桂枝抗腎病綜合征作用機制的網絡藥理學研究

何丹李強孫繼佳陳少麗宋哲平都廣禮

（上海中醫藥大學 基礎醫學院，上海201203）

腎病綜合征是一種由多種病因引起的常見腎小球疾病，是僅次于急性腎小球腎炎的第二大腎臟疾病，其臨床表現主要為“三高一低”，即大量蛋白尿、低蛋白血癥、高脂血癥以及水腫［1-2］。流行病學調查發現，腎病綜合征發病率為2／100 000～10／100 000，且好發于男性兒童［3］，該病并發癥多、療效差、復發率高，給人們的生活和健康帶來巨大壓力［4］。因此，探討腎病綜合征發病機制，尋找安全有效的治療藥物是一個亟待解決的問題［5］。

桂枝味辛、甘，性溫，歸肺、心、膀胱經，功能發汗解肌、溫通經脈、通陽化氣。研究表明桂枝可提高腎病綜合征的臨床療效［6］，且本課題組前期研究也發現，桂枝對阿霉素腎病大鼠具有腎功能保護作用［7］。目前，關于桂枝的藥理作用研究報道較多，但不夠全面系統，尚不能明確闡述桂枝通陽化氣利水方面的作用機制。

網絡藥理學作為中藥研究的一種新思路，其多成分-多靶點-多通路的整體調控思維方法已被廣泛應用于預測中藥主要活性成分、闡明中藥作用機制［8-9］，在新的層面為中藥賦予新的科學內涵。本研究嘗試運用網絡藥理學方法進行桂枝對腎病綜合征影響的作用機制研究，對其機制進行預測分析，以期為腎病綜合征的后續臨床治療提供理論支撐及科學參考。

1 網絡藥理學

1.1 軟件與數據庫 TCMSP 數據庫（http：／ ／lsp.nwu.edu.cn／tcmsp.php）、HitPick 數據（http：／ ／mips.helmholtz-muenchen.de／hitpick／cgi-bin／index.cgi？content ＝help.html）、SEA 數據庫（http：／ ／sea.bkslab.org／）、Swiss Target Prediction數據 庫（http：／ ／swisstargetprediction.ch／）、DisGeNET 數據 庫（http：／ ／disgenet.org／home／）、GeneCards 數據庫（http：／ ／www.genecards.org／）、OMIM 數據庫（https：／ ／omim.org／）、Venny軟件（https：／ ／bioinfogp.cnb.csic.es／tools／venny／）、Cytoscape 軟件（http：／ ／www.cytoscape.org／）、string 數據庫（https：／ ／string-db.org／）、RCSB PDB 數據庫（https：／ ／www.rcsb.org）、Pymol軟件（https：／ ／pymol.org／2／）、PubChem 數據庫（http：／ ／pubchem.ncbi.nil.nih.gov／）、AutoDockTools軟件（http：／ ／autodock.scripps.edu／resources／adt）、Autodock Vina軟件（http：／ ／vina.scripps.edu／）、DAVID 數據庫（https：／ ／david.ncifcrf.gov／）。

1.2 桂枝化合物的獲取與活性成分的篩選 通過TCMSP數據庫，以“桂枝”為關鍵詞，檢索桂枝的主要化合物，并篩選其中口服生物利用度（oral bioavailability，OB）≥30%、類藥性（drug-likeness，DL）≥0.18、細胞滲透性（Caco-2）≥-0.4 的主要活性成分。

1.3 藥物靶點的獲取 利用Hitpick、SEA、SwissTargetPrediction數據庫的藥物靶點預測功能，收集桂枝主要活性成分的作用靶點。將“1.2”項下篩選獲得的桂枝主要活性成分分別輸入Hitpick、SEA、SwissTargetPrediction 數據庫，選擇物種為Homo sapiens，獲取對應的藥物靶點，然后將3 個數據庫所預測靶點合并后刪除重復項即所需藥物靶點。

1.4 腎病綜合征相關靶點的篩選 以 “nephrotic syndrome”“ adriamycin nephropathy”為關鍵詞，利用DisGeNET、GeneCards、OMIM 數據庫預測腎病綜合征相關疾病基因，去重后利用Venny2.1.0 與桂枝主要活性成分的作用靶點取交集，得到桂枝治療腎病綜合征相關疾病的潛在作用靶點。

1.5 活性成分-靶點網絡構建 將活性成分以及藥物與疾病的交集靶點輸入Cytoscape 軟件構建化學成分-靶點網絡。活性成分節點大小以degree 值大小為依據，節點越大，活性成分degree 值越大。

1.6 PPI 網絡構建 采用String 數據庫和Cytoscape 軟件繪制PPI 網絡，將桂枝的作用靶點導入String 數據庫，設置Organism 參數為Homo Sapiens，獲取蛋白相互作用文件，將文件導入Cytoscape 軟件繪制PPI 網絡。

1.7 GO 和KEGG 分析 采用DAVID 數據庫對靶點進行GO 功能富集及KEGG 通路分析，篩選P＜0.05 的GO 條目，包括生物過程（Biological Process，BP）、細胞組分（Cellular Component，CC）、分子功能（Molecular function，MF）及KEGG 信號通路，并繪制相應氣泡圖。

1.8 分子對接 從上述PPI 網絡中篩選出degree 值排名前5 位的靶點與degree 值排名前4 位的活性成分進行分子對接驗證，使用Autodock Vina 進行分子對接，結合能（affinity）越小，說明靶蛋白與活性成分之間的相互作用越穩定。

2 細胞實驗

2.1 細胞 人腎小管上皮細胞（HK-2）購自中國科學院上海細胞庫（目錄號SCSP-511），接種于含10%胎牛血清的DMEM／F12 培養基，置于37 ℃、5% CO2條件下培養，貼壁生長，當細胞生長到80%左右時進行實驗。

2.2 藥物 鹽酸阿霉素購自上海沃凱化學試劑有限公司（貨號25316-40-9）；桂皮醛購自上海源葉生物科技有限公司（貨號104-55-2）。

2.3 細胞活力檢測 MTT 法檢測阿霉素、桂皮醛對HK-2的細胞毒性和細胞增殖能力，確定阿霉素的IC50及桂皮醛的無細胞毒性范圍。HK-2 細胞以5×103／mL 密度接種于96孔板，培養過夜后，用不同質量濃度的桂皮醛（0.312 5、0.625、1.25、2.5、5、10 μg／mL）預處理2 h，再用16 μg／mL阿霉素孵育24 h。每孔加入20 μL MTT 溶液，4 h后去上清，加入150 μL DMSO，用酶標儀在570 nm 波長處測定光密度（OD）值。實驗每組5 個復孔，重復3 次。

2.4 ROS 水平的檢測 HK-2 細胞以3.5×104／mL 密度接種于6 孔板，培養過夜后，分別用低、中、高劑量（1.25、2.5、5 μg／mL）桂皮醛預處理2 h，再用16 μg／mL 阿霉素孵育24 h。每孔加入無血清培養基稀釋的終濃度為10 μmol／L的DCFH-DA 熒光素500 μL，避光孵育30 min 并不時輕輕搖晃，PBS 洗掉探針后熒光顯微鏡下觀察并拍攝圖片，并用Image J 軟件分析熒光強度。

2.5 Western blot 法檢測p38MAPK、p-p38MAPK 的蛋白表達 HK-2 細胞以3×105／mL 密度接種于6 孔板，過夜后用低、中、高劑量桂皮醛預處理2 h，再用16 μg／mL 阿霉素孵育24 h。收集各組細胞，用PBS 清洗后裂解，提取細胞全蛋白，用BCA 法進行蛋白定量。常規電泳、轉膜，孵育一抗、二抗，曝光、顯影，得到蛋白條帶圖，并用Image J軟件分析灰度值。

2.6 統計學分析 通過GraphPad Prism 8.0.1 軟件進行處理，數據以（）表示，多組間均數比較采用單因素方差（One-way ANOVA）分析。P＜0.05 表示差異具有統計學意義。

3 結果

3.1 桂枝活性成分 TCMSP 數據庫共收錄桂枝化合物220種，其中OB≥30%、DL≥0.18、Caco-2≥-0.4 的主要活性成分共7 種。桂皮醛（cinnamaldehyde）OB ＝31.99%、DL＝0.02、Caco-2＝1.35，不在主要活性成分篩選結果內，但本課題組前期研究發現，桂皮醛可能是桂枝的重要活性成分［7］。因此，本研究將桂皮醛納入候選活性成分，見表1。

表1 桂枝的主要活性成分

3.2 桂枝藥物靶點 將桂枝的8 個主要活性成分輸入Hitpick、SEA、SwissTargetPrediction 數據庫，分別收集到7、89、261 個作用靶點，合并之后刪除重復項，共篩選出317個潛在作用靶點。

3.3 腎病綜合征相關疾病靶點 在DisGeNET、GeneCards、OMIM 數據庫中輸入關鍵詞 “ nephrotic syndrome”“adriamycin nephropathy”，共有 2 125 個靶點。利 用Venny2.1.0 與桂枝藥物靶點取交集（圖1），最終得到93個桂枝可能作用于腎病綜合征相關疾病的潛在作用靶點，見表2。

圖1 桂枝與腎病綜合征的韋恩圖

表2 桂枝與腎病綜合征的交集靶點

3.4 活性成分-靶點網絡構建與分析 將93 個交集靶點輸入Cytoscape 軟件中構建活性成分-靶點相互作用網絡（圖2），共有101 個節點，169 個邊。其中橙色圓形節點表示活性成分，黃色倒三角形表示作用靶點。不同活性成分對應不同作用靶點，體現了桂枝多成分-多靶點的特點。其中，beta-sitosterol、sitosterol、cinnamaldehyde、peroxyergosterol的degree 值分別為37、37、36、29，可能為該網絡中較為重要的活性成分，見表3。

圖2 活性成分-靶點網絡

表3 桂枝主要活性成分degree值

3.5 PPI 網絡構建與分析 將93 個交集靶點導入String 數據庫，把所得信息導入Cytoscape 軟件構建PPI 網絡（圖3A），圖中共涉及節點93個，邊1 478條，其中節點代表蛋白，邊代表蛋白之間的相互作用關系，節點的大小和顏色反映degree 值的大小，節點越大，顏色由黃變紫表示degree 值越大，邊的粗細反映combine score 的大小，邊越粗代表combine score 值越大。根據degree 值大小繪制了排名前10 的靶蛋白條形圖（圖3B）。其中，VEGFA、MAPK3、SRC、PTGS2、MAPK8 的degree 值分別為58、52、49、43、42，是該網絡圖的核心節點，提示可能在桂枝對腎病綜合征保護作用中發揮關鍵作用。

圖3 PPI 網絡圖（A）與靶蛋白條形圖（B）

3.6 GO 和KEGG 分析 將93 個交集靶點導入DAVID 數據庫，篩選P＜0.05 的GO 條目及KEGG 信號通路。通過GO 功能富集分析發現，BP 相關的條目共524個，主要涉及刺激反應、細胞增殖、凋亡及代謝等；CC 相關的條目共45個，主要涉及細胞表面、質膜部分及微粒體等；MF 相關的條目共76個，主要涉及類固醇結合、血紅素結合、鐵離子結合及酶結合等。說明腎病綜合征作為一種復雜的疾病涉及多種生物過程，桂枝可以通過調節這些生物過程來發揮對腎病綜合征的保護作用。通過KEGG 信號通路分析發現，交集靶點映射出42 條信號通路，主要涉及MAPK 等信號通路，表明桂枝可能主要通過MAPK 信號通路來發揮對腎病綜合征的保護作用。根據P值分別選取BP、CC、MF 排名前10 的條目繪制GO 富集分析氣泡圖（圖4）。根據P值選取KEGG 排名前30 的信號通路繪制KEGG 富集分析氣泡圖（圖5）。

圖4 GO 富集分析氣泡圖

圖5 KEGG 富集分析氣泡圖

3.7 分子對接 對PPI 網絡中degree 值排名前5 的重要靶點（表4）進行分子對接驗證，發現這5 個重要靶點與桂枝活性成分均具有較好結合活性見表5。

表4 PPI 網絡中degree 值排名前5 的靶點

表5 靶點與活性成分的分子對接結果

3.8 桂皮醛對細胞活力的影響 如圖6A 所示，阿霉素的IC50為16 μg／mL，故選擇16 μg／mL 作為HK-2 造模劑量。如圖6B 所示，與空白組比較，桂皮醛質量濃度小于10 μg／mL時對細胞沒有抑制作用（P＞0.05），可認定為對HK-2 無細胞毒性，當桂皮醛質量濃度增加到20 μg／mL時，細胞活力下降至50%左右，具有細胞毒性（P＜0.01）。如圖6C 所示，與模型組比較，桂皮醛在5 μg／mL 時有細胞增殖作用（P＜0.05），因此，在后續實驗中，桂皮醛劑量限制在5 μg／mL 以下。

圖6 阿霉素、桂皮醛對HK-2 細胞毒性及桂皮醛對阿霉素誘導HK-2 細胞的增殖作用（， n＝3）

3.9 桂皮醛對細胞ROS 水平的影響 如圖7 所示，與空白組比較，模型組HK-2 細胞ROS 水平升高（P＜0.01）；與模型組比較，桂皮醛中、高劑量組降低了HK-2 細胞ROS 水平（P＜0.05，P＜0.01）。

圖7 桂皮醛對HK-2 細胞ROS 水平的影響（， n＝3）

3.10 桂皮醛對HK-2 細胞MAPK 信號通路的影響 如圖8所示，與空白組比較，模型組HK-2 細胞p-p38 MAPK 蛋白表達升高（P＜0.05）；與模型組比較，桂皮醛處理降低了p-p38 MAPK 的蛋白表達（P＜0.05），且呈劑量依賴性。

圖8 桂皮醛對HK-2 細胞MAPK 信號通路的影響（， n＝3）

4 討論

腎病綜合征總屬本虛標實，虛實錯雜之證［10］。《景岳全書·腫脹》中指出“凡水腫等證，乃肺脾腎三臟相干之病”，故肺失通調、脾失健運、腎失開合，最終致膀胱氣化無權，三焦水道失暢，發而為水腫。《諸病源候論》 言“水病者，由腎脾俱虛故也，腎虛不能宣通水氣，脾虛又不能制水，故水氣盈溢，滲水皮膚，流遍四肢，所以遍身腫也”。裘沛然教授認為，腎病綜合征的治療主要以補肺健脾益腎，行氣利水祛濕為主［11］。桂枝具有發汗解表、散寒止痛、通陽化氣之功效，可使停蓄之水經由肌表、小便分消，水濕盡去。

本研究通過網絡藥理學方法探討了桂枝對腎病綜合征影響的作用機制。從活性成分-靶點網絡圖中發現，β-谷甾醇、谷甾醇、桂皮醛、過氧麥角甾醇為該網絡中較為重要的活性成分。其中，桂皮醛是烯醛類有機化合物，是桂枝發揮利尿作用的主要成分，具有抗炎［12］、抗腫瘤［13］、降壓［14］、降脂［15］、降糖［16］、保護血管內皮功能［17］等多種藥理活性，可從多方面發揮對腎臟的保護作用。分子對接結果顯示，桂皮醛與關鍵靶點具有較好的結合性能。本課題組前期研究也發現，桂皮醛是桂枝的主要活性成分，對阿霉素腎病大鼠具有保護作用［7］。因此，后續細胞實驗中選取桂皮醛進行實驗驗證。

KEGG 分析結果表明，關鍵靶點主要富集在MAPK 等信號通路上，且與腎臟疾病密切相關。MAPK 信號通路可通過氧化應激、觸發炎癥因子及活化炎癥途徑等過程，參與腎臟功能及器質改變，引起蛋白尿和腎小球硬化［18］。Munkonda等［19］發現，MAPK 還可促進近端小管病變，進而介導腎臟疾病的發展。Zhang等［20］用HK-2 細胞模擬體外腎損傷，發現三乙酰曲霉蛋白過表達可降低阿霉素引起的不良后果，從而預防腎損傷。

氧化應激是指體內氧化與抗氧化作用失衡的一種狀態，能制造過氧化物與自由基而產生毒性作用，損害細胞的蛋白質、脂類和核酸［21-22］。研究報道，阿霉素可造成腎小管細胞的氧化應激損傷［23-24］。ROS 是氧化應激的重要指標，Hermle等［25］研究發現，ROS 的形成可能是腎病的潛在發病機制。

本研究采用阿霉素誘導HK-2 細胞模擬體外腎損傷，結果顯示，阿霉素處理升高了HK-2 細胞ROS 水平，桂皮醛干預后ROS 水平下降，說明桂皮醛可以減輕阿霉素誘導的HK-2 細胞氧化損傷。此外，在阿霉素的刺激下，MAPK 信號通路中的p38 MAPK 被激活，而桂皮醛干預后可減輕p38 MAPK 磷酸化水平。因此，可以推測桂皮醛可能通過抗氧化應激作用抑制MAPK 通路的激活從而減輕腎損傷。

綜上所述，桂皮醛是桂枝的主要活性成分，桂枝可能通過抑制氧化應激以及對MAPK 信號通路的干預，來達到對腎臟的保護作用。