阅读: 2022/12/15 14:11:06
网络药理学(network pharmacology)是由Hopkins首先提出的方法,它集合了高通量数据整合、数据库检索、数据挖掘、靶点预测、以及模拟实验室等多种研究手段,从系统的角度展现中药成分靶点间的相互联系和作用,网络药理学能够整体地分析中药复方“多成分”的作用机制,也能独立呈现某种特定疾病相关的“活性成分-靶点-通路”,其系统性、整体性的特点与中医中药整体观、辨证论治的原则相吻合,能有效地推动中药复方的深入研究,揭示中药药效物质基础。
今天我们来看一篇2022年4月28日发表于Oxidative Medicine and Cellular Longevity(IF 7.31)杂志,题为“Identification of Bioactive Compounds and Potential Mechanisms of Kuntai Capsule in the Treatment of Polycystic Ovary Syndrome by Integrating Network Pharmacology and Bioinformatics”的研究论文,该文章通过网络药理学、生物信息学、分子对接等方法揭示了坤泰胶囊(KTC)治疗多囊卵巢综合征(PCOS)的靶点和分子机制,证实槲皮素有可能替代KTC治疗PCOS。
这篇文章的研究套路较为经典:
1. 筛选KTC主要活性成分和靶点
3. 收集和筛选PCOS的治疗靶点
4. 构建KTC和PCOS靶点互作网络
5. 蛋白互作分析,以及基因功能富集分析
6. 分子对接
7. 鉴定KTC核心活性成分
图1. 流程图,该文通过网络药理学、生物信息学、分子对接等方法揭示了KTC治疗PCOS的活性成分、靶点和分子机制
研究结果
1. KTC 的有效成分和靶点筛选
作者通过TCMSP数据库获得KTC的80个活性成分和204个治疗靶点。通过“Cytoscape”软件构建了“中药-成分-靶点”的调控网络(如图2所示)。其中与靶点相互作用最多的药物成分是槲皮素、山柰酚和黄芩素。
图2. KTC的活性成分与靶点之间的关系网络
2. PCOS 的治疗靶点筛选
作者在DisGeNet、genecards、NCBI、OMIM和PharmGKB数据库中查找到PCOS相关靶基因,随后合并了GEO数据库中的三个 PCOS 相关数据集,并进一步使用 R包“sva”和“limma”进行批量校正,筛选出315个差异表达基因 (DEG)(图3)。
图3. 从GEO数据库获得的PCOS相关DEGs
3. KTC的潜在治疗靶点
从 GEO 数据库获得的 DEGs 与来自DisGeNet、genecards、NCBI、OMIM和PharmGKB 数据库的 PCOS 相关靶点相结合。筛选至少出现两次的靶点并与 KTC 的治疗靶点取交集,从而产生 88个PCOS 的潜在治疗靶点(图 4)。
图 4. 与 PCOS 治疗相关的靶点。(a) 5个数据库和 GEO 数据集中 PCOS 治疗靶点相结合。(b) (a)中至少两个数据库中的靶点和KTC治疗靶点的交集。
4. GO, KEGG富集分析及蛋白-蛋白互作(PPI)网络的构建
为了进一步探索KTC治疗PCOS的作用机制,作者利用R语言对潜在治疗靶点进行GO和KEGG富集分析,得到的生物学功能和信号通路如图5所示。随后构建了潜在治疗靶点的 PPI 网络图,颜色越深,节点面积越大,度数和重要性越高(图6a)。选定的核心潜在治疗靶点如图 6b所示。
图 5. KTC 治疗靶点的 GO 和 KEGG 富集分析
图 6. PCOS 的 KTC 治疗靶点的 PPI 网络
5. 分子对接
通过分析PPI网络,识别出MAPK1、MAPK8、TP53、AKT1和JUN这5个核心靶点,并进一步寻找其对应的活性成分。通过分子对接筛选出结合能最低的四种化合物:TP53和槲皮素、TP53和黄芩素、MAPK1和槲皮素以及MAPK8 和山柰酚(图7)。
图7. PPI网络中的核心靶点与其对应活性成分分子对接的结果
6. KTC的核心成分筛选
通过将每种活性成分的靶点与 KTC 的潜在治疗靶点相交,作者最终确定槲皮素是 KTC 的核心成分。槲皮素有71个靶点,与KTC治疗PCOS的潜在治疗靶点重叠(图 8a)。作者对这71个目标进行了PPI网络分析,发现5个核心目标与KTC的几乎相同(图8b)。槲皮素和KTC的GO和KEGG富集分析结果重复率达到75%(图 8c、8d)。
图8. 槲皮素潜在治疗靶点的生物信息学分析
小结
在这项研究中,作者通过网络药理学、生物信息学、分子对接等方法揭示了KTC治疗PCOS的靶点和分子机制,并筛选并证实了槲皮素是KTC的核心成分,或可替代KTC治疗PCOS患者。这些结果可为KTC在PCOS治疗中的临床应用提供依据。
转自:“学术查”微信公众号
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