基于网络药理学的扶正抗癌方(FZAF)抗非小细胞肺癌的物质基础和作用机制分析

邹 静，刘虹汝，张翠香，韩 宏，张钰哲,3

(1.大理大学 第一附属医院, 云南 大理 671003； 2.大理大学 基础医学院, 云南 大理 671003;3.云南省昆虫医药研发重点实验室 云南 大理671003)

0 引 言

非小细胞肺癌(NSCLC)是除小细胞肺癌(SCLC)以外的任何类型的上皮肺癌.NSCLC约占所有肺癌的85%[1].与小细胞癌相比，非小细胞肺癌对化疗相对不敏感.在可能的情况下，尽管手术前(新辅助化疗)和术后(辅助化疗)都越来越多地使用化学疗法，但主要通过手术切除进行治疗.在过去的20年中，非小细胞肺癌(NSCLC)的治疗取得了重要进展，增进了我们对疾病生物学和肿瘤进展机制的了解，并促进了早期发现和多模式护理.小分子酪氨酸激酶抑制剂和免疫疗法的使用已在选定的患者中带来空前的生存获益. 但是，NSCLC的总体治愈率和生存率仍然很低，尤其是在转移性疾病中[2].因此，需要继续研究新药和联合疗法将临床益处扩展到更广泛的患者群体，并改善NSCLC的预后.

扶正抗癌方(FZAF)为广东省中医院肿瘤科吴万垠主任总结十余年的治疗经验拟定的，方剂组成: 黄芪30 g，太子参15 g，白术15 g，甘草10 g，炒薏苡仁30 g，山慈菇30 g，白花蛇舌草30 g，龙葵30 g，石见穿30 g，八月札30 g，蛇泡簕30 g，莪术15 g[3].该方以四君子汤为底，方中太子参补气养阴生津，黄芪补气升阳、益卫固表，白术健脾燥湿化疲，炒薏苡仁健脾渗湿，甘草益气补中、调和诸药，五药同用有健脾益气补肺化痰之效；山慈茹清热解毒、消痛散结，蛇舌草、龙葵清热解毒，石见穿活血化瘀、清热散结，八月扎活血理气，蛇泡簕清热散疲，莪术破血行气消积，七药同用有清热解毒、祛瘀散结抑瘤之效.扶正抗癌方(FZAF)从整体观念出发辨证论治，辨证与辨病相结合.辨证太子参、黄芪、白术、甘草、炒薏苡仁、義术健脾益气、化湿祛痰，意在补益后天之本，有培土生金之效，以扶正抗癌.辨病以山慈菇、蛇舌草、龙葵、石见穿、八月扎、蛇泡簕清热解毒、祛瘀散结抗瘤.全方扶正与祛邪相结合，辨病与辨证相结合.扶正则重视补益脾肺之气，祛邪则以清热解毒、祛痰散结为主，上药合用共奏扶正抗癌之功[4-5].目前己广泛用于临床治疗中.前期临床研究发现，扶正抗癌方(FZAF)治疗晚期非小细胞肺癌时能显著提高患者生活质量，并且能够延长患者病情无进展生存周期；同时，对于EGFR突变的晚期非小细胞肺癌，扶正抗癌方(FZAF)联合吉非替尼治疗患者的中位疾病无进展生存时间也比吉非替尼单药要长[6].本研究旨在通过网络药理学方法筛选出扶正抗癌方(FZAF)治疗非小细胞肺癌的关键化合物和作用靶点以及作用通路，探讨其抗非小细胞肺癌多成分、多靶点、多通路的作用机制，为后续多靶点药物研发提供基础依据.

1 分析平台与方法

1.1 预测配方中的关键化学成分及潜在作用靶点

通过中药系统药理学数据库分析平台(TCMSP，Http://isp.nwu.edu.cn/index.php)，以方中各单味的标准中药名称来检索扶正抗癌方(FZAF)中的全部化学成分，因为生物利用度(Oral Bioavailability，OB)和类药性(Drug-Likeness，DL)对中药化学成分活性的评估具有重要意义[7].根据生物药物动力学(ADME)：生物利用度OB≧30%, 且DL≧0.18作为高活性关键化合物的标准进行筛选，得到扶正抗癌方(FZAF)有效成分及相应的靶标蛋白.其中在 TCMSP 未检索到的中药，从TCMID 数据库、相关文献予以补充.最后通过Uniprot[8]数据库查询靶蛋白对应的基因名，对靶标蛋白进一步标准化，建立数据集.

1.2 收集扶正抗癌方(FZAF)治疗非小细胞肺癌的潜在作用靶点

将上一步在TCMSP中筛选出来的有效化合物在DrugBank 数据库(https://www.drug bank.ca/)中获取每个化合物的有效作用靶点，再在Genecards、CTD和TTD数据库中以 “Non-small Cell Lung Cancer”作为关键词进行检索，选择物种为“Homo sapiens”，筛选出与非小细胞肺癌相关的蛋白靶点基因，使用Venny 2.1绘图软件，将药物预测的靶点与疾病的靶点进行映射，获得“扶正抗癌方(FZAF)”治疗非小细胞肺癌潜在作用靶点，得到药物-疾病靶点基因图.

1.3 PPI蛋白质相互作用网络构建和核心靶点的筛选

为进一步明确潜在作用靶点之间的相互作用关系，将1.2筛选出的靶点信息导入STRING数据库(Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins，https://string-db.org/)中 Multiple Proteins 的检索，将蛋白种类定义为“Homo sapiens”，置信度>0.7,最低相互作用阈值为 0.4进行筛选，剔除重复、非人源的靶点，规范靶点名称.获取蛋白相互作用信息，保存为TSV格式文件.将“node1、node2和Combine score”等中药化合物和有效靶点信息导入Cytoscape-3.8.0 (http://www.cytoscape.org/) 中，并运用其插件“Network Analyzer”分析网络拓扑参数，以节点度值、介数均超过平均值为标准筛选出核心靶点[9].其中，节点的大小、颜色的深浅代表度值的大小.

1.4 GO(geneontology)和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)的富集分析

为了说明中药化合物对应的预测潜在靶点在基因功能和通路中的作用，将1.3收集的共同靶点蛋白导入DAVID6.8 数据库(https://david.ncifcrf.gov/)[10]，设置物种为“Homo Sapiens”，对交集靶点进行 GO 功能富集分析和 KEGG 通路富集分析.

1.5 构建活性成分-共同靶点-通路网络图

利用 Cytoscape 3.8.0 软件将“1.1”项下收集的药物活性成分、“1.2”项下收集的交叉靶点及“1.4”项下得到的靠前的通路，绘制“活性成分-交叉靶点-通路”网络图[11].

1.6 成分-靶点分子对接

利用分子对接技术研究扶正抗癌方的活性成分及其治疗非小细胞肺癌的相关靶点，能够在一定程度上说明活性成分与靶点蛋白的作用机制与结合活性[12].从pubchem数据库(https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)下载SDF格式的化合物结构并利用Chem 3D软件将SDF格式转化为mol2格式文件，从RCSB 数据库( https://www.rcsb.org/)下载蛋白FN1(PDB ID: 4JEG)、PTGS2(PDB ID: 5F19)、CAT(PDB ID: 1DGF)、EGFR(PDB ID: 5GNK)、AKT1(PDB ID: 6HHG)、IL6(PDB ID: 1ALU)、MAPK3(PDB ID: 4QTB)、MAPK8(PDB ID: 2XRW)的PDB格式结构,使用Pymol 软件去除溶剂分子与配体，使用AutoDock Tools 1.5.6 软件加氢、计算电荷、分配原子类型等，保存为pdbqt格式.最后运行Autodock vina 1.1.2进行分子对接, 采用Discovery Studio 2020可视化分析对接构象.

2 结 果

2.1 扶正抗癌方(FZAF)治疗非小细胞肺癌活性化合物的筛选

根据 TCMSP、TCMID数据库中“OB≥30%、DL≥0.18”的界定值和去重处理后，结合已有文献报道扶正抗癌方(FZAF)中化合物共有700个，筛选出关键活性化合物共165个，靶蛋白数量1 236个；靶向非小细胞肺癌的活性成分39个，方中各味药活性成分和预测靶标数量见表 1.

表1 扶正抗癌方(FZAF)“化合物-有效成分-靶蛋白”基本信息

2.2 非小细胞肺癌潜在靶点的预测

分别从Genecards、CTD和TTD数据库搜索NSCLC的相关靶点，收集到非小细胞肺癌潜在靶点分别是4 350个、1 820个、115个，剔除重复 1 766个，共收集到4 519个非小细胞肺癌相关靶点.

2.3 扶正抗癌方治疗非小细胞肺癌潜在作用靶点

继续通过TCMSP数据库查询上述39种关键化合物的靶点信息，通过Uniprot进行基因ID注释.将药物与疾病的靶点基因导入EXCEL，映射得到扶正抗癌方-非小细胞肺癌的共同靶点，并通过R语言绘制Venny图，共得到189个交叉靶点，即扶正抗癌方(FZAF)治疗非小细胞肺癌潜在作用靶点，见图 1.

图1 扶正抗癌方和非小细胞肺癌靶点韦恩图Fig.1 The Venny diagram of targets for non-small cell lung cancer with Fuzheng Anticancer’s Formula (FZAF)

2.4 PPI网络与核心靶点

将189个共同靶点上传至STRING11.0(https://www.string-db.org/)，并规范基因靶点名称，设置物种为“Homo sapiens”，然后根据网络拓扑学性质将靶点按照度值由高到低排序(见表 2)，根据网络节点度值(degree)和介数(betweenness)是网络药理分析中的重要参数，定义大于等于degree值中位数的2倍且具有较高介数(大于等于介数值的中位数)的靶点为核心靶点.因此，综合本方剂分析所得的所有靶点的度值和介值，我们依据以上定义，选择节点度值>均值(12.28)且介数中心性值>均值(0.75)筛选得到核心靶点26个.从而得出扶正抗癌方(FZAF)PPI 网络图(见图2a和图2b).在图2a中共涉及107个节点、1 314条边.度值、介值大的靶点在网络中起着关键的作用，其很可能是扶正抗癌方(FZAF)治疗非小细胞肺癌的关键靶点；具体见表 2.通过实验确定的已知相互作用的节点基因、预测的以及其他如文本挖掘，共表达和蛋白质同源性相互作用分析得出的蛋白互作网络PPI(图2b).此外，根据cytoscape插件2：cytoHubba对所有扶正抗癌方抗非小细胞肺癌靶点在整个抗非小细胞肺癌基因网络中的作用直接性进行排名，列出排名前10的核心靶基因(图2c).这个插件是基于Degree，Edge percolated commponent边过滤成分，Maximum neighborhood component，Density of Maximum Nerghborhuood Maximal Cliquecentrality and six centralities(Botteleneck,EcCentricity,Closeness,Radiality,Betweenness, Stress)等11种拓扑分析法进行的.

表2 扶正抗癌方(FZAF)抗非小细胞肺癌核心靶点拓扑属性参数

(a)扶正抗癌方抗非小细胞肺癌相关基因的“蛋白质-蛋白质”互作(PPI)网络图

作用类型：激活抑制表型绑定催化反应 转录调节翻译后修饰 (b)扶正抗癌方抗非小细胞肺癌相关基因的“蛋白质-蛋白质”互作(PPI)网络图

(c)扶正抗癌方抗非小细胞肺癌相关基因的“蛋白质-蛋白质”互作(PPI)网络图注：图a中，其中节点表示蛋白，节点越大度值越大，每条边则表示蛋白与蛋白之间的相互作用关系，线条越多表示关联度越大，颜色由蓝变黄程度与度值和介值均呈正相关.图b中，扶正抗癌方抗非小细胞肺癌的蛋白质互作方式图.图c表示扶正抗癌方抗非小细胞肺癌的核心基因靶点图.图2 扶正抗癌方抗非小细胞肺癌相关基因的“蛋白质-蛋白质”互作(PPI)网络图Fig.2 “Protein-protein”interaction (PPI) network diagram of Fuzheng Anticancer Formula (FZAF) against non-small cell lung cancer related genes

2.5 GO生物功能注释分析及KEGG通路富集

将扶正抗癌方(FZAF)治疗非小细胞肺癌189个潜在作用靶点上传至DAVID 6.8数据库的GO富集分析功能,共富集出171条生物功能信息(P<0.01)，获得GO生物学过程 134条，信号通路134条(见图3a、图3b和图3c).排名靠前的生物学功能主要为核受体活性(13个靶点：AHR/AR/ESR1/ESR2/NR1I2/PGR/PPARA/PPARD/PPARG/RXRA/RXRB/ SREBF1/STAT3)、磷酸化结合(18个靶点：AKT1/BAD/BCL2/CTNNB1/ERBB2/HMGCR/MAPK1/MAPK14/MAPK3/MET/PPARA/PPARG/PTPN1/SLC6A3/SOD1/STAT1/STAT3/TP53)、RNA聚合酶II转录因子结合位点(16个靶点：AHR/AR/ATF2/CTNNB1/ELK1/ESR1/FOS/GSK3B/JUN/NFE2L2/PPARA/PPARD/PPARG/RB1/STAT3/TP53)，见图3.这意味着扶正抗癌方可以通过多种生物学调控过程，发挥治疗非小细胞肺癌的作用.为了更精准了解扶正抗癌方(FZAF)治疗非小细胞肺癌可能的作用机制，选KEGG通路前20条进行分析(表3)，并绘制相应气泡图(图4).

(a)go-BP网络图

(b)go-cc

(c)go-MF

表3 20条KEGG通路

注：Y轴代表通路名称，X轴代表所占百分比，气泡面积代表通路富集基因数，气泡颜色代表P值的大小.图4 扶正抗癌方治疗非小细胞肺癌KEGG通路富集的气泡图Fig.4 The KEGG pathway enriched bubble chart of Fuzheng Anticancer′s Fomula(FZAF) against non-small cell lung cancer

2.6 活性成分-共同靶点-通路网络图

将以P<0.01筛选出的排名前20条信号通路及靶点和扶正抗癌方(FZAF)活性成分输入Cytoscape-3.8.0 软件中，绘制“活性成分-共同靶点-通路”图(见图5).图中菱形代表活性成分、圆形代表作用靶点、正方形代表通路，靠近内部正方形代表排名前20条通路.以度值调节网络中的节点大小，节点越大说明越重要；每条边代表靶点与活性成分、靶点与信号通路、活性成分与信号通路之间的关系.由网络图及节点信息可知：165个活性成分与排名前20条关键信号通路密切相关，根据“度值>均值”筛选出关键化合物38个，共涉及到189个靶点.

2.7 扶正抗癌方通过“多成分-多靶点-多通路”发挥抗非小细胞肺癌的作用

在扶正抗癌方治疗非小细胞肺癌的核心网络中，有39个作用成分、189个作用靶点.我们利用分析平台与方法部分中的成分-靶点分子对接方法，验证了根据度值>均值筛选出来的前3个关键化合物槲皮素(QUE)、熊果酸(UA)、木樨草素(luteolin)与非小细胞肺癌密切相关的蛋白激酶AKT1(PDB ID: 4GV1)、白介素6 IL6(PDB ID: 1N26)和丝裂原激活蛋白激酶MAPK8(PDB ID: 2XRW)的结合情况，这在一定程度上说明活性成分与靶点蛋白的作用机制与结合活性，值越小，表明结合越紧密(表4) (图6-图8)，并分析扶正抗癌方中关键化合物与主要靶点蛋白的对接构象，并挖掘了以MAPK8、AKT1为中心的信号通路(图9 a 和图9 b).

图 5 扶正抗癌方活性成分-共同靶点-通路网络Fig.5 The active ingredients of Fuzheng Anticancer′s Formula (FZAF)-Common Target-Pathway Network

表4 3个靶蛋白与3个关键化合物的分子对接结合活性

(a)AKTI蛋白与熊果酸的分子对接图；(b)a环与Val164形成疏水作用，与Lys158形成氢键作用,b环与Phe161形成疏水作用.(c)AKT1蛋白中具体与熊果酸对接的氨基酸位置；(d)赋予氢键供体与受体结合的电势图图6 AKTI蛋白与熊果酸的分子对接蛋白图 Fig.6 The molecular docking protein map of AKTI protein and ursolic acid: a) The molecular docking diagram of AKTI protein and ursolic acid; b)Ring forms a hydrophobic interaction with Val164 and forms a hydrogen bond with Lys158,ring b and Phe161 forms a hydrophobic effect; c) The position of the amino acid docked with ursolic acid in the AKT1 protein; d) A diagram of the potential for binding the hydrogen bond donor and acceptor

a)IL6蛋白与熊果酸的分子对接图；b)a环与Ser122、Thr124、Leu123形成氢键作用，与Leu69、Leu123形成疏水作用；b环与Leu123、Pro46形成疏水作用；c、d环均与Pro46形成疏水作用.c)IL6蛋白中具体与熊果酸对接的氨基酸位置；d)赋予氢键供体与受体结合的电势图图7 IL6蛋白与熊果酸的相互作用 Fig.7 Interaction between IL6 protein and ursolic acid: a)The molecular docking diagram of IL6 protein and ursolic acid; b) The a ring forms a hydrogen bond with Ser122, Thr124, and Leu123, and forms a hydrophobic interaction with Leu69 and Leu123 ; B ring forms a hydrophobic interaction with Leu123 and Pro46; c and d rings both form a hydrophobic interaction with Pro46; c) is the position of the amino acid docking with ursolic acid in IL6 protein; d)The potential diagram that gives hydrogen bond donor and acceptor to bind

a)MAPK8蛋白与木樨草素的分子对接图；b)a环与Ala113、Ile32形成疏水作用；b环与Val158、Ala53、Val40形成疏水作用，与Ile32形成-sigma作用，其羰基与Met111形成氢键作用；c环与Val158、Ala53形成疏水作用，与Val40、Leu168形成-sigma作用，与Met108形成硫-作用和氢键作用;c)MAPK8蛋白中具体与木樨草素对接的氨基酸位置；d)赋予氢键供体与受体结合的电势对接图图8 MAPK8蛋白与木樨草素的相互作用 Fig.8 Interaction between MAPK8 protein and luteolin:a) The molecular docking diagram of MAPK8 protein and luteolin; b) Ring a forms hydrophobic interaction with Ala113 and Ile32; ring b forms hydrophobic interaction with Val158, Ala53, and Val40 Interaction, forming -sigma interaction with Ile32, the carbonyl group forming hydrogen bond interaction with Met111; c ring forming hydrophobic interaction with Val158 and Ala53, forming -sigma interaction with Val40 and Leu168, forming sulfur- interaction and hydrogen bonding interaction with Met108; c) The specific amino acid position of the MAPK8 protein docking with luteolin;d) The potential docking diagram that gives hydrogen bond donor and acceptor binding

3 讨 论

在本项研究中，我们共筛选出扶正抗癌方(FZKA)中化合物1 769个，有效活性成分165个，潜在作用靶点1 236个，其中189个靶点与非小细胞肺癌重合，表明扶正抗癌方(FZKA)治疗非小细胞肺癌具有多成分、多靶点的特征.根据图5“活性成分-共同靶点-通路网络”，按照“度值>均值”条件筛选出关键化合物34个，其中排名前9名关键化合物主要有槲皮素(quercetin)、熊果酸(Ursolic acid)、木犀草素(luteolin)、山萘酚(kaempferol)、刺槐素(locustin)、甘草查尔酮甲(licorice chalcone A)、β-谷固醇(β-sitosterol)、柚皮苷(naringenin)、β-胡萝卜素(β-carotene)，其中槲皮素具有最高的度值和最多的靶点，表明其作用可能是最显著的.根据PPI网络拓扑参数节点度值>均值(12.28)，且介数中心性>均值(0.75)，筛选的核心靶点共 26个，即AKT1、MAPK8、IL6、JUN、MAPK1、CCND1、CASP3、MAPK3、EGF、MAPK14、CXCL8、FOS、IL1B、BCL2L1、IL10、IL2、ESR1、CCL2、CTNNB1、AR、ICAM1、CASP8、IL4、CSF2、CDK2、MCL等.它们主要分为三类：炎性介质，丝裂原活化蛋白激酶，其他等.其中炎性介质主要细胞因子是白介素(IL6、IL1B、IL10、IL2、IL4)，趋化因子(CCL2)和黏附分子(ICAM1)构成.GO和KEGG的通路富集分析结果主要集中在抑制P53、EMT、MAPK、PTEN/PI3K/AKT、Stat3/Mcl-1等途径，因此可以推断扶正抗癌方(FZKA)通过作用于该系统相关靶点，调节细胞增殖、迁移和免疫力等.

a)MAPK(1、3、8、14)为中心的与非小细胞肺癌相关的信号通路

b)AKT1为中心的与非小细胞肺癌相关的信号通路图9 扶正抗癌方抗非小细胞肺癌的两大核心信号通路Fig.9 Two major signal pathways of Fuzheng Anticancer’s Formula(FZKF) against non-small cell lung cancer：a) Shows the signal pathways related to non-small cell lung cancer centered on MAPK (1, 3, 8, 14); b) Shows the signal pathways related to non-small cell lung cancer centered on AKT1

因此，基于以上分析，我们查询了大量研究文献，发现：1)槲皮素及其衍生物对多种肿瘤细胞的生长具有抑制作用，并且槲皮素在肿瘤化学成分预防方面起着重要作用.如槲皮素可以抑制NCI-H1395细胞增殖并诱导其凋亡，其作用机制可能与激活外源凋亡通路Caspase-8和Caspase-3有关[13].也能抑制A549细胞的增殖、迁移和侵袭具有重要作用，其机制可能与抑制STAT3信号通路有关.槲皮素纳米晶体可以通过抑制STAT3信号通路来抑制A549细胞的增殖和迁移，并且与大颗粒相比，小颗粒的槲皮素纳米晶体在抑制癌细胞的增殖、迁移和侵袭方面具有更强的细胞生物学作用[14].槲皮素还可以抑制SAPK/JNK、p38、p44/p42的表达，阻断MAPK信号通路的激活，阻止炎性因子的释放，最终减少组织损伤，降低炎症程度[15]，并对获得性耐药NSCLC细胞PC9/GR具有很强的抗肿瘤作用，其作用机制可能Stat3/Mcl-1途径介导的胞凋亡密切相关[16].槲皮素是一个竞争性的MMP-9抑制剂，能够诱导MMP-9的活性降低，并导致MMP-9 mRNA、MMP-9蛋白和TGF-β1蛋白表达的降低，最终对肺癌肿瘤细胞株A549的凋亡起重要作用[17].2)熊果酸能抑制A549细胞的增殖、迁移和侵袭，其作用机制可能是通过下调PTEN/PI3K/AKT通路上的miRNA-21[18]，上调miRNA-133a[19]来实现的，并发现熊果酸是以时间和剂量依赖的方式，其分子机制可能是上调 p27、p16的表达和下调cyclinD1、cyclinE 的表达，而达到显著抑制A549和SPCA1细胞增殖[20].熊果酸还具有抑制肺癌异种移植小鼠肿瘤生长的作用，其机制可能与熊果酸对细胞凋亡相关蛋白(Caspase-3，Bax，Bcl-2，AKT)的调控及促进肿瘤细胞凋亡有关[21].3)木犀草素可以有效抑制人肺癌H460细胞的增殖并促进其凋亡，其机制可能是通过激活p53信号通路，上调miR-34a-5p，最终影响凋亡相关蛋白 Bax/Bcl-2的表达来实现[22].4)山奈酚可通过抑制ERRα降低NSCLC A549细胞侵袭和迁移能力，并抑制其EMT，为肺癌的临床治疗提供了实验依据[23].5)柚皮苷可增强人肺癌A549/DDP细胞对顺铂的敏感性，这可能与柚皮苷上调Bax的蛋白水平和下调Bcl-2、P-gp、MRP1、p-Akt和CXCR4的蛋白水平有关[24].还可以通过下调p70S6K来抑制非小细胞肺癌细胞的生长[25].

此外，从该药方的总体药效来看，Wang S 等人发现扶正抗癌方还通过STAT3/Bcl-2/Caspase-3途径促进细胞凋亡[26].还有Li L等人发现扶正抗癌方通过灭活PI3-K/Akt介导的MUC1表达抑制作用来提高吉非替尼对人肺癌细胞的抑制作用[27],并还能通过STAT3/MMP9途径抑制非小细胞肺癌的代谢[23].以上这些实验研究发现均验证了我们网络药理学的分析和推测.

4 结 论

综上所述，基于网络药理学分析的扶正抗癌方(FZKA)的关键化合物基本上都具有抑制细胞周期、上调某些MicroRNA的表达，并最终影响细胞凋亡相关蛋白Caspase-3、Bax、Bcl-2表达，从而抑制非小细胞肺癌细胞增殖和迁移并调节免疫力.结合目前已经研究证实的以上9种化合物对非小细胞肺癌的作用机制，进一步论证了扶正抗癌方(FZKA)具有抗非小细胞肺癌的作用.从而达到抗非小细胞肺癌的效果.上述实验也进一步证实我们网络药理学的分析和推测.

可以看出，扶正抗癌方(FZKA)治疗非小细胞肺癌的有效成分可能是槲皮素、熊果酸、木犀草素、山奈酚等.这些成分对炎性介质、丝裂原活化蛋白激酶等靶点通过PI3K-Akt 信号传导途径、糖尿病并发症中的AGE-RAGE 信号转导途径、人T细胞白血病病毒1感染、IL-17信号传导途径、TNF信号传导等途径参与广谱抗肿瘤和抑制癌细胞分化、调节免疫系统等，但其机理仍具有一定局限性，有待实验进一步论证.