摘要: 目的:通过网络药理学筛选茵陈–荷叶治疗非酒精性脂肪性肝病的有效成分和靶点。方法:应用TCMSP和SWISS数据库查找茵陈、荷叶的活性成分及其靶点,通过OMIM和GeneCards数据库检索非酒精性脂肪性肝病的相关靶点,并获取交集靶点。利用Cytoscape 3.10.3构建茵陈–荷叶与非酒精性脂肪性肝病之间的“药物–成分–疾病–靶点”网络图,筛选出关键靶点,并进行GO和KEGG富集分析。结果:得到茵陈–荷叶的有效活性成分共24个,交集靶点为183个。通过蛋白互作分析(PPI),识别出核心靶点包括TP53、AKT1、JUN、HSP90AA1、STAT3、TNF、IL6、MAPK1、HSP90AB1、BCL2等。KEGG和GO分析结果显示,主要影响的生物过程包括耐受性诱导、T细胞耐受性诱导的调节以及肽类激素处理等10种类型;涉及的细胞成分包括轴丝动力蛋白复合体、质膜和细胞质区域等10种类型;主要的分子功能包括细胞因子活性、相同蛋白质结合等10种功能。研究表明,这些成分主要通过脂质代谢与动脉粥样硬化、内分泌抵抗等通路对非酒精性脂肪性肝病发挥作用。结论:茵陈–荷叶改善非酒精性脂肪性肝病的作用机制可能通过内分泌抵抗、脂质与动脉粥样硬化等多条通路实现,其特点在于具有多个靶点和多个成分。
Abstract: Objective: The effective ingredients and targets of
Artemisiae
scopariae and
Folium
nelumbinis leaves to treat non-alcoholic fatty liver disease through network pharmacology. Methods: The TCMSP and SWISS databases were utilized to identify the active ingredients and targets of
Artemisiae
s
copariae and
Folium
n
elumbinis. Additionally, the OMIM and Genecards databases were searched to explore non-alcoholic fatty liver disease and to obtain intersection targets. Cytoscape 3.10.3 was employed to construct a “drug-ingredient-disease-target” network diagram linking
Artemisiae
s
copariae and
Folium
n
elumbinis to non-alcoholic fatty liver disease. Key targets were screened, and GO and KEGG enrichment analyses were conducted. Results: There are 24 effective active ingredients derived from
Artemisiae
scopariae and
Folium
nelumbinis, which interact with 183 common targets. The analysis of protein-protein interactions (PPI) identifies core targets such as TP53, AKT1, JUN, HSP90AA1, STAT3, TNF, IL6, MAPK1, HSP90AB1, and BCL2. Results from KEGG and GO analyses indicate that the primary biological processes influenced include 10 types of tolerance induction, T-cell tolerance induction, and peptide hormone processing. Additionally, 10 cellular components have been identified, including the axonemal dynein complex, axoneme, and ciliary plasm. The analysis also highlights 10 molecular functions, such as ATP-dependent microtubule motor activity, minus-end-directed dynein light intermediate chain binding, and dynein intermediate chain binding. Studies suggest that these components primarily exert their effects through pathways related to lipid metabolism, atherosclerosis, and insulin resistance, thereby contributing to the pathogenesis of non-alcoholic fatty liver disease. Conclusion: The mechanisms by which
Artemisiae
scopariae and
Folium
nelumbinis affect non-alcoholic fatty liver disease may involve multiple pathways, including insulin resistance, lipid metabolism, and atherosclerosis. This condition is characterized by numerous targets and a variety of active ingredients.
1. 引言
非酒精性脂肪性肝病(Non-Alcoholic Fatty Liver Disease, NAFLD)是一种由多因素引起的疾病,特征为肝细胞内脂肪过度沉积,这种现象的出现需要在排除其他潜在因素后进行诊断。NAFLD的表现形式多样,包括单纯性脂肪肝、非酒精性脂肪性肝炎(NASH)、肝纤维化,严重时可发展为肝硬化和肝细胞癌,最终导致肝功能衰竭和肝移植[1]。NAFLD的发病率增加与肥胖病的流行以及随之而来的新陈代谢紊乱有关。目前NAFLD影响全球约30%的人口,而在中国成人中,该病的患病率也高达29.2%,是一个全球性健康问题[2]。目前尚未有特效药物可供治疗,现行的治疗方法主要依赖于饮食和运动干预,以此来改善患者的生活方式和健康状况[3]。与此同时,中医药的研究也逐渐引起了重视[4],特别是茵陈和荷叶[5] [6],这两种中药在NAFLD的治疗中展现出了独特的效果,尽管其具体作用机制尚未充分阐明。此外,网络药理学作为一种新兴的研究工具,越来越多地被应用于中医药的价值评估和机制研究。这种方法不仅能帮助我们深入理解中医药的治疗机理,还能探寻新的潜在治疗方案[7] [8]。因此,本研究的核心目标是利用网络药理学方法,深入探讨茵陈和荷叶在治疗NAFLD方面的机制,希望能够为NAFLD的治疗提供新的参考方案和思路。
2. 材料与方法
2.1. 茵陈–荷叶成分的收集
分别以茵陈、荷叶为对象,在TSCMSP中药数据库(https://old.tcmsp-e.com/load_intro.php?id=29) [9]筛选茵陈、荷叶成分,参考TCMSP数据库使用指南,以OB (Oral Bioavailability) ≥ 30%,DL (Drug Like) ≥ 0.18为筛选标准,筛选茵陈和荷叶的有效活性成分。在UniProt数据库(http://www.uniprot.org)获得标准化基因名。
2.2. 茵陈–荷叶作用靶点的收集
基于前述筛选出的有效成分,我们将进一步收集茵陈和荷叶的潜在作用靶点,并在UniProt数据库中对相关靶点的简称进行修正。之后,我们还将利用SWISS Target Prediction (http://www.swisstargetprediction.ch/)来补充和完善茵陈及荷叶的靶点信息。
2.3. NAFLD靶点的收集
通过在GeneCards (https://www.genecards.org/)和OMIM (https://omim.org/)疾病数据库中使用“Non-Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD)”这一关键词进行搜索,获取了关于NAFLD的相关靶点信息。
2.4. 预测茵陈–荷叶对抗NAFLD的作用靶点
将茵陈、荷叶与非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)的靶点分别输入到Venny 2.1.0 (https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/)进行分析,绘制韦恩图,以识别茵陈与荷叶之间,以及茵陈与荷叶共同作用于NAFLD的交集靶点。这些交集靶点可能是茵陈和荷叶对抗NAFLD作用的重要靶点。
2.5. 蛋白相互作用(PPI)网络的构建
STRING数据库(https://cn.string-db.org/)能够汇集靶点信息并生成基础的蛋白质–蛋白质相互作用(PPI)网络图。通过输入茵陈和荷叶与非酒精性脂肪肝病(NAFLD)相关的交集靶点,可以获得相应的PPI网络及其数据信息。接着,这些数据可以被导入到Cytoscape 3.10.3可视化软件中,以优化PPI网络图,去除游离节点,并借助CytoHubba插件对关键靶点进行深入分析,以获取更为详细的靶点信息。
2.6. GO和KEGG富集分析
利用Metascape (https://metascape.org/gp/index.html#/main/step1)以及微生信富集分析平台 (https://www.bioinformatics.com.cn),对茵陈–荷叶与非酒精性脂肪肝病(NAFLD)之间的主要生物过程(BP)、细胞组分(CC)、分子功能(MF)及关键通路进行了深入分析。通过这些分析,我们成功获取了茵陈–荷叶与NAFLD相关的作用通路,并制作了相应的通路分析气泡图和功能分析柱状图,以直观呈现相关的研究结果。
3. 结果
3.1. 茵陈–荷叶有效成分及靶点的筛选结果
在TCMSP数据库中对茵陈和荷叶的活性成分进行查找,其中茵陈有13种活性成分,其作用靶点为187个;荷叶有13种活性成分,其作用靶点为205个。合并去重后共得到24个潜在活性成分(见表1~2)及209个作用靶点。利用Cytoscape 3.10.3软件构建“茵陈–荷叶–有效成分–靶点”图,共239个节点,1186条边(见图1)。包括异鼠李素(Isorhamnetin)、β-谷甾醇(Beta-Sitosterol)、芫花素(Genkwanin)、乌药碱(Machiline)、荷叶碱(Nuciferin)、槲皮素(Quercetin)等。
Table 1. Potential active ingredients of Artemisiae scopariae
表1. 茵陈潜在活性成分
分子ID |
活性成分 |
中文名称 |
OB (%) |
DL |
MOL000354 |
Isorhamnetin |
异鼠李素 |
49.6 |
0.31 |
MOL000358 |
Beta-Sitosterol |
β-谷甾醇 |
36.91 |
0.75 |
MOL004609 |
Areapillin |
茵陈黄酮 |
48.96 |
0.41 |
MOL005573 |
Genkwanin |
芫花素 |
37.13 |
0.24 |
MOL007274 |
Skrofulein |
蓟黄素 |
30.35 |
0.3 |
MOL008039 |
Isoarcapillin |
异茵陈蒿黄酮 |
57.4 |
0.41 |
MOL008040 |
Eupalitin |
3'-去羟-4'-去甲泽兰黄醇素 |
46.11 |
0.33 |
MOL008041 |
Eupatolitin |
3,5,3',4'-四羟基-6,7-二甲氧基黄酮 |
42.55 |
0.37 |
MOL008043 |
Capillarisin |
茵陈色原酮 |
57.56 |
0.31 |
MOL008045 |
4'-Methylcapillarisin |
4'-甲基毛曼陀罗素 |
72.18 |
0.35 |
MOL008046 |
Demethoxycapillarisin |
去甲氧基茵陈色原酮 |
52.33 |
0.25 |
MOL008047 |
Artepillin A |
青蒿素A |
68.32 |
0.24 |
MOL000098 |
Quercetin |
槲皮素 |
46.43 |
0.28 |
Table 2. Potential active ingredients of Folium nelumbinis
表2. 荷叶潜在活性成分
分子ID |
活性成分 |
中文名称 |
OB (%) |
DL |
MOL006405 |
(1S)-1-(4-hydroxybenzyl) -2-methyl-3,4-dihydro-1H- isoquinoline-6,7-diol |
(1S)-1-(4-hydroxybenzyl) -2-methyl-3,4-dihydro-1H- isoquinoline-6,7-diol |
67.14 |
0.23 |
MOL007207 |
Machiline |
乌药碱 |
79.64 |
0.24 |
MOL000422 |
Kaempferol |
山奈酚 |
41.88 |
0.24 |
MOL000073 |
Ent-Epicatechin |
(+)-表儿茶素 |
48.96 |
0.24 |
MOL000096 |
(-)-catechin |
(-)-儿茶素 |
49.68 |
0.24 |
MOL007214 |
(+)-Leucocyanidin |
白矢车菊苷元 |
37.61 |
0.27 |
MOL000098 |
Quercetin |
槲皮素 |
46.43 |
0.28 |
MOL007206 |
Armepavine |
亚美罂粟碱 |
69.31 |
0.29 |
MOL000354 |
Isorhamnetin |
异鼠李素 |
49.6 |
0.31 |
MOL007217 |
Leucodelphinidin |
无色飞燕草素 |
30.02 |
0.31 |
MOL007210 |
O-Nornuciferine |
O-去甲荷叶碱 |
33.52 |
0.36 |
MOL007213 |
Nuciferin |
荷叶碱 |
34.43 |
0.4 |
MOL007218 |
Remerin |
莲碱 |
40.75 |
0.52 |
Figure 1. “Artemisiae scopariae-Folium nelumbinis-active ingredients-target” network diagram
图1. “茵陈–荷叶–有效成分–靶点”网络图
3.2. 茵陈–荷叶与NAFLD共同靶点的筛选结果
从GeneCards和OMIM数据库中筛选出NAFLD靶点4036个(去重后) (部分见表3),经过分析,茵陈与荷叶的作用靶点以及茵陈–荷叶与非酒精性脂肪肝病(NAFLD)的作用靶点分别被输入到Venny 2.1.0软件中进行处理。分析结果显示,茵陈和荷叶之间共有183个交集靶点(详见图2),而茵陈–荷叶与NAFLD之间则有128个交集靶点(详见图3)。在这128个靶点中,有119个靶点可能被认为是茵陈–荷叶对抗NAFLD的潜在作用靶点,如NOS2、ESR1、AR、PPARG、PTGS2、PTPN1等。
Table 3. NAFLD partial targets
表3. NAFLD部分靶点
PNPLA3 |
SMPD1 |
MIR21 |
HNF4A |
FABP1 |
NOTCH1 |
PKD2 |
PPARG |
SQSTM1 |
ADIPOQ |
ACADVL |
SERPINA1 |
SLC17A5 |
APP |
ALB |
CPT2 |
MIR17 |
APOA1 |
ATP7B |
G6PC1 |
APOB |
GANAB |
YARS1 |
PRKN |
APOE |
VWF |
LIPA |
H19 |
STAT3 |
PTEN |
TNF |
HADHA |
HFE |
LRRK2 |
PNPLA2 |
LDLR |
INS |
LRP5 |
IL10 |
VCP |
ACADM |
COL1A1 |
LMNA |
MFN2 |
MIR122 |
MIR7-3HG |
LPL |
MIR140 |
MARS1 |
TERT |
PIK3CA |
FASN |
CYBB |
MIR126 |
TP53 |
NOD2 |
CTNNB1 |
CPT1A |
GPT |
ACE |
IL6 |
TGFB1 |
ABCA1 |
MIR34A |
PPARA |
CRP |
Figure 2. Artemisiae scopariae-Folium nelumbinis intersection target
图2. 茵陈–荷叶交集靶点
Figure 3. Artemisiae scopariae-Folium nelumbinis and NAFLD intersection targets
图3. 茵陈–荷叶与NAFLD的交集靶点
3.3. 茵陈–荷叶治疗NAFLD的靶点网络分析
通过对119个共同靶点的深入分析,利用STRING数据库成功构建了一个蛋白质–蛋白质相互作用(PPI)网络。在这个过程中,精细筛选数据,去除5个离散节点,最终确定了105个节点和432条边的网络结构(见图4)。通过对构建的PPI网络进行进一步评估,筛选出Degree值排名前3的靶点,分别为肿瘤抑制基因(抗原) (Cellulartumor Antigen p53, TP53)、RAC-α丝裂原活化蛋白激酶(RAC-Alpha Serine/Threonine-Protein Kinase, AKT1)、转录因子AP-1 (Transcription Factor AP-1, JUN),提示这些靶点可能是茵陈–荷叶治疗NAFLD的核心靶点。
Figure 4. Artemisiae scopariae-Folium nelumbinis target protein PPI network
图4. 茵陈–荷叶靶点蛋白PPI网络
3.4. GO富集与KEGG通路分析
将从韦恩图得到的119个交集靶点导入Metascape富集分析平台进行富集分析,得到GO与KEGG数据。导入微生信在线数据库中进行GO富集,根据P值 < 0.01筛选出:生物过程10个(Biological Process, BP) (主要涉及耐受性诱导、T细胞耐受性诱导的调节、肽类激素处理等),细胞质组成10个(Cellular Component, CC) (主要涉及轴丝动力蛋白复合体、质膜、细胞质等),分子功能10个(Molecular Function, MF) (主要涉及细胞因子活性、相同蛋白质结合等),并在微生信作图网络中作出其GO功能富集结果水平柱状图(见图5)。
注:上图表示BP富集分析结果;中图表示CC富集分析结果:下图表示MF富集分析结果;横坐标表示富集基因数目。
Figure 5. Horizontal histogram of GO enrichment results of potential action targets
图5. 潜在作用靶点GO富集结果水平柱状图
利用Metascape数据库对潜在靶点进行KEGG通路分析,共富集到189条信号通路,对排名前20条的信号通路通过微生信在线数据库进行KEGG富集,绘制成气泡图(见图6),其中主要包括白介素-17信号通路、AGE-RAGE信号通路、TNF信号通路等。综上所述,茵陈–荷叶是通过以上多个通路治疗NAFLD。
4. 讨论
非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)作为代谢性疾病在肝脏的集中体现,其发病机理主要涵盖两大类:一是原发性代谢功能紊乱,二是肝内脂肪异常累积。依据中医理论,NAFLD的病理基础涉及“湿浊”、“痰凝”与“血瘀”,《素问·灵兰秘典论》有云:“肝者,将军之官,谋虑出焉。”意指肝脏功能与健康息息相关。茵陈归肝胆经,性微寒,味苦辛;荷叶归肝脾经,性平,味苦。茵陈苦寒能清热利湿,疏肝利胆,促进胆汁排泄,有助于消除肝胆湿热;荷叶苦平,既能清暑利湿,又能升发清阳,活血化瘀,尤善调理肝脾功能,促进体内湿浊排出。两药合用,共奏清肝利胆、活血化瘀、利湿消浊之功。
本次研究基于网络药理学的分析方法,剖析茵陈–荷叶治疗NAFLD的作用机制,共得到24种有效活性成分。在茵陈的成分中,异鼠李素通过降低氧化应激的作用,改善肝细胞脂质沉积的游离脂肪酸诱导[10]。槲皮素通过AMPK介导的线粒体自噬,阻止NAFLD [11]。β-谷甾醇可减轻酒精引起的氧化应激[12]。
Figure 6. Kyoto encyclopedia of genes and genomes
图6. KEGG通路富集气泡图
在荷叶的成分中,荷叶碱激活ALP改善肝脂肪变性和胰岛素抵抗[13]。山奈酚可能通过增加CYP27A1和NTCP来减轻NASH以增强BA转运[14]。这些预测结果与当前的研究发现相一致,表明这些成分可能在茵陈和荷叶对非酒精性脂肪肝病(NAFLD)的治疗中发挥着重要作用,因此具有显著的研究价值。
由PPI网络可知,茵陈–荷叶治疗NAFLD的核心靶点为TP53、AKT1、JUN。TP53在促进细胞增殖、迁移、侵袭、凋亡、细胞衰老方面发挥重要作用;AKT1是一种丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶,在细胞生理中发挥着核心作用[15];JUN参与调控多种生物过程,包括生长因子信号传导、代谢、细胞增殖、炎症和血管生成等[16]。
GO富集分析主要涵盖了多个生物过程,包括糖脂代谢、氧化应激、炎症反应,以及细胞的增殖与凋亡。这些过程在调控脂质代谢及相关信号通路方面发挥重要作用,尤其是在动脉粥样硬化、内分泌抵抗、乙型肝炎和丙型肝炎等疾病的背景下,有助于减少肝脏内脂质的积累。这一结果表明,茵陈–荷叶药物确实在非酒精性脂肪肝病(NAFLD)的治疗中具有积极的作用[17]。
5. 结语
综上所述,本文的研究结果进一步表明,茵陈–荷叶的主要活性成分与其靶点之间存在显著的关联性,并且它们能够通过多种途径对非酒精性脂肪肝疾病(NAFLD)进行有效治疗。
基金项目
全国中医临床优秀人才研修项目(编号:国中医药人教函[2022] 1号);2022年广西岐黄学者建设项目(桂中医药科教发[2022] 10号)。
NOTES
*通讯作者。