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西红花为名贵药材,来源于鸢尾科植物番红花Crocus sativus L.的干燥柱头。原产于地中海地区、希腊、小亚细亚和伊朗,后经西藏传入国内,故又名藏红花[1]。《本草纲目》中记载番红花“主治心忧郁积、气闷不散,活血,亦治惊悸”[2]。2020版《中国药典》描述西红花具有活血化瘀、凉血解毒、解郁安神的功效[3]。越来越多的现代药理研究表明,西红花具有抗肿瘤、抗血小板聚集与凋亡、抗心血管细胞凋亡、降血脂和降血糖等活性[4–6],在健康和医疗领域具有重要作用。
世界卫生组织国际癌症研究机构(IARC)发布的最新数据,2020年全球癌症新发患者病例数超过1 930万例,癌症死亡患者接近1 000万例[7]。天然活性成分是抗肿瘤药物研发的重要来源[8]。有研究表明,西红花中特有的西红花酸、西红花苷等具有抗肿瘤活性[9],已有学者在西红花治疗结直肠癌、乳腺癌等的抗肿瘤作用方面进行了相关研究[10-11],但其主要活性成分及抗肿瘤作用机制仍需进一步探索。
网络药理学[12]将系统生物学、生物信息学、计算生物学、网络科学和靶向药理学相结合,从系统层次和生物网络的整体角度探讨成分—靶标—通路的相互作用关系,为中药多靶点、多成分、系统性、整体性的作用机制研究提供了有力的技术支撑,从而指导新药研发和临床诊疗。因此,本研究应用网络药理学结合反向分子对接的方法,对西红花的抗肿瘤作用成分及靶点机制进行研究,为深入探索西红花抗肿瘤药效物质基础及作用机制提供参考。
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通过TCMSP获得70个西红花化学成分,设置OB≥30%且DL≥0.18进行筛选,再添加文献检索相关成分,共获得9个西红花活性成分,见表1。
序号 化合物编号 化合物英文名 中文名 OB (%) DL 1 MOL001389 n-heptanal 庚醛 79.74 0.59 2 MOL001406 crocetin 西红花酸 35.3 0.26 3 MOL000354 isorhamnetin 异鼠李素 49.6 0.31 4 MOL000422 kaempferol 山柰酚 41.88 0.24 5 MOL000098 quercetin 槲皮素 46.43 0.28 6 MOL001405 crocin Ⅰ 西红花苷Ⅰ 2.54 0.12 7 MOL001407 crocin Ⅱ 西红花苷Ⅱ 1.65 0.21 8 MOL000720 safranal 藏红花醛 39.56 0.04 9 MOL001409 picrocrocin 苦番红花素 33.71 0.04 -
将TCMSP平台和PharmMapper获取结果进行整理,并借助UniProt数据库进行靶基因匹配,获得201个潜在靶点。以“tumor”和“cancer”为关键词,在GeneCards、OMIM和TTD数据库进行预测整理,剔除重复,筛选得到5896个潜在疾病靶点。将得到的疾病靶点和药物靶点取交集,共得到可作为药物作用于疾病的179个预测靶点。
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将西红花的9个活性成分与预测到的179个潜在靶点导入Cytoscape 3.9.1软件,构建“药物-活性成分-靶点”网络(图1),网络中绿色代表药物作用于疾病的靶点,蓝色代表西红花活性成分,全图包括189个节点、299条边,其中degree值排名靠前的活性成分为槲皮素、山柰酚、异鼠李素、苦番红花素和西红花苷Ⅰ,这些可能是西红花发挥抗肿瘤作用的潜在活性成分。
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将疾病与活性成分的潜在靶点导入String数据库,采用Cytoscape 3.9.1软件绘制PPI网络图,依据degree值进行排序,以大于半数degree值为标准进行两次筛选,获取核心靶点37个(图2)。度值排名前5的靶点分别为EGF、MMP9、NFKBIA、IL-1B和IL-10,提示这些靶点可能是西红花发挥抗肿瘤作用的关键潜在靶点。
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GO分析常用于注释基因和基因产物生物功能,分析包括生物过程(biological process,BP)、分子功能(molecular function,MF)和细胞组成(cellular component,CC)三部分。此次GO富集分析共得到BP富集结果193个、CC富集结果83个和MF富集结果123个,选取排名前10的条目绘制GO功能分析图(图3)。如图3所示,BP主要涉及对激素的反应、对脂质的反应、对异源刺激的反应等;CC主要涉及膜筏、膜微区、囊腔、细胞质囊泡腔等;MF主要涉及转录因子结合、DNA结合转录因子结合、RNA聚合酶Ⅱ特异性DNA结合转录因子结合等。通过比较发现,细胞生物过程富集的基因数较多,说明西红花可能主要通过调节生物过程发挥抗肿瘤作用。
KEGG分析共富集到194条信号通路,其中34条癌症相关通路,并对前20条通路绘制气泡图(图4)。依据KEGG分析,西红花可能通过p53信号通路、TNF通路发挥抗肿瘤作用,可能对膀胱癌、胰腺癌、前列腺癌、非小细胞肺癌等肿瘤具有治疗作用,西红花靶点-通路相互作用网络见图5,红色三角形代表与肿瘤相关的信号通路,蓝色矩形代表关键靶点。其中,西红花通过膀胱癌信号通路调控EGF、MMPs、Raf、VEGF、ERK等基因发挥抗肿瘤作用(图6),红色矩形代表西红花可能干预的关键靶点。
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将前15个潜在核心靶点与西红花活性成分进行分子对接。结合能(affinity)<0表明配体分子能够与受体蛋白自发结合,结合能≤−17.78 kJ/mol表明配体与受体有一定的结合活性,结合能≤−20.92 kJ/mol 表明配体与受体有较好的结合活性,结合能≤−29.29 kJ/mol 表明配体与受体有强的结合活性[17],且结合能越低,表明对接的效果越好,结合的构象越稳定[18]。经AutoDock Vina对接,将得到的结合能数据使用热图展示(图7)。本研究结合自由能小于−20.92kJ/mol 的活性成分有102个,占75.6%;小于−29.29kJ/mol 的活性成分有73个,占54.1%,可见这些核心化合物与受体结合活性较高,结构相对稳定。选取结合能力最好的4个组合用Pymol软件进行可视化处理(图8)。
Anti-tumor mechanism study on saffron by network pharmacology and reverse molecular docking
doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202206066
- Received Date: 2022-06-15
- Rev Recd Date: 2022-10-28
- Available Online: 2023-07-14
- Publish Date: 2023-03-25
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Key words:
- saffron /
- network pharmacology /
- molecular docking /
- anti-tumor mechanism
Abstract:
Citation: | MENG Xiangqing, LI Lihua, WANG Hongrui, JIA Dan, JIA Min. Anti-tumor mechanism study on saffron by network pharmacology and reverse molecular docking[J]. Journal of Pharmaceutical Practice and Service, 2023, 41(3): 160-167, 196. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202206066 |