羟基红花黄色素A抗氧化作用网络药理学研究

作者：陆萌; 石学魁; 王妍^*

来源：牡丹江医学院学报, 2022, 43(06): 35-40.

DOI：10.13799/j.cnki.mdjyxyxb.2022.06.018

• 羟基红花黄色素A
• 抗氧化
• 网络药理学
• 蛋白互作网络

目的 运用网络药理学的方法研究羟基红花黄色素A(hydroxysafflor yellow A,HSYA)抗氧化作用机制。方法 通过PubChem数据库查寻HSYA的分子结构并下载保存SDF格式文件，利用SwissTargetPrediction数据库查找其作用靶点。以“anti-oxidation”“anti oxidation”为关键词在GeneCards、OMIM数据库中搜索与抗氧化作用相关的靶点。利用Version 2.1在线平台对药物靶点和疾病靶点取交集进行匹配；采用Cytoscape 3.8.0软件构建HSYA成分-靶点-疾病(抗氧化)网络；将HSYA抗氧化作用靶点导入STRING数据库进行蛋白-蛋白相互作用分析，并将分析结果导入Cytoscape 3.8.0进行可视化处理。应用R语言对共同靶点进行基因本体(gene ontology, GO)富集和KEGG通路富集分析，通过Cytoscape 3.8.0软件构建HSYA成分-靶点-通路网络图。利用LeDock软件和PyMol 1.7.2.1软件对预测结果进行分子对接验证。结果 获得了31个HSYA抗氧化作用潜在靶点，关键靶点可能为PIK3CA、MTOR、IKBKB、STAT3、EGFR、JUN等靶点。GO分析结果显示，抗氧化靶点主要富集于肽-丝氨酸磷酸化、正调控活性氧代谢过程、正调控一氧化氮生物合成过程、活性氧代谢过程等生物过程；KEGG富集分析结果显示有104条通路与抗氧化相关，主要包括PI3K-Akt信号通路、NOD样受体信号通路、JAK-STAT信号通路、EGFR酪氨酸激酶抑制和耐药信号通路、Th17细胞分化相关通路、HIF-1信号通路、IL-17信号通路、EerB信号通路等信号通路。分子对接证实HSYA可与对应靶点结合，进一步验证了网络药理学预测的可靠性。结论 HSYA通过多靶点协作调控多种信号通路发挥抗氧化作用。

• 单位
  牡丹江医学院