中药治疗肺结核的用药规律及其核心药物作用机制的探讨

2022-02-15 12:56刘媛陈洁孙辉刘幸刘梦醒李池川杨柏荣杨敏
中国防痨杂志 2022年2期
关键词:靶点肺结核通路

刘媛 陈洁 孙辉 刘幸 刘梦醒 李池川 杨柏荣 杨敏

肺结核属于中医“肺痨”“痨瘵”范畴,中医治疗肺结核历史悠久,目前应用广泛的有八珍散、血府逐瘀汤、芩桂术甘汤、结核丸等经典方及多个验方[1]。中药在肺结核的治疗上有着显著的临床疗效,积累了大量的临床数据。但中医治疗肺结核至今仍缺乏大规模的数据整理,没有充足的现代科学理论支撑。此外,中药复方由君臣佐使多种药物构成,配伍灵活,且中药成分复杂,使得中药治疗肺结核的机制十分复杂,有待进行更深入的探究。

数据挖掘是运用现代信息技术对已有数据进行处理,探索用药规律,最终反馈于临床,帮助靶向治疗疾病,目前已有诸多学者将其应用于中药领域[2]。网络药理学可为中药多成分、多靶点、多环节、整体网络等多角度的研究提供技术支撑,有利于从分子生物学网络视角揭示中药的作用机制,阐明其科学内涵[3-5]。中国在肺结核防治等方面的临床数据呈几何级数增长,借助数据技术手段能有效利用这些临床数据。本研究通过数据挖掘归纳治疗肺结核的中药复方,分析用药规律,寻找治疗肺结核的核心药对。并借助网络药理学的方法,筛选核心药对治疗肺结核的潜在靶点,通过基因本体论(gene ontology,GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopediaof genes and genomes,KEGG)通路富集分析,探究核心药对治疗肺结核的关键靶点及作用机制,为临床应用及后期组方用药提供新的思路及理论依据。

资料和方法

一、数据挖掘

1. 数据来源:检索万方、中国知网、维普、PubMed等数据库2014年1月至2021年2月的文献,以“肺结核”“肺痨”“临床”“中药”“中医”“pulmonary tuberculosis” “pulmonary” “medicine” “traditional Chinese medicine”等为关键词,排除综述文献、重复文献、干预措施不符合的文献,由双人负责数据的审核,确保数据的准确性。最终纳入文献156篇,处方206个。

2. 数据收集:采用双人核对模式录入原始数据,参照《中华人民共和国药典》[6]和《中药学》[7]将文献中出现的药物名称进行规范,同时对数据进行预处理,建立原始数据库。

3. 数据分析:应用IBM SPSS Statistics 21.0软件对数据进行频次分析,统计高频药物,初步分析肺结核的用药规律。运用IBM SPSS Modeler 14.1软件进行药物关联规则分析,设置最低支持度为10%,最小规则置信度为60%,最大前项数为5,挖掘核心药物群。

二、网络药理学

通过中药系统药理学分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP)数据库(http://tcmspw.com/tcmsp.php),筛选核心药对的化学成分,以口服利用度(oral bioavailability,OB)≥30%和类药性(drug-likeness,DL)≥0.18为条件,筛选建立核心药对的化学成分及其作用靶点蛋白数据库。使用GeneCards数据库(https://www.genecards.org/)以“pulmonary tuberculosis”为关键词,检索出肺结核的潜在靶点,并利用Venny 2.1软件将药物靶点与疾病靶点进行映射,获得核心药对治疗肺结核的潜在作用靶点。利用String 11.0数据库(https://string-db.org/)构建蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络模型。将String 11.0数据库中的保留节点(node1和node2)和结合率评分(combine score)信息,并导入到Cytoscape 3.7.0软件,分析靶点相关的拓扑参数。通过DAVID 6.8数据库(https://david.ncifcrf.gov)将潜在作用靶点进行GO功能富集分析,分析包括生物过程(biological process)、细胞组成(cellular component)、分子功能(molecular function),以错误发现率(false discovery rate)≤0.05为阈值,将其按-log(P)值升序进行排序,对排名前15的结果进行可视化处理。将潜在作用靶点导入Metascape数据库(http://metascape.org/gp/index.html)进行KEGG通路富集分析。基于药物-成分-靶点-信号通路,将上述得到的核心靶点和KEGG通路富集分析的结果所选取的主要信号通路建立联系,并与“成分-靶点”间相互作用关系整合并导入Cytoscape 3.7.0软件中,从而得到成分-靶点-信号通路网络图。

结 果

一、基于用药频数的组分规律分析

经过整理,共纳入206个处方,涉及中药272味,总频次为2657次。频次排名前5位的中药为百部、麦冬、黄芪、白及、地黄,涉及化痰止咳平喘药、补虚药、止血药、清热药等,符合肺结核中医常见证候(肺阴虚、阴虚火旺、气阴两虚)的治法[8]。详见表1。

二、基于关联规则的组分规律分析

关联规则分析结果显示,白及-百部关联性支持度最高,与其他高频药物的关联均较为紧密,且用药频率最高,提示“白及-百部”为治疗肺结核的核心药对。详见表2,图1。

表2 治疗肺结核频数前20位中药的关联规则

图1 治疗肺结核频数前20位中药的关联规则图

三、白及-百部药对所含化学成分筛选及靶点预测

通过TCMSP数据库检索核心药对“白及-百部”的化学成分,筛选得到41个化学成分,其中白及9个化学成分,百部32个化学成分。共预测到靶基因113个。各有效成分的口服生物利用度和类药性值见表3。

表3 白及-百部有效化学成分

续表3

四、肺结核相关靶点的筛选

从数据库中检索获得治疗肺结核的靶点1675个。根据经验设定评分大于中位数的目标靶点为肺结核的潜在靶点,评分最大值为66.73,最小值为0.17,中位数为2.78,故设定评分>2.78的靶点为肺结核的潜在靶点,最终得到837个相关靶点。

五、白及-百部药对治疗肺结核潜在靶点预测

通过VENNY2.1软件将白及-百部化学成分靶点与肺结核靶点进行映射,获得核心药对治疗肺结核的潜在作用靶点30个。见图2。

注 左侧代表白及-百部化学成分靶点;右侧代表肺结核靶点;重叠部分为共同靶点图2 白及-百部药对靶点与肺结核靶点韦恩图

六、白及-百部药对治疗肺结核的PPI网络构建

使用String数据库对白及-百部治疗肺结核潜在靶点进行靶标蛋白的PPI网络构建,见图3。有6个靶点因为没有与网络相联系,故剔除。其中得分前10位的靶点基因分别为CASP8、FAS、CASP3、BCL2、MAPK14、JUN、CASP9、NR3C1、PPARG、SIRT1,表明这些靶点在白及-百部药对治疗肺结核的作用机制中具有重要意义。

图3 白及-百部药对治疗肺结核的PPI网络图

七、白及-百部药对治疗肺结核靶点的GO和KEGG通路富集分析

GO分析结果显示,生物过程主要涉及缺乏配体的外源性凋亡信号通路(extrinsic apoptotic signaling pathway in absence of ligand)、对药物的反应(response to drug)、RNA聚合酶Ⅱ启动子对转录的正调控(positive regulation of transcription from RNA polymerase Ⅱ promoter)、凋亡过程(apoptotic process)等。细胞组成主要包括死亡诱导信号复合体(death-inducing signaling complex)、细胞核(nucleus)、线粒体外膜(mitochondrial outer membrane)、细胞质(cytosol)等。分子功能主要涉及酶结合(enzyme binding)、蛋白结合(protein binding)、参与细胞凋亡过程的半胱氨酸型内肽酶活性(cysteine-type endopeptidase activity involved in apoptotic process)等。见图4。

图4 白及-百部药对治疗肺结核作用靶点的GO分析结果

为进一步探究白及-百部药对治疗肺结核在生物信号通路层面的机制,将潜在作用靶点与KEGG通路进行映射,根据P值筛选出排名前20的通路,分别为癌症相关通路(pathways in cancer,14个靶点)、乙型肝炎(hepatitis B,10个靶点)、结核病(tuberculosis,10个靶点)、大肠癌(colorectal cancer,7个靶点)、凋亡(apoptosis,6个靶点)、MAPK信号通路(MAPK signaling pathway,8个靶点)、TNF信号通路(TNF signaling pathway,6个靶点)等。具体分析结果见图5。

图5 白及-百部药对治疗肺结核作用靶点的KEGG富集分析结果

由上述KEGG富集结果分析可知,白及-百部药对在结核病通路上的主要作用靶点为CASP8、BAX、BCL2、CASP9、CASP3、IL10、NOS2、MAPK14、RAF1、TGFB1,这表明白及-百部药对可能通过影响细胞凋亡、宿主免疫等发挥治疗肺结核的作用。见图6。

注 粉色代表白及-百部活性靶点;绿色代表白及-百部非活性靶点图6 结核病信号通路

八、白及-百部药对成分-靶点-信号通路构建

运用Cytoscape 3.7软件构建“白及-百部”药对成分-作用靶点-代谢通路网络。图中包括白及和百部化学成分41种;白及-百部治疗肺结核潜在靶点24个;信号通路20条。筛选出白及-百部化学成分的作用靶点分布在不同的信号通路,相互协调,通过调控不同的信号通路发挥治疗肺结核的作用,结果见图7。成分-靶点-信号通路网络显示,预测出白及-百部治疗肺结核的41种潜在活性成分与CASP8、BAX、BCL2、CASP9、CASP3、IL10、NOS2、MAPK14、RAF1及TGFB1等靶点存在较强的相互作用,通过KEGG富集分析显示这些靶点主要集中在癌症、乙型肝炎、结核病、凋亡、MAPK、TNF等相关信号通路(P值均<0.01)。白及-百部药对成分-靶点-信号通路图体现了中药通过多成分-多靶点-多途径治疗疾病的特点。

注 左侧图内侧为白及-百部有效成分,外侧为靶点;右侧图为通路图7 白及-百部治疗肺结核成分-靶点-信号通路

讨 论

肺结核属于中医学“肺痨”范畴,《黄帝内经·素问》记载:“大骨枯槁,大肉陷下,胸中气满,喘息不便,内痛引肩颈,身热”。华佗《中藏经·传尸》记载“钟此病死之气,染而为疾,故曰传尸也”[9]。中医治疗肺结核历史悠久,具有显著优势。中药治疗肺结核具有增强机体抗病能力、调节免疫功能、减毒增效等优势,但鲜有研究报道治疗肺结核的中药组方用药规律分析。其次,中药的有效成分及中药作用的“靶点”研究不甚明确,中药治疗耐药肺结核的作用机制需要进一步深入研究。

本研究检索自2014年以来中药治疗肺结核的临床文献,通过对使用中药进行频数分析,发现使用频数较高的中药为百部、麦冬、黄芪、白及、地黄,涉及化痰止咳平喘药、补虚药、止血药、清热药等。中医认为肺结核的病位为肺,肺主宣发与肃降,肺的功能失常,则水湿内停,聚而成痰,配伍化痰止咳药以化痰降气益肺。肺结核的病机多为阴虚、气虚、血虚,兼有内燥、痰咳,因而运用补益气血、养阴生津,兼用疏风清热、宣肺止咳之药。通过关联规则分析以期寻找关联性最高的核心药对,综合各项指标后选择“白及-百部”为中药治疗肺结核的核心药对。其次为“地黄-麦冬”“百部-麦冬”“百部-黄芪”“麦冬-黄芪”,提示临床用药时应注重白及、百部、地黄、麦冬、黄芪等药物之间的配伍。临床常用白及、百部治疗咳喘、慢性支气管炎、肺结核等疾病。研究显示,白及、百部对肺结核患者肺空洞及痰菌阴转具有显著疗效,特别是咯血患者,能明显缩短咯血时间[10-12]。

运用网络药理学方法进一步探究核心药对“白及-百部”治疗肺结核的作用机制。通过TCMSP数据库共筛选出41个活性成分及113个靶点,与肺结核疾病靶点映射后,得到交集靶点30个。KEGG通路富集结果表明,白及-百部治疗肺结核预测靶点主要富集在结核病、癌症、乙型肝炎、大肠癌、凋亡、MAPK、TNF等相关信号通路上,这些通路与肺结核的其他相关研究相似,侧面证明了本研究的可靠性[13]。通过以上分析,本研究预测“白及-百部”治疗肺结核的作用机制可能是通过作用于结核病通路上的Caspase-8(CASP8)、BAX、BCL2、CASP9、CASP3、IL10、NOS2、MAPK14、RAF1、TGFB1等关键靶点发挥疗效。

Caspase家族作为一种半胱天冬蛋白酶,在凋亡的信号转导和效应过程中起重要作用。在肺结核的关键通路巨噬细胞/树突状细胞通路中,CASP8通过特异性Caspase裂解位点处裂解靶蛋白,而使蛋白激活或失活。CASP8还参与了Bcl-2家族成员Bid的切割。切割后的Bid易位到线粒体,在那里它与Bcl-2家族成员Bcl-2(一种抗凋亡蛋白)和Bax(一种促凋亡蛋白)相互作用,介导细胞色素C(cytochrome c)的释放和Caspase-9的激活。通过以上两条途径作用于Caspase-3蛋白,执行剪切细胞结构蛋白的作用,直接使细胞发生凋亡[14-16]。T细胞介导的免疫应答也是结核分枝杆菌感染的重要因素,IL-10作为Th2型细胞因子,与肺结核的易感性相关。IL-10的存在导致了抗原呈递替代处理途径的缺失,并下调来自健康个体的单核细胞和巨噬细胞的共刺激分子表达,从而损害细菌清除和诱导长期的肺结核感染[17-18]。结核分枝杆菌诱导的肺泡巨噬细胞能够产生TNF-α和IL-1β,这些细胞因子与T细胞产生的IFN-γ可以通过一氧化氮合酶的作用诱导产生一氧化氮[19-20]。有研究表明,结核病患者肺泡巨噬细胞表达的NOS2具有潜在的杀死结核分枝杆菌的能力,而且这种NOS2在体外可以杀死结核分枝杆菌[21]。中性多形核白细胞是宿主抵御外界病原体的第一道防线,TLR 2参与了结核病患者外周血中性粒细胞PMN凋亡,P38(又名MAPK14)蛋白激酶与可作用于Toll样受体的信号传导[22]。Raf-1是一组异质丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶,是参与正常细胞生长和致癌转化的许多信号通路的核心成分。Raf-1磷酸化丝裂原活化蛋白激酶(MEK),进而激活丝裂原活化的蛋白激酶/细胞外信号调节激酶(MAPK/ERKs),导致信号的传播。Raf-1-MEK-ERK级联调节多种细胞过程,如增殖、分化和凋亡[23]。有研究表明,结核分枝杆菌与树突状细胞相互作用以激活Raf-1-乙酰化依赖性信号传导途径,从而调节不同TLR的信号传导,参与结核分枝杆菌的适应性调节[24]。另有研究表明,小儿肺结核患者的外周血单个核细胞中RAF1的mRNA和蛋白水平上调[25]。转化生长因子TGF-β是免疫稳态和免疫耐受的重要促进因子。肺结核治疗后肺纤维化患者TGF-β水平明显升高[26],抗TGF-β抗体与抗逆转录病毒治疗相结合可能增强T细胞功能,促进免疫系统有效清除结核分枝杆菌[27]。

本研究将数据挖掘与网络药理学方法相结合,整合中药治疗肺结核的临床大数据规律,挖掘出核心药对“白及-百部”,借助网络药理学手段揭示核心药对潜在关键靶点、通路及它们的相互作用。本研究将有助于揭示中医药治疗肺结核的科学内涵,为结核病的治疗机制提供思路。

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