2020, 22(5):1751-1760.
DOI: 10.11842/wst.20190408001
摘要:
目的 运用网络药理学,对茵陈五苓散（YCWLD）治疗非酒精性脂肪肝病(NAFLD)的机制进行系统预测及分析。方法 通过TCMSP、Batman-tcm数据库筛选出YCWLD中具有成药可能性较大以及口服吸收较佳的候选活性成分。从TCMSP和Swiss Target Prediction数据库中收集和预测候选化合物的作用靶点。利用Genecards、TTD、CooLGeN三个数据库获取NAFLD的疾病靶点，并与潜在活性成分的作用靶点进行交集分析，获得YCWLD治疗NAFLD的靶点。检索DisGenet数据库分析治疗靶点的类型。通过cytoscape 3.7.1软件构建草药-候选化合物-治疗靶点网络以及利用Uniprot、String数据库构建蛋白互作网络(PPI)，阐述各分子之间的关系及关键功能分子。采用DAVID数据库对治疗靶点进行基因本体（gene ontology，GO）富集分析以及基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）通路分析，进而达到系统探讨YCWLD治疗NAFLD相关机制的目的。结果 本研究通过草药-候选化合物-治疗靶点网络分析发现，YCWLD中包含的24个候选成分可作用于NAFLD的34个靶点，候选成分中quercetin、beta-sitosterol、sitosterol可能是YCWLD发挥抗NAFLD作用的关键成分，而靶点中DPP4、NR1H3、NR1H2、SREBF1、SREBF2作用较为重要。PPI网络显示免疫及炎症相关靶点起枢纽作用。通过GO富集分析显示作用靶点涉及157个条目，KEGG分析发现NAFLD、Cytokine-cytokine receptor interaction、Insulin resistance等17条潜在信号通路可能是YCWLD预防及治疗NAFLD的主要通路。结论 本研究系统预测了YCWLD抗NAFLD的作用机制,并为下一步实验验证关键化合物、靶点及通路提供了方向。
