中药抗深静脉血栓的网络药理学与多靶点机制研究进展
Research Progress on Network Pharmacology and Multi-Target Mechanisms of Traditional Chinese Medicine in Treating Deep Venous Thrombosis
DOI: 10.12677/acm.2026.1682819, PDF,   
作者: 杨溢瀛*:黑龙江中医药大学研究生院,黑龙江 哈尔滨;孙 秋#:黑龙江中医药大学附属第一医院周围血管病一科,黑龙江 哈尔滨
关键词: 下肢深静脉血栓;中药活性成分;网络药理学;分子对接;多靶点机制;Deep Venous Thrombosis; TCM Active Ingredients; Network Pharmacology; Molecular Docking; Multi-Target Mechanism
摘要: 深静脉血栓(Deep Venous Thrombosis, DVT)病理机制错综复杂,西医单一靶向药物在临床使用时存在明显短板。而中医药依靠多组分共同起效、多点位调控、多条通路协同干预的特点,在血栓预防与治疗领域拥有不可替代的研究价值。本文梳理近年来国内外相关文献报道,系统归纳网络药理学在中药干预DVT方向的各类应用成果,整理单味药材与经典活血复方抗血栓的分子调控规律,为后续开展中药抗DVT靶点深度研究、创新中药研发以及临床成果落地转化提供理论参考。本文选取活血通络类代表方剂补阳还五汤、桃红四物汤,搭配丹参、水蛭、三七等常用活血单味药作为分析载体,借助网络药理学搭建“活性成分–疾病靶点–信号通路”互作网络,再利用分子对接模拟验证核心靶点与中药小分子的结合能力。分析结果表明,中药改善DVT病变主要依靠四条作用路径:维持体内凝血、抗凝动态平衡、阻断血小板过度活化聚集、修复受损血管内皮、抑制血栓相关炎症连锁反应;该调控过程核心靶点为F2、AKT1、NF-κB,信号通路集中于凝血–纤溶通路、PI3K-AKT通路与NF-κB炎症通路。目前将网络药理学与分子对接相结合,能够清晰地阐释中药、复方多成分协同抗DVT的作用规律,但该领域仍存在不少待解决问题,适配中医辨证体系的病证结合动物模型较为稀缺、公共数据库靶点预测存在一定假阳性、静态网络模型无法还原血栓全程动态病理改变。后续研究可融合多组学检测、人工智能预测模型等新技术,弥补现有研究体系的不足,助力中药抗DVT机制研究朝着精准化、标准化方向推进。
Abstract: Deep venous thrombosis (DVT) features complicated pathological mechanisms, and single-target drugs cannot fully meet clinical treatment demands. Benefiting from multi-component, multi-target and multi-pathway regulatory features, traditional Chinese medicine (TCM) shows distinctive advantages in preventing and curing thrombotic disorders. This paper sorts out domestic and foreign research documents published in recent years, summarizes the application of network pharmacology in exploring TCM intervention against DVT, and sorts out the molecular regulatory mechanisms of single herbs and classic formulas for anti-thrombosis, so as to lay theoretical foundations for follow-up targeted mechanism research, new drug development and clinical transformation of anti-DVT TCM preparations. Representative meridian-unblocking formulas Buyang Huanwu Decoction and Taohong Siwu Decoction, as well as common blood-activating herbs Salvia miltiorrhiza, leech and Panax notoginseng are selected as research objects. The interaction network of active ingredients, disease targets and signaling pathways is constructed via network pharmacology, and molecular docking simulation is performed to test the binding activity between core protein targets and herbal small molecules. The analytical results reveal that TCM relieves DVT lesions through four major regulatory modes: stabilizing the dynamic balance of coagulation and anticoagulation, restraining excessive platelet aggregation and activation, repairing damaged vascular endothelium, and suppressing inflammatory cascade reactions induced by thrombosis. F2, AKT1 and NF-κB are the core regulatory targets, and the dominant signaling pathways include coagulation-fibrinolysis pathway, PI3K-AKT pathway and NF-κB inflammatory pathway. Joint application of network pharmacology and molecular docking has become an effective method to interpret the synergistic anti-DVT mechanism of single herbs and compound prescriptions. Even so, the existing research system still has obvious limitations, including insufficient syndrome-disease combined animal models matching TCM differentiation theory, inevitable false positive data in database target prediction, and the inherent defect that static network models fail to reflect dynamic pathological changes during DVT progression. In further research, integrated multi-omics detection and artificial intelligence prediction models can be adopted to make up for current research deficiencies, and drive the research on TCM against DVT to develop in a precise and standardized direction.
文章引用:杨溢瀛, 孙秋. 中药抗深静脉血栓的网络药理学与多靶点机制研究进展[J]. 临床医学进展, 2026, 16(8): 488-498. https://doi.org/10.12677/acm.2026.1682819

参考文献

[1] 中华医学会外科学分会血管外科学组, 中国医师协会血管外科医师分会, 陈忠, 等. 深静脉血栓形成诊断和治疗指南(第四版) [J]. 中国实用外科杂志, 2026, 46(5): 599-613.
[2] 王辰, 王建安. 内科学[M]. 第9版. 北京: 人民卫生出版社, 2018: 156-159.
[3] 刘振斌, 王刚, 李梦虎. 下肢深静脉血栓形成的中西医治疗进展[J]. 中国中西医结合外科杂志, 2021, 27(1): 149-153.
[4] 屈媛, 王婷, 付慧婕, 等. 丹参有效成分及药理作用研究进展[J]. 辽宁中医药大学学报, 2024, 26(9): 172-176.
[5] 王丹阳, 冯毅晖, 潘加豪, 等. 黄芪的主要化学成分及药理作用[J]. 新农民, 2024(24): 126-128.
[6] 王英, 张尚智, 朱田田, 等. 当归有效成分的提取与分析研究进展[J]. 中兽医医药杂志, 2016, 35(2): 75-79.
[7] 李梢, 肖伟. 网络药理学应用于中药新药研发专家共识总论[J]. 中国中药杂志, 2024, 49(18): 5055-5068.
[8] 任洁, 魏静. 分子对接技术在中药研究中的应用[J]. 中国中医药信息杂志, 2014, 21(1): 123-125.
[9] Szklarczyk, D., Gable, A.L., Lyon, D., Junge, A., Wyder, S., Huerta-Cepas, J., et al. (2018) STRING V11: Protein-Protein Association Networks with Increased Coverage, Supporting Functional Discovery in Genome-Wide Experimental Datasets. Nucleic Acids Research, 47, D607-D613.
https://doi.org/10.1093/nar/gky1131
[10] 廖韵诺, 赵凯丽, 郭宏伟. 中药网络药理学的研究应用与挑战[J]. 中草药, 2024, 55(12): 4204-4213.
[11] 顾蔚, 乔建林. 传统中药抗血小板血栓相关机制的研究进展[J]. 中国临床新医学, 2025, 18(2): 226-229.
[12] 黄烨, 陈可冀, 殷惠军. 血栓形成与中药防治[J]. 医学综述, 2010, 16(9): 1410-1413.
[13] 冯卫生. 中药化学[M]. 北京: 化学工业出版社, 2018: 269.
[14] 仲瑞雪, 季欧, 吴传红, 等. 基于数据挖掘及网络药理学探讨中药治疗深静脉血栓用药规律及机制研究[J]. 食品与药品, 2022, 24(6): 513-518.
[15] 秦晓慧, 罗丹, 张力. 基于网络药理学及分子对接探讨益气活血方治疗深静脉血栓形成的作用机制[J]. 西部中医药, 2023, 36(4): 73-79.
[16] 赵佳鑫, 张娟利, 马阳, 等. 基于网络药理学和分子对接研究活络效灵丹治疗冠心病的分子机制[J]. 中南药学, 2022, 20(3): 565-573.
[17] 任璐彤, 李佳怡, 刘蔚, 等. 基于网络药理学的丹参治疗深静脉血栓作用机制探讨[J]. 临床药物治疗杂志, 2020, 18(9): 27-35.
[18] 王玉涛, 庞雪, 李安举. 茵陈治疗深静脉血栓形成的网络药理学机制研究[J]. 中药新药与临床药理, 2019, 30(12): 1464-1473.
[19] 冯科冉, 李伟霞, 王晓艳, 等. 丹参化学成分、药理作用及其质量标志物(Q-Marker)的预测分析[J]. 中草药, 2022, 53(2): 609-618.
[20] 陈国辉, 黄文凤. 黄芪的化学成分及药理作用研究进展[J]. 中国新药杂志, 2008, 17(17): 1482-1485.
[21] 李晓雨, 李双凤, 刘晓美, 等. 当归-川芎药对的化学成分、药理作用及临床应用研究进展[J]. 中草药, 2024, 55(4): 1415-1426.
[22] 王珊, 刘慧敏. 血小板活化的分子机制及中药活性成分抗血小板研究进展[J]. 现代医药卫生, 2022, 38(14): 2423-2427.
[23] 周经霞, 陈琳, 陈擘璨, 等. 血管内皮生长因子通过PI3K-Akt和MAPK-ERK通路促进脑梗死大鼠血管新生机制[J]. 中国老年学杂志, 2019, 39(15): 3749-3752.
[24] 牛嵩山. 黄芪甲苷的药理研究进展[J]. 国医论坛, 2012, 27(4): 53-54.
[25] 杨岩涛, 杨岩, 肖佳妹, 等. 人参皂苷Rg1促血管生成及其血管保护作用研究进展[J]. 药学学报, 2021, 56(8): 2146-2153.
[26] 王晓晨, 吉爱国. NF-κB信号通路与炎症反应[J]. 生理科学进展, 2014, 45(1): 68-71.
[27] 侯道荣, 刘振, 崔斯童, 等. 丹参酮II-A通过调控TLR4/IκBα/NFκB信号通路抑制LPS诱导的细胞炎症[J]. 中国药理学通报, 2021, 37(2): 210-214.
[28] 杨婷, 张莉君, 黄睿, 等. 中药活性成分调控血管新生的研究进展[J]. 药学学报, 2020, 55(9): 1995-2007.
[29] 陶淦, 郭秀丽, 何发键, 等. 基于网络药理学方法探讨丹参抗非小细胞肺癌的作用机制[J]. 药学前沿, 2025, 29(3): 361-373.
[30] 魏鸿鑫, 曾维铨, 连晓文, 等. 活血化瘀类中药及类方预防髋、膝关节置换术后深静脉血栓形成的研究进展[J]. 内蒙古中医药, 2025, 44(2): 144-148.
[31] 孙小丽, 洪冉, 仲瑞雪, 等. 基于RAGE、VCAM-1表达变化的抗静脉血栓方抗大鼠深静脉血栓研究[J]. 甘肃科学学报, 2024, 36(3): 37-43.
[32] 王晓栋, 等. 基于分子对接和网络药理学的参附注射液干预深静脉血栓的机制探析[J]. 浙江医学, 2021, 43(17): 1881-1887+1937.
[33] 潘迎志, 李青蔚. 计算机技术在中药活性成分发现过程中的应用[J]. 成都大学学报(自然科学版), 2023, 42(3): 234-238.
[34] 赵珊, 张文青, 张欣悦, 等. 基于药物靶标识别中药活性成分的研究方法及应用[J]. 药物评价研究, 2023, 46(7): 1578-1586.
[35] 智猛, 李大勇. 基于数据挖掘分析中医药治疗骨科术后深静脉血栓的用药规律[J]. 中医药导报, 2022, 28(2): 156-161.
[36] 刘锦超, 罗伟, 丁燕, 等. 中药水蛭抗血栓活性成分、活性及作用机制研究进展[J]. 中药与临床, 2024, 15(6): 74-79.
[37] 金鸣, 裴崇强, 臧宝霞, 等. 羟基红花黄色素A缓解血小板激活因子诱导的内皮细胞炎症因子表达升高作用的研究[J]. 心肺血管病杂志, 2011, 30(5): 429-432.
[38] 张前, 牛欣, 闫妍, 等. 羟基红花黄色素A抑制新生血管形成的机制研究[J]. 北京中医药大学学报, 2004, 27(3): 25-29.
[39] 陈荣荣, 郭浩, 徐砚通, 等. 中药复方和有效成分对血管新生促进或抑制作用的研究进展[J]. 中草药, 2013, 44(23): 3413-3421.
[40] 柴争妍, 彭新, 杨琦帆, 等. 丹参及其药对药理作用及临床应用研究进展[J]. 安徽中医药大学学报, 2024, 43(6): 108-112.
[41] 王汝涛, 周四元, 张峰, 等. 阿魏酸乙酯的药理活性及其机制研究[J]. 中国临床药理学与治疗学, 2004, 9(8): 925-928.