基于网络药理学的灯银脑通胶囊治疗脑卒中的有效成分群及关键靶点预测

摘要:目的 采用网络药理学的方法探究灯银脑通胶囊(DYNT)治疗脑卒中的有效成分群及关键靶点预测。方法 基于中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)、中医药研究综合数据库(TCMID)和 TCM-Mesh,收集 DYNT的化学 成分,并通过 DrugBank、毒性与基因比较数据库(CTD)、STITCH、BindingDB和SwissTarget等数据库预测 DYNT各化 学成分的靶点数据。在 DisGeNET、PharmGKB和 CTD 数据库中检索脑卒中相关靶点,取疾病靶点和 DYNT 成分相关 靶点交集作为 DYNT作用脑卒中的潜在靶点。通过 STRING 数据库建立蛋白质相互作用(PPI)网络,使用 MCODE cluster识别 DYNT的核心靶点。运用 CTD数据库对 DYNT治疗脑卒中相关靶点及调控脑卒中相关通路进行 GO 富集 分析和 KEGG信号通路富集分析。利用 MCC 和 Stress两种算法识别网络中排名前十的关键靶点,取两者交集作为 DYNT治疗脑卒中的关键靶点。结果 从 DYNT中共收集到133个化学成分,涉及靶点588个,化学成分中木犀草素、 山奈酚和芹菜素等59个成分参与了对脑卒中的调控。DYNT 治疗脑卒中的靶点共有 153个,涉及通路 12个,基于 MCC和Stress两种算法发现 DYNT治疗脑卒中的8个关键靶点。结论 DYNT 中的各化学成分可能通过 PI3K-Akt、 HIF-1和 Toll样受体等12条信号通路发挥对脑卒中的调控作用,AKT1、MAPK3、TP53、IL6、VEGFA、TNF、INS和 ALB可能为 DYNT治疗脑卒中的8个关键靶点。

Prediction of Active Ingredient Group and Key Targets of Dengyin Naotong Capsule for the Treatment of Stroke Based on Network Pharmacologyv