基于網絡藥理學方法分析小半夏湯藥效物質及作用機制

周域 王博龍 張秀美 張小丁

【摘?要】?目的：運用網絡藥理學方法研究小半夏湯活性成分、靶點、通路及生物過程，探討其藥效物質及作用機制。方法：通過TCMSP數據庫及BATMAN-TCM分析平臺獲取小半夏湯活性成分及靶點;采用string數據庫構建PPI網絡，運用Cytoscape?軟件進行可視化展示;通過DAVID數據庫富集靶點KEGG信號通路;利用BINGO、ClueGO插件進行GO生物過程富集和聚類分析。結果：發現小半夏湯16種活性成分作用于209個靶基因，主要富集在心血管、神經、癌癥、炎癥等7大類30條KEGG通路;SRC、MAPK1、FOS、JUN、CREB1、ESR1、?BCL2、TNF等43個關鍵靶基因，主要參與軸突再生、神經元投影再生等神經生物過程。結論：小半夏湯除了化痰散飲、和胃降逆的傳統功效外，還可能在炎癥、癌癥以及心血管和神經系統方面具有藥理作用。

【關鍵詞】?小半夏湯;網絡藥理學;作用機制;靶點

【中圖分類號】R285.6?【文獻標志碼】?A【文章編號】1007-8517（2019）22-0036-07

Analysis?of?effective?substances?and?mechanism?of?Small?Pinellia?Decoction?based?on?network?pharmacology

ZHOU?Yu?WANG?Bolong*ZHANG?Xiumei?ZHANG?Xiaoding

School?of?Chemical?and?Biological?Engineering，YiChun?University，YiChun??336000，China

Abstract：Objective?The?active?ingredients，targets，pathways?and?biological?processes?of?Small?Pinellia?Decoction?were?studied?by?means?of?network?pharmacology.Methods?Through?TCMSP?database?and?BATMAN-TCM?analysis?platform，the?active?ingredients?and?targets?of?Small?Pinellia?Decoction?were?obtained;?PPI?network?was?constructed?by?string?database?and?visualized?by?Cytoscape?software;KEGG?signaling?pathway?was?enriched?by?DAVID?database;GO?biological?process?enrichment?and?cluster?analysis?were?carried?out?by?BINGO?and?ClueGO.Results?It?was?found?that?16?active?ingredients?of?Small?Pinellia?Decoction?acted?on?209?target?genes，mainly?enriched?in?30?KEGG?pathways?in?7?categories，including?cardiovascular，nervous，cancer?and?inflammation;43?key?target?genes，such?as?SRC，MAPK1，FOS，JUN，CREB1，ESR1，BCL2，TNF，were?mainly?involved?in?axonal?regeneration，neuron?projection?regeneration?and?other?neurobiological?processes.Conclusion?Small?Pinellia?Decoction?not?only?has?the?traditional?effect?of?resolving?phlegm?and?dispersing?drinking，but?also?has?pharmacological?effects?on?inflammation，cancer，?cardiovascular?and?nervous?system.

Keywords：Small?Pinellia?Decoction;Network?Pharmacology;Mechanism?of?Action;Target

小半夏湯出自《金匱要略·嘔吐噦下利病脈證治》第12條“諸嘔吐，谷不得下者，小半夏湯主之”[1]。全方由半夏和生姜兩味藥組成。半夏溫燥，功在滌痰化飲，降逆止嘔，為治飲病之要藥;生姜辛散，溫中降逆，消散痰飲[2]。兩藥互相配伍，為后世“見嘔止嘔”治療嘔吐的祖方[1]。現代藥理學研究表明半夏具有鎮吐、抗腫瘤、抗心律失常、抗炎、降血脂、鎮咳及糖皮質激素樣作用[3-4]。生姜主要含有揮發油、姜辣素和二苯基庚烷3大類成分，具有抗氧化、改善脂質代謝、降血脂、改善心腦血管系統功能、抗炎、抗腫瘤、降血糖等作用[5]。小半夏湯整方除止嘔外，還能抗炎[6]、治療眩暈[2]等，但其藥效物質及作用機制尚不清楚。

中藥復方是通過多成分協同作用于不同器官的多種靶標，調節機體多種生物過程和功能，進而發揮整體治療作用。網絡藥理學研究契合了這一復雜體系作用特點，為研究復方藥效物質及作用機制提供了新思路與方法[7]。本研究利用網絡藥理學方法預測小半夏湯活性成分及靶點、分析其生物功能及信號通路，旨在探索該方藥效物質及作用機制，為臨床運用提供參考。

1?資料與方法

1.1?分析平臺與軟件?①?中藥分子機制生物信息學分析平臺BATMAN-TCM（http：//bionet.ncpsb.?org/batman-tcm/index.php/Home/Index/index）;②?中藥系統藥理學分析平臺數據庫TCMSP（http：//ibts.hkbu.edu.hk/LSP/tcmsp.php）;③?蛋白質相互作用分析平臺STRING（https：//string-db.org/）;④?人類基因組注釋數據庫DAVID6.8（https：//david.ncifcrf.gov/）;⑤?蛋白質數據庫Uniprot（http：//www.uniprot.org/）;⑥??網絡圖形拓撲分析與編輯軟件Cytoscape?⑦?Omicshare?（http：//www.omics-hare.com?/tools?/index.php/）平臺;⑧?ClueGO基因分析軟件。

1.2?小半夏湯活性成分、靶點篩選及其網狀圖?以口服生物利用度（OB）>30%，類藥性（DL）>0.18作為條件，在TCMSP數據庫中篩選小半夏湯中半夏與生姜的活性成分及其靶點;在“藥物-靶點相似性”平臺BATMAN?-TCM中，以相似性模型閥值“Score?cutoff=30”為條件篩選小半夏湯中半夏與生姜的活性成分及其靶點，將二者靶點合并后與活性成分導入Cytoscape軟件，構建“小半夏湯活性成分-靶點”網狀圖。

1.3?蛋白互作網絡構建?將小半夏湯靶蛋白導入STRING數據庫，蛋白種類設置為“Homo?sapiens”，最低相互作用閥值設為中等“medium?confidence”，其余參數均保持默認，構建小半夏湯靶蛋白之間的相互作用網絡（protein-protein?interaction?network，PPI?network）。將PPI網絡以TSV格式導入Cytoscape進行可視化處理，并利用“Network?Analysis”功能計算各靶點度值（Degree）與介數（Betweenness），明確小半夏湯關鍵靶基因。

1.4?GO生物過程和KEGG通路富集?采用DAVID6.8數據庫，以P-value<0.05篩選小半夏湯靶點富集的KEGG通路并歸類，運用Omicshare可視化分析KEGG通路;利用Cytoscape軟件中的“BINGO”插件對所有靶基因進行GO富集，再使用“ClueGO”插件對關鍵靶基因行GO富集，設置參數：定義來源為“Homo?sapiens”（智人），P值≤0.05，Interval?Min?Level=11，Max?Level=13。

2?結果

2.1?小半夏湯活性成分、靶點及其網狀圖?在TCMSP數據庫及BATMAN?-TCM平臺挖掘到小半夏湯12個活性成分，參考文獻[8-9]再補充鳥苷、亞油酸、姜酮及β-水芹烯，共納入16個活性成分進行研究（表1）。16個活性成分對應209個靶點，其網狀圖含有225個節點，288條邊。7個菱形節點代表來源于生姜活性成分，9個八邊形節點代表來源于半夏的活性成分，209個倒三角形節點代表活性成分對應的靶點（圖1）。網絡度值平均為18，介數平均為0.19，其中麻黃堿、β-谷甾醇、姜烯、姜醇、姜酮、纈氨酸6種化合物的度值與介數均超過均值，可能是小半夏湯的主要活性成分。

2.2?靶點PPI網絡分析?如圖2所示，PPI網絡有201個節點（8個靶點未參與互作），1294條作用連線，平均度值為13，平均介數為0.008。SRC、MAPK1、FOS、JUN、CREB1、ESR1、?BCL2、TNF、PIK3CG?TH?等43個靶點的度值、介數均超過平均值，說明這些靶點在PPI網絡中處于重要位置，可能是小半夏湯發揮藥理作用的關鍵靶點。

2.3?KEGG信號通路分析?表2是小半夏湯靶基因參與的7大類30條通路，包括6條癌癥通路、4條代謝通路、4條炎癥通路、6條神經系統通路、3條心血管系統通路、2條呼吸系統通路及5條信號轉導通路。圖3是所有通路的Omicshare點狀圖分析，由圖可見P值最小的是神經活性配體-受體相互作用通路;富集因子最高的是酪氨酸代謝;而目標基因最多的是神經活性配體-受體相互作用通路和癌癥通路。

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（收稿日期：2019-09-02?編輯：劉?斌）