基于生信分析预测人参-茯苓药对治疗结直肠癌的分子机制*

目的通过生物信息分析获取人参-茯苓药对治疗疾病的潜在靶点基因，挖掘结直肠癌患者和健康人的基因数据芯片，预测人参、茯苓药对治疗结直肠癌的潜在机制。方法 从GEO数据库中获取GSE128449基因芯片，使用GEO2R在线分析软件设置P＜0.01，log2FC＞1.5，得出差异基因。从中药分子机制的生物信息学分析工具BATMAN-TCM(A Bioinformatics Analysis Tool for Molecular Mechanism of Traditional Chinese Medicine)设置预测候选目标积分＞20，P＜0.05，获得人参-茯苓药对的化合物和可能干预的靶基因数，两者取交集获得药对治疗结直肠癌的靶点基因。使用PPI分析数据库STRING构建靶点互作（PPI）网络模型，采用Cyotoscape作图软件构建网络，利用CytoHubba插件进行Hub（核心）基因网络分析，采用R语言的Bioconductor包进行通路富集（KEGG）分析和生物过程（GO）分析。结果 本实验从GEO2R中共获得CRC显著性高的基因890个（P<0.05），从BATMAN-TCM数据库中获得人参（Ginseng）293个化合物（其中138个化合物无结构信息），可能干预的靶基因1338个。茯苓（Indian Bread）共54个化合物（其中33个化合物无结构信息），可能干预的靶基因503个。两者交集共获得23个基因，分别为LEP、APOE、HTR3A、NPPA、TNF、PTGS2、 HMBS、CREB1、AKR1C1、NFKB1、COX5A、RXRA、CAMK2D、PPARG、 HDAC9、GABRA2、IL6、MAOB、NFIB、RAB3B、GRIN1、ADK、RRM2B。这些基因主要参与了代谢过程的积极调节，炎症反应、细胞凋亡、细胞死亡、细胞增殖的负调节等GO生物过程。主要调控TNF信号通路、PI3K/Akt信号通路、NF-κB信号通路及癌症中的转录失调途径等。结论 人参-茯苓可能通过干预TNF、NFKB1、IL6、PTSG2等调控癌症相关和炎症相关途径来防治结直肠癌。