四逆汤配伍环境下的附子效毒网络交集调控研究.docx

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四逆汤配伍环境下的附子效毒网络交集调控研究

四逆汤配伍环境下的附子“效―毒网络”交集调控研究

　　[摘要]目的：

采用网络药理学方法探索四逆汤配伍环境下，甘草、干姜对附子作用基因“效-毒网络”交集调控的机制。

方法：

应用Cytoscape软件和插件AgilentLiteratureSearch，进行文本挖掘并建立附子、甘草、干姜作用的基因相互关系网络;根据附子抗心衰、神经毒性和心脏毒性形成附子“效-毒网络”交集;应用插件Clusterviz进行靶标基因聚类，从DAVID数据库中对甘草、干姜调控附子“效-毒网络”交集的可能通路进行预测。

结果：

与附子神经毒性、心脏毒性和抗心衰作用同时相关的基因有5个，AKT1，BAX，HCC，IL6，IL8，形成附子“效-毒网络”交集有47个节点基因;甘草、干姜与附子“效-毒网络”交集的重合基因分别有29个和27个，可能调控通路有23条和17条。

结论：

在四逆汤配伍环境下，甘草、干姜可能通过影响免疫-炎症反应信号通路、细胞凋亡-自噬信号通路、神经细胞与心肌细胞缺血缺氧保护信号通路等途径调控附子的效/毒效应。

　　[关键词]四逆汤;效-毒网络;网络药理学

　　Studyonintersectionandregulationmechanismof″efficacy-toxicity

　　network″ofaconiteincombinationenvironmentofSinidecoction

　　LIZhi-yong1，BAOHong-juan2，ZHANGShuo-feng3，YETian-yuan1，YANGCe4，LIYan-wen4*

　　（1.ChinaMinorityTraditionalMedicalCenter，MinzuUniversityofChina，Beijing100081，China;2.XiamenMedicalCollege，

　　Xiamen361008，China;3.SchoolofChineseMateriaMedicaofBeijingUniversityofChineseMedicine，Beijing100102，China;

　　4.InstituteofInformationonTraditionalChineseMedicine，ChinaAcademyofChineseMedicalSciences，Beijing100700，China）

　　[Abstract]Objective：

Toexploretheintersectionandregulationmechanismof″efficacy-toxicitynetwork″ofGlycyrrhizaeRadixetRhizoma，ZingiberisRhizomaandAconitiLateralisRadixPraeparata′sactiongeneinthecombinationenvironmentofSinidecoctionwiththenetworkpharmacologicalmethod.Method：

ThegeneinteractionnetworkofAconitiLateralisRadixPraeparata，GlycyrrhizaeRadixetRhizoma，ZingiberisRhizomawereminedandestablishedwithCytoscapesoftwareandAgilentliteraturesearchplug-in.The″efficiency-toxicitynetwork″intersectionofAconitiLateralisRadixPraeparatawasformedaccordingtoitseffectsinanti-heartfailure，neurotoxicityandcardiotoxicity.ThetargetgeneswereclusteredwithClustervizplug-in.Andthepossiblepathwaysofthe″efficacy-toxicitynetwork″intersectionofGlycyrrhizaeRadixetRhizoma，ZingiberisRhizomaandAconitiLateralisRadixPraeparatawereforecastedinDAVIDdatabase.Result：

Therewerefivegenesrelatedtoneurotoxicity，cardiotoxicityandanti-heartfailurefunctionofAconitiLateralisRadixPraeparata，namelyAKT1，BAX，HCC，IL6andIL8，whichformed47nodesgenesinthe″efficiency-toxicitynetwork″intersectionofAconitiLateralisRadixPraeparata.Therewere29and27coincidentgenesinthe″efficiency-toxicitynetwork″ofGlycyrrhizaeRadixetRhizoma，ZingiberisRhizomaandAconitiLateralisRadixPraeparata.Therewere23and17possibleregulatorypathways.Conclusion：

InthecombinationenvironmentofSinidecoction，GlycyrrhizaeRadixetRhizomaandZingiberisRhizomamayregulatetheefficiency-toxicitynetworkofAconitiLateralisRadixPraeparatabyinfluencingimmune-inflammatorysignalingpathway，apoptosis-autophagysignalingpathway，nervecellandmyocardialischemiaandhypoxiaprotectionsignalingpathways.　　[Keywords]Sinidecoction;efficacy-toxicitynetwork;networkpharmacology

　　doi：

10.4268/cjcmm20150429

　　效毒二重性是药物作用的基本特性。

在中医语境下，中药“因毒为能”，“以毒显效”，中药经过必要的加工炮制、配伍优化组合，能够“化害为利，减毒增效”[1]。

网络药理学建立在疾病-表型-基因-药物的多层次网络基础之上，将药物作用网络与生物网络整合，从整体上预测药物作用靶点、提高药物的发现效率^[2]。

在网络药理学范畴，中药的“多组分、多靶点、多途径”特征使其所产生的效-毒效应牵涉到生物网络上更多靶点，这些靶点群是映射到人体生物网络上的靶标子集或称为网络靶标^[3]。

如将有毒中药的效/毒二重性定义为药物对生物复杂网络的不同映射效应，则配伍减毒对有毒中药的效-毒化学成分、效-毒表型变化的影响最终可表现为其对复杂生物网络的不同映射效应，而药物效毒二重性决定了其映射生物网络和作用靶点的重合性，即“效-毒”网络;中药配伍“减毒存效”即可表征为对“效-毒”网络交集区域关键生物靶标（关键节点）的调控，交集区域大小可以关键节点数量来描述，而关键节点受进入体内中药毒性成分数量或质量动态变化而激活或沉默，即中药“效-毒网络”交集调控效应^[4]。

　　四逆汤为《伤寒论》所载经方，由附子、干姜、甘草组成，功效回阳救逆，主治少阴病，方中附子为大毒之品，服用必用生者，“不拘时候”，中病即止[5]。

因以生附子入药，可避免炮制对附子化学成分的影响，利于配伍减毒作用研究，故本文以四逆汤为例，从“效-毒网络”交集调控角度，对甘草、干姜配伍附子减毒的机制进行预测。

　　1方法

　　1.1获取四逆汤组方中药作用靶点数据从TCMGeneDIT数据库^[6]应用自动文本挖掘获得附子（毛茛科植物乌头AconitumcarmichaeliDebx）、甘草（双子叶植物甘草GlycyrrhizauralensisFisch.，胀果甘草G.inflataBat.，或光果甘草G.glabraL.）、干姜（姜科多年生草本植物姜ZingiberofficinaleRosc.）的基因相互关联信息，阅读抽提语句，排除低质量文献。

　　1.2建立附子、甘草、干姜作用靶点网络应用AgilentLiteratureSearch2.7.7对附子、甘草、干姜的关联基因GeneSymbol在Pubmed中进行文本挖掘，阅读检索结果，剔除假阳性信息。

将经确定的基因关系导入Cytoscape2.8.2中，分别实现附子、甘草、干姜作用基因相互关系的复杂生物网络。

　　1.3形成附子作用的“效-毒网络”交集采用Cytoscape2.8.2的分析工具NetworkAnalyzer进行附子作用基因的网络拓扑性分析，“Degree”值反映网络节点调控关联性，其值越大说明节点在网络调控中的作用越关键，综合考虑文本挖掘发现附子作用基因的数量，选择≥10的基因作为关键节点。

以文献计量学统计附子的主要临床毒副作用是心律失常及神经系统损伤^[7]，故本研究以附子对心脏、神经系统的毒性作为附子毒副作用主要观察目标，将附子强心、治疗心力衰竭的作用作为药效观察目标，使用AgilentLiteratureSearch2.7.7，分别对获得的关键基因在神经毒性（neurotoxicity）、心脏毒性（cardiactoxicity）、抗心衰竭作用（heartfailure）方面的作用进行文本挖掘，结合Geneontology进行关键基因功能分析。

将获得的与附子毒副作用、药效作用相关靶标基因GeneSymbol导入Cytoscape2.8.2，形成附子作用抗心衰、毒副作用关联基因的“效-毒网络”交集。

　　1.4筛选附子、甘草、干姜作用的共享基因采用Cytoscape2.8.2的“AdvancedNetworkMerge”插件，参数设置中选择“union”，分别将甘草、干姜作用基因相互关系网络与附子“效-毒网络”交集合并，发现甘草、干姜与附子“效-毒网络”交集的重合基因;采用Cytoscape2.8.2的相邻节点提取功能，分别获得甘草、干姜与附子“效-毒网络”交集的共享（重合）基因及其关联基因的相互作用网络。

　　1.5甘草调控附子“效-毒网络”交集的通路预测将甘草与附子“效-毒网络”交集的共享基因GeneSymbol导入Cytoscape2.8.2形成网络，采用ClusterViz插件进行MCODE聚类分析。

将聚类分值≥3的模型基因GeneSymbol在线提交给DAVID数据库，进行通路预测分析，经文献验证，剔除无关信息，选择P　　2.3附子、甘草、干姜作用的共享基因甘草与附子“效-毒网络”交集的重合基因有29个，干姜与附子“效-毒网络”交集的重合基因有27个，经相邻节点提取，甘草参与附子“效-毒网络”交集调控的基因有：

DDX3X，GLI2，ANGPT2，KIAA0101，CLDN10，MMP2，STMN1，ANGPT1，CD274，IL8，POU5F1，SOX2，CXCL5，MAP2K3，Jun，REL，MYCN，CDKN2A，ATK1，RELA，ATG4A，CPNE7，IL1RAP，BCL2L11，MAPK8，CCR6，SPINK1，PAK1，ID1，CAP2，HK2，TEK，ALCAM，NFBK1，IL10，MCAM，NANOG，TLR5，NUCB2，PTTG1，CHUK，Il17a，ATG4C，SKP2，SMC2，FAS，SOD2，CCR7，CXCR4，CREB3L3，RHOA，PROX1，ATP6V0C，IL6，Soat1，TFRC，CSF2，CXCL3，TNF，FKB2，IKBKB，map4k4，FOXM1，FOXO3，ATK2，FOXO1，ATG4D，TNFSF13，HSP90B2P;干姜参与附子“效-毒网络”交集调控的基因有：

APOA4，LDLR，LPA，ABCA1，SOAT1，LRP1，TLR3，MYCN，IL6，ANGPT1，HRAS，IL12B，TLR5，ANGPT2，IKKA，APOA1，ABCA2，CYP46A1，VLDLR，LRP8，NRLH2，NFKB1，REL，CHUK，CDKN2A，TLR4，TNF，CXCL3，MAP4K4，FOXM1，APOC3，APOE，CH25H，APOC1，APOD，APOC2，TEK，PTTG1，IKBKB，NFKB2，IL8，IL10，NUCB2，Jun。

　　2.4甘草调控附子“效-毒网络”交集的通路预测经MCODE聚类分析，共获得23个聚类模型，其中聚类分值≥3的共有4个，见表1。

各聚类模型基因在DAVID共富集形成信号通路53条。

以2.2结果为基础，遴选P　　[参考文献]

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　　[责任编辑张宁宁]