Mechanism of Erzhiwan on Hepatocellular Carcinoma Based on Network Pharmacology

Zhi-qiang CHEN; Yi CHEN; Zhe-xing MAI; Zhi-hua YANG; Chong ZHONG; Jing LI

doi:10.13422/j.cnki.syfjx.20192126

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Mechanism of Erzhiwan on Hepatocellular Carcinoma Based on Network Pharmacology

Data Mining | 更新时间：2021-02-09

- Mechanism of Erzhiwan on Hepatocellular Carcinoma Based on Network Pharmacology
- Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae Vol. 26, Issue 3, Pages: 166-174(2020)
- 作者机构：
  
  1.广州中医药大学　第一临床医学院，广州　 510405
  2.广州中医药大学　第一附属医院，广州　 510405
  3.湖南中医药大学　第一附属医院，长沙　 410007
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.20192126
  CLC： R22; R242; R2-031;R285.5;R287
- Published：05 February 2020，
  
  Published Online：17 July 2019，
  
  Received：23 January 2019，
- 稿件说明：
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Zhi-qiang CHEN, Yi CHEN, Zhe-xing MAI, et al. Mechanism of Erzhiwan on Hepatocellular Carcinoma Based on Network Pharmacology. [J]. Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae 26(3):166-174(2020)
DOI：

Zhi-qiang CHEN, Yi CHEN, Zhe-xing MAI, et al. Mechanism of Erzhiwan on Hepatocellular Carcinoma Based on Network Pharmacology. [J]. Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae 26(3):166-174(2020) DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20192126.

摘要

目的：

基于网络药理学方法，探究二至丸治疗肝细胞癌(HCC)的可能作用机制。

方法：

通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)以及文献查阅，检索并收集二至丸成分——女贞子和墨旱莲的候选活性成分及其对应的靶标。利用UniProt数据库和人类基因组注释数据库(Genecards)结果相比对，获得二至丸与肝细胞癌重合的潜在靶标基因。使用Cytoscape3.6.0软件构建二至丸的“候选成分-作用靶标”网络。使用omicshare平台将药物靶蛋白和疾病靶点相映射，并绘制Venn图。结合String数据库及Cytoscape软件中的Generate style from statistics工具，构建蛋白质相互作用网络。通过Systems Dock Web Site网络服务器与二至丸的活性成分进行分子对接。利用Database for Annotation

Visualization and Integration Discovery(DAVID)生物信息资源数据库，对二至丸的作用靶标进行京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析和GO分类富集分析。

结果：

共从二至丸中筛选得到21个候选活性成分，包括

-谷甾醇(beta-sitosterol)，槲皮素(quercetin)，木犀草素(luteolin)，去甲蟛蜞菊内酯(demethylwedelolactone)，山柰酚(kaempferol)等，和151个作用靶标，包括肿瘤坏死因子(TNF)，血管内皮生长因子(VEGF)，氨基端激酶(c-JUN)，原癌基因(c-MYC)，基质金属蛋白酶-9(MMP-9)等，主要涉及乙型肝炎(Hepatitis B)，TNF，磷脂酰肌醇-3-激酶/蛋白激酶B(PI3K/Akt)，肿瘤抑制基因p53，Toll样受体家族(Toll-like receptor)等信号通路。

结论：

该研究基于网络药理学的方法预测了二至丸治疗肝细胞癌的可能的作用机制，为后续的深入研究提供了方向。

Abstract

Objective:

To explore the possible mechanisms of Erzhiwan in the treatment of hepatocellular carcinoma (HCC) based on the network pharmacology.

Method:

The candidate active components and targets of Ligustri Lucidi Fructus and Ecliptae Herba were obtained through retrieval of the traditional Chinese medicine (TCM) systems pharmacology database (TCMSP) and literatures. Through Uniprot database and the human genome database (GeneCards)

the overlapping genes of Erzhiwan and hepatocellular carcinoma were collected. The " candidate active components-targets" network of Ligustri Lucidi Fructus and Ecliptae Herba was built with Cytoscape 3.6.0 software. Drug target proteins and disease targets were mapped

and Venn map was drawn by Omicshare database. Major targets interaction network was formed by using String database and " Generate style from statistics" tool in Cytoscape 3.6.0 software. Molecular docking with active components was carried out by Systems Dock Web Site. The Gene Ontology (GO) classification enrichment analysis and the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analysis for the targets were carried out in DAVID database.

Result:

Totally 21 active components

including beta-sitosterol

quercetin

luteolin

demethylwedelolactone

kaempferol

and 151 targets

including tumor necrosis factor (TNF)

vascular endothelial growth factor (VEGF)

-terminal kinase (JUN)

proto-oncogene (c-MYC)

matrix metalloproteinase-9 (MMP-9) of Erzhiwan were collected. Erzhiwan exerts its effects on HCC mainly by acting on signal pathways

including Hepatitis B

TNF

Phosphatidylinositol-3-kinase (PI3K/Akt)

tumor suppressor gene p53 and Toll-like receptor.

Conclusion:

Based on the methodology of network pharmacology

this study preliminarily predicted the major targets and pathways of Erzhiwan in the treatment of HCC

providing a direction for further studies.

关键词

二至丸肝癌网络药理学靶标信号通路

Keywords

Erzhiwanhepatocellular carcinomanetwork pharmacologytargetpathway

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