论文部分内容阅读
目的:运用网络药理学方法,研究赶黄草治疗肾病综合征的作用及机制。方法:采用文献检索的方式获取赶黄草中的化学成分,通过TCMSP数据库,结合口服生物利用度(>30%)和类药性分析(>0.10)参数,筛选赶黄草的活性成分。从TCMSP、PhamMapper数据库中检索化合物的蛋白靶点。通过UniProt数据库获得相关蛋白和基因名称。利用Cytoscape软件建立蛋白互作网络(PPI),将筛选出的核心靶标提交到OMIM、DisGeNET、PharmGKB、NCBI和GeneCards等数据库,收集疾病信息。对所有疾病按ICD-10分类法进行分类和对单类疾病出现频率进行排列,预测出赶黄草新的适应症,提出科学假说并通过建立试验动物模型,验证赶黄草对大鼠模型的脏器指数、尿蛋白、血清生化指标和组织病理学的影响。利用网络药理学方法,寻找到赶黄草成分和新适应症之间的交集靶标,作为赶黄草治疗新适应症的作用靶标。利用Cytoscape软件建立“成分-靶标”网络图,其中度值靠前的成分作为赶黄草治疗新适应症的主要物质成分。利用String数据库筛选度值靠前的靶标作为主要作用靶标。运用Systems dock Web Site对关键活性成分及关键靶点进行分子对接,验证网络分析结果。利用生物学信息注释数据库(DAVID)对赶黄草作用靶标进行基因本体(gene ontology,GO)功能富集分析以及基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)通路富集分析。结果:赶黄草中活性成分119种,筛选出22种活性成分。导入至TCMSP数据库和PharmMapper数据库后得到其对应靶标541个,经Uniprot数据库转化后得到472个标准人源靶标。PPI网络分析并筛选得到144个核心靶标蛋白,将之输入疾病数据库后得到401个对应的疾病信息。按ICD-10分类法分类,401种疾病分属18种疾病类目,肿瘤类疾病、血液造血器官及免疫疾病、泌尿生殖系统疾病为最主要的疾病类型;对单类疾病出现频率进行排列,结果孤立性蛋白尿伴有(弥漫性)膜性肾小球损害、前列腺癌、炎症等26种疾病是出现频率高的单类疾病,推测肾病综合征可能为赶黄草新的适应症,提出了“赶黄草可能具有治疗肾病综合征的作用”的科学假说。动物试验中,赶黄草干预后的肾病综合征大鼠模型脏器指数差异明显,尿蛋白降低,大鼠血清中TP、TC、TG水平和肾组织纤维化病理状态均得到改善。最后运用网络药理学方法寻找到赶黄草成分和肾病综合征交集靶标32个,分属于18个赶黄草成分。利用Cytoscape软件建立“成分-靶标”网络,结果槲皮素、木犀草素、黄芩苷、乔松素、山奈酚和儿茶素等成分度值较高,即主要活性成分。String数据分析结果表明,肿瘤坏死因子(TNF),血管内皮生长因子(VEGF),趋化因子2(CXCL2),前列素内环氧化物合成酶2(PTGS2)、趋化因子8(CXCL8)、白细胞介素1β(IL-1β)和白细胞介素4(IL-4)度值较高,即主要作用靶标。分子对接结果显示,主要活性成分与主要靶标具有较好的结合活性。基因富集分析显示,32个作用靶标涉及131个GO条目,包括:生物过程条目93个,细胞组成条目15个,分子功能条目23个;涉及KEGG信号通路共55条,包括免疫反应、炎症反应等信号通路。结论:赶黄草具有治疗肾病综合征的作用,机制可能与其抑制免疫、抗炎的药理作用有关。