基于網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)探討白藜蘆醇治療肺癌的生物分子機制

張麗慧，耿其順，朱子家，王文斌，沈志博，李礪鋒，薛文華，趙杰

基于網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)探討白藜蘆醇治療肺癌的生物分子機制

張麗慧，耿其順，朱子家，王文斌，沈志博，李礪鋒，薛文華，趙杰

鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院，河南 鄭州 450052

基于網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)，運用在線數(shù)據(jù)庫研究白藜蘆醇治療肺癌的潛在作用機制。通過中藥系統(tǒng)藥理學(xué)數(shù)據(jù)庫與分析平臺（TCMSP）、PubChem、SwissTargetPrediction、GeneCards數(shù)據(jù)庫分別獲取白藜蘆醇和肺癌的相關(guān)基因，取二者交集基因，使用String數(shù)據(jù)庫獲得交集基因的蛋白相互作用（PPI）網(wǎng)絡(luò)圖，使用DAVID6.8對交集基因進(jìn)行GO和KEGG富集分析。采用Cytoscape3.7.2軟件構(gòu)建化合物-靶點-通路-疾病網(wǎng)絡(luò)模型。使用AutoDock4.2.6軟件對白藜蘆醇和重要靶點進(jìn)行分子對接。Western blot檢測白藜蘆醇對人肺癌H1975細(xì)胞p-Akt蛋白表達(dá)的影響。獲得白藜蘆醇和肺癌交集基因78個，PPI網(wǎng)絡(luò)圖表明交集基因關(guān)系密切。富集分析得到生物過程55項、分子功能26項、細(xì)胞組分18項，以及86條相關(guān)通路，其中以PI3K-Akt通路富集靶點較多。分子對接結(jié)果顯示，白藜蘆醇與PIK3CB、PIK3CA這2個重要靶點均能穩(wěn)定結(jié)合。Western blot檢測結(jié)果顯示，白藜蘆醇能夠顯著降低人肺癌H1975細(xì)胞p-Akt蛋白表達(dá)。白藜蘆醇可能主要通過作用于PIK3CB、PIK3CA靶點，介導(dǎo)PI3K-Akt信號通路發(fā)揮治療肺癌作用。

白藜蘆醇；肺癌；網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)；作用機制；分子對接

研究表明，腫瘤的發(fā)生發(fā)展與基因突變及多條信號通路改變有關(guān)[1-2]。近年來，肺癌的發(fā)病率和病死率明顯增高[3]。有資料表明，肺癌的發(fā)生與長期吸煙有密切關(guān)系[4]。肺癌也是職業(yè)癌中最重要的一種，高危職業(yè)暴露與肺癌發(fā)生有一定關(guān)系，且此類患者更易出現(xiàn)肺外病變，伴發(fā)呼吸系統(tǒng)疾病，治療更加困難[5]。目前對肺癌主要有化學(xué)治療、放射治療及外科手術(shù)等手段，但預(yù)后并不滿意。肺癌的發(fā)病機制復(fù)雜，通常涉及多個基因及信號通路，因此，尋找肺癌治療的新靶點、新通路，是提高患者生活質(zhì)量及改善預(yù)后的必要途徑。

白藜蘆醇是一種非黃酮類多酚化合物，存在于多種植物中。研究表明，白藜蘆醇具有抗腫瘤、抗突變、抗菌抗炎、誘導(dǎo)細(xì)胞凋亡等生物藥理活性[6]，臨床應(yīng)用前景廣闊。隨著生物信息學(xué)的發(fā)展，通過多個生物數(shù)據(jù)庫分析和整合得到藥物與疾病的關(guān)系，成為藥物機制研究的重要方法之一。網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)將藥物作用網(wǎng)絡(luò)與生物網(wǎng)絡(luò)結(jié)合在一起，利用數(shù)據(jù)庫分析藥物在網(wǎng)絡(luò)中與特定節(jié)點或模塊的相互作用關(guān)系，從而理解藥物和機體的相互作用[7]。本研究采用網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)方法探討白藜蘆醇對肺癌的潛在作用機制，為進(jìn)一步研究白藜蘆醇治療肺癌的藥理機制提供基礎(chǔ)，并為臨床應(yīng)用提供證據(jù)。

1 資料與方法

1.1 藥物與細(xì)胞

白藜蘆醇（批號A506244，純度98%），生工生物工程（上海）股份有限公司，使用前用DMSO配制成50 mmol/L母液，-20 ℃保存。H1975細(xì)胞株，中國科學(xué)院細(xì)胞庫提供，用含10%胎牛血清和1%青鏈雙抗的RPMI 1640培養(yǎng)基，于37 ℃、5%CO2、完全飽和濕度條件下常規(guī)培養(yǎng)，每48 h更換培養(yǎng)基，細(xì)胞生長鋪滿培養(yǎng)皿底80%后，用0.25%胰酶消化，加入新鮮培養(yǎng)基重懸，在37 ℃、5%CO2細(xì)胞培養(yǎng)箱中培養(yǎng)過夜，取對數(shù)生長期細(xì)胞用于實驗。

1.2 白藜蘆醇藥代動力學(xué)信息獲取

通過中藥系統(tǒng)藥理學(xué)數(shù)據(jù)庫與分析平臺（TCMSP，http://ibts.hkbu.edu.hk/LSP/tcmsp.php）[8]獲取白藜蘆醇的化學(xué)結(jié)構(gòu)和藥代動力學(xué)相關(guān)信息，包括口服生物利用度（OB）、類藥性（DL）、血腦屏障（BBB）、脂水分配系數(shù)（ALogP）、氫鍵受體（Hacc）、氫鍵供體（Hdon）、腸上皮通透性（Caco-2）等。

1.3 白藜蘆醇和肺癌相關(guān)基因分析

通過PubChem數(shù)據(jù)庫（https://pubchem.ncbi.nlm. nih.gov/）[9]獲得白藜蘆醇的canonical SMILES結(jié)構(gòu)，將其輸入SwissTargetPrediction數(shù)據(jù)庫[10]預(yù)測白藜蘆醇的相關(guān)基因，并根據(jù)可能性（probability）＞0進(jìn)行篩選。以關(guān)鍵詞“Lung cancer”檢索GeneCards數(shù)據(jù)庫（http://www.genecards.org/），獲取肺癌相關(guān)基因，并根據(jù)相關(guān)性（relevance）≥3進(jìn)行篩選。使用Venny2.1.0（https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/ index.html）獲取兩者的交集基因。

1.4 交集基因蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及中心節(jié)點篩選

通過String數(shù)據(jù)庫（http://string-db.org/）[11]，選用Multiple proteins工具，限定物種為人，得到交集基因的蛋白相互作用（PPI）網(wǎng)絡(luò)，保存為TSV格式文件。將文件中的node1、node2、combined score信息導(dǎo)入Cytoscape3.7.2軟件[12]并進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析，以節(jié)點degree值反映基因作用大小，degree≥5的節(jié)點為網(wǎng)絡(luò)的中心（Hub）節(jié)點。

1.5 中心節(jié)點GO和KEGG富集分析

使用DAVID6.8數(shù)據(jù)庫[13]對Hub節(jié)點進(jìn)行GO和KEGG富集分析，以＜0.05為條件，分析前10條生物過程（biological process，BP）、分子功能（molecular function，MF）和細(xì)胞組分（cellular component，CC）及重要KEGG通路。

1.6 化合物-靶點-通路-疾病網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

將白藜蘆醇、活性靶點及相關(guān)通路信息導(dǎo)入Cytoscape3.7.2軟件，構(gòu)建化合物-靶點-通路-疾病網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點表示白藜蘆醇、靶點、通路及疾病，連線表示節(jié)點間的相互作用。用拓?fù)鋮?shù)度數(shù)評判網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的重要性，度數(shù)越大表明網(wǎng)絡(luò)中與該節(jié)點直接相關(guān)的節(jié)點越多，該節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要性越高。

1.7 分子對接

將化合物-靶點-通路-疾病網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點度數(shù)最高的3個靶點與化合物進(jìn)行分子對接。分別從ZINC（http://zinc.docking.org/）[14]和UniProt（https://www. uniprot.org/）[15]數(shù)據(jù)庫獲得白藜蘆醇和靶點蛋白的3D結(jié)構(gòu)，然后運用AutoDock4.2.6軟件[16]，選擇默認(rèn)設(shè)置，設(shè)置Grid Box為整個蛋白分子，運行Local Search Parameters進(jìn)行分子對接，以驗證靶點與化合物的結(jié)合活性。

1.8 Western blot檢測

將處于對數(shù)生長期的H1975細(xì)胞以2×105個/mL接種于6孔培養(yǎng)板中，每孔2 mL，置于37 ℃、5%CO2飽和濕度培養(yǎng)箱中培養(yǎng)。隔夜后，加入不同濃度白藜蘆醇（0、50 μmol/L），于37 ℃、5%CO2、飽和濕度培養(yǎng)箱中培養(yǎng)48 h，棄去培養(yǎng)液，用PBS漂洗3次。用RIPA細(xì)胞裂解液在冰上進(jìn)行裂解，提取總蛋白質(zhì)，使用BCA法測定總蛋白質(zhì)濃度。取15 μg蛋白質(zhì)上樣，8%SDS-PAGE凝膠電泳，轉(zhuǎn)印到PVDF膜上，5%脫脂奶粉室溫封閉1 h。一抗4 ℃孵育過夜，TBST洗膜3次，每次10 min，加入相應(yīng)二抗，室溫慢搖孵育1 h，TBST洗膜3次，每次10 min。在條帶上滴加100 μL熒光液，使用凝膠成像系統(tǒng)和Image J軟件對各組條帶進(jìn)行統(tǒng)計分析。每孔設(shè)3個復(fù)孔。

2 結(jié)果

2.1 白藜蘆醇藥代動力學(xué)信息

由TCMSP獲得白藜蘆醇藥代動力學(xué)相關(guān)信息：OB＝19.07%，DL＝0.1，BBB＝-0.1，表明該化合物不易透過血腦屏障；ALogP＝5.28，Hdon＝3，Hacc＝3，Caco-2＝0.80，表明該化合物易通過腸上皮吸收。由此可見，白藜蘆醇滿足一定的成藥條件。

2.2 白藜蘆醇和肺癌相關(guān)基因分析

以probability＞0為條件，獲得白藜蘆醇相關(guān)基因92個。以relevance≥3為條件，得到肺癌相關(guān)基因6596個。兩者共有78個交集基因，占白藜蘆醇相關(guān)基因的84.78%，表明白藜蘆醇與肺癌有密切關(guān)系。交集基因PPI網(wǎng)絡(luò)見圖1。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點數(shù)（number of nodes）為78，邊數(shù)（number of edges）為403，平均節(jié)點度（average node degree）為10.3，平均局部聚類系數(shù)（avg. local clustering coefficient）為0.477，期望邊數(shù)（expected number of edges）為143，PPI富集值（PPI enrichment p-value）＜1.0E-16，表明PPI網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間關(guān)系密切，可信度高，白藜蘆醇與肺癌交集基因之間有高度關(guān)聯(lián)性。

圖1 白藜蘆醇與肺癌交集基因PPI網(wǎng)絡(luò)

2.3 中心節(jié)點富集分析

對PPI網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析，degree≥5的節(jié)點共55個，即Hub節(jié)點。對Hub節(jié)點進(jìn)行GO富集分析，共獲得99個富集結(jié)果（＜0.05），包括生物過程55項、分子功能26項、細(xì)胞組分18項，居前10位的GO富集結(jié)果見圖2。KEGG富集分析得到86條通路（＜0.05），去除廣泛通路后，富集靶點較多的主要信號通路有PI3K-Akt信號通路（PI3K-Akt signaling pathway）、Ras信號通路（Ras signaling pathway）、FoxO信號通路（FoxO signaling pathway）、Rap1信號通路（Rap1 signaling pathway）等，見圖3、表1。有研究表明，以上通路均與腫瘤的發(fā)生與發(fā)展密切相關(guān)[17-18]。

圖2 白藜蘆醇與肺癌Hub基因GO富集分析

圖3 白藜蘆醇與肺癌Hub基因KEGG通路富集分析

表1 白藜蘆醇與肺癌Hub基因KEGG通路及相關(guān)基因

通路基因基因數(shù)目 PI3K-Akt signaling pathwayEGFR，PIK3CG，IGF1R，PDPK1，PIK3CB，GSK3B，RELA，PIK3CA，KIT，CDK4，INSR，CDK2，SYK13 Ras signaling pathwayEGFR，PIK3CG，IGF1R，PIK3CB，RELA，PIK3CA，PRKACA，KIT，INSR9 FoxO signaling pathwayEGFR，PIK3CG，IGF1R，PDPK1，PIK3CB，PIK3CA，INSR，CDK28 Rap1 signaling pathwayEGFR，PIK3CG，IGF1R，PIK3CB，PIK3CA，KIT，INSR，SRC8 HIF-1 signaling pathwayEGFR，PIK3CG，IGF1R，PIK3CB，RELA，PIK3CA，INSR7 ErbB signaling pathwayEGFR，PIK3CG，PIK3CB，GSK3B，PIK3CA，SRC6 TNF signaling pathwayPIK3CG，PTGS2，PIK3CB，RELA，MMP9，PIK3CA6 mTOR signaling pathwayPIK3CG，PDPK1，RPS6KA3，PIK3CB，PIK3CA5 p53 signaling pathwayCDK1，CHEK1，CDK4，CDK24 NF-kappa B signaling pathwayPTGS2，RELA，LCK，SYK4

2.4 化合物-靶點-通路-疾病網(wǎng)絡(luò)

白藜蘆醇治療肺癌的化合物-靶點-通路-疾病網(wǎng)絡(luò)見圖4。利用Network Aalyzer插件對該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓?fù)浞治?，獲得節(jié)點degree值，根據(jù)degree值判斷節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要性，結(jié)果PIK3CB、PIK3CA靶點和PI3K-Akt信號通路的degree值最高，分別為9、9、14，表明其在維持生物網(wǎng)絡(luò)的完整性中發(fā)揮重要作用。因此，推測白藜蘆醇主要通過作用于PIK3CB、PIK3CA靶點，從而介導(dǎo)PI3K-Akt信號通路，對肺癌產(chǎn)生干預(yù)作用。

2.5 分子對接結(jié)果

為進(jìn)一步研究白藜蘆醇與關(guān)鍵靶點的相互作用，將獲得的白黎蘆醇3D結(jié)構(gòu)與PIK3CB、PIK3CA對應(yīng)蛋白的3D結(jié)構(gòu)導(dǎo)入AutoDock4.2.6軟件進(jìn)行分子對接，結(jié)果見圖5。從結(jié)合能量最低的對接模型中發(fā)現(xiàn)，在GLU714氨基酸位點處PIK3CB與白藜蘆醇之間形成氫鍵，在SER173氨基酸位點處PIK3CA與白藜蘆醇之間形成氫鍵。分子對接結(jié)果表明，白藜蘆醇與PIK3CB和PIK3CA兩靶點之間存在緊密聯(lián)系，白藜蘆醇可以成為潛在的PIK3CB和PIK3CA作用藥物。

注：藍(lán)色代表白黎蘆醇，綠色代表作用靶點，橙色代表信號通路，紅色代表肺癌

圖5 白藜蘆醇與PIK3CB、PIK3CA分子對接示意圖

2.6 Western blot檢測結(jié)果

為進(jìn)一步驗證白藜蘆醇對PI3K-Akt信號通路的作用，使用不同濃度白藜蘆醇處理H1975細(xì)胞48 h，Western blot檢測p-Akt蛋白表達(dá)，結(jié)果見圖6。與0 μmol/L白藜蘆醇比較，50 μmol/L白藜蘆醇作用于細(xì)胞后，p-Akt蛋白表達(dá)顯著降低。由此可進(jìn)一步確認(rèn)，白藜蘆醇能夠?qū)Ψ伟┘?xì)胞的PI3K-Akt信號通路產(chǎn)生干預(yù)作用，從而治療肺癌。

注：與0 μmol/L白藜蘆醇比較，*P＜0.05

3 討論

白藜蘆醇為低聚物，具有作為抗腫瘤藥物的分子結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)，其抗腫瘤活性已有廣泛研究，但作用機制尚不明確[19]。本研究基于網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)，運用生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫，發(fā)現(xiàn)白藜蘆醇與肺癌相關(guān)的基因有78個，占白藜蘆醇預(yù)測相關(guān)基因的84.78%，表明白藜蘆醇對肺癌預(yù)防和治療具有一定的作用。交集基因PPI網(wǎng)絡(luò)平均局部聚類系數(shù)為0.477，＜1.0E-16，表明交集基因之間有密切聯(lián)系，且共同作用于肺癌。通過功能富集分析和化合物-靶點-通路-疾病網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，發(fā)現(xiàn)白藜蘆醇通過PIK3CB、PIK3CA、PIK3CG、EGFR、IGF1R等靶基因發(fā)揮治療肺癌的作用。其中PIK3CB、PIK3CA存在于多條信號通路，在白藜蘆醇-靶點-通路-肺癌網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。PIK3CA、PIK3CB和PIK3CG分別編碼同源的p110α、p110β和p110γ同工酶，p110γ的表達(dá)主要局限于免疫細(xì)胞和白細(xì)胞，而p110α和p110β的表達(dá)普遍存在[20]。對基因工程小鼠的研究表明，這些異構(gòu)體在PI3K信號的生理和致瘤性上發(fā)揮不同作用，其中PIK3CA易發(fā)生突變，誘導(dǎo)腫瘤形成[21]。EGFR屬于酪氨酸激酶Ⅰ亞族的跨膜蛋白受體家族，與配體結(jié)合活化后可與其他成員形成二聚體結(jié)構(gòu)，通過自身磷酸化啟動一系列級聯(lián)反應(yīng)，參與細(xì)胞的信號傳遞，將信號傳至核內(nèi)，在正常細(xì)胞的增殖、分化及遷移等活動中發(fā)揮重要作用。有研究表明，EGFR在非小細(xì)胞肺癌中高度表達(dá)，并且與腫瘤的侵襲遷移能力密切相關(guān)[22]。此外，分子對接結(jié)果進(jìn)一步驗證了白藜蘆醇能夠作用于PIK3CB和PIK3CA。因此，我們推斷白藜蘆醇可能通過作用于這些靶基因發(fā)揮治療肺癌的作用，這可能是白黎蘆醇治療肺癌的機制之一。

GO功能富集分析顯示，基因主要富集于ATP結(jié)合、血紅素結(jié)合、鐵離子結(jié)合、蛋白絲氨酸/蘇氨酸激酶活性等分子功能，質(zhì)膜、細(xì)胞內(nèi)膜結(jié)合的細(xì)胞器、細(xì)胞質(zhì)核周區(qū)域、紡錘體微管等細(xì)胞組分，以及RNA聚合酶Ⅱ啟動子轉(zhuǎn)錄的調(diào)控、細(xì)胞增殖和凋亡的調(diào)控、肽酪氨酸自磷酸化等生物過程，表明主要生物過程和分子功能均與腫瘤細(xì)胞的存活和增殖密切相關(guān)。KEGG通路富集分析結(jié)果顯示，PI3K-Akt信號通路、Ras信號通路、FoxO信號通路、Rap1信號通路等是白藜蘆醇發(fā)揮抗肺癌作用的重要信號通路，其中PI3K-Akt信號通路富集的相關(guān)基因最多。研究表明，PI3K-Akt途徑與細(xì)胞增殖、細(xì)胞凋亡、癌細(xì)胞增殖和侵襲能力有緊密聯(lián)系，是人類癌癥中最常見的突變網(wǎng)絡(luò)之一，其作用是切斷外源性生長刺激對細(xì)胞生長、生存和代謝的控制，在癌癥代謝及致癌信號中均發(fā)揮著重要作用，該途徑的異常激活與腫瘤發(fā)生、癌癥進(jìn)展和藥物有關(guān)抵抗性均密切相關(guān)[23]。此外，孫龍和等[24]通過體外細(xì)胞實驗表明，白藜蘆醇可通過影響PI3K/Akt信號通路抑制胃癌SGC-7901細(xì)胞增殖和遷移。本研究分子生物學(xué)實驗結(jié)果表明，白藜蘆醇能夠?qū)Ψ伟┘?xì)胞的PI3K-Akt信號通路產(chǎn)生干預(yù)作用。由此可以推測，PI3K-Akt信號通路是白藜蘆醇治療肺癌的重要信號通路之一。

已有研究表明白藜蘆醇對肺癌有一定治療作用[25]，但其作用靶點及相關(guān)信號通路尚不明確。本研究基于網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)研究方法和分子對接技術(shù)分析白藜蘆醇治療肺癌主要相關(guān)基因，構(gòu)建靶標(biāo)蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)，通過對白藜蘆醇治療肺癌的靶點基因進(jìn)行GO和KEGG通路富集分析，闡述了白藜蘆醇主要通過作用于PIK3CB、PIK3CA靶點，介導(dǎo)PI3K-Akt信號通路發(fā)揮抗肺癌的作用機制，可為后續(xù)白藜蘆醇治療肺癌的機制研究及臨床應(yīng)用提供依據(jù)。

[1] SONG H, SUN B, LIAO Y, et al. GPRC5A deficiency leads to dysregulated MDM2 via activated EGFR signaling for lung tumor development[J]. Int J Cancer,2019,144(4)：777-787.

[2] XIE F, ZHANG Y, MAO X, et al. Comparison of genetic profiles among primary lung tumor, metastatic lymph nodes and circulating tumor DNA in treatment-naive advanced non-squamous non-small cell lung cancer patients[J]. Lung Cancer,2018,121：54-60.

[3] SIEGEL R L, MILLER K D, JEMAL A. Cancer statistics, 2019[J]. CA：A Cancer Journal for Clinicians,2019,69(1)：7-34.

[4] BALATA H, TRAVERSE-HEALY L, BLANDIN-KNIGHT S, et al. Attending community-based lung cancer screening influences smoking behaviour in deprived populations[J]. Lung Cancer,2019,139：41- 46.

[5] 韓書閣,郭云嶺,馮曉英,等.高危職業(yè)暴露與肺癌臨床特征的相關(guān)性分析[J].中國腫瘤,2018,27(10)：807-812.

[6] 牛培勤,郭傳勇.白藜蘆醇藥理作用的研究進(jìn)展[J].醫(yī)藥導(dǎo)報,2006, 25(6)：155-157.

[7] KIBBLE M, SAARINEN N, TANG J, et al. Network pharmacology applications to map the unexplored target space and therapeutic potential of natural products[J]. Nat Prod Rep,2015,32(8)：1249-1266.

[8] RU J, LI P, WANG J, et al. TCMSP：a database of systems pharmacology for drug discovery from herbal medicines[J]. Journal of Cheminformatics,2014,6(1)：13.

[9] KIM S, CHEN J, CHENG T, et al. PubChem 2019 update：improved access to chemical data[J]. Nucleic Acids Res,2019,47(D1)：D1102- D1109.

[10] DAINA A, MICHIELIN O, ZOETE V. SwissTargetPrediction：updated data and new features for efficient prediction of protein targets of small molecules[J]. Nucleic Acids Res,2019,47(W1)：W357-W364.

[11] SZKLARCZYK D, MORRIS J H, COOK H, et al. The STRING database in 2017：quality-controlled protein-protein association networks, made broadly accessible[J]. Nucleic Acids Res,2017,45(D1)：D362- D368.

[12] OTASEK D, MORRIS J H, BOUCAS J, et al. Cytoscape automation： empowering workflow-based network analysis[J]. Genome Biol,2019, 20(1)：185.

[13] HUANG D W, SHERMAN B T, LEMPICKI R A. Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID bioinformatics resources[J]. Nat Protoc,2009,4(1)：44-57.

[14] STERLING T, IRWIN J J. ZINC 15-ligand discovery for everyone[J]. Journal of Chemical Information and Modeling,2015, 55(11)：2324-2337.

[15] CONSORTIUM T U. UniProt：a worldwide hub of protein knowledge[J]. Nucleic Acids Research,2019,47(D1)：D506-D515.

[16] SANTOS-MARTINS D, FORLI S, RAMOS M J, et al. AutoDock4(Zn)：an improved AutoDock force field for small-molecule docking to zinc metalloproteins[J]. J Chem Inf Model,2014,54(8)：2371-2379.

[17] IPPEN F M, GROSCH J K, SUBRAMANIAN M, et al. Targeting the PI3K/Akt/mTOR pathway with the pan-Akt inhibitor GDC-0068 in PIK3CA-mutant breast cancer brain metastases[J]. Neuro Oncol, 2019,21(11)：1401-1411.

[18] DE GRANDIS M, CAMBOT M, WAUTIER M P, et al. JAK2V617F activates Lu/BCAM-mediated red cell adhesion in polycythemia vera through an EpoR-independent Rap1/Akt pathway[J]. Blood,2013,121(4)：658- 665.

[19] 楊艷麗,蔡昌蘭,顧苡銘.白藜蘆醇抗癌的生物學(xué)機制研究進(jìn)展[J].現(xiàn)代腫瘤醫(yī)學(xué),2020,28(2)：338-341.

[20] OSAKI M, OSHIMURA M, ITO H. PI3K-Akt pathway：its functions and alterations in human cancer[J]. Apoptosis,2004,9(6)：667-676.

[21] BURKE J E, PERISIC O, MASSON G R, et al. Oncogenic mutations mimic and enhance dynamic events in the natural activation of phosphoinositide 3-kinase p110alpha (PIK3CA)[J]. Proc Natl Acad Sci USA,2012,109(38)：15259-15264.

[22] 谷少偉,米立志.EGFR配體生物學(xué)效應(yīng)的多樣性[J].中國生物化學(xué)與分子生物學(xué)報,2019,35(11)：1215-1224.

[23] MAYER I A, ARTEAGA C L. The PI3K/AKT pathway as a target for cancer treatment[J]. Annu Rev Med,2016,67(1)：11-28.

[24] 孫龍和,夏建國,錢春華,等.白藜蘆醇通過PI3K/AKT通路抑制胃癌SGC-7901細(xì)胞增殖和遷移[J].現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)進(jìn)展,2016,16(17)：3237- 3240.

[25] 李王平,馬李杰,潘蕾,等.白藜蘆醇誘導(dǎo)小細(xì)胞肺癌H446細(xì)胞凋亡機制的研究[J].中華肺部疾病雜志(電子版),2019,12(1)：15-23.

Biomolecular Mechanism of Resveratrol Against Lung Cancer Based on Network Pharmacology

ZHANG Lihui, GENG Qishun, ZHU Zijia, WANG Wenbin, SHEN Zhibo, LI Lifeng, XUE Wenhua, ZHAO Jie

Touse the online databases to study the potential mechanism of resveratrol in treating lung cancer based on network pharmacology.The genes related to resveratrol and lung cancer were obtained from TCMSP, PubChem, SwissTargetPrediction and GeneCards database, and the related intersection genes of resveratrol and lung cancer were screened out. The String database was used to draw the PPI network diagram of the intersection genes, and the DAVID 6.8 was used to perform GO and KEGG enrichment analysis. The compound-target-signal pathway-disease network model was constructed by using Cytoscape 3.7.2 software. AutoDock 4.2.6 software was used to perform molecular docking of resveratrol and important targets. Western blot was used to detect the effect of resveratrol on the expression of p-Akt protein in human lung cancer H1975 cell line.Totally 78 intersection genes of resveratrol and lung cancer were obtained, and the PPI network diagram showed that there was a close relationship between them. The enrichment analysis mainly obtained 55 biological processes, 26 molecular functions, 18 cellular components, and 86 related pathways, among which the PI3K-Akt pathway enriched the most targets. Molecular docking results showed that resveratrol could stably bind to two important targets, PIK3CB and PIK3CA. Western blot test results showed that resveratrol could significantly reduce the expression of p-Akt protein in human lung cancer H1975 cells.Resveratrol may mainly act on the targets of PIK3CB and PIK3CA, and mediates the PI3K-Akt signaling pathway to exert anti-lung cancer action.

resveratrol; lung cancer; network pharmacology; action mechanism; molecular docking

R273.42；R285

A

1005-5304(2021)06-0046-06

10.19879/j.cnki.1005-5304.202004113

國家重點研發(fā)計劃（2017YFC0909900）

趙杰，E-mail：jiezhaoz2016@163.com

（2020-04-03）

（2020-04-23；編輯：陳靜）