摘要
利用TCMSP、TCMBAT数据库获取补肺汤活性成分及潜在靶点，通过Genecards、DisGeNET、GEO数据库收集COPD疾病靶点，将补肺汤潜在靶点与COPD疾病靶点取交集，获得补肺汤治疗COPD核心靶点，利用STRING对核心靶点构建PPI网络、Cytoscape构建可视化网络、cytohubba筛选关键靶点。用DAVID对核心靶点GO功能注释，对关键靶点KEGG通路富集。
筛选得补肺汤核心靶点143个，涉及调控组织缺氧、凋亡负调控、细胞衰老、对脂多糖的反应等生物过程。筛选得关键靶点30个，包括TNF、JUN、IL6、MMP9、NFkBIA、MAPK1等，参与TNF、MAPK、Toll样受体、NOD样受体等信号通路。
慢性阻塞性肺疾病(COPD)具有较高发病率及死亡率，是世界范围内导致死亡的主要原因之一，世界卫生系统为此耗费大量的医疗资
补肺汤出自《永类钤方》，方由桑白皮、熟地黄、人参、紫菀、黄芪、五味子组成，主治劳嗽，其组方特点在于肺肾双补、金水相生，无论是肺虚在先，引起肾虚，还是肾虚在先，继而肺虚，均可收效。对于慢性肺系疾病迁延不愈、肺肾两虚者疗效甚佳。临床上，补肺汤能有效缓解COPD患者的症状，改善肺功能，提高患者的运动耐量和生活质量。但其确切作用机制迄今尚不清楚。中药组方是由多种中草药共同构成的，其化学成分多样而复杂，寻找特定有效的疗效靶点是一项亟待解决的任务。网络药理学是系统研究中药配方的关键技术手段之一，其可以揭示草药和配方的药理作用，以及基于多学科整合的分子机制，如高通量组学、计算机技术、药理学和网络数据库检
以“黄芪、桑白皮、熟地、人参、紫菀、五味子”为检索词，使用ADME参数筛选，以类药性（DL）≥0.18及口服生物利用度（OB）≥30%为筛选条件，检索时间为2021年9月，在TCMSP数据
TCMSP数据库获得的蛋白靶点名称多样且冗长，为了将所获得的目标靶点名称规范化，将检索的每味中药的靶点取合集，整合出补肺汤的潜在靶点，并利用UniPro
以“COPD”及“chronic obstructive pulmonary disease”作为关键词进行检索，利用DisGeNE
采用Venny 2.1绘图工具（https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html）将上述获得的药物治疗COPD潜在靶点与疾病预测靶点取交集，生成韦恩图，获得补肺汤治疗COPD的核心靶点。
为了进一步明确补肺汤治疗COPD的核心靶点间相互作用关系，将获得的核心靶点上传到String数据
通过对TCMSP和TCMBAT数据库检索，筛选符合检索标准的有效成分，得到黄芪20个成分、熟地黄2个成分、五味子8个成分、人参22个成分、紫菀19个成分、桑白皮17个成分。收集有效成分相应的预测靶点，合并去重后，共获得补肺汤潜在靶点共354个。
通过对3个疾病靶点数据库的检索，筛选符合检索标准的疾病预测靶点，共获得DisGeNET预测靶点900个、Genecards预测靶点1169个、GEO差异表达基因140个。合并去重后，共获得与COPD相关的疾病预测靶点1716个。
利用Venny 2.1作图工具（见
图1 补肺汤-COPD靶点韦恩图
图2 核心靶点PPI数据图
图3 “药物-有效成分-核心靶点-疾病”网络图
注： RS为人参；WWZ为五味子，SBP为桑白皮，HQ为黄芪，ZW为紫菀 ，SDH为熟地黄；绿色为核心靶点，红色为关键靶点，蓝色为中药及活性成分
将核心靶点上传到DAVID 6.8数据库进行GO功能分析，其中包括分子功能(Molecular Function，MF)、细胞组分(Cellular Component，CC)、生物学过程( Biological Process，BP)。结果，显著富集到生物过程的共计289个，主要涉及对缺氧的反应、对凋亡过程的负调控、RNA聚合酶II启动子转录的正向调控、基因表达的正向调控、外源性凋亡信号通路、对脂多糖的反应、衰老等。显著富集到细胞组分的共计31个，主要涉及细胞质、膜筏、受体复合体、质膜、内质网腔、血小板α颗粒管腔、胞外区等；显著富集到分子功能的共计46个，主要涉及酶结合、蛋白结合、蛋白同源二聚体活性、药物结合、转录因子结合、泛素蛋白连接酶结合、细胞因子活性等。选取各类GO富集前十位结果进行图表展示，见图
图4 分子功能（MF）
图5 细胞组分（CC）
图6 生物学过程（BP）
应用Cytoscape 3.8.2 中cytohubba进行关键靶点筛选，按照Degree值大于等于2倍中位数（即Degree≥44），得到筛后核心靶点共37个，再从中选取前排名前30个靶点作为关键靶点，分别为TNF、AKT1、TP53、JUN、IL6、EGFR、IL1B、RELA、VEGFA、CASP3、MAPK1、MMP9、MYC、IL10、CXCL8、STAT1、ESR1、MAPK14、EGF、HIF1A、CCL2、MAPK8、NFKBIA、CCND1、FOS、AR、IL2、CAV1、CASP8、PTGS2。为了进一步明确关键靶点所起的重要作用，将关键靶点上传到DAVID 6.8数据库进行KEGG信号通路富集分析。结果显示显著富集的通路主要涉及TNF信号通路、MAPK信号通路、Toll样受体信号通路、NOD样受体信号通路、单纯疱疹病毒感染、癌症信号通路等共计110个。据FDR列出排名前15个作图，见
图7 KEGG通路富集
COPD的主要特征为进行性气流受限，主要表现为进行性的胸闷、喘息或伴咳嗽、咳痰，临床多以虚证为主，虚实夹杂。补肺汤是临床上常用来治疗COPD肺肾两虚证患者的有效方剂，由桑白皮、熟地黄、人参、紫菀、黄芪、五味子组成。其中人参归脾、肺、心经，可大补元气、益肺生津；熟地黄，归肝、肾经，可滋肾水，补真阴，俾金水相生；黄芪补气固表以御外邪；紫菀、桑白皮下气消痰以祛邪；再合五味子酸敛肺气。全方肺肾双补，攻补兼施，散中有收，故对COPD肺肾两虚证患者有稳定的疗效。目前关于补肺汤治疗COPD的作用机理尚不甚明确，中药组方存在多种化学成分相互作用、相互调节，其中成分多而复杂，深入研究其发挥作用的具体成分和靶点具有重要意义。
通过对“药物-有效成分-靶点-疾病”的网络构建与分析，发现度值排名前5的有效成分为槲皮素、山奈酚、木犀草素、异鼠李素和β-谷甾醇。目前关于槲皮素的研究较多，已知槲皮素属于植物类黄酮化合物，其广泛分布于植物中，包括苹果、葡萄、洋葱、茶、西红柿和银杏等，是一种有效的抗氧化和抗炎
在对核心靶点的GO功能分析发现，补肺汤治疗COPD可能通过调控组织缺氧、负调控细胞凋亡、对脂多糖的反应以及细胞衰老等生物过程改善COPD的发生发展。其中关键靶点包括TNF、AKT1、TP53、JUN、IL6、EGFR、MMP9、NFKBIA、MAPK1等，大多已经被证实在COPD的发病机制中具有重要作用。进一步的KEGG信号通路分析发现，补肺汤还可能通过调控TNF信号通路、MAPK信号通路、Toll样受体信号通路、NOD样受体信号通路、单纯疱疹病毒感染等途径在COPD的治疗上起作用。得益于广大科研人员的探索，这些关键靶点与信号通路在COPD发病中的作用也逐步被人们了解。
众所周知，NFκB在促进炎症产生的过程中至关重要，是最重要的炎症信号通路之一。长期暴露于CS会使肺组织内的NF-κB过度激活，从而进一步诱导下游炎症级联反应的产生，导致气道重塑加重和COPD临床症状反
Toll样受体（TLRs）是一组细胞表面和亚细胞跨膜蛋白，属于宿主先天免疫系统的模式识别受体(PRRs)类，在识别细菌、病毒等微生物病原体时起到传导的作用。病原体相关分子模式(PAMPs)可以通过与TLR结合，诱导下游特定的信号级联反应（包括激活 NF-κB、MAP 激酶和 IRF 信号通路等），以调节先天和获得性免疫、组织修复和再生过
MAPKs信号通路主要由P38MAPK、JNK以及ERK1/2这3条信号通路组成。MAPKs广泛参与细胞的生长繁殖、分裂死亡以及细胞内各种生化反应过程中。有文献证
综上所述，通过对补肺汤的网络药理学和生物信息学分析，发现其作用于COPD的主要有效成分包括槲皮素、山奈酚、木犀草素、异鼠李素和β-谷甾醇等，关键靶点主要包括TNF、AKT1、TP53、JUN、IL6、EGFR、MMP9、NFKBIA、MAPK1等，参与的重要信号通路包括TNF信号通路、MAPK信号通路、Toll样受体信号通路、NOD样受体信号通路等，涉及的生物过程主要为组织缺氧、细胞凋亡、衰老及对脂多糖的反应等。该网络药理学分析为补肺汤治疗COPD提供了一定的理论依据，但研究也存在一定缺陷，包括各类数据库收录的信息有限、数据更新不及时、有些尚未经过验证等，故这些结果需要在后续的临床和基础研究中进一步证实。
参考文献
FW K， KP C， DS H， et al. Acute exacerbation of COPD[J]. Respirology (Carlton， Vic.)， 2016，21(7):1152-1165. [百度学术]
G H D M， J C G， Alberto P， et al. Global Initiative for the Diagnosis， Management， and Prevention of Chronic Obstructive Lung Disease: The 2020 GOLD Science Committee Report on COVID-19 & COPD[J]. American journal of respiratory and critical care medicine， 2020，203(1):24-36. [百度学术]
JO C， GM T. COPD Pathogenesis: Finding the Common in the Complex[J]. Chest， 2019，155(2):266-271. [百度学术]
A A， JC H. Update on the Pathogenesis of Chronic Obstructive Pulmonary Disease[J]. The New England journal of medicine， 2019，381(13):1248-1256. [百度学术]
C B， N G. Airway inflammation in COPD: progress to precision medicine[J]. The European respiratory journal， 2019，54(2)：1120. [百度学术]
Wu J， Ye Y， Li C， et al. Correlation of Inhaled Long-Acting Bronchodilators With Adverse Cardiovascular Outcomes in Patients With Stable COPD: A Bayesian Network Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials[J]. Journal of Cardiovascular Pharmacology， 2019，74(2)：52. [百度学术]
Jing Z， Zheng J， Huang K， et al. Use of glucocorticoids in patients with COPD exacerbations in China: a retrospective observational study[J]. Therapeutic Advances in Respiratory Disease， 2018，12(9):327050455. [百度学术]
Bing Z， Cheng Z， Shi D， et al. Investigate the mechanisms of Chinese medicine Fuzhengkangai towards EGFR mutation-positive lung adenocarcinomas by network pharmacology[J]. Bmc Complementary & Alternative Medicine， 2018，18(1)：112-116. [百度学术]
Xiao-Ming W U， Chun-Fu W U. Network pharmacology: A new approach to unveiling Traditional Chinese Medicine[J]. Chinese Journal of Natural Medicines， 2015，13(1):1-2. [百度学术]
Ru J， Li P， Wang J， et al. TCMSP: a database of systems pharmacology for drug discovery from herbal medicines[J]. 2014，203(1):24-36. [百度学术]
Z L， F G， Y W， et al. BATMAN-TCM: a Bioinformatics Analysis Tool for Molecular mechANism of Traditional Chinese Medicine[J]. Scientific reports， 2016，55（6):21146. [百度学术]
Bateman A， Martin M， Orchard S， et al. UniProt: the universal protein knowledgebase in 2021[J]. Nucleic Acids Research， 2021，49(D1):D480-D489. [百度学术]
J P， N Q， À B， et al. DisGeNET: a discovery platform for the dynamical exploration of human diseases and their genes[J]. Database : the journal of biological databases and curation， 2015，20(15):v28. [百度学术]
G S， N R， I P， et al. The GeneCards Suite: From Gene Data Mining to Disease Genome Sequence Analyses[J]. Current protocols in bioinformatics， 2016，54(2):1-30. [百度学术]
T B， SE W， P L， et al. NCBI GEO: archive for functional genomics data sets--update[J]. Nucleic acids research， 2013，41:D991-D995. [百度学术]
D S， AL G， KC N， et al. The STRING database in 2021: customizable protein-protein networks， and functional characterization of user-uploaded gene/measurement sets[J]. Nucleic acids research， 2021，49(7):D605-D612. [百度学术]
W H D， BT S， RA L. Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID bioinformatics resources[J]. Nature protocols， 2009，4(1):44-57. [百度学术]
Y L， J Y， C H， et al. Quercetin， Inflammation and Immunity[J]. Nutrients， 2016，8(3):167. [百度学术]
S G， AN F， AT C， et al. Quercetin prevents progression of disease in elastase/LPS-exposed mice by negatively regulating MMP expression[J]. Respiratory research， 2010，11(2):131. [百度学术]
M F， R M， Y J， et al. Quercetin prevents rhinovirus-induced progression of lung disease in mice with COPD phenotype[J]. PloS one， 2018，13(7):e199612. [百度学术]
A M， A A， C V， et al. Quercetin restores corticosteroid sensitivity in cells from patients with chronic obstructive pulmonary disease[J]. Experimental lung research， 2017，43(5):417-425. [百度学术]
W A， H K， MA S， et al. Kaempferol as a Dietary Anti-Inflammatory Agent: Current Therapeutic Standing[J]. Molecules (Basel， Switzerland)， 2020，25(18):441. [百度学术]
KP D， DS M， SF N， et al. Kaempferol and inflammation: From chemistry to medicine[J]. Pharmacological research， 2015，99(4):1-10. [百度学术]
J W， Q W， L D， et al. Therapeutic Effects and Molecular Mechanisms of Bioactive Compounds Against Respiratory Diseases: Traditional Chinese Medicine Theory and High-Frequency Use[J]. Frontiers in pharmacology， 2021，12(6):734450. [百度学术]
邹国涛， 王英娟， 曾毅文， 等. 基于TLR4/NF-κB信号通路研究木犀草素对幼鼠急性肺损伤的作用机制[J]. 中药新药与临床药理， 2021，32(5):661-666. [百度学术]
滕 丹， 栾新尧. 异鼠李素的药效学研究进展[J]. 中医药临床杂志， 2016，28(4):593-596. [百度学术]
Liu Y， Huang Z Z， Min L， et al. The BRD4 inhibitor JQ1 protects against chronic obstructive pulmonary disease in mice by suppressing NF-κB activation[J]. Histology and Histopathology， 2020，36(1):18283. [百度学术]
Jin Y， Liu R， Ma Y， et al. Curcumin Attenuates Airway Inflammation and Airway Remolding by Inhibiting NF-κB Signaling and COX-2 in Cigarette Smoke-Induced COPD Mice[J]. Inflammation， 2018，9(21):1-11. [百度学术]
MJ M， ZG L. Reactive oxygen species in TNFalpha-induced signaling and cell death[J]. Molecules and cells， 2010，30(1):1-12. [百度学术]
M F， H O， S I， et al. Critical role of tumor necrosis factor receptor 1 in the pathogenesis of pulmonary emphysema in mice[J]. International journal of chronic obstructive pulmonary disease， 2016，11(1):1705-1712. [百度学术]
弋 可， 黄 玲. 基质蛋白酶9与慢性阻塞性肺疾病的研究进展[J]. 中华肺部疾病杂志(电子版)， 2018，11(3):366-369. [百度学术]
SK P， J L， N T， et al. Interplay of the Gastric Pathogen Helicobacter pylori with Toll-Like Receptors[J]. BioMed research international， 2015，20(15):192420. [百度学术]
L Z， K L， CA F， et al. Molecular Regulation of Toll-like Receptors in Asthma and COPD[J]. Frontiers in physiology， 2015，45(6):312. [百度学术]
张铭露， 吴彦霖， 张 媛， 等. Toll样受体在慢性疾病中的研究进展[J]. 中国新药杂志， 2021，30(3):215-219. [百度学术]
潘徐彪， 李向玉， 王志鑫， 等. NLRP3-(Caspase-1)/IL-1β信号通路的研究进展[J]. 中国医药导报， 2019，16(1):41-44. [百度学术]
S K， TD K. Mechanisms governing inflammasome activation， assembly and pyroptosis induction[J]. International immunology， 2017，29(5):201-210. [百度学术]
蔡治祥， 王晓武， 李 莉， 等. NOD样受体蛋白3炎性小体与肺部疾病的研究进展[J]. 实用医学杂志， 2019，35(22):3553-3557. [百度学术]
祝盼盼， 商亚珍. MAPK信号通路介导细胞凋亡的研究进展[J]. 承德医学院学报， 2021，38(3):243-246. [百度学术]
R G， J W， D L， et al. Hydrogen sulfide inhibits cigarette smoke-induced inflammation and injury in alveolar epithelial cells by suppressing PHD2/HIF-1α/MAPK signaling pathway[J]. International immunopharmacology， 2020，81(5):105979. [百度学术]
