基于网络药理学研究止嗽散治疗咳嗽变异性哮喘的分子机制

陈丽君，阚红星，丁 然，侯 俊，杨银凤

(安徽中医药大学医药信息工程学院,安徽 合肥 230012)

咳嗽变异性哮喘(cough variant asthma，CVA)通常表现为气道反应过度，嗜酸性炎症和咳嗽。CVA是哮喘的前兆。据统计,有50%～80%的儿童和10%～33%的CVA成人会发展为典型的哮喘。CVA的发病机制及病理生理表现与典型哮喘相似，均为多种炎症细胞和炎症递质参与的慢性呼吸道炎症性疾病。目前治疗CVA的药物有激素和支气管扩张剂，但此类药物长期使用存在毒性和不良反应，而且停药后易复发。

止嗽散收载于清代程钟龄《医学心悟》中，对CVA具有显著的疗效。该方由桔梗、甘草、白前、紫菀、荆芥、陈皮、百部组成。方中紫菀、百部味苦,止咳化痰,共为君药；桔梗开宣肺气，白前降气化痰，共为臣药；荆芥疏风解表,陈皮理气化痰,共为佐药；甘草调和诸药,配桔梗又有利咽止咳之功,共为佐使药。

本研究旨在通过整合药物代谢动力学数据，进行多重药物靶点预测和分子对接分析，以探究止嗽散治疗CVA的作用机制。

1 方法

1.1 活性成分的筛选 通过中药系统药理学数据库和分析平台(traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform, TCMSP)、中国中药整合数据库(traditional Chinese medicine integrated database，TCMIP)和文献检索收集止嗽散中7味中药的分子数据集。同时，将口服生物利用度(oral bioavailability,OB)、类药性(drug likeness,DL)、药物半衰期(half life,HL)的阈值分别设置为OB≥30%,DL≥0.2，HL≥4，以同时满足这3个条件的化合物作为止嗽散方中潜在的活性成分。

1.2 靶点的预测 运用TargetNet、Swiss Target Prediction和基于支持向量机(support vector medicine,SVM)、随机森林法(random forest, RF)的SysDT(Systems drug targeting,SysDT)模型预测靶点。在SysDT方法中，将同时满足RF≥0.7和SVM≥0.8的化合物-靶点相互作用视为有效靶点。此外，将化合物……