基于网络药理学联合GEO数据分析探讨银杏叶治疗糖尿病肾病的作用机制

庞欣欣，彭紫凝，邢玉凤，石秀杰，张雅歌，韩佳瑞

·论著·

基于网络药理学联合GEO数据分析探讨银杏叶治疗糖尿病肾病的作用机制

庞欣欣，彭紫凝，邢玉凤，石秀杰，张雅歌，韩佳瑞

450002 郑州，河南省中医院/河南中医药大学第二附属医院肾病科（庞欣欣、韩佳瑞）；450046 郑州，河南中医药大学第二临床医学院（彭紫凝、邢玉凤、石秀杰、张雅歌、韩佳瑞）

通过网络药理学研究方法，联合 GEO 数据库分析验证，探讨中药银杏叶治疗糖尿病肾病的作用机制。

通过中药系统药理学数据库与分析平台筛选银杏叶的有效成分和靶点，通过GeneCards、OMIM、TTD、DrugBank、GAD 等数据库查找与糖尿病肾病相关的靶点。利用 Cytoscape 软件分析银杏叶治疗糖尿病肾病的作用靶点与有效成分之间关系网络。分析 GEO 数据库芯片，验证关键靶点。通过 DAVID 数据库分析银杏叶治疗糖尿病肾病的有效靶点的生物学功能和作用机制。

根据口服利用度和药物相似性原则筛选出银杏叶有效成分 27 个，筛选出的有效成分作用靶点 201 个。在 GeneCards、OMIM、TTD、DrugBank、GAD 等数据库中筛选出有关糖尿病肾病靶点 10 859 个。通过 Cytoscape 软件筛选，得到银杏叶治疗糖尿病肾病的关系网络共 621 条。GEO 芯片分析验证，前 5 个关键靶基因 VEGFA 和 CASP3 具有差异显著性。采用 DAVID 数据库进行 GO 和 KEGG 分析，得到晚期糖基化终末产物及受体、流体剪切应力与动脉粥样硬化、炎症、细胞凋亡等关键信号通路。

该研究初步揭示，银杏叶通过多靶点、多通路治疗糖尿病肾病，其有效作用靶点主要通过蛋白激酶、炎症因子、血管内皮生长因子等作用于多条信号通路，其中 AGEs-RAGE信号通路是其发挥治疗作用的重要通路。银杏叶可能直接或间接参与调节氧化应激、炎症、细胞凋亡等作用机制治疗糖尿病肾病，为今后分子生物学实验奠定了基础。

银杏叶； 糖尿病肾病； 网络药理学； GEO 数据； 作用机制

糖尿病肾病（diabetic kidney disease，DKD）是糖尿病患者的微血管慢性并发症之一，目前已成为导致终末期肾脏病的主要病因，其发病率正逐年增加[1-2]。DKD 发病机制复杂，可能涉及炎症、氧化应激、糖脂代谢异常、白细胞介素（interleukin，IL）和血管内皮生长因子（vascular endothelial growth factor，VEGF）等多种机制[3]。目前临床尚无针对 DKD 的有效治疗方法[4]，多数患者不可避免地进入透析，探讨新的干预手段迫在眉睫。

银杏叶（Ginkgo Folium）是我国特有的植物类中药。现代药理学研究表明，银杏叶具有多种生物活性，能降低脂质对血管内皮细胞的损坏，对预防和治疗多种慢性疾病有重要意义[5-6]。本课题组既往综述了银杏叶治疗 DKD 的研究进展，发现银杏叶对 DKD 治疗效果良好，具有较大的研究意义[7]。我们进一步通过链脲佐菌素（STZ）诱导的 1 型糖尿病小鼠模型发现，银杏叶提取物 EGB761 可以减少 DKD 小鼠蛋白尿并减轻肾小管损伤，改善 DKD 肾脏病理损害，从而发挥治疗 DKD 的作用[8]。但是目前对于银杏叶治疗 DKD 的药物基础与其涉及的治疗机制仍不完全明确，有待进一步的深入探讨。

网络药理学是基于系统生物学的理论，对生物系统的网络分析，可用以探索药物治疗疾病的物质基础以及潜在的分子机制[9]。本研究通过网络药理学的方法挖掘银杏叶治疗 DKD 的有效靶点，采用 GEO 数据库验证靶点可行性，对预测全部有效靶点进行 GO 和 KEGG 富集分析，从而为银杏叶多成分、多靶点、多功能、多通路地治疗 DKD 的作用机制研究提供参考。

1 资料与方法

1.1 银杏叶活性成分的筛选

检索中药系统药理学数据库和分析平台（traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform，TCMSP）挖掘银杏叶的所有化学成分，根据各个成分的吸收（absorption）、分布（distribution）、代谢（metabolism）及排泄（excretion），即 ADME 参数筛选有效成分。设置口服生物利用度（oralbioavailability，OB）≥ 30%，药物相似性（drug like，DL）≥ 0.18[10]。

1.2 银杏叶和 DKD 作用靶点的筛选

通过 TCMSP 数据库，以“Ginkgo Folium”为关键词，筛选银杏叶有效成分作用靶点。GeneCards 是关键公共集成数据库，包括基因组学和临床基因信息等多基因信息[11]。以“Diabetic kidney disease”和“Diabetic nephropathy”为关键词在 GeneCards 里筛选与 DKD 有关的所有靶点，并在 OMIM、TTD、DrugBank、GAD 等数据库中适当筛选补充[12]。

1.3 蛋白互作网络构建筛选关键靶点

中药调控机体的具体机制复杂，有多种方式，其中蛋白质-蛋白质相互作用关系（protein-protein interaction，PPI）能够直观探索蛋白靶点之间的关系[13]。STRING 数据库则是预测 PPI 关系的重要平台。设置筛选参数为：生物机体选择为人类，最低要求交互分数设置最高置信度 0.4。

1.4 银杏叶治疗 DKD 的网络调控可视化

基于银杏叶和 DKD 的相互作用靶点数据，引入银杏叶可作用于 DKD 的有效成分，提取两者交集，采用 Cytoscape 3.7.2 软件把这些数据制作成可视化网络图，挖掘其相互之间的作用关系。即得到银杏叶治疗 DKD 的疾病-药物-分子-靶点调控网络图。

1.5 GEO 芯片差异基因验证

利用 GEO 数据库，搜索“Diabetic kidney disease”，物种选择人类，选择基因数据，下载基因矩阵与平台数据文件，运用 Perl 脚本将下载的探针对应为基因 ID。采用 R 语言中“limma”安装包，筛选在 DKD 和正常组模型中上调或下调的差异基因，获取上调和下调的差异基因，其中限定条件< 0.05。

1.6 功能富集分析与通路分析

DAVID（database for annotation, visualizationand integrated discovery）数据库广泛应用于基因注释，可通过该数据库挖掘基因与疾病的相关性。通过 DAVID 工具进行 GO 和 KEGG 通路富集分析，能够分析关键靶基因的生物学功能特性及作用的具体通路。

2 结果

2.1 银杏叶有效成分 ADME 分析

通过 TCMSP 数据库，检索出银杏叶所有成分，依据 OB ≥ 30%，DL ≥ 0.18 筛选出银杏叶有效成分 27 个（表 1）。

2.2 银杏叶和 DKD 的相关靶点检索

银杏叶 27 个有效成分中，20 个具有对应的靶点。靶点进行基因注释，删除重复值，得到201 个银杏叶靶点。同样，在 GeneCards、OMIM 等数据库中筛选得到 10859 个 DKD 有效相关靶点。采用工具 Venny 2.1.0 做出银杏叶有效成分靶点与 DKD 相关靶点关系的 Venn 图（图 1）。

2.3 银杏叶-DKD 作用靶点 PPI 关系分析

采用 STRING 数据库，对获得的 193 个银杏叶-DKD 相互作用靶点进行 PPI 分析，得到 PPI 网络图（图 2），其中包含了 193 个节点和 3246 条边，平均节点度数 33.6。取其中富集节点数目最多的前 30 个靶点，做出柱状图，得到前核心靶点（图 3），主要有蛋白激酶、炎症因子、血管内皮生长因子、细胞凋亡相关因子、细胞生长因子等。

2.4 银杏叶治疗 DKD 网络可视化分析

采用 Cytoscape 软件进行网络可视化。纳入上述 PPI 网络筛选的 193 个基因，以及 20 个银杏叶可用有效成分，得到各个节点之间的疾病、药物、分子和靶点关系共 621 条（图 4）。

2.5 GEO 芯片差异基因验证

获取 GEO 数据库下载的 GSE30122 芯片与平台数据。共计样本 69 个，其中正常样本 50 个，DKD 样本 19 个。分析得到具有显著性差异基因有 638 个，基因表达上调为红色，下调为绿色，得到火山图，如图 5。通过分析差异基因，验证银杏叶-DKD 前 5 关键靶点，其中 VEGFA 和 CASP3 具有显著性差异，做出箱式图，如图 6，值表示差异性。

表 1 银杏叶有效成分

DKD Ginkgo Folium

Figure 1 Venn diagram of the relationship between the target of active ingredients of Ginkgo Folium and DKD

2.6 银杏叶治疗 DKD 的机制分析

采用 DAVID 工具对银杏叶治疗 DKD 进行 GO 分析和 KEGG 信号通路分析。得到银杏叶可治疗 DKD 的作用靶点的生物学功能 163 种，综合分析后取前 20 种功能特性，得到银杏叶有效成分靶点主要通过 DNA 结合转录激活活性、RNA 聚合酶 II 型特异性、细胞因子受体结合性、泛素样蛋白连接酶结合性、细胞因子活性等生物学功能特性治疗 DKD（图 7）。银杏叶治疗 DKD 信号通路有 172 条，分析显示有效靶点主要在晚期糖基化终末产物（advanced glycosylation end products，AGEs）-受体（receptor of AGEs，RAGE）信号通路、流体剪切应力与动脉粥样硬化、IL-17 信号通路、肿瘤坏死因子（TNF）信号通路、磷脂酰肌醇 3 激酶-蛋白激酶 B（PI3K-Akt）信号通路等。前20 个靶点如图 8，其中气泡或柱形图颜色越红，则校正值越高，显著性越强，气泡越大或柱形越长，则该生物学功能或该通路富集的靶点越多。根据排名，在 KEGG Pathway 数据库找到这些靶点最关键的 AGEs-RAGE 信号通路图，同时用红色表示银杏叶靶点在该信号通路上具体作用点（图 9）。

图 2 银杏叶治疗 DKD 相关靶点的 PPI 关系图

Figure 2 PPI map of DKD-related targets in Ginkgo Folium therapy

ICAM1BCL2L1HMOX1NOS3ARRELAIL10MMP2MAPK14PPARGERBB2CCL2IL1BFOSCCND1CATCXCL8ESR1MMP9PTGS2MAPK1EGFMYCMAPK8EGFRJUNCASP3VEGFAIL6AKT1 0 20 40 60 80 100 120 140

Figure 3 The core targets of DKD-related targets in Ginkgo Folium therapy (The number represents critical nodes of the core targets in the PPI map)

图 4 银杏叶-DKD-有效成分-靶点网络关系图（六边形代表银杏叶，菱形代表 DKD，三角形代表银杏叶 20 个有效作用成分，圆形代表银杏叶治疗作用于 DKD 的 193 个靶点）

Figure 4 Network diagram of Ginkgo Folium-DKD-active components-targets (hexagon represents Ginkgo Folium, diamond represents DKD, triangle represents 20 active ingredients of Ginkgo Folium, circle represents 193 DKD targets of Ginkgo Folium treatment)

图 5 GSE30122 芯片分析火山图

Figure 5 GSE30122 chip to analyze volcano map

Log2 差异倍数Log base 2 differential2 1 0 –1 –2 –3 VEGFA CASP3

Figure 6 Analysis of key target genes VEGFA and CASP3 (*< 0.01)

图 7 银杏叶治疗 DKD 的相关生物学功能（count 值代表与该生物学功能相关的靶点数量；P.adjust 表示显著性）

Figure 7 The biological function of DKD in Ginkgo Folium therapy (Count represents the number of targets associated with this biological function; P.adjust stands for significance)

图 8 银杏叶治疗 DKD 关键信号通路（P.adjust 表示显著性）

Figure 8 Ginkgo Folium treatment of DKD key signaling pathway (P.adjust stands for significance)

图 9 AGEs-RAGE 信号通路图（红色表示银杏叶在信号通路上的作用靶点）

Figure 9 AGEs-RAGE signaling pathway map (red represents the target of Ginkgo Folium leaves on the signaling pathway)

3 讨论

DKD 是糖尿病的严重并发症之一，35% ~ 40%的糖尿病患者会发展为 DKD[1]。DKD 发病机制目前尚不完全清楚，临床治疗困难，患者最终需要进行肾移植或依赖肾透析，预后不良[3]。DKD 随着病情迁延会出现一系列如贫血、心力衰竭等并发症，影响患者生活质量，严重则危及生命[14]。

DKD 依据其临床表现可归属为中医学中“消渴”、“水肿”等疾病范畴。病因与消渴病因相似，多是消渴病日久不愈，病情发展的结果。其基本病机是本虚标实，治疗上当以养阴活血、化瘀利水等为主[15]。中药银杏叶性味甘、苦、涩、平，功效主要为活血化瘀、化浊降脂，临床应用符合 DKD 的中医病机[16]。本课题组前期开展银杏叶提取物 EGB761 对 DKD 小鼠影响的实验研究，发现银杏叶提取物可以显著改善 DKD 小鼠精神状态较差、反应迟钝、多饮多食多尿等症状，减轻 Scr、BUN、24h Pro 等肾功能指标的表达，改善 DKD 肾脏的病理损伤，抑制 DKD 肾小管损伤的灵敏生物标志物尿 β2-MG、RBP4 和 NGAL 的升高，证实银杏叶提取物 EGB761 可以显著改善 DKD 小鼠肾损害[8]。虽然目前已有多项研究表明银杏叶及其提取物能够治疗 DKD，但是其药理作用及机制的研究较为局限，缺乏银杏叶发挥治疗作用的药物基础、信号通路及关键靶点的文献报道。

网络药理学具有与中医药学基本特点一致的整体性和系统性，包含系统生物学理论，是一门新兴学科[17]。本研究通过网络药理学的方法，得到银杏叶治疗 DKD 的成分有 20 种，其中芝麻素具有降低甘油三酯、改善血管肥厚、产生抗氧化作用等多种功效[18]；异鼠李素具有多种药理学活性，能够在体内发挥抗炎、清除自由基、减轻氧化应激作用[19-20]；β-谷甾醇在机体中参与多通路作用而具有抗氧化及降脂作用[21]；山奈酚和木犀草素能够抑制肾组织细胞凋亡和炎症反应，缓解糖尿病肾病动物模型肾组织病理损伤[22]。依据本研究银杏叶-DKD 的 PPI 关系分析的核心靶点，得到银杏叶治疗 DKD 有效成分主要通过作用多个靶基因发挥作用，如 AKT1、IL-6、VEGFA、CASP3 等。目前研究认为 AKT 参与自噬的调节，与 DKD 密不可分[23]。Cui 等[24]通过一项荟萃分析认为炎症因子 IL-6 与DKD 患病风险关系密切。另有研究认为 VEGFA 刺激体内血管通透性增强进而促进蛋白尿的排泄、CASP3 直接参与了肾脏细胞凋亡过程[25-26]。通过 GEO 数据库临床样本 GSE30122 芯片分析，筛选差异基因，验证了银杏叶-DKD 前 5 的关键靶点中，VEGFA 和 CASP3 具有显著性差异，进一步证实了本研究的结论。

通过 GO 分析，把银杏叶有效靶点的生物学特性如 DNA 结合转录激活活性、RNA 聚合酶 II 型特异性、细胞因子受体结合性、泛素样蛋白连接酶结合性等联系起来，结果表明银杏叶-DKD 相关靶基因通过多种生物学功能影响 DKD。KEGG 分析得到银杏叶治疗 DKD 涉及多个通路，如 AGEs-RAGE 信号通路、流体剪切应力与动脉粥样硬化、IL-17 信号通路、TNF 信号通路、PI3K-Akt 信号通路等。其中最关键的为 AGEs-RAGE 信号通路。在 AGEs-RAGE 信号通路中，由一系列蛋白质、脂质、氨基酸等大分子物质经过多重反应最后形成的不可逆的晚期糖基化终末产物在 DKD 患者体内大量累积，参与 DKD 的进展。AGEs 主要与受体 RAGE 结合[27]，激活下游通路加重 DKD 肾脏血管损伤，促进肾功能恶化，提升心血管并发症发生的风险，最终增加 DKD 死亡率[28-29]。AGEs-RAGE 信号通路下游可直接作用于 NADPH，刺激产生大量的活性氧，促使氧化应激。一系列反应促分裂素原活细胞外信号调节激酶和 P38、VEGF 等介导的信号通路，使核转录因子 NF-κB 发生磷酸化而活化，刺激引起大量生长因子，以及促炎细胞因子（包含 IL-1、IL-6）等高度表达，加快机体损伤[30-31]。同时，NADPH 诱导的氧化应激反应上调了凋亡因子 Bax 蛋白的表达，下调了凋亡抑制因子 Bcl-2 表达，促使细胞凋亡。因此，AGEs-RAGE 通路在 DKD 的发病机制中占有重要地位，这可能是银杏叶治疗 DKD 的关键机制。

综上所述，本研究通过对银杏叶治疗 DKD 的网络药理学分析，结果发现银杏叶内含芝麻素、异鼠李素等多种有效成分可能是其治疗 DKD 的关键组成，进一步发现银杏叶通过 AKT1、IL-6、VEGFA 和 CASP3 等多靶点参与多种生物学功能特性，涉及 AGEs-RAGE 通路等多条通路。证实银杏叶通过多成分，多靶点，多通路，协同作用参与调节氧化应激、炎症、细胞凋亡等复杂机制参与 DKD 机制，为银杏叶相关药物用于 DKD 临床治疗提供理论基础。

[1] Alicic RZ, Rooney MT, Tuttle KR. Diabetic kidney disease: challenges, progress, and possibilities. Clin J Am Soc Nephrol, 2017, 12(12):2032-2045.

[2] Ahmad J. Management of diabetic nephropathy: Recent progress and future perspective. Diabetes Metab Syndr, 2015, 9(4):343-358.

[3] Li JX, Ma TT, Nan Y, et al. Research progress in the pathogenesis of diabetic nephropathy. J Clin Nephrol, 2019, 19(11):860-864. (in Chinese)

李嘉欣, 马婷婷, 南一, 等. 糖尿病肾病发病机制研究进展. 临床肾脏病杂志, 2019, 19(11):860-864.

[4] The Microvascular Complications Group of Chinese Diabetes Association. Chinese clinical practice guideline of diabetic kidney disease. Chin J Diabetes Mellitus, 2019, 11(1):15-28. (in Chinese)

中华医学会糖尿病学分会微血管并发症学组. 中国糖尿病肾脏疾病防治临床指南. 中华糖尿病杂志, 2019, 11(1):15-28.

[5] He XY, Liu J, Luo C, et al. Network pharmacological research of Ginkgo Folium against hypercholesterolemia. Chin J Hosp Pharm, 2016, 36(10):787-791. (in Chinese)

何星垚, 刘珺, 罗春, 等. 银杏叶治疗高脂血症的网络药理学研究. 中国医院药学杂志, 2016, 36(10):787-791.

[6] Zhang LH, Li DD, Xiao W, et al. Prediction of anti-inflammatory mechanism of ginkgo folium extract based on molecular docking and network pharmacology. Chin J Exp Traditional Med Formulae, 2018, 24(7):192-198. (in Chinese)

张立虎, 李冬冬, 萧伟, 等. 基于网络药理学与分子对接法预测银杏叶提取物的抗炎机制. 中国实验方剂学杂志, 2018, 24(7):192- 198.

[7] Pang XX, Zhang YG, Shi XJ, et al. Progress in the treatment of diabetic nephropathy with ginkgo biloba extract. Chin J Integr Traditional West Nephrol, 2019, 20(4):372-374. (in Chinese)

庞欣欣, 张雅歌, 石秀杰, 等. 银杏叶提取物对糖尿病肾病的治疗进展. 中国中西医结合肾病杂志, 2019, 20(4):372-374.

[8] Pang XX, Shi XJ, Zhang YG, et al. Effect of ginkgo leaves extract EGB761 on renal tubular injury and endoplasmic reticulum stress in mice with diabetic kidney disease. Traditional Chin Drug Res Clin Pharmacol, 2020, 31(8):879-886. (in Chinese)

庞欣欣, 石秀杰, 张雅歌, 等. 银杏叶提取物EGB761对糖尿病肾病小鼠肾小管损伤及内质网应激的影响. 中药新药与临床药理, 2020, 31(8):879-886.

[9] Xie J, Gao S, Li L, et al. Research progress and application strategy on network pharmacology in Chinese materia medica. Chin Traditional Herbal Drugs, 2019, 50(10):2257-2265. (in Chinese)

解静, 高杉, 李琳, 等. 网络药理学在中药领域中的研究进展与应用策略. 中草药, 2019, 50(10):2257-2265.

[10] Ru J, Li P, Wang J, et al. TCMSP: a database of systems pharmacology for drug discovery from herbal medicines. J Cheminform, 2014, 6:13.

[11] Stelzer G, Rosen N, Plaschkes I, et al. The genecards suite: from gene data mining to disease genome sequence analyses. Curr Protoc Bioinformatics, 2016, 54:1.30.1-1.30.33.

[12] Wu F, Li KM, Long Y, et al. Network pharmacology study of radix salviae miltiorrhizae in treating diabetic nephropathy. J Guangzhou Univ Traditional Chin Med, 2019, 36(3):402-409. (in Chinese)

吴芳, 李克明, 隆毅, 等. 丹参治疗糖尿病肾病的网络药理学研究. 广州中医药大学学报, 2019, 36(3):402-409.

[13] Chen T, Xu H, Shi Q, et al. Network pharmacological study of piperis kadsurae caulis in treatment of rheumatoid arthritis. Traditional Chin Drug Res Clin Pharmacol, 2020, 31(2):192-198. (in Chinese)

陈涛, 徐浩, 施杞, 等. 海风藤治疗类风湿关节炎的网络药理学研究. 中药新药与临床药理, 2020, 31(2):192-198.

[14] Yu SM, Bonventre JV. Acute kidney injury and progression of diabetic kidney disease. Adv Chronic Kidney Dis, 2018, 25(2):166-180.

[15] Liu Q, Yin ZW, Duan SW, et al. Development and application of TCM syndrome differentiation guidelines for diabetic nephropathy. Chin J Kidney Dis Investig (Electron Version), 2018, 7(2):91-93. (in Chinese)

刘倩, 尹智炜, 段姝伟, 等. 糖尿病肾病中医辨证指南发展及应用. 中华肾病研究电子杂志, 2018, 7(2):91-93.

[16] Chinese Pharmacopoeia Commission. Pharmacopoeia of the People’s Republic of China. Volume 1, 2015. Beijing: China Medical Science Press, 2015. (in Chinese)

国家药典委员会. 中华人民共和国药典. 2015年版一部. 北京: 中国医药科技出版社, 2015.

[17] Li S, Zhang ZQ, Wu LJ, et al. Understanding ZHENG in traditional Chinese medicine in the context of neuro-endocrine-immune network. IET Syst Biol, 2007, 1(1):51-60.

[18] Fan D, Yang Z, Yuan Y, et al. Sesamin prevents apoptosis and inflammation after experimental myocardial infarction by JNK and NF-kappaB pathways. Food Funct, 2017, 8(8):2875-2885.

[19] Kim SY, Jin CY, Kim CH, et al. Isorhamnetin alleviates lipopolysaccharide-induced inflammatory responses in BV2 microglia by inactivating NF-kappaB, blocking the TLR4 pathway and reducing ROS generation. Int J Mol Med, 2019, 43(2):682-692.

[20] Zhao TT, Yang TL, Gong L, et al. Isorhamnetin protects against hypoxia/reoxygenation-induced injure by attenuating apoptosis and oxidative stress in H9c2 cardiomyocytes. Gene, 2018, 666:92-99.

[21] Jiang YH, Li X, Niu W, et al. β-Sitosterol regulated microRNAs in endothelial cells against an oxidized low-density lipoprotein. Food Funct, 2020, 11(2):1881-1890.

[22] Tang LH, Fang C, Wang HR, et al. The protective effect of kaempferol on renal function and tissue of diabetic nephropathy rats induced by high glucose. Immunol J, 2018, 34(12):1041-1046. (in Chinese)

汤利华, 方超, 王浩然, 等. 山奈酚对高糖诱导的糖尿病肾病大鼠肾功能和组织病理损伤的保护作用. 免疫学杂志, 2018, 34(12): 1041-1046.

[23] Wu DP, Xiao Y, Zhang YY, et al. Effects of PTEN/AKT/mTOR signalling pathway on regulation of auto-phagy in renal tissues of diabetic rats. Chin J Pathophysiology, 2016, 32(11):2015-2019. (in Chinese)

吴德佩, 肖瑛, 张莹莹, 等. 糖尿病大鼠肾组织中PTEN/AKT/mTOR通路对自噬的调控作用. 中国病理生理杂志, 2016, 35(11):2015- 2019.

[24] Cui ZH, Lu XT, Xiao KL, et al. Association of interleukin-6 -174G/C polymorphism with the risk of diabetic nephropathy in type 2 diabetes: a meta-analysis. Curr Med Sci, 2019, 39(2):250-258.

[25] Zhang SQ, Zhang YW, Shuai Y, et al. Effects of Danggui Buxue Decoction on expressions of ATF6, CHOP and Caspase-3 in renal tissue of diabetic nephropathy rats. Shanghai J Traditional Chin Med, 2018, 52(4):91-95. (in Chinese)

张思泉, 张莹雯, 帅瑜, 等. 当归补血汤对糖尿病肾病大鼠肾组织ATF6、CHOP、Caspase-3表达的影响. 上海中医药杂志, 2018, 52(4): 91-95.

[26] Chen YQ, Wang NS. Vascular endothelial growth factor and its receptor and diabetic nephropathy. Chin J Integr Traditional West Nephrol, 2010, 11(5):465-467. (in Chinese)

陈玉强, 汪年松. 血管内皮生长因子及其受体与糖尿病肾病. 中国中西医结合肾病杂志, 2010, 11(5):465-467.

[27] Willemsen S, Hartog JW, Heiner-Fokkema MR, et al. Advanced glycation end-products, a pathophysiological pathway in the cardiorenal syndrome. Heart Fail Rev, 2012, 17(2):221-228.

[28] Thomas MC, Woodward M, Neal B, et al. Relationship between levels of advanced glycation end products and their soluble receptor and adverse outcomes in adults with type 2 diabetes. Diabetes Care, 2015, 38(10):1891-1897.

[29] Yamagishi S. Role of advanced glycation end products (AGEs) and receptor for AGEs (RAGE) in vascular damage in diabetes. Exp Gerontol, 2011, 46(4):217-224.

[30] Zhou X, Wang B, Zhu L, et al. A novel improved therapy strategy for diabetic nephropathy: targeting AGEs. Organogenesis, 2012, 8(1):18-21.

[31] Yang CM, Yang ZX, Ma XL. The mechanism of AGEs-RAGE signaling pathway in diabetic nephropathy and the progress of Chinese medicine treatment. China J Chin Med, 2019, 34(9):1864- 1868. (in Chinese)

杨超茅, 杨志新, 马晓玲. AGEs-RAGE信号通路在糖尿病肾病中的作用机制及中医药研究进展. 中医学报, 2019, 34(9):1864-1868.

Mechanism of Ginkgo Folium on diabetic kidney disease based on network pharmacology with GEO data analysis

PANG Xin-xin, PENG Zi-ning, XING Yu-feng, SHI Xiu-jie, ZHANG Ya-ge, HAN Jia-rui

To study the mechanism of Ginkgo Folium in the treatment of diabetic kidney disease (DKD) by network pharmacology with GEO data analysis and verification.

The effective components and targets of Ginkgo Folium were screened by the Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP). GeneCards, OMIM, TTD, DrugBank and GAD databases were used to explore the potential targets of Ginkgo Folium related to DKD. The relationship between targets and active components of Ginkgo Folium in the treatment of DKD was analyzed by Cytoscape software. GEO database was analyzed to verify key targets. The biological function and mechanism of Ginkgo Folium in the treatment of DKD were analyzed using DAVID database.

27 active ingredients and 201 targets were screened according to the principle of oral bioavailability and drug like of these active ingredients. 10 859 DKD related targets were screened in the GeneCards, OMIM, TTD, DrugBank and GAD databases. 621 correlations among DKD, drug, molecule and target were screened out for the treatment of DKD with Ginkgo Folium by Cytoscape software. GEO data analysis confirmed top five key targets, from which VEGFA and CASP3 had significant differences. GO and KEGG analysis were carried out by DAVID database, and the results showed that the key signaling pathways mainly included those correlated with AGEs-RAGE, fluid shear stress, atheroscierosis, inflammation and apoptosis, etc.

This study preliminarily reveals that Ginkgo Folium might protect against DKD through multiple targets and pathways. Its effective targets mainly involve multiple signaling pathways including protein kinases, inflammatory factors, vascular endothelial growth factors and other factors, among which the AGEs-RAGE signal pathway is an important pathway. Ginkgo Folium might be directly or indirectly involved in the regulation of oxidative stress, inflammation, apoptosis and other mechanisms of action in the treatment of DKD, laying a foundation for future exploration in molecular biology experiments.

Ginkgo Folium; Diabetic kidney disease; Network pharmacology; GEO data; Mechanism

HAN Jia-rui, Email: HanJR2018@126.com

河南省高等学校重点科研项目计划（19A360009）；河南省重点研发与推广专项（科技攻关）项目（202102310171、202102310505）；国家中医临床研究基地科研项目（2019JDZX068）；河南中医药大学 2019 年度研究生科研创新项目（2019KYCX024）；河南省中医药拔尖人才培养项目（2019ZYBJ17）；全国中医药创新骨干人才培训项目

韩佳瑞，Email：HanJR2018@126.com

10.3969/j.issn.1673-713X.2020.06.005

Author Affiliation:Department of Nephrology, Henan Province Hospital of Traditional Chinese Medicine/The Second Affiliated Hospital of Henan University of Traditional Chinese Medicine, Zhengzhou 450002, China (PANG Xin-xin, HAN Jia-rui); The Second Clinical Medical College of Henan University of Traditional Chinese Medicine, Zhengzhou 450046, China (PENG Zi-ning, XING Yu-feng, SHI Xiu-jie, ZHANG Ya-ge, HAN Jia-rui)

2020-08-03