摘要 : 目的 应用网络药理学和生物信息学方法预测和探讨黄芪抗非小细胞肺癌(Non-small cell lung cancer,NSCLC)的关键靶点和作用机制.方法 通过TCMSP数据库检索黄芪活性成分和靶点,利用GeneCards、DisGeNET和DigSee数据库获得NSCLC相关靶点并与药物作用靶点... 展开 目的 应用网络药理学和生物信息学方法预测和探讨黄芪抗非小细胞肺癌(Non-small cell lung cancer,NSCLC)的关键靶点和作用机制.方法 通过TCMSP数据库检索黄芪活性成分和靶点,利用GeneCards、DisGeNET和DigSee数据库获得NSCLC相关靶点并与药物作用靶点映射,使用Cytoscape软件构建"黄芪—活性成分—靶点—NSCLC"网络;采用String数据库和Cytoscape构建靶标蛋白互作网络,采用MCODE插件筛选功能聚类模块和关键基因,运用DAVID数据库和R软件将核心模块中基因进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析,通过UALCAN和KM plotter数据库分析关键基因在NSCLC中的表达和对患者总生存率的影响.结果 从"黄芪—活性成分—靶点—NSCLC"网络中得到9个活性成分,44个靶标,3个功能聚类模块和关键基因.GO富集到涉及转录和凋亡调控、细胞对刺激的反应、一氧化氮生物合成、细胞增殖和蛋白质修饰等生物过程104个,11个细胞组分主要定位在细胞核、脂筏、胞浆、细胞外间隙、线粒体、染色体端粒区等,19个分子功能主要参与蛋白和酶结合、转录因子结合、增殖和凋亡相关激酶活性等;KEGG富集到癌症通路、P53信号通路、细胞周期、FoxO信号通路、黏着斑、PI3K-Akt信号通路、癌症中心碳代谢等48个通路.关键基因PARP1、GSTP1和ESR2在NSCLC中表达量均高于正常组织(P<0.05),相比低表达者,高表达者总体生存率较低,差异有统计学意义(P<0.05).结论 本研究初步揭示了黄芪抗NSCLC的分子机制,发现PARP1、GSTP1和ESR2有望作为关键靶点,体现了中药多成分、多靶点、多途径协同作用的特点,为黄芪抗肿瘤研究及临床应用提供理论依据. 收起