2022-08-06

Sci Rep.| 基于网络药理学的白芷复方治疗糖尿病肾病潜在靶点的研究

分享一篇发表在Sci Rep.杂志上的论文：Network pharmacology‑based investigation of potential targets of astragalus membranaceous‑angelica sinensis compound acting on diabetic nephropathy。

DOI:10.1038/s41598-021-98925-6

摘要：为了探讨黄芪-当归(AS)复方制剂治疗糖尿病肾病(DN)的作用机制，我们采用网络药理学和分子对接的方法。筛选TCMSP和BATMAN - TCM中AM - AS化合物的组分和靶标，通过Cytoscape3.7.2建立组分-靶标相互作用网络。在相关数据库中搜索DN的相关靶标，通过比较得到AM- AS化合物与DN的共同靶标。通过David数据库进行基因本体(GO)分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)途径富集分析。分子对接采用PyMoL2.3.0和AutoDock Vina软件。经过筛选，AM -AS化合物治疗DN的142个主要靶点已被确定。建立了目标网络，分析了PPI网络拓扑结构。KEGG通路富集分析表明，这些靶点与细胞凋亡、氧化应激、炎症、胰岛素抵抗等相关。分子对接表明，目标蛋白与AM - AS化合物的主要活性成分具有良好的组合。AM - AS化合物可能通过作用于VEGFA、TP53、IL - 6、TNF、MARK1等治疗DN，并调节凋亡、氧化应激、炎症、葡萄糖和脂质代谢过程。体内研究结果提示AM - AS化合物可显著降低糖尿病大鼠FBG水平，增加INS水平，改善肾功能，降低尿蛋白，抑制肾组织糖原沉积、粒细胞浸润和胶原纤维增殖，抑制DN进展。结合网络药理学和分子对接方法的体内研究为DN的发病机制和治疗提供了新的思路。

方法：

数据准备：中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP11,http://tcmspw .;com/ tcmsp。php)是一个独特的中草药系统药理学平台，突出了系统药理学在中医中的作用。我们使用这个数据库来获得AM-AS化合物、目标和DN之间的关系。以口服生物利用度(OB)≥30%、药物相似度(DL)≥0.18为筛选条件11。在UniProt12数据库中输入目标名称(https:// www。unipr ot。org/)。

将基因标准化并记录：中药分子机制生物信息学分析工具(BATMAN-TCM13, http://bionet .)ncpsb。org/ batman- tcm/)是第一个专门为中药分子机制研究而设计的在线生物信息学分析工具。BATMAN-TCM将首先预测每个组分的潜在靶标，然后对上述靶标进行功能分析，展示AM和AS化合物-靶标- dn关联网络。这些功能有助于理解AM-AS化合物“多成分、多靶点、多途径”的联合治疗机制，并为后续的实验验证提供线索。我们在蝙蝠侠tcm里搜索了AM和AS。搜索条件为Scorecutoff≥20,p值cutoff < 0.0514，成分符合OB≥30%，DL≥0.18。将基因标准化，并将以上结果导入EXCEL。合并两个数据库的预测靶标，建立AM和AS化合物靶标数据库，并通过Cytoscape 3.7.2软件构建网络图。

在比较毒理基因组学数据库(CTD,http://ctdba se。org/)，在线孟德尔遗传在人的数据库(OMIM, https:// www。人类。人类基因数据库(GeneCards,https:// www。genec ards。Org/)，关键词为“糖尿病肾病”。以AM-AS复合目标的交叉点为例。

网络建设：我们收集这些靶标，得到AM和AS复合靶标- dn交互网络。核心目标导入到STRING15 (https:// string- db。org/)。在置信评分>0.9的条件下获得预测的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)。将上述结果导入Cytoscape3.7.2软件进行可视化，利用MCODE插件对重要的PPI网络模块进行筛选。利用BINGO插件和David数据库(https://David . co .)进行GO功能(细胞功能、分子功能、生物功能)分析和共同作用靶点的KEGG通路富集。ncifc射频。gov /)。P < 0.05为显著差异16。

分子对接：选择PPI网络中前5个靶蛋白进行分子对接。我们在RCSB PDB中下载了靶体三维结构的PDB格式文件(https://www。rcsb。org/)数据库，从TCMSP数据库中下载核心活动组件3D结构的mol2格式文件。在DRUNGBANK17搜索DN临床推荐药物(厄贝沙坦、Canagliflozin、贝那普利、卡托普利)(https:// go。⊙用途制造drugb。com/)。从DRUNGBANK数据库中下载药物2D结构的SDF格式文件，用Open Babel 3.1.1转换为mol2格式文件。利用PyMoL 2.3.0和AutoDockVina18对AM-AS化合物推荐药物的主要活性成分和核心靶蛋白进行分子对接。结合活性以最低的结合效率来评估。

最后进行体内研究。