目的基于网络药理学和体外实验探究绿原酸联合连翘苷调控细胞因子风暴的机制。 方法利用Swiss Target Prediction、PharmMapper、SEA和TCMSP数据库预测绿原酸和连翘苷的靶点，在GeneCards、OMIM、DRUGBANK和DisGeNET数据库获取细胞因子风暴的靶点，筛选交集靶点绘制Venn图，以STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白质相互作用网络，采用DAVID数据库进行基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。以脂多糖（LPS）诱导RAW264.7巨噬细胞构建细胞因子风暴模型；采用细胞计数试剂-8（CCK-8）法检测巨噬细胞存活率；采用Griess法检测细胞上清液中一氧化氮（NO）含量；以酶联免疫吸附试验（ELISA）法测定肿瘤坏死因子-α（TNF-α）、白细胞介素-6（IL-6）、诱导型一氧化氮合酶(iNOS)和环氧化酶-2(COX-2)的水平；蛋白免疫印迹法（Western blot）检测TNF受体相关因子(TRAF4)、TNF受体相关因子6(TRAF6)、磷酸肌醇-3-激酶3(PIK3C3)蛋白表达。 结果网络药理分析获得绿原酸联合连翘苷治疗细胞因子风暴的8个核心网络靶点［丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶(AKT1)、白蛋白（ALB）、低氧诱导因子1α(HIF1A)、IL-6、基质金属蛋白酶-9(MMP-9)、过氧化物酶体增殖物激活受体 γ(PPARG)、酪氨酸激酶(SRC)、Toll样受体4(TLR4)］；富集关键通路包括PI3K/AKT信号通路等。体外实验结果显示，与对照组比较，模型组中NO、TNF-α、IL-6的释放量和iNOS、COX-2蛋白表达量均显著升高（P＜0.001）。与模型组比较，给药后NO、TNF-α、IL-6、iNOS、COX-2的水平均显著降低（P＜0.001）。与单药给药组比较，绿原酸和连翘苷（1∶1）联合用药组炎症指标下降更明显（P＜0.001）。与模型组比较，给药组TLR4、TRAF6、PI3K3C的蛋白表达和PI3K3C的磷酸化水平显著下降。结论绿原酸联合连翘苷能协同抑制促炎细胞因子的表达，调控细胞因子风暴，可能通过TLR4/TRAF6/PI3K3C信号通路实现。