1、中国当代医药2023年1月第30卷第3期CHINA MODERN MEDICINE Vol.30 No.3 January 2023论著“多组分、多靶点、多通路”的特点是中药相对于其他药物的主要区别，这就加大了目前基于药理学实验方法进行的中药药效物质基础及分子作用机制的研究的困难程度，往往需要极大的人力、物力和时间的投入。但伴随着计算机技术与其他学科的融合逐渐紧密起来，网络药理学的技术开始兴起，并且已经频繁用于有关中药及其复方的研究中。网络药理学是根基于网络药理学探讨板蓝根抗呼吸道感染的相关机制王法琴张荣波丁元辰张伟辰南京中医药大学翰林学院，江苏泰州 225300摘要目的基于网络药理学方法探讨
2、板蓝根治疗呼吸道感染可能有关的相关机制研究。方法通过 TCMSP 数据库筛选出板蓝根潜在活性成分，通过 GeneCards、OMIM 和 Drugbank 数据库来预测呼吸道感染的潜在靶点；应用David 和 String 数据库对潜在核心靶点进行基因功能富集分析和京都基因与基因组百科全书富集分析，并对富集结果进行可视化；运用 String 数据库和 Cytoscape 软件构建蛋白间相互作用网络和“通路-靶点-成分”关系网络。利用软件对核心靶点和有效成分进行分子对接。结果板蓝根治疗呼吸道感染的核心靶点 Degree 值前列的有：胰岛素（INS）、血管内皮生长因子A（VEGFA）、蛋白激酶B-
3、（AKT1）、肿瘤蛋白p53（TP53）、白介素-6（IL-6）、过氧化物合酶 2（PTGS2）、丝裂原活化蛋白激酶 1（MAPK1）、丝裂原活化蛋白激酶 14（MAPK14）。KEGG 通路富集主要的通路有：TNF 信号通路、P53 信号通路、缺氧诱导因子-1 信号通路、PI3K-Akt 信号通路、癌症通路等。分子对接结果发现，靛蓝、靛玉红等双吲哚类生物碱跟核心靶点有较好的亲和力。结论本研究初步揭示了板蓝根通过多成分、多靶点、多通路治疗呼吸道感染的分子机制，为进一步研究奠定了基础。关键词网络药理学；板蓝根；呼吸道感染；炎症抑制中图分类号 R966文献标识码 A文章编号 1674-4721（2
4、023）1（c）-0017-05Exploring the mechanism of Radix Isatidis in anti-respiratory tract infec-tion based on network pharmacologyWANG FaqinZHANG RongboDING YuanchenZHANG WeichenNanjing University of Chinese Medicine Hanlin College,Jiangsu Province,Taizhou 225300,ChinaAbstract Objective To explore the pos
5、sible related mechanism of Isatidis Radix in treating RTl(respiratory tractinfection)by using network pharmacology method.Methods The potential active components of were retrieved by TCMSP,and the potential targets were predicted by GeneCards,OMIM and Drugbank databases.The functional enrichment ana
6、lysisof gene and the errichment analysis of Kyoto encyclopedia of genes and genomes(KEGG)were carried out on the potentialcore targets by David and String databases,and makes the enrichment results were visualized.PPI network and“path-target-component-way”network of protein interaction were construc
7、ted by String database and Cytoscape software.The molecular docking of the core targets and the active ingredients.Results The higher degree value of the core target ofIsatidis Radix in treating RTl were insulin(INS),vascular endothelial growth factor A(VEGFA)，protein kinase B-(AKT1),oncoprotein P53
8、(TP53),interleukin-6(IL-6),peroxide synthase 2(PTGS2),mitogen-activated protein kinase 1(MAPK1)and mitogen-activated protein kinase 14(MAPK14).The main pathways enriched by KEGG pathway were TNFsignaling pathway,P53 signaling pathway,Hypoxia-inducible factor-1 signaling pathway,PI3K-Akt signaling pa
9、thway,cancer pathway,etc.The experiments in terms of molecular docking showed that indigo,indirubin and other indole alkaloidshave a high affinity with core target.Conclusion This study preliminarily revealed the molecular mechanism of IsatidisRadix in treating RTl through multi-component,multi-targ
10、et and multi-path,and provides a basis for further research.Key words Network pharmacology;Radix Isatidis;Respiratory tract infection;Inhibit inflammation基金项目江苏省高等学校自然科学研究面上项目（19KJD360002）；江苏高校哲学社会科学研究基金项目（2017SJB2132）；江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目（202213981007Y）。作者简介王法琴（1982-），女，江苏常州人，南京中医药大学中药学 2019 级在读博士；
11、研究方向：中药药效物质基础。17论著中国当代医药2023年1月第30卷第3期CHINA MODERN MEDICINE Vol.30 No.3 January 2023据对生物体统整体的网络分析，对特定信号节点筛选分析，以此对多靶点药物分子设计的新兴学科。而在具有对应特点的重要领域应用网络药理学进行研究，极大地帮助了对中药多成分-多靶点作用机制的分析，这成为了中药中药效物质基础及其作用机理的研究和探索有力依靠。板蓝根是十字花科菘蓝属菘蓝的干燥根1。板蓝根性味苦寒，主要功效为清热凉血、解毒、利咽等。在大环境网络数据库的支撑下，本研究将运用网络药理学和分子对接的方法对板蓝根治疗上呼吸道感染作用进行
12、研究，为后续实验进一步的开发和应用提供依据。1资料与方法1.1潜在活性成分的获取通过中草药系统药理数据库及分析平台 TCMSP2，该数据库不仅提供药物、靶点和疾病之间的关系，而且包括活性成分鉴定、药物目标网络以及天然化合物的药代动力学性质等信息。以“板蓝根”作为检索词，搜索其化学成分，以检索到的板蓝根成分作为板蓝根的潜在活性成分。1.2靶点的预测与筛选在 TCMSP 平台，进一步获取与板蓝根潜在活性成分相关的靶蛋白。以“Respiratory tract infection”（RTI）为疾病关键词，分别在以下三个数据库进行检索：Gene Cards3、Drug Bank 和 OMIM4。Gen
13、e Cards 能够为研究者提供的信息功能包括疾病的关系、基因表达、基因功能等；Drug Bank 为强大的综合性药物数据库，包含关于药品、药品靶点的分子量信息；OMIM 为人类在线孟德尔遗传数据库，收录信息全面且更新范围广泛。使用 Uniprot 数据库5，将物种限定为 Homosapiens（人源），对查询到的靶点蛋白进行官方基因名转换，去除重复靶点。查询获得 RTI 疾病靶点，并将板蓝根靶点与其取交集，可以获得板蓝根治疗呼吸道感染的靶点。为了明确板蓝根成分与 RTI 靶点之间的关系，将二者靶点导入 Venn（http/bioinformatics.psb.u-gent.be/webtoo
14、ls/Venn/）在线平台，将板蓝根相关靶点与呼吸道感染相关靶点进行映射，从而获得韦恩图，取二者靶点交集。1.3蛋白互作网络的构建以 STRING6数据库为工具，利用上述得到的板蓝根治疗呼吸道感染的预测靶点，构建获取关于板蓝根抗上呼吸道感染预测靶点的 PPI 网络图。使用 Cy-toscape 3.7.27软件分析 PPI 网络图，提取出 Hub 网络图，构建出板蓝根治疗呼吸道感染的靶点与其他相关联靶点的关系网络，并对 PPI 网络进行拓扑分析和聚类分析。1.4基因本体（gene ontology，GO）富集分析基于 String 数据库，利用 RStudio 对板蓝根治疗呼吸道感染的核心靶点
15、进行以分子功能、生物学过程和细胞组分为依据的 GO 功能注释，并对显著性靠前的前 20 个进行可视化分析。1.5京都基因与基因组百科全书（Kyoto encyclopediaof genes and genomes，KEGG）通路分析利用 DAVID8（https：/david.ncifcrf.gov/）网站对板蓝根治疗呼吸道感染的核心靶点进行 KEGG 通路在线分析9，再利用 RStudio 进行筛选，得到显著富集（P0.05）的通路，并以P value值从大到小的方式进行排序，选择P value值最大的前20条进行可视化分析。1.6药物“通路-靶点-成分”网络的构建将 KEGG 通路、潜在
16、靶点与靶点对应成分进行映射，导入 Cytoscape 3.7.2 软件，进行药物“通路-靶点-成分”网络的构建。1.7有效成分、靶点分子对接选取 10 个核心靶点及核心成分，从 RCSB PDB数据库与 PubChem 数据库中分别下载核心靶点与核心成分的结构。将结构文件导入 PyMol 2.4.0 及AutoDockTools 1.5.7 软件进行分子对接。2结果2.1板蓝根活性成分的筛选通过 TCMSP 搜索板蓝根的成分，共搜索到 169个板蓝根潜在活性成分。其中排名前 10 的活性成分为2，4-（1H，3H）-喹唑啉、吲哚-2，3-二酮、4-（3H）喹唑酮、2-吲哚酮、4-甲氧基-3-吲哚乙腈、色胺酮、靛蓝、靛玉红、吲哚乙腈、吲哚美辛。2.2潜在靶点预测在 TCMSP 找到活性成分相应的靶蛋白后，导入Uniprot 数据库，转换成官方基因名，得到 1 158 个靶点，去除重复的靶点后，共得到 300 个活性成分靶点。通过 Gene Cards、Drug Bank 和 OMIM 三个数据库，共得到 9 134 个靶点，去除重复靶点后，剩余 9 049 个疾病靶点。利用 Venn 作