文摘
古铜公式(GTF)取得了良好疗效的治疗癌症相关疼痛。然而,它的潜在机制还没有探索。我们使用网络药理学和分子对接研究分子机制和有效的化合物的处方。通过本文的分析和研究,我们获得74年有效的化合物和125年药物病交叉目标构建一个网络,这表明槲皮素、山柰酚、β谷甾醇GTF中可能是最重要的化合物。GTF癌症相关疼痛的关键目标是小君原癌基因(6月),增殖蛋白激酶1 (MAPK1), RELA原癌基因(RELA)。2204项和148途径去KEGG浓缩,得到分别证明趋化因子,MAPK和瞬时受体电位通道可以是由GTF (TRP)。分子对接的结果表明,豆甾醇有很强的约束力的活动与精氨酸加压素受体2 (AVPR2)和C-X3-C主题趋化因子配体1 (CX3CL1)和胆固醇与p38 MAPK更稳定,prostaglandin-endoperoxide合酶2 (PTGS2),瞬时受体电位vanilloid-1 (TRPV1)。总之,GTF在癌症相关疼痛的治疗效果是基于多组分的全面的药理效应,多目标,多路通道。本研究为进一步的实验研究提供了理论基础。
1。介绍
癌症相关疼痛仍然是许多患者普遍和严重,尤其是在高级阶段,患病率约为70%以上(1]。大量的人在他们死之前从轻微到严重的痛苦,和只有少数癌症患者疼痛管理,因为疼痛是很难缓解。癌症相关疼痛是一种聚合的许多不同的癌症类型,这是一个混合的疼痛代表一个同质的病理过程,主要包括急性疼痛、炎症性疼痛,神经疼痛,肿瘤导致疼痛(2]。目前,癌症相关疼痛管理的主要策略是基于一个序数三步镇痛阶梯,但其临床使用的副作用通常是有限的消化道出血、便秘、呼吸衰竭等(3,4]。
在中国,古铜的应用公式(GTF)在治疗癌症相关疼痛已经有几十年的历史,它一直是专利处方(专利号:201410415620.1)。GTF是由九个中药的配方,包括(RALP)应用,局限于温阳散寒、桂皮(CC)、仙茅(RC),草Asari (HA)、干姜(RZ)、威灵仙(CCO) Pseudobulbus Cremastrae seu Pleiones (PCSP)、天蝎座(BMK),红花Caryophylli (FC)。初步临床试验表明,GTF可以显著地减少突破癌症疼痛的频率和药物的要求(5]。然而,其镇痛效果的相关机制还没有被完全开发。
众所周知,中国草药配方多组分的特点,多目标,和multipathways;它意味着传统的实验方法无法检测其绝对复杂的机制。网络药理学、药理学和药效学,强调疾病的集成,基因,目标,和药物,已被广泛用于探索整体效果的药物对疾病的治疗从宏观和系统性的观点。因此,我们采用网络药理学方法发现的潜在机制GTF治疗癌症相关疼痛和对反向验证使用分子对接。
2。方法
2.1。活性成分和相关GTF的目标
2.1.1。药代动力学预测
GTF (BMK除外)的活性成分从中药获得系统药理学(TCMSP)数据库,为草本植物的一个平台。选择口服生物利用度(OB)≥30%和drug-likeness (DL)≥0.18的筛选标准,获得活性成分是寻找相关蛋白质的目标从TCMSP和DrugBank数据库6,7]。BMK中的活性成分从中药获得信息数据库(TCMID) [8]和BATMAN-TCM [9]。最终,六个收集有效的化合物BMK,蟾蜍毒,chlorotoxin, katsutoxin,胆固醇,硬脂酸甘油酯,20-hexadecanoylingenol。然后,BMK活性成分的化学结构公式从PubChem下载数据库(https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/),其次是进口PharmMapper数据库(10)和选择有效的目标高匹配(规范符合> 0.7)。
2.1.2。癌症相关疼痛的潜在目标基因
癌症相关疼痛的目标基因的数据获得从DisGeNET数据库(11],GeneCards [12),和在线孟德尔遗传在人(人类)数据库(13]。所有的数据都是标准化的UniProt数据库(14]。(1)DisGeNET数据库:搜索策略集疾病名称为“破碎的痛苦,广泛的慢性疼痛,术后疼痛,神经疼痛,和棘手的痛苦”基因疾病网络接口;收集64个基因(表S1)。(2)GeneCards:搜索关键字策略集“癌症相关疼痛”和登录GeneCards后> 4分;收集1093个基因(表S2)。(3)人类数据库:搜索关键字策略集“癌症相关疼痛”;收集22个基因(表S3)。
2.1.3。Drug-Disease-Target网络建设
交叉基因,可以治疗疾病,相交得到的药物靶点和疾病的目标。我们使用Cytoscape v3.7.2构建drug-compound-disease交叉基因网络,然后进行拓扑分析(15]。最后,我们计算网络中每个节点的度值cytoHubba插件来筛选出关键药效分子(16]。
2.1.4。蛋白质相互作用(PPI)数据和基因筛查中心
我们交叉基因导入到数据库的字符串17),物种被设置为智人。信心得分是≥0.9构建我们的PPI网络(18),获得网络导入Cytoscape v3.7.2。网络中的每个节点的度值计算使用cytoHubba插件,前10%被选为中心的基因。然后,去分析中心的生物过程的基因。
2.2。富集分析
2.2.1。基因本体论(去)和《京都议定书》百科全书的基因和基因组(KEGG)通路富集分析
ClusterProfiler包是用于执行和KEGG浓缩交叉基因的分析 (19]。
2.2.2。分子对接的验证
AutoDock被用来执行receptor-ligand对接仿真计算的主要药效学筛选分子和核心目标。蛋白质的结构,从PDB下载数据库,导入POCASA v1.1 [20.]。同时,活性位点的位置是调查在PubMed数据库来验证POCASA v1.1的预测位置。拉马克学说的遗传算法使用的对接操作,和刚性receptor-flexible配体对接模式是用于对接过程。运行的数量是50,最大能量评估是2500000 (21]。相对应的配体靶蛋白作为一个积极的控制。毕竟对接模拟完成后,热量地图是根据关键药效分子的亲和力最强和核心目标。
3所示。结果与讨论
在这项研究中,我们得到74活性化合物(表S4)和269年GTF后删除重复的潜在目标。活动在TCMSP compound-related目标和PharmMapper数据库表中列出S5和S6,分别。1144潜在目标基因的癌症相关疼痛收集,我们获得125药物病交叉目标(图1(一))。
(一)
(b)
(c)
3.1。GTF Drug-Disease-Target网络
十字路口目标导入Cytoscape v3.7.2构建drug-disease-target网络(图1 (b)),包括163个节点和296边,网络异质性的2.336和0.590网络集中。它表明,一些网络中的节点是比其他人更集中。与大多数高连通性网络表明化合物槲皮素(程度= 98),山柰酚(程度= 34)β谷甾醇(程度= 20),按程度排序值,表明这三个化合物可能GTF(图中最重要的化合物1 (c))。槲皮素和山柰酚类黄酮,和β谷甾醇是植物甾醇。他们都可以调节细胞凋亡的方式,扩散,磷酸肌醇3-kinase (PI3K) /蛋白激酶B(一种蛋白激酶)途径来达到抗肿瘤的目的(22- - - - - -24]。此外,他们也有强烈的抑制作用炎症通过抑制脂氧合酶和环氧合酶途径。其中,山柰酚已被用作chemosensitizer在临床研究和有潜力减少毒性和提高功效[25]。
我们初步分析了目标化合物的网络。NPR1特定疾病指数0.672 (DSI)硬脂(从BMK)的目标,在破碎的痛苦是非常重要的。ORPM1,的目标β谷甾醇(从FC, RZ, PCSP CCO、和RC), caribine, cryptopine(提取公顷),和lycorine(提取RC),神经疼痛中发挥了重要作用,其DSI是0.479。CXCL8针对性的DSI槲皮素(从FC)棘手的疼痛是0.342。这三种类型的疼痛是癌症相关疼痛的关键。
3.2。PPI网络
十字路口目标11.0数据库导入到字符串,然后,可以获得104个节点和324个边缘,为每个节点平均度为5.18,平均邻居为每个边缘(图6.2312(一个))。如图2 (b)网络中,中心基因筛选cytoHubba插件是小君(程度= 28),MAPK1(程度= 25),RELA(程度= 22),等。其中,RELA, RB1, NFKB1, TNF, ESR1调节炎症反应的功能(:0050727)和细胞活性氧反应(去:0034614)。小君,AKT1”丛书,MAPK8扮演应对机械刺激(:0009612)。
(一)
(b)
肿瘤坏死因子主要是编码一个多功能促炎细胞因子,结合瞬时受体电位vanilloid-1 (TRPV1),起着重要的作用在炎症性疼痛和神经疼痛(26,27]。表达下调TNF表达可以有效地抑制炎性疼痛和神经疼痛的发生(28]。此外,MAPK8,小君,AKT1 RELA可以调节细胞增殖和细胞周期,这是肿瘤发生的关键。GTF可以调节这些基因的表达影响肿瘤的发展。
3.3。去充实
进一步探索GTF的多个机制,浓缩分析(以生物过程为例)表现(图3),2204去条目被丰富。
我们发现GTF参与调节神经元动作电位的产生通过调节膜电位(去:0042391)和突触传递(去:0050805)。神经元的激活和电信号传导神经敏感和疼痛的根本原因(29日]。GTF抑制疼痛的传导通过控制神经递质传输的维持突触后膜的稳定性。
更重要的是,GTF抑制炎性因子的分泌的炎症反应通过调节前列腺素(PG)生物合成的过程(去:0031392),环氧酶通路(去:0019371),炎症反应(去:0050728)和细胞因子的生产(去:0001818)。其中,PG诱导炎症和痛觉过敏,导致疼痛的发生和恶化。在三步缓解疼痛的第一阶段,达到止痛的目的通过抑制目标和环氧合酶途径2]。GTF也起到一定的作用在这个路径和目标,抑制炎性疼痛的发生。此外,它缓解疼痛引起的肿瘤化疗后的压缩和冷刺激敏感性通过机械刺激的响应(:0009612)和冷(:0009409)。激活MAPK途径至关重要的发展的痛苦(30.],GTF-negative监管MAPK级联(去:0043409)抑制疼痛的发生。
癌症相关疼痛引起的骨转移和骨破坏通常是很难缓解(31日]。人们认为骨吸收和骨形成是肿瘤造成的骨质破坏的关键因素32]。有趣的是,我们发现GTF保护骨骼通过监管的骨化(去:0030278),骨吸收(:0045124),重构(去:0046849)。详细的去浓缩信息如表所示1。GTF的多目标、多功能特点发挥了一定作用减轻癌症相关疼痛的调节神经,减少炎症和机械刺激,保护骨骼。
3.4。KEGG浓缩
我们总共得了148通道,这属于几类,包括肿瘤、炎症、感染、和其他途径。KEGG浓缩的结果进行分析后,我们发现GTF主要集中在促炎细胞因子的规定,损害相关的分子模式(潮湿),神经敏感,导致蛋白激酶(表2)。
GTF可以调节炎症因子的合成和分泌,调节IL-17 (hsa04657)、肿瘤坏死因子(hsa04668),趋化因子信号通路(hsa04062)。IL-17, CD4细胞的分泌+T细胞可以诱导上皮细胞和内皮细胞合成il - 6, PG,和其他细胞因子,结合肿瘤坏死因子信号通路促进炎症(33]。抑制IL-17可以有效地减轻疼痛和抑制周围神经敏感34]。C-X3-C主题趋化因子配体1 (CX3CL1)是一种趋化因子。发现CX3CL1及其受体CX3CR1发展的非常重要的神经性疼痛(35]。可溶性CX3CL1绑定到CX3CR1表面的小胶质细胞,导致细胞内钙浓度的增加和神经性疼痛的发生36,37]。GTF网络药理学的研究,结果表明:GTF的应用可以影响这些途径和抑制疼痛的发生。与此同时,我们发现GTF可以调节身体潮湿的反应通过调节toll样受体(hsa04620), nod样受体(hsa04621)和RIG-I-like受体信号通路(hsa04622)。它被证明toll样受体高表达在小胶质细胞与神经病变的老鼠。toll样受体信号通路抑制时,它可以有效地抑制疼痛的发生(38]。
神经递质方面的传播和中枢敏感化,GTF可以调节神经递质的释放,维持神经元膜电位的稳定性通过影响血清素激活的(hsa04726)和多巴胺能神经突触(hsa04728)。瞬时受体电位(TRP)在痛觉神经元广泛分布,与疼痛的持久性(39]。GTF监管这个途径(hsa04750)影响疼痛持续时间。
p38 MAPK广泛分布在脊髓背角,可以激活各种创伤刺激和炎症等外部刺激因素(40),通过磷酸化参与疼痛的发生电压门控钠通道。JAK-STAT通路被激活白细胞介素- 6 (il - 6)涉及在炎症和疼痛的发生41]。GTF可以调节PG和兴奋性氨基酸的释放通过调节这两个通路,减少癌症疼痛。
3.5。分子对接
POCASA v1.1是用来预测最可能对接口袋里的蛋白质,这是排序根据袋的体积(图S1,对接口袋从大到小:a e)。此外,与活跃在PubMed数据库网站报道,蛋白质的对接网站目标。核心蛋白的详细信息列在表S7。
图4显示了映射的亲和力最强10关键药物分子和核心目标蛋白质。我们发现,分子之间的结合能和目标蛋白质之间大约是3.59和−−9.43千卡·摩尔−1。从图可以看出4,CX3CL1 AVPR2 p38 MAPK, prostaglandin-endoperoxide合酶2 (PTGS2), TRPV1有更强的对接能量。这意味着上述化合物在GTF绑定到目标蛋白质。
精氨酸加压素(AVP),一个重要的镇痛药物,可合成和分泌下丘脑室旁核的42]。外部刺激后,AVP的表达增加,运送到中脑导水管灰质,尾状核,中缝核马格纳斯和其他相关核,导致内源性阿片肽的分泌,5 -羟色胺、乙酰胆碱和激活后叶加压素受体在中央和周边组织,在伤害感受起到了至关重要的作用。研究表明,高剂量的AVP能增加这种疼痛的纤维和动作电位的产生镇痛效应(43]。AVP的受体,包括V1a V1b, V2,属于G protein-coupled受体(44]。GTF中包含的化合物可以稳定G protein-coupled受体结合,产生镇痛效应。
CX3CL1及其受体CX3CR1都表达在神经系统35),在促进疼痛的发生中扮演一个角色,在许多实验已证实。研究人员相信CX3CL1造成的痛苦行为是通过激动人心的CX3CR1小胶质细胞,激活p38 MAPK信号通路(45]。有趣的是,分子对接结果表明GTF CX3CL1和p38 MAPK最好绑定的影响。在骨肿瘤的疼痛模型大鼠由沃克256乳腺癌细胞注入到胫骨骨髓腔,鞘内注射的CX3CR1中和抗体的发展可以减少疼痛和痛觉过敏,和阻塞CX3CR1可以抑制脊髓小胶质细胞的激活和p38 MAPK的磷酸化水平46]。它表示的角色CX3CL1 / CX3CR1 p38 MAPK通路在癌症疼痛的形成和发展。这进一步表明,GTF可以通过调节影响疼痛的发生和发展上述途径。
PTGS2,也称为cyclooxygenase-2 (cox - 2)是第二环氧酶的同工酶。考克斯是一个重要的病原为PG酶。COX - 2可以引起各种炎症介质和细胞因子,参与组织炎症和细胞分化和增殖。Upregulation antiapoptosis和肿瘤血管生成相关的cox - 2也是(47]。分子对接的结果表明,药效分子GTF中选择更强的结合能cox - 2,这意味着GTF的活性成分可以调节炎性疼痛通过cox - 2和肿瘤的发展。
TRPV1是heat-activated阳离子通道蛋白,表达了在初级传入神经元和调节炎症和神经损伤和炎症密切相关,急性和慢性疼痛48]。抑制TRPV1活动是疼痛的治疗方法之一。在临床前研究中,它有可能是一个受体非阿片类镇痛药(49]。分子对接的结果表明,该化合物中包含GTF可以更好地结合TRPV1和发挥了镇痛作用。
根据能量对接结果,我们选择了2个化合物与最强的蛋白质对接结果5蛋白质,分别。豆甾醇与AVPR2最强大的亲和力,CX3CL1和胆固醇与PTGS2 p38 MAPK和TRPV1。化合物和蛋白质的绑定模式策划,然后化合物和结合位点之间的交互和观察周围的氨基酸残基(图5)。胆固醇和豆甾醇占领了对接的口袋里的蛋白质和稳定。分析化合物和受体蛋白的对接效果如表所示3。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
所有五个蛋白质目标能够形成疏水作用和范德华力与化合物和稳定的绑定。豆甾醇(AVPR2和CX3CL1)和胆固醇(p38 MAPK和TRPV1)可以形成氢键Gly87, His162, Leu171, Arg557残留物,分别使绑定更健壮。CX3CL1(豆甾醇)和PTGS2(胆固醇)可以形成πσ交互His3 His389残留物,分别,这增加了绑定的稳定性。
豆甾醇是一种常见的植物甾醇。现代药理研究表明,它能有效地缓解急性和慢性疼痛和对缺血/再灌注损伤的神经保护作用和抗炎效果好50,51]。分子对接的过程中,豆甾醇AVPR2和CX3CL1也有很强的约束力的活动。它还暗示,GTF豆甾醇也缓解癌症疼痛的有效成分。
胆固醇,广泛包括体内,neurosteroid生物合成的前体,是一种内源性产生分子抑制TRPV1活动,起着重要的作用在调节神经系统损伤和疾病52]。对神经性疼痛的作用。最近的研究表明,在炎症动物模型,经皮的胆固醇交付可以减轻过敏反应和胆固醇体内平衡可以帮助调节炎症和疼痛53]。增加胆固醇含量可以抑制PTGS2的表达和分泌的PG (54),同时降低胆固醇含量可以提高p38 MAPK和炎性活动(55]。分子对接研究,我们发现,胆固醇中包含GTF可以稳定目标PTGS2 p38 MAPK和TRPV1可能通过MAPK和趋化因子通路发挥镇痛作用。
4所示。结论
总之,我们揭示了潜在的药理机制GTF治疗癌症疼痛从系统的角度来看,这可能涉及炎性细胞因子的分泌,膜电位,骨保护,和其他生物过程通过调节趋化因子,MAPK, TRP通道。GTF的胆固醇和豆甾醇可以镇痛的主要药效学分子在分子对接的筛选。这项研究提供了线索理解GTF缓解癌症疼痛的协同效应。然而,考虑到本研究主要是基于数据分析和分子对接,需要进一步的实验来验证结果。
缩写
| GTF: | 古铜的公式 |
| 小君: | 小君原癌基因 |
| MAPK: | 增殖蛋白激酶 |
| RELA: | RELA原癌基因 |
| AVPR2: | 精氨酸加压素受体2 |
| CX3CL1: | C-X3-C主题趋化因子配体1 |
| PTGS2: | Prostaglandin-endoperoxide合酶2 |
| TRPV1: | 瞬时受体电位vanilloid-1 |
| RALP: | 川乌说明附子 |
| 答: | 肉桂 |
| RC: | 仙茅 |
| 哈: | 草Asari |
| RZ: | 干姜 |
| CCO: | 威灵仙 |
| PCSP: | Pseudobulbus Cremastrae seu Pleiones |
| BMK: | 天蝎座 |
| 舰队指挥官: | 红花Caryophylli |
| TCMSP: | 中药药理学的系统 |
| OB: | 生物利用度 |
| DL: | Drug-likeness |
| TCMID: | 中医药信息数据库 |
| BATMAN-TCM: | 生物信息学分析工具对传统中药的分子机制 |
| 人类: | 在线孟德尔遗传的人 |
| PPI: | 蛋白质相互作用 |
| 走: | 基因本体论 |
| KEGG: | 京都基因和基因组的百科全书 |
| PI3K / AKT: | 磷酸肌醇3-kinase /蛋白激酶B |
| 答: | 前列腺素 |
| DSI: | 针对疾病的指数 |
| NPR1: | 利钠肽受体1 |
| OPRM1: | μ阿片受体1 |
| CXCL8: | Interleukin-8 |
| RB1: | Retinoblastoma-associated蛋白质 |
| CDKN1A: | 细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂1 |
| 安全系数: | 原癌基因c-Fos |
| 肿瘤坏死因子: | 肿瘤坏死因子 |
| ESR1: | 雌激素受体 |
| MYC: | Myc原癌基因蛋白 |
| 潮湿: | 损害相关的分子模式 |
| il - 6: | 白细胞介素- 6 |
| JAK-STAT: | Janus kinase-signal换能器和转录的激活 |
| cox - 2: | Cyclooxygenase-2。 |
数据可用性
使用的数据来支持本研究的结果中包括文章和文件的补充信息。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
作者的贡献
李冯的构思和设计研究。金元Chang收集数据并起草了手稿。力行刘、王八佰伴和李郝分析调查数据,并提供了宝贵的建议。宇通隋批判性回顾了手稿和辅助作业的手稿。所有作者阅读和批准最终的手稿。
确认
这项研究受到了人才发展基金奖计划中国医学科学院肿瘤医院(批准号RC2016007)和研发十疾病和十Drugs-Preclinical研究Yishen Gukang配方治疗癌症相关疼痛(Z171100001717017)。
补充材料
图S1。对接的目标蛋白质预测POCASA v1.1,和口袋体积从大到小的顺序:a e。表S1。的目标在DisGeNET癌症相关疼痛。表S2。的目标在GeneCards癌症相关疼痛。表S3。的目标在人类癌症相关疼痛。表S4。所有的GTF化合物。 Table S5. Potential targets of GTF compounds downloaded from TCMSP database. Table S6. Potential targets of BMK active compounds downloaded from PharmMapper database. Table S7. The PDB information for core protein.(补充材料)