目的:以藏药翼首草为研究对象,创新性的运用数据挖掘、网络靶标、代谢调控等多学科交叉的现代药效物质基础研究手段,对翼首草治疗真布病的药效物质基础及其发现方法进行研究。方法:在前期研究基础上,应用关联规则、apriori算法等数据挖掘的方法对治疗真布病的翼首草组方用药规律进行研究,以期找到治疗真布病的主要药物;运用UPLC-Q-TOF/MS技术分析鉴定翼首草及其提取物中的化学成分,结合计算机虚拟的分子对接技术对其治疗真布病的活性成分进行预测;最后采用大孔吸附树脂处理后的翼首草提取物灌胃给药,通过多药效指标综合评价和代谢组学相结合的方法对分子对接接预测结果进行验证。结果:对组方中单味药频次、药物组合频次等进行阐述,发现含翼首草出现的频次靠前,且翼首草常与清热解毒、消炎、祛风湿类药物配伍使用;在翼首草中共鉴定出40个化学成分,其中主要含有环烯醚萜苷类(17个)、酚酸类(7个)、三萜类(13个)、其他类(3个),其中马钱苷酸、异绿原酸A、异绿原酸C等13个化学成分首次在翼首草中发现;以真布病相关蛋白为靶标,并通过打分函数Glide gscore≥5为阈值,筛选出与各靶点结合较好的活性成分主要为环烯醚萜苷类和酚酸类成分;多药效指标综合评价和代谢组学研究发现,翼首草提取物组(主要含有环烯醚萜苷类和酚酸类成分)在治疗真布病方面较阳性给药组好,且接近正常组。结论:本文的研究结果很好的阐释了翼首草治疗真布病的药效物质基础和药理作用机制。同时本文的"数据挖掘-网络靶标-代谢调控"的研究模式也可为其它中藏药的药效物质基础发现方法提供参考。