基于网络药理学和分子对接探讨黄芪治疗卵巢癌的作用机制_陈婉琼.pdf

基于网络药理学和分子对接探讨黄芪治疗卵巢癌的作用机制陈婉琼，陈明珠，林少梅，黄幼霞*(泉州医学高等专科学校药学院，福建泉州 362011)摘要:目的采用网络药理学方法和分子对接技术探讨黄芪治疗卵巢癌的可能机制。方法利用靶点预测平台 TCMSP 数据库和 PubChem 数据库并结合文献，筛选黄芪活性成分及靶点;利用 OMIM 数据库和 GeneCards 数据库获取卵巢癌相关靶点;利用 Cytoscape 3.7.1 软件和 String 数据库绘制“黄芪活性成分-交集靶点”网络图和蛋白互作图。利用 Metascape 数据库对交集靶点进行 GO 富集分析和 KEGG 通路富集分析。利用Autodock Vina 1.2.2 进行关键成分和核心靶点的分子对接。结果获取到黄芪潜在活性成分 19 种，作用于 109 个潜在靶点，涉及 5829 个 GO条目和 238 条信号通路。分子对接结果显示，关键成分与核心靶点结合较好。结论本研究初步揭示了黄芪治疗卵巢癌的关键成分、核心靶点和主要生物学过程和信号通路，为进一步实验研究提供一定参考。关键词:黄芪;卵巢癌;网络药理学;分子对接中图分类号:965文献标识码:A文章编号:1006-3765(2023)-02-0021-06作者简介:陈婉琼，女(1991 )。学历:硕士。职称:助教。研究方向:天然产物药理活性。通讯作者:黄幼霞，女(1968 )。学历:硕士。职称:教授。研究方向:天然产物药理活性。Exploration of Mechanism of Astragali adix in the Treatment of OvarianCancer Based on Network Pharmacology and Molecular DockingCHEN Wan-qiong，CHEN Ming-zhu，LIN Shao-mei，HUANG You-xia*(School of Pharmacy，QuanzhouMedical College，Quanzhou 362011，China)ABSTACT:OBJECTIVETo explore the potential mechanism of Astragali adix against ovarian cancer base onnetwork pharmacology and molecular docking.METHODSThe targets of Astragali adix were obtained by search-ing TCMSP database and PubChem database and the targets of ovarian cancer were obtained by searching OMIM da-tabase and GeneCards database.The key components of Astragali adix against ovarian cancer were obtained by con-structing“active components-targets”network.The core targets were obtained by constructing the PPI network withString database and Cytoscape3.7.1.GO enrichment analysis and KEGG pathway enrichment analysis were done bysearching Metascape database.Molecular docking verification were done by Autodock Vina 1.2.2.ESULTSThere were 19 effective components，109 targets，5829 GO biological processes and 238 KEGG pathways.The resultsof molecular docking showed that the key components were stable combined with the core targets.CONCLUSIONThis study preliminarily revealed the key components，core targets，and the main biological processes and KEGG path-ways involved in the treatment of ovarian cancer with Astragali adix，and provided reference for further experimentalresearch.KEY WODS:Astragali adix;Ovarian cancer;Network pharmacology;Molecular docking卵巢癌(Ovarian cancer，OC)发病隐匿、难以及时诊断，病死率约占 22.5%，居妇科癌症之首1。目前针对 OC 的治疗方案主要是肿瘤细胞减灭术 化疗方案(据临床分期决定是否联合化疗)，但其五年生存率仅在 36%46%2，3。不少中药复方具有抗 OC 的作用，如理冲生髓饮、益气活血解毒方、参葵汤、温阳益气健脾汤剂等1，而绝大部分具有抗 OC 作用的中药复方中均含有黄芪，且往往作为主药。同时，研究表明，体外实验中，黄芪可抑制卵巢癌细胞的增殖和潜移能力。临床试验中，黄芪也体现出具有辅助抗 OC 的作用4-6。但目前关于黄芪抗 OC 作用机制的研究甚少。本研究应用网络药理学方法，系统性探究黄芪抗 OC 的可能机制，为黄芪治疗OC 提供一定理论依据。1材料与方法1.1黄芪潜在活性成分及靶点预测在 TCMSP 数据库输入关键词“黄芪”，按照口服生物利用度(OB)30%、类药性(DL)0.18 的标准获取黄芪潜在活性成分。检索 PubChem数据库和 TCMSP 数据库预测活性成分对应的靶蛋白，利用UniProt 数据库标准化靶蛋白基因名，剔除非人类基因。1.2OC 相关靶基因检索设置物种为“Homo sapiens”，在GeneCards 数据库中检索关键词“ovarian cancer”，按照“ele-vance score”大于所有靶基因的中位值筛选靶点。以同样关键词检索 OMIM 数据库。取两个数据库所获靶点的并集。12Strait Pharmaceutical Journal Vol.35 No.2 20231.3黄芪和 OC 交集靶点的获取利用 VENNY 在线网站筛选黄芪和 OC 的交集靶点。1.4黄芪治疗 OC 的关键成分筛选将黄芪活性成分和交集靶点的属性文件和网络文件导入 Cytoscape 3.7.1 软件，绘制“黄芪活性成分-靶点”网络图。据活性成分在网络中的度值(degree)，筛选出关键成分。1.5交集靶点的 PPI 网络图及核心靶点的获取将 1.3 获取到的 109 个交集靶点输入到 Sring 数据库，设置“minimumrequired interaction score”为“high confidence(0.900)”，结果导出至 Cytoscape 3.7.1 软件。运用 Cytoscape 3.7.1 软件中的“Network Analyzer”工具得出分析表格。根据表格中的“De-gree”和“Combined-score”值，重新设置网络图中的节点和边的大小和颜色。1.6交集靶点 GO 和 KEGG 通路富集分析通过 Metascape数据库对黄芪和卵巢癌的交集靶点进行 GO 富集分析和KEGG 通路富集分析，获取分析结果(P 0.01)，通过微生信平台对结果进行可视化分析。1.7“活性成分-交集靶点-通路”网络图的构建利用 1.1中所获取到的黄芪活性成分、1.3 中得到的交集靶点和 1.6中排名前 10 的通路，创建网络文件和属性文件，导入 Cyto-scape 3.7.1 软件。按照 1.5 根据“Degree”和“EdgeBetween-ness”值，重新设置网络图中的节点大小和边的粗细。1.8分子对接为了评估关键成分与核心靶标之间的结合能和相互作用模式，采用了 Autodock Vina 1.2.2(http:/autodock.scripps.edu/)，一种计算机蛋白-配体对接软件。从PubChem 化合物数据库中获得关键成分的 CID 编号，从CSB PDB 蛋白数据库获得核心靶点 PDB 编号及 3D 结构。首先对蛋白和配体文件进行准备，将所有蛋白质和分子文件都转换为 PDBQT 格式，去除了所有水分子，并添加了极性氢原子。网格框居中以覆盖每个蛋白质的结构域并适应自由分子运动。分子对接研究由 Autodock Vina 1.2.2 用于模型可视化。2结果2.1黄芪潜在活性成分及靶基因的获取检索 TCMSP 数据库，依据 1.1 中的筛选标准，添加黄芪甲苷5，6(搜索文献得到的重要抗癌成分)，共 19 种活性成分，进行编号，详细信息见表 1。结合 TCMSP 数据库和 PubChem 数据库预测靶蛋白，删除重复蛋白，进行基因名标准化，得到 241 个靶基因。2.2OC 相关靶基因的获取在 GeneCards 数据库检索到OC 相关基因 9072 个，根据 1.2 条件进行筛选，筛选 3 次后得1135 个靶基因。在 OMIM 数据库检索到 OC 相关靶基因 480个，取二者的并集，最终得到 OC 相关靶基因 1587 个。2.3黄芪和 OC 交集靶点的获取对黄芪和 OC 相关靶点取交集，获取黄芪和 OC 交集靶点 109 个(见图 1)。2.4黄芪治疗 OC 的关键成分筛选运用 Cytoscape 3.7.1软件，得到“黄芪活性成分-靶点”网络图，共获取到 127 个节点和 269 条边，图中节点的大小表示度值的大小，节点越大则度值越大，证明此节点与其他节点的联系越紧密，在网络的重要性越高。网络中按度值排名前 5 位的活性成分是 HQ19 槲皮素(90)、HQ18 山萘酚(40)、HQ17 黄芪甲苷(21)、HQ14 三七皂苷(20)、HQ5 异鼠李素(19)。这 5 种活性成分有较大的可能是黄芪抗 OC 的关键成分。表 1黄芪活性成分信息表编号MOL ID活性成分口服生物利用度(OB，%)类药性(DL)HQ1MOL000211白桦脂酸55.380.78HQ2MOL000239华良姜素50.830.29HQ3MOL000296常春藤皂苷元36.910.75HQ4MOL000033胆甾醇甲酸酯36.230.78HQ5MOL000354异鼠李素49.600.31HQ6MOL0003713，9-二-O-甲基尼森香豌豆紫檀酚53.740.48HQ7MOL0003787-O-甲基-异微凸剑叶莎醇74.690.3HQ8MOL0003799，10-二甲氧基紫檀烷-3-O-D-葡萄糖甙36.740.92HQ9MOL000380美迪紫檀素64.260.42HQ10MOL000387联苯双酯31.100.67HQ11MOL000392芒柄花黄素69.670.21HQ12MOL000398异黄烷酮109.990.30HQ13MOL000417毛蕊异黄酮47.750.24HQ14MOL000433三七皂苷68.960.71HQ15MOL000439异微凸剑叶莎醇-7，2-二-O-葡萄糖甙49.280.62HQ16MOL0004421，7-二羟基-3，9-二甲氧基紫檀烯39.050.48HQ17MOL000409黄芪甲苷17.740.15HQ18MOL000422山萘酚41.880.24HQ19MOL000098槲皮素46.430.28图 1黄芪和卵巢癌的靶点交集