天津中医药  2021, Vol. 38 Issue (7): 899-904

文章信息

孙瑞茜, 傅强, 王逗逗, 南赫, 吴双, 赵进喜
SUN Ruixi, FU Qiang, WANG Doudou, NAN He, WU Shuang, ZHAO Jinxi
赵进喜教授治疗2型糖尿病的核心处方挖掘及生物学机制探讨
Data mining and biological mechanism exploration of Professor ZHAO Jinxi's core prescription in the treatment of type 2 diabetes mellitus
天津中医药, 2021, 38(7): 899-904
Tianjin Journal of Traditional Chinese Medicine, 2021, 38(7): 899-904
http://dx.doi.org/10.11656/j.issn.1672-1519.2021.07.18

文章历史

收稿日期: 2021-02-16
赵进喜教授治疗2型糖尿病的核心处方挖掘及生物学机制探讨
孙瑞茜1 , 傅强1 , 王逗逗1 , 南赫1 , 吴双2 , 赵进喜1     
1. 北京中医药大学东直门医院肾病内分泌科, 北京 100700;
2. 浙江中医药大学附属第二医院, 杭州 310005
摘要:[目的] 应用数据挖掘及网络药理学技术,对赵进喜教授治疗2型糖尿病(T2DM)药物的核心配伍、潜在靶点、作用机制进行探讨和研究。[方法] 收集325例赵进喜教授诊治2型糖尿病的医案,应用关联规则算法筛选核心药物配伍。使用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)筛选核心处方的活性成分,应用STITCH、TTD、DrugBank、GAD和DisGeNET数据库,筛选药物及T2DM相关靶点。采用Cytoscape中的MCODE算法识别功能模块,应用ClueGO插件进行功能分析。[结果] 通过关联分析得到黄芩、葛根、丹参、仙鹤草、荔枝核、地骨皮等6味药物的核心处方。通过网络药理学分析,得到58个药物-疾病相关靶点,识别出5个功能模块。对重要靶点进行KEGG通路分析,得到18条相关通路。[结论] 核心处方治疗T2DM是多成分、多靶点、多环节、协同作用的过程,其作用靶点可能为SLC2A2、SLC2A4、TNF,PPARA和PPARG,并可以通过调节脂肪因子信号通路和PPAR信号通路发挥作用。
关键词网络药理学    赵进喜    数据挖掘    2型糖尿病    靶点    

糖尿病及其引发的一系列并发症严重危害着人类健康,糖尿病的防治工作面临着非常严峻的形势。糖尿病相当于中医学的消渴病,中医药治疗糖尿病具有独特的优势,越来越受到人们的关注与重视。赵进喜教授是北京中医药大学东直门医院首席专家,国家中医药管理局内分泌重点学科带头人,国医大师吕仁和教授的学术继承人,在治疗糖尿病及其并发症方面有丰富的经验和确切的疗效。本研究收集了赵进喜教授325例2型糖尿病医案,应用数据挖掘技术筛选赵进喜教授治疗2型糖尿病的核心药物配伍,针对中药具有多成分,多靶点的特点,利用网络药理学技术,筛选核心组方的主要作用成分及靶点,构建核心组方治疗疾病的靶点基因网络。对基因网络进行模块划分,并进行基因富集分析,以探索其作用机制,为进一步研究提供思路。

1 研究方法 1.1 核心处方挖掘 1.1.1 研究对象

本研究纳入赵进喜教授2017—2019年门诊及病房诊治的2型糖尿病患者病案,共纳入病案325例。

1.1.2 纳入及排除标准

纳入标准:1)年龄18~85岁,性别不限。2)符合2型糖尿病诊断标准。3)医案记录完整。排除标准:1)严重肝肾疾病。2)合并心肌梗死、心力衰竭、脑血管意外等危急重症。3)肿瘤。

1.1.3 数据处理

对药物及症状进行标准化处理,采用Microsoft office Excel 2016进行数据录入,建立病案数据库,为了方便数据统计与分析,采用二值量化法进行变量统计,“1”为“有”,“0”为“无”。

1.1.4 关联规则分析

应用Weka3.8进行药物和关联规则分析,其中支持度表示项目A和项目B同时出现的比例,置信度表示包含项目A的事物同时包含项目B的比例,提升度表示项目A和项目B的相关性。设定最小支持度为0.05,最小置信度为0.8,得到药物组合,筛选出支持度>0.3的组合,并对药物核心组合进行网络可视化。

1.2 核心处方靶点网络的构建与分析 1.2.1 核心处方化学成分收集和筛选

使用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)筛选核心处方的化学成分。借助TCMSP平台的参数筛选活性成分,设定药物成分口服生物利用度(OB)≥30%,类药性(DL)≥0.18[1]

1.2.2 核心处方及2型糖尿病相关靶点获取

应用TCMSP平台,获取活性成分相应的靶点;应用蛋白-化合物相互作用数据库STITCH 5.0[2],选择置信度≥0.7的靶点。取靶点的交集,建立药物靶点数据集。基于TTD数据库、DrugBank数据库、GAD数据库和DisGeNET数据库,以“Type2 Diabetes Mellitus”为关键词进行检索,筛选2型糖尿病相关靶点。

1.2.3 药物-化合物-靶点网络构建

将核心处方靶点基因和2型糖尿病相关靶标基因匹配,获得核心处方治疗2型糖尿病的潜在靶点。将靶点信息导入STRING 11.0数据库,获得靶点蛋白相互作用关系,使用Cytoscape[3](Version3.5.1)构建药物-化合物-靶点”关系网络及靶点相互作用网络。

1.2.4 模块划分及功能分析

将靶点导入String数据库获取蛋白相互作用关系,采用Cytoscape中的MCODE插件对靶点蛋白相互作用网络进行聚类分析,即对网络中紧密连接的靶点所形成的模块进行识别。应用Cytoscape的ClueGO插件进行富集分析(P < 0.01)。

2 研究结果 2.1 基于关联规则的核心药物组合分析

本研究共纳入325例医案,其中男159例,占48.9%,女166例,占50.9%。对325个处方进行药物频数统计,共涉及药物261味,其中使用频率最高的药物为丹参、黄芩、葛根、白芍和荔枝核。应用Weka3.8进行关联规则分析,设定最小支持度为0.05,最小置信度为0.8。在结果中筛选支持度≥0.3的组合,得到16味核心药物,为赤芍、鬼箭羽、夏枯草、白芍、半夏、陈皮、黄连、柴胡、甘草、茯苓、丹参、黄芩、葛根、地骨皮、荔枝核和仙鹤草,见图 1。提升度表明关联中药之间的相关性,按提升度大小排序,得到位于前3位药物组合均为六药组合,组成为黄芩、葛根、仙鹤草、丹参、荔枝核、地骨皮,视为此次研究得到的核心药物组合,见表 1

图 1 核心药物组合网络图 Fig. 1 Network of core drugs
表 1 核心药物组合关联规则分析表 Tab. 1 Association rules of core drug combinations
2.2 活性成分筛选及相关靶点获得

通过TCMSP数据库检索药物化学成分,并通过OB≥30%和DL≥0.18进一步筛选出潜在活性成分,得到丹参活性成分65个,黄芩活性成分36个,葛根活性成分4个,荔枝核活性成分8个,地骨皮活性成分13个,仙鹤草活性成分5个。通过TCMSP数据库及STICH数据库获得活性成分的相关靶点,删除重复靶点,得到丹参靶点201个,黄芩靶点184个,荔枝核靶点292个,地骨皮靶点205个,仙鹤草靶点74个,葛根靶点59个。

2.3 药物-靶点-疾病网络的构建

通过DrugBank数据库、TTD数据库和DisGeNET数据库,共收集到350个2型糖尿病相关靶点。将2型糖尿病相关靶点和药物靶点相匹配,获得58个共同靶点。将中药、活性成分、靶点导入Cytoscape软件进行网络构建及可视化,结果见图 2

图 2 核心处方-活性成分-靶点网络图 Fig. 2 Core prescription-active ingredients-target network
2.4 模块划分及靶点蛋白网络构建

将靶点导入String数据库获取蛋白相互作用关系,得到靶点蛋白相互作用网络,见图 3,应用Cytoscape中的MCODE插件对靶点蛋白相互作用网络进行模块识别,MCODE可以在蛋白-蛋白相互作用网络中检测密集连接区域,将每一个区域划分为一个功能模块,一共划分出5个模块,见图 4。根据MCODE评分(密度×节点数)排序,评分最大为10,最小为2。

图 3 靶点蛋白相互作用网络 Fig. 3 Network diagram of target spot-protein interaction
图 4 MCODE算法划分的靶点蛋白网络模块 Fig. 4 Target protein network module identified by MCODE algorithm

应用Cytoscape将蛋白相互作用关系网络可视化,靶点蛋白网络共包括58个节点,以Degree(连接度)数值反映节点的大小,Degree指与该节点相关联的“边”的条数。Degree数值越大,节点越大,表明这些靶点参与可更多的生物功能,在网络中具有重要地位。将Degree值排名为前30的靶点作为核心靶点,和MCOEE划分出的功能模块相匹配,发现核心靶点集中在模块1、模块2、模块3和模块5中,见表 2

表 2 核心药物组合治疗T2DM的靶点蛋白(Degree值排名前30位) Tab. 2 Target protein of T2DM treated by core drug combination(Degree value ranked top 30)
2.5 核心靶点KEGG通路分析

应用Cytoscape中的ClueGO插件,对核心靶点进行KEGG通路分析,其中节点越大,表明富集的靶点越多,颜色相近表示功能相近,见图 56。结果显示,核心靶点SLC2A2、SLC2A4和TNF富集在2型糖尿病通路(Type Ⅱdiabetes mellitus)上,与其相连接的化合物为wogonin(黄芩素)、quercetin(槲皮素)、luteolin(叶黄素)、kaempferol(山奈酚)、cryptotanshinone(隐丹参酮),可能为核心处方治疗疾病的重要活性成分。其他核心靶点主要富集在PPAR signaling pathway[LPL,PPARA,PPARG,RXRA]、Adipocytokine signaling pathway[PPARA,RXRA,SLC2A4,TNF]、Bile secretion[ABCB1,ABCB11,ABCG2,HMGCR,RXRA,SLCO1B1]、Chemical carcinogenesis[CYP1A1,CYP1A2,CYP2C8,CYP2C9,PTGS2,UGT1A1,UGT1A3,UGT1A9]等相关通路上。

图 5 核心靶点KEGG通路富集分析网络图 Fig. 5 KEGG pathway enrichment analysis for core targets
图 6 核心靶点KEGG通路富集分析表 Fig. 6 KEGG pathway enrichment analysis for core targets table
3 讨论

应用关联规则算法对325个临床医案进行分析后,得到16味核心药物,包括赤芍、鬼箭羽、夏枯草、白芍、半夏、陈皮、黄连、柴胡、甘草、茯苓、丹参、黄芩、葛根、地骨皮、荔枝核和仙鹤草。筛选其中提升度最大的药物组合,最终得到黄芩、葛根、丹参、仙鹤草、荔枝核、地骨皮等6味药物的核心组合。赵进喜教授强调消渴病“病由热生”,其基本病机为“热伤气阴”,火热炽盛,蕴结日久,日久则络脉多瘀,变生百症。因此临床在益气养阴的同时,特别强调清热治法,久病则强调化瘀通络治法,且注重解决发病过程中变生的瘀血、痰湿、气滞等病理要素[4-6]。此核心药物组合中,黄芩可清热解毒,葛根生津止渴,丹参活血祛瘀,地骨皮清肺降火,荔枝核行气止痛,仙鹤草可益气增力而不助热。既可清热、益气、生津,又可活血、行气,因此是治疗2型糖尿病的重要药物组成。在现代研究中,丹参具有抗氧化、抗心肌缺血、抗血栓、抗炎等作用机制,能够降血糖,提高胰岛素敏感性,改善胰岛素抵抗[7-9]。葛根能够抗氧化、增加胰岛素敏感性,改善糖脂代谢[10]。黄芩具有抗炎、抗病毒、抗菌、抗氧化、心血管保护、抗高血糖的作用[11]。地骨皮、荔枝核、仙鹤草也均有抗炎、抗氧化、降血糖的作用[12-14]

中药具有多靶点、多途径、多环节、化学成分复杂的特点,因此其作用机制的研究常常十分困难,网络药理学利用大数据分析来进行药物研究,可以从复杂生物网络角度,对疾病机制和药物作用机制开展系统性研究[15],因此十分适用于中药尤其是中药复方的机制探索和研究。研究发现,核心组方药物中的黄芩素、槲皮素、叶黄素、山奈酚和隐丹参酮等成分,可能为核心处方的重要活性成分,其作用的重要靶点包括SLC2A2、SLC2A4和TNF,富集在2型糖尿病通路上。SLC2A2、SLC2A4等葡萄糖转运蛋白介导血糖的内流,高血糖发生时,血糖通过SLC2A2进入肝细胞。而脂肪组织和肌肉对葡萄糖的摄取主要由SLC2A4介导,在葡萄糖的利用中起重要作用[16],TNF-α可以通过调节胰岛素信号通路中关键调节因子的表达,促进外周组织的胰岛素抵抗,同时可作为一种独立的细胞毒素,直接作用于胰岛β细胞,导致胰岛素分不足[17-18],因此均是糖尿病药物研发的重要靶标。此外,本次研究发现,核心组方治疗2型糖尿病的机制与脂肪因子信号通路和PPAR信号通路密切相关,相关靶点包括PPARA,PPARG等。PPAR可调控脂肪酸代谢相关基因的表达[19],PPARA可以调节脂肪酸转运和氧化以及脂蛋白循环和胆固醇代谢,与动脉粥样硬化、非酒精性脂肪肝、糖尿病等疾病的发生发展近密切相关。PPARG信号通路是调控脂肪代谢的主要信号通路,参与脂肪代谢、葡萄糖代谢、胰岛素敏感等重要生物过程。

本研究通过数据挖掘归纳了赵进喜教授治疗2型糖尿病的核心处方,组成为黄芩、葛根、丹参、仙鹤草、荔枝核和地骨皮,其化学成分复杂,因此需通过多靶点、多途径、多环节发挥作用。黄芩素、槲皮素、叶黄素、山奈酚和隐丹参酮可能为核心处方治疗疾病的重要活性成分,其作用的重要靶点包括SLC2A2、SLC2A4、TNF,PPARA和PPARG等。本研究以数据挖掘和网络药理学技术相结合的方式,从临床医案中挖掘出有效核心处方,又对其重要活性成分、作用机制等进行探索,可以为进一步的实验研究提供重要依据。

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Data mining and biological mechanism exploration of Professor ZHAO Jinxi's core prescription in the treatment of type 2 diabetes mellitus
SUN Ruixi1 , FU Qiang1 , WANG Doudou1 , NAN He1 , WU Shuang2 , ZHAO Jinxi1     
1. Department of Nephropathy and Endocrinology, Dongzhimen Hospital, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100700, China;
2. The Second Affiliated Hospital Of Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou 310005, China
Abstract: [Objective] Based on the data mining and network pharmacology technology, the core compatibility, potential targets and action mechanism of Professor ZHAO Jinxi's drugs for treating type 2 diabetes mellitus (T2DM) were discussed and studied. [Methods] The medical records of 325 cases of T2DM treated by Professor ZHAO Jinxi were collected, and the compatibility of core drugs was screened by association rules algorithm. TCMSP platform was used to screen the active ingredients of core prescriptions, and STITCH, TTD, DrugBank, GAD and DisGeNET databases were used to screen drugs and T2DM-related targets. MCODE algorithm in Cytoscape is used to identify the functional modules, and ClueGO plug-in is used to analyze the functions. [Results] The core combination of 6 drugs including Scutellaria baicalensis Georgi, Radix Puerariae, Salvia miltiorrhiza Bunge, Agrimonia pilosa, Lychee Seed and Cortex Lycii was screened out by correlation analysis. Through network pharmacological analysis, 58 drug-disease related targets were obtained and 5 functional modules were identified. The 18 related pathways were obtained by KEGG pathway analysis of important targets. [Conclusion] The treatment of T2DM with core prescription is a multi-component, multi-target, multi-link and synergistic process. Its target may be SLC2A2, SLC2A4, TNF, PPARA and PPARG, and it can play a role by regulating fat factor signal pathway and PPAR signal pathway.
Key words: network pharmacology    ZHAO Jinxi    data mining    type 2 diabetes mellitus    target