网络药理学结合生物信息学研究药对治疗糖尿病肾病的机制和分子靶点。
摘要来源：Evid Based Complement Alternat医学。 2021；2021：9980981。 Epub 2021 年 7 月 24 日。 PMID：34349833
摘要作者：赵杰、莫超、石伟、孟立峰、艾军
文章所属单位：赵杰
摘要：背景：（AR）-（PN）作为经典草药对，在治疗糖尿病肾病（DN）方面显示出显着效果。然而，治疗DN的内在机制仍不清楚。本研究旨在阐明基于网络药理学结合治疗DN的机制和分子靶点
材料与方法：利用中药系统药理学数据库筛选-的生物活性成分。随后，利用 DrugBank 数据库预测生物活性成分的假定靶标，并在 UniProtKB 数据库上转换为基因。通过分析基因表达综合数据库中已发表的微阵列数据 (GSE30528) 检索 DN 相关靶标。使用 Cytoscape 3.8.0 建立推定靶点和 DN 相关靶点的蛋白质-蛋白质相互作用网络来识别候选靶点。使用 Cytoscape 的插件 ClueGO 反映了候选目标的 GO 和 KEGG 富集分析。使用AutoDock Vina软件进行分子对接，并通过Pymol软件将结果可视化。通过受试者工作特征（ROC）曲线验证中心基因的诊断能力。
结果：获得了22种生物活性成分和189个假定目标。筛选了 850 个与 DN 相关的不同表达基因。 PPI网络显示，已识别出115个针对DN的候选靶标。 GO和KEGG分析显示，DN的候选靶点主要参与细胞凋亡、氧化应激、细胞周期和炎症反应，调节PI3K-Akt信号通路、细胞周期和MAPK信号通路。此外，MAPK1、AKT1、GSK3B、CDKN1A、TP53、RELA、MYC、GRB2、JUN 和 EGFR 被认为是核心潜在治疗靶点。分子对接表明，这些核心靶标与槲皮素、山奈酚、异鼠李素和芒柄花素成分具有很强的结合亲和力。 ROC曲线分析显示AKT1、TP53、RELA、JUN、CDKN1A和EGFR能够有效区分DN和对照。
结论： 反对DN可能通过多种生物活性化学物质和相关药理途径发挥其肾脏保护作用，涉及多个分子靶点，这可能是治疗DN的有前途的草药对。尽管如此，这些结果还应该得到实验证据的进一步验证。