的物质基础和作用机制的研究还未见报道。因此有必要阐明益母草治疗神经损伤的物质基础和作用机制。
本研究旨在利用网络药理学预测益母草的活性成分、靶点及相关通路来探讨其治疗神经损伤的潜在分子机制，为益母草的药理机制深入研究和临床应用提供参考。
1. 材料与方法
1.1 数据库及软件
中药系统药理学分析平台(TCMSP)和中药分子机制的生物信息学分析工具(BATMAN-TCM)；活性成分靶标预测数据库(SwissTargetPrediction, STP)；人类基因注释数据库（GeneCards）；疾病靶点标准化数据库（Uniprot）；京都基因与基因组百科全书; 蛋白-蛋白相互作用网络平台(STRING 11.0)；Venny2.1软件、Cytoscape 3.6.0软件和在线作图工具微生信。
1.2 益母草活性成分的筛选
通过TCMSP和BATMAN-TCM数据库输入“yimucao”，搜索得到益母草的活性成分， 然后，在TCMSP中设置口服生物利用度(OB)≥30%及药物相似性(DL)≥0.18；在BATMAN-TCM中设置“药物-靶点”相似性模型阀值≥20，调节P值≤0.05，筛选活性成分。
1.3 活性成分靶点的预测和筛选
在获得益母草活性成分的基础上，检索TCMSP和STP数据库，限定种属为“Homo sapiens（人类）”，获取活性成分的作用靶点。通过PubChem数据库来确证收集到的活性成分，将其标准化并下载 SMILES序列。再通过TCMSP数据库搜索确证后的活性成分的靶点，将搜索的靶点按照度值从大到小排列后得到益母草的潜在靶点。在数据库STP中，搜索SMILE式，筛选条件为“概率>0”，删除重复值后预测得到药物的潜在靶点。此外，由于益母草中葫芦巴碱已被证实具有较好的治疗神经损伤作用，故将该化合物也纳入活性成分范围内[11]，并通过TCMSP和STP数据库获取其成分靶点。
1.4 疾病相关靶点的筛选
通过GeneCards、DisGenet、OMIM数据库以疾病名称“cerebral ischemia”和“traumatic brain injury”进行检索，获得神经损伤相关靶标。
1.5 药物靶点与疾病靶点标准化及PPI网络构建
利用疾病靶点标准化数据库Uniprot，分别上传上述得到的益母草潜在靶点与神经损伤相关靶点名，获取其靶点的标准基因名以及Uniprot ID。为明确益母草治疗神经损伤疾病的潜在靶点，将二者的靶点上传至Venny 2.1 软件绘制韦恩图，并导出交集的基因。再将筛选得到的共有靶标蛋白上传至STRING平台，选择“multiple proteins”模式，建立药物靶蛋白-疾病靶蛋白相互作用网络，结合分值取中等“medium confidence（≥0.4）”，其余参数默认，利用 Cytoscape3.6.0软件构建益母草治疗神经损伤的PPI网络。利用cytoHubba插件计算 PPI网络每个节点的度值，筛选益母草治疗神经损伤的核心靶点。
1.6 富集分析
在上述STRING中的结果下，选择“Analysis”，点击下载“Biological Process（GO）”“Molecular Function（GO）”“Cellular Component（GO）”“KEGG Pathways”。阈值设置为P≤0.01, 并按照涉及的靶点数目多少进行排序，得到GO气泡图和 KEGG 信号通路条形图。
2. 结果
2.1 益母草活性成分的筛选
通过TCMSP数据库检索到益母草已报道的化学成分，以ADME参数OB≥30%、DL≥0.18进行筛选，得到益母草活性成分8个；BATMAN-TCM数据库检索到10个益母草活性成分；加上文献检索的1个化合物共19个（表1）。再将这19个活性成分输入TCMSP以及STP数据库，搜索的结果经过筛选去除重复项后共得到654个益母草潜在靶点。
表 1 益母草筛选所得活性成分序号 化合物 来源数据库 1 没食子酸 BATMAN-TCM 2 水苏糖 BATMAN-TCM 3 芦丁 BATMAN-TCM 4 月桂酸 BATMAN-TCM 5 水苏碱 BATMAN-TCM 6 益母草素 BATMAN-TCM 7 西班牙夏罗草酮 BATMAN-TCM 8 鸟嘌呤 BATMAN-TCM 9 益母草碱 BATMAN-TCM 10 4-胍基丁醇 BATMAN-TCM 11 鼬瓣花二萜 TCMSP 12 ZINC04073977 TCMSP 13 前益母草二萜 TCMSP 14 异前益母草二萜 TCMSP 15 槲皮苷 TCMSP 16 花生四烯酸 TCMSP 17 异鼠李素 TCMSP 18 山奈酚 TCMSP 19 葫芦巴碱 文献 2.2 疾病靶点的筛选
通过GeneCards、DisGenet和OMIM数据库以疾病名称为“cerebral ischemia”和“traumatic brain injury”分别进行检索，在DisGenet数据库中没有检测到TBI靶点，删除重复值后，得到神经损伤的靶点3605个，将疾病相关的靶点与益母草靶点进行Venn交集分析，筛选得到益母草治疗神经损伤的潜在靶点426个，并获得药物-疾病共同靶点基因韦恩图（图1）。
2.3 PPI 网络分析
将益母草治疗神经损伤的426个潜在靶点，导入STRING数据库，将相互作用靶点的结果导入Cytoscape 3.6.0进行可视化分析，得到由331个节点、6955条边共同组成的网络（图2），同时得到网络中关键靶点的度值（表2）。如图2所示，与神经损伤相关度较高的靶点（度值≥139）为丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶1(AKT1)、白细胞介素6(IL-6)受体、血管内皮生长因子A(VEGFA)、半胱氨酸蛋白酶3(CASP3)、肿瘤蛋白P53（TP53）、基质金属蛋白酶-9 (MMP9)。度值大的靶点提示在网络调控中起关键作用，这些度值大的靶点很可能是益母草治疗神经损伤的关键靶点。
表 2 益母草治疗神经损伤相关靶点信息基因 度值 靶点名称 数据库中代码 AKT1 225 丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶 P31749 IL6 217 白介素6 P05231 VEGFA 196 血管内皮生长因子A P15692 TNF 187 肿瘤生长因子 P01375 TP53 186 细胞肿瘤抗原P53 P04637 SRC 165 原癌基因酪氨酸受体激酶 P12931 CASP3 163 胱天蛋白酶-3 P42574 MAPK1 160 丝裂原活化蛋白激酶1 P28482 CXCL8 157 白介素8 P10145 EGFR 153 表皮生长因子受体 P00533 EGF 150 前表皮生长因子 P01133 PTGS2 146 牛前列腺素G/H合成酶2 P35354 MAPK8 146 丝裂原活化蛋白激酶8 P45983 MYC 146 原癌基因蛋白Myc P01106 JUN 145 转录因子AP-1 P05412 STAT3 143 信号传导及转录激活子3 P40763 FOS 143 原癌基因c-Fos P01100 MMP9 139 基质金属蛋白酶9 P14780 IL-1β 133 白介素1β P01584 2.4 GO生物过程和KEGG通路富集分析
将“2.2” 项下获取的426个潜在的治疗神经损伤的靶点通过STRING进行生物过程（BP）、细胞组分（CC）和分子功能（MF）分析，以 P<0.01为条件，筛选靠前的GO富集分析，如图3所示。图中纵坐标表示富集条目，横坐标表示基因计数，颜色深浅代表-log10(p)值大小。其中 GO-BP 主要为应激反应、生物调节和细胞通讯等；GO-CC主要为细胞膜等；GO-MF主要为蛋白质结合、离子结合和催化还原活性等。
利用STRING数据库对益母草治疗神经损伤的潜在的426个靶点进行富集分析，筛选出显著的前16条信号通路（P<0.01），主要涉及的信号通路为MAPK、Toll样受体、PI3K-Akt、肿瘤坏死因子、IL-17和凋亡等信号通路(图4)。
2.5 药物“活性成分-靶点”网络的构建与分析
通过Cytoscape3.6.0软件得到药物“活性成分-靶点”的网络（图5）。网络中化合物19个，靶点426个。在图5中，箭头节点代表益母草中化合物，椭圆形节点代表靶点，结果可以明显看出益母草中度值相对较高的化合物有槲皮素、益母草碱、山奈酚、异鼠李素、水苏碱、葫芦巴碱等，这些化合物可能是益母草治疗神经损伤的关键化合物。
3. 讨论
本研究采用网络药理学方法，借助相关数据库以及各种绘图软件对益母草治疗神经损伤的物质基础和作用机制进行研究。共筛选出益母草有效活性成分19个，对应活性成分靶点654个。其中，益母草与神经损伤的共同基因有426个，“药物活性成分-共同靶点”网络与PPI网络结合分析，结果发现，益母草治疗神经损伤的关键活性成分有槲皮素、益母草碱、山奈酚、异鼠李素、水苏碱、葫芦巴碱等，其中槲皮素对脑缺血的作用最为突出。槲皮素通过发挥抗氧化[12]、抗炎和抗凋亡作用[13]对脑缺血的病理学改变产生了积极的治疗作用。益母草碱通过抗氧化、抗凋亡、保护线粒体和激活Nrf-2/HO-1信号通路发挥血脑屏障保护作用[14]。山萘酚具有抗氧化、抗炎、抗癌和预防心血管疾病等多种药理活性[15]。异鼠李素具有保护心脑血管、抗肿瘤、抗炎、抗氧化、保护器官、预防肥胖等作用[16]。水苏碱通过多种分子机制(包括TGF-β、ers介导的细胞凋亡、MMPs/TIMPs、NF-κB和JAK/STAT)抑制细胞外基质（ECM）沉积、降低炎症和氧化应激，以及血管生成保护血管等发挥神经保护作用[17]。葫芦巴碱具有抗凋亡、抗炎、抗氧化、神经保护等多种药理作用，具有改善认知能力的潜力。
根据益母草靶蛋白互作网络图分析可知，益母草治疗神经损伤的核心靶点主要为：AKT1，IL-6，VEGFA，CASP3， TP53，MMP-9。AKT1能够通过丝氨酸和/或苏氨酸磷酸化介导调节细胞代谢、增殖、细胞存活、胰岛素信号传导、生长和血管生成过程。据报道[18]阿托伐他汀通过抑制JNK3/cJun/caspase-3，增强Akt-nNOS信号通路，抑制脑缺血大鼠脑内细胞凋亡，对脑缺血再灌注有保护作用。IL-6可调节多种细胞的生长与分化，具有调节免疫应答、急性期反应及造血功能，并在机体的抗感染免疫反应中起重要作用。IL-6作为促炎细胞因子在脑缺血中的作用可能是通过NF-κB通路来实现的[19]。据报道，LncRNA MEG8通过miR-130a-5p/VEGFA信号靶向减轻缺血性中风后的脑缺血[20]，通过靶向VEGFA，下调microRNA-195促进血管生成[21]。Caspase-3(CASP3)是细胞凋亡途径中最关键的酶类之一，与癌症的发生、衰老、心脑血管疾病的发生等有着重要联系。Nahid等[22]研究发现通过降低Bax/Bcl-2比值和caspase-3活化，可减轻脑缺血后海马CA1神经元损伤，改善脑缺血损伤引起的功能和记忆丧失。TP53是神经元凋亡的主要调节因子，任何降低TP53稳定性及其向线粒体迁移的方法都可以减轻缺血性脑区的神经元损失[23]。MMP-9是一种明胶酶，大脑中许多细胞都能分泌MMP-9。MMP-9降解细胞外基质成分，从而引发中风，Zinnhardt等[24]研究发现脑缺血的发生会促进基质金属蛋白酶（MMPs）的产生，尤其是MMP-9，另外MMP-9的激活又可引起血脑屏障受损。
GO功能富集分析发现，益母草治疗神经损伤的基因功能主要体现在生物调节、氧化应激反应、细胞通讯等生物学过程以及蛋白质结合、离子结合和催化还原等。KEGG信号通路富集分析显示，益母草治疗神经损伤所涉及的TNF信号通路、MAPK信号通路、TP53信号通路、PI3K-Akt信号通路的P值较小，被显著富集。TNF具有促进细胞生长、分化、凋亡及诱发炎症等生物学效应。TNF-α可以激活JNK，Caspase蛋白酶和转录因子NF-kB这三条信号通路，实现其免疫调节和细胞凋亡的生物学功能，从而对脑缺血产生影响。级联p38-MAPK的转导通路位于中枢神经系统，在缺血、缺氧等条件刺激下可被激活。可通过p38 MAPK和c-Jun抑制炎症反应，对损伤后的神经有保护作用[25]。Yao等[26]发现通过抑制MAPK信号通路的激活，恢复神经功能，减轻血脑屏障通透性破坏，对脑缺血产生保护作用。缺血神经元释放的内源性配体激活TLR信号通路，导致大量炎症细胞因子TNF-α、IL-1β、iNOS的产生，从而引起脑缺血后继发性炎症损伤。TLRs介导的缺血耐受可作为预防和治疗脑缺血的重要靶点[27]。TP53是一个肿瘤抑制蛋白，调节各种各样基因的表达，包括细胞凋亡等，此外TP53可不依赖其活性，仅作为一个转录因子来引发凋亡通路。抑制NF-κB及下游TP53可显著减轻神经元自噬和凋亡，具有显著的神经保护作用。NF-κB、TP53及其介导的自噬和凋亡在脑缺血再灌注损伤恶化中也起关键作用[28]。PI3K/AKT信号通路是一条与增殖，分化和凋亡相关的信号通路[29]。
综上所述，本研究应用网络药理学的方法预测了益母草治疗神经损伤的主要活性成分和潜在分子机制，但由于所使用平台的数据收录，更新相对滞后，中药活性成分筛选条件口服生物利用度与类药性并不是唯一的标准，因而，研究预测的结果有其局限性。需要在今后的实验研究中进一步阐明和验证益母草中活性成分的作用靶点，从而完善其治疗神经损伤的有效化学成分及作用机制。
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表 1 2019至2023年样本医院使用BPH治疗药物的品种及政策属性情况
编号 药品分类及通用名称 基药目录
（2018版）医保目录
（2023版）集采批次
（执行时间）α受体阻滞剂 1 多沙唑嗪 否 常规 − 2 阿夫唑嗪 否 常规 − 3 特拉唑嗪 是 常规 第二批
（2020.06 ）4 坦索罗辛 是 常规 第三批
（2020.11 ）5 萘哌地尔 否 常规 − 6 赛洛多辛 否 常规 第九批
（2024.03 ）5α还原酶抑制剂 7 非那雄胺 是 常规 第三批
（2020.11 ）8 度他雄胺 否 − 第五批
（2021.10 ）9 爱普列特 否 常规 − 
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表 2 2019至2023年样本医院BPH治疗药物的DDDs及排序
药品名称 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 DDDs 构成比
（%）排序 DDDs 构成比
（%）排序 DDDs 构成比
（%）排序 DDDs 构成比
（%）排序 DDDs 构成比
（%）排序 多沙唑嗪 1 907 077.13 5.50 3 2 100 947.00 6.28 3 3 289 605.50 8.53 3 3 690 188.75 8.73 3 4 114 056.88 8.65 3 阿夫唑嗪 124 031.18 0.36 8 117 393.68 0.35 8 130 039.91 0.34 8 104 712.44 0.25 8 105 023.69 0.22 8 特拉唑嗪 1 574 817.40 4.54 4 1 691 404.90 5.06 4 1 853 448.60 4.81 5 1 974 935.80 4.67 5 1 969 612.80 4.14 5 坦索罗辛 22 579 954.25 65.08 1 20 873 691.00 62.42 1 22 967 517.25 59.59 1 25 198 064.50 59.64 1 28 186 101.00 59.29 1 赛洛多辛 164 500.00 0.47 7 361 285.75 1.08 6 689 508.75 1.79 6 870 313.50 2.06 6 1 082 145.75 2.28 6 萘哌地尔 307 684.50 0.89 6 250 103.00 0.75 7 232 475.00 0.60 7 177 454.50 0.42 7 202 812.50 0.43 7 非那雄胺 6 535 203.25 18.84 2 6 541 707.03 19.56 2 7 435 363.85 19.29 2 8 170 399.73 19.34 2 9 552 451.93 20.09 2 度他雄胺 11 072.50 0.03 9 9 112.50 0.03 9 16 852.50 0.04 9 21 650.00 0.05 9 16 776.67 0.04 9 爱普列特 1 488 867.50 4.29 5 1 492 525.00 4.46 5 1 930 231.25 5.01 4 2 041 418.75 4.83 4 2 308 650.00 4.86 4
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表 3 2019至2023年样本医院BPH治疗药物的DDDc（元）、排序及B/A
药品名称 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 DDDc 排序 B/A DDDc 排序 B/A DDDc 排序 B/A DDDc 排序 B/A DDDc 排序 B/A 多沙唑嗪 4.28 6 2.0 4.28 6 2.0 4.38 6 2.0 4.55 6 2.0 4.55 5 1.7 阿夫唑嗪 4.80 5 0.6 4.79 5 0.6 4.78 5 0.6 4.76 4 0.5 4.73 4 0.5 特拉唑嗪 3.61 8 2.0 1.99 9 2.3 1.08 9 1.8 1.01 8 1.6 0.81 9 1.8 坦索罗辛 4.13 7 7.0 3.65 7 7.0 1.09 8 8.0 0.95 9 9.0 0.89 8 8.0 赛洛多辛 8.18 2 0.3 8.27 2 0.3 8.32 1 0.2 8.23 1 0.2 7.98 1 0.2 萘哌地尔 2.12 9 1.5 2.05 8 1.1 2.10 7 1.0 2.00 7 1.0 2.15 7 1.0 非那雄胺 14.20 1 0.5 12.51 1 0.5 7.12 2 1.0 6.36 2 1.0 5.79 3 1.5 度他雄胺 7.50 3 0.3 7.50 3 0.3 6.92 3 0.3 4.71 5 0.6 3.31 6 0.7 爱普列特 6.02 4 0.8 6.01 4 0.8 6.00 4 1.0 5.99 3 0.8 5.98 2 0.5
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