| 目的 基于网络药理学和分子对接技术探讨马齿苋治疗脓毒症的潜在作用机制。 方法 通过中药系统药理学数据库与分析平台(traditional Chinese medicinesystemspharmacology,TCMSP)数据库结合Swiss TargetPrediction 挖掘马齿苋的潜在活性成分及其对应的作用靶点, 在 GeneCards、OMIM 及 DisGeNET 数据库中筛选脓毒症相关靶点。 应用 R 语言软件筛选药物与疾病交集靶点, 并利用 Cytoscape 软件中 CytoHubba 扩展程序计算节点得分, 获得核心靶点。 通过STRING_v12.0 数据库、Cytoscape v3.10.3 软件构建“药物-活性成分-交集靶点-疾病”互作网络图。 基于 R 语言软件用clusterProfiler 包对马齿苋治疗脓毒症交集靶点进行基因本体(gene ontology,GO) 功能注释和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG) 通路富集分析以探究马齿苋治疗脓毒症可能机制, 并基于eFP浏览器数据库对交集靶点进行器官定位。 通过AutoDockTools_1.5.7软件对关键成分和核心靶点进行分子对接。 结果 从马齿苋中筛选得到10种活性成分及191个药物靶点, 与1942个脓毒症疾病靶点取交集, 得到57个交集靶点。马齿苋中含有山柰酚、木犀草素、槲皮素等活性成分, 防治脓毒症的核心靶点包括白细胞介素(interleukin,IL)-6、白蛋白(albumin,ALB) 、蛋白激酶 B(protein kinase B, AKT)1、IL-1β、 基质金属蛋白酶(matrix metalloproteinase, MMP)-9和C-C基序趋化因子配体2(C-C motifchemokineligand2,CCL2) 等, 这些核心靶点特异表达富集于心脏、 血液及肺等; 并通过调控肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor, TNF) 、IL-17及核因子(nuclear factor,NF)-κB等信号通路发挥功效。 分子对接结果显示, 筛选的主要活性成分与IL-6、ALB、AKT1靶点具有较好的结合活性, 但还需进一步验证。 结论 马齿苋通过多成分、多靶点、多通路发挥防治脓毒症作用,且与 TNF、IL-17及NF-κB等信号通路有关, 可为后续的试验及临床转化研究提供理论依据。 |