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结直肠癌（ colorectal cancer ， CRC ）是常见的消化系统恶性肿瘤，在最新统计的全球癌症发病率和死亡率排名中均位居前列 [1] ，其高发病率和高死亡率严重威胁人们的生命健康。 CRC 的发生、发展机制复杂，其中涉及多种肿瘤相关基因及肿瘤相关信号通路的改变。
近年来，中药以其多途径、多靶点的优势，在辅助治疗 CRC 方面取得了良好的疗效。丹参 – 赤芍是临床上抑制恶性肿瘤发生发展常用的活血化瘀药对，其中，丹参是唇形科植物丹参 Salvia miltiorrhiza Bge. 的干燥根和根茎，《本草纲目》草部中记载其味苦，性微寒，无毒，归心、肝经，具有祛瘀生新、活血止痛的功效 [2] 。赤芍是为毛茛科植物芍药 Paeonia lactiflora Pall. 或川赤芍 P. veitchii Lynch 的干燥根，味苦，性微寒，归肝经，具有清热凉血、活血祛瘀的功效 [3] 。本研究基于网络药理学及分子对接技术筛选丹参 – 赤芍药对治疗 CRC 的相关靶点和通路，并将筛选后的活性成分与靶蛋白进行分子对接，探讨丹参 – 赤芍药对是否能够多靶点、多途径抑制 CRC 的发生发展，并运用体外细胞实验对相关靶点进行验证，以期为中医药防治 CRC 提供新思路。
1 材料
1.1 细胞
结直肠癌 HCT116 细胞购自 ATCC 细胞库。
1.2 药材
丹参（批号 20190513 ）、赤芍（批号 20190411 ）均购自北京同仁堂股份有限公司，经天津中医药大学孟静岩教授鉴定分别为唇形科植物丹参 S. miltiorrhiza Bge. 的干燥根和根茎、毛茛科植物芍药 P. lactiflora Pall. 的 干燥根。
根据孟静岩教授多年临床经验，丹参 – 赤芍药对以 1 ∶ 1 配伍制成冻干粉，将冻干粉溶解于无血清培养基，配制成 2 mg/mL 的溶液（以生药量计），通过 0.22 μm 滤器灭菌，将灭菌后的药液保存在 − 20 ℃备用。本课题组前期利用 UPLC-Q-TOF/MS 技术对丹参 – 赤芍活性成分进行鉴定 [4] ，筛选出 18 种丹参独有成分及 11 种赤芍的独有成分，如丹参素、 苯甲酰芍药苷、芍药苷等。
1.3 药品与试剂
MTT （批号 M8180 ）、高效 RIPA 裂解液（批号 R0010 ）、 PMSF （批号 P0100) 、蛋白酶磷酸酶抑制剂混合物（批号 P1261 ）购自北京索莱宝科技有限公司；细胞 / 组织总 RNA 提取试剂盒（批号 19221ES50 ）、 Hifair Ⅲ 1st Strand cDNA Synthesis SuperMix for qPCR （批号 11141ES60 ）、 Hieff UNICON Universal Blue qPCR SYBR Green Master Mix （批号 11184ES08 ）购自上海翊圣生物科技有限公司；雌激素受体 1 （ estrogen receptor 1 ， ESR1 ）抗体（批号 WL00940 ）、 β-catenin （批号 WL0962a ）、视网膜母细胞瘤基因 1 （ retinoblastoma 1 ， RB1 ）抗体（批号 WL02216 ）、半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶 -3 （ cystein-asparate protease-3 ， Caspase-3 ）抗体（批号 WL04004 ）、聚腺苷酸二磷酸核糖转移酶（ poly-ADP-ribose polymerase ， PARP ）抗体（批号 WL01932 ）购自沈阳万类生物科技有限公司； HRP 标记的山羊抗兔单克隆抗体（批号 AS014 ）、 β-actin 抗体（批号 AC026 ）购自爱博泰克生物技术公司。
1.4 仪器
311 型 CO2 细胞培养箱、 MK3 型多功能读板机（美国 Thermo Fisher Scientific 公司）； 5418 型冷冻离心机（德国 Eppendorf 公司）； E200 型荧光倒置显微镜（日本 Nikon 公司）； ChemiDoc MP 凝胶成像系统（美国 Bio-Rad 公司）。
2 方法
2.1 网络药理学分析
2.1.1 丹参 – 赤芍药对活性成分及靶点筛选 通过 TCMSP 数据库（ https://tcmspw.com/tcmsp.php ）检索丹参、赤芍的化学成分，以口服生物利用度（ oral bioavailability ， OB ） ≥ 30% 且类药性（ drug-likeness ， DL ） ≥ 0.18 为条件筛选化学成分及对应蛋白靶点，并通过参考文献进行补充 [5] 。使用 UniProt （ https://uniprot.org/ ）校正化学成分靶点基因名称，使蛋白质靶点信息标准化 [6] 。
2.1.2 CRC 相关基因查找及药物 – 疾病交集基因获取 通过 GeneCards （ http://www.genecards.org/ ）、 OMIM （ http://omim.org/ ）、 PharmGkb （ http:// www.pharmgkb.org/ ）、 TTD （ http://db.idrblab.net/ttd ）、及 DrugBank （ https://go.drugbank.com/ ）数据库，以“ colorectal cancer ”为关键词进行疾病相关基因查找。将各数据库得到的疾病相关基因进行并集并删除重复基因，使用 PERL 软件绘制 Venn 图，对药物预测潜在靶点与疾病相关靶点取交集，即获得丹参 – 赤芍药对治疗 CRC 的潜在靶点。
2.1.3 中药调控网络及蛋白质 – 蛋白质相互作用（protein-protein interaction ，PPI ） 网络构建 将丹参 – 赤芍的主要活性成分与潜在靶点导入 Cytoscape 3.8.2 软件中，绘制“中药 – 活性成分 – 潜在靶点”网络。将交集靶点输入到 STRING 数据库（ https://string-db.org/ ），物种设置为“ Homo sapiens ”，最低相互作用阈值设为最高置信度“ highest confidence （ 0.9 ）”，得到 PPI 网络，再运用 Cytoscape 3.8.2 软件将 PPI 网络做可视化处理。使用插件 CytoNCA 提取网络中得分较高的节点，以介数和自由度的中位数作为截点，将截点之上的靶点视为关键靶点，并进行后续研究。
2.1.4 基因本体（ gene ontology ， GO ）功能及京都基因与基因组百科全书（ Kyoto encyclopedia of genes and genomes ， KEGG ）通路富集分析 应用 R 软件中 Bioconductor 模块软件包“ org.Hs.eg.db ”运行完 entrez ID 转换。采用 R 软件中的“ colorspace ”“ stringi ”“ ggplot2 ”和“ DOSE ”“ clusterProfiler ”“ enrichplot ”模块对关键靶基因进行 GO 功能和 KEGG 通路富集分析，过滤条件为 P ＞ 0.05 ，输出气泡图，分析富集结果。运行“ pathview ”模块绘制通路图 [7] 。
2.1.5 潜在活性成分与核心靶蛋白的分子对接 将药物活性成分与关键靶点进行分子对接，首先通过 PubChem 数据库（ http://pubchem.ncbi.nlm.nih. gov/ ）获得化合物的 3D 结构，并利用 Open Babel 2.3.2 软件将获得的 SDF 文件转化为 PDB 格式。从 PDB 数据库（ http://www.rcsb.org/pdb ）获得关键靶点的 3D 结构 PDB 格式，分子图形系统 PyMOL 2.5.1 去除水分子和小分子配体。靶蛋白与化合物均使用 AutoDockTools 1.5.6 转化为 PDBQT 格式。利用 AutoDock Vina 1.1.2 软件 Discovery Studio （ DS ， V2016 ）进行对接，对结果进行分析处理，分子对接构象的结合能越低，则结合构象越稳定，反映受体分子与配体之间结合的可能性越大。故对接结果只保留每对分子对接的结合能绝对值最高者。
2.2 体外实验验证
2.2.1 MTT 实验 收集处于对数生长期的 HCT116 细胞，以 5 × 105/mL 接种于 96 孔板中，细胞贴壁后加入不同质量浓度（ 125 、 250 、 500 、 1000 、 2000 μg/mL ）的丹参 – 赤芍溶液，同时设调零孔（不接种细胞不含药物）和对照孔（接种细胞不含药物），置于 37 ℃、 5% CO2 的 培养箱中培养 48 h 后，每孔加入 20 μL MTT 溶液（ 5 mg/mL ），轻晃混匀，于 37 ℃、 5% CO2 的 培养箱中孵育 4 h 后，弃去上清液，每孔加入 150 μL 二甲基亚砜，轻晃混匀，采用酶标仪测定 490 nm 处的吸光度（ A ）值，计算细胞抑制率。
细胞抑制率＝ [(A 对照 － A 调零 ) － (A 给药 － A 调零 )]/(A 对照 － A 调零 )
2.2.2 划痕实验 将处于对数生长期的 HCT116 细胞以 1 × 106/mL 接种于 6 孔板中，待细胞贴壁后，用 10 μL 的枪头在孔内划线，用 PBS 缓冲液沿孔壁轻轻冲洗孔底 2 次，吸净细胞残渣，每孔加入 2 mL 不同质量浓度（ 100 、 200 、 400 μg/mL ）的丹参 – 赤芍溶液后，置于 5% CO2 、 37 ℃培养箱中培养 48 h ，对照组加入不含药物的培养基。培养 0 、 48 h 后，于倒置显微镜下观察并拍照，使用 Image J 软件计算划痕面积。
2.2.3 qRT-PCR 检测 ESR1 、黏着连接蛋白 β1 （ catenin beta 1 ， CTNNB1 ）和 RB1 mRNA 表达 按“ 2.2.2 ”项下方法处理细胞，按照试剂盒说明书提取细胞总RNA 并合成cDNA ，进行qRT-PCR 分析 。 引物序列见表 1 。
2.2.4 Western blotting 检测 ESR1 、 β-catenin 、 RB1 、 Caspase-3 和 PARP 蛋白表达 按“ 2.2.2 ”项下方法处理细胞，收集各组细胞，加入适量 RIPA 裂解液，于冰上裂解，提取细胞总蛋白，于 100 ℃水中加热 5 ～ 10 min 使蛋白变性。蛋白样品经十二烷基硫酸钠 – 聚丙烯酰胺凝胶电泳，转至 PVDF 膜，加入 5% 脱脂牛奶，封闭 2 h ，分别加入相应一抗（ 1 ∶ 1000 ），室温孵育 1 h ， 4 ℃过夜孵育；洗膜后，加入二抗（ 1 ∶ 8000 ），室温孵育 1 h ；洗膜后加入 ECL 发光液显色，放置于凝胶成像系统运行程序显影成像，应用 Image J 软件分析条带的灰度值。
2.2.5 数据统计 实验数据用 表示，实验重复 3 次，运用 SPSS 25.0 软件进行统计分析。数据符合正态分布的采用单因素方差分析（ One-way ANOVA ），方差齐的结果用 LSD 检验方法进行组间的比较，方差不齐或不服从正态分布的用 Dunnett’s T3 检验。
3 结果
3.1 丹参 – 赤芍药对活性成分及靶点的筛选
通过在 TCMSP 数据库中查找到丹参 – 赤芍的活性成分并按照筛选条件进行筛选，得到活性成分 206 个，药物作用靶基因 352 个。
3.2 CRC 相关靶点筛选和药物 – 疾病交集靶点获取
将 GeneCards 、 OMIM 、 PharmGkb 、 TTD 、 DurgBank 数据库检索的 CRC 相关靶点结果合并，去除重复数据，筛选得到 CRC 相关靶点 9143 个，见图 1 。将丹参 – 赤芍药对的潜在靶点与 CRC 相关靶点取交集映射，利用 Perl 软件绘制韦恩图，共得到 283 个交集靶点，见图 2 。
3.3 “ 中药 – 活性成分 – 潜在治疗靶点 ” 网络分析
将筛选后的丹参 – 赤芍活性成分、交集靶点以及中药信息导入 Cytoscape 3.8.2 软件进行可视化分析，获得“中药 – 活性成分 – 潜在治疗靶点”网络图，见图 3 。
3.4 PPI 网络分析
将药物与疾病共有靶点导入 STRING 数据库，得到 PPI 网络（图 4 ），共有 131 个节点、 520 条边。
使用插件 CytoNCA 提取网络中得分较高的节点，以介数和自由度的中位数作为截点，根据条件选择排名前 11 的靶点为 ESR1 、 CTNNB1 、 RB1 、特化蛋白 1 （ specialized protein 1 ， SP1 ）、原癌基因 SRC 、 c-Jun 氨基末端激酶（ c-Jun N-terminal kinase ， JUN ）、信号传导与转录激活因子 3 （ signal transducer and activator of transcription 3 ， STAT3 ）、表皮生长因子受体（ epidermal growth factor receptor ， EGFR ）、缺氧诱导因子 -1α （ hypoxia inducible factor-1α ， HIF1A ）、周期依赖性激酶抑制剂 1A （ cyclin dependent kinase inhibitor 1A ， CDKN1A ）、细胞周期素 D1 （ cyclin D1 ， CCND1 ），取排名前 3 的靶点即 ESR1 、 CTNNB1 、 RB1 作为关键靶点（图 5 ），进行后续研究。
3.5 GO 功能富集分析
根据 R 语言程序设定条件进行 GO 功能富集分 析，富集结果按照 P 值从小到大排序，选取前 10 条 GO 条目输出气泡图。如图 6 所示，丹参 – 赤芍药对主要影响药物反应、氧化应激响应等生物过程 （ biological process ， BP ），影响膜筏、膜微域等细胞组分（ cellular components ， CC ），参与酰胺结合、肽结合等分子功能（ molecular function ， MF ）。
3.6KEGG 通路富集分析
分析药物与疾病共同靶点进行 KEGG 通路富集分析，根据 P 值进行排序，得到丹参 – 赤芍药对治疗 CRC 的相关通路 30 条，见图 7 。通过分析气泡图结果并结合肿瘤相关通路研究可知，丹参 – 赤芍药对治疗 CRC 的潜在靶点主要集中在磷脂酰肌醇 3- 激酶（ phosphatidylinositol-3-kinase ， PI3K ） – 蛋白激酶 B （ protein kinase B ， Akt ）信号通路、肿瘤坏死因子（ tumor necrosis factor ， TNF ）信号通路、 p53 信号通路、 HIF-1 信号通路、细胞凋亡等信号通路上。
3.7 丹参 – 赤芍活性成分与关键靶点的对接
根据 PPI 分析结果，选取度值排名前 3 的靶基因（ ESR1 、 CTNNB1 和 RB1 ）所编码的靶蛋白（ ESR1 、 β-catenin 和 RB1 ）与丹参 – 赤芍药对的活性成分进行分子对接，结果显示，丹参 – 赤芍药对中活性成分黄芩苷、芍药内酯苷、苯甲酰芍药苷、木犀草素、芍药苷、二没食子酸、异欧前胡素、异隐丹参酮、泪柏醇、鞣花酸等与关键靶点对接稳定（表 2 ）。对结果进一步分析发现，芍药内酯苷与 ESR1 结合能力较强，分别在 LEU346 、 GLU353 、 ARG394 形成 H 键，结合能为 − 67.481 kJ/mol ；苯甲酰芍药苷与 β-catenin 结合能力较强，分别在 SER448 、 ARG474 形成 H 键，结合能为 − 37.983 9 kJ/mol ；苯甲酰芍药苷与 RB1 结合能力较强，分别在 LYS765 、 TYR756 形成 H 键，结合能为 − 36.384 6 kJ/mol （图 8 ）。
3.8 丹参 – 赤芍药对抑制 HCT116 细胞增殖
如表 3 所示，不同质量浓度的丹参 – 赤芍对 HCT116 细胞均有一定的抑制作用，且呈剂量相关性。运用 SPSS 25.0 统计软件计算出药物作用于 HCT116 细胞 48 h 的半数抑制浓度（ half inhibitory concentration ， IC50 ）为 459.303 μg/mL 。根据 IC50 值和本课题组前期实验，给药质量浓度选择在 459.303 μg/mL 以下。选择 100 、 200 、 400 μg/mL 的丹参 – 赤芍进行后续实验。
3.9 丹参 – 赤芍药对抑制 HCT116 细胞迁移
如图 9 所示，与对照组比较，各给药组细胞迁 移率显著降低（ P ＜ 0.05 、 0.01 ），其中丹参 – 赤芍高剂量组作用最佳。
3.10 丹参 – 赤芍药对对 HCT116 细胞 ESR1 、CTNNB1 和 RB1 mRNA 表达的影响
如图 10 所示，与对照组比较，丹参- 赤芍药对各剂量组ESR1 mRNA 表达水平显著降低（P ＜0.05 、0.01 ），丹参- 赤芍药对高剂量组CTNNB1 mRNA 表达水平显著降低（P ＜0.01 ），丹参- 赤芍药对中、高剂量组RB1 mRNA 表达水平显著升高（P ＜0.05 ）。
3.11 丹参 – 赤芍药对对 HCT116 细胞 ESR1 、β-catenin 和 RB1 蛋白表达的影响
如图 11 所示，与对照组比较，丹参 – 赤芍药对各剂量组 ESR1 和 β-catenin 蛋白表达水平均显著降低， RB1 蛋白表达水平明显升高（ P ＜ 0.05 、 0.01 ）。
3.12 丹参 – 赤芍药对 HCT116 细胞凋亡蛋白表达的影响
如图 12 所示，与对照组比较，丹参 – 赤芍药对高剂量组 Caspase-3 蛋白表达水平显著降低（ P ＜ 0.05 ），丹参 – 赤芍药对中、高剂量组 PARP 蛋白表达水平显著降低（ P ＜ 0.05 、 0.01 ）。
4 讨论
中医认为 CRC 病位在大肠，与脾胃密切相关。《灵枢 · 百病始生》提到：“肠胃之络伤，则血溢于肠外，肠外有寒，汁沫与血相抟，则并合凝聚不得散，而积成矣。”患者多因脾失健运，血行不畅，日久致瘀，瘀血搏结肠道，损伤肠络，日久成痈而致癌肿，常见腹痛拒按、舌质紫暗或有瘀斑、脉涩等临床表现，故临床治疗 CRC 多加入丹参、赤芍等活血类中 药 [8] 。
本研究利用网络药理学，深入挖掘丹参 – 赤芍治疗 CRC 的有效成分、潜在靶点和作用机制。共筛选到丹参 – 赤芍药对的活性成分 206 个，丹参 – 赤芍药对治疗 CRC 的潜在靶点 283 个，并通过 PPI 网络分析筛选出 ESR1 、 CTNNB1 及 RB1 为关键核心靶点。其中， ESR1 是 CRC 发生、发展和转移中最重要的调节基因，是诱导 CRC 的潜在机制 [9] 。一项基于 GSCA 的遗传改变分析表明， ESR1 基因的突变可能是诱发 CRC 致癌的潜在机制，并且与生物学进展与免疫反应有关 [10] 。 CTNNB1 基因编码蛋白 β-catenin 是 Wnt 信号传导的关键组成部分，在 CRC 进展中起着至关重要的作用 [11-12] 。 β-catenin 在正常结直肠上皮组织中定位于细胞膜，而在癌变过程中 β-catenin 从细胞膜游离，在 CRC 癌组织中主要表达于细胞质和细胞核中。其在 CRC 癌组织中异常高表达与肿瘤的分化、侵袭、转移密切相关 [13] 。研究显示，槲皮素、木犀草素、芹菜素等中药单体通过 Wnt/β-catenin 通路对 CRC 的不同阶段（包括癌前病变、 CRC 早期和晚期）发挥抗肿瘤作用 [14] 。 β-catenin 可能是 CRC 患者的临床预后的重要生物标志物。 RB1 是肿瘤抑制基因， RB1 表达水平与肿瘤的大小、淋巴结转移及临床预后密切相关， RB1 可 以通过限制细胞周期进展从而抑制肿瘤的发展进程 [15] 。有研究发现 RB1 在前列腺癌、乳腺癌、 CRC 、非小细胞肺癌等多种恶性肿瘤进展过程中失活 [15-18] 。肿瘤细胞中的 RB1 缺失会诱导脂肪酸氧化并激活 JNK ，激活后的 JNK 通过刺激 IL-6 的产生，进而促进 STAT3 介导的干细胞样行为和恶性进展。也有研究分析发现， RB1 是 CRC 发生晚期肝转移及腹膜转移的核心基因，并且可能与肿瘤浸润淋巴细胞相关途径有关 [19] 。本研究通过 MTT 及划痕实验验证了丹参 – 赤芍药对对 HCT116 细胞的增殖和迁移能力具有明显的抑制作用，并且通过 qRT-PCR 及 Western blotting 实验分别在基因和蛋白水平验证了丹参 – 赤芍药对对网络药理学筛选出的核心基因 ESR1 及 CTNNB1 （编码蛋白 β-catenin ）的表达具有明显的抑制作用，对 RB1 表达具有明显的促进作用。因此，核心基因 ESR1 、 CTNNB1 及 RB1 有可能在丹参 – 赤芍药对抑制 CRC 发生发展过程中发挥了关键作用。
GO 功能富集分析发现丹参 – 赤芍药对对药物反应、氧化应激等 BP ，膜筏、膜微域等 CC ，酰胺结合、肽结合等 MF 产生影响，并且 KEGG 通路富集分析得到丹参 – 赤芍药对主要通过 PI3K-Akt 信号通路、 TNF 信号通路、 p53 信号通路、 HIF-1 信号通路、细胞凋亡等信号通路抑制 CRC 的发生发展。其中 PI3K/Akt 是与肿瘤发生发展密切相关的信号通路，在调控 CRC 细胞增殖、侵袭、细胞周期等行为上发挥重要的作用。研究表明， HER2 在 CRC 癌组织中的高表达水平与 PI3K/Akt 通路的激活有关， PI3K 可以驱动 HER2 的表达，促进肿瘤干细胞增殖能力 [20] 。杠柳次苷是一种潜在的抗癌化合物，研究发现杠柳次苷可以通过靶向 PI3K/Akt 通路，促进细胞凋亡来发挥抗 CRC 作用 [21] 。 TNF-α 是 CRC 中常见的促炎细胞因子，可通过激活 JNK 信号通路调节 BaP 和 PhIP 诱导的 CRC 上皮细胞 DNA 损伤。 TNF-α 诱导的 DNA 损伤又能被功能性 p53 抑制 [22] 。 CRC 中增强的糖酵解和磷酸戊糖途径与 HIF-1α 表达增加有关，活性氧（ reactive oxygen species ， ROS ） / PI3K/Akt 和 Wnt/β-catenin 信号激活 HIF-1α 诱导的代谢重编程，从而在 CRC 治疗过程中促进机体对 5- 氟尿嘧啶产生耐药性，降低临床疗效 [23] 。故 PI3K-Akt 信号通路、 TNF 信号通路、 p53 信号通路、 HIF-1 信号通路、细胞凋亡等信号通路与 CRC 的发生发展密切相关。
利用分子对接技术筛选出丹参 – 赤芍药对中有效成分黄芩苷、芍药内酯苷、苯甲酰芍药苷、木犀草素、芍药苷等与关键核心靶点对接能力较强，这与本课题组前期进行的 UPLC-Q-TOF/MF 实验筛选出的药物有效成分相一致 [4] 。其中，黄芩苷介导了多种癌症相关信号通路的调节 [24] ，其可以通过上调孕酮诱导的蜕膜蛋白（ decidual protein induced by progesterone ， DEPP ）和激活 Ras/Raf/ 丝裂原活化蛋白激酶（ mitogen activated protein kinase ， MEK ） / 细胞外调节蛋白激酶（ extracellular signal regulated kinase ， ERK ）信号传导诱导 CRC 细胞的衰老 [25] ，也可以通过减少 c-Myc 的表达来诱导 CRC 细胞凋亡并抑制肿瘤生长 [26] ；芍药内酯苷可通过核因子 -κB （ nuclear factor-κB ， NF-κB ） / 环氧化酶 -2 （ cyclooxygenase-2 ， COX-2 ）信号通路抑制溃疡性结肠炎大鼠发生炎症反应，抑制结肠组织氧化反应，减轻结肠组织病变，从而阻断 CRC “炎 – 癌”转化进程 [27] ；苯甲酰芍药苷、木犀草素、芍药苷等也具有很好的抗肿瘤活性作用 [28-30] 。
综上所述，本研究基于网络药理学、分子对接技术及体外实验证明了丹参 – 赤芍药对能够通过多通路、多靶点在CRC 治疗中发挥重要的作用，为丹参- 赤芍药对治疗CRC 提供了客观依据。
利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突
参考文献（略）
来 源：王方园，王 栋，孔宪斌，时浩洋，赵 爽，杨玉莹，孟静岩．基于网络药理学和分子对接研究丹参-赤芍药对治疗结直肠癌的作用机制 [J]. 中草药, 2022, 53(18): 5731-5741 .
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