中国医科大学学报  2023, Vol. 52 Issue (11): 992-998

文章信息

高吴陆怡, 王静艳, 舒岑皓, 尚德淑, 韩锁, 商宇
GAO Wuluyi, WANG Jingyan, SHU Cenhao, SHANG Deshu, HAN Suo, SHANG Yu
基于网络药理学与分子对接的丹皮酚治疗结直肠癌的分子机制研究
Assessment of the molecular mechanism of paeonol in colorectal cancer treatment based network pharmacology and molecular docking
中国医科大学学报, 2023, 52(11): 992-998
Journal of China Medical University, 2023, 52(11): 992-998

文章历史

收稿日期:2022-12-06
网络出版时间:2023-11-02 13:59:45
基于网络药理学与分子对接的丹皮酚治疗结直肠癌的分子机制研究
高吴陆怡1 , 王静艳1,2 , 舒岑皓3 , 尚德淑3 , 韩锁4 , 商宇1     
1. 佳木斯大学基础医学院微生态-免疫调节网络与相关疾病重点实验室, 黑龙江 佳木斯 154007;
2. 佳木斯大学附属第一医院康复医学科, 黑龙江 佳木斯 154003;
3. 中国医科大学生命科学学院发育细胞生物学教研室, 教育部医学细胞生物学重点实验室, 沈阳 110122;
4. 哈尔滨医科大学附属第四医院中心导管室, 哈尔滨 150001
摘要目的 基于网络药理学与分子对接探讨丹皮酚治疗结直肠癌的靶点与作用机制。方法 通过PubChem、SwissTargetPrediction和TargetNet数据库检索丹皮酚的药物靶点,使用Genecards、OMIM和TTD数据库检索结直肠癌的疾病靶点,通过Venny在线工具获得交集靶点。利用Metascape数据库完成交集靶点的基因本体(GO)功能富集分析和京都基因与基因组数据库(KEGG)信号通路富集分析。交集靶点经STRING数据库与Cytoscape软件分析其相互作用关系并筛选枢纽节点。采用LeDock与CB-Dock2软件完成丹皮酚与枢纽节点的分子对接,以筛选丹皮酚的核心药物靶点。结果 经筛选得到21个药物靶点。富集分析结果显示,丹皮酚发挥作用的分子机制涉及癌症通路、Ras信号和Rap1信号等通路,而其涉及的生物过程包括细胞对缺氧的反应以及调控激酶活性等。蛋白质-蛋白质相互作用分析发现9个靶点为蛋白质相互作用的枢纽。分子对接结果显示,丹皮酚和枢纽节点中的SRCEP300MMP9具有最高亲和力,提示SRC、EP300以及MMP9可能是丹皮酚治疗结直肠癌的核心靶点。结论 丹皮酚可能通过靶向SRCEP300MMP9,调控Ras、Rap1等信号通路与激酶活性等生物过程,进而发挥治疗结直肠癌的作用。
关键词结直肠癌    丹皮酚    网络药理学    分子对接    
Assessment of the molecular mechanism of paeonol in colorectal cancer treatment based network pharmacology and molecular docking
1. Key Laboratory of Microecology-immune Regulatory Network and Related Diseases, School of Basic Medicine, Jiamusi University, Jiamusi 154007, China;
2. Department of Rehabilitation Medicine, First Affiliated Hospital of Jiamusi University, Jiamusi 154003, China;
3. Department of Developmental Cell Biology, School of Life Sciences, China Medical University, Key Laboratory of Medical Cell Biology, Ministry of Education, Shenyang 110122, China;
4. Central Cath Laboratory, Fourth Affiliated Hospital of Harbin Medical University, Harbin 150001, China
Abstract: Objective To elucidate the targets and mechanisms of action of paeonol in the treatment of colorectal cancer. Methods Drug targets for paeonol were searched using the PubChem, SwissTargetPrediction, and TargetNet databases. Targets for colorectal cancer were identified using the Genecards, OMIM, and TTD databases. To obtain the shared targets, the data were integrated using Venny. GO functional enrichment analysis and KEGG signaling pathway enrichment analysis were completed using Metascape. The STRING database and Cytoscape software were used to analyze the interactions and screen for hub nodes. Subsequently, LeDock and CB-Dock2 software were employed to perform molecular docking for clarifying the core drug target of paeonol. Results Twenty-one drug targets were selected. The enrichment analysis results revealed that paeonol's mechanisms of action were associated with pathways such as cancer pathways, Ras signaling, and Rap1 signaling. The biological processes included cellular response to hypoxia, regulation of kinase activity, and others. The interaction analysis revealed that nine drug targets acted as hub nodes. The molecular docking results indicated that SRC, EP300, MMP9, among the hub nodes, exhibited the highest affinity with paeonol. This implies that SRC, EP300, and MMP9 may serve as the core targets of paeonol in the treatment of colorectal cancer. Conclusion Paeonol may exert a therapeutic effect on colorectal cancer by targeting SRC, EP300, and MMP9, subsequently regulating biological processes such as kinase activities and signaling pathways such as Ras and Rap1.
Keywords: colorectal cancer    paeonol    network pharmacology    molecular docking    

结直肠癌(colorectal cancer,CRC)是消化系统常见的癌症类型之一。根据国际癌症研究机构的统计结果,2020年全球CRC发病人数约为190万,死亡人数约为93.5万,其发病率和死亡率均居于全球前三位[1]。CRC的发病具有隐匿性,而中晚期CRC的手术与常规辅助治疗往往无法获得理想的治疗效果[2]。因此,探索新的有效的CRC辅助治疗手段具有重大意义。

丹皮酚又名牡丹酚、芍药醇,是中药牡丹皮和徐长卿的活性成分[3]。丹皮酚的药理作用包括抗炎、抗菌、镇痛以及抗凝血等[4]。在临床上,丹皮酚片被用于头痛、类风湿关节炎等疾病的治疗,丹皮酚软膏被用于湿疹、皮炎等皮肤病的治疗。丹皮酚能够在多种癌症(如胃癌[5]、膀胱癌[6]以及食管癌[7]等)中抑制癌细胞增殖,促进癌症细胞凋亡。丹皮酚在CRC中发挥治疗作用。LI等[8]发现,丹皮酚通过抑制PGE2的生成和COX-2蛋白的表达,促进CRC细胞的凋亡。LIU等[9]发现丹皮酚通过抑制Wnt/β-catenin途径来抑制CRC细胞的增殖,并诱导其发生细胞周期阻滞。

本研究基于网络药理学探索了丹皮酚治疗CRC的核心药物靶点与关键信号通路,旨在为丹皮酚在CRC治疗方面的临床转化提供更加充分的证据。

1 材料与方法 1.1 数据库检索及丹皮酚药物靶点的筛选

在Pubchem数据库获得丹皮酚的Smiles信号。将Smilesk号输入到SwissTargetPrediction与TargetNet 2个数据库中检索丹皮酚的药物靶点。SwissTargetPrediction数据库中可能性值(Probability)排序前15名的基因被认为是丹皮酚的可靠药物靶点[10];TargetNet数据库中可能性值> 0的基因被认为是丹皮酚的可靠药物靶点[11]。将检索2个数据库的靶点合并与去除重复后即为丹皮酚的药物靶点。

1.2 数据库检索及CRC疾病靶点的筛选

从数据库Genecards、Mendelian Inheritance in Man(OMIM)与Therapeutic Target Database(TTD)获取CRC的疾病靶点。Genecards数据库中Score > 50的基因被作为疾病靶点保留。OMIM与TTD数据库检索到的基因均被做为疾病靶点保留。将数据汇总并删除重复项后即为检索到的CRC相关靶点。

1.3 丹皮酚治疗CRC药物靶点的收集

利用Venny在线工具(https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/)对丹皮酚的药物靶点与CRC的药物靶点取交集并作图,获得的共同靶点为丹皮酚治疗CRC的靶点。

1.4 药物靶点的富集分析

通过Metascape平台对丹皮酚治疗CRC的靶点进行基因本体(gene ontology,GO)富集分析与京都基因组数据库(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)信号通路富集分析[12]。方法为输入相交靶点蛋白的“Gene name”,物种选择为“H.sapiens”,且选择Custom Analysis的分析方式,在P≤0.01情况下分别进行GO的生物过程分析和KEGG信号通路分析。

1.5 蛋白质-蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction networks,PPI)的构建

利用STRING平台(https://www.string-db.org/)与Cytoscape软件(版本3.6.0)完成PPI分析[13]。将药物靶点导入STRING平台的检索栏,设置置信度为0.4,获得PPI结果并下载数据。将PPI数据导入Cytoscape软件进行可视化并获得互作节点评分。以连通性(Degree)为主要指标对节点蛋白排序,连通性大于均值的蛋白为相互作用的枢纽节点。

1.6 对丹皮酚与枢纽节点蛋白进行分子对接

用2款基于不同算法的软件LeDock与CB-Dock2分别对丹皮酚与枢纽节点蛋白进行分子对接[14-15]。通过其LePro模块自动处理受体蛋白并生成对接配置文件。用PyMOL软件(版本号2.2.0)获得受体蛋白的对接口袋,并修改LeDock对接配置文件的口袋位置[16]。导入丹皮酚分子结构后,通过其LeDock模块完成受体蛋白与丹皮酚的对接。上传经PyMOL软件删除配体与水分子的受体蛋白结构文件与丹皮酚结构文件,使用其Auto Blind Docking模块自动探测受体口袋与完成对接。

2 结果 2.1 丹皮酚治疗CRC的药物靶点

从SwissTargetPrediction数据库筛选得到15个丹皮酚药物靶点,从TargetNet数据库筛选到了221个药物靶点。药物靶点经汇总与删除重复项后,最终获得了203个药物靶点。从Genecards等数据库获得的CRC疾病靶点经汇总与删除重复项后共有710个疾病靶点。药物靶点与疾病靶点进行重复交集比对后最终得到21个丹皮酚治疗CRC的药物靶点,见图 1。这些药物靶点包括ARATP4ACHEK2CNR2ESR1KDRMDM2METMMP9PDGFRAPLA2G2APPARGPTPN22RARARETSIRT1SRCTERTTLR9VCAM1以及EP300。部分药物靶点的可能性值以及数据来源等信息见表 1

图 1 丹皮酚靶点与结直肠癌靶点韦恩图 Fig.1 Venn diagram of paeonol and colorectal cancer targets

表 1 丹皮酚与结直肠癌的交集靶点列表 Tab.1 List of intersecting targets between paeonol and colorectal cancer
Gene Protein Probability Data source
ESR1 Estrogen receptor 0.997 TargetNet
MMP9 Matrix metalloproteinase-9 1.000 TargetNet
PDGFRA Platelet-derived growth factor receptor alpha 0.858 TargetNet
PPARG Peroxisome proliferator-activated receptor gamma 0.997 TargetNet
PTPN22 Tyrosine-protein phosphatase non-receptor type 22 0.117 SwissTargetPrediction
RARA Retinoic acid receptor alpha 0.979 TargetNet
TLR9 Toll-like receptor 9 0.996 TargetNet
VCAM1 Vascular cell adhesion protein 1 0.180 TargetNet
EP300 Histone acetyltransferase p300 0.125 SwissTargetPrediction

2.2 交集靶点的富集分析

GO富集分析结果显示,丹皮酚治疗CRC的药物靶点富集于性腺发育、防御反应的调节、上皮管的形态变化、对缺氧的反应以及激酶活性的调节等生物过程。根据P值进行排序,排名前20的生物过程见图 2。在KEGG信号通路分析中,药物靶点被富集于雌激素信号通路、Ras信号通路、Rap1信号通路、EGFR酪氨酸激酶抑制剂耐药以及癌症中的中心碳代谢等33条通路。P值排名前20的信号通路绘图见图 3

图 2 GO生物过程富集分析结果 Fig.2 Bioprocess enrichment analysis results

图 3 KEGG信号通路富集分析结果 Fig.3 KEGG signaling pathway enrichment analysis results

2.3 PPI网络分析

STRING平台分析结果显示,输入的21个基因共包含有72种相互作用。Cytoscape重新绘图后,去除无效的2个节点后最终得到19个节点,见图 4。Cytoscape计算PPI网络发现连通性(Degree)的均值为0.758,高于0.758的节点蛋白有9个,包括SRC、MMP9、PPARG、ESR1、TERT、SIRT1、MET、EP300、MDM2,说明以上9种蛋白是PPI网络中的枢纽蛋白,见表 2

图 4 丹皮酚靶点蛋白的相互作用网络 Fig.4 Interaction network of paeonol target proteins

表 2 丹皮酚靶点蛋白相互作用网络的分析 Tab.2 Analysis of the protein interaction network of paeonol targets
Protein Degree Betweenness centrality
SRC 16 0.252
ESR1 13 0.075
MDM2 12 0.053
SIRT1 11 0.047
MMP9 10 0.055
TERT 10 0.035
PPARG 10 0.136
EP300 9 0.021
MET 8 0.011

2.4 丹皮酚与枢纽蛋白的分子对接

分子对接结果显示,丹皮酚与9个枢纽节点均具有结合潜力。在LeDock预测结果中,与丹皮酚亲和力最高的5种蛋白依次为PPARG、ESR1、MMP9、EP300和SRC。CB-Dock2的预测结果中亲和力最高的5种蛋白依次为MMP9、TERT、EP300、SIRT1和SRC,见表 3。综合2种软件的预测结果,SRC、EP300和MMP9在2款软件中均表现出了良好的结合能力,可能为丹皮酚的核心药物靶点,见图 5A。SRC、EP300和MMP9通过LeDock预测的最高亲和力结合模式,见图 5B。SRC、EP300和MMP9通过CB-Dock2预测的最高亲和力结合模式,见图 5C

表 3 丹皮酚与9种枢纽蛋白的分子对接预测结果 Tab.3 Predicted results of molecular docking of paeonol with nine hub proteins
niport ID Protein Ledock’s molecular docking results CB-Dock2’s molecular docking results(kcal/mol)
Binding energy Combining the center coordinates of the cavity(XYZ Vina score(kcal/mol) Combining the center coordinates of the cavity(XYZ
P14780 MMP9 -3.42 27,47,47 -7.1 43,53,39
P37231 PPARG -3.63 41,1,84 -5.5 44,6,82
P12931 SRC -3.36 15,24,57 -6.1 27,45,80
P03372 ESR1 -3.56 16,32,22 -5.7 10,27,11
O14746 TERT -2.85 -17,31,5 -6.5 -24,48,32
Q96EB6 SIRT1 -3.16 -17,66,13 -6.3 -68,94,1
P08581 MET -3.28 21,18,57 -5.9 4,22,79
Q09472 EP300 -3.37 -34,-18,-22 -6.4 -35,-19,12
Q00987 MDM2 -2.04 23,-25,-8 -4.5 28,-22,-6

A, 3D molecular structure of paeonol; B, diagram of molecular docking patterns of paeonol with SRC, EP300, and MMP9 proteins detected using the Le-Dock software; C, diagram of molecular docking patterns of paeonol with SRC, EP300, and MMP9 proteins detected using CB-Dock2. 图 5 丹皮酚与重要靶点蛋白SRC、EP300和MMP9的分子对接模式 Fig.5 Molecular docking patterns of paeonol with key target proteins SRC, EP300, and MMP9

3 讨论

丹皮酚是中药材牡丹皮的主要活性成分,具有显著的抗氧化和消炎作用,广泛应用于医疗与保健[17]。丹皮酚能够通过多种分子途径抑制细胞增殖、侵袭以及诱导细胞凋亡和周期停滞,表现出广泛的抗癌作用[18]。研究[8-9]证实丹皮酚具有抗CRC的作用。本研究基于网络药理学方法,从整体出发分析丹皮酚抗CRC的具体作用机制。

本研究结果显示,共21个蛋白涉及丹皮酚的抗CRC作用。通过KEGG富集分析发现这21个蛋白富集于Ras、雌激素和Rap1等信号通路。RAS基因(KRASNRAS)的致癌突变在CRC中十分常见,其不仅驱动癌症进展,还影响放疗、化疗与靶向治疗的治疗效果[19]。雌激素在维持结肠上皮的结构和生理完整性中起到重要作用,雌激素及其受体与CRC的患病风险和癌症转移呈负相关[20]。GO富集分析结果显示,丹皮酚对CRC的治疗作用主要涉及激酶活性的调节、MAPK级联的调控、对缺氧的反应等生物过程。缺氧是肿瘤微环境的特征之一,其诱导的HIF信号通路激活与CRC病情进展和预后不良明显相关[21]。由此可见,丹皮酚对CRC相关信号通路与生物过程具有广泛的调控作用。

通过PPI分析和分子对接,从21个靶点中筛选出SRC、EP300以及MMP9作为丹皮酚的核心靶点。SRC为非受体酪氨酸激酶,可以通过不同的激酶途径(MAPK,PI3K/Akt/mTOR、JAK/STAT3、PEAK1和Rho/ROCK等)进行胚胎发育和细胞生长调节,并传导下游信号以参与癌细胞的细胞增殖、血管生成、迁移、侵袭和转移[22]。SRC在CRC的患者中呈显著高表达,并且与肿瘤的转移和生存预后密切相关[23]。MMP9是基质金属蛋白酶家族成员,肿瘤细胞中基质金属蛋白酶的早期表达有助于细胞外基质的重塑,并释放膜结合生长因子,为肿瘤发生奠定微环境。MMP9在血管生成、转移和癌症侵袭中的作用已被证实,并且与癌细胞的存活和扩散相关[24],其在CRC中高表达并且参与癌细胞的转移[25]。EP300是组蛋白乙酰转移酶,其通过影响染色质重塑调控基因表达。EP300在CRC癌组织中表达异常,其可能通过调控BAX的表达影响CRC的疾病进程[26]。SRC、EP300和MMP9广泛参与到显著富集的信号通路与生物过程。例如,在排名前20的KEGG信号通路中,SRC参与其中11条通路,MMP9参与其中10条通路,SRC与MMP9共同参与的信号通路有6条。以上的结果表明SRC、EP300以及MMP9可能通过多种途径调控CRC细胞的发展进程,有望成为新的治疗靶点。

综上所述,丹皮酚能够靶向SRC、EP300与MMP9,通过调控Ras、Rap1等信号通路与激酶活性、对缺氧的反应等生物过程,发挥治疗结直肠癌的作用。本研究的不足之处是没有进行体内与体外的实验验证,应该在未来的研究中继续探索与补充。

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基于网络药理学与分子对接的丹皮酚治疗结直肠癌的分子机制研究
高吴陆怡 , 王静艳 , 舒岑皓 , 尚德淑 , 韩锁 , 商宇