基于网络药理学和分子对接探讨大黄-黄芪药对防治糖尿病肾病的作用机制

作者：王晓斐; 吴深涛^*

来源：河南中医, 2023, 43(05): 700-706.

DOI：10.16367/j.issn.1003-5028.2023.05.0142

• 大黄-黄芪药对
• 糖尿病肾脏病
• 网络药理学
• 分子对接
• 作用机制

目的：基于网络药理学和分子对接探讨大黄-黄芪药对防治糖尿病肾病(diabetic kidney disease, DKD)的作用机制。方法：在中药系统药理学数据库与分析平台(traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform, TCMSP)中检索大黄、黄芪的有效成分及靶点。在GeneCards、Drugbank、在线人类孟德尔遗传数据库(online mendelian inheritance in man, OMIM)检索DKD相关靶点。利用Venny 2.1.0软件筛选有效成分相关靶点和疾病靶点的交集，并绘制韦恩图。通过Cytoscape 3.9.1软件构建“中药-有效成分-交集靶点-DKD”网络图，并进行拓扑分析筛选关键成分。将交集靶点输入String数据库获取蛋白质互作(protein-protein interaction networks, PPI)关系，利用Cytoscape 3.9.1软件构建PPI网络，并采用拓扑分析插件CytoNCA筛选核心靶点。运用R语言软件对交集靶点进行基因本体(gene ontology, GO)功能富集分析和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)信号通路富集分析。利用Atuodock软件对关键成分和核心靶点进行分子对接。结果：大黄-黄芪药对有效成分27个，作用靶点212个，DKD疾病靶点3 513个，有效成分与疾病的交集靶点156个。“中药-有效成分-交集靶点-DKD”网络拓扑分析得到槲皮素、山柰酚、7-O-甲基异木糖醇、芒柄花素、异鼠李素等为关键成分。PPI网络拓扑分析筛选到肿瘤蛋白P53(tumor protein P53,TP53)、蛋白激酶B1(protein kinase B1,AKT1)、肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor, TNF)等为核心靶点。GO分析共富集到2 752个条目，包含生物过程2 512条，分子功能168条，细胞组分72条。KEGG共富集到186条信号通路。分子对接显示，核心靶点与有效成分具有较好的结合能力。结论：大黄-黄芪药对通过多成分、多靶点、多通路发挥抗氧化应激、抗炎、抗纤维化等作用治疗DKD,为进一步分子机制研究提供依据。

• 单位
  天津中医药大学第一附属医院