1. 引言

高血压作为全球公共卫生领域的重要挑战，已成为心脑血管疾病、慢性肾病等多种并发症的主要危险因素[1] [2]。据世界卫生组织统计，全球约有13亿成年人患有高血压[3]，而膳食结构的改变被认为是其发病率持续上升的关键诱因之一[1] [4]。近年来，植物性膳食模式因其潜在的疾病预防价值备受关注[5]，其中马铃薯作为全球第四大粮食作物，其营养成分与慢性疾病的关系逐渐成为营养学研究的热点[6]。传统观点认为马铃薯作为高碳水化合物食物可能通过影响代谢对血压产生负面影响[7] [8]，但最新研究表明，马铃薯的生物活性成分具有显著的异质性，其健康效应可能因品种、加工方式及摄入量的差异而呈现双向调节作用[9] [10]。

紫色马铃薯(Solanum tuberosum L.)因其富含花青素、酚酸等抗氧化成分而区别于普通黄色品种[11]。体外实验证实，紫色马铃薯提取物可通过抑制血管紧张素转化酶活性和增强一氧化氮生物利用度发挥降压作用[12]。相比之下，黄色马铃薯中高浓度的钾元素与膳食纤维则可能通过调节钠钾平衡和改善肠道菌群影响血压稳态[13]。值得注意的是，烹饪方式显著改变马铃薯的生物活性成分，水煮导致50%以上的多酚类物质流失，而低温烘焙可保留80%的抗氧化能力[14]。这种加工敏感性提示马铃薯作为功能性食品的开发需结合科学的烹饪策略[15]。

尽管现有研究揭示了马铃薯多酚类物质与血压调控的潜在关联[16]，但关于不同品种马铃薯对高血压患者血管内皮功能、氧化应激标志物的差异化影响仍存在争议。特别是对花青素的剂量效应关系、钾元素与肾素–血管紧张素系统(RAS)的交互作用等关键机制尚未完全阐明。营养干预的评价具有挑战性，需要动态评估多个系统才能得出可靠的结论[17]。本研究通过网络药理学和分子对接探究马铃薯的活性成分影响高血压的相关机制，为高血压患者的膳食干预策略开辟新的研究方向。

2. 方法

2.1. 马铃薯活性成分及靶点筛选

在中国知网上[18]以及运用本草组鉴数据库(HERB)检索出马铃薯的化学成分。其中本草组鉴中以Lipinski的五规则即分子量(MW < 500)、脂水分配系数(AlogP < 5)、氢键供体数(Hdon < 5)、氢键受体数(Hacc < 10)和旋转键(RBN < 10)筛选为条件筛选[19]。文献检索得到的活性成分在中药系统药理学分析平台(TCMSP)进行检索了解各成分的分子量，然后登录Pubchem数据库根据各分子的分子量获取马铃薯活性成分的SMILE编号和2D结构[20]，并在Swiss Target Prediction数据库选择物种为“Homo sapiens”后输入编号获取马铃薯活性成分的作用靶点。

2.2. 高血压疾病相关靶点预测

以“hypertension”为关键词，通过Genecard、TTD、OMIM和CTD数据库检索获得高血压疾病相关靶点，在Genecards、CTD数据库的检索结果分别利用其中“Relevance Score”值 ≥ 中位数和“Inference Score”值 ≥ 中位数将所获取的疾病基因进行筛选[21]。将4个数据库筛选过后的数据进行合并去重，得到高血压相关的靶点。

2.3. 交集靶点获取

登录微生信可视化云平台，在Venny2.1软件界面分别输入马铃薯作用靶点和高血压的疾病相关靶点，获取二者共有的作用靶点。

2.4. 网络模型的构建及分析

将马铃薯的活性成分以及“2.3”所获取的潜在作用靶点分别导人Cytoscape3.10.3软件，构建“成分–疾病–靶点”相互作用网络，使用Cytoscape插件Network analysis对网络特征进行分析。

2.5. 蛋白相互作用(PPI)网络构建及分析

将“2.3”获得的相交靶点输入到STRING数据库中，设置物种为“Homo sapiens”，设置置信度为≥0.4，建立靶点蛋白之间的相互作用网络并进行分析，获得靶点之间的相互关系，隐藏无相互作用的靶点，获得蛋白相互作用结果图和STV格式文件。然后将STV文件导入Cytoscape3.10.3软件对其进行可视化分析，使用CytoHCA、CytoHubba和MCODE三种方法来确定重要蛋白。CytoHCAc插件以网络拓扑学参数如度值(Degree)、中介中心性(Betweenness centrality, BC)、紧密中心性(closeness centrality, CC)、特征向量中心性(eigenvector centrality, EC)、局部平均连通性(local average connectivity, LAC)和网络中心性(network centrality, NC)的中位数筛选马铃薯作用于高血压的关键靶点。CytoHubba插件以度值(Degree)、边缘渗透组件(EPC)和最大团中心性(MCC)为分析参数进行拓扑分析。根据MCC由高到低排序，筛选出10个核心基因，在此基础上，通过MCODE插件来确定PPI网络中连接密度最大的区域，此区域作为一个模块，并将给予打分，该分数反映了此模块与周围节点的密度，得分越高，说明该模块中节点的重要程度越高。获取蛋白相互作用信息，将其导人Cytoscape3.10.3软件，绘制PPI网络，并根据节点的度值筛选出核心靶点。

2.6. 马铃薯调控高血压作用靶点GO和KEGG通路富集分析

将所有马铃薯调控高血压关键靶点输入至DAVID在线分析数据库，物种选择为“Homo sapiens”进行GO功能和KEGG通路富集统计图，均以P < 0.05为标准分别选取前10的主要生物过程(Biological process, BP)、细胞组分(Cellular component, CC)和分子功能(Molecular function, MF)的数据以及KEGG的通路数据，运用微生信平台绘制柱状图和信号通路气泡图，以探讨马铃薯调控高血压关键靶点在基因功能和信号通路中的作用。

2.7. 分子对接

将“药物–活性成分–靶点”图中排名前5的活性成分与PPI网络中筛选到的靶基因进行分子对接。从PubChem的数据库中下载SDF格式的小分子药物，从RCSB PDB数据库下载蛋白质，用OpenBabel3.1.1软件将SDF格式文件转化为PDB格式文件。利用Auto Dock Tools-1.5.6软件对蛋白进行去水、加氢原子、能量最小化、确定扭转键等处理，然后使用“Autodock”进行活性位点对接，并使用Actodock Vina算法计算结合能，最后利用PyMOL软件和Discovery Studio 2019软件进行可视化分析[22]。

3. 结果

3.1. 马铃薯活性成分及靶点筛选

在中国知网共检索到6个活性成分，均能在Pubchem数据库获取SMILE号和2D结构(见表1)，在Swiss Target Prediction数据库选择物种为“Homo sapiens”获取638个相关靶点。本草组鉴数据库共筛出马铃薯活性成分24个，去除无PubChemid的2个活性成分，然后以Lipinski的五规则即分子量(MW < 500)、脂水分配系数(AlogP < 5)、氢键供体数(Hdon < 5)、氢键受体数(Hacc < 10)和旋转键(RBN < 10)筛选为条件筛选得到18个马铃薯活性成分。然后18个活性成分在Swiss Target Prediction数据库选择物种为“Homo sapiens”获取相关靶点，其中有3个活性成分未能找到相应靶点，其余15个活性成分(见表1)以“Probability > 0”为标准条件筛选后有1118个作用靶点。两部分靶点整合后去除1140个重复靶点，得到578个活性成分靶点。

Table 1. SMILES number of potato active ingredients

表1. 马铃薯活性成分的SMILES号

3.2. 高血压疾病靶点筛选

通过在CTD、OMIM、TTD和GeneCards这四个数据库中检索“hypertension”相关靶点，其中GeneCards数据库共检索到13,682个靶点，剔除后得到1723个靶点，而CTD数据库共检索到160,369个靶点，剔除后得到1345个靶点。TTD数据库共检索到99个相关靶点。OMIM数据库共检索到369个相关靶点，剔除遗传靶点以及重复靶点后，剩余111个。将四个数据库检索得到的靶点合并，共得到3279个。进一步剔除591个重复靶点后，最终确定2688个靶点。采用Venny 2.1工具将获取的成分靶点与马铃薯靶点进行交集并绘制韦恩图。最终发现299个交集靶点(见表2，图1)。

Table 2. Bioactive ingredients of potato

表2. 马铃薯的活性成分

Figure 1. Potato active ingredient target and hypertension related target Wayne diagram

图1. 马铃薯活性成分靶点与高血压相关靶点韦恩图

3.3. “药物–疾病–靶点”网络图

使用Cytoscape3.10.3对303个交集靶点绘制“药物–疾病–靶点”网络图，共涉及21个化合物，320个靶点，1060条边。根据度值排序排在前五的依次为天竺葵色素(Pelargonidin)、矢车菊色素(Cyanidin)、芍药色素(Peonidin)、飞燕草色素(Delphinidin)、牵牛花色素(Petunidin)，这5个成分的度值都是69，这些成分可能是马铃薯调控高血压的核心成分。

Figure 2. Diagram of potential target regulation network by String analysis

图2. String分析所得潜在靶点调控网络图

3.4. 马铃薯调控高血压关键靶点蛋白互作(PPI)网络图构建

在String数据库中输入299个相交靶点，选择物种“Homo sapiens”，设置置信度为≥0.4，然后进行K-means聚类分析，集群数量设置为3，获得299个靶点，共涉及299个节点和5132条边(图2)。最后以TSV格式的文件导出。

使用Cytoscape3.10.3软件中依次使用CytoHCA、CytoHubba和MCODE三种方法来确定重要的蛋白。首先使用CytoHCAc插件，根据DC、BC、CC、EC、LAC和NC的中位数进行2次筛选，得到13个核心基因有蛋白激酶B (Ak strain transforming 1, AKT1)、Src酪氨酸激酶(Sarcoma proto-oncogene tyrosine-protein kinase, SRC)、缺氧诱导因子1α (Hypoxia-Inducible Factor 1 Alpha, HIF1A)、半胱天冬酶3 (Caspase 3, CASP3)、核因子κB1 (Nuclear Factor Kappa B Subunit 1, NFKB1)、半胱天冬酶8 (Caspase 8, CASP8)、表皮生长因子受体(Epidermal Growth Factor Receptor, EGFR)、雌激素受体α (C Estrogen Receptor 1, ESR1)、信号转导与转录激活因子3 (Signal Transducer and Activator of Transcription 3, STAT3)、B细胞淋巴瘤2蛋白(B-cell CLL/Lymphoma 2, BCL2)、雷帕霉素靶蛋白(Mechanistic Target Of Rapamycin, MTOR)、甘油醛-3-磷酸脱氢酶(Glyceraldehyde-3-Phosphate Dehydrogenase, GAPDH)、热休克蛋白90α家族A类成员1 (Heat Shock Protein 90 Alpha Family Class A Member 1, HSP90AA1) (图3)。CytoHubba插件按照MCC排序得出10个与疾病相关的hub基因，由高到低依次是BCL2、STAT3、CASP3、GAPDH、HIF1A、HSP90AA1、MTOR、AKT1、Bcl-2样蛋白1 (BCL2-Like 1, BCL2L1)、NFKB1 (图4)。利用MCODE插件对蛋白互作网络中的关键模块进行识别，得到了4个模块，筛选出前3个模块，第一个由52个节点、2202条边组成，分数为43.176的模块(图5，MCODE1)，根据MCODE评分，该模块中节点有雌激素受体α (Estrogen receptor alpha, ESR1)、丝裂原活化蛋白激酶3 (Mitogen-activated protein kinase 3, MAPK3)、热休克蛋白90α (Heat shock protein 90 alpha family class B member 1, HSP90AB1)等。第二个由28个节点、184条边组成，分数为6.815的模块(图5，MCODE2)，该模块中节点有转染重排基因(Rearranged during transfection, RET)、ATP结合盒转运蛋白G2 (ATP-binding cassette sub-family G member 2, ABCG2)、检查点激酶1 (Checkpoint kinase 1, CHEK1)、蛋白激酶C δ型(Protein kinase C delta, PRKCD)、检查点激酶2 (Checkpoint kinase 2, CHEK2)等。第三个由21个节点、102条边组成，分数为5.1的模块(图5，MCODE3)，该模块中节点有血管紧张素II受体1型(Angiotensin II receptor type 1, AGTR1)、基质金属蛋白酶3 (Matrix metalloproteinase 3, MMP3)、基质金属蛋白酶13 (Matrix metalloproteinase 13, MMP13)、组织蛋白酶S (Cathepsin S, CTSS)、基质金属蛋白酶7 (Matrix metalloproteinase 7, MMP7)等。CytoHCA、CytoHubba和MCODE三种方法总体分析表明AKT1、HIF1A、CASP3、NFKB1、STAT3、BCL2、MTOR、GAPDH、HSP90AA1在不同算法下被确定为关键靶点，表明它们在网络中的重要性。

Figure 3. Diagram of potential target regulation network by CytoHCAc analysis

图3. CytoHCAc分析所得潜在靶点调控网络图

Figure 4. Hub genes of potato in treating hypertension

图4. 马铃薯治疗高血压的Hub基因

Figure 5. PPI network modules by MCODE screening

图5. MCODE插件筛选的PPI网络模块

3.5. GO功能富集分析

运用David数据库对大豆调控痛风相关靶点进行信号通路分析。在Upload列内将共有基因粘贴在列表内，第二步选择“OFFICIAL-GENE-SYMBO0L”和“Homo sapiens”，第三步选择“Gene List”，第四步点击“Submit List”得出结果，共获取195条GO条目，导入excel里，分别选取10个条目运用微生信进行可视化处理绘制柱状图(图6)。由图6可知，马铃薯调控高血压的靶点被功能注释到BP，CC和MF等3个部分。BP主要涉及对外源性物质的反应(response to xenobiotic stimulus)、凋亡过程的负调控(protein phosphorylation)、胰岛素样生长因子受体信号通路(insulin-like growth factor receptor signaling pathway)、凋亡过程的负调控(negative regulation of apoptotic process)和缺氧反应(response to hypoxia)等102个条目；CC主要富集于受体复合物(receptor complex)、细胞质基质(cytosol)、核周胞质区域(perinuclear region of cytoplasm)、线粒体(mitochondrion)和树突(dendrite)等24个条目；MF主要体现在ATP结合(ATP binding)、蛋白酪氨酸激酶活性(protein tyrosine kinase activity)、组蛋白H3第41位酪氨酸激酶活性(histone H3Y41 kinase activity)、组蛋白H2AX第142位酪氨酸激酶活性(histone H2AXY142 kinase activity)和蛋白激酶活性(protein kinase activity)等69个条目。

3.6. KEGG通路分析

利用DAVID在线数据库对马铃薯调控高血压靶点进行KEGG通路富集分析，根据P < 0.05筛选出99条通路(图7)，选取前30条通路绘制气泡图(图7)。马铃薯调控高血压靶点涉及多条信号通路，主要涉及癌症相关信号通路(Pathways in cancer)、EGFR酪氨酸激酶抑制剂耐药性(EGFR tyrosine kinase inhibitor resistance)、细胞凋亡(Apoptosis)、前列腺癌(Prostate cancer)和HIF-1信号通路(HIF-1 signaling pathway)等。

3.7. 分子对接结果

通过“药物–活性成分–靶点”网络图选取度值最高的前5个核心活性成分与PPI网络中筛选出的9个核心蛋白进行分子对接的结果见表3。

Figure 6. GO enrichment analysis of key targets regulated by potato in treating hypertension

图6. 马铃薯调控高血压的关键靶点的GO富集分析

Figure 7. KEGG enrichment analysis of key targets regulated by potato treating hypertension

图7. 马铃薯调控高血压的关键靶点的KEGG富集分析

Table 3. Binding energy for molecular docking of key potato active components with hypertension core targets

表3. 马铃薯关键活性成分与高血压核心靶点的对接结合能

4. 讨论

本研究应用网络药理学结合分子对接技术，对马铃薯影响高血压的作用机制进行了探讨。经多个数据库的搜索，共获得15个活性成分，预测得到578个潜在靶点。通过构建“药物–疾病–靶点”网络时，发现天竺葵色素(Pelargonidin)、矢车菊色素(Cyanidin)、芍药色素(Peonidin)、飞燕草色素(Delphinidin)、牵牛花色素(Petunidin)的Dgree数值均较大，在网络中作用明显，表明这5个成分可能是马铃薯影响高血压的主要物质基础。通过PPI蛋白互作关系网络进行拓扑分析，得出AKT1、HIF1A、CASP3、NFKB1、STAT3、BCL2、MTOR、GAPDH和HSP90AA1可能是马铃薯治疗高血压的关键靶点。

所有分子对接结果都<−5.6 kcal∙mol⁻¹，表示具有较好的结合效果[22]，可见核心成分与核心靶点之间能够良好地结合，证实马铃薯具有一定的调节高血压的功效。GAPDH与5个活性成分的结合能都小于−9.35 kcal∙mol⁻¹，提示马铃薯活性成分通过GAPDH调节血压的可能性很大。MTOR与5种活性成分的结合能都小于−8 kcal∙mol⁻¹，提示马铃薯活性成分影响高血压可能与mTOR信号通路有关[23]。STAT3与5种活性成分的结合能都小于−7.22 kcal∙mol⁻¹，STAT3可能参与调节血管紧张素II介导的血管内皮细胞铁死亡[24]。HIF1A和BCL2与5种活性成分的结合能都小于−6.31 kcal∙mol⁻¹，两个都与高血压密切相关[25] [26]。

本研究发现马铃薯生物活性成分可能通过GAPDH和mTOR相关信号通路调节血压，为高血压的防治提供了新的理论依据和潜在策略。GAPDH与多种重要的生物过程有关，包括DNA复制、细胞基质粘附、细胞周期检查点信号传导、碱基切除修复、组合修复和RNA修饰[27]。GAPDH与钙离子信号通路有关，特别是与内质网相关的钙离子释放。GAPDH可能通过调节[Ca²⁺] i信号相关的细胞行为来发挥作用，这表明GAPDH可能影响细胞内钙离子的动态变化，进而影响细胞功能[28]。GAPDH与NAD+/NADH比率有关，这可能调节ryanodine受体(RyR)介导的钙离子动员。NAD+/NADH比率的变化可以影响细胞内钙离子的信号，进而影响细胞增殖和迁移。作为糖酵解的关键酶，GAPDH直接参与葡萄糖代谢，将甘油醛-3-磷酸转化为1,3-二磷酸甘油酸，同时产生NADH。GAPDH的表达水平与细胞增殖和迁移能力相关。在文献中，通过调控GAPDH的表达，可以观察到对骨髓间充质干细胞增殖和迁移的影响，这表明GAPDH可能通过影响细胞内信号通路来调节这些细胞行为。GAPDH在细胞应激反应中也发挥作用，尤其是在氧化应激条件下。它可能参与到细胞对氧化应激的适应和保护机制中。GAPDH还参与调节细胞死亡和凋亡过程。在某些情况下，GAPDH的异常表达与细胞凋亡的增加有关。GAPDH可能通过影响钙离子信号通路来调节细胞分化，尤其是在干细胞和祖细胞中。综上所述，GAPDH在细胞内扮演着多种角色，涉及多个信号通路和生物过程，其功能不仅限于糖酵解，还包括细胞信号传导、代谢调节和细胞应激反应等。马铃薯中富含多种生物活性成分，如多酚、黄酮、多糖等。这些成分具有抗氧化、抗炎、血管舒张等多种生物学活性，为其调节血压奠定了基础。研究表明，马铃薯生物活性成分能够通过多种途径作用于GAPDH相关信号通路。GAPDH作为一种多功能蛋白，不仅参与糖代谢过程，还在细胞凋亡、基因表达调控等方面发挥重要作用。在血压调节中，GAPDH相关信号通路主要涉及一氧化氮(NO)合成、血管紧张素系统(RAS)以及细胞内钙离子浓度调节等。马铃薯生物活性成分可能通过抑制GAPDH的氧化修饰，维持其正常功能，从而促进NO的合成。NO作为一种重要的血管舒张因子，能够松弛血管平滑肌，降低外周血管阻力，进而降低血压[29]。

马铃薯生物活性成分还可能通过调节RAS来影响血压。RAS在血压调节中起着关键作用，血管紧张素II具有强烈的缩血管作用，能够升高血压。研究发现，马铃薯生物活性成分能够抑制血管紧张素转化酶(ACE)的活性，减少血管紧张素II的生成，从而减弱其缩血管效应，降低血压[30]。同时，这些成分还可能通过调节GAPDH相关信号通路，影响RAS中其他关键因子的表达和活性，进一步完善对血压的调节作用[31]。在细胞内钙离子浓度调节方面，GAPDH相关信号通路也发挥着重要作用。细胞内钙离子浓度的升高会导致血管平滑肌收缩，血压升高。马铃薯生物活性成分可能通过抑制GAPDH介导的钙离子内流[32]，降低细胞内钙离子浓度，从而舒张血管平滑肌，降低血压。

本研究仍存在一定的局限性。虽然明确了马铃薯生物活性成分通过GAPDH相关信号通路调节血压的大致机制，但对于具体的分子靶点和信号转导过程还需要进一步深入研究。此外，在体内实验中，还需要考虑马铃薯生物活性成分的吸收、分布、代谢和排泄等因素对其降压效果的影响。对营养干预效果进行科学、精准的评价，是一项极具挑战性的工作。由于营养摄入与人体多个系统紧密关联，相互作用机制复杂，因此，只有通过对消化系统、循环系统、内分泌系统等多个系统开展持续性、动态化的综合评估，才能获取可靠的评价结论，为后续的营养干预策略调整提供有力依据[33]。马铃薯中的多酚类物质(如绿原酸)可能通过清除ROS，抑制GAPDH的异常修饰，减少炎症因子(如IL-6，TNF-α)释放，从而改善血管内皮功能[34]。马铃薯中的抗增殖成分(如α-茄碱)可能通过抑制GAPDH介导的糖酵解代谢，降低ATP生成，从而抑制VSMC增殖和血管壁增厚[35]。GAPDH上游调控因子可能包括AMPK信号通路和Sirtuin家族。马铃薯活性成分可能激活AMPK，抑制GAPDH的糖酵解活性，同时促进脂肪酸氧化，改善代谢综合征相关高血压[36]。SIRT1可能通过去乙酰化修饰GAPDH，影响其与HIF-1α的结合，从而抑制缺氧诱导的血管收缩[37]。GAPDH下游效应分子包括NF-κB通路和NO合成通路。GAPDH的核转位可能促进NF-κB的激活，引发血管炎症[38]。马铃薯成分通过阻断这一过程，减少炎症因子释放。GAPDH的氧化修饰可能抑制eNOS活性，减少NO生成[39]。马铃薯中的精氨酸类似物可能通过恢复eNOS功能，改善血管舒张。

未来的研究可以进一步采用蛋白质组学、转录组学等技术，全面解析马铃薯生物活性成分作用于GAPDH相关信号通路的分子机制。同时，开展更多的体内实验和临床试验，验证马铃薯在高血压防治中的有效性和安全性，为开发基于马铃薯生物活性成分的降压药物或功能性食品提供更坚实的理论基础和实践依据。

5. 结论

本研究通过网络药理学和分子对接技术揭示了马铃薯中活性成分对高血压的潜在调节机制。研究发现，马铃薯中的天竺葵色素、矢车菊色素、芍药色素、飞燕草色素和牵牛花色素可能通过影响GAPDH和mTOR等信号通路来调节血压，其中GAPDH与多种生物过程相关，包括DNA复制、细胞周期调控等。研究结果为高血压的营养干预提供了新的思路。

基金项目

广西中医药大学科研启动基金项目(2021BS018)。

NOTES

^*通讯作者。

参考文献