基于网络药理学方法分析小半夏汤药效物质及作用机制

周域 王博龙 张秀美 张小丁

【摘 要】 目的：運用网络药理学方法研究小半夏汤活性成分、靶点、通路及生物过程，探讨其药效物质及作用机制。方法：通过TCMSP数据库及BATMAN-TCM分析平台获取小半夏汤活性成分及靶点;采用string数据库构建PPI网络，运用Cytoscape 软件进行可视化展示;通过DAVID数据库富集靶点KEGG信号通路;利用BINGO、ClueGO插件进行GO生物过程富集和聚类分析。结果：发现小半夏汤16种活性成分作用于209个靶基因，主要富集在心血管、神经、癌症、炎症等7大类30条KEGG通路;SRC、MAPK1、FOS、JUN、CREB1、ESR1、 BCL2、TNF等43个关键靶基因，主要参与轴突再生、神经元投影再生等神经生物过程。结论：小半夏汤除了化痰散饮、和胃降逆的传统功效外，还可能在炎症、癌症以及心血管和神经系统方面具有药理作用。

【关键词】 小半夏汤;网络药理学;作用机制;靶点

【中图分类号】R285.6 【文献标志码】 A【文章编号】1007-8517（2019）22-0036-07

Analysis of effective substances and mechanism of Small Pinellia Decoction based on network pharmacology

ZHOU Yu WANG Bolong*ZHANG Xiumei ZHANG Xiaoding

School of Chemical and Biological Engineering，YiChun University，YiChun  336000，China

Abstract：Objective The active ingredients，targets，pathways and biological processes of Small Pinellia Decoction were studied by means of network pharmacology.Methods Through TCMSP database and BATMAN-TCM analysis platform，the active ingredients and targets of Small Pinellia Decoction were obtained; PPI network was constructed by string database and visualized by Cytoscape software;KEGG signaling pathway was enriched by DAVID database;GO biological process enrichment and cluster analysis were carried out by BINGO and ClueGO.Results It was found that 16 active ingredients of Small Pinellia Decoction acted on 209 target genes，mainly enriched in 30 KEGG pathways in 7 categories，including cardiovascular，nervous，cancer and inflammation;43 key target genes，such as SRC，MAPK1，FOS，JUN，CREB1，ESR1，BCL2，TNF，were mainly involved in axonal regeneration，neuron projection regeneration and other neurobiological processes.Conclusion Small Pinellia Decoction not only has the traditional effect of resolving phlegm and dispersing drinking，but also has pharmacological effects on inflammation，cancer， cardiovascular and nervous system.

Keywords：Small Pinellia Decoction;Network Pharmacology;Mechanism of Action;Target

小半夏汤出自《金匮要略·呕吐哕下利病脉证治》第12条“诸呕吐，谷不得下者，小半夏汤主之”[1]。全方由半夏和生姜两味药组成。半夏温燥，功在涤痰化饮，降逆止呕，为治饮病之要药;生姜辛散，温中降逆，消散痰饮[2]。两药互相配伍，为后世“见呕止呕”治疗呕吐的祖方[1]。现代药理学研究表明半夏具有镇吐、抗肿瘤、抗心律失常、抗炎、降血脂、镇咳及糖皮质激素样作用[3-4]。生姜主要含有挥发油、姜辣素和二苯基庚烷3大类成分，具有抗氧化、改善脂质代谢、降血脂、改善心脑血管系统功能、抗炎、抗肿瘤、降血糖等作用[5]。小半夏汤整方除止呕外，还能抗炎[6]、治疗眩晕[2]等，但其药效物质及作用机制尚不清楚。

中药复方是通过多成分协同作用于不同器官的多种靶标，调节机体多种生物过程和功能，进而发挥整体治疗作用。网络药理学研究契合了这一复杂体系作用特点，为研究复方药效物质及作用机制提供了新思路与方法[7]。本研究利用网络药理学方法预测小半夏汤活性成分及靶点、分析其生物功能及信号通路，旨在探索该方药效物质及作用机制，为临床运用提供参考。

1 资料与方法

1.1 分析平台与软件 ① 中药分子机制生物信息学分析平台BATMAN-TCM（http：//bionet.ncpsb. org/batman-tcm/index.php/Home/Index/index）;② 中药系统药理学分析平台数据库TCMSP（http：//ibts.hkbu.edu.hk/LSP/tcmsp.php）;③ 蛋白质相互作用分析平台STRING（https：//string-db.org/）;④ 人类基因组注释数据库DAVID6.8（https：//david.ncifcrf.gov/）;⑤ 蛋白质数据库Uniprot（http：//www.uniprot.org/）;⑥  网络图形拓扑分析与编辑软件Cytoscape ⑦ Omicshare （http：//www.omics-hare.com /tools /index.php/）平台;⑧ ClueGO基因分析软件。

1.2 小半夏汤活性成分、靶点筛选及其网状图 以口服生物利用度（OB）>30%，类药性（DL）>0.18作为条件，在TCMSP数据库中筛选小半夏汤中半夏与生姜的活性成分及其靶点;在“药物-靶点相似性”平台BATMAN -TCM中，以相似性模型阀值“Score cutoff=30”为条件筛选小半夏汤中半夏与生姜的活性成分及其靶点，将二者靶点合并后与活性成分导入Cytoscape软件，构建“小半夏汤活性成分-靶点”网状图。

1.3 蛋白互作网络构建 将小半夏汤靶蛋白导入STRING数据库，蛋白种类设置为“Homo sapiens”，最低相互作用阀值设为中等“medium confidence”，其余参数均保持默认，构建小半夏汤靶蛋白之间的相互作用网络（protein-protein interaction network，PPI network）。将PPI網络以TSV格式导入Cytoscape进行可视化处理，并利用“Network Analysis”功能计算各靶点度值（Degree）与介数（Betweenness），明确小半夏汤关键靶基因。

1.4 GO生物过程和KEGG通路富集 采用DAVID6.8数据库，以P-value<0.05筛选小半夏汤靶点富集的KEGG通路并归类，运用Omicshare可视化分析KEGG通路;利用Cytoscape软件中的“BINGO”插件对所有靶基因进行GO富集，再使用“ClueGO”插件对关键靶基因行GO富集，设置参数：定义来源为“Homo sapiens”（智人），P值≤0.05，Interval Min Level=11，Max Level=13。

2 结果

2.1 小半夏汤活性成分、靶点及其网状图 在TCMSP数据库及BATMAN -TCM平台挖掘到小半夏汤12个活性成分，参考文献[8-9]再补充鸟苷、亚油酸、姜酮及β-水芹烯，共纳入16个活性成分进行研究（表1）。16个活性成分对应209个靶点，其网状图含有225个节点，288条边。7个菱形节点代表来源于生姜活性成分，9个八边形节点代表来源于半夏的活性成分，209个倒三角形节点代表活性成分对应的靶点（图1）。网络度值平均为18，介数平均为0.19，其中麻黄碱、β-谷甾醇、姜烯、姜醇、姜酮、缬氨酸6种化合物的度值与介数均超过均值，可能是小半夏汤的主要活性成分。

2.2 靶点PPI网络分析 如图2所示，PPI网络有201个节点（8个靶点未参与互作），1294条作用连线，平均度值为13，平均介数为0.008。SRC、MAPK1、FOS、JUN、CREB1、ESR1、 BCL2、TNF、PIK3CG TH 等43个靶点的度值、介数均超过平均值，说明这些靶点在PPI网络中处于重要位置，可能是小半夏汤发挥药理作用的关键靶点。

2.3 KEGG信号通路分析 表2是小半夏汤靶基因参与的7大类30条通路，包括6条癌症通路、4条代谢通路、4条炎症通路、6条神经系统通路、3条心血管系统通路、2条呼吸系统通路及5条信号转导通路。图3是所有通路的Omicshare点状图分析，由图可见P值最小的是神经活性配体-受体相互作用通路;富集因子最高的是酪氨酸代谢;而目标基因最多的是神经活性配体-受体相互作用通路和癌症通路。

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（收稿日期：2019-09-02 编辑：刘 斌）