基于数据挖掘和网络药理学研究中药免疫增强剂的作用机制及用药规律

    目的 采用数据挖掘的方法探究复方专利处方中用于增强免疫力的中药配伍规律,并运用网络药理学、分子对接技术分析其中核心药物的潜在作用机制。方法 挖掘国家知识产权局中药增强免疫力的复方专利数据,进行中药频次、关联规则以及复杂网络分析,并筛选出核心药物。利用TCMSP平台筛选核心药物活性成分并进行靶点预测,于疾病数据库OMIM、DrugBank、GeneCards、Uniprot筛选免疫力相关靶点,获取核心中药与免疫力的交集靶点;对交集靶点进行蛋白互作(PPI)分析和基因本体(GO)功能及京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。使用分子对接技术对药物活性成分、关键靶点进行验证。结果 分析中药复方专利得出5味核心药物:黄芪、人参、枸杞子、茯苓、当归,有效活性成分对应靶点214个,1 784个免疫力相关靶点,交集靶点55个,关键作用靶点有RELA、TNF、TP53、IL-6。GO分析结果显示主要调控对细菌起源分子的反应、对脂多糖的反应、对生物刺激的反应等。KEGG通路160条,主要涉及脂质与动脉粥样硬化、南美洲锥虫病、TNF信号通路、癌症通路等多条信号通路。分子对接结果显示,槲皮素、山柰酚能较好地与RELA、TNF、TP53、IL-6进行结合。结论 专利文献中增强免疫力的中药以补虚药为主,主要有效成分为槲皮素、山柰酚等化合物,以RELA、TNF、TP53、IL-6为关键靶点,通过脂质和动脉粥样硬化、南美洲锥虫病、TNF信号通路、癌症通路等多条通路发挥增强免疫力的作用。 

 

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文章目录

 

1 资料与方法

    1.1 资料来源与检索

    1.2 数据库的建立及数据规范

    1.3 数据挖掘方法

    1.4 网络药理学

        1.4.1 核心药物成分及靶点、免疫力靶点的筛选

        1.4.2 交集靶点筛选及蛋白互作(PPI)网络构建

        1.4.3 GO功能分析和KEGG通路分析

    1.5 分子对接

2 结果

    2.1 数据挖掘结果

        2.1.1 专利公布情况

        2.1.2 单药使用频次结果

        2.1.3 高频药物性味归经

        2.1.4 关联规则分析结果

        2.1.5 复杂网络分析结果

    2.2 网络药理学结果

        2.2.1 核心药物成分及靶点、免疫力靶点的筛选结果

        2.2.2 免疫力相关核心药物-成分-靶点网络图

        2.2.3 PPI网络分析

        2.2.4 GO功能及KEGG通路富集结果

        2.2.5 分子对接结果

3 讨论