DOI: 10.12677/pi.2025.141004, PDF, HTML, XML,  被引量    科研立项经费支持
作者: 王嘉颖^*, 黄丽羽, 黎宝佶, 刘 潼, 吴黎川^#：广西大学医学院，广西 南宁
关键词: 鹅不食草；鼻咽癌；网络药理学；分子对接；作用机制；Centipeda minima； Nasopharyngeal Carcinoma； Network Pharmacology； Molecular Docking； Mechanism of Action

文章引用：王嘉颖, 黄丽羽, 黎宝佶, 刘潼, 吴黎川. 基于网络药理学及分子对接探讨鹅不食草抗鼻咽癌的物质基础及作用机制[J]. 药物资讯, 2025, 14(1): 41-51. https://doi.org/10.12677/pi.2025.141004

1. 引言

鼻咽癌具有明显的流行病学特征。从地理分布上看，在全球范围内，鼻咽癌主要发生在亚洲和南太平洋地区。从发病率来看，我国鼻咽癌标准化发病率远远高于欧美国家，平均数值大概在6.5/10万，高发地区可达到25/10万。然而，鼻咽癌在美国和欧洲等国家和地区发病率非常低，仅为0.2~1.0/10万[1]。在中国，不同地区的鼻咽癌发病率差异明显，北方显著低于南方[2]。鼻咽癌对人们的生命健康构成了严重威胁，研究其发病机制具有重要的临床价值[3]。由于鼻咽癌发病位置隐匿，且发病初期症状不明显，病人确诊时多处于晚期。目前，鼻咽癌的治疗主要以放疗和化疗为主，其5年生存率约为50%~70% [4] [5]。然而，放疗和化疗的副作用大，风险较高且作用有限。因此，急需开发新的鼻咽癌治疗药物。

鹅不食草(拉丁学名：Centipeda minima)别名食胡荽，是菊科(Compositae)食胡荽属(Centipeda)植物[6]。《本草纲目》记载，鹅不食草适用于咳嗽多痰、鼻塞不畅等病症[7]-[9]。鹅不食草具有较好的抗肿瘤活性，其活性成分能抑制包括鼻咽癌、肝癌及乳腺癌在内的多种肿瘤细胞活性。然而，鹅不食草抑制鼻咽癌的药效物质基础及作用机制仍未完全阐明。

网络药理学基于系统性思维，综合运用多元药理学和分子网络预测单味中药或中药复方的活性成分、潜在靶点和作用途径[10]。该方法注重系统层次和生物网络的分析，解析药物及疾病之间的分子关联[11]。网络药理学是目前揭示中药有效成分及其作用靶点和作用机制的有效手段之一[12]。近十年以来，关于中药网络药理学的研究发表次数和引用次数逐年增加，尽管在2023年有回落趋势，但在2022年引用次数高达18,002次引用[13]。本研究基于网络药理学、分子对接、蛋白质互作分析、富集分析等方法，阐明鹅不食草抑制鼻咽癌活性的有效成分及潜在作用机制，为鹅不食草的临床应用奠定理论基础。

2. 方法

2.1. 鹅不食草主要成分筛选及靶点预测

利用TCMSP数据库，以OB ≥ 30%、DL ≥ 0.18并结合Lipinski五原则获得鹅不食草的有效成分。利用Pubchem和Swiss Target Prediction数据库，并以置信度probability > 0为筛选阈值预测鹅不食草活性成分的潜在靶点。

2.2. 鼻咽癌相关靶点的获取

在Gene Cards数据库中以“Nasopharyngeal carcinoma”为关键词检索鼻咽癌相关基因，去除重复值并筛选出“Relevance score” ≥ 4的靶点即为鼻咽癌相关靶点。

2.3. 鹅不食草抗鼻咽癌潜在靶点的确定

通过在线网站Venny2.1.0对鹅不食草主要活性化合物的预测靶点和鼻咽癌相关靶点作韦恩图，交集基因即为鹅不食草抗鼻咽癌潜在靶点。

2.4. “鹅不食草–成分–靶点–鼻咽癌”网络的构建及核心成分的筛选

将鹅不食草的活性化合物、鹅不食草抗鼻咽癌潜在靶点导入Cytoscape，构建“鹅不食草–化合物–靶点–鼻咽癌”网络图。随后进行网络特征分析，度值排名靠前的活性成分为核心成分。

2.5. 靶点蛋白相互作用网络及核心靶点的筛选

利用String数据库分析鹅不食草抗鼻咽癌潜在靶点的相互作用。筛选条件：Homo sapiens及中等置信度(0.4)，进一步利用Cytoscape3.9.1软件对网络进行可视化并进行网络拓扑分析，节点度值排名靠前的靶点即为核心靶点。

2.6. 功能富集分析

利用Metascape平台(https://metascape.org/gp/index.html)，以P < 0.01为阈值对潜在靶点进行功能富集分析(GO/KEGG)。进一步地，运用微生信平台(http://www.bioinformatics.com.cn)对富集结果进行可视化。

2.7. 分子对接

分别选取“鹅不食草–化合物–靶点–鼻咽癌”网络及蛋白互作网络中度值排名前五的化合物与蛋白进行分子对接验证。第一步，从PDB在线数据库中获得核心靶点的蛋白晶体结构，并通过Pymol软件对上述靶点蛋白进行去水、加氢等操作，以此作为对接受体。第二步，从TCMSP数据库中下载核心活性化合物的3D结构并将其转为mol2格式，并作为对接配体。最后利用Auto Dock Tools1.5.7完成分子对接。

3. 结果

3.1. 鹅不食草的主要成分和靶点预测

登录TCMSP数据库，检索鹅不食草活性成分，共获得108个化合物。经过筛选，共有15个化合物确定为有效活性成分(表1)。随后，使用Pubchem和Swiss Target Prediction数据库，以置信度probability > 0为阈值筛选得到481个成分相关靶点。

Table 1. The main active compounds of Centipeda minima

表1. 鹅不食草的主要活性成分

cMol ID	化学成分	OB (%)	DL
MOL011694	Plenolin	68.26	0.19
MOL011703	2β-hydroxyl-2,3-dihydrogen-6-O-angeloplenolin	39.36	0.4
MOL011704	1-[(Z)-2-(3,5-dimethoxyphenyl)vinyl]-3,5-dimethoxybenzene	41.69	0.21
MOL011716	[2-hydroxy-2-(2-hydroxy-4-methylphenyl)-3-(2-methylpropanoyloxy) propyl] 2-methylpropanoate	43.19	0.2
MOL011718	Arnicolide D	85.85	0.33
MOL011722	Arnicolide C	76.91	0.32
MOL011723	Florilenalin angelic acid	105.11	0.39
MOL011724	Florilenalin isobutyrate	55.53	0.38
MOL011726	Senecioylplenolin	90.22	0.37
MOL011728	(1R,3aR,5R,5aS,8aR,9S,9aS)-9-hydroxy-1,5,8a- trimethyl-3a,4,5,5a,6,7,9,9a-octahydro-1H-azuleno[7,6-d]furan-2,8-dione	70.36	0.19
MOL004961	Quercetin der.	46.45	0.33
MOL005828	Nobiletin	61.67	0.52
MOL007415	[(2S)-2-[[(2S)-2-(benzoylamino)-3-phenylpropanoyl]amino]-3- phenylpropyl] acetate	58.02	0.52
MOL009042	Helenalin	77.01	0.19
MOL000098	Quercetin	46.43	0.28

3.2. 药物–疾病交集靶点预测

登录GeneCards数据库，以“Nasopharyngeal carcinoma”为关键词搜索得到2880个鼻咽癌相关基因，以相关性分数(Relevance score) > 4作为筛选条件，获得1588鼻咽癌靶点。通过Venny 2.1.0对鼻咽癌靶点与有效成分预测靶点取交集，得到144个鹅不食草抗鼻咽癌潜在靶点(图1)。

Figure 1. Venn plot of drug components and disease intersection targets

图1. 药物成分与疾病交集靶点的韦恩图

3.3. “鹅不食草–成分–靶点–鼻咽癌”网络图的构建及核心成分的筛选

将鹅不食草的活性化合物、鹅不食草抗鼻咽癌潜在靶点导入Cytoscape 3.9.1中，采用Network功能构建“鹅不食草–成分–靶点–鼻咽癌”网络图(图2)。利用CytoNCA插件工具计算节点拓扑参数，选择度值前五的化学成分作为本次研究的核心成分，如表2所示。

Figure 2. Drug-active component-target-network

图2. 药物–有效成分–靶点网络图

Table 2. The core compounds of Centipeda minima to treat nasopharyngeal carcinoma

表2. 鹅不食草治疗鼻咽癌的核心成分

化学成分	度值
Quercetin der.	49.0
Quercetin	48.0
2β-hydroxyl-2,3-dihydrogen-6-O-angeloplenolin	43.0
[2-hydroxy-2-(2-hydroxy-4-methylphenyl)-3-(2-methylpropanoyloxy)propyl] 2-methylpropanoate	38.0
florilenalin angelic acid	27.0

3.4. 靶点蛋白互作网络的构建及核心靶点的筛选

基于STRING数据库获得144个交集靶点的互作网络(如图3)。节点代表靶点蛋白，边代表靶点蛋白的关系，线条越多表示蛋白越重要。该网络包含144个节点，2410条边。利用Cytoscape3.9.1软件中CytoNCA插件，取节点度值排名靠前的靶点作为核心靶点，如表3所示。

Figure 3. PPI network of the intersection targets

图3. 交集靶点PPI网络

Table 3. Topological analysis results of protein targets in PPI network

表3. PPI网络蛋白靶点拓扑分析结果

编号	靶点	度值	介数中心性	接近中心性
1	AKT1	108.0	1393.03099393434	0.8033707865168539
2	TNF	105.0	1240.232959830371	0.7900552486187845
3	CASP3	101.0	953.9279625008277	0.7688172043010753
4	STAT3	101.0	902.3706326778662	0.772972972972973
5	EGFR	100.0	996.9436050086433	0.7647058823529411
6	HIF1A	95.0	910.5592414799767	0.744791666666666
7	ESR1	84.0	593.726741011344	0.7079207920792079
8	MMP9	84.0	470.84184765031955	0.7044334975369458
9	SRC	79.0	426.4236968587123	0.6875
10	PPARG	75.0	517.7733594094092	0.6777251184834123

3.5. GO/KEGG分析

对144个交集靶点进行GO和KEGG功能富集分析。GO富集分析获得367个条目，其中生物过程(BP) 136个、细胞组分(CC) 92个、分子功能(MP) 139个。根据P值大小对前6的富集结果可视化，主要涉及先天免疫反应、磷酸化、血管内皮生长因子受体信号通路、细胞骨架、转录因子活性、序列特异性DNA结合等生物学过程(图4)。KEGG结果显示144个交集蛋白富集在19个信号通路，包括癌症途径通路、PI3K-Akt信号通路、HIF-1信号通路、JAK-STAT信号通路及化学致癌通路(图5)。

Figure 4. GO enrichment analysis

图4. GO富集分析

Figure 5. KEGG pathway enrichment analysis

图5. KEGG通路富集分析

3.6. 分子对接

将排名前五的核心成分(槲皮素、槲皮苷、2β-羟基-2,3-二氢-6-O-短叶老鹤草素A、2-甲基丙酸[2-羟基-2-(2-羟基-4-甲基–苯基)-3-异丁酰氧基–丙基]酯、当归酸心菊内酯)与核心蛋白(AKT1、TNF、CASP3、STA3、EGFR)进行分子对接(表4)。结果显示：2β-羟基-2,3-二氢-6-O-短叶老鹤草素A与TNF、AKT1及EGFR均有较好的对接活性，CASP3则与槲皮素的对接活性最好(图6)。

Table 4. The molecular docking score of core targets and core components

表4. 核心靶点与核心成分的分子对接分数

核心靶点	核心成分	score
	Quercetin	−6.94 −7.16 −9.61 −4.11 −7.01
	Quercetin der
TNF	2β-hydroxyl-2,3-dihydrogen-6-O-angeloplenolin [2-hydroxy-2-(2-hydroxy-4-methylphenyl)-3-(2-methylpropanoyloxy)propyl] 2-methylpropanoate Florilenalin angelic acid
	Quercetin	−5.67 −4.61 −7.34 −4.24 −7.17
	Quercetin der
AKT1	2β-hydroxyl-2,3-dihydrogen-6-O-angeloplenolin [2-hydroxy-2-(2-hydroxy-4-methylphenyl)-3-(2-methylpropanoyloxy)propyl] 2-methylpropanoate Florilenalin angelic acid
	Quercetin	−7.06 −7.10 −6.77 −5.66 −6.08
	Quercetin der
CASP3	2β-hydroxyl-2,3-dihydrogen-6-O-angeloplenolin [2-hydroxy-2-(2-hydroxy-4-methylphenyl)-3-(2-methylpropanoyloxy)propyl] 2-methylpropanoate Florilenalin angelic acid
STA3	Quercetin Quercetin der 2β-hydroxyl-2,3-dihydrogen-6-O-angeloplenolin [2-hydroxy-2-(2-hydroxy-4-methylphenyl)-3-(2-methylpropanoyloxy)propyl] 2-methylpropanoate Florilenalin angelic acid	−4.31 −5.23 −5.96 −2.81 −6.18
	Quercetin	−6.57 −6.29 −7.31 −5.14 −6.78
	Quercetin der
EGFR	2β-hydroxyl-2,3-dihydrogen-6-O-angeloplenolin [2-hydroxy-2-(2-hydroxy-4-methylphenyl)-3-(2-methylpropanoyloxy)propyl] 2-methylpropanoate Florilenalin angelic acid

Figure 6. The molecular docking between core targets and compounds

图6. 核心蛋白与核心成分的分子对接

4. 讨论

鹅不食草作为一种传统中药，收录于2020年版《中国药典》。研究发现，鹅不食草含有多种抗癌活性成分[14]。然而，目前鹅不食草抗鼻咽癌的物质基础及作用机制仍未阐明。本研究综合运用网络药理学、分子对接及富集分析探讨了鹅不食草抗鼻咽癌的有效活性成分、作用蛋白及信号通路。结果显示，鹅不食草抗鼻咽癌主要活性成分15个，潜在靶点144个。作用靶点主要富集在癌症途径通路、PI3K-Akt信号通路、HIF-1信号通路、JAK-STAT信号通路及化学致癌通路等相关通路。分子对接结果显示鹅不食草抗鼻咽癌的核心成分是槲皮素、槲皮苷、2β-羟基-2,3-二氢-6-O-短叶老鹤草素A、[2-hydroxy-2-(2-hydroxy-4-methylphenyl)-3-(2-methylpropanoyloxy)propyl] 2-methylpropanoate、当归酸心菊内酯，核心靶点则为TNF、AKT1、CASP3、STA3以及EGFR。

分子对接结果显示了五个核心靶点在鹅不食草抗鼻咽癌中的核心作用。血液中的肿瘤坏死因子(Tumor necrosis factor, TNF)含量可作为预测鼻咽癌远端转移及预后的标志物[15]。AKT1 (蛋白激酶B1)是控制细胞生长和存活的PI3K/Akt1信号级联反应的关键调节因子[16]。Caspase 3由CASP3基因编码，其激活能够促进细胞凋亡[17]。EGFR通过磷酸化激活肿瘤相关信号通路，是肿瘤治疗的重要靶点[18]。本研究发现鹅不食草抗鼻咽癌的关键活性成分主要为槲皮素、槲皮苷、2β-羟基-2,3-二氢-6-O-短叶老鹤草素A、[2-hydroxy-2-(2-hydroxy-4-methylphenyl)-3-(2-methylpropanoyloxy)propyl] 2-methylpropanoate、当归酸心菊内酯。已有研究表明槲皮素能促进肿瘤坏死因子(TNF)-α介导的MC3T3-E1成骨细胞凋亡[19]。槲皮素还能抑制AKT1的表达抑制鼻咽癌细胞增殖[20]。槲皮素调节CASP3的表达来诱导鼻咽癌细胞的凋亡[21]。槲皮素可阻止G0/G1期的细胞周期下调及HSP70和EGFR的表达[22]。因此，槲皮素、2β-羟基-2,3-二氢-6-O-短叶老鹤草素A、当归酸心菊内酯可能是鹅不食草抗鼻咽癌的物质基础，与调控TNF、CASP3以及EGFR信号通路有关。

GO/KEGG富集分析数目最多的是PI3K/Akt信号通路，值得注意的是这个通路大多涉及了TNF、AKT1、EGFR等。磷脂酰肌醇-3 (phosphatidyl inositol 3-kinase, PI3K)属于磷脂酰肌醇激酶，在信号分子的刺激下，PI3K表达增加或者发生磷酸化，进一步诱导下游蛋白激酶AKT发生磷酸化，最终促进一系列基因的转录激活[23]。PI3K/Akt信号通路是肿瘤发生、发展过程中的关键通路之一，在多中国恶性肿瘤中过度激活，促进细胞增殖、侵袭，并抑制肿瘤细胞凋亡[24]。PI3K/Akt激活后可以抑制细胞凋亡[25]。利用EpCAM抗体对外周血单个核细胞进行免疫磁性分离后，进行循环肿瘤细胞进行双染实验，结果显示循环肿瘤细胞中高表达的EGFR/HER2/PI3K/Akt通路的受体和激酶，能够作为消除循环肿瘤细胞的有效靶点[26]。基于以上研究结果，我们推测，PI3K/Akt信号通路可能是鹅不食草抗鼻咽癌的主要作用通路。

5. 结论

综上所述，本研究基于网络药理学、分子对接及富集分析发现鹅不食草抗鼻咽癌主要活性成分为：槲皮素、槲皮苷、2β-羟基-2,3-二氢-6-O-短叶老鹤草素A、[2-hydroxy-2-(2-hydroxy-4-methylphenyl)-3-(2-methylpropanoyloxy)propyl] 2-methylpropanoate、当归酸心菊内酯；主要靶点为：AKT1、TNF、CASP3、STA3、EGFR，主要作用通路是PI3K/AKT通路。

基金项目

广西大学大学生创新创业训练计划项目(S202310593281)。

NOTES

^*第一作者。

^#通讯作者。

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