基于網絡藥理學和分子對接探討黨參防治免疫性血小板減少癥的分子機制

朱瑞芳 陳雨露 王倩 張珺 張淑文 呂亞茹 韓世范 王宏偉

Molecular mechanism of Codonopsis pilosula in the prevention and treatment of immune thrombocytopenia based on network pharmacology and molecular docking

ZHU Ruifang， CHEN Yulu， WANG Qian， ZHANG Jun， ZHANG Shuwen， LYU Yaru， HAN Shifan， WANG Hongwei

First Hospital of Shanxi Medical University， Shanxi 030001 China

Corresponding Author? WANG Hongwei， E?mail： wanghw68@hotmail.com; HAN Shifan， E?mail： shifan.han@sxmu.edu.cn

Abstract? Objective：To preliminarily elucidate the molecular mechanism of Codonopsis pilosula in the treatment of immune thrombocytopenia （ITP） through network pharmacology，differential gene analysis，and molecular docking.Methods：The main components and corresponding protein targets of Codonopsis pilosula were searched in the TCMSP，TCMID and ETCM.The targets of ITP were collected from the GeneCards，OMIM，and DisGeNET databases.A Venn diagram was constructed to obtain the intersection targets between the compound targets and disease targets，and the qualified targets were imported into the STRING database.The PPI network was constructed using Cytoscape 3.9.1.Subsequently，GO and KEGG enrichment analyses were performed on the intersection targets to explore the relevant signaling pathways of ITP and Codonopsis pilosula.Finally，molecular docking studies were conducted on the key targets and active compounds.Results：A total of 84 potential active compounds，2 354 ITP related targets，257 interaction targets，and 86 intersection targets of Codonopsis pilosula were collected.Through PPI network analysis，15 key targets were identified， with the top five targets ranked by Degree values including VEGFA，SRC，IL2，PPARG，and EGFR.GO and KEGG analyses indicated that Codonopsis's treatment of ITP mainly involves biological processes such as positive regulation of the ERK1 and ERK2 cascade，signal transduction，and protein phosphorylation.The signaling pathways mainly include the PI3K?AKT，cancer， and T?cell signaling pathways.Molecular docking results showed that SRC and PPARG exhibited high binding activity with 1?hydroxyrankinidine.Myristic acid，ethyl α?d?fructofuranoside，and glycitein are important active compounds and were verified through molecular docking simulations.Conclusion：This study clarifies from multiple perspectives that Codonopsis pilosula may exert therapeutic effects on ITP by regulating multiple targets and pathways，providing a scientific basis for further investigating the effects of Codonopsis pilosula on ITP.

Keywords?? ?immune thrombocytopenia； Codonopsis pilosula； network pharmacology； molecular docking； molecular mechanisms

摘要? 目的：采用網絡藥理學、差異基因分析、分子對接方法初步闡明黨參治療免疫性血小板減少癥（ITP）的分子機制。方法：在傳統中藥系統藥理學數據庫（TCMSP）、傳統中藥綜合數據庫（TCMID）和中醫藥百科全書數據庫（ETCM）中檢索黨參的主要成分和相應的蛋白質靶標。在GeneCards、OMIM、DisGeNET數據庫收集ITP的靶點，構建韋恩圖獲得復合靶標和疾病的交集靶點，并將靶標導入STRING數據庫，使用Cytoscape3.9.1構建PPI網絡。接著對交集靶點進行基因本體（GO）和京都基因與基因組百科全書（KEGG）富集分析，以探索ITP與黨參的相關信號通路，最后對關鍵靶點和活性化合物進行分子對接研究。結果：共獲得黨參的84種潛在活性化合物、2 354個疾病靶點與257個藥物靶點，并得到86個交集靶點。通過蛋白互相作用網絡圖（PPI）分析確定了15個關鍵靶點，Degree值排名前5位的靶點包括血管內皮生長因子A（VEGFA）、Src原癌基因（SRC）、白細胞介素2（IL2）、過氧化物酶體增殖激活受體γ（PPARG）、表皮生長因子受體（EGFR）。GO和KEGG分析表明，黨參治療ITP主要涉及ERK1和ERK2級聯的正向調控、信號轉導、蛋白質磷酸化等生物學過程，信號通路主要包括PI3K/Akt、癌癥通路、T細胞信號通路。分子對接結果表明，SRC、PPARG與11?hydroxyrankinidine具有較高的結合活性。肉豆蔻酸、乙基α?d果糖呋喃糖苷、黃豆黃素是重要的活性化合物并通過分子對接模擬進行驗證。結論：本研究從多個角度闡明黨參可能通過調節多個靶點和多條途徑對ITP產生治療作用，可為進一步深入研究黨參對ITP的作用提供科學依據。

關鍵詞? 免疫性血小板減少癥；黨參；網絡藥理學；分子對接；分子機制

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2024.09.001

免疫性血小板減少癥（ITP）是一種獲得性自身免疫性出血性疾病，由于異常的T細胞反應，特別是由脾濾泡輔助T細胞支持，刺激自身反應性B細胞增殖和分化^[1]，其特征多以免疫介導的血小板破壞增多與血小板生成減少為主^[2]，病人出現不同程度的出血傾向，并損害與健康相關的生活質量^[3]。ITP的發病率為5/10萬～10/10萬，男女發病率相近，育齡期女性發病率高于同年齡段男性，60歲以上人群的發病率為60歲以下人群的2倍。近年來，關于ITP的發病機制研究擴展至細胞免疫和血小板生成障礙方面，研究證實細胞免疫和抗血小板抗體介導巨核細胞質量異常在ITP發病機制中也發揮著重要作用^[4]。

黨參（Codonopsis pilosula）是桔梗科植物黨參的干燥根^[5]，具有補氣、健脾、益肺及養血生津的功效^[6]。現代藥理學研究表明，黨參多糖具有調節免疫和促進胃腸道功能的作用^[7]。中藥網絡藥理學是根據中藥成分、靶點和疾病的相互作用網絡識別小分子調節的系統方法。該方法集成了生物信息學、系統生物學和藥理學^[8]，它在系統水平上闡明了中藥與疾病的復雜相互作用，符合中醫理論的整體和系統觀點。近年來，網絡藥理學作為一門以系統生物學和多方向藥理學為基礎的新興學科，可以有效地實現藥物作用機制的預測性分析，識別新的藥物靶點，更好地解釋生物活性分子與細胞通路之間的相互作用機制。分子對接技術是現代化研究的有力工具，可以實現藥物的虛擬篩選^[9]。

1? 資料與方法

1.1 資料來源

分別在傳統中藥系統藥理學數據庫（TCMSP）^[10]、傳統中藥綜合數據庫（TCMID）^[11]、中醫藥百科全書數據庫（ETCM數據庫）^[12]中對黨參有效成分進行檢索，隨后在小分子生物活性數據（PubChem）^[13]檢索成分的SMILES號或2D結構，并將其輸入Swiss Target Prediction數據庫篩選黨參活性成分及相關的潛在靶點。查閱相關資料后，本研究選擇口服生物利用度（oral bioavailability，OB）>30%和藥物類藥性（drug?likeness，DL）>0.18為活性成分篩選條件。在TCMID數據庫中通過關鍵詞檢索共獲取有效成分187個。在ETCM數據庫中，以“DANG SHEN”為關鍵詞進行檢索，獲得64個黨參活性成分。將TCMID和ETCM數據庫中獲得的黨參有效成分輸入成分靶點數據庫（SWISS ADME）篩選。最后，整合3個數據庫中所得活性成分，利用PubChem數據庫將獲得的藥物黨參有效活性成分一一輸入，點擊SEARCH進行檢索，從而檢索化合物標準名稱。去除無法找到的活性成分及非化學成分的物質名稱并整合去重后，最終得到藥物黨參的活性成分共84個。

1.2 收集黨參活性成分對應基因靶點

將靶基因輸入PubChem數據庫，根據成分的SMILES號或2D結構在Swiss Target Prediction數據庫中搜索，找到對應的靶蛋白，并在UniProt數據庫^[14?15]中將靶點蛋白名稱轉換為標準基因名稱。篩選錄入排名前10位且probability>0的靶點，按照上述步驟收集黨參有效成分的靶點，共獲得728個靶點。在Excel表格中完成去重整理后，獲得黨參靶點共257個。

1.3 ITP靶點基因的獲取

在GeneCards數據庫 ^[16]、OMIM數據庫^[17]、DisGeNET數據庫^[18]中收集ITP的相關靶點。去除沒有靶標的化學成分，刪除重復靶標。在基因表達數據庫（GEO）中對數據集GSE574進行差異基因分析。將疾病?黨參基因靶點及藥物?ITP的基因靶點輸入韋恩作圖工具，構建韋恩圖，并尋找黨參與ITP的交集靶點基因。

1.4 蛋白互作網絡圖（PPI）的構建

將黨參對ITP的有效靶點基因輸入STRING 數據庫中，在multiple proteins選項中限定物種為 “Homo sapiens”，獲得蛋白互作圖，在Cytoscape 3.9.1軟件中對PPI網絡進行可視化分析^[19]，根據度值（Degree）大小繪制PPI蛋白互作網絡圖。

1.5 構建藥物?黨參潛在化合物?潛在靶點基因可視化網絡

在Cytoscape3.9.1軟件中導入藥物潛在化合物及對應靶點基因，進行可視化分析，構建黨參化合物?靶點網絡圖并對交集靶點進行排名。

1.6 基因本體（GO）和京都基因與基因組百科全書（KEGG）通路富集分析

將共同靶點導入DAVID 數據庫（https：//david.ncifcrf.gov/）分別進行GO和KEGG通路富集分析，P<0.05為閾值，篩選出前10位的生物過程和信號通路，并將結果收集整理繪圖。利用信息化通路分析單體成分作用于核心靶點的通路機制，探討相互作用。

1.7 分子對接

使用AutoDuck對PPI網絡中Degree排名前6位的核心蛋白與對應排名前5位的化合物進行對接，初步驗證結合程度。1）配體準備：在PubChem數據庫中下載對應化合物的3D結構圖。在PyMOL中處理后將pdb格式轉換為pdbqt格式。2）受體準備：將靶點基因在PDB數據庫^[1]中將篩選條件設置為pH 6.5～7.5，分辨率≤2.5，種類為“人類”，獲取合適的靶點蛋白結構的sdf格式文件，在Open babel GUI中將SDF格式轉化為pdb格式，導入PyMOL中去除雜質后，在AutoDock軟件中去水加氫處理后，轉化為pdbqt格式。3）對接：利用AutoDock vina依次將潛在化合物成分與關鍵靶點蛋白進行分子對接并獲得對接分數。

2? 結果

2.1 篩選黨參活性成分及收集基因靶點

從TCMP、TCMID和ETCM數據庫中檢索黨參有效活性成分，經過匯總去重后，最終得到84個有效成分。通過Swiss Target Prediction數據庫檢索TCMID及ETCM獲得的相應靶點，得到黨參作用靶點257個有效化學成分，包括黃酮類、甾體類、生物堿類、糖苷類、三萜類等。

2.2 ITP靶點篩選

在GeneCards、OMIM、DisGeNET 及GEO數據庫收集ITP靶點。由于GeneCards數據庫靶點與疾病關系越密切對應的Relevance score值越高，因此，從結果中留取 Relevance score值≥2倍中位數（即≥4.69）的靶點作為ITP潛在基因靶點，共獲得1 117個靶點。在OMIM數據庫中獲得106個靶點。在DisGeNET 數據庫中檢索獲得186個靶點。將3個數據庫所得靶點去重整合得到ITP靶點1 334個靶點。

在GEO數據庫中對GSE574數據集進行分析，該數據集包含6組樣本，分為健康對照組、活動性ITP病人組和緩解中ITP病人組3組。利用R軟件對3組進行兩兩比較，并對3組樣本數據進行差異基因分析。對3組DEGs設置篩選條件為P<0.05、|logFC|>3，共得到1 846個差異基因，其中上調基因998個、下調基因848個。使用R4.1.2軟件繪制熱圖（見圖1）。將GeneCards數據庫、OMIM數據庫、DisGeNET 數據庫及GEO數據庫收集ITP靶點整合去重后，獲得ITP靶點2 354個。

2.3 藥物?活性成分?疾病的交集靶點

將2 354個疾病靶點與257個藥物靶點導入并取交集繪制韋恩圖，并得到86個交集靶點（見圖2）。

2.4 PPI網絡圖的構建

2.4.1 蛋白互作網絡的構建可視化分析

將獲得的86個交集靶點導入STRING數據庫對蛋白關系進行可視化分析，并在Cytoscape 3.9.1 軟件對Degree值進行計算分析，繪制PPI關系圖，去除無關聯的節點后有83個節點及498條邊。其中節點大小及顏色深淺與Degree值呈正相關，且蛋白間相關性越強則邊顏色越深，邊的顏色深淺與粗細與Degree值亦呈正相關（見圖3）。Degree值排名由高到低依次為血管內皮生長因子A（vascular endothelial growth factor A，VEGFA）、Src原癌基因（Src proto?oncogene，SRC）、白細胞介素2（interleukin?2，IL2）、過氧化物酶體增殖激活受體γ（peroxisome proliferator?activated receptor gamma，PPARG）、表皮生長因子受體

（epidermal growth factor receptor，EGFR）、熱休克蛋白90 kDa α亞類1（heat shock protein 90 kDa alpha，class A member 1，HSP90AA1）、低氧誘導因子1α亞單位（hypoxia?inducible factor 1，alpha subunit，HIF1A）、前列腺素內過氧化物合酶2（prostaglandin?endoperoxide synthase 2，PTGS2）、Janus激酶2（janus kinase 2，JAK2）、細胞間黏附分子1（intercellular adhesion molecule 1，ICAM1）、Fas相關因子2（fas?associated factor 2，FOF2）、絲裂原活化蛋白激酶14（mitogen?activated protein kinase 14，MAPK14）、血管細胞黏附分子1（vascular cell adhesion molecule 1，VCAM1），見圖4。VEGFA是一種血管內皮因子A，與血管的通透性、血管內皮細胞轉移、增殖及血管形成相關^[20]。

使用插件按照Degree、最大團中心性（MCC）、邊緣滲透成分（EPC）、最大鄰域分量（MNC）和最大鄰域分量密度（DMNC）5種方法分別將排名前15位的基因進行篩選和重疊，認為重疊基因為樞紐基因。繪制Venn圖可視化后得到核心靶點為5個方法重疊基因是VCAM1，Degree/MCC/MNC/EPC 4個方法的共同基因（次核心靶點）有VEGFA、SRC、PTGS2、PPARG、EGFR、HIF1A、HSP90AA1、IL2、ERBB2、NOS3、ICAM1、FGF2。見圖5。

2.4.2 黨參?有效成分?治療靶點可視化分析

將藥物潛在化合物及對應靶點基因導入Cytoscape 3.9.1 軟件中，繪制藥物?有效成分?治療靶點網絡圖（見圖6），顏色深淺、節點大小與Degree值呈正相關。通過“黨參?有效成分?治療靶點”的網絡圖發現1個化合物可能對應1個或多個靶點，核心靶點VCAM1對應的靶點為血管細胞黏附蛋白1（Vascular cell adhesion protein 1），對應的化合物為肉豆蔻酸（myristicacid）。次核心靶點（VEGFA、SRC、PTGS2、PPARG、EGFR、HIF1A、HSP90AA1、IL2、PERBB2、NOS3、ICAM1、FGF2）對應的化學成分是：VEGFA和FGF2對應化合物是乙基α?d果糖呋喃糖苷（ethyl?alpha?d?fructofuranoside），SRC 對應化合物是11?羥基蘭金斷腸草堿（11?Hydroxyrankinidine），PTGS2和PPARG對應的化合物是二十二烯酸甲酯 11，14 二烯酸酯（methyl icosa?11，14?dienoate），EGFR和IL2 對應的化合物是黃豆黃素（glycitein），PERBB2對應化合物是脲基甲酸丁酯（N?butyl allophanate），HSP90AA1對應的化合物是5?甲氧基甲基糠醛（5?methoxymethyl furfural），HIF1A 對應的化合物是DL?丁香樹脂酚（dl?syringaresinol），NOS3對應的化合物是吡啶（pyridine），ICAM1對應的化合物是肉豆蔻酸。在查閱文獻后在4個方法的重疊基因中選擇5個關鍵靶點合并與5個方法的重疊基因（VCAM1）后，匹配相應的化合物，這些成分可能為黨參治療ITP網絡中的重要成分。

2.5 GO富集分析結果

通過GO 富集分析結果初步檢驗篩選的黨參靶點與ITP的相關性。GO富集分析主要包括生物過程（BP）、細胞組分（CC）及分子功能（MF）3個方面，圖中的顏色越深代表著顯著性越強。柱狀圖中依據顯著性分別按照BP、CC及MF的順序對富集結果進行排列，橫坐標表示富集的基因數目，縱坐標為富集結果名稱。BP富集結果可知，靶點主要生物過程包括對藥物的反應（response to drug）、脂多糖的反應（response to lipopaolysaccharide）、炎癥反應（inflammatory response）、ERK1和ERK2級聯的正向調控（positive regulation of ERK1 and ERK2 cascade）、信號轉導（signal transduction）、RNA聚合酶Ⅱ啟動子對轉錄的正向調控（intracellular signal transductionpositive regulation of transcription from RNA polymerase Ⅱ promoter）、蛋白質磷酸化（protein phosphorylation）、基因表達的正向調控（positive regulation of gene expression）、細胞分化（cell differentiation）。CC富集結果可知，靶點組成成分包括等離子體膜（plasma membrane）、細胞質（cytoplasm）、質膜的組成部分（integral component of plasma membrane）、胞質（cytosol）、細胞膜（membrane）、細胞外的外來體（extracellular exosome）、細胞核（nucleus）、細胞外空間膜的組成部分（extracellular space integral component of membrane）、核漿（nucleoplasm）。MF富集結果可知，主要靶點功能包括蛋白酪氨酸激酶活性（protein tyrosinekinases activity）、蛋白磷酸酶結合（protein phosphatase binding）、酶結合（enzyme binding）、相同的蛋白質結合（identical protein binding）、蛋白激酶活性（protein kinases activity）、蛋白同二聚體活性（protein homodimerization activity）、ATP結合（ATP binding）、蛋白結合（protein binding）、鋅離子結合（zincion binding）、金屬離子結合（metal ion binding）。詳見圖7。

2.6 KEGG富集分析結果

KEGG主要對靶點相關通路進行分析。在DAVID數據庫中，顯示靶點參與135條KEGG通路，并將Count排名前20條做KEGG富集分析，靶點相關通路包括：EGFR酪氨酸激酶抑制劑耐藥性（EGFR tyrosine kinase inhibitor resistance）、化學致癌?受體激活（chemical carcinogenesis?receptor activation）、癌癥通路（pathways in cancer）、卡波西肉瘤相關皰疹病毒感染（Kaposi sarcoma?associated herpesvirus infection）、AGE?RAGE信號通路在糖尿病并發癥中的作用（AGE?RAGE signaling pathway in diabetic complications）、脂質與動脈粥樣硬化（lipid and atherosclerosis）、PD?L1在癌癥中的表達及PD?1檢查點通路（PD?L1 expression and PD?1 checkpoint pathway in cancer）、松弛蛋白信號通路（relaxin signaling pathway）、癌癥中的蛋白聚糖（proteoglycans in cancer）、內分泌的阻力（endocrine resistance）、TRP通道的炎癥介質調節（inflammatory mediator regulation of TRP channels）、PI3K/Akt 信號通路（PI3K/Akt signaling pathway）、流體剪切應力和動脈粥樣硬化（fluid shear stress and atherosclerosis）、Th17細胞分化（Th17 cell differentiation）、人類巨細胞病毒感染（human cytomegalovirus infection）、鈣信號通路（calcium signaling pathway）、黏著斑（focal adhesion）、Rap1信號通路（rap1 signaling pathway）、神經活性配體?受體相互作用（neuroactive ligand?receptor interaction）、代謝途徑（metabolic pathways）。詳見圖8。

2.7 分子對接驗證

將關鍵靶點基因（VCAM1、VEGFA、SRC、IL2、PPARG、H1F1A）與對應排名前5位化合物（ethyl?alpha?d?fructofuranoside、11?hydroxyrankinidine、glycitein、methyl icosa?11，14?dienoate、5?methoxymethyl furfural、dl?syringaresinol、myristicacid、emodin）進行分子對接。自由結合能是判斷藥物分子與靶蛋白結合是否緊密的主要條件，氫鍵可以顯示藥物分子與靶蛋白哪些氨基酸殘基之間存在相互作用。自由結合能絕對值越大則說明對接越緊密，效果越好。一般認為結合能≤-5.0 kcal/mol的藥物分子與靶點具有較好的結合活性。RMSD值<2則說明分子對接結果比較可靠。圖中藍色為化合物，綠色為靶點基因，黃色為殘基與靶點基因形成的氫鍵。其中，SRC、PPARG與11?hydroxyrankinidine具有較高的結合活性。詳見表1及圖9。

3? 討論

本研究的主要目的是探討黨參治療免疫性血小板減少癥的潛在機制。通過檢索TCMSP、TCMID、ETCM數據庫共收集到84種化學成分，其中主要化學成分包括肉豆蔻酸、黃豆黃素、乙基α?d果糖呋喃糖苷，這些主要化學成分可以與其他活性成分一起作用于網絡中的多個靶標。在GeneCards、OMIM、DisGeNET數據庫收集ITP的相關靶點。根據STRING構建的PPI互作圖可視化分析后，得到關鍵靶點VCAM1、VEGFA、SRC、PPARG、HIF1A和IL2。

本研究生物分子功能表明，黨參的關鍵活性成分治療免疫性血小板疾病的靶點主要參與在對藥物的反應、炎癥反應、ERK1和ERK2級聯的正向調控、信號轉導（signal transduction）等，并在蛋白結合、等離子體膜、細胞質等部位中分布較多。BP富集分析可知，生物過程與細胞分化相關，酪氨酸殘基上的蛋白質磷酸化（PTP）對正常細胞信號傳導至關重要，由于藥物刺激、脂多糖、驗證而導致細胞或有機體狀態或活動（運動、分泌、酶產生、基因表達等）改變，通過信號轉導激活或增加由ERK1和ERK2級聯介導的信號轉導的頻率、速率或程度。CC富集分析可知，靶點主要包含離子膜及細胞相關組成部分（細胞膜、細胞質、細胞核等）。MF富集分析可知，主要靶點功能與催化活性的酶結合以及與ITP、離子和蛋白結合有關。通過KEGG富集分析，對這 20 條通路中與ITP關系較為密切的通路，即磷脂酰肌醇3激酶/絲氨酸/蘇氨酸激酶B（PI3K?Akt）信號通路和T細胞反應信號通路核因子?kappaB（NF?κB）信號通路進行分析。PI3K/Akt 信號通路是一個重要的細胞內信號通路，它可以參與細胞的生長、增殖、分化和遷移^[21]。2023年，Ruan等^[22]在ITP病人中發現了幾個含有過量罕見破壞性突變的基因：含五聚體結構域蛋白3（PTEN）、胰島素受體（INSR）和凝血因子C同源性（COCH）。有趣的是，這些基因共同參與了PI3K/Akt信號通路的信號轉導，并在血小板活化中發揮了重要的免疫調節作用。

NF?κB異常激活與自身免疫疾病相關，持續性激活的NF?κB能增強血管內皮生長因子（VEGF）基因的轉錄^[23]。T調節細胞（Tregs）有助于維持外周免疫耐受性，其缺陷被認為在各種自身免疫性疾病的發病機制中起作用。在成人和兒童ITP病人中進行的研究發現，Tregs在循環、骨髓和脾臟中的頻率降低，Tregs功能受損^[24]。通過地塞米松、利妥昔單抗或血小板生成素受體激動劑治療，血小板計數恢復后，Tregs失調得到改善。此外，Tregs在防止抗血小板自身免疫反應中的關鍵作用已在缺乏功能性Tregs的小鼠中得到證實。在Tregs缺陷的小鼠中觀察到的血小板減少是通過產生IgG抗血小板自身抗體介導的，這與人類ITP類似。進一步研究評估ITP病人Tregs失調的機制是必要的，以闡明ITP的發病機制和開發新的治療策略，抑制抗血小板自身免疫反應^[25]。

IL2是抗腫瘤效應的重要因子，由T細胞在抗原或有絲分裂刺激下產生，是T細胞增殖和調節免疫反應的其他重要活動所必需的，可激活多種效應細胞如細胞毒性T細胞、自然殺傷細胞和先天淋巴樣細胞等^[26]。研究已證實，IL?2具有維持Tregs細胞控制免疫反應，促進Foxp3+Tregs細胞的生成、存活和功能活性，刺激傳統T細胞促進免疫反應的功能^[27]。

VEGF家族由6種生長因子（VEGFA?F）組成，通過與其受體VEGFR1?3和神經菌素結合，在血管生成中起著最關鍵的作用^[20]。VEGFA是引導血管生成的關鍵因子，血管生成過程中VEGFA的主要調節因子是缺氧誘導因子1。血管生成因子通過直接抑制抗原提呈細胞和免疫效應細胞或通過增強Tregs、髓系源性抑制細胞（MDSCs）和腫瘤相關巨噬細胞（TAMs）的作用來驅動免疫抑制^[28]。PI3K是血管生成的重要調控因子，VEGFA通過多種途徑激活PI3K，包括FAK、Shb、Gab1、IQGAP1和TSAd/Src/Axl，以及通過VEGFR2中PI3K的pY1175直接結合。PI3K/Akt信號通路通過調節下游信號分子的激活，在體內、外調節免疫應答和炎癥因子的釋放中起著關鍵作用^[29]。

黃豆黃素（glycitein）是一種o ?甲基化異黃酮，占大豆食品中總異黃酮的5%～10%^[30]。食用異黃酮可以激活絲裂原活化蛋白激酶（MAPK），抑制信號轉導和轉錄激活因子3（STAT3）和NF?κB信號通路^[31]。其誘導的ERK1/2激活部分依賴于與血管內皮生長因子受體（VEGFR）相關的酪氨酸激酶活性^[32]。

肉豆蔻化是指將肉豆蔻酸附著在蛋白質的N端甘氨酸上，并對其細胞內的定位和功能產生重大影響，胸腺代表了一個具有突出的N?肉豆蔻化活動的器官^[33]。小鼠實驗證明N?肉豆蔻化對于早期和遠端TCR信號事件如CD3ζ、Zap70和Erk的激活以及細胞因子如干擾素?γ（IFN?γ）和IL?2的釋放也是不可缺少的。N?肉豆蔻轉移酶（Nmt）耗盡會影響T細胞受體（TCR）信號級聯的啟動和傳播。蛋白質的肉豆蔻化在T細胞的發育和激活中是不可缺少的，對它的抑制可能提供一種新的策略來實現免疫抑制^[34]。HIV?1 Nef（Nef）是一種肉豆蔻化的蛋白質對TCR的信號傳導有調節作用，導致受刺激的T細胞中IL?2的產生上調作用。肉豆蔻化的、筏定位的Nef通過增加筏內信號分子的水平為靜止的T細胞提供激活的動力，并且TCR的激活通過Nef促進筏融合的能力得到加強^[35]。

據推測，黨參對ITP的治療作用可能是通過黨參中有效成分黃豆黃素、乙基α?d果糖呋喃糖苷通過PI3K/Akt通路IL2靶點對Tregs起到調節作用，并對NF?κB通路的抑制作用，最終對ITP起到緩解作用。

4? 小結

黨參對ITP作用機制復雜、作用成分多，通過網絡藥理學分析，其作用機制可能為黃豆黃素、乙基α?d果糖呋喃糖苷、肉豆蔻酸等主要成分通過作用于IL2、VEGFA等核心靶點影響PI3K/Akt、NF?κB等相關通路，進而調控細胞分化、酪氨酸殘基上的蛋白質磷酸化（PTP）對正常細胞信號傳導等生物過程，參與炎癥反應、免疫反應、催化活性的酶結合、ITP/離子和蛋白結合及血管的生成與重塑等，從而實現對ITP的干預。本研究基于差異基因分析、網絡藥理學及分子對接并查閱文獻后進一步提出推測：黨參有效成分黃豆黃素、乙基α?d果糖呋喃糖苷通過PI3K/Akt通路IL2靶點對Treg/Th17平衡模式起到調節作用，并對NF?κB通路的抑制作用，最終對ITP起到緩解作用。課題組將會以此為基礎進行下一步體內外實驗驗證。此外，本研究存在以下局限性。首先，黨參對抗ITP的潛在機制涉及多種藥理作用，需要更多的研究來結合轉錄組、蛋白質組和代謝組等高通量檢測技術來揭示復雜的協同機制。其次，本研究中沒有解釋活性成分對功效的貢獻以及活性成分之間的協同作用，將在這方面進行進一步探索。

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（收稿日期：2024-03-29；修回日期：2024-04-20）

（本文編輯 崔曉芳）