基于数据挖掘和网络拓扑学对藏药红景天调控脑微循环作用靶点和信号通路的筛选

doi:10.3877/cma.j.issn.2096-1537.2022.04.013

目的

基于化学相似性靶点预测与网络拓扑学分析方法，对藏药红景天改善脑微循环潜在作用靶点进行虚拟筛选。

方法

通过化学成分数据库及相关文献信息提取收集红景天化学成分，利用药代动力学参数（如吸收、分布、代谢、排泄，即ADME）筛选出活性成分；利用swiss在线靶点预测平台采用化学相似性方法预测红景天活性成分的潜在靶点；通过GeneCards数据库获取脑微循环相关靶点，并获取红景天活性成分与脑微循环共有靶点；利用STRING数据库获取共有靶点蛋白间相互作用关系；利用Cytoscape软件构建蛋白质间相互作用（PPI）网络模型，基于网络拓扑学算法获取核心靶点（core target）；最后，对共有靶点进行KEGG分析，明确藏药红景天改善脑微循环的主要信号通路。

结果

从藏药红景天中筛选出76个活性成分和660个靶点，获取脑微循环相关靶点526个，交集靶点141个，核心靶点AKT1、肿瘤坏死因子（TNF）、血管内皮生长因子A（VEGFA）、甘油醛-3-磷酸脱氢酶（GAPDH）、丝裂原活化蛋白激酶3（MAPK3）、表皮生长因子受体（EGFR）、非受体酪氨酸激酶（SRC）、胱天蛋白酶（Casp 3），反向查找核心靶点相关成分，获取25个关键活性成分。《京都议定书》的基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析得到150条通路（P＜0.01），其中最主要的信号通路包括：缺氧诱导因子（HIF）-1信号通路、Rap1信号通路、黏着斑、松弛素信号通路、Ras信号通路、磷酸肌醇3激酶-蛋白激酶B（PI3K-Akt）信号通路、TNF信号通路、ErbB信号通路。

结论

藏药红景天可通过多成分、多靶点、多通路协同发挥改善脑微循环作用，该研究初步筛选出了藏药红景天调控脑微循环潜在作用靶点及作用的信号通路，为进一步拓展应用藏药红景天的脑保护（药理作用）提供了较为丰富的理论依据。

关键词: 脑微循环, 红景天, 化学相似性预测, 网络拓扑学分析, 信号通路

Objective

To virtually screen out the potential targets improving brain microcirculation of the Tibetan medicine Rhodiola, based on chemical similarity target prediction and network topology analysis methods.

Methods

The active ingredients of Rhodiola based on chemical composition database and related literatures, were selected by pharmacokinetic parameters (ADME). The swiss online target prediction platform was used to predict potential targets of active components of Rhodioal sachalinensis by chemical similarity method. Obtaining brain microcirculation-related targets through the GeneCards database, and obtaining the Rhodiola active components and brain microcirculation common target. Common target proteins were linked to the STRING database. Construction of a protein-protein interaction (PPI) network model using Cytoscape software. Obtaining core targets (core target) based on network topology algorithm. For KEGG analysis of the common targets, to clarify which signaling pathways are potential targets of Rhodiola to improve brain microcirculation.

Results

Seventy-six active components and 660 targets were selected from Tibetan medicine Rhodiola to obtain 526 brain microcirculation related targets, 141 intersection targets, core targets AKT1, TNF, VEGFA, GAPDH, MAPK3, EGFR, SRC, Casp 3, and reverse find core target related components to obtain 25 key active components. The KEGG analysis selected 150 pathways (P＜0.01), and the main signaling pathways include: HIF-1 signaling pathway, Rap1 signaling pathway, focal adhesion plaque, relaxin signaling pathway, Ras signaling pathway, and PI3K-Akt signaling pathway, TNF signaling pathway, and ErbB signaling pathway.

Conclusion

Tibetan medicine Rhodiola can improve the role of brain microcirculation through multi-component, multi-target and multi-pathway coordination. This study has preliminarily screened out the potential targets and signal pathway of regulating cerebral microcirculation, which provides a rich theoretical basis for further expanding the application of Tibetan medicine Rhodiola brain protection and pharmacology.

Key words: Cerebral microcirculation, Rhodiola crenulate, Chemical similarity prediction, Network topology analysis, Signal pathway

图1 红景天与脑微循环相关靶点韦恩图

图2 红景天与脑微循环共同靶点PPI网络。绿色节点代表红景天调控脑微循环的核心靶点，蓝色节点代表其他潜在靶点，线条代表节点间相互作用注：PPI为蛋白质间相互作用

图3 红景天改善脑微循环的核心靶点相互作用网络。绿色节点代表核心靶点蛋白，线条代表节点间相互作用，线条越粗，表示两个靶点蛋白间相互作用越强注：VEGFA为血管内皮生长因子A；GAPDH为甘油醛-3-磷酸脱氢酶；MAPK3为丝裂原活化蛋白激酶3；EGFR为表皮生长因子受体；SRC为非受体酪氨酸激酶；Casp 3为胱天蛋白酶；TNF为肿瘤坏死因子

表1 药材红景天关键活性成分与核心靶点的关系

编号	药材	关键活性成分	核心靶点	编号	药材	关键活性成分	核心靶点
1	红景天	3-Octanol	EGFR	21	红景天	quercetin	AKT1
2	红景天	Formic Acid Hexyl Ester	EGFR	22	红景天	5-O-Caffeoylshikimic acid	Casp 3
3	红景天	Umbelliferone	EGFR	23	红景天	Ferulic acid	EGFR
4	红景天	Umbelliferone	AKT1	24	红景天	Rhodioloside E	Casp 3
5	红景天	Caffeic Acid	EGFR	25	红景天	Creoside Ⅳ	VEGFA
6	红景天	kaempferol	EGFR	26	红景天	Creoside Ⅲ	TNF
7	红景天	kaempferol	SRC	27	红景天	Creoside Ⅲ	EGFR
8	红景天	kaempferol	AKT1	28	红景天	Isolariciresinol	MAPK3
9	红景天	Ethyl Gallate	SRC	29	红景天	2-（4-Hydroxyphenyl）ethyl 3，4，5-trihydroxybenzoate	SRC
10	红景天	crenulatin	VEGFA	30	红景天	Sachaloside Ⅱ	VEGFA
11	红景天	crenulatin	GAPDH	31	红景天	Sachaloside Ⅱ	EGFR
12	红景天	crenulatin	EGFR	32	红景天	Eriodictyol	SRC
13	红景天	5，4′-dihydroxy-7，3′-dimethoxyflavone	EGFR	33	红景天	Eriodictyol	AKT1
14	红景天	5，4′-dihydroxy-7，3′-dimethoxyflavone	AKT1	34	红景天	Rhodiooctanoside	VEGFA
15	红景天	5，4′-dihydroxy-7，3′-dimethoxyflavone	SRC	35	红景天	Creoside Ⅴ	VEGFA
16	红景天	tricin	EGFR	36	红景天	oxiranemethanol，3-methyl-3-（4-methyl-3-pentenyl）-	EGFR
17	红景天	tricin	SRC	37	红景天	2-hydroxy-1，1，10-trimethyl-6，9-epidioxydecalin	EGFR
18	红景天	tricin	AKT1	38	红景天	geranyl acetate	EGFR
19	红景天	quercetin	EGFR	39	红景天	farnesal	EGFR
20	红景天	quercetin	SRC

表1 药材红景天关键活性成分与核心靶点的关系

编号	药材	关键活性成分	核心靶点	编号	药材	关键活性成分	核心靶点
1	红景天	3-Octanol	EGFR	21	红景天	quercetin	AKT1
2	红景天	Formic Acid Hexyl Ester	EGFR	22	红景天	5-O-Caffeoylshikimic acid	Casp 3
3	红景天	Umbelliferone	EGFR	23	红景天	Ferulic acid	EGFR
4	红景天	Umbelliferone	AKT1	24	红景天	Rhodioloside E	Casp 3
5	红景天	Caffeic Acid	EGFR	25	红景天	Creoside Ⅳ	VEGFA
6	红景天	kaempferol	EGFR	26	红景天	Creoside Ⅲ	TNF
7	红景天	kaempferol	SRC	27	红景天	Creoside Ⅲ	EGFR
8	红景天	kaempferol	AKT1	28	红景天	Isolariciresinol	MAPK3
9	红景天	Ethyl Gallate	SRC	29	红景天	2-（4-Hydroxyphenyl）ethyl 3，4，5-trihydroxybenzoate	SRC
10	红景天	crenulatin	VEGFA	30	红景天	Sachaloside Ⅱ	VEGFA
11	红景天	crenulatin	GAPDH	31	红景天	Sachaloside Ⅱ	EGFR
12	红景天	crenulatin	EGFR	32	红景天	Eriodictyol	SRC
13	红景天	5，4′-dihydroxy-7，3′-dimethoxyflavone	EGFR	33	红景天	Eriodictyol	AKT1
14	红景天	5，4′-dihydroxy-7，3′-dimethoxyflavone	AKT1	34	红景天	Rhodiooctanoside	VEGFA
15	红景天	5，4′-dihydroxy-7，3′-dimethoxyflavone	SRC	35	红景天	Creoside Ⅴ	VEGFA
16	红景天	tricin	EGFR	36	红景天	oxiranemethanol，3-methyl-3-（4-methyl-3-pentenyl）-	EGFR
17	红景天	tricin	SRC	37	红景天	2-hydroxy-1，1，10-trimethyl-6，9-epidioxydecalin	EGFR
18	红景天	tricin	AKT1	38	红景天	geranyl acetate	EGFR
19	红景天	quercetin	EGFR	39	红景天	farnesal	EGFR
20	红景天	quercetin	SRC

图4 红景天改善脑微循环潜在靶点KEGG通路富集分析

表2 红景天改善脑微循环潜在靶点KEGG富集分析结果

序号	KEGG一级分类	KEGG二级分类	信号通路	P 值
1	人类疾病	癌症	癌症通路	1.55e^-31
2	人类疾病	耐药性	EGFR酪氨酸激酶抑制剂耐药性	5.55e^-26
3	人类疾病	癌症	癌症蛋白聚糖	9.94e^-26
4	人类疾病	内分泌代谢疾病	AGE-RAGE信号通路与糖尿病并发症	1.15e^-23
5	环境信息处理	信号转导	HIF-1信号通路	4.08e^-23
6	人类疾病	癌症	前列腺癌	6.45e^-21
7	人类疾病	耐药性	内分泌阻力	8.18e^-21
8	人类疾病	传染病	乙型肝炎	2.35e^-19
9	环境信息处理	信号转导	Rap1信号通路	3.85e^-19
10	人类疾病	传染病	卡波西肉瘤相关疱疹病毒感染	8.95e^-19
11	人类疾病	癌症	癌症中的microRNAs	9.21e^-19
12	细胞过程	细胞群落真核生物	黏着斑	3.86e^-18
13	有机体系统	内分泌系统	松弛蛋白信号通路	6.57e^-17
14	环境信息处理	信号转导	Ras信号通路	6.72e^-17
15	人类疾病	癌症	胰腺癌	1.68e^-16
16	人类疾病	心血管疾病	流体剪切应力和动脉粥样硬化	2.01e^-16
17	环境信息处理	信号转导	PI3K-Akt信号通路	3.81e^-16
18	环境信息处理	信号转导	TNF信号通路	4.28e^-16
19	环境信息处理	信号转导	ErbB信号通路	8.11e^-16
20	人类疾病	癌症	膀胱癌	8.57e^-16

表2 红景天改善脑微循环潜在靶点KEGG富集分析结果

序号	KEGG一级分类	KEGG二级分类	信号通路	P 值
1	人类疾病	癌症	癌症通路	1.55e^-31
2	人类疾病	耐药性	EGFR酪氨酸激酶抑制剂耐药性	5.55e^-26
3	人类疾病	癌症	癌症蛋白聚糖	9.94e^-26
4	人类疾病	内分泌代谢疾病	AGE-RAGE信号通路与糖尿病并发症	1.15e^-23
5	环境信息处理	信号转导	HIF-1信号通路	4.08e^-23
6	人类疾病	癌症	前列腺癌	6.45e^-21
7	人类疾病	耐药性	内分泌阻力	8.18e^-21
8	人类疾病	传染病	乙型肝炎	2.35e^-19
9	环境信息处理	信号转导	Rap1信号通路	3.85e^-19
10	人类疾病	传染病	卡波西肉瘤相关疱疹病毒感染	8.95e^-19
11	人类疾病	癌症	癌症中的microRNAs	9.21e^-19
12	细胞过程	细胞群落真核生物	黏着斑	3.86e^-18
13	有机体系统	内分泌系统	松弛蛋白信号通路	6.57e^-17
14	环境信息处理	信号转导	Ras信号通路	6.72e^-17
15	人类疾病	癌症	胰腺癌	1.68e^-16
16	人类疾病	心血管疾病	流体剪切应力和动脉粥样硬化	2.01e^-16
17	环境信息处理	信号转导	PI3K-Akt信号通路	3.81e^-16
18	环境信息处理	信号转导	TNF信号通路	4.28e^-16
19	环境信息处理	信号转导	ErbB信号通路	8.11e^-16
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Screening target and signal pathway regulating cerebral microcirculation of the Tibetan medicine Rhodiola based on data mining and network topology

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