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    行業新聞

    2020-09-27網絡藥理學在中藥領域的研究進展及面臨的挑戰

     要:中醫藥學強調事物本身的統一性、完整性和聯系性,是以“整體觀念”和“辨證論治”為指導理論,并以“同病異治”和“異病同治”為原則進行臨床治療的一門學科。而網絡藥理學是從整體上探索藥物與疾病的相關性,其整體性、系統性和注重藥物與靶點間相互作用的特點與中醫藥學的基本特點相吻合,是一門從系統層面揭示中藥對機體網絡調控作用的新興學科。網絡藥理學利用計算機模擬和各種數據庫篩選藥物分子作用靶點,預測其信號通路和作用機制,采用相關軟件進行化合物-靶標-通路網絡可視化,經過拓撲參數分析篩選關鍵節點。為新藥研發節約了成本經費,可在一定程度上解決傳統中藥研究中“單一成分-單一靶點-單一途徑”的局限性。對網絡藥理學的研究思維方法、創新點,在國內外中藥領域的應用和面臨的挑戰進行概述,以期完善網絡藥理學在中醫藥領域的應用,為中醫藥學研究提供新方向。

     

    中醫藥學主要包括了2個方面:中醫學和中藥學,而中醫學是以中醫藥理論為基礎,結合實踐經驗進行研究的一門學科,研究人類生命活動健康與疾病的轉化規律及其預防、診斷、治療、康復和保健的綜合性學科,注重整體觀念和辨證論治;而中藥學是研究中藥基礎理論和各味中藥的來源、采制、性能、功效和臨床應用等相關知識的學科,基礎理論主要包括中藥性能、功效和配伍規律等。但二者并未分開,共同在中醫藥理論的基礎上組成了中醫藥學,中醫藥離不開中藥的物質基礎,而中藥離不開中醫學的理論指導[1]。目前無論是單味中藥材、還是中藥復方及其配伍,其成分復雜多樣,各成分之間相互協同或拮抗、作用于相同或不同靶點、不同藥效途徑發揮臨床療效,其藥效作用機制同樣復雜。目前網絡藥理學在中醫藥領域研究應用廣泛。

    而李梢等[2]提出中醫學是以整體、動態、辨證的觀點去把握生命、健康、疾病與藥物的關系,其特色是“天人相應”,整體協調,是辨證論治,是天然藥物經過君、臣、佐、使等配伍,達到方劑整體的綜合效應。中醫整體觀、辨證論治體系所具有的系統大規模、開放于環境以及重視相互作用等特點,以及整體、活體、動態的觀察方式是其復雜性的來源。李梢等[2]在我國首次于2002年提出通過生物信息學分析復雜系統。生物信息學是在生命科學的研究中,以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索、分析、處理和綜合利用的科學,可以透過海量的數據洞察隱藏在數據中的規律。因此在中醫方劑、證候等特色內涵與規律的發掘,在中醫藥學走向微觀層次、同時協調整合的復雜性刻畫中將起到強大的作用。

    中醫學注重的是致病機制及疾病的變化規律,而中藥成分復雜,各成分之間相互協同或拮抗,作用于相同或不同靶點,相同或不同藥效途徑發揮藥效,且中藥復方注重“君臣佐使、七情配伍”原則,因此引入網絡藥理學來研究中醫藥,研究其整體性、系統性以及各成分間相互作用,構建“多成分-多靶點-多途徑”網絡以及預測中藥治療疾病機制。

    網絡藥理學是于2007年由英國鄧迪大學藥理學家Hopkins首次提出,是基于系統生物學的理論,融合多向藥理學、生物信息學、計算機科學等多學科的技術和內容,進行“疾病表型-基因-靶點-藥物”等多層次網絡的構建,探索藥物與疾病間相關性,指導新藥研發,闡明藥物作用機制,其整體性、系統性及藥物成分間相互作用,“多成分-多靶點-多途徑”構建網絡,經過拓撲參數分析,以及蛋白相互作用網絡圖、柱狀圖、氣泡圖等可視化,將藥物作用于靶點,作用機制以及各生理病理過程等闡明清楚,與中醫藥特點不謀而合[3]。將其應用于中醫藥研究中的創新點是基于經典的復方中藥、中藥材,用于新藥研發,以藥測病,以傳統醫學為疾病靶標,挖掘疾病作用機制。其核心技術則是對復雜疾病機制的揭示和預防藥物的發現,即已知某中藥或中藥復方治療的疾病預測其作用機制和已知藥物不知其治療作用篩選作用機制,從而篩選預防某類疾病的藥物或發現藥物新的治療作用[4]。本文將主要對網絡藥理學的研究思路及分析路線、在國內外中藥領域的應用和面臨的挑戰進行概述。

    1  網絡藥理學簡介

    1.1  網絡藥理學的常用數據庫、軟件及相關作用

    網絡藥理學是運用多種數據庫及軟件綜合分析、篩選、構建網絡圖,其中主要的數據庫、軟件及相關作用如下:中藥系統藥理學數據庫和分析平臺(TCMSP)主要用于藥物化合物成分及相關靶標的篩選;通用蛋白質數據庫(Uniprot)用于靶標蛋白基因的搜索篩選;有機小分子生物活性數據庫(Pubchem/OMIM)用于藥物化合物2D、3D結構搜索;人類基因數據庫(GeneCards)用于疾病基因搜索篩選;在線韋恩圖反映藥物篩選靶標基因與疾病基因的交集基因;蛋白互作平臺數據庫(STRING)用于構建蛋白相互作用網絡(PPI);生物學信息注釋數據庫(DAVID v 6.8)用于GO分類富集和KEGG通路富集分析;在線云平臺(Omicshare)主要用于GO分類富集分析和KEGG通路分析結果繪制氣泡圖;GraphPad Prism 6制圖軟件主要用于GO分類富集分析和KEGG通路分析結果繪制柱狀圖;網絡拓撲屬性分析軟件CytoscapeVersion 3.6.1主要用于構建“成分-靶標-通路”網絡[5]。

    1.2  網絡藥理學的研究思路

    網絡藥理學是通過各數據庫及軟件進行高通量分支和整體篩選,先進行藥物靜態化合物小分子篩選,篩選對應相關靶標蛋白大分子,然后進行蛋白基因篩選,再分支從疾病靶標蛋白基因篩選,再進行整合篩選交集基因,將藥物與疾病之間進行基因層面的聯系,最后進行蛋白質相互作用及信號通路,即作用機制研究,從“藥物-疾病”兩個分支開始,以二者相互作用終止。概括為“以網絡為核心,展開網絡構建、網絡可視化、網絡分析技術”整體分析中醫藥[6]。

    1.3  網絡藥理學的分析路線

    常用的通過網絡藥理學預測藥物治療疾病的作用機制,其技術路線一般是先通過中藥成分數據庫得到活性化合物,再通過化合物靶標關系數據庫得到靶標信息,通過基因信息數據庫將靶標進行基因注釋,將藥物靶標蛋白與疾病數據庫中的靶標蛋白求交集得到潛在作用靶標,再對潛在作用靶標進行功能分析,將潛在作用靶標與藥物分子、疾病、通路等的關系整合,構建一個復雜網絡。在此網絡中,用連接有效的算法對該網絡中的蛋白與藥物分子、通路的連接鄰近度打分,進行網絡拓撲參數分析。然后再通過這些參數篩選出重要節點,從而進行藥物作用機制的挖掘。通過總結文獻,一般的網絡藥理學分析路線見圖1。

     

    1.4  網絡藥理學的核心理論

    1.4.1  “網絡靶標”理論  網絡藥理學的核心理論在于靶標網絡的建立。在生物體內各條信號傳導通路組成了錯綜復雜的信號網絡,阻斷其中任何一條通路將會引起其他通路反饋性地激活或抑制。生物網絡是采用數學領域圖論的研究手段,借助復雜網絡的研究方法,將生物體中各種物質及其相互作用加以抽象,如將構成系統內的各個組分抽象成節點,它們之間的聯系或相互作用關系描繪成邊,由節點和邊構成的圖就是網絡,最后組成一個包含多個體、多層次相互作用的復雜網絡。包括生物分子為基礎的蛋白質相互作用網絡、信號通路網絡、代謝網絡、基因調控網絡、miRNA網絡、生物過程網絡、組織網絡等[7-8]。網絡的節點包括基因、通路、疾病、化合物、蛋白質結構域、生物學進程、蛋白質、代謝物、藥物、內源性小分子等。邊代表的相互作用包括實驗測定理化相互作用、基因調控相互作用、基因共表達等其他相互作用。不同的節點和邊構成了豐富的生物網絡。常見的網絡為“化合物-靶標-基因”網絡,“化合物-靶標-通路”網絡,“化合物-靶標”網絡。網絡分析通常包括網絡拓撲學信息計算、隨機網絡生成和比較以及網絡分層和聚類[9]。常用的網絡拓撲學分析內容包括度(degree)、介數(betweenness)、最短路徑(shortestpath)、瓶頸(bottleneck)、中心節點(hub)、模塊(moldule)、楔點(chokepoint[10-12]等。一個節點的介數值越大,流經它的數據分組越多,意味著它更容易擁塞,成為網絡的瓶頸,是網絡的關鍵節點。網絡分析中關注最多的是度和介數,高的度值和介數值節點是新藥發現和靶點預測的重點。本文所用文獻大部分是基于Cytoscape軟件的Network Analysis工具來進行網絡分析的。Li[13]發現中藥靶點與特定疾病基因間的平均最短路徑距離(ASPD)顯著小于中藥靶點與隨機選擇疾病基因間的ASPD,這個發現證實了中藥治療特定疾病的合理性。網絡藥理學以其“多基因、多靶點”的特點與復雜疾病的治療理念相吻合,通過闡述藥物-靶點-基因-疾病的復雜網絡關系,進行新藥研發和藥物作用機制研究。

    1.4.2  “中醫藥網絡藥理學”理論  中藥系統藥理學是近年來發展起來的新興學科,以中醫藥基本理論為指導來研究疾病的發生機制,從而為治療復雜疾病提供新的方法和思路,其注重整體觀念。系統藥理學是從細胞、分子、網絡到組織、器官等多種水平來研究藥物與人體之間相互作用及其規律和本質的一門學科,其采取實驗和理論計算相結合的方法,可以快速篩選有效的藥物分子,確定其在人體分子層面的生物靶標,預測藥物可能存在的不良反應及其機制,并研究疾病的發生機制,從而達到通過調控細胞內的復雜生物網絡來提高藥效、降低不良反應和治療疾病的目的。其在中藥多成分、多靶點、多通路、多功能以及中藥配伍等方面進行研究,體現了中藥中單個成分對應多靶點、多調節信號通路以及多種成分作用同一靶點或信號通路協同作用的特點,從而很好地詮釋了中藥學整體性[14]。

    2  網絡藥理學在中藥領域的應用

    2.1  單味藥材作用機制研究

    網絡藥理學是基于系統生物學的理論,對生物系統的網絡分析,選取特定信號節點進行多靶點藥物分子設計的新學科,其強調對信號通路的多途徑調節,提高藥物的治療效果,降低不良反應,從而提高新藥臨床試驗的成功率,節約藥物研發費用,使藥物設計更趨向合理化,其使用各種數據庫和軟件可以快速將藥物有效成分與疾病作用機制進行預測。其中,徐雅等[15]采用網絡藥理學研究了車前子的降壓作用機制,發現了車前子中有6種化學活性成分,對應157個作用靶點,映射后對應90個高血壓作用靶點,通過KEGG通路富集分析,獲得了36條發揮降壓作用的通路信息;馬新稱等[16]也采用網絡藥理學研究了鉤藤治療高血壓的作用機制,發現鉤藤中有11個潛在活性成分,29個作用靶點,6條信號通路。這兩種藥材均有降壓作用,通過網絡藥理學研究發現共同活性成分有槲皮素、山柰酚、谷甾醇,共同靶點PTGS1、PTGS2等,可發現不同的藥材治療相同的疾病,其藥效成分、靶點以及信號通路有許多相似性。

    由于網絡藥理學有著以藥測病的特點,研究某些中藥治療疾病的作用機制中可能會發現治療另一病癥或治療該病癥需要諸多途徑完成,便可出現治療新病癥的前藥或先導化合物。高思佳等[17]采用網絡藥理學預測葛根解肌退熱的作用機制,最后篩選出葛根中有13個活性成分、203個靶點、19條信號通路。其中部分信號通路與炎癥反應有關;李冰濤等[18]同樣采用該法對葛根治療冠心病的作用機制進行研究,結果篩選出70個活性成分,18個作用靶點,及多個生物過程,其中也包括炎癥反應,這體現了中藥異病同治的特點,而高源等[19]采用網絡藥理學研究沙苑子的抗炎作用機制,篩選出11個活性成分,50個潛在靶點,261個生物過程和此型號通路,其中也包括炎癥反應,這兩種藥材在發揮不同藥效時均通過炎癥反應生物途徑,由此可見許多病癥都可能與體內有炎癥關聯,可為抗炎退熱病癥提供新思路。

    2.2  中藥配伍作用機制研究

    中藥配伍須以“君臣佐使、七情、十八反、十九畏”等為原則,配伍藥由于成分復雜,多靶點途徑協同作用特點,其作用機制探究清楚較困難。張思旋等[20]采用網絡藥理學研究了“蒼術-黃柏”配伍藥治療痛風的作用機制,篩選出與痛風治療相關的“蒼術-黃柏”藥對“活性成分-潛在靶點”網絡包含17個靶點,關鍵靶點涉及雌激素受體1,前列腺素內過氧化物合酶1、2和磷脂酰肌醇3-激酶等,KEGG通路富集分析得到23條通路,如腫瘤壞死因子信號通路、破骨細胞分化通路等。初步探究了“蒼術-黃柏”配伍藥治療痛風的作用機制。正好應證了配伍藥應遵循“七情”配伍原則,相輔相成共同作用,張雪竹等[21]采用網絡藥理學對“白術-茯苓”藥對的作用機制進行分析,篩選出22個候選化合分子,相應靶點61個,相關疾病135種,度值較高的疾病系統分別為腫瘤29種、心血管系統病22種和神經系統疾病17種,這正是網絡藥理學“以藥測病”創新點的典型例子,可將具有多成分、多靶點、多途徑協同作用特點的配伍藥治療何種疾病及作用機制進行預測。張松等[22]采用網絡藥理學對柴胡-白芍異病同治分子機制進行分析,發現柴胡-白芍藥中20種活性成分、193個潛在作用靶點、7個生物過程和67條信號通路,預測其對胃腸炎癥、神經系統、癌癥等多種疾病治療作用及藥效物質基礎和分子機制,可見其能闡釋柴胡-白芍配伍異病同治的作用機制。采用網絡藥理學解決了中藥配伍復雜化學成分,不明作用機制的問題。

    2.3  中藥復方作用機制研究

    由于中藥復方有多成分、多靶點、多途徑協同作用等特點[23],因此想要清楚地研究其作用機制較困難,其藥效的發揮具有獨立性,同時也具有統一性,獨立性體現在某種藥物成分直接或間接影響或作用某一靶點,其統一性體現在多種成分之間存在協同或拮抗的作用,并以整體性治療病癥,因此引入網絡藥理學進行整體,多層次、多水平進行研究中藥復方,能夠明確分析中藥復方的治療途徑及治療機制,并且可以通過網絡可視化[24]。其中,阮亦等[25]采用網絡藥理學研究莧參合劑抗運動性疲勞的作用機制,篩選出15種有效成分、172個作用靶點、17個生物學過程和12個信號通路,為臨床研究該合劑的作用機制奠定了一定基礎。黃帥等[26]對蒲參膠囊治療高血脂血癥作用機制進行分析研究,篩選出活性成分75個,主要作用靶標261個,關鍵靶點與炎癥反應相關,還通過KEGG通路富集分析出活血化瘀、滋陰化濁的主要信號通路有5個,最后得出該膠囊對高血脂血癥的治療是通過抑制慢性炎癥的發生和發展。楊夢蝶等[27]采用網絡藥理學對一貫煎“異病同治”的作用機制進行研究,其中篩選出49種活性成分、200個靶蛋白和264種疾病預測,主要是對癌癥的治療效果最佳,經過GO生物學分析和KEGG通路分析結果有助于探討一貫煎治療不同疾病腎陰虛證“異病同治”的作用機制,同時為發現新的臨床適應癥及潛在的藥物提供一定的線索。因此可看出網絡藥理學在中藥復方研究中不僅可以明確其治療機制還可預測其如何綜合作用以及發現新作用途徑或新思維。潘國鳳等[28]采用網絡藥理學方法預測了養陰清肺口服液中主要成分的作用靶點,并對其作用通路進行了預測,預測結果顯示其可能通過抗炎、抗氧化發揮作用?;诖私Y果,研究采用煙霧聯合霧霾暴露小鼠肺組織損傷模型來驗證養陰清肺口服液對肝損傷的保護作用,結果發現這可能與抗炎、抗氧化的相關通路有關。國內多采用網絡藥理學研究中藥復方的活性成分和藥理作用機制,很少有人結合體內動物實驗進行驗證,這開辟了一個比較新穎和有臨床價值的研究方向。國際上也有中藥復方研究發表,Tong[29]運用基于網絡的靶點預測回歸模型DrugIPHER,揭示葛根芩連湯劑治療2型糖尿病的19個活性成分,并表明其作用機制。葛根芩連湯劑由4種中藥組成,葛根、黃芩、黃連為主藥,甘草為輔藥。研究表明葛根芩連湯劑對2型糖尿病有良好的臨床效果,并對葛根芩連湯劑在體內和體外的抗糖尿病活性進行了研究[29-30]。雖然研究表明由多種生物活性化合物組成的葛根芩連湯有助于2型糖尿病的治療,但由于其復雜的性質以及缺乏適當的方法,這種配方的機制仍然是未知的。因此Li[31]利用基于中醫網絡藥理學平臺的綜合分析,計算了葛根芩連湯2型糖尿病的影響,并對候選成分的抗糖尿病活性,以胰島素分泌測定和胰島素抵抗模型計算預測結果進行了實驗驗證。網絡目標分析表明,葛根芩連湯可以調節2型糖尿病發育中的關鍵生物過程,如葡萄糖穩態和對胰島素刺激的反應。此外,研究還發現,葛根的核心成分4-羥甲苯妥英參與了葛根芩連湯的抗糖尿病成分,它能刺激內源性胰島素分泌,改善3T3-L1型胰島素抵抗模型中的胰島素抵抗。

    He[32]綜合網絡藥理學方法成功地鑒定了六味地黃丸中的45種有效成分,45個有效成分被163個與2型糖尿病有關的潛在目標擊中。10種較高的預測成分(槲皮素、山柰醇、谷甾醇、β-谷甾醇、卡杜倫酮、薯蕷皂苷元、谷胱甘肽C、赫德拉根寧、加西亞酮B、異富固醇)參與抗炎、抗氧化應激和減少β細胞損傷。通過AGE-RAGE信號通路、TNF信號通路和NF-κB信號通路,六味地黃丸可能在2型糖尿病及其并發癥(動脈粥樣硬化和腎?。┑闹委熤邪l揮作用,上述兩例結果表明,不同藥物治療相同疾病可能會是某一化合物、作用相關靶標以及通路,起著關鍵成分作用于關鍵靶標;但同樣存在不同成分協同作用于相同靶標,同樣起著降糖作用。從而解釋了中醫網絡藥理學可以從分子水平和系統角度來理解中醫中藥復方或配伍的科學基礎。

    Guo[33]采用網絡藥理學研究了用于治療兒童肺部疾病的經典中藥配方金鎮口服液。但是,金鎮口服液的有效成分仍不清楚。在這項研究中,其通過UPLC-Q-TOF/MS檢測,代謝研究和網絡藥理學分析,使用了肺損傷大鼠模型來研究金鎮口服液的保護作用。根據UPLC-Q-TOF/MS分析,鑒定或初步鑒定了31種吸收的原型成分和41種代謝物,優化了網絡藥理學早期階段的數據篩選,并進一步分析了其主要生物學過程和途徑。選擇的24個核心靶點經常參與活性氧的代謝過程,多巴胺能突觸途徑等,可能在金鎮口服液治療肺損傷的機制中起重要作用。Zhai[34]對熊去氧膽酸膠囊減輕大鼠胸動脈形成的動脈粥樣硬化斑塊及其機制進行研究,包括基于溶血成分的網絡藥理學分析和生化驗證,使用UPLC-Q-TOF/MS方法測定血液中溶解的熊去氧膽酸膠囊成分,然后將獲得的成分用于網絡藥理分析以預測關鍵的熊去氧膽酸膠囊成分和靶標。最后,通過ELISAWestern blotting方法對預測的靶標進行了驗證。Ou[35]結合了高效液相色譜和四極桿飛行時間質譜分析和網絡藥理學的綜合方法,篩選出大竹紅景天中53種化合物,且結合UPLC/Q-TOF-MS/MS進行檢測和測定,確定其成分,篩選出40種生物活性成分、33種靶蛋白(包括PTGS2PTGS1等)和68個重要信號通路(如炎癥通路、細胞凋亡通路等),對治療急性高山病調節發揮了重要作用。Sun[36]等通過網絡藥理學篩選了可有效治療急性胰腺炎的大承氣湯成分,并通過體內和體外實驗驗證了其潛在的分子機制,研究證實了基于網絡藥理學探討大承氣湯治療急性胰腺炎的物質基礎和作用機制的可行性,也為該方中具有明顯藥理作用但尚未證實的化合物成分及其相關轉錄因子的深入研究奠定了基礎。國外采用網絡藥理學研究中藥及中成藥多不僅研究其活性成分,并多采用液相或液質聯用技術研究通過網絡藥理學數據庫篩選出的化學成分鑒定及采用體內外實驗進行活性驗證,但鮮有人對其活性成分含量進行測定,中藥藥效的發揮是與有效成分的劑量密切相關的,發揮藥效必須達到最低藥效血藥濃度,因此僅僅對網絡藥理學篩選出的活性成分進行鑒定是遠遠不夠的,還應對其活性成分的含量進行測定。

    Sheng[37]運用網絡藥理學的方法分析了復方血栓通膠囊抗血栓的藥理學機制。揭示了復方活性成分在凝血、纖溶和血小板聚集方面發揮的作用。并使用脂多糖(LPS)誘導的DIC大鼠模型驗證了復方血栓通膠囊能夠顯著抑制凝血系統的激活,發揮抗血栓的作用。不僅從網絡藥理學理論上研究了其作用機制,還結合體內動物實驗驗證了篩選的作用機制。

    3  網絡藥理學面臨的挑戰

    雖然網絡藥理學可有效地彌補既往中藥研究中單靶點、低選擇性的缺陷,應用于中藥多方面,但在實際運用中仍面臨著一些挑戰:(1)網絡藥理學是以數據庫與分析軟件為基礎,但由于目前的技術水平,數據庫還不太完善,所提供的數據及分析結果可靠性有待進一步驗證,篩選成分的標準還有待優化,如目前大多研究是以口服生物利用度值(OB)≥30%,類藥性(DL)≥0.18作為篩選成分的標準[38],但缺乏一定的依據;(2)采用網絡藥理學針對疾病篩選出的活性成分并非是中藥材現行標準中的主要質控成分或藥材中含量較高的成分?,F有的實驗基礎表明,采用網絡藥理學篩選黃芩-槐花復方治療功能失調性子宮出血的活性成分,其中有槲皮素、漢黃芩素和山柰酚等活性成分,但并沒有中藥現行標準質控成分黃芩苷;同樣采用網絡藥理學篩選赤芍與白芍抗凝血活性成分,其中有山柰酚、沒食子酸、β-谷甾醇等,但無質控含量較高的芍藥苷。因此如何評價與處理這種差異有待進一步討論;(3)藥物發揮療效是以藥效物質為基礎[39],藥效物質必須要達到一定的劑量或濃度才能起效,而目前網絡藥理學研究鮮有人以動物試驗或細胞試驗進行藥效驗證,網絡藥理學研究結果的準確性還有待進一步考察。(4)現有的實驗基礎表明,通過網絡藥理學篩選得到的部分成分在原藥材或原復方中含量較低,如黃芩素、漢黃芩素、槲皮素、刺槐素在黃芩-槐花復方中含量分別為0.45%、0.13%、0.11%、0.02%,將其作為該復方的主要藥效成分可能僅有理論上的意義,該成分并不能真正發揮該中藥在臨床上的藥用價值;(5)文獻研究發現采用網絡藥理學篩選出某些活性成分相似度較高,如槲皮素、山柰酚和β-谷甾醇等具有廣泛的活性,在不同藥物或處方的篩選中,篩選出來的結果有較大程度的相似性,如韓立柱等[40]采用網絡藥理學對杜仲-山茱萸配伍治療糖尿病的作用機制進行研究,結果篩選出的活性成分包括槲皮素、山柰酚和β-谷甾醇等,而劉妍等[41]研究黃芪-葶藶子治療心衰篩選出的活性成分也為山柰酚、槲皮素和β-谷甾醇等,兩者為不同藥材配伍,治療不同病癥篩選出的活性成分相似度高,再如劉丹[42-43]等對銀杏葉化學成分和治療痛風機制研究篩選出的活性成分也有槲皮素和山柰酚等,顯然這一現象有待進一步探討。

    4  結語

    近年來,網絡藥理學在中醫藥領域應用廣泛,張雨等[44]主要從藥效物質基礎、作用機制、新藥研發、新適應癥、中藥配伍規律等方面介紹網絡藥理學在中藥復方研究領域中的應用及存在的問題,為中藥復方的作用機制研究提供了新方向。邢心睿等[45]采用網絡藥理學對各類疾病作用機制進行預測,為解決中藥有效成分不清、作用機制不明等問題提供了新思路??梢娋W絡藥理學近年來在中醫藥運用之廣泛,并且在新藥研發、先導化合物的發現、中藥藥性、中藥配伍規律、中藥藥效作用機制和中藥復方新適應癥的挖掘和探索等方面發揮著重要作用[46],不僅可以運用于藥物治療疾病的活性成分和作用機制研究,并且還可以運用于已知藥物篩選活性成分和作用靶點及通路,從而發現藥物的新適應癥和相關作用機制,為抗腫瘤、抗心血管系統、免疫系統等復雜疾病篩選合理的藥物進行配伍,靶向設計研究[46]供依據,也為新藥研發節約大量成本和時間。

    Zheng[47]提出了一種創新的高通量研究策略,結合網絡藥理學的計算和實驗方法,并選擇了22種健康強化中藥。此外,還包括25種消除病原體的中藥進行比較研究。利用網絡藥理學分析,發現了健康強化中藥中化合物的預測靶點在免疫相關和抗腫瘤途徑中富集,其功能類似于病原體消除中藥。在一種健康強化草本植物赤芍(白芍)中的一種化合物加洛培苷在體內和體外都具有抗腫瘤作用。然而,病原體消除中藥中的化合物對腫瘤細胞增殖的抑制作用明顯強于健康強化中藥(P0.001)。此外,具有在免疫相關途徑中富集的預測靶點(如自然殺傷細胞介導的細胞毒性和抗原處理和呈遞)的健康增強中藥中檢測化合物的百分比顯著高于病原體清除中藥(P0.05)。這一發現得到了高通量測序(HTS2)結果中差異表達基因所指示的來自健康增強中藥的一組化合物的免疫增強效應的支持。同時也發現了同一中藥中化合物在癌癥治療中可能表現出相同或不同的機制,這被證明是由于化合物在相同或相反的方向上影響通路基因的表達。如乙酰熊果酸和斯格諾真地在一種健康增強的草本植物女貞中都上調了T細胞受體信號通路中的基因表達。該研究表明與直接殺傷腫瘤細胞相比,腫瘤免疫、微環境調節和腫瘤預防的潛力更大。Guo[48]研究表明,腫瘤發生是一個復雜的過程,由基因和環境因素的組合驅動;然而,缺乏有效的方法來識別受腫瘤發生過程干擾的功能網絡。因此,其團隊提供了一種基于網絡的綜合策略,以系統地發現功能協同模塊,這些模塊是炎癥誘導腫瘤發生因果的決定因素。該方法通過整合基于臨床和基于網絡的全基因組基因預測方法來優先選擇候選基因,并確定功能基于組合CRIS PR-Cas9篩選的協同模塊。在從實驗和計算方法中重新推斷的候選基因參與炎癥和癌癥的基礎上,使用了現有的轉化生長因子β1TGFβ1)誘導的結腸上皮細胞轉化模型和一種新的組合CRIS PR-Cas9篩選策略來構建炎癥誘導的差異遺傳相互作用網絡。該過程生成炎癥誘導的差異遺傳相互作用網絡對基因和功能模塊組合產生了功能洞察力,并顯示出對炎癥劑和活性中藥化合物的不同反應。確定了炎癥誘導腫瘤發生的相反差異遺傳相互作用——協同促進和抑制。協同促進狀態主要是由免疫和代謝模塊中的缺失引起的;協同抑制狀態主要是由增殖和免疫模塊或增殖和代謝模塊中的缺失引起的。這些結果提供了對炎癥誘導腫瘤發生可能的早期聯合靶點和生物標志物的洞察,并強調了在免疫、增殖和代謝模塊之間發生的協同效應??傊?,這種方法加深了對導致炎癥潛在增加結腸上皮細胞癌癥風險的潛在機制的理解,并加速了向調節復雜疾病表型的新功能模塊或協同模塊組合的翻譯。癌癥是導致人類死亡的最大原因之一,但其惡化過程極其復雜,上述例子為研究中藥治療或預防癌癥提供了一個新思路,采用網絡藥理學計算與實驗驗證相結合,是一個比較前沿的研究方向。

    在信息科技飛速發展時代,采用網絡藥理學全面、系統地對中醫藥進行研究,一方面是對中藥藥理作用機制進行分析研究,另一方面是對藥物多成分、多靶點和多途徑協同發揮治療不明確疾病的作用機制的探究[49],但網絡藥理學存在一些瑕疵,需要經過不斷地完善和改進,如利用多學科結合技術、分子對接技術[50],完善相關數據庫內容,并對數據庫中數據的可靠性進行再評價,制定相關標準,完善數據分析及可視化處理軟件,對數據庫的篩選結果進行評價和更新,將篩選的活性成分通過高效液相色譜法或紫外分光光度法測定其含量,判斷其是否達到臨床藥效濃度,將其與藥理學、藥動學、毒理學和藥效學等實驗有效結合,使篩選得到的活性成分和作用機制更有說服力。

    參考文獻(略) 

    來  源: 任  艷,鄧燕君,馬焓彬,鄭榮雷,葉  萌,楊安迪,劉新燕,劉  濤. 開心散藥效物質基礎和藥理作用機制的研究進展 [J]. 中草藥, 2020, 51(18):4781-4789.


     
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