网络药理学是一门新兴的交叉学科，它结合了药理学、系统生物学、计算生物学、生物信息学和网络科学等多学科知识，旨在通过分析生物分子网络来理解药物的作用机制和药物之间的相互作用。主要应用在疾病治疗的药理学机制研究、新药发现、中药现代化、药物作用机制探讨等研究领域。是经久不衰的热门研究领域。撰写一篇网络药理学的SCI文章，需要遵循以下一般流程：

1. 确定研究方向

• 确定研究对象（中药或药物）和治疗目标（疾病）。

• 阅读文献，掌握研究领域的最新动态。

2. 药物成分筛选及靶点预测

• 使用TCMSP等数据库获取药物化学成分。

• 利用PharmMapper、SwissTargetPrediction等数据库预测各成分相应的蛋白靶点。

3. 疾病靶点预测

• 通过OMIM、Genecards、DrugBank等数据库获取疾病相关靶点信息。

• 找出药物成分与疾病的共同靶点，得到中药成分治疗疾病的潜在作用靶点。

4. 网络构建

• 疾病相关化合物靶点鉴定和网络构建：用Cytoscape等工具构建药物成分-疾病靶点网络。

• 蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络构建：采用STRING等工具构建（PPI）网络，采用Cytoscape分析PPI网络，。应用MCODE插件分析PPI网络中的关键模块。

5. 生物信息学分析

• 使用DAVID等工具进行GO和KEGG富集分析。

• 利用DAVID通过生物过程（BPs）、分子功能（MFs）、细胞成分（CCs）和关键信号通路初步揭示潜在机制。

6. 实验验证

• 采用AutoDock等对核心靶点进行分子对接实验，以验证活性成分与靶点的结合能力。

• 采用细胞实验、动物实验等验证网络药理学分析结果，验证靶点和信号通路。

通过上一篇文章《基于网络药理学、分子对接和动力学分析，预测生姜成分对冠状病毒感染的抗病毒活性》，我们初探了网络药理学在新药开发方面的应用。现在让我们通过一篇发表在TechnolHealthCare上的最新文章《柴胡舒干粉治疗功能性消化不良的分子靶点及机制的网络药理学及实验研究》，进一步探索网络药理学在药物作用机制角度的实际应用。

doi：10.3233/THC-236039

背景

功能性消化不良（FD）是一种慢性复发性疾病，全球患病率约为5%-10%，给患者带来显著的不适和经济负担。FD的发病机制复杂，涉及胃肠动力和感觉功能障碍、黏膜炎症、脑肠互动异常等多个因素。现有治疗主要缓解症状，但患者易产生耐药性，且抗焦虑和抗抑郁药物副作用明显，因此急需更有效的治疗方案。

柴胡疏肝散（ChaihuShuganpowder，简称CSP）是一种传统中药方剂，源自中国古代医学典籍《景岳全书》，由七种中药材组成：柴胡、白芍、陈皮、川芎、香附、枳壳和甘草。主要用于治疗因肝气郁结所致的消化不良、胸闷、腹胀、情绪波动等症状。在现代医学中，它被用来治疗FD等消化系统疾病，但其分子机制尚未明确。相关研究表明，CSP可能通过减少自噬损伤保护胃肠间质细胞（ICCs）来促进胃肠动力。然而，CSP的主要成分和分子机制在FD治疗中尚未得到广泛研究。

图1 研究流程图

研究方法

一． 网络药理学分析

• 活性成分筛选：利用TCMSP和SymMap数据库筛选CSP的活性成分。

• 活性成分靶点获取：在BATMAN-TCM和TCMSP数据库中查询活性成分的蛋白靶点。

• FD相关靶点获取：从GeneCards和CTD数据库获取FD相关靶点。

• 疾病相关化合物靶点鉴定和网络构建：使用Cytoscape软件构建CSP-FD靶点及其相应化合物的网络。

• GO和KEGG分析：利用DAVID6.8通过生物过程（BPs）、分子功能（MFs）、细胞成分（CCs）和关键信号通路揭示潜在机制。

• PPI网络分析：通过蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）分析确定共同靶点，并使用Cytoscape构建化合物-靶点网络。

二． 分子对接实验

• 确定了PPI网络和活性化合物-靶点网络中的前5个化合物用于分子对接分析。

• 从PubChem数据库中获得的化合物。

• 使用AutoDock4.2实现受体蛋白与CSP活性化合物的小分子配体对接。

三． 动物实验

使用Westernblotting和ELISA技术检测动物模型中AKT1蛋白表达和IL-6水平的变化。

结果

一． 网络药理学结果

1. CSP的活性成分与靶点：

鉴定出78个CSP活性成分和671个相关靶点，构建了CSP-FD化合物靶点网络。根据与靶基因对应的活性化合物数量排序，进一步鉴定出排名前10位的活性化合物。见表1。

表1 CSP中排名前10位的活性化合物的一般信息

2. 疾病相关化合物-靶点网络构建

CSP-FD靶标见图2，PPI网络见图3。CSP-FD靶点及其相应化合物的网络显示450个化合物-靶点相互作用、67个化合物和117个CSP-FD靶点。

图2 CSP-FD靶标活性成分的维恩图

图3 活性化合物和CSP-FD靶标网络

3. 富集分析

BPs与RNA聚合酶II启动子和转录正调节相关。CCs与质膜和胞质溶胶相关。MFs与蛋白质结合和同源二聚化活性相关。D治疗中，CSP信号通路主要涉及HIF-1、非酒精性脂肪肝、癌症和Rap1信号通路。见图4。

图4 117个CSP-FD靶标的GO和KEGG富集分析

注：（a）GO富集分析：前10个BPs、MFs和CCs。（b）前20个KEGG途径的气泡图。

4. PPI分析

PPI网络分析识别出15个关键FD相关化合物靶点，如AKT1和IL6。见图5。

图5 CSP-FD目标的PPI网络。

注：（a）使用Cytoscape软件分析来自STRING的PPI网络。MCODE用于分析（b）模块1和（c）模块2中PPI网络中的关键模块。

二．分子对接结果

分子对接显示，CSP中的β-谷甾醇和hyndarin分别与AKT1和IL6有良好的结合活性，见表2。重要活性成分和靶标的2D图形的对接结果见图6。

表2 分子对接的结合能

图6 分子对接2D结构图

注：（a）谷甾醇-AKT1，（b）Hyndarin-IL6，（c）gadelaidic-FGF2，（d）gadelaidic-PTGS2，（e）gadelaidic-TNF

三．动物实验验证

• 动物实验证实CSP能增加FD大鼠AKT1蛋白水平，降低血清IL-6水平。见图7。

图7

结论

该研究确定了CSP中的10种主要化合物和FD中靶向的多个潜在基因，发现AKT1和IL-6是CSP治疗FD的核心作用。此外，CSP治疗FD的通路可能与HIF-1、MAPK和VEGF信号通路有关。这种药用植物的多靶点和多途径作用模式为新型草药抗FD药物的开发提供了见解。

参考资料：

Wang, Y., Wang, X., Jiang, K., Yang, K., & Ling, J. (2023). Network pharmacology and experimental studies for deciphering the molecular targets and mechanisms of Chaihu Shugan powder in the treatment of functional dyspepsia. Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine, 31(S1), 449–462. https://doi.org/10.3233/THC-236039

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