天津中医药  2025, Vol. 42 Issue (8): 1028-1037

文章信息

袁忠诚, 张志聪, 徐健, 等.
YUAN Zhongcheng, ZHANG Zhicong, XU Jian, et al.
基于GC-MS和网络药理学的益智仁挥发油质量标志物预测分析
Prediction analysis of quality markers of the volatile oil from Alpiniae Oxyphyllae Fructus based on GC-MS and network pharmacology
天津中医药, 2025, 42(8): 1028-1037
Tianjin Journal of Traditional Chinese Medicine, 2025, 42(8): 1028-1037
http://dx.doi.org/10.11656/j.issn.1672-1519.2025.08.13

文章历史

收稿日期: 2025-02-18
基于GC-MS和网络药理学的益智仁挥发油质量标志物预测分析
袁忠诚1 , 张志聪1 , 徐健1 , 王祥强1 , 王跃飞1,2 , 崔英1,2 , 柴欣1,2 , 肖学凤3     
1. 天津中医药大学中医药研究院, 现代中药创制全国重点实验室, 天津市中药化学与分析重点实验室, 天津 301617;
2. 现代中医药海河实验室, 天津 301617;
3. 天津中医药大学中药学院, 天津 301617
摘要:[目的] 利用气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)分析益智仁挥发油的化学成分,并结合网络药理学方法对益智仁挥发油质量标志物进行预测。[方法] 采用水蒸气蒸馏法提取益智仁挥发油,利用GC-MS技术对其化学成分进行鉴定,并使用峰面积归一化法计算各成分的相对含量。同时,基于网络药理学构建益智仁挥发油的“成分-靶点-通路”网络,并通过分子对接对结果进行验证,进而预测潜在的质量标志物。[结果] 从12批益智仁挥发油中共鉴定出50个化学成分,其中15个为共有成分。选取巴伦西亚橘烯、圆柚酮、nootkatene、蓝桉醇4个主要共有成分作为候选质量标志物,进行网络药理学分析。构建的益智仁挥发油作用关系网络分析表明,巴伦西亚橘烯和圆柚酮可能作为益智仁挥发油的潜在质量标志物,通过16个关键靶点(如ESR1、PTGS2、MAPK3)作用于10条信号通路,发挥神经保护和抗癌等生物活性。分子对接结果显示,这些化合物与靶点之间结合紧密,符合预期结果。[结论] 通过分析益智仁挥发油的化学成分并结合网络药理学研究,预测了其质量标志物,为益智仁挥发油的质量控制提供参考。
关键词益智仁    挥发油    化学成分    网络药理学    

中药益智来源于姜科植物益智Alpinia oxyphylla Miq.的干燥成熟果实,临床上多以益智去壳后的种仁益智仁入药。益智作为“四大南药”之一,主产于海南、广东、广西等地,具有暖肾固精缩尿、温脾止泻摄唾的功效。益智仁中含有挥发油、二苯庚烷、黄酮类等多种化学成分[1],其中挥发油作为益智仁中的主要活性成分,具有神经保护、提高学习记忆、改善认知障碍等功效[2],在治疗神经退行性疾病方面展现出良好的应用前景。

挥发油类成分具有抑菌、抗炎、抗氧化等多种药理活性,但由于成分复杂、稳定性差等因素,限制了其在临床中的广泛应用[3]。在2020年版《中华人民共和国药典》中,益智仁的质量控制仅以挥发油含量作为评价指标,不足以充分反映其内在质量,难以保障药物在临床应用中的疗效。目前,关于益智仁挥发油质量控制的研究较为有限,相关质量控制标准尚不完善,因此筛选出合适的质量标志物对于益智仁挥发油的质量评价具有重要意义。

气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)结合网络药理学为中药挥发油的药效物质基础及作用机制研究提供了新的研究思路[4]。GC-MS技术能够有效表征挥发油中的化学成分;网络药理学通过构建“成分-靶点-通路”网络拓扑学关系图,可以直观展示中药治疗疾病的作用机制,并充分体现中药多成分、多靶点的药效作用特点[5-7]。近年来,质量标志物逐渐成为中药质量评价体系中的重要组成部分,能够更客观、全面地评估中药的质量[8]。本研究通过GC-MS技术对益智仁挥发油的化学成分进行分析,并结合网络药理学方法预测益智仁挥发油的质量标志物,以期为益智仁挥发油的质量控制提供科学依据。

1 仪器与试药 1.1 仪器

气相色谱-质谱联用仪(GC-MS,7890B-5977B,美国Agilent公司);NIST 17.L质谱数据库(美国Agilent公司);万分之一天平(ME204,瑞士METTLER公司);十万分之一天平(MS105DU,瑞士METTLER公司);智能超声波清洗器(DL-720B,上海之信仪器有限公司);挥发油提取器(河南科信玻璃仪器厂);调温电热套(杭州旌斐仪器科技有限公司);中药粉碎机(永康市铂欧五金制品有限公司)。

1.2 试药

甲醇(色谱纯,Sigma-Aldrich贸易有限公司);无水硫酸钠(分析纯,天津市汇杭化工科技有限公司);共12批次益智仁饮片购自各地饮片公司,产地详细信息见表 1。根据2020年版《中华人民共和国药典》益智项下要求对样品进行检测,检测结果均符合药典要求。

表 1 不同产地益智仁饮片样品信息 Tab. 1 Sample information of Alpiniae Oxyphyllae Fructus sliced pieces from different origins
编号 批号 产地 生产日期 厂家
HN-1 220521 海南 2022.05.21 海南海惠中药饮片有限公司
HN-2 220604 海南 2022.06.04 海南海惠中药饮片有限公司
HN-3 220605 海南 2022.06.05 海南海惠中药饮片有限公司
HN-4 220607 海南 2022.06.07 海南海惠中药饮片有限公司
HN-5 220608 海南 2022.06.08 海南海惠中药饮片有限公司
HN-6 220609 海南 2022.06.09 海南海惠中药饮片有限公司
GX-1 2003001 广西 2020.03.01 安国市仁德兴药材有限公司
GX-2 22011102 广西 2022.01.11 河北华都药业有限公司
GX-3 211001376 广西 2021.10.01 河北春开制药股份有限公司
GX-4 220501376 广西 2022.05.01 河北春开制药股份有限公司
GX-5 220801376 广西 2022.08.01 河北春开制药股份有限公司
GX-6 B200901 广西 2020.09.01 河北康派中药材有限公司
2 方法与结果 2.1 益智仁挥发油化学成分研究 2.1.1 益智仁挥发油的提取

益智仁饮片粉碎过2号筛,取约50 g益智仁粉末,精密称定,置1 000 mL圆底烧瓶中,加8倍量水,按水蒸气蒸馏法提取,提取5 h(微沸开始计时),加入适量无水硫酸钠干燥,即得益智仁挥发油。

2.1.2 供试品溶液的制备

精密移取益智仁挥发油100 μL于10 mL量瓶中,加甲醇定容至刻度,混匀,过0.22 μm滤膜,即得。

2.1.3 色谱条件

色谱柱为Agilent HP-5 MS弹性石英毛细管柱(30 m×0.25 mm×0.25 μm);色谱分离采用程序升温模式,初始温度50 ℃,先以15 ℃/min升至135 ℃并保持3 min,然后以1 ℃/min升至140 ℃并保持5 min,再以1 ℃/min升至145 ℃,最后以10 ℃/min升至250 ℃。

2.1.4 质谱条件

离子源温度230 ℃;电离方式EI;电子能量70 eV;四极杆温度150 ℃;色谱-质谱连接口温度280 ℃;溶剂延迟4 min;质量扫描范围30~550 amu;分流比:30∶1;流量:1.2 mL/min;进样量:2 μL;载气:高纯氦气(纯度 > 99.999%)。

2.1.5 益智仁挥发油的GC-MS分析

按照上述分析条件对益智仁挥发油的化学成分进行定性分析,采集益智仁挥发油的总离子流图。典型总离子流图色谱图信息量丰富,各色谱峰分离度良好,见图 1。通过NIST 17.L质谱数据库进行检索,以正向和反向匹配度均≥800为标准,并结合相关文献[9-10],从12批益智仁挥发油中共鉴定出50个化学成分,其中15个为共有成分,具体信息见表 2。将12批次挥发油中50个化学成分的峰面积标准化后绘制为热图,并采用峰面积归一化法计算各成分的相对百分含量,将主要共有成分相对百分含量绘制为堆积直方图,结果详见图 2。巴伦西亚橘烯(12%~18%)、圆柚酮(9%~15%)、nootkatene(5%~9%)和蓝桉醇(5%~12%)在12批次中相对含量均较高且稳定,约占挥发油总量的40%,为益智仁挥发油中主要共有成分。

图 1 益智仁挥发油GC-MS典型总离子流图 Fig. 1 GC-MS typical total ion chromatogram of the volatile oil of Alpiniae Oxyphyllae Fructus
表 2 益智仁挥发油中化学成分相关信息 Tab. 2 Information on the chemical components in the volatile oil of Alpiniae Oxyphyllae Fructus
序号 tR(min) 中文名 英文名 分子式 相对分子质量 CAS号
1 4.11 左旋-β-蒎烯 (-)-β-pinene C10H16 136 18172-67-3
2* 4.55 邻伞花烃 o-cymene C10H14 134 527-84-4
3 4.60 β-松油醇 β-terpineol C10H18O 154 138-87-4
4 4.74 β-罗勒烯 β-ocimene C10H16 154 3338-55-4
5 4.89 γ-松油烯 γ-terpinene C10H16 136 99-85-4
6 4.98 苯乙酮 acetophenone C8H8O 120 98-86-2
7 5.74 (-)-反式-松香芹醇 (-)-trans-pinocarveol C10H16O 152 547-61-5
8 5.81 樟脑 camphor C10H16O 152 76-22-2
9 6.33 草蒿脑 estragole C10H12O 148 140-67-0
10 6.37 桃金娘烯醛 myrtenal C10H14O 150 18486-69-6
11* 9.13 α-蒎烯 α-copaene C15H24 204 3856-25-5
12 9.43 β-榄香烯 β-elemene C15H24 204 515-13-9
13 9.55 甲基丁香酚 methyleugenol C11H14O2 178 93-15-2
14 9.78 - lemnalol C15H24O 220 82570-34-1
15* 10.86 β-瑟林烯 β-selinene C15H24 204 17066-67-0
16* 10.97 - 4,4a-dimethyl-6-prop-1-en-2-yl-2,3,4,5,6,7-hexahydro-1H-naphthalene C15H24 204 -
17* 11.20 香树烯 alloaromadendrene C15H24 204 25246-27-9
18 11.48 - β-vetivenene C15H22 202 27840-40-0
19 11.56 - γ-muurolene C15H24 204 30021-74-0
20* 11.86 - aristolochene C15H24 204 26620-71-3
21* 12.16 巴伦西亚橘烯 valencene C15H24 204 4630-07-3
22 12.43 - dihydro-β-agarofuran C15H26O 222 5956-09-2
23 12.45 α-菖蒲醇 α-acorenol C15H26O 222 28400-11-5
24* 12.82 - nootkatene C15H22 202 5090-61-9
25* 12.97 - α-panasinsen C15H24 204 56633-28-4
26 13.08 Δ-杜松烯 Δ-cadinene C15H24 204 483-76-1
27 13.34 - 1,1(-bis(cyclooct-2-en-4-one) C16H22O2 246 -
28 13.70 - 4,4a,5,6,7,8-hexahydro-4a,8-dimethylnaphthalen-2(3H)-one C12H18O 178 4071-63-0
29 13.84 - β-calacorene C15H20 200 50277-34-4
30* 14.77 - isoaromadendrene epoxide C15H24O 220 -
31 15.34 - (1R,7S,E)-7-isopropyl-4,10-dimethylenecyclodec-5-enol C15H24O 220 -
32 15.54 石竹素 caryophyllene oxide C15H24O 220 1139-30-6
33 15.65 - furopelargone A C15H22O2 234 1143-45-9
34 16.71 - humulene oxide Ⅱ C15H24O 220 19888-34-7
35 17.09 2-甲基-4-(2,2,6-三甲基-1-环己烯基-1-基)-2-丁烯醛 2-methyl-4-(2,6,6-trimethyl-1-cyclohexen-1-yl)-2-butenal C14H22O 206 3155-71-3
36 17.24 α-细辛脑 α-asarone C12H16O3 208 2883-98-9
37* 17.55 - diepicedrene-1-oxide C15H24O 220 -
38 18.80 - (+)-isovalencenol C15H24O 220 22387-74-2
39* 18.97 蓝桉醇 (-)-globulol C15H26O 222 489-41-8
40* 20.22 - mustakone C15H22O 218 1209-91-2
41 21.44 - α-vetivol C15H24O 220 57422-86-3
42 21.64 4-异丙基-6-甲基-1-四酮 4-isopropyl-6-methyl-1-tetralone C14H18O 202 57494-10-7
43* 22.40 - calarene epoxide C15H24O 220 -
44 23.91 - 8-isopropyl-5-methyl-4,4a,5,6,7,8-hexahydronaphthalen-2(3H)-one C14H22O 206 4726-45-8
45 24.32 - eremophilone C15H22O 218 562-23-2
46 24.59 - 3-hydroxy-6-isopropenyl-4,8a-dimethyl-1,2,3,5,6,7,8,8a-octahydronaphthalen-2-yl acetic acid ester C17H26O3 278 -
47 25.36 - 2-methyl-9-(prop-1-en-3-ol-2-yl)-icyclo[4.4.0]dec-2-ene-4-ol C15H24O2 236 -
48 25.46 木香醇 costol C15H24O 220 515-20-8
49 25.72 α-香附酮 α-cyperone C15H22O 218 473-08-5
50* 26.87 圆柚酮 nootkatone C15H22O 218 4674-50-4
注:*,12批次共有成分。
注:图A,挥发油化学成分相对含量热图;图B,主要共有成分堆积直方图。 图 2 益智仁挥发油化学成分的相对含量 Fig. 2 The relative contents of the chemical components in the volatile oil of Alpiniae Oxyphyllae Fructus
2.2 益智仁挥发油的网络药理学研究 2.2.1 化合物靶点预测

基于益智仁挥发油化学成分分析结果,通过SwissTargetPrediction数据库(https://www.swisstargetprediction.ch/)并结合TCMSP数据库(https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php/)对15个共有成分的靶点进行预测,共富集得到231个靶点。通过网络节点贡献度对其进行初步评估,为了精简网络,选取了相对含量较高、代表性较强、网络贡献度较大的4个主要共有成分,即巴伦西亚橘烯、圆柚酮、nootkatene和蓝桉醇作为候选质量标志物进行重点分析[11]。候选质量标志物共富集138个靶点,去除重复后,使用UniProt数据库(https://www.uniprot.org)对靶点名称进行规范化处理,最终得到95个蛋白质靶点。

2.2.2 PPI网络的构建

将筛选出的95个靶点导入STRING 12.0数据库(http://string-db.org/cgi/input.pl)进行PPI分析,设置物种为“Homo sapiens”,蛋白交互分数(interaction score)阈值设定为大于0.4,其余参数保持不变,获得PPI网络图,并导出蛋白交互信息。通过Cytoscape 3.9.1对其进行网络可视化,并利用其中的“Network Analyzer”功能对结果进行拓扑学属性分析,以度值(degree)大于两倍中位数、介数中心性(betweenness centrality)和接近中心性(closeness centrality)大于中位数作为核心靶点的评判标准。根据拓扑参数的度值设定节点大小,度值越大,节点越大(见图 3),最终筛选得到16个核心靶点,具体信息见表 3

图 3 PPI网络图 Fig. 3 PPI network diagram
表 3 核心靶点网络的拓扑学性质 Tab. 3 Topological properties of key target network
靶点 名称 介数中心性 接近中心性 度值
ESR1 Estrogen receptor alpha 0.199 6 0.584 9 34
PTGS2 Prostaglandin G/H synthase 2 0.136 5 0.581 3 29
MAPK3 MAP kinase-activated protein kinase 3 0.070 5 0.516 7 22
DRD2 D(2)dopamine receptor 0.072 7 0.500 0 20
MAOB Amine oxidase [flavin-containing] B 0.038 5 0.486 9 20
PPARA Peroxisome proliferator-activated receptor alpha 0.070 1 0.508 2 20
CYP19A1 Aromatase 0.052 8 0.494 7 20
MAOA Amine oxidase [flavin-containing] A 0.047 1 0.513 8 19
NR3C1 Glucocorticoid receptor 0.039 3 0.516 7 19
PGR Progesterone receptor 0.037 1 0.502 7 18
RXRA Retinoic acid receptor RXR-alpha 0.039 1 0.486 9 18
ESR2 Estrogen receptor beta 0.046 9 0.497 3 17
CYP2C19 Cytochrome P450 2C19 0.053 1 0.476 9 16
AR Androgen receptor 0.010 7 0.472 1 15
CYP17A1 Steroid 17-alpha-hydroxylase/17,20 lyase 0.009 4 0.453 7 15
SLC6A4 Sodium-dependent serotonin transporter 0.033 9 0.481 9 14
2.2.3 基因本体(GO)功能富集分析和京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路富集分析

通过DAVID数据库6.8(https://david.ncifcrf.gov/)对16个核心靶点进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析,以显著水平P≤0.01对通路及功能进行筛选。GO分析共得到47个条目,其中生物过程(BP)占18条,细胞组成(CC)占2条,分子功能(MF)占27条;KEGG分析富集了10条通路。选取部分显著性强的条目进行展示,将结果载入R语言4.2.1,利用ggplot2绘制气泡图进行可视化展示。GO分析和KEGG分析的详细结果见图 4

注:图A,GO功能富集;图B,KEGG通路富集。 图 4 益智仁挥发油GO功能、KEGG通路富集图 Fig. 4 GO function、KEGG pathway enrichment map of the volatile oil from Alpiniae Oxyphyllae Fructus

这些靶点在生物过程中参与了RNA聚合酶Ⅱ启动子对转录的正向调节和负反馈、类固醇激素受体信号通路以及细胞对雌二醇和雌激素的反应等活动;在细胞组成上涉及染色质和线粒体;在分子功能上与相同蛋白质结合、RNA聚合酶Ⅱ与DNA的特异性识别和结合、转录因子与DNA的特异性识别和结合、酶结合、锌离子结合、DNA结合和雌激素反应元件结合等多种功能相关。

KEGG富集通路主要涉及癌症、神经系统、内分泌系统3个方面,癌症通路包括化学致癌-受体活化、癌症通路以及乳腺癌;神经系统涉及血清素能突触;内分泌系统涉及催乳素信号传导、雌激素信号通路以及卵巢类固醇的生成;此外,还与乙醇成瘾性、可卡因成瘾性及药物代谢-细胞色素P450存在有一定关联。

2.2.4 构建“成分-靶点-通路”网络

利用Cytoscape 3.9.1将筛选得到的4个成分、16个核心靶点和10条通路构建益智仁挥发油的“成分-靶点-通路”网络,结果见图 5,网络中的节点分别代表成分、靶点和通路。研究表明,各成分作用于多个靶点,并在多个通路上发挥不同的治疗作用,这与中医药的“多成分、多靶点”整体作用特点相符。其中,圆柚酮(degree=12)和巴仑西亚橘烯(degree=10)对网络的贡献度较高,nootkatene(degree=5)和蓝桉醇(degree=3)对网络的贡献度较小。进一步通过对节点的网络拓扑学分析发现,圆柚酮和巴仑西亚橘烯作用范围广泛,可通过靶点作用于预测的所有通路。

图 5 益智仁挥发油“成分-靶点-通路”网络图 Fig. 5 "Component-Target-Pathway" network diagram of the volatile oil from Alpiniae Oxyphyllae Fructus
2.3 分子对接验证

通过PubChem数据库下载圆柚酮和巴伦西亚橘烯的sdf结构文件,通过OpenBabel 2.4.1软件将其转换为pdb格式。通过PDB数据库(https://www.rcsb.org/)下载排名前五的核心靶点蛋白的pdb格式,包括ESR1(PDBID:3UUD)、PTGS2(PDBID:5F19)、MAPK3(PDBID:3FHR)、DRD2(PDBID:5AER)和MAOB(PDBID:2C67)。采用AutoDock Tools 1.5.7软件对化合物进行加氢、扭转键检测等处理后保存为pdbqt格式;类似地,使用AutoDock Tools 1.5.7结合Pymol 4.6.0软件,对蛋白质进行去水、加氢、计算电荷等操作,并保存为pdbqt格式。使用Autodock Vina 1.2.5软件对化合物与靶点蛋白进行对接,并通过Pymol 4.6.0软件对结果进行可视化分析。

化合物与靶点蛋白的最低结合能小于0时,表明配体化合物与受体蛋白能够自发结合,而如果最低结合能小于-5 kcal/mol,则说明配体化合物与受体蛋白结合较为紧密[12]。对接结果见表 4,圆柚酮、巴仑西亚橘烯与核心靶点蛋白的结合能均低于-5 kcal/mol,表明两者均与靶蛋白结合较为紧密。选取部分对接结果进行展示,具体的结合位点及相互作用力的结果见图 6。圆柚酮和巴仑西亚橘烯与核心靶点的结合能差异较小,但两者在结合口袋位置和结合键数量上存在差异。笔者认为这种差异主要源自化合物的结构特征,尤其是取代基的电子效应和空间位阻等因素。结合能差异较小可能因为两个化合物具有相同的母核,而对接模式差异性大的原因更多体现在圆柚酮中羰基的吸电子效应。值得注意的是,圆柚酮和巴伦西亚橘烯与靶点蛋白的对接主要依赖于疏水相互作用,而非氢键作用。

表 4 分子对接结果 Tab. 4 Results of molecular docking  
kcal/mol
化合物 靶点
ESR1 PTGS2 MAPK3 DRD2 MAOB
圆柚酮 -8.34 -6.59 -6.10 -6.68 -6.58
巴伦西亚橘烯 -8.34 -7.26 -6.48 -6.78 -7.18
注:图A,ESR1-圆柚酮;图B,ESR1-巴伦西亚橘烯;图C,PTGS2-圆柚酮;图D,PTGS2-巴伦西亚橘烯。灰色虚线代表疏水相互作用;蓝色实线代表氢键作用。 图 6 分子对接模式图 Fig. 6 Molecular docking pattern diagram
3 讨论 3.1 益智仁挥发油化学成分研究

挥发油的常见提取方法包括水蒸气蒸馏法、溶剂萃取法、压榨法、超临界流体萃取法等。在这些方法中,水蒸气蒸馏法由于技术成熟且易于放大生产,仍然是目前最为主流的提取方式。本实验采用水蒸气蒸馏法提取益智仁挥发油,并通过GC-MS分析鉴定出50个化学成分,主要为倍半萜类化合物,其中15个为共有成分。巴伦西亚橘烯(12%~18%)、圆柚酮(9%~15%)、nootkatene(5%~9%)和蓝桉醇(5%~12%)4个成分在各批次中相对含量较高且稳定,为益智仁挥发油的主要共有成分。进一步分析表明,各批次的共有成分比例较低,可能由以下几个原因造成。首先,不同产地的益智仁挥发油成分存在差异。其次,样品的采收时间、处理方法、储存和运输条件等因素可能影响挥发油成分。此外,微量成分的含量波动也可能导致共有成分的差异。在分析的过程中,背景的干扰可能导致部分成分匹配度较低,造成部分共有成分被错误排除。因此,应尽可能优化GC-MS数据库匹配,以提高共有成分的鉴定率。

3.2 益智仁挥发油核心靶点分析

从传统意义上讲,益智作为补阳药之一,具有温补脾肾的功效。在临床应用中,益智仁挥发油被认为具有改善认知功能、脑保护和抗氧化的作用,广泛应用于阿尔茨海默病(AD)和帕金森综合征(PD)的研究。根据KEGG通路富集结果,并结合益智仁挥发油的传统功效及临床应用,从神经系统、内分泌系统和癌症3个方面对核心靶点进行了分析。

在神经系统方面,多巴胺受体(DRD2)的表达对多巴胺信号通路的激活至关重要。单胺氧化酶(MAOA和MAOB)在体内生物胺的代谢中起关键作用,调节大脑神经递质水平,其中MAOB已成为阿尔茨海默病等神经退行性疾病重要干预靶点[13]。AD的特征是淀粉斑块(Aβ)和过度磷酸化的神经纤维缠结在大脑中的积聚,核受体PPARA能调控糖脂代谢和炎症过程中的基因表达,是Aβ清除过程中自噬的关键调控因子[14]。因此,益智仁挥发油在神经系统的作用靶点与其临床应用密切相关。

在内分泌系统及癌症方面,雌激素受体ESR1和ESR2共同参与体内雌激素水平的调控,关键酶芳香化酶(CYP19A1)在雌激素合成中同样发挥重要作用。有研究表明,雌激素缺乏可能干扰神经纤维缠结的延伸,进而增加患AD的风险[15],而过量的雌激素水平亦是罹患乳腺癌的重要决定性因素[16]。环氧合酶-2(PTGS2)不仅促进雌激素合成[17],还可促进癌细胞的增殖、血管生成、炎症反应、侵袭和转移[18]。丝裂原激活蛋白激酶(MAPK)能够通过上下游信号级联反应抑制PTGS2的过表达,在癌症治疗中发挥重要作用。此外,DRD2在乳腺癌程序性细胞凋亡过程中也起着关键作用[19]。研究表明,多种中药挥发油对乳腺癌具有治疗作用,益智仁挥发油也可能具有潜在的治疗价值,但由于癌症相关通路的靶点覆盖范围广泛,仍需进一步研究[20]

3.3 益智仁挥发油质量标志物筛选

益智仁挥发油具有神经保护、抗癌等多种药理活性。研究表明,益智仁挥发油能有效改善PD小鼠的运动协调性和学习记忆能力,可能通过抑制MAOB活性、提高脑内单胺类神经递质水平、减轻氧化应激反应、减少神经元凋亡等途径实现神经保护作用[21-22]。此外,益智仁挥发油还通过调节乙酰胆碱酯酶(AchE)和胆碱转移酶(ChAT)来增加胆碱能神经活性,从而有效改善学习障碍小鼠的学习记忆能力[2, 23]。此外,益智仁挥发油对多种癌细胞也表现出细胞毒作用[24]

巴伦西亚橘烯和圆柚酮均具有抗炎、抗氧化、抗癌、抗肿瘤和心脏保护等多种药理活性[25]。例如,巴伦西亚橘烯能够抑制卵巢癌细胞和淋巴母癌细胞的增殖[26];圆柚酮通过激活AMPK通路调节乳腺癌干细胞(MCF-7SCs)的葡萄糖代谢,降低其干性特征[27]。此外,圆柚酮还具有神经保护的特性[28]。He等[29]通过评估AD小鼠行为学表现和病理学变化水平及脑内生化指标发现,圆柚酮能有效改善AD小鼠的神经行为表现,减少神经细胞的损伤,降低脑内丙二醛、Aβ和AchE水平,表明其改善AD小鼠记忆障碍的机制可能与抗氧化、抑制AchE活性以及抑制Aβ积累有关。Wang等[30]发现圆柚酮可有效降低AD小鼠海马区高表达的炎症因子,其可能通过NF-κB-p65和NLRP3通路减弱神经炎症反应来改善学习记忆能力。在PD的相关研究中,圆柚酮能通过激活PI3K/Akt信号通路抑制MAPK3蛋白的表达,从而减轻神经炎症反应,减缓PD大鼠症状和脑组织损伤[31]

巴伦西亚橘烯和圆柚酮在所测益智仁挥发油中相对含量均较高(>9%),且其药理作用与益智仁挥发油的药理作用相符合,推测巴伦西亚橘烯和圆柚酮可能是益智仁挥发油发挥药理作用的主要物质基础,与益智仁挥发油功效属性密切相关。由于巴伦西亚橘烯和圆柚酮兼具可测性和有效性,建议将其作为益智仁挥发油的质量标志物。

综上所述,本实验以益智仁挥发油化学成分研究为基础,结合网络药理学的分析方法,构建了益智仁挥发油“成分-靶点-通路”作用网络,并通过分子对接进行验证,最终预测出其潜在的质量标志物。通过文献佐证,建议将巴伦西亚橘烯和圆柚酮作为益智仁挥发油质量控制指标。通过对质量标志物的深入分析,有助于更好地理解和掌握益智仁挥发油的关键药效成分,确保其在传统和现代临床应用中的有效性、稳定性和质量可控性,为益智仁挥发油质量控制及后续研究提供重要参考。

参考文献
[1]
陈萍, 王培培, 焦泽沼, 等. 益智仁的化学成分及药理活性研究进展[J]. 现代药物与临床, 2013, 28(4): 617-623.
[2]
马俊俏, 吴勇, 周俊璇, 等. 益智仁挥发油对东莨菪碱致小鼠学习记忆障碍的改善作用研究[J]. 中国药房, 2018, 29(22): 3074-3078.
[3]
焦姣姣, 王雅琪, 熊优, 等. 2015年版《中国药典》一部含挥发油类中药的分类及其质量影响因素分析[J]. 中国实验方剂学杂志, 2019, 25(9): 197-206.
[4]
董娜娜, 陈晓兰, 邓铋莉, 等. GC-MS结合网络药理学及实验验证挖掘猪牙皂挥发油有效组分及其抗脑缺血再灌注的作用机制[J]. 中国中药杂志, 2023, 48(4): 1076-1086.
[5]
帅丽霞, 陈旺, 袁袁, 等. 基于指纹图谱和网络药理学对经典名方二冬汤质量标志物(Q-Marker)预测分析[J]. 中草药, 2022, 53(18): 5682-5691.
[6]
樊亚东, 于爽, 张晓雨, 等. 肝爽颗粒对肝硬化和抑郁症"异病同治"的网络药理学机制分析[J]. 天津中医药, 2021, 38(2): 240-246. DOI:10.11656/j.issn.1672-1519.2021.02.21
[7]
吴京霓, 刘瑞敏, 许丹妮, 等. 基于GC-MS技术及网络药理学探讨醒脑静注射液入脑成分抗脑缺血损伤的作用机制[J]. 中草药, 2021, 52(3): 808-820.
[8]
刘昌孝, 陈士林, 肖小河, 等. 中药质量标志物(Q-Marker): 中药产品质量控制的新概念[J]. 中草药, 2016, 47(9): 1443-1457.
[9]
WU D, CHEN K, XU M, et al. Rapid analysis of essential oils in fruits of Alpinia oxyphylla Miq. by microwave distillation and simultaneous headspace solid-phase microextraction coupled with gas chromatography-mass spectrometry[J]. Analytical Methods, 2014, 6(24): 9718-9724.
[10]
WEI N, WANG M, ADAMS S J, et al. Comparative study and quality evaluation regarding morphology characters, volatile constituents, and triglycerides in seeds of five species used in traditional Chinese medicine[J]. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 2021, 194: 113801.
[11]
李欠, 尹转霖, 丁小琴, 等. 独活挥发油低共熔溶剂辅助微波水蒸气蒸馏法提取及质量标志物(Q-Marker)研究[J]. 中草药, 2024, 55(4): 1167-1177.
[12]
安子萌, 付乾芳, 薛雅若, 等. 基于网络药理学、分子对接、分子动力学模拟探讨茸菖胶囊治疗小儿癫痫的靶点机制[J]. 天津中医药, 2023, 40(4): 495-505. DOI:10.11656/j.issn.1672-1519.2023.04.16
[13]
BEHL T, KAUR D, SEHGAL A, et al. Role of monoamine oxidase activity in Alzheimer's disease: An insight into the therapeutic potential of inhibitors[J]. Molecules, 2021, 26(12): 3724.
[14]
LUO R, SU L Y, LI G, et al. Activation of PPARA-mediated autophagy reduces Alzheimer disease-like pathology and cognitive decline in a murine model[J]. Autophagy, 2020, 16(1): 52-69.
[15]
ISHUNINA T A. Alternative splicing in aging and Alzheimer's disease: Highlighting the role of tau and estrogen receptor α isoforms in the hypothalamus[J]. Handbook of Clinical Neurology, 2021, 182: 177-189.
[16]
YAGER J D, DAVIDSON N E. Estrogen carcinogenesis in breast cancer[J]. The New England Journal of Medicine, 2006, 354(3): 270-282.
[17]
赵文荣. 芳香化酶、雌孕激素受体在子宫腺肌病和卵巢内膜样囊肿中的表达[D]. 上海: 复旦大学, 2009.
[18]
HASHEMI GORADEL N, NAJAFI M, SALEHI E, et al. Cyclooxygenase-2 in cancer: A review[J]. Journal of Cellular Physiology, 2019, 234(5): 5683-5699.
[19]
TAN Y, SUN R, LIU L, et al. Tumor suppressor DRD2 facilitates M1 macrophages and restricts NF-κB signaling to trigger pyroptosis in breast cancer[J]. Theranostics, 2021, 11(11): 5214-5231.
[20]
杜清, 刘熠新, 叶明方, 等. 中药挥发油在乳腺癌防治方面的研究进展[J]. 中国实验方剂学杂志, 2022, 28(17): 226-234.
[21]
黄凌, 朱毅, 常艳波, 等. 益智仁挥发油对帕金森病模型小鼠脑内纹状体和黑质损伤的影响[J]. 中国药理学与毒理学杂志, 2009, 23(3): 176-182.
[22]
黄凌, 朱毅, 董志, 等. 益智仁挥发油急性毒性实验及对帕金森小鼠行为学和纹状体多巴胺含量的影响[J]. 中药材, 2008, 31(5): 722-726.
[23]
康瑶, 唐瑗, 张东星, 等. 药食同源物质防治阿尔茨海默病作用机制的研究进展[J]. 食品工业科技, 2024, 45(12): 18-27.
[24]
WANG C, YUAN H, BAO X, et al. Chemical composition, in vitro cytotoxic and antioxidant activities of the fruit essential oil of Alpinia oxyphylla[J]. Asian Journal of Chemistry, 2014, 26(14): 4201-4205.
[25]
ZHANG L L, CHEN Y, LI Z J, et al. Production, function, and applications of the sesquiterpenes valencene and nootkatone: A comprehensive review[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2023, 71(1): 121-142.
[26]
AMBROŽ M, MATOUŠKOVÁ P, SKARKA A, et al. The effects of selected sesquiterpenes from Myrica rubra essential oil on the efficacy of doxorubicin in sensitive and resistant cancer cell lines[J]. Molecules, 2017, 22(6): 1021.
[27]
NGUYEN Y T, TO N B, TRUONG V N, et al. Impairment of glucose metabolism and suppression of stemness in MCF-7/SC human breast cancer stem cells by Nootkatone[J]. Pharmaceutics, 2022, 14(5): 906.
[28]
谭睿, 赵骞, 卢琼, 等. 利用干细胞筛选中药神经保护作用活性成分的新方法[J]. 世界科学技术-中医药现代化, 2019, 21(4): 565-572.
[29]
HE B, XU F, XIAO F, et al. Neuroprotective effects of nootkatone from Alpiniae Oxyphyllae Fructus against amyloid-β-induced cognitive impairment[J]. Metabolic Brain Disease, 2018, 33(1): 251-259.
[30]
WANG Y, WANG M, XU M, et al. Nootkatone, a neuroprotective agent from Alpiniae Oxyphyllae Fructus, improves cognitive impairment in lipopolysaccharide-induced mouse model of Alzheimer's Disease[J]. International Immunopharmacology, 2018, 62: 77-85.
[31]
YAO Z, LI J, BIAN L, et al. Nootkatone alleviates rotenone-induced Parkinson's Disease symptoms through activation of the PI3K/Akt signaling pathway[J]. Phytotherapy Research, 2022, 36(11): 4183-4200.
Prediction analysis of quality markers of the volatile oil from Alpiniae Oxyphyllae Fructus based on GC-MS and network pharmacology
YUAN Zhongcheng1 , ZHANG Zhicong1 , XU Jian1 , WANG Xiangqiang1 , WANG Yuefei1,2 , CUI Ying1,2 , CHAI Xin1,2 , XIAO Xuefeng3     
1. Institute of Traditional Chinese Medicine of State Key Laboratory of Chinese Medicine Modernization, Tianjin Key Laboratory of Traditional Chinese Medicine Chemistry and Analysis, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin 301617, China;
2. Haihe Laboratory of Modern Chinese Medicine, Tianjin 301617, China;
3. School of Chinese Materia Medica, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin 301617, China
Abstract: [Objective] The volatile oil of Alpiniae Oxyphyllae Fructus was analyzed using gas chromatography-mass spectrometry(GC-MS) to identify its chemical components. Quality markers for the volatile oil of Alpiniae Oxyphyllae Fructus were predicted based on chemical compositions and network pharmacology research. [Methods] The volatile oil of Alpiniae Oxyphyllae Fructus was extracted by steam distillation. The chemical components were analyzed by GC-MS. The relative contents of the components were determined by peak area normalization. In addition, the "component-target-pathway" network was constructed by network pharmacology, and the results were verified through molecular docking. Finally, the quality markers of the volatile oil of Alpiniae Oxyphyllae Fructus were predicted. [Results] A total of 50 components were identified from 12 batches of the volatile oil of Alpiniae Oxyphyllae Fructus, with 15 common components. As the main common components, valencene, nootkatone, nootkatene, and globulol were chosen as candidate quality markers for network pharmacological analysis. The constructed relationship network analysis showed that valencene and nootkatone may be the potential quality markers of the volatile oil of Alpiniae Oxyphyllae Fructus, which can perform neuroprotective and anti-cancer effects by acting on 10 pathways through 16 key targets such as ESR1, PTGS2, and MAPK3. Besides, the molecular docking results showed that the compounds binded closely to the targets, which was consistent with the expected results. [Conclusion] Through the chemical composition analysis and network pharmacology study, the quality markers of the volatile oil from Alpiniae Oxyphyllae Fructus were predicted, which provides valuable insights into the quality markers of the volatile oil of Alpiniae Oxyphyllae Fructus, providing a reference for further quality control studies.
Key words: Alpiniae Oxyphyllae Fructus    volatile oil    chemical components    network pharmacology