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目的:基于文献综述小檗碱(BBR)广谱抗肿瘤的药理学特点及其作用机制(MOA)的研究概况,利用中药系统药理学和生物信息学的方法预测其作用靶点,接着整合肿瘤的显著性突变基因(SMG)并筛选出小檗碱抗肿瘤的候选基因,建立“成分-靶点-疾病-功能”的多层次综合网络模型并对候选基因参与的关键信号通路进行富集分析,同时预测小檗碱对新的肿瘤分型的干预和治疗。基于此,本研究从分子水平角度探讨小檗碱广谱抗肿瘤的作用机制,为进一步的临床研究提供一定的理论依据和支撑。方法:通过对文献的精准挖掘和筛选、运用多个数据库联用检索以及基于网络推理的靶标预测结果来整合小檗碱的作用靶标,运用系统药理学方法对小檗碱广谱抗肿瘤的作用机制进行系统和全面的探讨。1.文献综述小檗碱广谱抗肿瘤作用机制的研究概况通过对HIT数据库和57本期刊中的中药化学成分-肿瘤相关的药理学文献进行爬虫批量下载,获取其中有关小檗碱抗肿瘤的药理学文献并进行靶标、通路和机制等的信息的总结和归纳;以关键词“berberine[title]and cancer”在PubMed数据库进行检索、下载并且收集所有的检索到的文献进行逐篇阅读和整理。整理的内容分为两个部分:(1)总结小檗碱抗肿瘤的分子机制。(2)对小檗碱抗肿瘤的机制进行分析,主要归纳已有体内和体外实验验证的药理学文献,这些文献主要涉及小檗碱作用与肿瘤的多个蛋白和多条通路以及蛋白和通路趋势变化的研究内容,并将这些蛋白映射到UniProt数据库进行基因名称的标准化,删除重复的靶标后,最后得到来源于文献整理且经实验验证的小檗碱抗肿瘤的靶标。以上的内容都经过Office 2007进行整理汇总。2.基于中药系统药理学的方法对小檗碱广谱抗肿瘤作用机制的分析在小檗碱治疗肿瘤作用机制的系统药理学研究中,我们运用大数据的优势和系统药理学精确的预测方法对小檗碱和癌症的靶标进行全方位的预测。首先,通过ChEMBL、Binding DB、PubMed、HIT和STITCH五个数据库收集小檗碱的已知靶标。其中,对于STITCH数据库的靶标来源来说,本研究只保留具有实验证据且数值大于0.7作为筛选标准。基于网络模型(bSTDNBI)方法对小檗碱的靶标进行预测,预测的结果只保留前20个作为候选的靶点。然后,进一步进行文献挖掘以及利用公共网络数据库平台(THE CANCER GENOME ATLAS、TCGA、ICGC Data Portal)构建多种肿瘤类型SMG的数据库。接着,运用Cytoscape 3.2.1软件构建“成分-靶点”网络确定小檗碱抗肿瘤的核心靶点并构建“靶点-功能”网络说明靶标涉及的生物学过程。通过David数据库对核心靶点进行KEGG通路富集分析从而获得靶标参与的信号通路,再利用Cytoscape 3.2.1软件构建“成分-靶点-疾病”网络并结合药理学文献进行机制的探讨。通过系统药理学的计算方法(Fisher’s exact)预测小檗碱抗肿瘤的适应症并通过生物信息学的工具Circos Plot进行可视化分析。最后,基于上述预测和分析的结果,我们选择小檗碱抗肿瘤候选适应症排名前三的肿瘤类型构建“成分-靶点-疾病”的子网络图来更具体的说明小檗碱治疗肿瘤的分子机制。结果:1.文献综述小檗碱广谱抗肿瘤的分析结果完成对HIT数据库和57本期刊6000篇文献的挖掘,从中检索小檗碱抗肿瘤较为全面的内容。通过PubMed数据库的检索,最后完成了对404篇小檗碱与肿瘤相关的药理学文章中信息的整理和筛选。通过对文献(数量>3)的分类,最后总结出来小檗碱抗肿瘤相关的8种分子机制:细胞死亡、细胞侵袭和转移、细胞周期、细胞生长、转录因子、炎性因子、血管生成、化疗和放疗的敏感性。通过进一步的挖掘其中机制的内容,发现涉及28种肿瘤类型:多形性胶质母细胞瘤(GBM)、卵巢浆液性癌(SOC)、胃腺癌(STAD)、大肠腺癌(CRAC)、乳腺癌(BRCA)、子宫内膜异位体(UCEC)、髓母细胞瘤(MBL)、急性髓样白血病(AML)、皮肤黑色素瘤(CM)、肺鳞状细胞(SQCC)、甲状腺癌(THCA)、肺腺癌(LUAD)、肾透明细胞瘤(CCSK)、头颈部鳞状细胞瘤(HNSCC)、小细胞肺癌(SCLC)、低度神经胶质瘤(LGG)、膀胱癌(BLCA)、食道癌(EC)、前列腺腺癌(PRAD)、肝癌(HCC)、神经母细胞瘤(NBL)、慢性淋巴细胞性白血病(CLL)、胰腺腺癌(PAC)、多发性骨髓瘤(MM)、急性淋巴细胞白血病(ALL)、非小细胞肺癌(NSCLC)、弥漫性B细胞淋巴瘤(DLBCL)和毛细胞星形细胞瘤(PA)以及收集到238个小檗碱抗肿瘤的已知靶标。2.中药系统药理学的分析结果通过数据挖掘,总共得到小檗碱预测的靶标20个、已知的靶标275个、且预测靶标当中有5个是已知的靶标(包括CASP3、TP53、CASP9、NFKB1和MAPK1)。预测和已知靶标合并删除重复项后,最后总共得到小檗碱289个靶标。而肿瘤的显著性突变基因删除重复项总计收集到804个:GBM(79)、SOC(86)、STAD(186)、CRAC(116)、BRCA(218)、UCEC(208)、MBL(24)、AML(36)、CM(250)、SQCC(147)、THCA(32)、LUAD(197)、CCSK(118)、HNSCC(171)、SCLC(61)、LGG(50)、BLCA(174)、EC(102)、PRAD(88)、HCC(181)、NBL(27)、CLL(41)、PAC(21)、MM(24)、ALL(12)、NSCLC(11)、DLBCL(10)和PA(21)。经过“成分-靶标”网络的分析,最后得出51个候选靶标参与小檗碱治疗肿瘤的相关机制。功能富集结果表明小檗碱抗肿瘤和51个候选靶标参与8种分子功能:细胞增殖、细胞死亡、细胞能量代谢、遗传物质的复制、免疫相关性、基因的稳定性和突变、血管生成以及细胞侵袭和转移。经KEGG通路富集分析、发现这些靶标主要富集于 56 条通路(PLvalue<0.05):PI3K-Akt(2.03E-12)、p53(2.66E-09)、HIF-1(3.89E-09)、Fox0(4.88E-09)、VEGF(5.72E-07)、MAPK(2.45E-06)、Ras(6.42E-06)、Jak-STAT(9.90E-04)、mTOR(1.50E-02)、AMPK(1.88E-02)and NF-kappaB(3.97E-02)信号通路等。通过费氏检验(Fisher’s test)得出小檗碱与肿瘤类型 HCC(q<1.0 × 10-5;-Log10(q)=19.25)、LUAD(q<1.0×10-5;-Log10(q)=9.35)、BLCA(q<1.0×10-5;-Log10(q)=9.31)、CM(q<1.0 × 10-5;-Log10(q)=9.29)、HNSCC(q<1.0 × 10-5;-Log10(q)=8.52)、SQCC(q<1.0 × 10-5;-Log10(q)=6.74)、EC(q<1.0 × 10-5;-Log10(q)=6.66)、UCEC(q<1.0 × 10-5;-Log10(q)=6.52)、PRAD(q=1.15 × 10-5;-Log10(q)=6.32)、BRCA(q=1.33 × 10-5;-Log10(q)=6.26)、CCSK(q=2.30 × 10-5;-Log10(q)=6.02)、CLL(q=0.55 × 10-3;-Log10(q)= 4.64)、STAD(q-1.76 ×10-3;-Log10(q)=4.14)、SCLC(q=5.33 × 10-3;-Log10(q)=3.65)、NBL(q=1.29×10-2;-Log10(q)=3.27)、LGG(q=1.67 × 10-2;-Log10(q)=3.16)、CRAC(q=3.21 ×10-2;-Log10(q)=2.87)and SOC(q=3.36 × 10-2;-Log10(q)=2.85)具有显著性。其中,CM、HNSCC、SQCC、UCEC、CCSK、CLL、SCLC、NBL and LGG 目前还没有生物学实验验证,需待进一步的验证。结论:本研究综合运用文献综述和中药系统药理学的方法,从系统层面揭示了小檗碱广谱抗肿瘤的潜在作用靶标、信号通路、肿瘤适应症等,进而通过构建“成分-靶点-疾病-功能”多层次网络模型去深层次的说明小檗碱抗肿瘤的分子机制。初步阐明小檗碱抗肿瘤的作用机制可能与其调节多个常见突变基因的协同表达有关。这有助于理解和评价天然药物单体在治疗复杂疾病中利用“多靶标-多功能-多通路”的潜在优势,为促进中药系统药理学在探索中药活性成分抗癌的复杂机制提供线索和思路,也能够为药物的重定位的研究提供数据支撑,同时为药物的临床研究做出一定的理论借鉴。