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趙進喜教授治療2型糖尿病的核心處方挖掘及生物學(xué)機制探討

2021-07-25 11:43:12孫瑞茜傅強王逗逗南赫吳雙趙進喜
天津中醫(yī)藥 2021年7期
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)庫糖尿病

孫瑞茜 ,傅強 ,王逗逗 ,南赫 ,吳雙 ,趙進喜

(1.北京中醫(yī)藥大學(xué)東直門醫(yī)院腎病內(nèi)分泌科,北京 100700;2.浙江中醫(yī)藥大學(xué)附屬第二醫(yī)院,杭州 310005)

糖尿病及其引發(fā)的一系列并發(fā)癥嚴重危害著人類健康,糖尿病的防治工作面臨著非常嚴峻的形勢。糖尿病相當于中醫(yī)學(xué)的消渴病,中醫(yī)藥治療糖尿病具有獨特的優(yōu)勢,越來越受到人們的關(guān)注與重視。趙進喜教授是北京中醫(yī)藥大學(xué)東直門醫(yī)院首席專家,國家中醫(yī)藥管理局內(nèi)分泌重點學(xué)科帶頭人,國醫(yī)大師呂仁和教授的學(xué)術(shù)繼承人,在治療糖尿病及其并發(fā)癥方面有豐富的經(jīng)驗和確切的療效。本研究收集了趙進喜教授325例2型糖尿病醫(yī)案,應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)篩選趙進喜教授治療2型糖尿病的核心藥物配伍,針對中藥具有多成分,多靶點的特點,利用網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)技術(shù),篩選核心組方的主要作用成分及靶點,構(gòu)建核心組方治療疾病的靶點基因網(wǎng)絡(luò)。對基因網(wǎng)絡(luò)進行模塊劃分,并進行基因富集分析,以探索其作用機制,為進一步研究提供思路。

1 研究方法

1.1 核心處方挖掘

1.1.1 研究對象 本研究納入趙進喜教授2017—2019年門診及病房診治的2型糖尿病患者病案,共納入病案325例。

1.1.2 納入及排除標準 納入標準:1)年齡18~85歲,性別不限。2)符合2型糖尿病診斷標準。3)醫(yī)案記錄完整。排除標準:1)嚴重肝腎疾病。2)合并心肌梗死、心力衰竭、腦血管意外等危急重癥。3)腫瘤。

1.1.3 數(shù)據(jù)處理 對藥物及癥狀進行標準化處理,采用Microsoft office Excel 2016進行數(shù)據(jù)錄入,建立病案數(shù)據(jù)庫,為了方便數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析,采用二值量化法進行變量統(tǒng)計,“1”為“有”,“0”為“無”。

1.1.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析 應(yīng)用Weka3.8進行藥物和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,其中支持度表示項目A和項目B同時出現(xiàn)的比例,置信度表示包含項目A的事物同時包含項目B的比例,提升度表示項目A和項目B的相關(guān)性。設(shè)定最小支持度為0.05,最小置信度為0.8,得到藥物組合,篩選出支持度>0.3的組合,并對藥物核心組合進行網(wǎng)絡(luò)可視化。

1.2 核心處方靶點網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與分析

1.2.1 核心處方化學(xué)成分收集和篩選 使用中藥系統(tǒng)藥理學(xué)數(shù)據(jù)庫與分析平臺(TCMSP)篩選核心處方的化學(xué)成分。借助TCMSP平臺的參數(shù)篩選活性成分,設(shè)定藥物成分口服生物利用度(OB)≥30%,類藥性(DL)≥0.18[1]。

1.2.2 核心處方及2型糖尿病相關(guān)靶點獲取 應(yīng)用TCMSP平臺,獲取活性成分相應(yīng)的靶點;應(yīng)用蛋白-化合物相互作用數(shù)據(jù)庫STITCH 5.0[2],選擇置信度≥0.7的靶點。取靶點的交集,建立藥物靶點數(shù)據(jù)集。基于TTD數(shù)據(jù)庫、DrugBank數(shù)據(jù)庫、GAD數(shù)據(jù)庫和DisGeNET數(shù)據(jù)庫,以“Type2 Diabetes Mellitus”為關(guān)鍵詞進行檢索,篩選2型糖尿病相關(guān)靶點。

1.2.3 藥物-化合物-靶點網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 將核心處方靶點基因和2型糖尿病相關(guān)靶標基因匹配,獲得核心處方治療2型糖尿病的潛在靶點。將靶點信息導(dǎo)入STRING 11.0數(shù)據(jù)庫,獲得靶點蛋白相互作用關(guān)系,使用 Cytoscape[3](Version3.5.1)構(gòu)建藥物-化合物-靶點”關(guān)系網(wǎng)絡(luò)及靶點相互作用網(wǎng)絡(luò)。

1.2.4 模塊劃分及功能分析 將靶點導(dǎo)入String數(shù)據(jù)庫獲取蛋白相互作用關(guān)系,采用Cytoscape中的MCODE插件對靶點蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)進行聚類分析,即對網(wǎng)絡(luò)中緊密連接的靶點所形成的模塊進行識別。應(yīng)用Cytoscape的ClueGO插件進行富集分析(P<0.01)。

2 研究結(jié)果

2.1 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的核心藥物組合分析 本研究共納入325例醫(yī)案,其中男159例,占48.9%,女166例,占50.9%。對325個處方進行藥物頻數(shù)統(tǒng)計,共涉及藥物261味,其中使用頻率最高的藥物為丹參、黃芩、葛根、白芍和荔枝核。應(yīng)用Weka3.8進行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,設(shè)定最小支持度為0.05,最小置信度為0.8。在結(jié)果中篩選支持度≥0.3的組合,得到16味核心藥物,為赤芍、鬼箭羽、夏枯草、白芍、半夏、陳皮、黃連、柴胡、甘草、茯苓、丹參、黃芩、葛根、地骨皮、荔枝核和仙鶴草,見圖1。提升度表明關(guān)聯(lián)中藥之間的相關(guān)性,按提升度大小排序,得到位于前3位藥物組合均為六藥組合,組成為黃芩、葛根、仙鶴草、丹參、荔枝核、地骨皮,視為此次研究得到的核心藥物組合,見表1。

圖1 核心藥物組合網(wǎng)絡(luò)圖Fig.1 Network of core drugs

表1 核心藥物組合關(guān)聯(lián)規(guī)則分析表Tab.1 Association rules of core drug combinations

2.2 活性成分篩選及相關(guān)靶點獲得 通過TCMSP數(shù)據(jù)庫檢索藥物化學(xué)成分,并通過OB≥30%和DL≥0.18進一步篩選出潛在活性成分,得到丹參活性成分65個,黃芩活性成分36個,葛根活性成分4個,荔枝核活性成分8個,地骨皮活性成分13個,仙鶴草活性成分5個。通過TCMSP數(shù)據(jù)庫及STICH數(shù)據(jù)庫獲得活性成分的相關(guān)靶點,刪除重復(fù)靶點,得到丹參靶點201個,黃芩靶點184個,荔枝核靶點292個,地骨皮靶點205個,仙鶴草靶點74個,葛根靶點59個。

2.3 藥物-靶點-疾病網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建 通過DrugBank數(shù)據(jù)庫、TTD數(shù)據(jù)庫和DisGeNET數(shù)據(jù)庫,共收集到350個2型糖尿病相關(guān)靶點。將2型糖尿病相關(guān)靶點和藥物靶點相匹配,獲得58個共同靶點。將中藥、活性成分、靶點導(dǎo)入Cytoscape軟件進行網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及可視化,結(jié)果見圖2。

圖2 核心處方-活性成分-靶點網(wǎng)絡(luò)圖Fig.2 Core prescription-active ingredients-target network

2.4 模塊劃分及靶點蛋白網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 將靶點導(dǎo)入String數(shù)據(jù)庫獲取蛋白相互作用關(guān)系,得到靶點蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò),見圖3,應(yīng)用Cytoscape中的MCODE插件對靶點蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)進行模塊識別,MCODE可以在蛋白-蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)中檢測密集連接區(qū)域,將每一個區(qū)域劃分為一個功能模塊,一共劃分出5個模塊,見圖4。根據(jù)MCODE評分(密度×節(jié)點數(shù))排序,評分最大為10,最小為2。

圖3 靶點蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)Fig.3 Network diagram of target spot-protein interaction

圖4 MCODE算法劃分的靶點蛋白網(wǎng)絡(luò)模塊Fig.4 Target protein network module identified by MCODE algorithm

應(yīng)用Cytoscape將蛋白相互作用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)可視化,靶點蛋白網(wǎng)絡(luò)共包括58個節(jié)點,以Degree(連接度)數(shù)值反映節(jié)點的大小,Degree指與該節(jié)點相關(guān)聯(lián)的“邊”的條數(shù)。Degree數(shù)值越大,節(jié)點越大,表明這些靶點參與可更多的生物功能,在網(wǎng)絡(luò)中具有重要地位。將Degree值排名為前30的靶點作為核心靶點,和MCOEE劃分出的功能模塊相匹配,發(fā)現(xiàn)核心靶點集中在模塊1、模塊2、模塊3和模塊5中,見表2。

表2 核心藥物組合治療T2DM的靶點蛋白(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 核心靶點KEGG通路分析 應(yīng)用Cytoscape中的ClueGO插件,對核心靶點進行KEGG通路分析,其中節(jié)點越大,表明富集的靶點越多,顏色相近表示功能相近,見圖5、6。結(jié)果顯示,核心靶點SLC2A2、SLC2A4和TNF富集在2型糖尿病通路(TypeⅡdiabetes mellitus)上,與其相連接的化合物為 wogonin(黃芩素)、quercetin(槲皮素)、luteolin(葉黃素)、kaempferol(山奈酚)、cryptotanshinone(隱丹參酮),可能為核心處方治療疾病的重要活性成分。其他核心靶點主要富集在PPAR signaling pathway[LPL,PPARA,PPARG,RXRA]、Adipocytokine signaling pathway[PPARA,RXRA,SLC2A4,TNF]、Bile secretion[ABCB1,ABCB11,ABCG2,HMGCR,RXRA,SLCO1B1]、Chemicalcarcinogenesis[CYP1A1,CYP1A2,CYP2C8,CYP2C9,PTGS2,UGT1A1,UGT1A3,UGT1A9]等相關(guān)通路上。

圖5 核心靶點KEGG通路富集分析網(wǎng)絡(luò)圖Fig.5 KEGG pathway enrichment analysis for core targets

圖6 核心靶點KEGG通路富集分析表Fig.6 KEGG pathway enrichment analysis for core targets table

3 討論

應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對325個臨床醫(yī)案進行分析后,得到16味核心藥物,包括赤芍、鬼箭羽、夏枯草、白芍、半夏、陳皮、黃連、柴胡、甘草、茯苓、丹參、黃芩、葛根、地骨皮、荔枝核和仙鶴草。篩選其中提升度最大的藥物組合,最終得到黃芩、葛根、丹參、仙鶴草、荔枝核、地骨皮等6味藥物的核心組合。趙進喜教授強調(diào)消渴病“病由熱生”,其基本病機為“熱傷氣陰”,火熱熾盛,蘊結(jié)日久,日久則絡(luò)脈多瘀,變生百癥。因此臨床在益氣養(yǎng)陰的同時,特別強調(diào)清熱治法,久病則強調(diào)化瘀通絡(luò)治法,且注重解決發(fā)病過程中變生的瘀血、痰濕、氣滯等病理要素[4-6]。此核心藥物組合中,黃芩可清熱解毒,葛根生津止渴,丹參活血祛瘀,地骨皮清肺降火,荔枝核行氣止痛,仙鶴草可益氣增力而不助熱。既可清熱、益氣、生津,又可活血、行氣,因此是治療2型糖尿病的重要藥物組成。在現(xiàn)代研究中,丹參具有抗氧化、抗心肌缺血、抗血栓、抗炎等作用機制,能夠降血糖,提高胰島素敏感性,改善胰島素抵抗[7-9]。葛根能夠抗氧化、增加胰島素敏感性,改善糖脂代謝[10]。黃芩具有抗炎、抗病毒、抗菌、抗氧化、心血管保護、抗高血糖的作用[11]。地骨皮、荔枝核、仙鶴草也均有抗炎、抗氧化、降血糖的作用[12-14]。

中藥具有多靶點、多途徑、多環(huán)節(jié)、化學(xué)成分復(fù)雜的特點,因此其作用機制的研究常常十分困難,網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)利用大數(shù)據(jù)分析來進行藥物研究,可以從復(fù)雜生物網(wǎng)絡(luò)角度,對疾病機制和藥物作用機制開展系統(tǒng)性研究[15],因此十分適用于中藥尤其是中藥復(fù)方的機制探索和研究。研究發(fā)現(xiàn),核心組方藥物中的黃芩素、槲皮素、葉黃素、山奈酚和隱丹參酮等成分,可能為核心處方的重要活性成分,其作用的重要靶點包括SLC2A2、SLC2A4和TNF,富集在2型糖尿病通路上。SLC2A2、SLC2A4等葡萄糖轉(zhuǎn)運蛋白介導(dǎo)血糖的內(nèi)流,高血糖發(fā)生時,血糖通過SLC2A2進入肝細胞。而脂肪組織和肌肉對葡萄糖的攝取主要由SLC2A4介導(dǎo),在葡萄糖的利用中起重要作用[16],TNF-α可以通過調(diào)節(jié)胰島素信號通路中關(guān)鍵調(diào)節(jié)因子的表達,促進外周組織的胰島素抵抗,同時可作為一種獨立的細胞毒素,直接作用于胰島β細胞,導(dǎo)致胰島素分不足[17-18],因此均是糖尿病藥物研發(fā)的重要靶標。此外,本次研究發(fā)現(xiàn),核心組方治療2型糖尿病的機制與脂肪因子信號通路和PPAR信號通路密切相關(guān),相關(guān)靶點包括PPARA,PPARG等。PPAR可調(diào)控脂肪酸代謝相關(guān)基因的表達[19],PPARA可以調(diào)節(jié)脂肪酸轉(zhuǎn)運和氧化以及脂蛋白循環(huán)和膽固醇代謝,與動脈粥樣硬化、非酒精性脂肪肝、糖尿病等疾病的發(fā)生發(fā)展近密切相關(guān)。PPARG信號通路是調(diào)控脂肪代謝的主要信號通路,參與脂肪代謝、葡萄糖代謝、胰島素敏感等重要生物過程。

本研究通過數(shù)據(jù)挖掘歸納了趙進喜教授治療2型糖尿病的核心處方,組成為黃芩、葛根、丹參、仙鶴草、荔枝核和地骨皮,其化學(xué)成分復(fù)雜,因此需通過多靶點、多途徑、多環(huán)節(jié)發(fā)揮作用。黃芩素、槲皮素、葉黃素、山奈酚和隱丹參酮可能為核心處方治療疾病的重要活性成分,其作用的重要靶點包括SLC2A2、SLC2A4、TNF,PPARA 和 PPARG 等。本研究以數(shù)據(jù)挖掘和網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)技術(shù)相結(jié)合的方式,從臨床醫(yī)案中挖掘出有效核心處方,又對其重要活性成分、作用機制等進行探索,可以為進一步的實驗研究提供重要依據(jù)。

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