基于系统药理学分析沙生蜡菊治疗Ⅱ型糖尿病的活性成分预测及机制研究

杨金香，朱妍妍，李鸿晔，于利利，陈文，韩博

(石河子大学药学院，新疆 石河子 832002)

2019年全球约有4.63亿20～79岁成年人患糖尿病，同年约有420万人死于糖尿病，约占全球全死亡因素的11.3%[1]，其中T2DM患者占糖尿病患者的 90%左右[2]。此外，T2DM 引发的急慢性并发症也给国家、社会及患者家属带来了沉重的经济负担。T2DM的发病率随着年龄、肥胖、压力、缺乏锻炼等各种因素增加而增加。口服降糖药物主要以降血糖为主，但长期服用会产生各种副作用，如磺脲类降糖药会出现体重增加、低血糖和胃肠道不良反应，非磺脲类促泌剂会导致低血糖和体重增加，长期服用双胍类药物、α-糖苷酶抑制剂(阿卡波糖、伏格列波糖)会产生胃肠道不良反应等副作用，限制了这些药物的临床应用[3]。

中草药在T2DM治疗中起着重要作用。与合成药物相比，中草药治疗T2DM的优势在于其多组分和多靶点可产生联合或协同作用[4]。2020年3月上市的桑枝总生物碱片为桑枝中提取得到的总生物碱，可有效降低T2DM受试者糖化血红蛋白水平，为T2DM患者提供了一种新的治疗选择，也增强了研究人员从中草药中寻找抗T2DM先导化合物的信心。

沙生蜡菊(Helichrysumarenarium(L.)Moench)主要分布在欧洲以及中亚等地，在中国新疆的北部也有分布。沙生蜡菊为新疆民间特色药材，俄罗斯及塞尔维亚传统医学等也已将沙生蜡菊用于治疗疾病[5]。据以往的研究报道称沙生蜡菊提取物具有降血糖作用[6]，MORIKAWA 发现沙生蜡菊甲醇提取物可以抑制血糖升高，其提取物还可抑制二肽基肽酶-4(DPP-4)活性[7]。

另外，蜡菊属植物也具有降血糖活性[8]。尽管研究已证实沙生蜡菊具有潜在的抗糖尿病的作用，但目前对沙生蜡菊中潜在生物活性成分、靶点、相关通路和药理作用机制仍缺乏系统的分析和解释。因此，本工作通过系统药理学的策略来阐明沙生蜡菊中的潜在活性化合物，确定治疗靶点并解释治疗疾病的机制。

系统药理学侧重疾病-药物的多成分、多靶点分析，为了解疾病的发病机理及相关药物的作用机制提供了多维度视角，是一种寻找生物活性成分和分子靶点及其相互作用的非常有吸引力的工具。Li等人对葛根芩连汤配方进行了系统药理学分析确定了潜在降糖成分，并阐明了其机理[9]。根据系统药理学原理，HE等人[10]预测了六味地黄丸中的活性成分及潜在靶点，并阐明其治疗T2DM的作用机制。GUO等人[11]借助系统药理学研究了药对黄芪和山药治疗T2DM的机制。通常，系统药理学的化合物数据库是基于TCMSP库及文献查找等数据挖掘而建立的，这会导致所建立的化合物数据库与中草药中实际存在的化合物之间存在偏差，致使靶点和作用机制信息不准确[12]。因此，本工作将UPLC-Q-TOF-MS技术与系统药理学相结合，在系统表征沙生蜡菊中化学成分的基础上应用系统药理学去探讨和分析沙生蜡菊中潜在的降血糖活性成分与T2DM 之间的关系。

本工作通过UPLC-Q-TOF-MS技术对沙生蜡菊中成功表征的化学成分构建了沙生蜡菊化合物数据库。通过OB、DL的分子水平评价，得到了沙生蜡菊的潜在活性成分，并且预测其潜在靶点。并通过Cytoscape3.6.1软件绘制沙生蜡菊中化合物、靶点、组织和疾病之间的相互作用网络，进行网络拓扑学分析。最后结合GO功能富集分析，从系统水平预测沙生蜡菊抗T2DM的分子作用机制，本工作的思路如图1所示。

1 资料与方法

1.1 沙生蜡菊化合物数据库的建立

为了梳理沙生蜡菊中的化学成分，本小组在检索SciFinder、PubMed、ScienceDirect和CNKI等数据库中55篇文献已报道的化合物的基础上，对化合物名称、分子量、分子式和化学结构进行了总结。建立了蜡菊属植物的化合物库，采用UPLC-Q-TOF-MS联用技术对沙生蜡菊进行了快速定性分析，构建了含有55个化合物的沙生蜡菊化合物数据库。借助Pubchem(http://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)、CHEMBL(http://www.ebi.ac.uk/chembl/)和Chemspider(http://www.chemspider.com/)下载通过UPLC-Q-TOF-MS技术成功表征的55个化合物结构，并绘制其结构，根据糖苷酶水解反应去除糖基，去糖基前后均将化合物另存为mol 2格式的3D模式。

1.2 活性成分的筛选

OB值是决定生物活性分子类药性的关键指标，DL值综合反映了药物的理化性质和结构特征。本工作采用西北大学王永华教授团队构建的计算机模型OBioavail 1.1预测OB值，采用Tanimoto系数预测DL值。选择以OB≥30%和DL≥0.18作为筛选活性化合物的标准。

1.3 候选化合物作用靶点的预测

系统药理学中随机森林(RF)和支持向量机(SVM)是两个数学建模工具被应用于系统药物打靶，从而来判断化合物-靶点间的相关性大小。为分析沙生蜡菊抗T2DM的作用机理，使用RF算法和SVM算法的模型对候选化合物进行靶点预测，通过RF≥0.8与SVM≥0.7的标准，预测潜在活性化合物的蛋白靶点。

1.4 相互作用网络构建

本工作构建了4个相关网络，包括1)化合物-靶点网络(C-T网络)。将沙生蜡菊候选化合物和预测靶点映射到网络中，构建C-T网络图。(2)靶点-通路网络(T-P网络)。将预测靶点映射到KEGG数据库中，构建了T-P网络图，从而连接蛋白靶点及其相关的生物学途径。(3)靶点-组织定位网络。获得每个靶基因在人体84个器官组织中的mRNA表达水平，并计算各靶基因mRNA在器官中平均表达水平；筛选出mRNA表达水平高于平均水平的器官或组织，作为该靶基因所定位器官或组织；以胰腺、肝、骨骼肌、肾、心和脑为主要定位器官，通过连接靶标和相关组织，预测化合物主要作用组织和器官。(4)靶点-疾病网络(T-D网络)。通过连接预测靶标和相关性较大的疾病类型，为沙生蜡菊重新定位(预测治疗其他疾病的可能性)提供可能。通过相关网络的构建，旨在全面阐明化合物、靶点、疾病及相关通路之间的复杂关系。

在可视化网络中，每个生物成分被标记为节点(node)，这些节点之间的相互作用用边(edge)表示。其中节点代表分子(靶点、通路、组织、化合物和疾病等)，边则表示各节点之间的交互关系。所有的网络图均由Cytoscape3.6.1软件绘制，用于集成、分析和可视化生物分子相互作用网络，提供了有关沙生蜡菊和T2DM之间复杂相互作用的信息。

1.5 GO分析及通路富集分析

本工作将靶点与DAVID数据库连接起来，进行了GO分析。GO 可分为生物过程(Biological Process，BP)、细胞组分(Cellular Component，CC)和分子功能(Molecular Function，MF)3个部分。根据基因的GO注释以及KEGG通路注释分析，以人类基因为背景，利用DAVID 基因功能分类工具(http://david.abcc.ncifcrf.gov/)对沙生蜡菊中收集的与 T2DM相关的靶基因进行 GO和通路富集分析。利用GO和通路富集分析了解差异基因富集在哪些生物过程和通路上，计算每条富集通路的P值，以P<0.05判断相关，被认定为显著富集。将生物过程及KEGG富集通路显著富集到具体条目上，对P值排序后取前 20 名进行分析。

2 结果

2.1 沙生蜡菊化合物数据库的建立及活性成分的筛选

参考了55篇文献建立的蜡菊属植物的化合物文库，共收集了332个化合物，其中包括137个黄酮、51个酚酸、51个糖苷、18个α-吡喃酮、5个香豆素、6个萜类、7个甾醇、8个木脂素以及49个其他类化合物。在此基础上借助UPLC-Q-TOF-MS对沙生蜡菊中化学成分进行表征，得到正、负离子模式下的基峰强度色谱(base peak intensity chromatograms，BPI)图(图2)。UPLC-Q-TOF-MS表征的沙生蜡菊中化学成分比较化合物的精确分子量、色谱tR和电喷雾多级质谱(MS)裂解数据，并结合文献报道的各类化合物MS裂解规律和化合物结构，分析得出了沙生蜡菊中的55个化合物分为6类，包括29个黄酮、7个酚酸、4个木质素、4个萜类、3个甾体以及8个其他类化合物。

图2 沙生蜡菊提取液在正、负离子模式下的BPI图

利用ADME过程对沙生蜡菊化合物库中潜在的活性成分进行筛选，根据OB≥30%，DL≥0.18，筛选出的沙生蜡菊化合物库中化学成分对应的ADME参数见表S2，发现了14个具有良好药代动力学特性的化合物，其中包括9个黄酮类化合物、1个酚酸类化合物、2个甾醇类化合物和2个其他类化合物。潜在活性成分及其相应的ADME参数见表1。

表1 潜在活性化合物及其相应的ADME参数

2.2 靶点预测

通过RF≥0.8与SVM≥0.7的标准，预测沙生蜡菊潜在活性化合物的蛋白靶点有34个，分子与靶点的对应关系如表2所示。

表2 以Degree值由高到低排列的潜在活性化合物与靶点的对应关系

2.3 C-T网络构建与分析

将表2中沙生蜡菊候选化合物和预测靶点映射到网络上，建立得到C-T网络图(图3)，包括48个节点(14个候选化合物和34个靶点)和177个配体-靶点相互作用。由表2和C-T网络图可看出，一个候选化合物可能作用于多个靶点，而一个靶点也可能与多个候选化合物相互作用。候选化合物的degree值从1到23不等，其平均值约为13，其中Subscandenin对应的靶点数最多(degree=23)，即degree值最高；3,5-二羟基-6,7,8-三甲氧基黄酮、高圣草素和望春花酮A的degree值次之(degree=22)；而异绿原酸A、Tortoside B和蒙花苷的degree值均为1。

图3 沙生蜡菊C-T网络图

本工作得到沙生蜡菊C-T网路显示重要的潜在活性化合物为Subscandenin、山奈酚、柚皮素、芹菜素、野黄芩素、3,5-二羟基-6,7,8-三甲氧基黄酮、高圣草素和望春花酮A，这些化合物具有很高的连接度，作用于多个糖尿病靶点，提示这些成分可能参与了沙生蜡菊的降糖过程(表2、图3)。

结合文献资料及网络拓扑学结果分析，部分潜在活性化合物已被报道与治疗糖尿病有关。如山奈酚可通过抑制链脲佐菌素诱导糖尿病大鼠的kappa B蛋白激酶/核转录因子kappa B(IKK/NF-κB)信号通路，下调IKK，抑制NF-κB通路。炎症是IR和T2DM代谢紊乱的基础，因而减少肝脏炎性病变可增强胰岛素敏感性；也可显著降低血清总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白、血清游离脂肪酸的循环水平，脂质代谢增加可能影响肝相关的过氧化物酶体增殖物活化受体α(PPARα)基因，减轻IR[13]；山奈酚能显著改善胰岛素刺激下的成熟3T3-L1脂肪细胞摄取葡萄糖的能力，通过降低血糖、改善胰岛素敏感度来维持正常血脂水平[14]。柚皮素可激活PI3K-Akt信号通路，调节MAPK通路，减轻IR[15]；刺激GLUT4，介导骨骼肌葡萄糖跨膜转运，胰岛素诱导谷氨酸从细胞内转运到质膜，从而增加周围组织对葡萄糖的吸收[16]；柚皮素也可降低氧化应激和炎症，降低血糖和血脂，改善糖耐量受损。芹菜素作为治疗多种炎症疾病的药物，通过细胞外调节蛋白激酶(ERK 1/2)活化抑制肿瘤坏死因子α(TNF-α)和白介素1β(IL-1β)诱导的NF-κB的激活。通过调节巨噬细胞内多种细胞信号通路，抑制促炎细胞因子IL-6、IL-1β和TNF-α的产生，通过氧化应激相关信号通路改善高血糖和抗氧化；同时改善血管内皮功能障碍、抑制胰岛素介导的一氧化氮生成、抑制NF-κB介导的内皮细胞炎症反应[11]。此外，预测化合物Subscandenin、野黄芩素、3,5-二羟基-6,7,8-三甲氧基黄酮、高圣草素和望春花酮A与治疗T2DM有相关作用，其degree值均大于或等于19，因此这些潜在活性成分也不能忽视。

由表2和图3所示的C-T网络图可知，沙生蜡菊中的潜在靶点的degree值从1到11不等，其degree平均值约为5。其中，雌激素受体(ESR1)对应最多的靶点(degree=11)，其次是雄激素受体(AR，degree=10)、过氧化物酶体增殖物激活受体γ(PPARγ，degree=9)，虽然有6个靶点的degree为1，但却是某个成分的特有靶点。例如ADRA1B仅与化合物Subscandenin具有连接度，NOS3和PDE3A仅与化合物望春花酮A连接，PGR与NR3C2仅和化合物乌沙苷元连接，说明这些靶点是化合物作用的特殊靶点，值得关注深入研究。沙生蜡菊中靶点的生化类型分析如图4所示，靶点分布如下：酶(52.94%)、核受体(20.59%)、转录因子(8.82%)、离子通道(5.88%)等(图4 A)。沙生蜡菊中的药物靶点富含酶，突出了酶靶点在沙生蜡菊治疗T2DM中的关键作用，在如图4B所示的酶靶点分析中，转移酶占比最大(38.89%)，其余依次为水解酶(27.78%)、氧化还原酶(22.22%)、裂合酶(11.11%)。

图4 沙生蜡菊中靶点的生化类型分析

沙生蜡菊中的部分靶点已被证明与治疗糖尿病有关，如ESR1、AR、PPARγ、前列素内环氧化物合成酶2(PTGS2)和碳酸酐酶2(CA2)。ESR1与胰腺β细胞的功能密切相关，被认为是治疗女性T2DM患者的潜在靶点。雌激素可激活内质网相关蛋白降解途径，促进错误折叠的胰岛素原降解，抑制内质网应激，保护小鼠和人胰腺β细胞，从而促进胰岛素分泌；ESR1的表达升高，激活Akt-Nrf2信号，抑制TGF β通路，使氧化应激和凋亡被抑制，以达到治疗糖尿病心肌病[18]。AR通过抑制NF-κB介导的PTP1B表达，调节下丘脑胰岛素信号和胰岛素敏感性，减轻肝脏IR和脂肪堆积；通过AR依赖机制保护链脲佐菌素诱导的雄性大鼠胰腺早期凋亡损伤，对胰岛β细胞有保护作用[19]。PPARγ的配体已成为治疗T2DM的有效胰岛素增敏剂，非脂肪组织中的游离脂肪酸和脂质积累水平的增加与IR的发生有关，PPARγ促进脂肪库中的脂肪酸储存，并调节影响葡萄糖稳态的相关脂肪细胞分泌激素。PPARγ可提高胰岛素敏感性，促进胰岛素分泌。PTGS作为诱导型酶，能催化主要的炎性介质-前列腺素的生成，研究证明PTGS2与治疗糖尿病有关[20]。CA2被Subscandenin、山奈酚、柚皮素、芹菜素、野黄芩素、3,5-二羟基-6,7,8-三甲氧基黄酮、高圣草素和望春花酮A靶向，表明沙生蜡菊可通过调节CA2治疗T2DM。而CA2与糖尿病治疗有关已有实验证实[21]。

2.4 T-P网络构建与分析

为了解沙生蜡菊治疗T2DM的机制，本工作提取了14条KEGG数据库(www.genome.jp/kegg)中与糖尿病最相关的通路，将预测的靶点映射到提取的相关通路上，构建了如图5所示的T-P网络图，该网络由35个节点(包括21个靶点和14条通路)和49条边组成。

图5 沙生蜡菊中与糖尿病相关的T-P网络图

由图5可知，相关通路的degree值从1到7不等。根据T-P相互作用网络分析得出沙生蜡菊预测靶点主要与雌激素信号通路(degree=7)、PI3K-Akt信号通路(degree=7)胰岛素信号通路(degree=5)、钙信号通路(degree=5)等信号通路相关。沙生蜡菊中与糖尿病及其并发症相关信号通路分布的分析结果如图6所示，这4个主要糖尿病相关靶点占比为28.57%，还有71.43%的通路是与糖尿病并发症相关的。

图6 沙生蜡菊中与糖尿病相关信号通路分布

在与糖尿病相关信号通路中，PI3K-Akt信号通路是胰岛素信号转导的主要途径，胰岛素是葡萄糖稳态不可缺少的调节因子，胰岛素主要通过PI3K-Akt信号通路来调控血糖，是调控血糖的主要信号通道，PI3K-Akt信号通路障碍或下游靶蛋白功能受损，均会引起糖代谢紊乱，引起IR[22]。雌激素是雌激素信号通路调控因子，能与细胞膜上ESR结合或者与G-蛋白偶联受体结合，从而激活PI3K-Akt信号通路[23]。胰岛素信号通路也与IR和糖尿病的发生、发展直接相关[24]。胞质游离钙离子浓度的变化在控制胰腺β细胞分泌胰岛素过程中发挥着至关重要的作用，钙离子信号通路控制胰岛素分泌，也与T2DM相关[25]。同时其他通路如AMPK信号通路、环磷酸腺苷信号通路、肿瘤坏死因子信号通路等也与糖尿病发生、发展相关。

2.5 靶点-组织定位图构建与分析

基于BioGPS库(accessible at http://biogps.org/)中不同组织类型的微阵列分析数据确定靶标的组织分布。mRNA表达的微阵列分析显示，34个靶标在84个正常组织中均具有其表达谱。根据BioGPS数据库，34个靶标在不同水平的人体组织中普遍存在。因糖尿病对应的主要器官是胰腺、肝、骨骼肌、肾、心和脑，所以本工作主要分析了以上器官，认为高于84个正常组织的平均degree值为高度存在组织。

由图7所示的沙生蜡菊靶点-组织定位图所示，该网络由41个节点(包括34个靶点和7条通路)和63条边组成，沙生蜡菊中的34个靶标主要分布于心脏、肝脏和骨骼肌，另外也有靶标分布于胰腺、大脑、肾脏等其他组织，可见沙生蜡菊是通过多个组织中的不同靶点发挥治疗T2DM作用。已有文献报道肝脏、肌肉、胰腺、大脑等组织存在治疗T2DM的潜在靶点[26]，但心脏中含有治疗T2DM的潜在靶点无相关实验研究支持，这些靶点为沙生蜡菊抗T2DM的药理机制的研究提供了新的思路。如SCN5A编码的Nav1.5能特异性作用于心脏组织中的钠离子通道，并在特化的心脏传导系统和心肌细胞中高表达，沙生蜡菊通过干预SCN5A达到治疗糖尿病心肌病的作用[27]，因此对所预测的心脏中其他靶点仍需做进一步的实验验证。

图7 沙生蜡菊靶点-组织定位图

2.6 T-D网络图构建与分析

基于化合物可能作用于不同的疾病，为研究沙生蜡菊治疗其他疾病的可能性以及直观地看出靶点与疾病之间的关系，构建了T-D网络图。由图8所示的网络图可见，包含 150个节点(28个靶点和 132种疾病)，其中132 种疾病中主要包括细菌和真菌感染(5种)、心脑血管疾病(38 种)、消化系统疾病(5种)、内分泌系统疾病(5种)、免疫系统疾病(2种)、精神障碍(7种)、肿瘤(39种)、神经系统疾病(9种)、营养代谢性疾病(6种)、病理体征和症状(7种)、呼吸道疾病(6种)和皮肤、结缔组织疾病(3种)等。

沙生蜡菊的活性靶点与T2DM有相关性，同时预测沙生蜡菊与肥胖、心脑血管病变、急性代谢紊乱、动脉硬化、炎症反应和血脂异常等糖尿病相关并发症有关，且糖尿病并发症的靶点关联度更高，其中主要与心血管系统疾病类型的关联度最大，这对接下来的活性方面的验证提供了思路。此外，沙生蜡菊中的靶点与乳腺癌、前列腺癌等肿瘤类疾病也具有高相关性，提示沙生蜡菊可能对于肿瘤类疾病有治疗作用(图8)。

图8 沙生蜡菊T-D网络分析图

2.7 GO生物学功能分析及KEGG通路富集分析

为了验证所选的34个靶点是否与糖尿病相匹配，本工作将34个潜在靶点映射到DAVID数据库(http://david.abcc.ncifcrf.gov)中，对其生物过程和通路富集进行系统分析(图9、图10)。图9展示了显著富集的20个生物学过程，其中有23个基因富集至细胞过程的正调节和生物过程的正调节，有17个基因富集到细胞代谢过程的正调节这一生物学过程，还有靶点富集至细胞对化学刺激的反应、代谢过程的正调节等生物学过程，这些生物学过程都与糖尿病的发病机制有关。此外，沙生蜡菊中的潜在靶点还参与含核碱基化合物的代谢过程的正调控和氮化合物代谢过程的正调控等生物学过程。对沙生蜡菊治疗T2DM的靶标所参与的主要KEGG通路富集信息进行分析，得沙生蜡菊主要通过调节雌激素信号、孕酮介导的卵母细胞成熟、催乳素信号、癌症相关、胰岛素信号、VEGF等作用通路发挥对T2DM的治疗作用(图10)。

Y轴显示相关靶基因显著富集的BP类别，X轴显示这些条目的富集分数(P<0.05)。

图10 沙生蜡菊治疗T2DM的靶点KEGG通路富集(P<0.05)

3 讨论

本工作建立了完整的蜡菊属植物的成分数据库，共332个化合物，主要包括黄酮类、酚酸类和糖苷类等。在此基础上，借助UPLC-Q-TOF-MS表征了沙生蜡菊的化学成分，分析得到沙生蜡菊中的55个化合物分为6类，建立了沙生蜡菊化合物数据库。在研究了沙生蜡菊化合物数据库的药动学特性并筛选出14个相关活性成分，其中Subscandenin对应的靶点数最多，3,5-二羟基-6,7,8-三甲氧基黄酮、高圣草素和望春花酮A，异绿原酸 A、Tortoside B和蒙花苷对应的靶点最少，且化合物山奈酚、柚皮素、芹菜素已被文献报道具有治疗T2MD作用。沙生蜡菊中发挥治疗T2DM的潜在靶点共34个，虽然每个活性化合物相关靶点的数量不同，但14个潜在活性化合物之间存在着靶区重叠，表明不同活性成分可调节相似的靶点，发挥协同作用。连接化合物或靶点较多的节点在整个网络中起到关键的作用，而ESR1、AR、PPARγ、PTGS2和CA2靶点已被证明与治疗糖尿病有关。除此之外，有29个靶点无相关实验研究支持，但却为沙生蜡菊抗 T2DM机制的研究提供了新的靶点。

预测沙生蜡菊对T2DM的治疗机制可能是通过调节雌激素信号通路、PI3K-Akt信号通路、胰岛素信号通路、钙信号通路等几个关键通路，均已被证实是治疗T2DM的通路。其中雌激素信号通路和PI3K-Akt信号通路包含靶蛋白数量最多，是沙生蜡菊治疗T2DM的关键信号通路。借此，可确认沙生蜡菊对T2DM治疗的系统药理学分析结果有一定的准确性。通过T-D网络分析发现沙生蜡菊的活性靶点除与T2DM有相关性，也与肥胖、心脑血管病变、急性代谢紊乱和血脂异常等糖尿病相关并发症有关，且与糖尿病并发症的靶点关联度更高。此外，沙生蜡菊中的靶点还与乳腺癌、前列腺癌等肿瘤类疾病以及心脑血管疾病也具有高相关性，GO分析和通路富集分析结果也辅证了这一结果。GO分析结果提示可能具有治疗乳腺癌、前列腺癌等肿瘤类疾病，这一结果与靶点和疾病网络分析结果一致，提示沙生蜡菊可能对于肿瘤类疾病以及心血管疾病有治疗作用，后续可侧重于关注沙生蜡菊治疗肿瘤类疾病的药理作用。KEGG通路富集分析发现沙生蜡菊可通过调节雌激素信号、孕酮介导的卵母细胞成熟、催乳素信号和癌症相关等作用通路发挥对T2DM的治疗作用。系统药理学结果对接下来的活性方面的验证提供了思路，对所预测的关键活性成分、治疗机制仍需做进一步的实验验证。

尽管系统药理学在药物靶点预测和网络分析药理机制方面可以提供研究参考，但通常系统药理学研究是从参考文献和在线数据库中收集化合物以生成化合物-靶标图，因此受到数据库中数据量和全面性的限制，或其中一些具有低生物利用度的化合物也被考虑在内产生假阳性结果[28]。为了改进从参考文献和在线数据库中收集化合物的方法，以提高系统药理学预测的准确性。提出的解决方法是基于实验确定中草药中的化学成分将减小系统药理学预测潜在化合物的范围并提高预测结果的准确性。LC-Q-TOF-MS可实现对中草药中化学成分的快速分析和鉴定，不需要复杂繁琐的分离和纯化步骤，并具有快速和灵敏的特点。与从参考文献和在线数据库搜索化合物相比，LC-Q-TOF-MS方法在成分识别方面更为准确和全面。因此，将LC-Q-TOF-MS引入系统药理学研究潜在活性成分、靶点和通路相互作用可以克服先前技术建立化合物数据库不全面和不准确的缺点。通过LC-Q-TOF-MS表征中草药中化学成分后所建立的数据库会减小与草药中实际存在的化合物之间的偏差，使系统药理学预测的靶点和作用机制信息结果更加准确。

当然，系统药理学忽略了活性化合物是否能被吸收入血并代谢，为更准确地确定沙生蜡菊中的生物活性成分并了解其作用机理，可采用LC-Q-TOF-MS法进一步鉴定经沙生蜡菊治疗后患者血清中吸收的原型成分和代谢物，采用药动学方法筛选出具有良好药动学性质的活性化合物，并进一步对其进行系统药理学分析，为深入了解沙生蜡菊治疗T2DM的药理作用机理提供确凿依据。

4 结论

本工作在UPLC-Q-TOF-MS/MS表征沙生蜡菊中的化合物的基础上，基于系统药理学从化合物、作用靶点及信号通路等方面进行探讨及分析。选择以ADME过程中OB≥30%和DL≥0.18作为筛选活性化合物的标准，筛选出14个活性化合物，包括9个黄酮、1个酚酸、2个甾醇和2个其他化合物。预测出34个潜在的蛋白靶点。根据相互作用网络分析得出沙生蜡菊活性成分主要与 ESR1、AR、PPARγ等靶点有关，与雌激素信号通路、PI3K-Akt信号通路、胰岛素信号通路等信号通路相关，且34个靶标主要富集于大脑、肝脏及骨骼肌中。GO 生物过程富集显示靶点主要参与细胞过程的正调节、生物过程的正调节和细胞代谢过程的正调节等多种生物过程，KEGG通路富集分析发现沙生蜡菊可通过调节雌激素信号、孕酮介导的卵母细胞成熟、催乳素信号和癌症相关等作用通路发挥对T2DM的治疗作用。系统药理学结果对活性方面的验证提供了思路，然而对所预测的关键活性成分、潜在靶点及通路仍需做进一步的实验验证。

本工作采用LC-Q-TOF-MS共鉴定出沙生蜡菊中的55个化合物，55个化合物的峰面积之和占总峰面积的77.27%，在今后的工作中还需更全面表征沙生蜡菊中的化合物，为深入研究沙生蜡菊提供物质基础信息。本工作为进一步研究沙生蜡菊药效机制提供了有益参考，同时为如何将 UPLC-Q-TOF-MS/MS 与系统药理学结合提出了思考，并探讨了解决方案。