甘草抗慢性呼吸系统疾病糖皮质激素耐药的网络药理学及分子对接研究.pdf
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1、第43卷第6 期2023年11月doi:10.19638/j.issn1671-1114.20230604天津师范大学学报(自然科学版)Journal of Tianjin Normal University(Natural Science Edition)Vol.43No.6Nov.2023甘草抗慢性呼吸系统疾病糖皮质激素耐药的网络药理学及分子对接研究任小薇,刘旭洋,李金鑫,杨柳,蔡邦荣(河南中医药大学协同创新中心,郑州450 0 46)摘要:以慢性阻塞性肺病(COPD)和支气管哮喘为示范,运用网络药理学和分子对接技术探究甘草抗糖皮质激素耐药的分子机制.通过TCMSP数据库检索草潜在有效成分
2、和作用靶点,利用Uniprot数据库查询靶点对应基因,并利用Cytoscape3.9.1软件构建成分-靶点(基因)可视化网络,应用GeneCards、O M IM、NCBI-g e n e 数据库检索糖皮质激素耐药靶点或不敏感靶点(glucocorticoid resistancetargetor insensitivetarget,G RO I)、CO PD 靶点、哮喘靶点,在String数据库构建交集靶点的蛋白互作(PPI)网络,并通过Centiscape2.2计算得到核心靶点,利用Metascape数据库对核心靶点进行富集分析,采用分子对接技术对潜在有效成分和目标蛋白进行验证.共获得甘草
3、成分8 7 个及其对应靶点2 30 个、GROI靶点基因39 9 2 个、COPD靶点基因7 9 1个、哮喘作用靶点基因19 8 8 个.核心靶点基因为IL6、T P53、V EG FA、M M P9 和JUN等.甘草发挥作用的潜在有效成分为榭皮素、山奈酚、柚皮素和芒柄花素等.CO分析结果表明,甘草抗糖皮质激素耐药机制主要涉及氧化应激、生长因子刺激、细胞增殖、迁移、死亡、分化、DNA结合转录因子活性的调节等生物学过程.KEGG通路富集分析表明,甘草通过调节脂质及动脉粥样硬化通路、MAPK信号通路、HIF-1信号通路和FoxO信号通路等发挥增效减毒作用.分子对接技术验证了皮素、山奈酚、柚皮素和芒
4、柄花素与核心靶点蛋白IL6、T P53、V EG FA、M M P9 和JUN具有较高的亲和力.关键词:甘草;糖皮质激素耐药性;慢性阻塞性肺疾病;支气管哮喘;网络药理学;分子对接中图分类号:R285Network pharmacology and molecular docking study of licorice againstglucocorticoids resistance in chronic respiratory diseasesREN Xiaowei,LIU Xuyang,LI Jinxin,YANG Liu,CAI Bangrong(Collaborative Innova
5、tion Center,Henan University of Chinese Medicine,Zhengzhou 450046,China)Abstract:Using chronic obstructive pulmonary disease(COPD)and bronchial asthma as examples,network pharmacologyand molecular docking techniques were used to explore the molecular mechanism of anti-glucocorticoid resistance in li
6、corice.The potential active components and targets of licorice were retrieved from TCMSP database,and the corresponding genes of thetargets were searched from Uniprot database.Cytoscape3.9.1 software was used to construct the component-target(gene)visu-alization network.Glucocorticoid resistance tar
7、gets or insensitive targets(GROI),COPD targets,asthma targets were searchedby GeneCards,OMIM,and NCBI-gene database.The PPI network of intersection targets was constructed in String database,and the core targets were calculated by Centiscape2.2.The core targets were enriched and analyzed by Metascap
8、e database.Fi-nally,the potential active components and target proteins were verified by molecular docking technology.A total of 87 licoriceingredients and 230 corresponding target sites,3 992 target genes of GROI,791 target genes of COPD,and 1 988 target genesof asthma were obtained.Core target gen
9、es included IL6,TP53,VEGFA,MMP9 and JUN,et al.The potential active compo-nents of licorice included quercetin,kaempferol,naringenin and formononetin,et al.GO analysis showed that the mechanismof anti-glucocorticoid resistance in licorice mainly involved oxidative stress,growth factor stimulation,cel
10、l proliferation,mi-gration,death,differentiation,regulation of DNA-binding transcription factor activity and other biological processes.The en-richment of KEGG pathway indicated that licorice played a synergistic and attenuating role by regulating lipid and atherosclero-收稿日期:2 0 2 2-12-2 1基金项目:国家自然科
11、学青年基金资助项目(8 18 0 37 40);河南省高等学校重点科研项目(2 2 A350015);中国博士后科学基金面上资助项目(2 0 2 0 M682311)第一作者:任小薇(1997 一),女,硕士研究生通信作者:蔡邦荣(198 7 一),男,副教授,主要从事中医药防治呼吸系统疾病方面的研究.E-mail:c b r 2 0 18 h a c t c m.e d u.c n.文献标志码:A文章编号:16 7 1-1114(2 0 2 3)0 6-0 0 2 3-0 924sis pathways,MAPK signaling pathway,HIF-1 signaling pathw
12、ay and FoxO signaling pathway.The high affinity of quercetin,kaempferol,naringenin and formononetin to IL6,TP53,VEGFA,MMP9 and JUN was verifiedby moleculardocking technology.Keywords:licorice;glucocorticoid resistance;chronic obstructive pulmonary disease;asthma;network pharmacology;mo-leculardockin
13、g天津师范大学学报(自然科学版)2023年11月近年来,慢性呼吸系统疾病如慢性阻塞性肺疾病(COPD)、支气管哮喘发病率逐年上升,严重影响了患者身体健康及生活质量.COPD和支气管哮喘的发病机制尚不清楚2,糖皮质激素类药物或糖皮质激素联合2受体激动剂是目前临床主要治疗方法,能有效缓解患者临床症状,延缓或阻碍病程进展,提高患者生活质量和降低死亡率.然而,糖皮质激素类药物毒副作用大,长期使用又易产生耐药性而不得不加大剂量3.糖皮质激素联合其他药物能延长激素疗效,减少用药剂量及毒副作用.因此,联合用药可能是解决糖皮质激素耐药和增效减毒的主要策略之一,甘草性平味甘,具有补脾益气、清热解毒、祛痰止咳、缓
14、急止痛、调和诸药的功效.临床上,甘草单独或与其他药物组方广泛用于治疗呼吸系统疾病,如肺纤维化、COPD和肺炎等14-5,均取得较好疗效.甘草的有效成分(如甘草酸苷)与糖皮质激素联合使用治疗天疱疮可增强糖皮质激素的疗效,减少激素使用量.甘草与甲泼尼龙联合应用治疗急性加重期COPD患者时,主要通过上调糖皮质激素受体表达量增强和延长激素疗效,其本身也具有较强的抗炎活性,但是甘草抗糖皮质激素耐药的分子机制鲜有报道.网络药理学基于药物之间的构效相似性,根据已获得的大量数据开展生物信息分析,可建立药物-靶点-疾病网络,从而探索相关作用机制.分子对接技术则是基于分子之间的空间识别和能量识别原理,研究分子间的
15、相互作用、预测其结合模式和亲和力的理论模拟方法.本研究以COPD和支气管哮喘为示范,运用网络药理学和分子对接技术,探讨甘草抗糖皮质激素耐药的分子机制1材料和方法1.1洁活性成分与靶点筛选利用中药系统药理学数据库(TCMSP,https:/lold.tcmsp- L 0.18(0 B为口服生物利用度,DL为类药性)筛选出活性成分,通过TCMSP平台找寻与活性成分相关的潜在靶点。1.2成分-靶点网络构建将TCMSP数据库得到的靶点蛋白与Uniprot数据库中被验证的人类基因库中的目标基因相匹配,获得靶基因,利用Cytoscape3.9.1软件构建成分-靶点网络图,体现成分靶点相互作用关系,以探究甘
16、草的作用机制.1.3疾病靶点的收集运用 GeneCards(https:/www.genecards.org/),NCBI-gene(https:/www.ncbi.nlm.nih.gov/)和 OMIM(https:/omim.org/)数据库获得糖皮质激素耐药性或不敏感性(G RO I)、C O PD 和哮喘相关靶点,检索关键词依次为“Clucocorticoid resistancelucocorticoid insensitivityCOPD和Asthma.对获得的靶基因分别合并后去重,得到疾病靶点。1.4蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络的构建为了说明靶点蛋白之间的相互作用,制作韦
17、恩图得到交集靶点,将交集靶点输人STRING数据库(https:llcn.string-db.org/),选择“Homo sapiens”生物种类,Interaction Score0.4,其余均为默认设置,构建PPI网络.利用Cytoscape3.9.1中的Centiscape2.2插件筛选出核心靶点。1.5KEGG和 GO富集分析利用Metascape 数据库(https:/metascape.org/gp/index.html#/main/step1)对核心靶点进行富集分析.基因本体(GO)分析是为了统一表征所有物种的基因及基因产物的性质而发起的生物信息学计划,旨在建立一套适用于所有物种
18、的对基因和蛋白质功能进行限定和描述并能随着研究不断深人而更新的语义词汇标准8.GO包括生物过程(biologicalprocess,BP)分析、细胞组分(cellcomponent,CC)分析和分子功能(mole-cularfunction,MF)分析.KEGG是对核心靶点富集通路的分析.Metascape数据库中输人核心靶点,物种选择“H.sapiens”,进行 Custom Analysis,设定 P0.05,其他参数为默认设置,利用微生信平台对富集结果进行可视化展示.1.6分子对接分别从蛋白数据库(PDB)(h t t p:/w w w.r c s b.o r g/)、TCMSP(htt
19、p:/tcmsp-)以及 PubChem(https:/pub-chem.ncbi.nlm.nih.gov/)数据库中获得目标蛋白的三维结构和药物分子结构,在AutoDock4中对目标蛋白和药物分子去水加氢处理,将获得的处理后受体和配体的PDBQT文件导人到AutoGrid4中划定对接范围,在第43卷第6 期任小薇,等:甘草抗慢性呼吸系统疾病糖皮质激素耐药的网络药理学及分子对接研究AutoDock4中完成分子对接,通过OpenBabelGUI和PyMol2.5将分子对接结果文件进行可视化.2结果与分析2.1甘草活性成分-靶点相互作用网络以 OB(OB30%)和DL(DL0.18)值从甘草中筛选
20、得到8 7 个活性成分和2 30 个靶点,构建成分-靶点网络,结果如图1所示.由图1可以看出,网络共包括317个点和17 38 条边.其中,黄色角形节点代表非主要成分,红色角形节点代表主要成分,紫色圆形节点25代表主要成分靶点,黄色菱形节点代表非主要成分靶点,每条边代表化合物分子与靶点之间的相互作用关系.在网络中,度(degree)表示网络中与节点相连的路线的条数,观察节点度的分布可以找到高度参与互动连接的化合物和靶点,它们在成分-靶点网络中起到关键作用.成分-靶点网络中度值排名前10 的成分如表1所示,从表1可以看出,皮素(quercetin)有最多的潜在靶标151个,其次是山奈酚(kaem
21、pferol)有6 2 个潜在靶标,这些度值较高的分子可能是甘草的主要活性成分。Target node fll color:Degree1.038.5,76.0113.5151.0Target node size:Degree0000Non-poundsMajorcompoundsTargets of major compoundsTargets of the non-major compounds图1甘草成分-靶点网络Fig.1Licorice ingredients-targets network表1甘草主要活性成分Tab.1Main active ingredients in licor
22、ice化合物ID化合物名称M87QuercetinM13KaempferolM107-Methoxy-2-methyl isoflavone分子结构OH O-OH-OHHOOHOHOOHHOOHOHODegree值1516243OB/%46.4341.8842.56DL0.280.240.2026化合物IDM11M7M14M6M65M67天津师范大学学报(自然科学版)续表化合物名称FormononetinIsorhamnetinNaringeninMedicarpinLicochalconea2-(3R)-8,8-dimethyl-3,4-dihydro-2H-pyrano6,5-fchrom
23、en-3-yl-5-methoxYphenol2023年11月分子结构Degree值39HOOH OOHHOOHOH OHO0HH0HOOB/%69.673749.603759.29OHOHOHDL0.210.310.213449.223240.793136.210.340.290.52M43Shinpterocarpin3080.300.732.2PPI网络为了进一步揭示甘草抗糖皮质激素耐药的分子机制,利用Venny将2 30 个甘草靶点、3992 个GROI靶点与7 91个COPD靶点和198 8 个哮喘靶点分别取交集,结果如图2 所示,得到交集靶点分别为8 6 个和113个.41(0.9
24、%)(0.1%)311(7.2%)甘草COPD糖皮质激素耐药或不敏感性(a)甘草-GROI-COPD图2 交集分析Fig.2 Intersection analysis将交集靶点导人String数据库,采用Cytos-cape3.9.1进行PPI网络的绘制,其中,甘草-GROI-COPD网络共有8 6 个节点、1545条边,节点平均Degree值为35.9,聚类系数为0.7 2 8;甘草-GROI-哮喘网络共有113个节点、2 2 0 3条边,节点平均Degree值为39,聚类系数为0.7 0 9.利用Cytocape3.9.1中的Centiscape2.2插件对网络进行可视化分析以及度、介度
25、中心度和接近中心度的阈值筛选,得到核心靶点。各靶基因节点颜色和大小按Degree值进行展示,1003415(2.3%)(78.6%)2%86391(9%)36(0.7%)8(0.2%)1070(21%)甘草哮喘糖皮质激素耐药或不敏感性(b)甘草-CROI-哮喘73(1.4%)113(2.2%)797(15.6%)3009(58.9%)Degree值越大代表连线数越多,节点越大,颜色越深,如图3所示.经过筛选,甘草-GROI-COPD网络获得19个核心靶点,甘草-GROI-哮喘网络获得31个核心靶点,按Degree值进行排序,甘草-GROI-COPD网络前10 位的核心靶点基因分别为TNFIL6
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