【摘 要】
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目的:利用网络药理学（network pharmacology）及分子对接技术探讨经典名方升降散配伍治疗糖尿病肾病的潜在机制和治疗靶点。方法:运用网络药理学方法,在TCMSP及TCMID数据库中检索升降散中药物的活性成分及对应靶蛋白,建立活性化学成分-作用靶点数据集。在Gene Cards、OMIM、Pharm Gkb、TTD、Drug Bank数据库中检索疾病基因,建立糖尿病肾病的靶点数据库。使
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目的:利用网络药理学（network pharmacology）及分子对接技术探讨经典名方升降散配伍治疗糖尿病肾病的潜在机制和治疗靶点。方法:运用网络药理学方法,在TCMSP及TCMID数据库中检索升降散中药物的活性成分及对应靶蛋白,建立活性化学成分-作用靶点数据集。在Gene Cards、OMIM、Pharm Gkb、TTD、Drug Bank数据库中检索疾病基因,建立糖尿病肾病的靶点数据库。使用R语言将升降散的有效成分所对应的靶基因与疾病的靶基因整合制成韦恩图,Cytoscape V3.8.2软件构建成分-靶点网络。运用STRING蛋白质数据库网站构建蛋白互作网络,并用Cytoscape V3.8.2软件对该网络进行评分,利用计算机R语言对潜在靶点进行GO功能富集分析和KEGG功能注释富集分析,并绘制diabetic通路图。利用分子对接软件Autodock vina 1.1.2分别进行靶点-成分的对接分析,运用Py MOL将对接3D结果展示出来,并显示表面,以观察活性成分与靶点的结合模式。结果:1.有效成分筛选结果:僵蚕的有效成分有5个,对应的靶蛋白为21个;蝉蜕的有效成分有5个,对应的靶蛋白为31个;姜黄的有效成分有3个,对应的靶蛋白为536个;大黄的有效成分有16个,对应的靶点为654个。共获得有效成分29个,涉及靶点1242个。2.在Gene Cards数据库得到靶基因共3005个。在OMIM数据库得到疾病基因及其表型共156个。在Pharm Gkb数据库得到疾病基因共103个。在TTD数据库获得疾病基因共23个。在Drug Bank数据库得到疾病基因共128个。建立疾病靶点数据库,获得靶点共3127个。升降散方中药物的有效成分作用于糖尿病肾病的潜在靶点共59个,其关键活性成分有:β-谷甾醇、豆甾醇、芦荟大黄素、泽兰黄醇素、原儿茶酸、儿茶素、棕榈酸、大黄酸、原儿茶醛等。筛选获得核心蛋白:MYC、TP53、PGR、CASP3、JUN、ESR1。3.通过GO功能富集分析可得,生物过程主要涉及药物反应,类固醇激素反应,RNA聚合酶Ⅱ启动子的转录起始,DNA模板转录起始等;细胞组分主要包括突触前膜的组成部分,膜筏,膜微区,膜区域等;主要分子功能为G蛋白偶联胺受体活性,核受体的活动,配体激活的转录因子活性,G蛋白偶联神经递质受体活性。通过KEGG通路富集分析可知药物的主要信号通路为Hepatitis B、p53 signaling pathway、Small cell lung cancer、AGE-RAGE signaling pathway in diabetic complications等。4.进行分子对接验证可得,大黄素与MYC对接结合能为-7.5k J/mol,活性口袋格点数目为40,40,40,中心区域为11.893,-0.497,16.081。结论:经典名方升降散治疗糖尿病肾病涉及多靶点、多过程、多通路。其关键活性成分为β-谷甾醇、豆甾醇、芦荟大黄素、泽兰黄醇素、原儿茶酸、儿茶素、棕榈酸、大黄酸、原儿茶醛等。主要作用在MYC、TP53、PGR、CASP3、JUN、ESR1等关键靶点上。可能通过调节Hepatitis B、p53 signaling pathway、Small cell lung cancer、AGE-RAGE signaling pathway in diabetic complications等相关信号通路发挥治疗糖尿病肾病的作用。
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