基于网络药理学的瓜蒌皮注射液治疗冠心病稳定型心绞痛作用机制研究

目的 利用网络药理学的方法探究瓜蒌皮注射液治疗冠心病稳定型心绞痛的网络调控机制。方法 以方中主要成分兼顾主要结构类型为选取原则,确定了瓜蒌皮注射液19个化合物为研究对象,通过Swiss Target Prediction、TCMSP数据库预测化合物潜在作用靶点,通过GeneCards、DisGeNET、OMIM数据库收集冠心病及稳定型心绞痛的疾病靶点,将药物靶点和疾病靶点取交集,利用Cytoscape软件构建“成分–靶点”网络。采用String数据库构建蛋白互作网络,借助Omicsbean软件及KEGG数据库进行基因本体（gene ontology,GO）功能富集分析及信号通路分析。通过过氧化氢（H₂O₂）诱导的H9c2心肌细胞氧化应激损伤模型,对关键成分进行活性验证。结果 筛选出19个化合物的110个疾病靶点,经分析网络拓扑参数获得14个关键靶点：GAPDH、TNF、EGFR、MMP9、PTGS2、ACHE、REN、PPARG、F2、HSP90AA1、MMP2、IL2、HMOX1、FGF2,通过参与调节PI3K-Akt、血小板活化、肾素血管紧张素系统、细胞凋亡、肿瘤坏死因子、花生四烯酸代谢、钙离子等信号通路来发挥治疗冠心病及稳定型心绞痛的作用。结论 瓜蒌皮注射液主要通过抗炎、保护血管内皮、调节氧化应激、干预肾素血管紧张素系统、调节能量代谢等途径发挥对冠心病及稳定型心绞痛的治疗作用。     

运用网络药理学方法探讨安胃二号方治疗胃癌前病变的作用机制

目的基于网络药理学方法探讨安胃二号方(全国名老中医林寿宁教授的经验方)治疗胃癌前病变的作用机制。方法本研究起止时间为 2020年 2—3月。通过中药系统药理学数据库和分析平台收集安胃二号方的有效化合物及靶点,经 GEO数据库筛选胃癌前病变的差异表达基因;利用 Venny软件获得安胃二号方治疗胃癌前病变的作用靶点,通过 Sytoscape软件创建安胃二号方治疗胃癌前病变的作用网络,在 String数据库完成蛋白互作网络;运用 DAVID数据库及京都基因与基因组百科全书对安胃二号方治疗胃癌前病变的作用靶点进行 GO分析和 KEGG分析。结果筛选得到安胃二号方的有效化合物 57个、有效靶点 233个,其中有 23个化合物及 31个靶点作用于胃癌前病变;蛋白互作网络中有 14个蛋白的作用度值在平均节点度以上, GO分析得到 342个生物过程和 19个细胞成分, KEGG分析得到 4条与胃癌前病变相关的通路。结论安胃二号方治疗胃癌前病变可能通过影响前列腺素内过氧化物合酶 2(PTGS2)、白细胞介素( IL)-6、丝裂原活化蛋白激酶 3(MAPK3)、基质金属蛋白酶 3(MMP3)、炎性趋化因子 2(CXCL2)等基因的表达水平,参与对 IL-17信号通路、 HIF-1信号通路、 TNF信号途径、 VEGF信号通路的调控,通过改变细胞结构及相关生物过程,减轻胃黏膜炎症损伤,促进细胞形态及功能恢复,抑制细胞增殖侵袭,阻止甚至逆转胃黏膜慢性炎症向胃癌前病变发展,达到治疗胃癌前病变的目的。     

基于网络药理学探讨调神攻坚汤治疗肝纤维化的作用机制

目的 基于网络药理学研究方法探讨调神攻坚汤治疗肝纤维化的作用机制。方法 检索 TCMSP 和BATMAN-TCM数据库得到调神攻坚汤的有效活性成分及其相关作用靶点；并与检索OMIM和Genecards数据库得到的肝纤维化疾病作用靶点利用R语言筛选共同靶点；通过STRING数据库构建靶点间的蛋白互作PPI网络，随后利用Metascape平台进行GO功能和KEGG通路富集分析；利用 Cytoscape 3.7.2软件构建“中药-活性成分-疾病”靶点网络图，并经Cytohubba插件的MCC算法筛选出核心蛋白；再将其导入Genecards数据库中获得亚细胞分布。结果 通过筛选共计获得调神攻坚汤有效活性成分166个，作用靶点596个；经匹配后此方剂治疗肝纤维化的潜在靶点为193个；其中核心包括FN1、MMP2、TNF、IL-6、STAT3、CTNNB1等；GO以及KEGG分析显示调神攻坚汤可能通过调控炎症反应、脂质代谢、细胞凋亡等生物学过程治疗肝纤维化，并且涉及HIF-1、Foxo、PPAR等细胞信号转导通路。结论 通过网络药理学方法初步验证调神攻坚汤治疗肝纤维化是一个“多组分-多靶点-多通路”的过程，并预测其潜在作用机制，为后续临床及基础研究提供理论依据。     

Pharmacokinetic study of Tangwang Mingmu granule for the management of diabetic retinopathy based on network pharmacology

ContextTangwang Mingmu granule (TWMM), a traditional Chinese medicine, has been widely used in the treatment of diabetic retinopathy (DR), the most common microvascular complication in diabetes mellitus.ObjectiveTo establish a method to select target compounds from herbs for a pharmacokinetic study using network pharmacology, which could be applied in clinical settings.Materials and methodsFirst, UPLC/Q Exactive Q-Orbitrap and GCMS 2010 were used to determine the non-volatile and volatile ingredients of TWMM. Based on the identified compounds, network pharmacology was used to screen the key compounds and targets of TWMM in the treatment of DR. Based on the compound-target-pathway network and identification of components emigrant into blood, the potential compound markers in vivo were chosen. Then, Sprague-Dawley (SD) rats were administrated of TWMM at a 9.6 g/kg dose to investigating pharmacokinetic parameters using the UPLC-QQQ-MS.ResultsNinety and forty-five compounds were identified by UPLC-MS and GC-MS, respectively. Based on the network pharmacology, nine compounds with a degree value above 15 were screened and implied that these compounds are the most active in DR treatment. Moreover, criteria of degree value greater than 7 were applied, and PTGS2, NOS2, AKT1, ESR1, TNF, and MAPK14 were inferred as the core targets in treating DR. After identification of components absorbed into blood, luteolin and formononetin were selected and used to investigate the pharmacokinetic parameters of TWMM after its oral administration.ConclusionsThe reported strategy provides a method that combines ingredient profiling, network pharmacology, and pharmacokinetics to determine luteolin and formononetin as the pharmacokinetic markers of TWMM. This strategy provides a clinically relevant methodology that allows for the screening of pharmacokinetic markers in Chinese medicines.     

ADME properties of herbal medicines in humans: evidence, challenges and strategies

Herbal medicines, an important group of multicomponent therapeutics, are widely and increasignly used worldwide. Despite the popularitiy of herbal medicines, the clinical evidence that support the use of most herbal medicines is weak. Pharmacokinetic and absorption, distribution, metabolism and excretion (ADME) studies have been integrated into modern drug development, but ADME studies are generally not needed for herbal remedy discovery and development. For the majority of herbal medicines, data on their ADME and pharmacokinetic properties in humans are lacking or scant. An extensive literature search indicates that there are limited data on ADME properties of herbal medicines in humans. Many herbal compounds undergo Phase I and/or Phase II metabolism in vivo, with cytochrome P450s (CYPs) and uridine diphosphate glucuronosyltransferases (UGTs) playing a major role. Some herbal ingredients are substrates of P-glycoprotein (P-gp/MDR1/ABCB1) which is highly expressed in the intestine, liver, brain and kidney. As such, the activities of these drug metabolizing enzymes and drug transporters are critical determining factors for the in vivo ADME processes of herbal remedies. There are increasing ADME studies of herbal remedies, but these studies are mainly focused on a small number of herbal medicines including St John's wort, milk thistle, curcumin, echinacea, ginseng, ginkgo, and ginger. For an herbal medicine, the pharmacological activity is gained when the active agents or the active metabolites reach and sustain proper levels at their sites of action. Both the dose levels and ADME processes of active herbal components in the body govern their target-site concentrations and thus the therapeutic responses. In this regard, a safe and optimal use of herbal medicines requires a full understanding of their ADME profiles. To optimize the use of herbal remedies, further studies to explore their ADME properties in humans are certainly warranted.     

基于网络药理学的“柴胡-黄芩”药对干预足细胞病变作用机制探索

目的:预测辛通畅络法载体——复方肾苏Ⅱ之君药“柴胡-黄芩”药对干预足细胞病变的可能作用靶点与机制,为辛通畅络法防治足细胞病变序贯临床和基础研究的开展提供参考。方法:基于中药系统药理学技术平台(TCMSP)数据库,检索柴胡、黄芩化学成分及其对应靶点蛋白,借助Cytoscape 3.2.1软件绘制“中药-成分-靶点”网络图。在OMIM数据库、DrugBank数据库及DigSee在线文本中检索足细胞病变相关靶点,利用Venny 2.1.0在线作图工具获取其与“柴胡-黄芩”作用靶点的交集基因。分别应用STRING数据库及Cytoscape 3.2.1软件的“CytoNCA”插件构建交集基因蛋白质-蛋白质相互作用关系(PPI)网络图并进行拓扑学分析,获取核心预测靶点。借助DAVID数据库对交集基因进行基因本体(GO)功能注释及京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集,并通过OmicShare Tools在线作图平台实现富集结果的可视化。结果:基于TCMSP数据库检索结果,获得有对应靶点的活性成分44种,其中柴胡13种、黄芩32种,豆甾醇为两者共有成分;潜在作用靶点较多的化合物为槲皮素、山柰酚、汉黄芩素等;节点度值较高靶点蛋白为前列腺素内过氧化物合酶2(PTGS2)、PTGS1、核受体共激活因子2、热休克蛋白90α等,分别与37、30、25、25个活性成分相关联。获取“柴胡-黄芩”作用靶点与足细胞病变相关靶点交集基因20个,包括PTGS2、VEGFA、MMP9、TNF、IL6等。上述交集基因的PPI网络图共包含节点20个、连线110条,MMP9、VEGFA、IL6等基因处于核心位置。GO分析结果显示,共获得生物信息条目154个(P<0.05),包括生物过程条目139个、细胞组成条目8个、分子功能条目7个。其中,生物过程主要涉及一氧化氮生物合成过程的正调控、炎症反应、免疫反应等,细胞组成主要涉及细胞外间隙、胞外区、质膜外侧等,分子功能主要涉及蛋白质结合、细胞因子活性、生长因子活性等。同时,获得KEGG通路富集条目47个(P<0.05),主要涉及细胞因子-细胞因子受体相互作用、类风湿关节炎、疟疾、癌症信号通路等相关信号转导途径。结论:复方肾苏Ⅱ之“柴胡-黄芩”药对活性成分可能通过细胞因子-细胞因子受体相互作用、类风湿关节炎、疟疾、癌症信号通路等相关信号转导途径作用于MMP9、VEGFA、IL6、TNF等靶点,从而发挥对足细胞病变的干预作用。     

基于网络药理学的清爽膏治疗银屑病的作用机制研究

目的:探讨清爽膏治疗银屑病的药效物质基础及其作用机制.方法:通过网络药理学方法,借助于中药系统药理学数据库与分析平台检索清爽膏中3味中药的活性化合物和作用靶点,通过GeneCards数据库检索银屑病的相关靶点,构建韦恩图,得到清爽膏治疗银屑病的作用靶点,应用Cytoscape 3.7.0软件构建"药物-化合物-靶点"网...     

基于网络药理学及分子对接验证探讨退热解毒灵清热抗炎机制

目的：运用网络药理学的方法来筛选退热解毒灵清热抗炎的作用靶点,并且探讨其作用机制。方法：使用TCMSP数据库查询到板蓝根、柴胡、连翘、甘草的主要化学成分以及作用靶点,根据ADME筛选出祛白颗粒的活性成分并且搜集其靶点,通过Genecards、OMIM、TTD、DRUGBANK、DisGeNET数据库搜集相关疾病靶点,使用STRING构建蛋白质间的相互作用网络,接着利用Metascape进行GO功能富集分析和KEGG通路分析,最后利用Cytoscape构建成分-靶点-通路网络。最后进行分子对接验证。结果：退热解毒灵清热抗炎的主要成分有67种,核心靶点有65种,包括PTGS2,HSP90AA1,NOS2,CAMKK2,PTGS1等。GO和KEGG富集结果显示,退热解毒灵清热抗炎的生物学通路主要有神经活性配体—受体相互作用、胆碱能突触、人类巨细胞病毒感染、IL-17信号通路等等。结论：本研究初步揭示了退热解毒灵清热抗炎的多成分、多靶点、多通路的作用机制,为退热解毒灵在临床上的进一步应用提供理论基础。     

基于网络药理学的荆芥挥发油主要成分抗炎机制研究

目的应用网络药理学方法研究荆芥挥发油抗炎的主要成分和分子机制。方法通过中药系统药理数据库和分析平台(TCMSP)和Swiss Target Prediction平台获得主要成分对应靶点,筛选活性成分,构建分子-靶点网络。进行蛋白质相互作用分析,靶点基因本体(GO)富集分析,京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析。应用Systems Dock分子对接,结合文献验证。结果荆芥挥发油13个主要成分对应45个靶点,IL-6、TNF、IL-1β、IL-10、PTGS2、PTGS1、CHRM1、CHRNA7为炎症靶点,作用于NF-κB、IL-17信号通路,通过药物反应、γ-氨基丁酸通路等生物过程,胞外配体门控离子通道活性、GABA-A受体结合等分子功能发挥作用,与酒精滥用、2型糖尿病、精神疾病、肠病、肺病等相关。分子对接得到8,9-去氢百里香酚、苯甲醛、石竹烯、葎草烯、D-吉玛烯、胡薄荷酮是重要成分,对CHRNA7、PTGS2和PTGS1作用明显。结论该方法初步揭示荆芥挥发油抗炎的有效成分及潜在靶点。     

基于网络药理学结合GEO数据库多芯片分析法探讨糖痹外洗方治疗糖尿病足的作用机制

目的 基于网络药理学结合GEO数据库多芯片研究糖痹外洗方治疗糖尿病足相关疾病的潜在治疗靶点及可能作用机制。方法 采用TCMSP、TCMIP、TCMID、HERB数据库筛选糖痹外洗方化学成分及作用靶点。在GEO数据库中检索糖尿病足及相关疾病差异表达基因,汇总得到糖尿病足靶点。使用微生信在线作图平台对疾病靶点和化学成分靶点取交集,并构建交集靶点蛋白互相作用（PPI）网络。采用Metascape平台工具对交集靶点进行基因本体（GO）分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析。根据分析结果,选取度值排名靠前的化合物和蛋白,使用AutoDock Vina进行分子对接。结果 共得到糖痹外洗方活性成分99个,成分靶点427个,糖尿病足靶点2 217个,交集靶点64个。关键靶点蛋白主要有表皮生长因子受体（EGFR）、过氧化物酶体增殖物激活受体γ（PPARG）、环加氧酶2（PTGS2）、Janus激酶2（JAK2）、基质金属蛋白酶1（MMP1）等,关键成分有槲皮素、山柰酚、木犀草素等。GO功能富集分析得到665个生物过程、30个细胞组分、80个分子功能。KEGG通路富集分析共得到100条通路信息,主要有脂质与动脉粥样硬化通路、Janus激酶-信号传导及转录激活因子1（JAK-STAT）信号通路、磷脂酰肌醇-3-羟激酶（PI3K）-蛋白激酶B（Akt）信号通路、糖尿病并发症晚期糖基化终末产物/AGEs受体（AGE-RAGE）信号通路、核因子-κB（NF-κB）通路等。分子对接结果显示,地奥司明、鞣花酸、木犀草素、杨梅素和槲皮素与EGFR、JAK2、MMP1等关键靶点有较好的结合能力。结论 糖痹外洗方具有多成分、多靶点等特点,其可能主要作用于糖尿病并发症AGE-RAGE信号通路、脂质与动脉粥样硬化通路和JAK-STAT信号通路等的多个关键靶点,从而发挥治疗糖尿病足相关疾病的效果。     

基于网络药理学和分子对接分析补肾活血颗粒治疗帕金森病分子机制

目的以网络药理学为主要研究手段,并结合分子对接技术,分析补肾活血颗粒治疗帕金森病的分子机制。方法使用TCMSP查找补肾活血颗粒活性成分,进行ADME筛选,将得到的活性成分及作用靶点与PD作用靶点相结合,得到疾病-药物共同作用靶点;使用STRING11.0对获得的疾病-药物作用靶点构建PPI网络。利用Metascape平台,对疾病-药物靶点功能与通路的富集分析,继而使用Cytoscape 3.7.1构建补肾活血颗粒-PD靶点-作用通路网络图;借助于AUTODOCK和PYMOL软件进行分子对接和可视化操作。结果补肾活血颗粒治疗PD的核心活性成分是槲皮素、木犀草素、山柰酚、丹参酮等;主要靶点有PTGS2、PTGS1、SCN5A、ADRB2和CHRM1等;主要信号通路有PI3K/AKT、Toll样受体信号等,其功能主要为调节细胞凋亡和神经炎症反应。结论本研究初步揭示了补肾活血颗粒多层次、多环节治疗PD的作用机制。     

基于网络药理学探讨活血化瘀药治疗子宫内膜异位症的作用机制

目的 利用网络药理学探究活血化瘀药治疗子宫内膜异位症（endometriosis,EM）的可能作用机制。方法 以桃仁、红花、泽兰、丹参、益母草、川牛膝、王不留行等七味临床常用活血化瘀中药为研究主体。利用中药化学成分数据库TCMSP平台,检索获取七味活血化瘀药有效活性成分,通过Targets information软件获得有效成分对应靶点。使用GeneCards数据库收集EM相关靶基因,利用韦恩图工具得到活血化瘀药有效成分治疗EM的靶基因。应用Cytoscape 3.6.0软件构建活性成分－作用靶点－疾病网络。应用KEGG数据库分析获得靶点基因富集的信号通路。结果 七味活血化瘀药共筛选出94种活性成分,119个作用靶标。其中槲皮素、木犀草素、山柰酚等为关键活性成分,PTGS2、PTGS1、NCOA2、NCOA1等为关键靶点。七味中药共有20条EM相关KGEE通路,涉及性激素、炎症、细胞调亡以及血管生成等各个方面,其中PI3K-Akt、IL-17、TNF-α等炎症相关通路为主要通路。结论 活血化瘀药治疗EM具有多成分、多靶点、多通路的特点,针对EM的疼痛、炎症以及月经紊乱状态均有治疗作用。     

基于网络药理学和分子对接的潜在治疗化疗所致恶心呕吐中药成分筛选及分析

目的 基于网络药理学筛选治疗化疗所致恶心呕吐（CINV）的潜在靶点、化合物及中药，并分析中药的性味归经以及中药治疗CINV的作用机制。方法 利用PubChem、Swiss Target Prediction平台获得具有致吐风险的化疗药物靶点；基于Gene Cards、Drugbank及OMIM数据库收集CINV疾病靶点，取“疾病-药物”交集靶点，并通过临床指南获得CINV治疗药物靶点，将交集靶点及治疗药物靶点视为治疗CINV的潜在靶点。通过TCMSP平台筛选化合物和中药。利用Cytoscape 3.7.2建立“靶点-化合物-中药”网络图，使用网络分析功能获得重要靶点、化合物及中药，并对中药性味归经进行频率分析。结果 获得35个潜在靶点、799种候选化合物和395味中药。395味中药以苦味、辛味及温性为主，主要分布在肝经和肺经中，其次是脾经及胃经。结论 运用中药治疗CINV具有广阔的发展空间，该研究为CINV的中药治疗及新药的开发提供了思路及理论依据。     

基于网络药理学和分子对接的四妙凉血颗粒质量控制研究

目的： 通过网络药理学和分子对接筛选四妙凉血颗粒(SMLXC)对急性痛风性关节炎(AGA) 的潜在有效成分,并测定SMLXC中3个成分的含量方法： 通过TCMSP和BATMAN-TCM数据库,获取 SMLXC中药材的活性成分,同时检索TCMSP、Swiss Target Prediction、STITCH数据库进行靶点预测。 使用OMIM、GeneCards数据库查找AGA疾病靶点,通过Venny 2.1软件筛选成分靶点和疾病靶点的交集作为SMLXC治疗AGA的作用靶点。通过David数据库进行GO和KEGG富集分析。通过靶点网络分析,寻找相关通路的关键靶点。使用Discovery Studio进行分子对接,筛选抗炎核心成分,通过高效液相色谱法测定其中3个成分的含量结果： 筛选出与SMLXC相关的活性化合物102个,药物相关靶点239个;SMLXC 与AGA的共同靶点30个;GO富集分析显示,SMLXC治疗痛风主要与细胞因子的活性调控、炎症反应等 109条生物过程有关;KEGG富集分析显示,SMLXC可能通过TNF、NLRs和TLR等信号通路治疗痛风; 可视化分析显示,PTGS2、MAPK14、MAPK1、IL-6等12个靶点可能是SMLXC治疗AGA的关键靶点;分子对接结果显示,小檗碱、落新妇苷等5个化合物与PTGS2有良好的对接活性。含量测定实验结果表明, SMLXC中含量测定结果由高到低依次为小檗碱(2.0008 mg·g^-1)、落新妇苷(1.6583 mg·g^-1)、山奈酚(1.5428 mg·g^-1)结论： SMLXC通过干预炎症、细胞因子的活性调控等相关通路达到治疗AGA的作用,建立的SMLXC的含量测定方法准确、稳定,为控制SMLXC的质量提供实验依据。     

麻黄-苦杏仁药对治疗小儿支气管肺炎网络药理学研究

[摘要]目的：基于网络药理学方法探讨麻黄-苦杏仁药对（Ephedra Herba and Amygdalus Communis Vas couplet medicines,EHACV）治疗支气管肺炎的作用机制。方法：基于中药系统药理学技术平台（TCMSP）获取麻黄-苦杏仁药对化学成分及其对应靶点,通过CTD、人类基因数据库（GeneCards）获取支气管肺炎相关靶点,将药物靶点与疾病靶点映射得到麻黄-苦杏仁药对作用于支气管肺炎的预测靶点。运用Cytoscape软件系统构建药对成分-疾病靶点网络和蛋白互作（PPI）网络,最后进行GO和KEGG富集分析。结果：从麻黄-苦杏仁药对中筛选出48个活性化合物,去重后得到145个药物靶点,与支气管肺炎疾病靶点取交集进行相映射,共得到108个共有作用靶点,如AKT1、MAPK3、JUN、VEGFA等,KEGG富集分析主要涉及白细胞介素（IL）-17信号通路、肿瘤坏死因子（TNF）信号通路、血管内皮生长因子（VEGF）信号通路等。结论：运用网络药理学方法预测了麻黄-苦杏仁药对治疗支气管肺炎可能的疾病靶点和生物过程,为分子机制的验证提供思路和依据。     

基于网络药理学探讨桑黄治疗肝炎的作用机制

目的运用网络药理学方法研究桑黄治疗肝炎的有效成分及作用靶点,为深入探索其药理作用机制提供依据。方法本研究采用TCMSP平台中的CancerHSP软件检索桑黄的化学成分、作用靶点,通过Uniprot数据库及GendCards数据库分别检索各化学成分和肝炎对应的靶基因,找出关键基因;采用Cytoscape 3.7.2软件做出桑黄-肝炎-靶点网络图;通过String数据库构建蛋白质相互作用(PPI)网络图;利用ClueGo软件对关键靶点进行功能富集分析及KEGG通路分析。结果经检索桑黄共有9种化合物,经筛选得到3个化合物、27个靶点、30个基因,与肝炎相关的有MAOB、XDH、ALDH2、SMAD3、ALDH3A1、CYP2A6等22个关键基因。主要通过组氨酸代谢(histidine metabolism)、酪氨酸代谢(tyrosine metabolism)等7条通路发挥作用。结论本研究初步验证了桑黄治疗肝炎的作用靶点及作用通路,为进一步揭示其肝脏保护机制奠定基础。     

Discussion on the mechanism of Salvia miltiorrhiza in treating pathological scars based on network pharmacology

In the present study, we aimed to explore the mechanism of Salvia miltiorrhiza in the treatment of pathological scars (PS) by network pharmacology. The active ingredients and drug targets of Salvia miltiorrhiza were screened out through TCMSP database, the disease targets of PS in GeneCards database were obtained, and Venn diagram analysis on drug targets and disease targets was performed, and the intersection was used as the target of Salvia miltiorrhiza for the treatment of PS. Cytoscape software was used to construct a drug-ingredient-target-disease network diagram. A protein-protein interaction network was constructed through String website, its key protein modules and hub genes were screened with Cytoscape software, and GO and KEGG enrichment analyses were performed in DAVID database. Fifty-nine active ingredients, 138 drug targets, and 90 targets of Salvia miltiorrhiza for the treatment of PS were screened out. Core ingredients, such as luteolin and tanshinone IIA, were obtained. The hub genes, such as VEGFA, TP53, JUN, STAT3, AKT1, MAPK1, and PTGS2, and signaling pathways, such as HIF-1, TNF, MAPK, PI3K-Akt, and Jak-STAT, were screened out. Salvia miltiorrhiza might improve PS hypoxia, inflammation, and balance of proliferation and apoptosis of fibroblasts by regulating HIF-1, TNF, MAPK, PI3K-Akt, and Jak-STAT signaling pathways. Moreover, it had the characteristics of multiple centers, multiple targets, and multiple pathways.     

基于网络药理学的“苍术-玄参”药对抗2型糖尿病作用机制研究

目的采用网络药理学方法研究苍术-玄参药对抗2型糖尿病的作用机制。方法通过检索中药系统药理数据分析平台(TCMSP),获得苍术、玄参主要活性成分和相关作用靶点,并借助Cytoscape 3.6.1软件构建苍术-玄参药对活性成分-靶点网络图。通过TTD数据库中检索抗2型糖尿病靶点,在STRING数据库进行蛋白质间相互作用分析,构建抗2型糖尿病靶点PPI网络图,利用Cytoscape 3.6.1软件中的Merge功能与活性成分-靶点融合,获得苍术-玄参药对抗2型糖尿病作用靶点。运用DAVID数据库对苍术-玄参药对抗2型糖尿病作用靶点进行KEGG通路富集,进一步研究苍术-玄参药对抗2型糖尿病作用机制。结果获得具有类药性、口服吸收良好的成分27个,苍术-玄参药对抗2型糖尿病作用靶点10个,包括PTGS2、DPP4、PTGS1、NR3C2等。KEGG分析得到与苍术-玄参药对抗2型糖尿病作用有关的通路6条,关键通路包括脂肪细胞脂解调控通路、PPAR信号通路、胰岛素抵抗、AMPK信号通路等。结论苍术-玄参中的活性物质主要通过作用于PTGS2、DPP4、PTGS1、NR3C2等靶点协同治疗2型糖尿病,为深入剖析苍术-玄参药对复杂体系,阐释其治疗2型糖尿病的潜在复杂作用机制提供了新方向。     

A network pharmacology strategy to investigate the anti-inflammatory mechanism of luteolin combined with in vitro transcriptomics and proteomics

Luteolin, a natural flavonoid exists in various medicinal plants, has strong anti-inflammatory effect. However, anti-inflammatory mechanism of luteolin has not been fully explored. Hence, we systematically investigated druggability and anti-inflammatory mechanism of luteolin based on network pharmacology and in vitro experiments. The absorption, distribution, metabolism and excretion of luteolin were evaluated by TCMSP server. Targets associated with luteolin and inflammation were collected from public databases, and the overlapping targets between luteolin and inflammation were analyzed by Draw Venn diagram. Then the protein-protein interaction network of luteolin against inflammation was constructed. Further, gene function and pathway enrichment analysis were performed. Finally, in vitro experiments were carried out to estimate the accuracy of predicted target genes. ADME results indicated that luteolin has great potential to be developed into a drug. 226 overlapping targets were screened by matching 280 targets of luteolin with 9015 targets of inflammation. 9 core targets of luteolin against inflammation were identified, including MMP9, MAPK1, HSP90AA1, CASP3, ALB, EGFR, SRC, HRAS and ESR1. Gene function were mainly involved in metabolism, energy pathways and signal transduction. Metabolic pathways, pathways in cancer, PI3K-AKT signaling pathway, Ras signaling pathway and so on might be the critical pathways of luteolin against inflammation. RT-qPCR and ELISA results indicated that luteolin decreased the expression of most of core genes at protein and mRNA levels (MMP9, MAPK1, HSP90AA1, EGFR, SRC and HRAS). Luteolin is expounded to have great potential to be developed into a drug and target various genes and pathways to perform anti-inflammatory effect.