基于網絡藥理學探討白芍治療2型糖尿病的作用機制

金美英 潘韋韋 崔鎮海

[摘要]目的運用網絡藥理學探討白芍治療2型糖尿病的具體作用機制。方法應用 TCMSP 數據庫篩選白芍的有效活性成分，應用 TTD、DrugBank、DisGeNET數據庫篩選2型糖尿病相關作用靶點，運用Cytosape 3.2.1軟件進行可視化處理及拓撲參數分析，應用 STRING 數據庫進行蛋白相互作用分析，應用 DAVID 數據庫進行 GO 及 KEGG 通路富集分析。結果白芍抗2型糖尿病的主要活性成分為山柰酚、芍藥苷、樺木酸等，其中 BP 主要涉及類固醇激素介導的信號通路、RNA 聚合酶Ⅱ啟動子轉錄的正調控、RNA 聚合酶Ⅱ啟動子的轉錄起始等;CC 涉及細胞器膜、膜、內質網膜等;MF 主要涉及類固醇激素受體、RNA 聚合酶Ⅱ轉錄因子活性配體激活序列特異性 DNA 結合、鋅離子結合等，通路主要涉及糖尿病相關通路有 HIF-1信號通路、 AMPK 信號通路、VEGF 信號通路等。結論白芍可能是通過作用炎癥反應、胰島素抵抗、糖尿病并發癥等相關靶點及通路，起到治療2型糖尿病的作用。

[關鍵詞]網絡藥理學;白芍;2型糖尿病;作用機制

[中圖分類號] R285.5? [文獻標識碼] A? ?[文章編號]2095-0616（2021）23-0035-05

A probe into the action mechanism of treating type 2 diabetes with debark peony root based on network pharmacology

JINMeiying1 PANWeiwei2 CUIZhenhai

1.Department of Endocrinology and Metabolic Diseases， the Third Affiliated Hospital of Changchun University of Chinese Medicine， Jilin， Changchun 130117， China;2.College of Traditional Chinese Medicine， Changchun University of Chinese Medicine， Jilin， Changchun 130117， China;3.Orthopedic Center， the Third Affiliated Hospital of Changchun University of Chinese Medicine， Jilin， Changchun 130117， China

[Abstract] Objective To probe into the specific action mechanism of treating type 2 diabetes （T2D） with debark peony root by applying network pharmacology. Methods TCMSP database was used to screen the effective active components of debark peony root. TTD， DrugBank and DisGeNET databases were used to screen the T2D-related action targets. Cytosape 3.2.1 software was used for visualization processing and topological parameter analysis. STRING database was used for protein interaction analysis. DAVID database was used for GO and KEGG pathway enrichment analysis. Results The main active components of debark peony root against T2D were kaempferol， paeoniflorin and betulinic acid， etc.， among which BP mainly involved steroid hormone-mediated signaling pathway， positive regulation of transcription from RNA polymerase Ⅱ promoter， and transcription initiation of RNA polymerase Ⅱ promoter， etc.， CC involved organelle membrane， membranes， endoplasmic reticulum membrane， etc.， MF mainly involved steroid hormone receptor， RNA polymerase Ⅱ transcription factor active ligand-activated sequence-specific DNA binding， zinc ion binding， etc.， and the pathways were mainly diabetes-related pathways such as HIF-1 signaling pathway， AMPK signaling pathway， VEGF signaling pathway， etc. Conclusion It can be concluded that debark peony root may be effective in treating T2D through acting on the relevant targets and pathways of inflammatory response， insulin resistance and diabetic complications， etc.

[Key words] Network pharmacology; Debark peony root; Type 2 diabetes; Action mechanism

糖尿病（diabetes mellitus，DM）是以血中葡萄糖水平升高為生化特征及多飲、多食、多尿、消瘦、乏力為臨床特征的代謝紊亂綜合群[1]，其中2型糖尿病患病人數占糖尿病患者總數的90%以上[2]。目前中國已成為全球糖尿病患者人數最多的國家[3]，我國18歲以上成年人中2型糖尿病的發病率高達11.6%[4]，2型糖尿病及其并發癥嚴重危害人類健康，給家庭及社會帶來巨大經濟負擔。

2型糖尿病屬于中醫的“消渴”范疇，《素問·奇病論》：“此人必數食甘美而多肥也，肥者令人內熱，甘者令人中滿，故其氣上溢，轉為消渴”[5]。白芍為毛茛科植物芍藥的干燥根，藥性酸、苦、微寒，歸肝、脾經，功效斂陰止汗、養血調經、平肝止痛。《得配本草》以其“除煩止渴”。《本草分經》認為白芍可“治一切血病，脾熱、易饑”。臨床當中也多用含有白芍的方劑治療2型糖尿病及其并發癥[6-10]，均取得滿意療效。

網絡藥理學[11]（network pharmacology）是一門運用生物分子網絡方法分析藥物與疾病和靶點之間“多成分、多靶點、多途徑”協同作用關系的藥理學分支學科，本研究采用網絡藥理學方法，探討白芍治療2型糖尿病的潛在分子機制，為后續實驗研究和臨床應用提供思路和可行依據。

1材料與方法

1.1中藥活性成分及對應靶點篩選

中藥系統藥理學數據庫與分析平臺 TCMSP 數據庫輸入白芍，篩選白芍活性成分，ADME 參數篩選條件：口服生物利用度（OB）≥30%，類藥性（DL）≥0.18，藥物半衰期（HL）≥4 h，篩選白芍有效化合物活性成分，將 TCMSP 中篩選出來的有效活性成分在Pubchem數據庫中查詢相應的 SMILE 結構，根據 SMILE 結構，在通過 Swiss Target Prediction 數據庫預測候選成分對應的靶點。

1.22型糖尿病靶點篩選

應用 TTD 數據、DrugBank數據庫、DisGeNET數據庫篩選2型糖尿病對應靶標，輸入“Type 2 diabetes”“Diabetes Mellitus， Type 2”“Type 2 Diabetes Mellitus”，篩選疾病靶點。

1.3白芍—2型糖尿病靶點網絡構建

將篩選出的白芍成分靶點與2型糖尿病疾病靶點輸入Venny 2.1.0繪制韋恩圖，取得成分與疾病的共有靶點將疾病與藥物共同作用靶點導入 String 數據庫，物種選擇 Homo sapiens（人），構建成分疾病共同靶點的 PPI 網絡，同時運用Cytoscape 3.2.1軟件進行成分-網絡結構可視化處理，并進行拓撲參數分析，根據 Degree 值進行網絡渲染。

1.4靶點生物功能注釋及通路分析

應用Cytoscape 3.2.1軟件中的GlueGO工具對白芍與2型糖尿病共同的53個靶點進行 GO—BP 分析，設定 P <0.01，應用 DAVID 數據庫及Omicshare數據庫工具，將篩選出二者共有靶標基因進行 KEGG 通路富集分析，P <0.05作為靶點的篩選標準。通過富集分析的功能條目，考察共有靶點可能干預的生物學功能，從而獲得白芍改善2型糖尿病的相關通路。

2結果

2.1白芍主要化合物的篩選

TCMSP 數據庫中白芍的 ADME 參數篩選， OB ≥30%， DL ≥0.18，HL ≥4 h，其中2個化合物沒有在 TCMSP 數據庫中篩選到相關作用靶點，其余共獲得符合篩選條件的活性成分8個，見表1。

2.2白芍及2型糖尿病共有靶點的PPI網絡構建

篩選出白芍活性成分238個靶點，2型糖尿病508個靶點，將活性成分與2型糖尿病靶點輸入Venny 2.1.0繪制韋恩圖，取得成分與疾病的共有靶點53個，見圖1。將疾病與藥物共同作用靶點導入 String 數據庫，物種選擇 Homo sapiens（人），獲得節點數53，邊數246，平均節點度9.28，平均局部聚類系數：0.496， PPI 富集 P <1×10-16，構建成分疾病共同靶點的 PPI 網絡，見圖2。

2.3成分-靶點相互作用網絡構建

獲取白芍活性成分以及T2DM共同的靶點53個，運用Cytoscape 3.2.1軟件進行成分-網絡結構可視化處理并進行拓撲結構分析，根據 Degree 值進行網絡渲染，節點顏色由黃色到紅色，越靠近紅色且顏色越深代表關聯度越大。見圖3。

2.4白芍—2型糖尿病共同靶點GO及KEGG通路富集分析

應用 DAVID 數據庫及Omicshare數據庫工具，將篩選出二者共有靶點進行 GO（BP、CC、MF）富集及 KEGG Pathway 功能富集分析，P <0.05作為靶點的篩選標準。富集結果用氣泡圖顯示前20個分析結果。BP 富集分析結果見圖4，CC 富集分析結果見圖5，MF 富集分析結果見圖6，KEGG 通路富集分析結果見圖7。

3討論

通過網絡藥理學分析，白芍重要的活性成分依次為山柰酚、谷甾醇、β-谷甾醇、樺木酸、芍藥苷。 GO 富集分析顯示白芍可通過多種生物學過程影響2型糖尿病， BP 主要涉及類固醇激素調控、RNA 聚合酶Ⅱ啟動子轉錄、RNA 聚合酶Ⅱ啟動子的轉錄起始等。CC 主要涉及細胞器膜、膜、內質網膜等;MF 主要涉及類固醇激素受體活性、RNA 聚合酶Ⅱ轉錄因子活性配體激活序列特異性 DNA 結合、鋅離子結合等。KEGG 富集顯著通路31條，通過查閱文獻，篩選出與2型糖尿病關聯比較大的通路，包括 HIF-1信號通路、AMPK 信號通路、VEGF 信號通路、Ras 信號通路、TNF 信號通路、胰島素抵抗、 cAMP 信號通路等。缺氧誘導因子1α（HIF-1α）作為重要的核轉錄因子，具有氧濃度敏感性，通過調控下游功能基因表達水平，促進靶器官微血管內皮細胞增殖和微血管生成，對缺氧做出應答，從而參與糖尿病并發癥的進程[12]。AMPK 作為調控能量穩態的重要激酶，是真核生物細胞和有機體代謝的中心調節劑之一，負責監管細胞的能力輸入和輸出，維持細胞生理活動的平穩運轉，激活 AMPK 信號通路降低糖尿病大鼠肝臟脂質堆積和炎癥反應[13]。足細胞排泄的血管內皮生長因子（vascular endo-thelial growth factor，VEGF）是內皮細胞特異性蛋白質，是足細胞、內皮細胞和血管內皮細胞必備的有絲分裂原，高糖狀態下紅細胞攜氧能力低，缺氧狀態明顯從而導致 VEGF 升高，是糖尿病血管病變的重要標志之一[14]。Ras 高血糖條件下可刺激產生 Ang Ⅱ，并通過影響腎小球毛細血管壓力和通透性的增加以及 TGF-β誘導的腎小球系膜基質積聚過多引起的胰島素抵抗，從而導致糖尿病腎病的發生[15]。TNF-α能夠降低血管內皮細胞 NOS 活性，下調 NO 對血管的舒張作用，調節多種生長因子和細胞黏附因子的表達，NF-α能夠刺激單核細胞、內皮細胞分泌 IL-6等炎癥因子表達，影響糖尿病周圍神經病變的進展[16]。胰島素抵抗是胰島素調控外周靶器官代謝葡萄糖的作用降低，主要表現為胰島素促進肌肉和脂肪組織攝取葡萄糖，以及抑制肝臟產生葡萄糖的能力受損，胰島素抵抗是2型糖尿病的關鍵起始病因[17]。cAMP 為第二信使的信號通路主要是通過活化 cAMP 依賴的 PKA 使下游靶蛋白磷酸化，從而影響細胞代謝和細胞行為，抑制 PKA 能直接阻斷 TGF-β1誘導的腎小球硬化，改善糖尿病腎病小鼠腎功能[18]。以上富集的生物過程及通路初步揭示了白芍改善2型糖尿病的作用機制，提示白芍可能是通過作用炎癥反應、胰島素抵抗、糖尿病并發癥等相關靶點及通路，起到治療2型糖尿病的作用。

本研究應用網絡藥理學方法，探討白芍治療2型糖尿病的可能分子靶標及作用機制，然而網絡藥理學是在生物學數據庫與生物建模基礎上預測靶點，有些數據庫更新緩慢，其結果也需要進一步實驗層面的驗證，經過預測與實驗的驗證，才能得到中藥抗2型糖尿病的精準靶點。

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（收稿日期：2021-06-16）