基于网络药理学和分子对接法探索化湿败毒方治疗COVID-19的分子机制研究＊

目的 利用网络药理学和分子对接技术方法探索“化湿败毒方”抗新型冠状病毒肺炎（Coronavirus Disease 2019， COVID-19）的分子机制。方法 通过多个在线中药数据库检索化湿败毒方中 14 味中药的归经、化学成分和作用靶点。通过STRING数据库对化湿败毒方药物靶标和疾病靶标之间靶蛋白相互作用关系进行分析并通过Circos Tableviewer、Cytoscape软件进行药物-归经网络、药物-靶点网络和药物靶向蛋白-疾病蛋白（PPI）等网络的构建。接着通过FunRich和DAVID数据库进行基因本体（GO）功能富集分析并基于京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析，通过在线绘图软件OmicShare进行可视化。最后运用CB-Dock分子对接网站软件对新型冠状病毒（SARS-CoV-2）的3CL水解酶（Mpro）以及宿主蛋白ACE2和类药性 > 0.8的活性成分分别进行对接分析。结果 研究发现，化湿败毒方14味中药里有10味中药都相对特异性的归属于肺经，从复方中共筛选出来240个符合标准的化学成分，主要包括常见化合物如黄酮类化合物槲皮素（quercetin）和木犀草素（luteolin）、醇类化合物如豆甾醇（stigmasterol）和β-谷甾醇（beta-sitosterol）以及有机酸如没食子酸（gadelaidic acid）等。其它成分还有酯类、酰胺类和萜类等化学成分；通路富集分析表明，候选靶标富集的通路主要包括与癌症相关的多条通路、B细胞受体信号通路、Toll样受体信号通路、T细胞受体信号通路、HIF-1信号通路、TGF-beta信号通路等；分子对接结果显示，化湿败毒方中kanzonol F、xambioona dehydroeburicoic acid、cavidine 等成分与SARS-CoV-23CL水解酶和 ACE2均有较好的亲和作用。结论 本文运用网络药理学和分子对接的方法初步探索了化湿败毒方可能通过多成分作用于病毒复制相关靶点和关键宿主蛋白，进而调节机体免疫和代谢通路等多种途径，最后发挥预防和治疗COVID-19的药效作用。     

整合网络药理学和分子对接技术探讨“三药三方”核心药组防治COVID-19的分子机制研究

目的:基于网络药理学方法探讨“三药三方”核心药组用于治疗新型冠状病毒肺炎(Coronavirus Disease 2019,COVID-19)的中药特性及其作用机制。方法:借助《中华人民共和国药典》对治疗新型冠状病毒肺炎的“三药三方”核心药组进行中药四气五味归经毒性的分析。基于TCMATCOV平台进行药效分析,挖掘用药规律。利用生物信息学分析工具BATMAN-TCM数据库预测核心药组作用靶点。利用GeneCards、PubChem、DisGeNET和UniProt数据库和文献挖掘方法,获取COVID-19靶点。在此基础上,利用网络构建软件Cytoscape进行化学成分-中药-四气五味归经毒性网络的构建,并通过韦恩图和蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络构建,筛选核心药组的候选靶标。然后,通过DAVID平台、Metascape和FunRich数据库对靶点进行富集分析。最后,应用CB-Dock分子对接软件对候选成分与关键靶点进行分子对接计算和验证。结果:“三药三方”共包含中药48味,药物四气多属温、平、寒,五味多属辛、甘、平,主要归属肺、胃、脾经,最后得到“三药三方”的核心药组为麻黄、广藿香、苦杏仁、甘草和石膏。核心药组共预测得到100个化学成分和449个靶点。通过韦恩图和PPI网络分析筛选得到77个候选靶标作用于COVID-19。富集分析得到361个GO生物学过程条目和120条KEGG通路。通过对信号通路的归类,发现核心药组参与人体的感染性疾病系统、免疫系统、神经系统、内分泌系统等多条信号通路起到治疗COVID-19的作用。结论:本研究基于网络药理学方法和技术,探讨了“三药三方”治疗新冠肺炎的药性归经、潜在活性成分、作用靶标及其生物学过程和通路,为三药三方的临床应用提供重要信息依据,并为新药的进一步研究提供重要信息。     

基于系统的化合物-靶点相互作用预测模型的消栓通络方抗脑卒中网络药理学研究

消栓通络方临床上主治脑血栓引起的精神呆滞、言语迟涩等症状,疗效显著,但其作用机制尚不明确。本文通过搜集消栓通络方中的化学成分和治疗脑卒中相关靶点,获得1 251个化学成分和10个脑卒中相关靶点,采用朴素贝叶斯和递归分割等机器学习算法,基于分子指纹和分子描述符,结合分子对接方法,构建了脑卒中10个相关靶点的18个化合物-靶点相互作用预测模型。应用这些模型预测了消栓通络方的活性化学成分及其作用靶点,发现了153个潜在活性化学成分,其中22个可以与2个以上脑卒中药物靶点相互作用。在此基础上,利用网络构建专业软件,构建了化学成分-靶点网络,并通过Gene-Ontology (GO)富集分析,确证了靶点重要的生物过程,如凝血(blood coagulation)、血管生成正调控(positive regulation of angiogenesis)和离子转运正调控(positive regulation of ion transport)等。在此基础上,构建了靶点-通路网络。本研究利用机器学习、分子对接、虚拟筛选、数据挖掘及网络构建等技术方法,探索并部分揭示了消栓通络方抗脑卒中的活性物质基础及...