采用网络药理学的方法,对薏苡附子败酱散治疗高尿酸血症的作用机制进行研究分析。方法:通过中药系统药理学分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP)和Uniprot数据库对薏苡附子败酱散进行活性成分及作用靶点筛选和标准化;利用GeneCards数据库和人类孟德尔遗传数据库(Online Mendelian Inheritance in Man,OMIM)检索高尿酸血症疾病相关靶点,并获取薏苡附子败酱散治疗高尿酸血症的关键靶点,对活性成分和关键靶点进行分子模拟对接。构建关键靶点的蛋白-蛋白相互作用(Protein-Protein Interaction,PPI)网络并将结果可视化,并对交集靶基因进行基因生物过程(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)通路富集分析。结果:共得到薏苡附子败酱散活性成分40种,预测靶点101个,其中薏苡附子败酱散治疗高尿酸血症的关键靶点27个。PPI网络中共包含27个节点,190条边,度值最高的靶点包括:半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶3(Caspase 3,CASP3)、白细胞介素-6(Interleukin-6,IL-6)、丝裂原活化蛋白激酶8(Mitogen-activated Protein Kinase 8,MAPK8)、MYC原癌基因蛋白(Myc Proto-oncogene Protein,MYC)、血管内皮生长因子A(Vascular Endothelial Growth Factor A,VEGFA)等。GO富集分析共得到DNA结合转录因子结合、半胱氨酸型内肽酶活性参与凋亡信号通路、等44个GO富集结果;KEGG富集分析共得到富集卡波西肉瘤相关疱疹病毒感染、糖尿病并发症中的晚期糖基化终末产物(Advanced Glycation End Products,AGE)-糖基化终末产物受体(Receptor For Advanced Glycation End Products,RAGE)信号通路、细胞程序性死亡/细胞凋亡等102条信号通路。结论:薏苡附子败酱散能够治疗高尿酸血症可能与特定的生物学过程和相关途径调节有关。为薏苡附子败酱散的临床应用提供了良好的理论依据。
