基于网络药理学和分子对接技术探讨泽漆汤治疗非小细胞肺癌的作用机制

窦丹旎 钱韦丹

江苏省无锡市中医医院药学部，江苏无锡 214000

非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）约占肺癌总数的80%～85%[1]。国际癌症研究机构（IARC）的报告显示，2020 年肺癌病死率为全球第一[2]。而我国肺癌病死数超过全球总数的三分之一，成为恶性肿瘤的头号杀手[3]。中医认为，肺为生痰之源，脾为储痰之器，如果肺失宣降，脾失健运，那么气虚痰瘀则易产生肿块，积于肺则发展为肺癌[4]。《医宗必读》载：“积之成也，正气不足，而后邪气踞之。”也说明了气虚是肺癌发生的根本原因[5]，因此治疗应从补气化瘀入手。

泽漆汤，出自《金匮要略》，以泽漆为君药，佐以半夏、白前、甘草、生姜、紫参（经本草考证，此处应为拳参。拳参最早载于《神农本草经》，别名紫参，现代治疗肺热咳嗽等[6]）、黄芩、人参、桂枝，有补脾顺肺、扶正化瘀之功效。现代医学研究表明，泽漆汤对肺癌有抑制作用[7-9]。然而，泽漆汤治疗NSCLC 的具体机制尚不明确。本研究用网络药理学预测泽漆汤治疗NSCLC 的核心成分和作用靶点，并用分子对接技术进行相关验证，为开发以泽漆汤为核心的抗肺癌新药提供参考。

1 材料与方法

1.1 泽漆汤活性成分获取与靶点预测

利用TCMSP 数据库检索泽漆汤的活性成分，以口服生物利用度（OB）≥30%以及药物相似度（DL）≥0.18 为标准[10]，获取活性成分与其对应的作用靶点。

1.2 NSCLC相关靶点的预测

以“non-small cell lung cancer”为关键词检索GeneCards、OMIM、TTD、DrugBank 以及PharmGKB 数据库，将检索结果合并去重，得到NSCLC 相关靶点。

1.3 “活性成分-靶点-疾病”网络的构建

利用线上绘图工具网站绘制药物靶点与NSCLC 相关靶点的Venn 图，以确定泽漆汤与NSCLC的共同靶点；将共同靶点导入Cytoscape 3.8.0 软件中，构建“活性成分-靶点”网络。

1.4 蛋白质-蛋白质相互作用（protein-protein interaction，PPI）网络分析

将共有靶点导入String 数据库，将物种设置为人，以结合评分≥0.9 为筛选条件，将所选靶点导入Cytoscape 3.8.0 软件，获得PPI 网络图。筛选出度值排名前10 的靶点，绘制核心靶点网络图。

1.5 基因本体（gene ontology，GO）和京都基因和基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）通路富集分析

在DAVID 数据库中导入共有靶点，进行GO 功能和KEGG 通路富集分析，以P＜ 0.05 为筛选标准。

1.6 分子对接

通过TCMSP 数据库下载泽漆汤核心活性成分的3D 结构mol2 文件，利用RCSB PDB 数据库下载核心靶点大分子的PDB 文件。利用AutoDock 软件进行分子对接，选取结合能最低的构象，然后通过PyMOL 软件绘制出分子对接3D 结合图[15]。

2 结果

2.1 泽漆汤活性成分获取与靶点预测

通过TCMSP 和文献检索，设置筛选条件为OB ≥30%且DL ≥0.18，将得到结果去除重复后，共获得178 个泽漆汤活性成分，272 个潜在作用靶点。

2.2 NSCLC相关靶点的获取

检索GeneCards、OMIM、TTD、DrugBank 以及PharmGKB 数据库，将结果合并去重，获得2898 个NSCLC 疾病相关靶点。

2.3 “活性成分-靶点-疾病”网络分析

通过Venn 图得到药物-疾病共有靶点189 个，见图1。将药物活性成分与药物-疾病共有靶点导入Cytoscape 3.8.0 软件，构建“活性成分-靶点”网络图，见图2。网络图中含222 个节点、209 条边，节点越大代表活性成分与靶点关联度越高，其中度值排名前5 的活性成分为槲皮素、木犀草素、柚皮素、甘草醇、松柏苷。

图1 泽漆汤活性成分和NSCLC 靶点的Venn 图

图2 “活性成分-靶点”网络

2.4 药物-疾病共有靶点PPI网络构建

将药物-疾病共有靶点上传至String 数据库，得到药物-疾病共有靶点的PPI 网络。其中包含188 个节点，951 条边，平均节点度10.1。把得到的PPI 网络数据导入Cytoscape 3.8.0 软件中，绘制PPI网络图，见图3。节点越大、线条越粗代表靶点作用关系越强。由图可知，TP53、MAPK3、JUN、AKT1、STAT3 作用关系最强。

图3 PPI 网络图

2.5 GO、KEGG通路富集分析结果

利用David 数据库对189 个常见药物疾病靶点的GO功能进行分析，得到505个GO条目（P＜ 0.05），其中生物过程（BP）389 个，细胞成分（CC）36 个，分子功能（MF）80 个。对每个类别的前10 项进行可视化分析，见图4。在BP 中，涉及RNA 聚合酶Ⅱ启动子转录的正调控、DNA 模板转录的正调控、凋亡过程的负调控等；在CC 中，包括胞质溶胶、细胞核等；在MF 中，涉及蛋白质结合、酶结合等。

图4 GO 功能富集分析

KEGG 通路富集分析得到癌症通路、脂质与动脉粥样硬化通路、AGE-RAGE 信号通路等相关信号通路，选取排名前10 位的信号通路作气泡图，见图5。

图5 KEGG 通路富集分析

2.6 分子对接

分子对接结果显示，槲皮素、木犀草素等核心成分与TP53、MAPK3 等核心靶点均存在结合位点，结合能越小，表明结合越容易，排名前5 位的为MAPK3 与柚皮素、MAPK3 与甘草醇、AKT1 与松柏苷、MAPK3 与木犀草素、MAPK3 与松柏苷，其相应的对接构象见图6。

图6 泽漆汤活性成分与关键靶点的分子对接情况

3 讨论

NSCLC 占肺癌总数的85%左右，其发病率和病死率均居全球首位[11]。因其存在治疗难、易复发等问题[12]，所以新的治疗方式亟待开发。中医认为，肺癌病机多为虚证气滞，然后出现水停、痰凝、痰血瘀等，最终形成肿瘤[13]。泽漆汤能益气养阴、理气化痰、祛瘀散结、解毒抗癌。现代研究[14]也表明，泽漆汤对肺癌模型小鼠有显著的抑制作用。

本研究通过TCMSP 数据库检索泽漆汤成分，以获得其有效成分并预测潜在靶点，包括TP53、MAPK3、STAT3 等。TP53 是重要的肿瘤抑制因子，研究表明，超过半数的人类肿瘤中都存在TP53 的突变或缺失[15]。MAPK3 与STAT3 均在细胞凋亡等病变过程中有参与。本研究结果提示泽漆汤可能通过调控上述靶点来抑制NSCLC 肿瘤细胞的分裂和增殖。

GO 功能富集分析结果显示，泽漆汤通过RNA聚合酶Ⅱ启动子转录的正调控、细胞因子介导的信号通路、DNA 模板转录的正调控、凋亡过程的负调控等生物过程，在胞质溶胶、细胞核等细胞组分中，通过影响蛋白质结合、酶结合等分子功能来治疗NSCLC。KEGG 通路富集分析结果显示泽漆汤通过作用于癌症通路、脂质与动脉粥样硬化通路、AGE-RAGE 信号通路等相关信号通路治疗NSCLC。

本研究采用分子对接技术验证泽漆汤核心活性成分与关键靶点的结合能力，结果表明，活性成分与关键靶点之间存在结合位点，最小结合能为-6.08 kJ/mol，存在氢键等分子间结合力。

综上所述，本研究通过网络药理学和分子对接技术，预测了泽漆汤治疗NSCLC 的物质基础和作用机制，为后期开发以泽漆汤为主的抗肺癌新药研究提供了理论依据。