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    基于網(wǎng)絡(luò)藥理學和分子對接探究新風膠囊“異病同治”類風濕關(guān)節(jié)炎和骨關(guān)節(jié)炎作用機制*

    2023-11-17 06:43:56周巧劉健忻凌郭錦晨黃旦齊亞軍胡月迪
    中醫(yī)藥臨床雜志 2023年10期
    關(guān)鍵詞:異病同治谷甾醇雷公藤

    周巧,劉健,忻凌,郭錦晨,黃旦,齊亞軍,4,胡月迪,4

    1 安徽中醫(yī)藥大學 安徽合肥 230012

    2 安徽中醫(yī)藥大學第二附屬醫(yī)院 安徽合肥 230061

    3 安徽中醫(yī)藥大學第一附屬醫(yī)院 安徽合肥 230031

    4 安徽省中醫(yī)藥科學院風濕病研究所 安徽合肥 230031

    類風濕關(guān)節(jié)炎(Rheumatoid arthritis, RA)特點是滑膜慢性炎癥[1]。骨關(guān)節(jié)炎(Osteoarthritis,OA)的特征是關(guān)節(jié)組織發(fā)生病變[2]。RA 影響全球人口的0.5%~1%[3],而有超過5 億人(約占全球人口的7%)患有OA[4]。許多治療藥物(如非甾體抗炎藥、糖皮質(zhì)激素和免疫抑制劑)有各種不良反應(yīng),中醫(yī)藥可以作為RA 和OA 的補充和替代藥物[5]。

    中醫(yī)學認為,RA 和OA 都屬于“痹證”范疇,本團隊在新安醫(yī)學“固本培元、扶正祛邪”治痹思想指導下,提出“脾虛致痹”“從脾治痹”學術(shù)觀點,創(chuàng)制新安健脾通痹方新風膠囊(Xinfeng capsule,XFC)[6]。XFC可以改善RA 患者關(guān)節(jié)癥狀體征、疾病活動性指標和焦慮抑郁,提高生活質(zhì)量[7]。且XFC 治療 OA 安全有效,在改善 WOMAC 指數(shù)總分、疼痛等方面優(yōu)于氨基葡萄糖組[8]。目前對于XFC 治療RA 與OA 的共同機制的研究相對不足。網(wǎng)絡(luò)藥理學是在已有數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上,將網(wǎng)絡(luò)生物學和多分子藥理學相結(jié)合,為探索中藥方劑治療疾病的機制和協(xié)同作用提供了一種新的途徑[9]。

    本研究運用網(wǎng)絡(luò)藥理學以及分子對接,探索XFC治療RA 與OA 的共同機制,為中醫(yī)“異病同治”的深入研究提供依據(jù)。

    資料和方法

    1 XFC 化學成分篩選

    由TCMSP (https://tcmsp-e.com/tcmsp.php)管理的計算機集成 ADME(吸收、分布、代謝和排泄)模型用于藥物研究。應(yīng)用口服生物利用度(Oral bioavailability,OB)(OB ≥30)和藥物相似性(Drug-likeness,DL)(DL ≥0.18)來識別生物活性化合物[10]。XFC主要中藥成分黃芪、薏苡仁、蜈蚣和雷公藤。

    2 疾病靶點及交集靶點獲取

    從TCMSP 數(shù)據(jù)庫獲得藥物的靶標。利用UniProt數(shù)據(jù)庫(http://www.uniprot.org/),限定物種是Homo sapiens,進行校正,收集XFC 活性成分靶點基因。以“Rheumatoid Arthritis” “Osteoarthritis”為關(guān)鍵詞,檢索GeneCards、OMIM、Drugbank、PharmGkb、TTD 數(shù)據(jù)庫,篩選條件為relevance score ≥10,收集與RA、OA 的靶點基因。對XFC 活性成分靶點與疾病靶點進行Venn 分析,篩選交集靶點。

    3 拓撲網(wǎng)絡(luò)分析

    Cytoscape3.8.2 軟件可視化XFC 治療OA 和RA的藥物- 成分- 靶點網(wǎng)絡(luò),該軟件Analyze Network模塊進行拓撲分析,計算度值(Degree)及介數(shù)中心性(Betweenness Centrality),并以節(jié)點度值大小為依據(jù)構(gòu)建藥物-化合物-靶點網(wǎng)絡(luò)。

    4 蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)互作關(guān)系(PPI)網(wǎng)絡(luò)拓撲分析及核心靶點篩選

    將交集靶點基因?qū)隨TRING(https://string-db.org/),構(gòu) 建PPI 網(wǎng) 絡(luò)。Cytoscape 3.2.1 軟 件 中Betweenness, Closeness, Degree, Eigenvector, LAC,Network 參數(shù)篩選核心靶基因[11]。

    5 富集分析

    應(yīng)用R 3.6.0 軟件進行GO 和KEGG 富集分析,確定XFC 治療的生物學過程和信號通路。P值<0.05和q值<0.05 為有統(tǒng)計學意義。繪制XFC 治療RA和OA 通路關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖。

    6 分子對接

    PDB 數(shù)據(jù)庫(http://www.rcsb.org/)獲得靶點基因3D 結(jié)構(gòu)。化合物的3D 構(gòu)象異構(gòu)體從PubChem數(shù)據(jù)庫 (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)中獲取。Autodock Vina 軟件來評估化合物-靶標關(guān)系的結(jié)合親和力[12]。PyMol 軟件可視化結(jié)合模型。

    結(jié) 果

    1 XFC 活性成分組成及成分篩選

    搜索XFC 的中藥成分,得到各藥材的化學成分數(shù)量等信息,設(shè)定閾值后篩選的結(jié)果見表1。

    表1 XFC 中各藥材的化學成分數(shù)量

    2 成分靶點收集篩選及疾病交集靶點

    XFC 中活性化合物共有1180 個靶點。去重、校正和轉(zhuǎn)化后,確定217 個的靶基因。不同數(shù)據(jù)庫分別收集到RA 相關(guān)靶點基因2810、12、204、13、158 個。OA 相關(guān)靶點基因849、6、150、9、32 個。通過基因矯正、去重后獲得204 個RA,849 個OA 相關(guān)靶基因。對XFC 活性成分和疾病靶點取交集,繪制Venn 圖,獲得111 個交集基因。見圖1。

    圖1 A 圖為OA 疾病交集靶點,B 圖為RA 疾病交集靶點,C 圖為OA 和RA 交集靶點Venn 圖

    3 構(gòu)建“中藥-化合物-潛在靶點”網(wǎng)絡(luò)圖

    節(jié)點越多,代表靶基因相連的成分越多,見圖2。藍色正方形代表靶基因,紅色橢圓形代表黃芪活性成分,綠色橢圓形代表雷公藤活性成分,黃色橢圓形代表薏苡仁活血成分,紫色橢圓形代表蜈蚣活性成分。分析表明,槲皮素、蜈蚣素、山柰酚、谷甾醇α1、芒柄花黃素、雷公藤甲素、豆甾醇、山海棠二萜內(nèi)酯A 等11個化合物與≥30 個靶基因相關(guān)聯(lián)。這些化合物和基因可能是網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點。

    圖2 XFC-化合物-潛在靶點網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

    4 PPI 網(wǎng)絡(luò)拓撲分析及交叉靶點的篩選

    構(gòu)建交集靶點PPI 網(wǎng)絡(luò)(A),使用Cytoscape 3.8.0軟件模塊分析,得到由96 個節(jié)點和422 個邊組成的網(wǎng)絡(luò)(B)。再用 CytoNCA 插件的拓撲參數(shù)分析,條件為Betweenness>61.841,Closeness>0.393,Degree>7,Eigenvector>0.0519,LAC>3,Network>4.159,得到24個節(jié)點和137 個邊的網(wǎng)絡(luò)(C),二次篩選以Betweenness>293.012,Closeness>0.459,Degree>18,Eigenvector>0.170,LAC>7.525,Network>10.211,構(gòu)建有9 個節(jié)點和34 條邊的靶點網(wǎng)絡(luò)圖(D)。其中節(jié)點代表目的基因,邊代表連接節(jié)點的線,同一個節(jié)點多條線通過,說明越重要。節(jié)點大小、顏色深淺代表degree 值,邊的粗細及透明度代表靶點間的關(guān)聯(lián)性。拓撲分析出9 個核心靶點信息,分別為STAT3、MAPK14、NR3C1、JUN、FOS、MYC、TNF、RELA、MAPK1。見圖3。

    5 富集分析

    共揭示了2476 個GO 生物工程和175 條KEGG通路。GO 富集分析包括生物過程(BP)、細胞組分(CC)和分子功能(MF)3 個分支。按照p 值升序排列,將BP、CC、MF 各前10 條GO 富集結(jié)果(圖4A),縱坐標是GO 的名稱,橫坐標是基因的比例,圓圈的大小代表富集在每個GO 上基因的數(shù)目,圓圈顏色代表富集的顯著性。生物過程中表明靶點主要涉及細胞對活性氧的反應(yīng)(GO:0000302)、對細菌源性分子的反應(yīng)(GO:0002237)、對氧化應(yīng)激的反應(yīng)(GO:0006979)。細胞組分主要涉及細胞膜(GO:0045121)、轉(zhuǎn)錄因子復合物(GO:0005667)等。分子功能涉及核受體活性(GO:0004879)、轉(zhuǎn)錄因子活性(GO:0098531)、細胞因子活性(GO:0005125)等。

    KEGG 通路富集分析顯示:縱坐標是通路的名稱,橫坐標是基因的數(shù)目,顏色代表富集的顯著性,可知基因主要集中在類風濕關(guān)節(jié)炎(hsa05323)、IL-17 信號通路(hsa04657)、腫瘤壞死因子信號通路(hsa04668)、細胞凋亡(hsa04210)、NF-κB 信號通路(hsa04064)、破骨細胞分化(hsa04380)等,見圖4B。桑葚圖展示KEGG 通路途徑基因表達情況(圖4C),左側(cè)代表每個通路中包含的基因,右側(cè)為常規(guī)的氣泡圖,氣泡大小表示通路所屬的基因個數(shù),氣泡顏色表示p 值。這些與通路相關(guān)基因是XFC 治療RA 和OA的關(guān)鍵靶點。干擾這些途徑的某些靶點可能是XFC治療RA 和OA 的潛在策略。

    XFC 治療RA 和OA 的主要通路及靶點涉及免疫炎癥、血管生成因子、骨代謝、細胞凋亡通路等。選取KEGG 中與RA 及OA 相關(guān)的類風濕關(guān)節(jié)炎(圖5A)和破骨細胞分化(圖5B)通路繪制圖形。紅色標注代表XFC 參與疾病顯著的基因。

    圖5 XFC 參與類風濕關(guān)節(jié)炎信號通路(A)和破骨細胞通路(B)

    6 交集靶點與XFC 活性成分的分子對接驗證

    將XFC 活性成分與9 個交叉靶點進行分子對接,結(jié)合能<0 提示配體與受體可自發(fā)結(jié)合,且結(jié)合構(gòu)象穩(wěn)定,所需結(jié)合能越低,≤-5.0kcal/mol 說明有較好結(jié)合活性,≤-7.0kcal/mol 說明有強的結(jié)合活性。本研究在對接結(jié)果中,大多數(shù)結(jié)合能<-7.0kcal/mol。選取結(jié)合能<-9.0kcal/mol 的對接結(jié)果進行可視化,展示小分子配體-蛋白質(zhì)相互作用圖,以及相互之間蛋白質(zhì)、疏水相互作用、氫鍵、金屬離子等關(guān)系(表2,圖6)。分別是山海棠二萜內(nèi)酯A(Hypodiolide A)與NR3C1結(jié)合能為-10.60 kcal/mol,槲皮素(Quercetin)與FOS為-9.70 kcal/mol,雷公藤甲素(Triptolide)與STAT3為-9.20 kcal/mol,谷甾醇α1(Sitosterol alpha1)與MAPK1 為-9.10 kcal/mol 和TNF 與蜈蚣素(Scolopendrine)為-9.0kcal/mol。以槲皮素為例,與FOS 形成ASN147(2.9 A,4.0 A),ASN271(3.4 A),ARG155(3.6 A,2.6 A),ARG279(3.1 A),ARG281(4.1 A)7 個氫鍵。2 個氫鍵相互作用被認為是強相互作用,距離分別為ASN147(4.0A)和ARG281(4.1A)。總體而言,我們發(fā)現(xiàn)氫鍵和靜力是主要相互作用形式,相互作用形式的多樣性決定其結(jié)合親和力的能力。綜合分析,山海棠二萜內(nèi)酯A、槲皮素、雷公藤甲素、谷甾醇α1、蜈蚣素可能是XFC 治療RA 和OA 的關(guān)鍵活性成分。

    圖6 XFC 活性成分和核心靶點的對接結(jié)果三維圖(結(jié)合能≤-9.0kcal /mol),注:A-E 分別為NR3C1 與Hypodiolide A、FOS 與Quercetin、STAT3 與Triptolide、MAPK1 與Sitosterol alpha1、TNF 與Scolopendrine 的分子對接圖

    表2 核心靶點與其映射的XFC 活性成分的結(jié)合能

    討 論

    “異病同治”是在辨證論治原則指導下產(chǎn)生的。類風濕關(guān)節(jié)炎、骨關(guān)節(jié)炎都屬于中醫(yī)學“痹證”的范疇。本團隊提出“脾虛濕盛”“從脾治痹”的學術(shù)觀點[6,13]。新風膠囊(XFC,由黃芪、薏苡仁、蜈蚣、雷公藤組成)應(yīng)用于臨床多年,療效確切[7-8]。

    本研究篩選產(chǎn)生了103 種XFC 活性化合物,217個靶點,Venn 分析獲得111 個交集基因。槲皮素、蜈蚣素、山柰酚、谷甾醇α1、芒柄花黃素、雷公藤甲素、豆甾醇、山海棠二萜內(nèi)酯A 等11 個化合物與≥30 個靶基因相關(guān)聯(lián)。核心靶點分別為STAT3、MAPK14、NR3C1、JUN、FOS、MYC、TNF、RELA、MAPK1。 這些化合物和基因可能是網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點。山奈酚是黃芪、雷公藤的主要成分,可以抑制炎癥細胞因子激活、TGF-β1 表達和氧化應(yīng)激[14]。雷公藤甲素可以抑制細胞因子、粘附分子和趨化因子的分泌,可以調(diào)控JAK2/STAT3 信號通路,抑制RA 成纖維滑膜細胞炎癥和細胞遷移[15]。雷公藤甲素可以通過介導circ0003353/miR-31-5p/CDK1 軸的表達來抑制RA 成纖維滑膜細胞的細胞生長和炎癥反應(yīng)[16]。槲皮素通過沉默調(diào)節(jié)蛋白1/單磷酸腺苷活化蛋白激酶(SIRT1/AMPK)信號通路抑制雌激素受體應(yīng)激,抑制軟骨細胞凋亡,逆轉(zhuǎn)膝關(guān)節(jié)軟骨退化[17]。β-谷甾醇抗炎機制可能是通過抑制表皮細胞和巨噬細胞炎癥小體 NLRP3 的表達[18]。β-谷甾醇具有雌激素樣作用,可能是調(diào)節(jié)骨代謝的重要的物質(zhì)之一[19]??偟膩碚f,這些活性成分從各個方面表現(xiàn)出抗風濕作用,包括抗炎、免疫調(diào)節(jié)、減少骨侵蝕和破壞以及減輕氧化損傷。證實了XFC 治療 RA 和OA 中成分的集體有效性和多樣性。

    KEGG 通路富集分析表明,某些類型的病毒感染和癌癥也可能在網(wǎng)絡(luò)中至關(guān)重要。病毒感染與RA 密切相關(guān)(如Epstein-Barr 病毒感染),并且 RA 患者患癌風險增加[20]。類風濕關(guān)節(jié)炎、IL-17 信號通路、腫瘤壞死因子信號通路、Toll 樣受體信號通路、Th17 細胞分化、NF-κB 信號通路、破骨細胞分化等可能是關(guān)鍵信號通路。IL-17 信號通路和TNF 信號通路被認為是經(jīng)典的免疫信號通路,可以激活RA[21]、OA[22]發(fā)病的細胞內(nèi)分子信號。KOA 的發(fā)病機制可能與 IL-17A (rs2275913)基因呈正相關(guān)[23]。Toll 樣受體參與免疫起始環(huán)節(jié),可通過識別病原相關(guān)分子模式激活相關(guān)信號通路,導致RA 和OA 的發(fā)生[24-25]。NF-κB 是炎癥反應(yīng)、自身免疫和細胞增殖、凋亡中的重要轉(zhuǎn)錄因子[26]。

    在可視化的通路-靶點網(wǎng)絡(luò)中(圖4C),RELA、MAKT1、MAPK14、JUN、IKBKB、FOS、MAPK8、NFKBIA、IKBKB、AKT 等參與了許多通路,表明XFC 可能多通路和多靶點聯(lián)合相互作用發(fā)揮作用。通路圖直觀顯示XFC 治療類風濕關(guān)節(jié)炎和破骨細胞分化通路的代謝途徑。圖5A 中所示,RA 的發(fā)病機制可能涉及多種免疫和炎癥細胞,如樹突細胞(DC)、T 細胞、巨噬細胞和效應(yīng)細胞,包括軟骨細胞、破骨細胞、FLS 和血管細胞。T 細胞受體信號通路參與了自身反應(yīng)性Th1 細胞從DC 分化。Th17 細胞的分化和IL-17 的分泌被認為是T 細胞介導的炎癥反應(yīng)的早期激活因子。這三個途徑代表了RA 發(fā)生的早期啟動子。JAKSTAT、PI3K-AKT 和MAPK 信號通路參與破骨細胞分化,導致骨和關(guān)節(jié)破壞。FLS 可通過TNF 信號通路和Toll 樣受體信號通路激活,從而促進炎癥。此外,VEGF 信號通路可能參與白細胞遷移和炎性細胞浸潤。圖5B 可見,破骨細胞通路涉及破骨細胞、巨噬細胞和Th1 細胞,涉及的信號通路有JAK-STAT、PI3KAKT、MAPK、NF-κB。紅色標注代表XFC 參與疾病顯著的基因。

    分子對接分析研究候選化合物和靶標的相互作用。對結(jié)合能小于-9.0kcal/mol 的進行可視化,分別是山海棠二萜內(nèi)酯A 與NR3C1,槲皮素與FOS,雷公藤甲素與STAT3,谷甾醇α1 與MAPK1 和TNF 與蜈蚣素。表明XFC 是通過調(diào)節(jié)相關(guān)靶點來發(fā)揮作用的。

    本研究結(jié)果表明,新風膠囊通過調(diào)節(jié)多種途徑發(fā)揮其在OA 和RA 中的藥理作用,包括細胞周期、細胞凋亡、炎癥和免疫調(diào)節(jié)等?;钚猿煞郑ㄈ玳纹に?、山海棠二萜內(nèi)酯A、雷公藤甲素、谷甾醇α1 和蜈蚣素)可能是通過調(diào)節(jié)STAT3、MAPK14、NR3C1、JUN、FOS、MYC、TNF、RELA、MAPK1 目標基因,以及調(diào)節(jié)JAKSTAT、PI3K-AKT、MAPK、NF-κB 信號通路發(fā)揮抗炎抗免疫作用,達到治療疾病的目的。然而,本研究也有一定的局限性,由于各平臺數(shù)據(jù)庫及相應(yīng)的分析算法和軟件功能的限制,另外這些結(jié)果需要實驗研究。

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