基于网络药理学研究丹参治疗帕金森病的作用机制

doi:10.12092/j.issn.1009-2501.2019.06.001

中国临床药理学与治疗学 ›› 2019, Vol. 24 ›› Issue (6): 601-607.doi: 10.12092/j.issn.1009-2501.2019.06.001

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基于网络药理学研究丹参治疗帕金森病的作用机制

章水晶¹, 杜仲燕²

¹浙江康复医疗中心/浙江中医药大学附属第三医院，杭州 310053，浙江； ²浙江中医药大学，杭州 310053，浙江

收稿日期:2019-02-27 修回日期:2019-05-09 出版日期:2019-06-26 发布日期:2019-06-25
通讯作者: 杜仲燕，女，硕士，实验师，研究方向：网络药理学。 Tel：0571-86613771 E-mail：duzhongyan@163.com
作者简介:章水晶，女，硕士，主治医师，研究方向：神经药理。 Tel：0571-86798385 E-mail：zsjdyb@163.com
基金资助:
国家自然科学基金（81773981）；浙江省中医药优秀青年人才基金（2015ZQ016）；浙江省教育厅一般科研项目（Y201635254，Y201636861）

Network pharmacology-based study on the mechanism of Salvia miltiorrhiza in treatment of Parkinson's disease

ZHANG Shuijing¹, DU Zhongyan²

¹Zhejiang Rehabilitation Medical Center/the Third Affiliated Hospital of Zhejiang Chinese Medical University，Hangzhou 310053，Zhejiang,China；²Zhejiang Chinese Medical University，Hangzhou 310053，Zhejiang，China

Received:2019-02-27 Revised:2019-05-09 Online:2019-06-26 Published:2019-06-25

摘要/Abstract

摘要：

目的:通过网络药理学技术预测并筛选丹参治疗帕金森病的活性成分及其潜在作用靶点，探讨丹参对帕金森病的多成分群-多靶点群-疾病的防治作用机制。方法:通过BATMAN-TCM预测并筛选丹参的活性成分及其作用靶点，利用Cytoscape软件构建丹参治疗帕金森病的成分和作用靶点网络，采用STRING数据库构建PPI网络，利用KOBAS数据库分析靶点的GO富集和KEGG信号通路。结果:筛选得到丹参的124个活性成分，预测涉及帕金森病的靶点11个，主要与ACHE、ADORA2A、AGTR1等靶点有关，其中10个靶点有相互作用关系，以P<0.05进行筛选，得到GO生物过程1 112条，其功能涉及多巴胺代谢、含儿茶酚的化合物代谢等过程。筛选得到34条信号通路，其中前20条KEGG通路为多巴胺能突触、神经活性配体-受体相互作用等相关通路。结论:揭示了丹参从多巴胺代谢过程、神经活性配体-受体相互作用等途径多成分-多靶点-多途径治疗帕金森病的作用机制，为靶向药物研发和阐明机制提供理论支撑。

关键词: 丹参, 帕金森病, 网络药理, 作用机制

Abstract:

AIM: To predict and screen the active constituents of Parkinson's disease and its potential targets by using network pharmacology techniques, and to explore the mechanism of prevention and treatment of Salvia miltiorrhiza on multi-component group-multi-target group-disease of Parkinson's disease. METHODS: BATMAN-TCM was used to predict and screen the active components and target of Salvia miltiorrhiza. The components and target network of Salvia miltiorrhiza in Parkinson's disease were constructed by using Cytoscape software. The PPI network was constructed by STRING database, and the target GO was analyzed by KOBAS database. Enrichment and KEGG signaling pathways. RESULTS:The 124 active components of Salvia miltiorrhiza were screened and 11 targets related to Parkinson's disease were predicted, which were mainly related to ACHE, ADORA2A, AGTR1 and other targets. Ten of them had interactions, and were screened at P<0.05. A total of 1 112 GO biological processes were obtained, the functions of which involved processes such as dopamine metabolism, catechol-containing compound metabolism. 34 signal pathways were screened, and the first 20 KEGG pathways were related to dopaminergic synapses and neuroactive ligand-receptor interactions. CONCLUSION:The mechanism of multi-component-multi-target-multi-pathway treatment of Parkinson's disease from dopamine metabolism process and neuroactive ligand-receptor interaction is revealed, which provides theoretical support for targeted drug development and clarification mechanism.

Key words: Salvia miltiorrhiza, Parkinson's disease, network pharmacology, mechanism

中图分类号:

R741

章水晶, 杜仲燕. 基于网络药理学研究丹参治疗帕金森病的作用机制[J]. 中国临床药理学与治疗学, 2019, 24(6): 601-607.

ZHANG Shuijing, DU Zhongyan. Network pharmacology-based study on the mechanism of Salvia miltiorrhiza in treatment of Parkinson's disease[J]. Chinese Journal of Clinical Pharmacology and Therapeutics, 2019, 24(6): 601-607.

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Network pharmacology-based study on the mechanism of Salvia miltiorrhiza in treatment of Parkinson's disease

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