


摘要:目的 探討解毒祛瘀滋陰方治療狼瘡腎炎(LN)的潛在機制,為后續研究提供理論依據。方法 利用相關數據庫獲得解毒祛瘀滋陰方治療狼瘡腎炎(LN)的潛在作用靶點;構建PPI網絡圖及“藥物—成分—靶點—疾病”網絡圖,確定核心作用靶點;進行GO富集分析和KEGG通路富集分析,探討解毒祛瘀滋陰方治療狼瘡腎炎的潛在機制。利用AutoDock軟件進行分子對接驗證有效成分和靶點的結合活性。結果 解毒祛瘀滋陰方與治療狼瘡腎炎相關的成分有136種,作用靶點有85個。其中槲皮素、木犀草素、山柰酚等為核心成分,AKT1、TNF、IL6等為核心靶點。作用機制可能為參與氧化應激等生物過程。分子對接顯示,有效成分和靶點之間結合能較高。結論 解毒祛瘀滋陰方含有多種成分,可作用于多個靶點,并參與多個生物過程和信號通路,治療狼瘡腎炎療效明顯。
關鍵詞:網絡藥理學;分子對接;解毒祛瘀滋陰方;狼瘡腎炎;腎痹
系統性紅斑狼瘡(SLE)是一種原因不明的系統免疫性疾病,可導致多種組織和器官損傷,其中最嚴重的器官表現之一便是狼瘡腎炎(LN)[1],這也是導致SLE患者死亡的重要原因[2~3]。LN的治療通常選用免疫抑制劑,然而接受免疫抑制療法的患者仍有一定的復發率,同時藥物毒性也是不容忽視的問題。中醫學將LN歸屬于“腎臟風毒、腎痹”等范疇[4~5]。研究認為[6],LN屬本虛標實之證,病因病機復雜多樣,大致歸納為虛、熱、瘀、毒。解毒祛瘀滋陰方主要組成是生地、鱉甲、積雪草、赤芍、青蒿、薏苡仁、升麻、白花蛇舌草、佛手和生甘草,臨床發現此方協同糖皮質激素治療SLE可以起到減毒增效的作用,對于LN也有著良好療效[7]。本研究基于網絡藥理學的方法探討解毒祛瘀滋陰方治療LN的潛在作用機制。
1材料與方法
1.1 藥物有效成分及作用靶點收集
在TCMSP數據庫、HERB數據庫中,以生物利用度>30%、類藥性>0.18為限定條件,檢索得到解毒祛瘀滋陰方組成藥物積雪草、赤芍、青蒿、薏苡仁、升麻、白花蛇舌草、佛手、生甘草的有效成分,以及有效成分的靶點蛋白。利用UniProt數據庫將蛋白信息轉換為基因信息,用于后續分析。
使用關鍵詞結合自由詞的方法在GeneCards數據庫、OMIM數據庫以及DrugBank數據庫中進行檢索,獲取LN相關靶點基因信息。將解毒祛瘀滋陰方靶點信息和LN靶點信息導入Rstudio中,運行代碼對兩者取交集,得到兩者共同靶點,即解毒祛瘀滋陰方治療LN的潛在靶點。
1.2 “藥物—成分—靶點—疾病”網絡圖的繪制
構建解毒祛瘀滋陰方組成藥物、有效成分、作用靶點、LN四者之間映射關系,將相關文件導入Cytoscape中進行可視化處理,繪制“藥物—成分—靶點—疾病”網絡圖,并利用Analyze Network工具,分析得到網絡圖的拓撲學信息。
1.3 PPI網絡圖的構建
在STRING數據庫中,上傳作用解毒祛瘀滋陰方治療狼瘡腎炎的靶點信息,將物種選擇“Homo sapiens”,可信度設置為≥0.4,構建PPI網絡圖,并導出文件“string_hires_image.png”和“string_interactions.tsv”。
1.4 PPI網絡核心靶點的獲取
將上述得到的“string_interactions.tsv”文件導入Rstudio中,對PPI網絡進行分析,計算PPI網絡中的各節點的度值,度值高的節點則為核心節點,其代表的靶點則為核心靶點。
1.5 富集分析
利用Rstudio和clusterProfiler包,對作用靶點進行GO富集分析和KEGG通路富集分析,并繪制氣泡圖,預測解毒祛瘀滋陰方治療LN作用的細胞組分、發揮的分子功能,以及參與的生物過程和信號通路。
1.6 有效成分與靶點的分子對接驗證
根據有效成分和靶點在“藥物—成分—靶點—疾病”網絡圖與PPI網絡圖的度值排名,同時參考相關文獻的報道,選取部分有效成分和靶點進行分子對接,對其結合活性進行驗證。本研究通過TCMSP數據庫獲得有效成分的立體結構文件,并通過PDB數據庫獲取靶點蛋白立體結構文件。將相關文件導入AutoDock軟件進行分子對接,并將對接結果導入Rstudio繪制結合能熱圖,利用PYMOL軟件展示對接結果立體結構。
2結果
2.1 解毒祛瘀滋陰方治療狼瘡腎炎潛在作用靶點
經過檢索及篩選,解毒祛瘀滋陰方組成藥物的有效成分為白花蛇舌草7種、鱉甲16種、赤芍29種、丹皮11種、佛手5種、甘草92種、積雪草3種、青蒿22種、生地8種、升麻17種和薏苡仁9種。經過篩選,用于后續研究分析的有效成分為白花蛇舌草5種、鱉甲4種、赤芍13種、丹皮6種、佛手4種、甘草88種、積雪草2種、青蒿19種、生地3種、升麻8種和薏苡仁6種。進行整合去重,最終得到解毒祛瘀滋陰方的有效成分136種,同時得到解毒祛瘀滋陰方有效成分的作用靶點共257個。
在GeneCards數據庫中檢索得到LN的潛在靶點881個,在OMIM數據庫中檢索得到3個靶點信息,在DrugBank數據庫中檢索得到51個靶點信息。經過整合及去重,得到用于后續研究分析的LN潛在靶點917個。對解毒祛瘀滋陰方有效成分的靶點基因和LN潛在靶點基因取交集,得到共同靶點85個,即解毒祛瘀滋陰方治療狼瘡腎炎的潛在作用靶點。
2.2 “藥物—成分—疾病—靶點”網絡圖
利用Cytoscape對解毒祛瘀滋陰方組成藥物、有效成分、作用靶點以及LN之間映射關系進行可視化處理,繪制“藥物—成分—靶點—疾病”網絡圖(見圖1)。通過Analyze Network工具分析,得出網絡圖中共有218個節點,1 035條邊,網絡密度為0.044。其中槲皮素、木犀草素、山柰酚為度值較高的成分,度值分別為72、29、28。因此,槲皮素、木犀草素、山柰酚為解毒祛瘀滋陰方的核心成分,主要存在于青蒿中。
2.3 PPI網絡圖的構建及核心靶點的預測
將靶點信息導入STRING數據庫,導入作用靶點信息,在物種選擇欄中選擇“Homo sapiens”,將可信度設置為≥0.4,構建PPI網絡。在Rstudio中對PPI網絡中各節點的度值進行分析,發現度值排名前十的節點為AKT1、TNF、IL6、TP53、CASP3、PTGS2、CXCL8、IL10、STAT3、MMP9,度值分別為70、70、69、67、61、61、60、59、59、56。因此為核心節點,其代表的基因則為核心基因。
2.4 富集分析
在Rstudio中,通過clusterProfiler包及相關代碼,進行GO富集分析和KEGG通路富集分析,預測解毒祛瘀滋陰方醫治LN可能的作用機制。進行GO分析時,以P<0.05為限定條件進行篩選,共在2 161個條目中發生富集,其中細胞組分方面富集到35個條目,主要為膜區、囊泡及細胞外基質等。生物過程方面富集到2 033個條目,主要為化學應激反應、氧化應激反應以及對藥物的反應等。分子功能方面富集到93個條目,主要與細胞因子結合及受體活性等相關。進行KEGG分析時,按照P<0.05進行篩選,共對144條信號通路發生富集,主要為Lipid and atherosclerosis、AGE-RAGE signaling pathway in diabetic complications、Fluid shear stress and atherosclerosis等心血管疾病相關通路。
2.5 有效成分與靶點分子對接驗證
選取有效成分槲皮素(quercetin)、木犀草素(luteolin)、山柰酚(kaempferol)、黃芩素(baicalein)、芒柄花素(formononetin)、異鼠李素(isorhamnetin)、柚皮素(naringenin)、甘草素(glyzaglabrin)、青蒿素(artemisinin)、芍藥苷(paeoniflorin)與靶點AKT1、TNF、PPARG、CASP3、MAPK1、STAT3、MMP9進行分子對接驗證結合活性。其中,結合能>4.25 kcal/mol 表示分子與靶點之間有一定的結合活性;結合能>5.0 kcal/mol 表明結合活性較好;結合能>7.0 kcal/mol 則表示結合活性很強。對各有效成分與靶點的結合能繪制熱圖(見圖2)。其中,青蒿素與MMP9的結合能絕對值最高,顯示其結合活性最好,其立體結構見圖3。
3討論
SLE可引起多器官和系統的損傷,LN是其中最嚴重的器官表現,也是導致SLE患者死亡的重要原因,因此探討LN的治療方法具有重要意義。中藥復方憑借多成分、多作用靶點、多系統調節的優勢,在治療LN方面有著巨大潛力。本研究基于網絡藥理學的方法預測了解毒祛瘀滋陰方治療LN的有效成分及作用靶點,通過GO富集分析與KEGG富集分析探討了可能的分子機制及信號通路。本研究發現,解毒祛瘀滋陰方含有136種與治療LN相關的有效成分,可作用于人體中85個靶點。進一步分析發現,解毒祛瘀滋陰方治療LN的核心作用靶點為AKT1、TNF、IL6等。GO富集分析發現,解毒祛瘀滋陰方主要成分主要參與氧化應激反應。KEGG通路富集分析發現,解毒祛瘀滋陰方所作用的靶點主要與心血管疾病通路相關。可通過調節動脈粥樣硬化相關通路,延緩LN進展,提高患者生存率。此外,本研究通過分子對接驗證有效成分與靶點的結合活性,發現各有效成分與靶點之間結合活性較好,其中青蒿素與MMP9的結合活性最好。
綜上所述,解毒祛瘀滋陰方含有多種成分,可作用于多個靶點,并參與多個生物過程和信號通路,治療狼瘡腎炎療效明顯。
參考文獻
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