摘要： 目的:基于网络药理学与分子对接探讨罗仁教授运用清热祛湿化瘀药剂治疗高尿酸血症的作用机制。方法:运用TCMSP数据库对清热祛湿化瘀药剂活性成分以及靶点进行筛选，以DisGeNET数据库和GeneCards数据库预测清热祛湿化瘀药剂治疗高尿酸血症的相关靶点。将清热祛湿化瘀药剂作用于高尿酸血症的靶点基因导入STRING数据库，筛选重要蛋白。去重后将潜在靶点输入至DAVID数据库中，进行KEGG信号通路富集分析、GO富集分析。利用SwissDock在线平台进行分子对接，预测清热祛湿化瘀药剂的主要成分与关键靶点的作用特征，并构建高尿酸血症大鼠模型，分析清热祛湿化瘀药剂对大鼠产生的影响。结果:对清热祛湿化瘀药剂筛选出78个活性化合物成分，其中山药7个、赤芍5个、黄柏12个、苍术8个、车前子12个、牛膝6个、金钱草4个、薏苡仁11个、白茅根9个、百合2个、炙甘草2个，相同化学成分有9个；清热祛湿化瘀药剂活性成分的靶点和高尿酸血症疾病的潜在靶点基因互相映射，得到37个交叉靶点，即为清热祛湿化瘀药剂治疗高尿酸血症的潜在靶点。经Cytoscape(v3.7.1)软件筛选出核心靶点10个。共获得GO富集条目95个(P<0.05),其中生物过程62个、细胞功能21个、细胞组分12个，KEGG富集通路分析获得74条信号通路。与空白组相比，模型组、清热祛湿化瘀+LY294002组BUN降低，SCr、UA上升，差异具有统计学意义(P<0.05);与模型组相比，清热祛湿化瘀药剂组BUN上升，SCr、UA降低，差异具有统计学意义(P<0.05);与清热祛湿化瘀药剂组相比，清热祛湿化瘀+LY294002组BUN降低，SCr、UA上升，差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:罗仁教授治疗高尿酸血症以清热祛湿化瘀药剂为主，为治疗高尿酸血症提供了重要理论依据。?

关键词: 高尿酸血症;清热祛湿化瘀药剂;作用机制;富集分析;靶点基因;