灵芝酸A调控小肠上皮细胞Caco-2胆固醇转运代谢位点的生物信息学预测文献综述

文献综述

中药具有多成分、多靶点、调节方式多样的特点，蕴含了极大的信息量。采用西医单靶标、单成分的研究思路来研究中药，很难体现中药的系统性，不能科学解释中药复方的药效物质基础及组方规律等问题。随着网络药理学技术的提出，单靶标、单成分研究思路开始向整体探究、系统调节转变^[1]。本文就在网络药理学的基础上，通过疾病靶点数据库分析高脂血症的相关基因及靶点并通过天然药物数据库预测灵芝酸A（GAA）调控脂质代谢通路，利用小肠上皮细胞Caco-2模型，预测出GAA对于胆固醇转运代谢的可能调控位点。

1 中药学与网络药理学

在过去的几十年中，药物发现遵循“一种基因，一种药物，一种疾病”的主导范式，主要集中在设计精确选择性配体，可以避免副作用。然而，近年来，已经认识到许多有效药物作用于多个靶标而不是单个靶标。作为一个综合的多学科概念，基于系统生物学和多学科的网络药理学可以通过整合多学科概念的分子网络进行重建，包括生物化学，生物信息学和系统生物学，提供了一个有益的帮助，以更高的效率预测脱靶效应，这可以通过“多目标，多重效应，复杂疾病”的新型网络模式提高药物发现的效力^[2]。

1.1TCM数据库

中医（TCM）是中国文化最伟大的宝库之一，在东亚和东南亚有着悠久的历史，自古以来就被广泛使用。通过不断的发展和创新，医生们选择了精华，抛弃了中药渣滓。随着研究的迅速发展，网络药理学已成为药物机理研究和药物开发的新途径。

近年来，各种相关数据库和工具为中药网络药理学研究提供了重要支持。常用的TCM网络药理学研究数据库包括TCM数据库，化合物和药物信息数据库和PubChem，目标相互作用数据库，HPRD，MINT，IntAct，Reactome和HAPPI，以及基因-疾病关联数据库OMIM。最近，我们还开发了TCM-Mesh库，一个更全面的TCM数据库，体现了中医网络药理学的核心理念^[3]。这些数据库从系统生物学角度使我们对于草药对疾病的作用有了一个深刻理解。

1.2基于网络药理学的靶点预测方法

通过国内外文献调研和中药系统药理学分析平台（TCMSP）数据库及 Pharmmapper 服务器，对灵芝酸成分进行筛选并预测和收集相关靶点，构建灵芝酸A的“活性成分-作用靶点-代谢通路”的相互作用网络关系^[4]。

1.3 网络药理学方法预测化合物新适应症的途径