中药网络药理学研究进展

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  关键词:网络药理学;中药;复杂疾病;综述
  DOI:10.3969/j.issn.1005-5304.2013.08.049
  中图分类号:R288
  文献标识码:A
  文章编号:1005-5304(2013)08-0103-04
  药物承担着防治疾病、提高人们健康水平的作用,同时,医药产业也已成为社会经济建设不可或缺的部分。传统药物的发现主要集中于单一靶点的高特异性抑制剂。然而,通过大规模功能基因组研究证实,只有不到10%的单基因敲除具有治疗价值[1],而且,单一分子靶点的高特异性药物对复杂疾病通常难以获得良效,传统新药研发遵循的“单基因-单靶点-单疾病”的线性模式遇到巨大瓶颈及严峻挑战。资料显示,美国食品药品管理局(FDA)2010年仅有21种新药通过评审,欧洲药品管理局(EMA)也仅批准了14个新药[2]。新药在Ⅱ期和Ⅲ期临床试验中因缺乏有效性和出现非预期的毒性所导致的新药失败率高达30%[3],使整个制药业在持续繁荣后陷入困境。中医药在诊断上注重整体的和功能的动态变化,治疗上强调辨证论治,通过中药等在整体水平上的调节,治疗局部性病变和恢复整体功能平衡,获得治疗效果[4]。因此,药物的研发和机制研究亟需借鉴中医药的诊疗思路,从整体出发,“多基因-多靶点-复杂疾病”模式着眼,寻求新的研究途径。1 网络药理学的概念
  随着组学技术的发展完善,系统生物学[5]及多向药理学[6]已广泛应用于多种疾病及药理、毒理等研究。2007年,Hopkins[7-8]率先提出并系统地阐述了网络药理学(network pharmacology)的概念,网络药理学是基于系统生物学的理论,对生物系统的网络分析,选取特定信号节点进行多靶点药物分基金项目:国家自然科学基金面上项目(81073134);国家中医药管理局重点学科项目(国中医药〔2012〕62号);上海市教委重点学科项目(J50301);上海市科委项目(12401900401)通讯作者:苏式兵,E-mail:shibingsu07@163.com子设计的新学科,是建立在高通量组学数据分析、计算机虚拟计算及网络数据库检索基础上的生物信息网络构建及网络拓扑结构分析策略和技术基础上的科学思想和研究策略。与传统药理学的最大区别在于,网络药理学是从系统生物学和生物网络平衡的角度阐释疾病的发生发展过程、从改善或恢复生物网络平衡的整体观角度认识药物与机体的相互作用并指导新药发现,强调对信号通路的多途径调节,提高药物的治疗效果,降低毒副作用[9]。
  多数情况下,疾病发生的分子机制是细胞内调控网络的异常所致,复杂性疾病是由多基因、多功能蛋白相互作用紊乱而形成的疾病网络[10]。新药研发的策略应是发现如何干预疾病的病理网络,需要对多种基因及其调节蛋白的干扰才能影响疾病网络[11]。研究发现,在肿瘤、精神疾病和抗感染等治疗过程中,具有多靶点药理作用的药物比单靶点药物具有更好的疗效[12]。2 网络药理学的研究思路
  目前,网络药理学的研究思路通常可分为两类:一是根据公共数据库和公开发表的已有数据,建立特定药物作用机制网络预测模型,预测药物作用靶点,并从生物网络平衡的角度解析药物作用机制。如Gu J等[13]运用虚拟筛选和网络预测技术对大黄二蒽酮A、大黄二蒽酮C、番泻苷C等几种从未报道过具有抗2型糖尿病作用的成分进行预测并获得成功,Yan J等[14]也成功利用该技术对麻黄汤新药理作用进行了预测。二是利用各种组学技术以及高内涵和高通量技术,采用生物信息学的手段分析和构建药物-靶点-疾病网络,建立预测模型,进而解析所研究药物的网络药理学机制。如运用网络靶标预测中药方剂六味地黄丸适于治疗的疾病和机制[15],以及对复方丹参方的网络药理学研究[16]。3 网络药理学的研究技术3.1 数据的获取和验证
  网络药理学研究中与实验相关的环节有两个[17]:一是基于实验结果构建网络所需基本数据的获取,二是对所建立的网络预测模型进行实验验证,这两个环节涉及的技术均应具有高通量、可定量、灵敏、快速、简便、可靠地获取大量数据的特点。目前,网络药理学研究所涉及的相关技术除了组学(基因组、蛋白质组、代谢组和元基因组等)技术外,主要包括高通量和高内涵技术、双高通量基因表达检测技术和分子相互作用技术。3.1.1 高通量/高内涵技术 该技术是指在保持细胞、组织或整体动物结构和功能完整性的前提下,一次性检测成百上千个处理且同时检测被筛样品对活细胞、组织或整体动物多个表型的作用,具有均质、多维表型检测、实时动态监测和可视化的特点。3.1.2 双高通量基因表达检测技术 该技术是指应用具有检测样品高通量、检测目标基因高通量的双高通量技术,具有对所需基础数据和网络模型进行验证的作用。Fakhari等[18]在2002年提出的聚合酶链式反应(PCR)芯片技术,具有操作流程简单、定量结果无需后期验证、特异性强、灵敏度高及重复性好等特点。3.1.3 分子相互作用技术 该技术是指从网络药理学角度揭示药物作用原理,或对所构建的药物作用网络或预测模型进行验证,用来揭示药物分子与机体生物大分子之间的相互作用关系。主要包括3种技术:基于表面等离子共振的检测技术[19]、基于生物膜层干涉的检测技术[20]、纳米液相层析-质谱分析技术[21]。这3种技术均具有高通量、高精度、无标记且实时检测的特点。3.2 网络可视化技术
  该技术是指应用可视化工具,将联系表反映成一张相互联系的可视网络的过程[22]。一般分为2个阶段:①丰富网络属性,通过增添网络本身、节点及连接的属性,使节点联系表扩展为包含丰富信息的网络;②网络描述,通过丰富的特征描述手段,使网络表现更加直观。目前,大部分网络药理学研究中的可视化可以通过Cytoscape[23]、GUESS[24]、Pajek[25]等专业工具来实现。3.3 网络分析技术
  该技术是指采用相应技术对构建得到的网络进行分析,从中提取出有用信息。主要分为3类:①网络拓扑学信息计算,可以得到网络本身的统计属性,反映网络中的隐藏信息[26];②随机网络生成和比较,用来对现有网络进行可靠性验证[27];③网络分层和聚类,简化网络复杂度的重要算法,也是寻找网络潜在信息的方法[28]。4 网络药理学在中药研究中的应用
  中医药的特色体现在中药复方对复杂疾病整体上的辨证论治,强调从整体把握病因、病机的传变规律及疾病的发展变化,同时方剂的配伍组方注重“君、臣、佐、使”,通过多味中药的协调配合实现对机体失衡紊乱状态的调节,这些理念充分体现了多成分、多靶点及系统调控的思想。借鉴并应用网络药理学技术和方法,通过挖掘网络中的关键节点和功能模块研发多分子、多靶点的复方制剂[29],有助于中医药整体和多途径系统调控的作用及其机理的研究。4.1 中药数据库的构建和应用
  建立中药数据库是开展中药网络药理学研究的前提。Ye H等[30]通过文本挖掘技术结合严格的人工审核与注释,并从PubMed等海量文献中获取中草药有效成分蛋白靶点信息,建立了首个中草药有效成分蛋白靶点数据库(herbal ingredients’ targets database,HIT),该数据库提供了中草药-活性成分-蛋白靶点一站式综合信息,并且,提供了化合物结构式及蛋白序列相似性的分析平台。运用HIT发现中药成分经常作用于多个已知的西药靶点,而其药靶蛋白又具有明显的网络特征,如87%药靶参与的pathway不超过4条[31]。
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