白芍成分治疗抑郁症的网络药理学研究-USB迷|专注于互联网分享

2024年10月20日发(作者：宓访冬)

第 6 卷第 6 期

2020 年 12 月

生物化工

Biological Chemical Engineering

Vol.6 No.6

Dec. 2020

文章编号：2096-0387（2020）06-0020-06

白芍成分治疗抑郁症的网络药理学研究

袁铭，刘向慧，张静晓

，胡晓盈

（洛阳师范学院食品与药品学院，河南洛阳 471934）

摘要：通过化学成分数据库构建、活性成分筛选、靶点预测、网络构建等方法研究白芍治疗抑郁症的网络药理学机理。最

终从白芍中筛选得到16个活性成分，如山奈酚、儿茶素、芍药苷、谷甾醇、丁子香萜和4-邻甲基芍药苷等；活性成分主要作用

于75个抗抑郁靶点，如AR、ESR1、NTRK1、VEGFA、SRC和CYP家族等，其中AR、ESR1以及CYP家族主要通过调节体内激素水

平作用的通路治疗抑郁症。网络药理学直观地研究了白芍治疗抑郁症疾病的多成分、多靶点和多通路作用，为白芍治疗抑郁症

的新药研发提供了理论依据。

关键词：白芍；抗抑郁；网络药理学；活性成分

中图分类号：R749 文献标识码：A

Network Pharmacological Analysis of Paennia Lactiflora Pall in Treating Depression

YUAN Ming, LIU Xianghui, ZHANG Jingxiao

，HU Xiaoying

(College of Food and Drug, Luoyang Normal University, Henan Luoyang 471934)

Abstract:

Through the construction of chemical composition database, active ingredient screening, target prediction

and network construction, the network pharmacological mechanism of Paennia Lactiflora Pall in the treatment of

depression was studied. Finally, 16 active components were screened from Paennia Lactiflora Pall, such as kaempferol,

catechin, paeoniflorin, sitosterol, eugenol and 4-o-methylpaeoniflorin. The active components mainly act on 75 anti-

depressant targets, such as AR, ESR1, NTRK1, VEGFA, SRC and CYP family, among which AR, ESR1 and CYP family

mainly regulate the hormonal level in vivo to display anti-depression effect. Network pharmacology research intuitively

shows the multi-component, multi-target and multi-channel effects of Paeonia alba in the treatment of depression,

which provides a theoretical basis for the development of new drugs for the treatment of depression.

Keywords:

paennia lactiflora pall; anti-depressant; network pharmacology; active ingredient

抑郁症是一种情感性精神障碍疾病，患者以显著

而持久的心境低落、思维迟缓、意志活动减退为临床

表现

[1]

。近30年间，抑郁症的发病率逐年上升，且呈

低龄化趋势，严重影响人们的生活质量并对社会造成

相当大的经济负担。目前，临床一线的抗抑郁药有选

择性5-羟色胺再摄取抑制剂、5-羟色胺和去甲肾

上腺素再摄取抑制剂、去甲肾上腺素和特异性5-羟

色胺能抗抑郁药等，主要针对中度以上抑郁症发作，

且存在复发率高、副作用大等问题。近年来，中医药

抗抑郁症研究逐渐受到人们的关注，如柴胡、厚朴、

黄芩等，取得了较好的效果

[2-3]

。

白芍（Paennia lactiflora pall）为毛茛科植物芍药

的干燥根，其味苦且酸，性微寒，归肝脾经，对人体有

温血止痛、敛阴收津、平抑肝阳的疗效。白芍的主要

活性成分有芍药苷、羟基芍药苷、芍药花苷、苯甲酰

芍药苷和芍药内酯苷等，有抗炎、止痛、抗氧化、抗心

脑血管疾病及抑制自身免疫反应等多种药理作用。

随着研究的不断深入，人们发现白芍中的白芍总苷具

有良好的抗抑郁效果，其药理作用机制与5-HT神经

功能相关

[4]

。

作者简介：袁铭（1991—），女，河南南阳人，硕士，助教，研究方向：纳米药物载体。

通信作者：张静晓（1986—），女，河南洛阳人，博士，讲师，研究方向：中药药理学。E-mail：*************************。

第6期袁铭等：白芍成分治疗抑郁症的网络药理学研究

·21·

本研究采用网络药理学分析方法建立网络模

型预测关于白芍治疗抑郁症的药理靶点。利用中药

系统药理学数据库查询获得白芍化学成分，并通过

吸收、分布、代谢和排泄（ADME）的有效标准评估

筛选出具有良好药代动力学性质的活性成分。采用

Cytoscape软件构成白芍活性分子-靶点通路数据网

络构图，最后对靶点进行基因本体生物学过程（Gene

Ontology Biology process，GO-BP）富集分析及基因组

百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，

KEGG）通路分析。基于以上理论分析白芍分子作用

于抑郁症疾病的药理作用机制，预测出与药理作用机

制直接联系的有效靶点和通路。

1 材料和方法

1.1 白芍数据库构建

通过查询中药系统网络药理学数据库分析平台

（TCMSP）、中国天然产物化学成分数据库（

/cnpc/）以及大量文献收集白芍化

学成分以及相关数据。其中，大部分化学成分数据来

自TCMSP数据库，并通过中国天然产物化学数据库

和文献挖掘补充白芍的化学成分，最后根据所得化学

成分数据，构建白芍化学成分数据库。

1.2 白芍活性成分筛选

通过以上中药数据库分析平台所搜集到的白芍

化学成分，根据相关药代动力学参数，即口服利用度

（OB≥30%）和类药性（DL≥0.18）筛选白芍分子

的活性成分

[5]

。由于抑郁症病理机制不仅与中枢神

经系统有关，还与脑-肠轴的功能失调等相关，因此

ADME/T参数中血脑屏障（BBB）在本研究中不作为

活性分子的筛选条件。

1.3 白芍药物靶点预测

在白芍活性成分筛选的基础上进行药物靶点预

测，本研究采用综合的靶点预测方法：通过成分名称

或CAS号检索TCMSP、TTD数据库或采用SMILES

号检索SEA数据库（/）筛选白芍

活性化学成分的作用靶点，进行活性成分潜在靶点数

据集建立，并将筛选得到的靶点经过UniProt数据库

查询转换为基因名称。

1.4 白芍网络构建

本研究白芍相关网络主要是“成分-靶点”网络

的构建，深入研究白芍活性成分所对应靶点的作用机

制。运用Cytoscape软件将收集的相关数据生成可视

化网络，并结合数据库（疾病、通路、蛋白质）进行网

络参数分析和生物功能注释

[6]

。网络构建可视化图

中不同属性节点的联系并非是单一的，而是多项发散

的，一个节点的度代表了白芍活性分子连接的靶点数

目，这也证实了构图中一个节点可影响多个节点之

间的信号交流，从而使得这种靶点作用机制呈现网

络化。

1.5 基因本体论和通路富集分析

将白芍活性分子对抑郁症的作用靶点导入

Metascape数据库，选择从三个方面对白芍活性成分

与抑郁症的交叉作用靶点进行GO生物功能富集分

析，同时选择KEGG通路富集进行靶点基因通路注释

分析。基因本体论（GO）的分析又可以称为GO生物

学功能富集分析，是一个在生物学领域中广泛用于基

因功能分类的系统，主要用于描述基因产物的功能，

一般分为三个部分：细胞组分（Cellular Component，

CC）、分子功能（Molecular Function，MF）、生物功

能（Biological Process，BP）

[7]

。细胞组分主要分析研

究基因产物在细胞中的位置；生物功能指的是与靶点

基因密切的多步骤有序的生物功能，如细胞凋亡、细

胞分化、信号传导等；分子功能则描述单基因产物的

功能。KEGG是与通路相关的一个数据库，基于基因

参与人体的各个通路而形成的数据库，也是对基因本

身功能的注释。

2 结果与分析

2.1 白芍活性成分筛选

通过检索TCMSP、中药天然产物化学数据库结

合文献查询，得出白芍119个化学成分，并通过两个

关键参数OB和DL分析，共筛选出具有良好ADME

性质的白芍活性分子16个，具体如表1所示。

以上筛选出的白芍活性成分中，有不少化合

物已被证实具有多方面的药理作用。4-邻甲基芍

药苷（OB=56.7，DL=0.43）和芍药苷（OB=53.87，

·22·

生物化工

表1 白芍活性成分筛选

2020年

分子编号

M422

M492

M355

M924

M359

M211

M918

M919

M012

M004

M005

M930

M925

M025

M921

M910

注：

为去糖基后结构，N/A代表无。

分子名称

山奈酚

儿茶素

α-菠菜甾醇

芍药苷

谷甾醇

丁子香萜

芍药苷元

芍药二酮

4-邻甲基芍药苷

芍药内酯苷

苯甲酰芍药苷

芍药苷

异苯甲酰芍药苷

芍药新苷

11α,12α-环氧树脂-3β-23-二羟基-30-去油酸-20-烯-28-12β-油

OB/%

41.88

54.83

42.98

53.87

36.91

55.38

87.59

43.56

56.70

30.25

48.70

31.27

68.18

31.14

49.12

64.77

0.24

0.76

0.79

0.75

0.78

0.37

0.53

0.43

0.77

0.33

0.75

0.40

0.54

0.80

038

CAS

520-18-3

154-23-4

481-18-5

23180-57-6

83-46-5

472-15-1

80454-42-8

139954-00-0

N/A

39011-90-0

N/A

38642-49-8

23180-57-6

N/A

88623-95-4

N/A

靶点

1.0

DL=0.79）属于芍药总苷成分，被众多实验证实具有

抗抑郁、抗炎、补血、抑制糖尿病和保护神经组织等

药理学性质

[8]

；谷甾醇（OB=36.91，DL=0.75）已被研

发成为一种药物，具有预防动脉粥样硬化、降低高脂

血症的药理作用；山奈酚（OB=41.88，DL=0.24）已

经被证明具有抗癌、抗氧化、抗炎、抗菌等多种药理

学作用。这些实验数据也证实了本研究所用网络构

建模型的可靠性

[9-10]

。

2.2 白芍靶点预测

通过药代动力学参数筛选出16个活性成分，

其中有7个活性成分目前靶点数目为0，借助SEA数

据库预测白芍作用靶点，共得到184个靶点蛋白，利

用Uniprot网站整理靶点信息。同时，检索GeneCards

数据库

[11]

共查询11 479个靶点蛋白，选择关联度≥

4.18，共得到1 946个与抑郁症关联度高的靶点。最后，

对获得的白芍成分靶点和疾病靶点进行映射，选择两者

中共有的靶点，将共有靶点和白芍活性成分进行映射，

共得到白芍中与抗抑郁机制相关的75个靶点蛋白。

2.3 白芍成分-靶点网络分析

将白芍成分作用于抑郁症的靶点蛋白导入

Cytoscape软件

[12]

，构建成分-靶点相互作用网络图，

结果如图1所示。由图1可知，八边形代表白芍的

有效成分，圆形代表靶点基因。构建网络图形时由

degree值决定靶点有效成分图形的大小，成分联结靶

点越多，则图形形状越大。由此可知，该网络有84个

节点，其中9个成分节点，75个靶点基因节点。根

据图1可知，白芍有效成分抗抑郁症排名前四的有

谷甾醇、芍药二酮、4-邻甲基芍药苷以及山奈酚，这

些成分可能是白芍抗抑郁的关键性活性成分。在有

效成分中关联度较大的节点有AR（雄激素受体）、

ESR1（雌激素受体1）和CYP19A1（细胞色素P450

家族19亚家族A成员1）等靶点，这些靶点可能在

白芍治疗抑郁症中起到重要作用。

图1 白芍活性成分-靶点网络图

2.4 GO富集分析

将白芍对抑郁症发挥作用的75个基因靶点导

第6期袁铭等：白芍成分治疗抑郁症的网络药理学研究

·23·

入Metascape软件，进行基因本体功能分析

[13]

。通过

Metascape软件自动筛选出靶点蛋白在分子功能、生

物进程、细胞组分3个方面联系较密切的通路途径分

别有19条目、20条目、16条目。结果表明，白芍对

抑郁症作用的靶点蛋白在分子功能方面，与类固醇结

合（Steroid binding）、血红素结合（Heme binding）、

蛋白质酪氨酸激酶活性（Protein tyrosine kinase

activity)作用最为显著，这三个途径分别涉及12、11、

11个作用靶点，如图2所示。同时与抑郁症作用相

关其他单分子基因的表达途径还有生长因子受体结

合（Protein tyrosine kinase activity）、激酶或激素结合

（Kinase or Hormone binding）、单胺跨膜转运蛋白活

性（Monoamine transmembrane transporter activity)、蛋

白质均二聚活性（Protein homodimerization activity)、

SH2域绑定（SH2 domain binding)等。结果显示，激

素水平的调节（Regulation of hormone levels）是白芍

治疗抑郁症最重要的生物过程，其通路过程与24个

作用靶标相联系，是生物过程中靶标连线最多的途

径，如图3所示。此外，丝裂原活化蛋白激酶级联反

应的正调控（Positive regulation of MAPK cascade）、

对脂多糖的反应（Response to lipopolysaccharide）和

细胞对有机环状化合物的反应（Cellular response to

organic cyclic compound）对抑郁症的影响仅次于激素

调节，这些生物过程所连靶标及富集百分度已达到

80%以上。细胞中的靶点作用集中于膜筏（Membrane

raft）、受体复合体（Receptor complex）、突触前

膜的组成部分（Integral component of presynaptic

membrane）和溶泡（Lytic vacuole）等介质的传导，如

图4所示。通过多方面分析可知，白芍对抑郁症的靶

点作用可调控以上途径达到治疗效果。

2.5 KEGG通路分析

将75个潜在作用靶点映射到Metascape数据

库中，进行KEGG通路富集分析，得到16个与抗

抑郁作用机制密切相关的信号通路，详细如表2所

示。KEGG结果显示，癌症通路、糖尿病并发症中的

AGE-RAGE信号通路、钙信号通路、神经活性配体-

受体相互作用这4个通路是最为显著的途径，也是白

图2 GO富集分子功能分析图

图3 GO富集生物进程分析

图4 GO富集细胞组分分析图

芍治疗抑郁症最有依据的作用通路，其中有18个靶

点蛋白参与癌症通路的相关基因调控，也是靶点蛋白

联系最多的通路传导途径。此外，癌症的中央碳代谢、

内分泌抵抗、Th17细胞分化和MAPK信号通路是仅

次于以上4个通路的传导途径，皆有7个靶点蛋白联

系作用。

表2 白芍抗抑郁作用的KEGG富集通路靶点信息表

通路基因数比例/%

癌症通路1824.00

糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路912.00

癌症的中央碳代谢79.33

内分泌抵抗79.33

Th17细胞分化79.33

钙信号通路810.67

卵巢类固醇生成56.67

神经活性配体-受体相互作用810.67

TRP离子通道的炎症介质调节56.67

MAPK信号通路79.33

胆汁分泌45.33

粘着连接45.33

醛固酮调节的钠重吸收34.00

癌症转录失调45.33

胆碱能突触34.00

丙型肝炎34.00

·24·

2.6 蛋白质作用（PPI）网络构建

生物化工

2020年

测（MCODE）算法9来识别密集连接的网络组件。

本研究收集单个基因列表确定的MCODE网络，如

图5所示。途径和过程富集分析已分别应用于每个

MCODE组件，并且保留了按p≥3的最佳得分项作

为相应组件的功能描述。

采用Metascape软件对靶点蛋白进行GO分子功

能富集分析，使用数据库BioGrid 6、InWeb_IM 7、

OmniPath 8进行蛋白质-蛋白质相互作用富集分

析

[14-15]

。网络中密切关联的蛋白质形成蛋白质子集，

如果网络包含3 ~500种蛋白质，则应用分子复杂检

（A）整体蛋白质相互作用

（PPI）网络图

（B）激酶类蛋白子集（C）细胞色素P450

蛋白子集

（D）激素类蛋白子集（E）受体类蛋白子集

图5 蛋白质相互作用网络图集

由图5可知，INSR（Insulin Receptor，胰岛素

受体）与7个靶点蛋白相互作用，分别是SRC（SRC

Proto-Oncogene，Non-Receptor Tyrosine Kinase SRC，

原癌基因，非受体酪氨酸激酶）、NTRK1（Neurotrophic

Receptor Tyrosine Kinase 1，神经营养受体酪氨酸激

酶1）、VEGFA（Vascular Endothelial Growth Factor A，

血管内皮生长因子A）、PLCG1（Phospholipase C

Gamma 1，磷脂酶Cγ1）、EGFR（Epidermal Growth

Factor Receptor，表皮生长因子受体）、KIT（KIT

Proto-Oncogene，Receptor Tyrosine Kinase，原癌基

因，受体酪氨酸激酶）和JAK2（Janus Kinase 2，酪氨

酸蛋白激酶JAK2）。SRC基因也与7个靶点相互作

用，除去以上提到的6个靶点蛋白外，还与RET（Ret

Proto-Oncogene，Ret原癌基因）协同作用。CYP家族（细

胞色素P450）蛋白间相互联系，参与了甾体激素的合

成，甾体激素的含量在抑郁症治疗中起到重要作用。

OPRD1（Opioid Receptor Delta 1，阿片受体Delta 1）、

ADORA1（Adenosine A1 Receptor，腺苷A1受体）、

CCR4（C-C Motif Chemokine Receptor 4，CC Motif趋

化因子受体4）、OPRM1（Opioid Receptor Mu 1，阿

片受体Mu1）和HRH3（Histamine Receptor H3，组胺

受体H3）这5个靶点蛋白之间相互作用，每个靶点

均与其他4个靶点连接。ESR1（Estrogen Receptor 1，

雌激素受体1）和IL6（Interleukin 6，白介素6）都有

3个靶点联系，这两者之间也相互作用。

3 结论

本研究运用网络药理学方法分析了白芍分子作

用于抑郁症靶点的药理机制，构建了成分-靶标蛋

白相互作用网络图，并通过基因功能的分析和通路分

析，阐述了白芍分子抗抑郁症的多种分子作用机制，

共得到以下5个结论，为研究白芍抗抑郁症的临床研

究和创新药物提供了理论依据和科学支持。

（1）检索白芍相关数据库共收集119个白芍化

学成分，以OB值和DL值筛选出16个白芍潜在有效

成分，如芍药苷、4-邻甲基芍药苷、山奈酚、儿茶素、

谷甾醇和丁子香萜等。

（2）预测得到75个白芍活性分子作用的抑

郁症相关靶点蛋白，如INSR、CYP19A1、RET和

NTRK1。

（3）利用白芍活性分子与其作用的抑郁症潜在

靶点，建立成分-靶点网络。芍药二酮、4-邻甲基

芍药苷和芍药苷等都是白芍活性成分中治疗抑郁症

的关键成分；靶点AR、ESR1和CYP家族等靶点是

白芍抗抑郁症的关键靶点。

（4）GO富集分析和KEGG通路分析结果可得，

（下转第32页）

·32·

生物化工

2020年

3 结论

固体药物制剂的体外溶出数据是评价一种药物

制剂的重要数据，在某种程度上与体内生物利用度呈

现一定的相关性。只有经过充分研究，抓住具有区分

力的溶出曲线，才能在仿制药制剂处方开发和工艺研

究中发挥出事半功倍之效。因此，本实验研究所得的

两条具有区分力的溶出曲线，对塞来昔布胶囊成功仿

制及其后期上市质量评价均具有重要的指导意义。

参考文献

[1] 方淑贤,刘云海.环氧化酶-2抑制剂：塞来昔布[J].中国药

师,2002,5(10):618-621.

[2] 张启明,谢沐风,宁保明,等.采用多条溶出曲线评价口服固

体制剂的内在质量[J].中国医药工业杂志,2009,40(12):946-

955.

[3] 顾珽,常艳玲,董佳丽.辛伐他汀片处方工艺筛选及溶出度一致

性评价[J].上海医药,2015,36(5):71-73.

[4] 国家药典委员会.中华人民共和国药典:四部[M]北京:中国医

药科技出版社,2015.

[5] 陈贤春,吴清,王玉蓉,等.关于溶出曲线比较和评价方法[J].中

国医院药学杂志,2007,27(5):662-664.

[6] 谢沐风.具有区分力的溶出曲线[J].中国医药工业杂

志,2014,45(7):688-689.

[7] 夏锦辉,刘昌孝.固体药物制剂的体外溶出度的统计学评价分析

[J].中国药学杂志,2000,35(2):130-131.

（上接第24页）

白芍治疗抑郁症调节的关键通路主要有类固醇结合

通道、血红素结合通道、癌症通路治疗通道、生长因

子受体结合和单胺跨膜转运蛋白活性等通道。

（5）PPI蛋白质相互作用关系表明白芍作用于

抑郁症靶点可以通过细胞膜内CPY家族对激素水平

的调节以及其他受体的调节达到抑郁症治疗的期望

疗效。

参考文献

[1] 牛雅娟.《中国抑郁障碍防治指南》药物治疗解读[J].临床药物

治疗杂志,2018,16(5):6-8.

[2] 高明周,高冬梅,杨焕新,等.中医药柴胡类方抗抑郁现状研究

与思考[J].中华中医药杂志,2018,33(9):3991-3994.

[3] 龙飞,韩小勤,龙绍疆,等.厚朴叶抗抑郁作用的初步研究[J].成

都中医药大学学报,2014,37(1):39-41.

[4] 李乃谦.探讨白芍的药理作用及现代研究进展[J].中医临床研

究,2017,9(20):137-138.

[5] 赵新望,徐文华,赵阳,等.基于网络药理学研究川芎治疗冠心

病的作用机制[J].中成药,2019,41(9):2096-2101.

[6] 石垚,张巧艳,青梅,辛海量.网络药理学方法在中药研究领域

的应用[J].医药导报,2018,37(S1):38-41.

[7]赵阳,郑景辉,徐文华,等.基于网络药理学方法研究枳实薤白

桂枝汤治疗冠心病的作用机制[J].世界科学技术-中医药现代

化,2019,21(12):2790-2799.

[8] 夏小雯,孙亚,宋春红,等.芍药苷抗抑郁的相关研究进展[J].世

界科学技术-中医药现代化,2019,21(5):912-917.

[9] 张利.白芍的药理作用及现代研究进展[J].中医临床研

究,2014,6(29):25-26.

[10] 江晓泉,刘洋,李雪岩,等.基于网络药理学的当归-白

芍药对治疗心血管疾病作用机制研究[J].国际中医中药杂

志,2020(2):151-156.

[11] 凌志峰,黄斌,鲜慈英,等.基于网络药理学探析黄芩在抗抑

郁方面的作用机制[J].湖北民族学院学报(医学版),2019,36(4):

1-6.

[12] 赖艳妮,严一文,徐培平.基于系统药理学探索莪术有效成分的

药理作用机制[J].中国实验方剂学杂志,2017,23(14):177-182.

[13] 沈霞,裴丽珊,高静,等.基于系统药理学逍遥散治疗抑郁症的

分子机制初探[J].中南药学,2019,17(9):1476-1484.

[14] 时悦,姚璎珈,蔺莹,等.基于网络药理学的开心散治疗阿尔茨

海默病的作用机制分析[J].药学学报,2018,53(9):1458-1466.

[15] 苑婕,李晓杰,陈超,等.基于网络药理学方法预测银杏叶治疗

心脑血管类疾病的有效成分及其潜在靶点[J].中国实验方剂学杂

志,2014,20(11):208-212.