基于网络药理学和分子对接探讨枸杞子治疗阿尔茨海默病的作用机制

吉洁 梅俊 信琪琪 丛伟红 张颖 徐凤芹

摘要 目的：基于網络药理学方法及分子对接研究枸杞子治疗阿尔茨海默病（AD）的作用机制。方法：采用网络药理学方法，通过检索中药系统药理学数据库与分析平台（TCMSP），GeneCards、NCBI基因数据库及OMIM数据库，筛选枸杞子治疗AD的相关靶点，通过构建韦恩图，得到枸杞子-AD共同靶点，运用STRING数据库构建二者靶点蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络图，并且运用Cytoscape 3.8.0软件进行可视化处理，筛选关键基因，同时对药物-疾病共有靶点进行基因本体（GO）富集分析和京都基因和基因组百科全书（KEGG），并使用AutodockTools1.5.6进行分子对接，验证靶点与小分子的结合度。结果：通过筛选，共得到121个枸杞子-AD共有靶点，41个关键靶点，包括JUN、AKT1、MAPK1、RELA、IL-6等，GO分析发现，生物学过程主要与氧化应激、衰老等相关，KEGG通路分析富集在AGE-RAGE、HIF-1等信号通路。将靶点MAPK1与β-谷甾醇进行分子对接发现，结合活性较好。结论：本研究初步探讨了枸杞子治疗阿尔茨海默病的主要活性成分、相关靶点及其相关通路，发现其多成分、多靶点、多通路的特点，为后续实验验证提供了一定的参考和物质基础。

关键词 枸杞子;网络药理学;阿尔茨海默病;靶点;信号通路;作用机制;分子对接;β-谷甾醇

Mechanism of Lycii Fructus in Treatment of Alzheimer′s Disease Based on Network Pharmacology and Molecular Docking

JI Jie1，MEI Jun2，XIN Qiqi2，CONG Weihong2，ZHANG Ying2，XU Fengqin2

（1 School of Graduate，China Academy of Chinese Medical Sciences，Beijing 100029，China; 2 Xiyuan Hospital，China Academy of Chinese Medical Sciences，Beijing 100091，China）

Abstract Objective：To explore the mechanism of Lycii Fructus in the treatment of Alzheimer′s disease （AD） based on network pharmacology and molecular docking.Methods：The targets of Lycii Fructus against AD were screened out from TCMSP，GeneCards，NCBI，and OMIM by network pharmacology.The Venn diagram was plotted to obtain the common targets of Lycii Fructus and AD.The protein-protein interaction （PPI） network was delineated by STRING.Cytoscape 3.8.0 was used for visualization processing，and key genes were screened out.The common targets of Lycii Fructus and AD underwent GO and KEGG pathway enrichment analyses.AutoDock Tools 1.5.6 was used for molecular docking to verify the binding degree between the targets and small molecules.Results：A total of 121 common targets and 41 key targets of Lycii Fructus and AD were obtained，including JUN，AKT1，MAPK1，RELA，and IL-6.As revealed by GO analysis，oxidative stress，aging，and other biological processes were mainly involved.KEGG pathway analysis showed that the pathways were mainly enriched in AGE-RAGE，HIF-1，and other signaling pathways.MAPK1 had good binding activity with β-sitosterol as indicated by molecular docking.Conclusion：The present study investigated the main active components，related targets，and related pathways of Lycii Fructus in the treatment of AD，and unraveled the characteristics of multi-component，multi-target，and multi-pathway，which provided references and material basis for the follow-up experimental verification.

Keywords Lycii Fructus; Network pharmacology; Alzheimer′s disease; Target;Signaling pathway;Mechanism of action;Molecular docking;Beta-sitosterol

中图分类号：R285文献标识码：Adoi：10.3969/j.issn.1673-7202.2022.03.011

阿尔茨海默病（Alzheimer Disease，AD）是以进行性认知功能障碍和行为损害为主要表现的中枢神经系统退行性病变，主要发生在老年及老年前期，随着阿尔茨海默病的进展，患者甚至可能会出现个性的改变、情绪波动等。随着人口老龄化的加剧，与年龄相关的痴呆如AD患病率也逐年上升[1]。枸杞的干燥果实即为枸杞子[2]。《本草纲目》中载其具有补肝益肾、益精明目的功效。枸杞子性平，归肝、肾二经，常用于治疗肝肾阴虚、头晕健忘等临床症状[3]。现代植物化学研究发现，枸杞子中主要包含枸杞子多糖、酚类、槲皮素、胡萝卜素、烟酸、甜菜碱、豆甾醇等成分[4]。现代药理学研究显示，枸杞子具有抗氧化、抗衰老、神经保护、清除自由基、抗炎等作用，目前被广泛用于养生保健及医学等领域[5]。药食同源是枸杞子的优势，具有很好的开发前景，然而其成分、靶点等作用方式复杂，治疗疾病的机制尚不明确。

在系统生物学的理论基础上，通过构建分析“药物-靶点-疾病”的网络，分析其互作关系即为网络药理学。网络药理学将网络生物学概念、方法和技术应用到药物相关的研究上，其在药物靶点选择、新的适应证预测、挖掘药物研发规律等方面都应用颇广，其强调从网络层面阐释中药治疗疾病的机制[6-7]。本研究拟采用网络药理学方法及分子对接法，通过对相关数据库的检索，分析枸杞子的活性成分，并找到其作用靶标，结合AD疾病数据库，预测枸杞子治疗AD的作用靶点，为从分子水平、基因水平等阐明枸杞子抗AD的作用机制提供一定的参考依据及理论基础。

1 资料与方法

1.1 获取枸杞子的潜在靶点

基于中药系统药理学数据库与分析平台（TCMSP）（https：//tcmspw.com/tcmsp.php）检索枸杞子的化合物成分及潜在靶点[8]。结合药代动力学吸收、分布、代谢和排泄（Absorption， Distribution， Metabolism and Excretio，ADME），本研究将口服生物利用度（Oral Bioavailability，OB）及药物类药性（Drug Likeness，DL）作为筛选依据，在TCMSP中，将筛选条件设定为OB≥30%，DL≥0.18，对枸杞子的成分及其作用靶点进行筛选及构建。

1.2 筛选AD相关靶点

在GeneCards数据库（https：//www.genecards.org/）[9]，美国国家生物技术信息中心（NCBI）基因数据库（https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/）以及OMIM数据库（http：//ctdbase.org/）中，以“Alzheimer′s disease”为关键词，进行人类基因检索，获取AD的疾病靶点。其中，在GeneCards数据库中，根据Score进行中位值的筛选以获得更相关的靶点，并且通过UniProt数据库查询靶点蛋白的基因名称。

1.3 疾病-药物-成分-靶点网络的构建

将枸杞子潜在靶点与AD的疾病靶点于UniProt数据库中进行标准化统一命名，导入Excel表，并运用VENNY2.1绘制韦恩图，运用Cytoscape 3.8.0软件构建药物成分-疾病-靶点可视化网络，并且根据Degree值筛选关键药效成分。

1.4 药物-靶点相互作用网络构建

得到枸杞子-AD的共有靶点，将其导入STRING数据库（https：//string-db.org/cgi/input.pl），构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，生物种类设定为“Homo Sapiens”，本研究设定置信度阈值>0.9，筛选蛋白质相互作用，得到PPI网络，并且根据Degree值筛选出关键靶点。

1.5 基因本体论（GO）及京都基因和基因组百科全书（KEGG）通路富集分析

运用STRING数据库，使用R语言3.6.3，应用clusterProfiler、enrichplot、ggplot2数据包，将药物疾病得到的共有靶点进行GO富集，包括3部分：生物过程（Biological Process，BP）、分子功能（Molecular Function，MF）、细胞组分（Cell Component，CC），并且进行KEGG通路富集。

1.6 分子对接

将枸杞子的核心成分与得到的关键靶点进行分子对接，得到对接的亲和力，利用TCMSP下载中药成分格式3D结构，运用AutodockTools1.5.6，打开配体小分子，进行加氢、加电荷、检测配体的root、并搜寻与定义可旋转键;从RCSB Protein Data Bank（www.rcsb.org）下载得到蛋白质的三维结构，作为对接所用蛋白质，通过添加氢原子、计算Gasteiger电荷、合并非极性氢，将其保存为受体。运用Autodock vina 1.1.2，选取affinity最佳构象作为最终对接构象，进行半柔性对接，并使用Pymol进行可视化作图。

2 結果

2.1 枸杞子活性成分及靶点预测

在TCMSP数据库中，结合OB值及DL值，剔除重复化合物并且汇总后，最终得出45个化合物成分，对纳入的化合物成分进行靶点预测，通过Uniprot数据库，进行了确认并且转换，共得到196个靶点。

2.2 AD靶点网络构建

以“Alzheimer′s disease”为关键词检索在GeneCards、NCBI、OMIM数据库中检索查询，结果发现在GeneCards数据库检索到1 350个相关靶点，NCBI数据库获得1 198个靶点，OMIM数据库获得527个靶点。结合UniProt转换，基因合并并且删除重复后，得到2 413个AD相关靶点。

2.3 疾病-药物-成分-靶点网络的构建

将筛选出来的枸杞子药物靶点与AD的疾病靶点导入Excel表，并运用VENNY2.1绘制韦恩图。枸杞子药物靶点196个与AD疾病靶点2 413个，交集靶点121个。见图1。将结果导入Cytoscape 3.8.0软件构建药物成分-疾病-靶点可视化网络。见图2。在网络图中，淡紫色为枸杞子的活性成分，绿色为枸杞子作用于AD的靶点，橙色矩形为疾病即AD，连线则代表化合物和靶标之间的作用关系。见图2。将药效成分Degree排序，Degree值越高成分越重要，现将其药效成分列于下表。见表1。

2.4 药物-靶点PPI网络构建

得到枸杞子-AD的共有靶点，将其导入STRING数据库，根据本研究设定条件得到PPI网络。该网络中有121个节点，417条边，平均度值为6.89，平均局部聚类系数为0.462。见图3。运用Cystoscape 3.8.0，导入节点信息，利用Network Analyzer工具进行拓扑分析，根据Degree筛选排序，将分值大于平均分的基因作为关键靶点，共筛选出41个关键靶点，并且将前20个靶点进行可视化展示，图中横坐标为每个靶点的度值。见图4。

2.5 GO及KEGG通路富集分析

运用STRING数据库，将枸杞子-AD的共有靶点进行GO富集，将校正条件设定为P值≤0.05进行筛选，共富集到2 405个生物过程，209个分子功能，102个细胞组分。使用R 3.6.3，应用ClusterProfiler、Enrichplot、Ggplot2数据包，发现生物过程包括：细胞对化学应激的反应（Cellular Response to Chemical Stress）、氧化应激反应（Response to Oxidative Stress）、细胞对氧化应激的反应（Cellular Response to Oxidative Stress）、对活性氧的反应（Response to Reactive Oxygen Species）、衰老（Aging）、神经元死亡调节（Regulation of Neuron Death）等。细胞组分包括：膜筏（Membrane Raft）、小凹（Caveola）、质膜筏（Plasma Membrane Raft）、膜区（Membrane Region）、谷氨酸能突触（Glutamatergic Synapse）、膜微结构域（Membrane Microdomain）、突触前膜的组分（Integral Component of Presynaptic Membrane）、蛋白激酶复合物（Protein Kinase Complex）、远端轴突（Distal Axon）、核被膜（Nuclear Envelope）等。分子功能包括：蛋白酪氨酸激酶活性（Protein Tyrosine Kinase Activity）、磷酸酶结合（Phosphatase Binding）、蛋白磷酸酶结合（Protein Phosphatase Binding）、蛋白丝氨酸/苏氨酸激酶活性（Protein Serine/Threonine Kinase Activity）、药物结合（Drug Binding）、核受体活性（Nuclear Receptor Activity）、配体激活转录因子活性（Ligand-Activated Transcription Factor Activity）、胰岛素受体底物结合（Insulin Receptor Substrate Binding）等。排名前10的生物过程、细胞组分、分子功能柱状图见图5。

图5 枸杞子潜在靶点治疗AD GO分析柱状图（前10位）

将枸杞子-AD的共有靶点进行KEGG通路富集分析，运用STRING数据库，设定校正P值≤0.05，进行筛选，总共富集到164条信号通路。使用R3.6.3，安装并引用clusterProfiler包后，对排名前20个结果可视化处理见图6。通路主要富集在糖尿病并发症晚期糖基化终产物（AGE）及其受体（RAGE）信号通路（AGE-RAGE Signaling Pathway in Diabetic Complications）、EGFR酪氨酸激酶抑制劑抵抗（EGFR Tyrosine Kinase Inhibitor Resistance）、VEGF信号通路（VEGF Signaling Pathway）、流体剪切力及动脉粥样硬化通路（Fluid Shear Stress and Atherosclerosis）、低氧诱导因子-1（HIF-1）信号通路（HIF-1 Signaling Pathway）、人巨细胞病毒感染（Human Cytomegalovirus Infection）等。

图6 枸杞子治疗AD潜在靶点KEGG分析的气泡图（前20位）  注：横坐标代表目标基因属于这个分支的基因数量/背景基因集中于这个分支所有基因的数量比值，纵坐标代表通路名称，气泡面积大小代表目标基因富集于这个分支的数量，气泡颜色代表富集显著性，即P值的大小

2.6 成分-疾病-通路-靶点网络构建

运用Cytoscape 3.8.0，导入成分—疾病—通路—靶点网络，绘制通路网络图，更直观地展示枸杞子活性成分在治疗阿尔茨海默病过程中的多成分-多靶点-多通路的作用特点。见图7。如图7所示，蓝色为化合物，黄色为枸杞子作用于AD的靶点，红色为疾病即AD，绿色为最显著的前20条通路。

2.7 分子对接分析

将排名前三的关键活性成分槲皮素、β-谷甾醇、豆甾醇与5个关键靶点AKT1、IL6、JUN、MAPK1、RELA进行分子对接。表格中对接的亲和力越小，代表配体与受体蛋白结合更稳定，表明该药物成分与关键靶点具有强结合力。见表2。结果显示β-谷甾醇与MAPK1分子对接效果最佳。见表2。为了从分子水平阐明蛋白MAPK1与β-谷甾醇的作用模式，本研究将化合物对接至蛋白的活性口袋，其对接打分为-9.0 kcal/mol，理论结合模式如图8所示，从图8中可看出化合物和蛋白氨基酸MET108形成氢键作用，使得蛋白与化合物形成稳定的复合物。分子对接研究为蛋白与化合物的相互作用方式给予一定的解释，为进一步研究小分子药物奠定理论基础。

3 討论

随着老龄化进程的加快，到2050年预计全球痴呆症患者的人数将增加至1.315亿[10]。据国际阿尔茨海默病协会（ADI）的“世界阿尔茨海默病2020年报告”，2020新冠肺炎席卷世界，在第一波新冠肺炎疫情死亡者中，超过四分之一患有痴呆症;全球每年新发痴呆的病例预估为990万，大约每3.2 s增加1例，此估值较2010年新发病例高30%;全球痴呆费用亦增长超过30%。尽管目前针对AD的症状管理等治疗药物，乙酰胆碱酯酶抑制剂，如多奈哌齐，N-甲基-D-天冬氨酸受体拮抗剂，如美金刚胺等可延缓延迟认知障碍的进展，但AD仍未能得到有效的改善控制，提示其病理生理机制及治疗尚有许多未知，亟须积极开发新的有效治疗药物[11-14]。

枸杞子具有补益肝肾之效，现代药理学研究发现，枸杞子具有抗氧化、抗衰老、神经保护等作用，广泛用于医学及保健领域，临床显示其对AD具有一定的治疗效果。但枸杞子含有多组分、多靶点，各组分之间可产生协同作用，因此形成的体系庞大复杂，想要完全了解其作用机制不易。近年来，随着计算机技术的不断发展和生物医学数据库的应用，网络药理学成为阐释中药作用机制的方法之一。

通过网络药理学方法，获得枸杞子活性成分包括槲皮素、β-谷甾醇、豆甾醇等。槲皮素可降低氯化铝诱导的AD动物模型海马神经元的损伤[15]，显著提高β淀粉样蛋白1-42（Aβ1-42）干预的HT-22细胞MAPK1和CYCS水平，降低MAPT、PIK3R1、CASP8和DAPK1水平，具有一定的治疗AD价值[16]。有学者将卵磷脂/β谷甾醇用鞣酸包裹在非神经毒性脂质体中，发现其可以成功通过小鼠脑微血管内皮细胞血脑屏障，并且可以减少人神经母细胞瘤（SK-N-SH）细胞诱导的Tau蛋白聚集，表现出一定的抗AD作用[17]。

通过网络药理学研究预测，枸杞子作用的核心靶点包括JUN、AKT1、MAPK1、RELA、IL-6、APP、FOS等。JNK通路对神经发育和神经元再生至关重要，由炎症介质或环境应激激活，在程序性细胞死亡中起重要作用，JUN及FOS是JNK通路的下游蛋白，具有调控细胞凋亡、生长、增殖等作用，目前JNK通路特异性抑制剂正在被开发，可作为神经保护药物[18-21]。AKT磷酸化是胰岛素和其他生长因子信号转导的关键节点，与AD神经病理和认知功能下降有关[22]。MAPK1作为MAPKs的天然负调控因子，在MAPKs去磷酸化过程中发挥着重要作用[23]。在本次分子对接中，发现MAPK1与小分子β-谷甾醇具有较强结合活性。RELA是ApoE的一种抑制性转录因子，可促进β-淀粉样蛋白（Aβ）水解分解，从而抑制β-淀粉样蛋白异常积聚[24]。APP作为神经细胞、突触及脑功能正常发挥所需要的物质，可以保护神经细胞对抗毒性损害，调节神经细胞的增殖、分化，并且可调节突触传递和突触可塑性，改善学习记忆障碍[25]。

通过对关键靶点的GO功能注释及KEGG富集通路分析，发现GO生物过程主要集中在氧化应激反应、衰老、神经元死亡调节等上。研究表明，自由基氧化应激是导致衰老原因之一，且许多老龄化疾病的发病机制都与机体氧化应激有关，如AD、PD等[26-28]。通过对靶点KEGG富集通路分析，发现枸杞子抗AD的作用与AGE-RAGE信号通路、HIF-1信号通路等相关。晚期糖基化终产物（AGEs）与衰老和许多退行性疾病如AD、糖尿病、动脉粥样硬化的发展也有一定的关系[29]。HIF-1是哺乳动物氧稳态的重要调节因子，随着年龄的增长，大脑供氧及葡萄糖逐渐减少，这可能是导致低代谢的因素之一，而大脑对认知和记忆至关重要的区域，如海马体、顶叶、颞叶、皮质等则更容易受到慢性缺氧的影响，而在AD患者中，可见这些低代谢脑部区域APP表达增强，Aβ清除减少[30-31]。

本研究运用网络药理学研究方法，从分子水平揭示了枸杞子抗阿尔茨海默病的可能成分及关键作用机制。本研究中，枸杞子治疗AD的作用靶点属于预测阶段，通过建立了中药成分-蛋白质靶标、疾病-基因的相互作用网络图，发现枸杞子治疗AD“多成分、多靶点、多通路”的特点，并且将其PPI进行了可视化分析，初步验证了枸杞子治疗AD的药理学作用机制，为其后续实验提供了一定的参考依据，但后续仍需要开展体内体外实验来验证靶点，观察这些靶点是否参与了药物对疾病的调控，本研究可作为下一步实验的前期基础。

参考文献

[1]Aliev G，Ashraf GM，Tarasov VV，et al.Alzheimer′s Disease-Future Therapy Based on Dendrimers[J].Curr Neuropharmacol，2019，17（3）：288-294.

[2]赵明宇.枸杞子的药理作用及临床应用研究[J].北方药学，2018，15（4）：156.

[3]Luo Q，Cai Y，Yan J，et al.Hypoglycemic and hypolipidemic effects and antioxidant activity of fruit extracts from Lycium barbarum[J].Life Sci，2004，76（2）：137-149.

[4]王莹，金红宇，李耀磊，等.不同分子量枸杞多糖对RAW264.7巨噬细胞的免疫调节作用[J].中国新药杂志，2021，30（12）：1079-1086.

[5]Amagase H，Farnsworth NR.A review of botanical characteristics，phytochemistry，clinical relevance in efficacy and safety of Lycium barbarum fruit（Goji）[J].Food Research International，2011，44（7）：1702-1717.

[6]Hopkins AL.Network pharmacology[J].Nature Biotechnology，2007，25（10）：1110-1111.

[7]趙光跃，魏玉海，苏姗姗，等.基于1H-NMR植物代谢组学技术分析青海产区枸杞子的化学特征[J].中国实验方剂学杂志，2020，26（17）：95-103.

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

[9]Safran M，Dalah I，Alexander J，et al.GeneCards Version 3：the human gene integrator[J].Database（Oxford），2010，2010：baq020.

[10]Sengoku R.Aging and Alzheimer′s disease pathology[J].Neuropathology，2020，40（1）：22-29.

[11]Anonymous.2020 Alzheimer′s disease facts and figures[J].Alzheimers Dement，2020，Mar 10.doi：10.1002/alz.12068.Online ahead of print.

[12]Kim S，Kim N，Lee J，et al.Dynamic Fas signaling network regulates neural stem cell proliferation and memory enhancement[J].Sci Adv，2020，6（17）：eaaz9691.

[13]Galluzzi L，Vitale I，Aaronson SA，et al.Molecular mechanisms of cell death：recommendations of the Nomenclature Committee on Cell Death 2018[J].Cell Death Differ，2018，25（3）：486-541.

[14]Aupperle PM.Navigating patients and caregivers through the course of Alzheimer′s disease[J].J Clin Psychiatry，2006，67（3）：8-14.

[15]Rifaai RA，Mokhemer SA，Saber EA，et al.Neuroprotective effect of quercetin nanoparticles：A possible prophylactic and therapeutic role in alzheimer′s disease[J].J Chem Neuroanat，2020，107：101795.

[16]Qi P，Li J，Gao S，et al.Network Pharmacology-Based and Experimental Identification of the Effects of Quercetin on Alzheimer′s Disease[J].Front Aging Neurosci，2020，12：589588.

[17]Hu Y，Hu X，Lu Y，et al.New Strategy for Reducing Tau Aggregation Cytologically by A Hairpinlike Molecular Inhibitor，Tannic Acid Encapsulated in Liposome[J].ACS Chem Neurosci，2020，11（21）：3623-3634.

[18]Coffey ET.Nuclear and cytosolic JNK signalling in neurons[J].Nat Rev Neurosci，2014，15（5）：285-299.

[19]Bruckner SR，Estus S.JNK3 contributes to c-jun induction and apoptosis in 4-hydroxynonenal-treated sympathetic neurons[J].J Neurosci Res，2002，70（5）：665-670.

[20]Muller FL，Lustgarten MS，Jang Y，et al.Trends in oxidative aging theories[J].Free Radic Biol Med，2007，43（4）：477-503.

[21]Clarke M，Pentz R，Bobyn J，et al.Stressor-like effects of c-Jun N-terminal kinase（JNK） inhibition[J].PLoS One，2012，7（8）：e44073.

[22]Arvanitakis Z，Wang HY，Capuano AW，et al.Brain Insulin Signaling，Alzheimer Disease Pathology，and Cognitive Function[J].Ann Neurol，2020，88（3）：513-525.

[23]Thiel G，Rssler OG.Resveratrol stimulates AP-1-regulated gene transcription[J].Mol Nutr Food Res，2014，58（7）：1402-1413.

[24]Ge X，Guo M，Hu T，et al.Increased Microglial Exosomal miR-124-3p Alleviates Neurodegeneration and Improves Cognitive Outcome after rmTBI[J].Mol Ther，2020，28（2）：503-522.

[25]王珉琦，李文惠，孙安阳.分泌型β-淀粉样蛋白前体蛋白的神经保护作用及其分子机制[J].中国生物化学与分子生物学报，2020，36（6）：617-626.

[26]Simioni C，Zauli G，Martelli A M，et al.Oxidative stress：role of physical exercise and antioxidant nutraceuticals in adulthood and aging[J].Oncotarget，2018，9（24）：17181-17198.

[27]Butterfield DA.Perspectives on Oxidative Stress in Alzheimer′s Disease and Predictions of Future Research Emphases[J].J Alzheimers Dis，2018，64（s1）：S469-469S479.

[28]Siddique YH，Naz F，Jyoti S.Effect of capsaicin on the oxidative stress and dopamine content in the transgenic Drosophila model of Parkinson′s disease[J].Acta Biol Hung，2018，69（2）：115-124.

[29]Sourris KC，Watson A，Jandeleit-Dahm K.Inhibitors of Advanced Glycation End Product（AGE） Formation and Accumulation[J].Handb Exp Pharmacol，2021，264：395-423.

[30]Semenza GL.HIF-1 mediates metabolic responses to intratumoral hypoxia and oncogenic mutations[J].J Clin Invest，2013，123（9）：3664-3671.

[31]Ashok BS，Ajith TA，Sivanesan S.Hypoxia-inducible factors as neuroprotective agent in Alzheimer′s disease[J].Clin Exp Pharmacol Physiol，2017，44（3）：327-334.

（2021-01-30收稿 本文編辑：魏庆双，徐颖）