2.6。变异的基因

在这个工作中,直肠癌症被认为是一种疾病,基因从GeneCards数据库收集有关。

2.7。原料准备从核心处方和目标预测

信息的化学成分三个核心处方(指定P1, P2, P3)从以下文献收集和数据来源:针数据库,草药成分的目标(达到)数据库,中国科学院化学数据库,中医系统药理学数据库,和中医综合数据库(TCMID)。

我们收集的化学成分及其结构PubChem数据库(https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)。的定量估计drug-likeness (QED)计算了预选的化合物活性化合物在P1, P2, P3药方。这些化合物与qed > 0.3。

这些成分的潜在目标进行了调查和分析使用草(http://herb.ac.cn/)。草(19)是一种高通量实验数据和reference-guided中医的数据库。这是最全面的草药和成分列表创建日期和结合来自多个中药数据库的数据。迄今为止,数据库包含17886 TCM-related论文从2011年通过PubMed文本挖掘和手动associates 1241年基因目标和494现代疾病473草/提取成分组合从1966年发表的引用。使用数据从草,我们计算每个草药的间接关联,成分,和目标关系使用确切概率法或统计推断,从SymMap采纳。草提供中医草药——/ ingredient-related信息发表的小说引用基于人工管理在过去的十年中,桥梁一个巨大的差距自创建(2011)和TCMID(2012)数据库(19]。我们收集了目标识别使用确切概率法(错误发现率(罗斯福)< 0.05)从处方P1, P2, P3分别。

2.8。分子对接

PSOVina (http://cbbio.cis.umac.mo)[20.,21)是一个混合模型,结合粒子群优化全球搜索和Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno七弦琴AutoDock本地搜索方法解决对接构象搜索问题的研究。它的优点是减少执行时间(51% - -60%)在不影响预测精度的对接和虚拟筛选实验。

对于每个对接试验,6个人类受体被从蛋白质数据库(PDB);http://www.wwpdb.org/),包括人类白介素(IL) 6 (PDB ID: 1 alu),人类MYC (PDB ID: 1 nkp),人工基质金属蛋白酶9 (MMP9);PDB ID: 1 l6j),人类il - 10 (PDB ID: 1 lk3),人类ILIB (PDB ID: 4 dep),人类转化生长因子(TGF) b1 (PDB ID: 3 kfd),和人类PPARG (PDB ID: 3 e00)。

2.9。富集分析和网络建设

调查潜在通路由P1, P2, P3,浓缩进行分析识别的重要生物资料P1, P2, P3。的超几何<我>P价值已被广泛用于调查重要基因表达模式根据预定义的功能。在这项研究中,我们进行了基因本体论(去)富集分析分子功能(MF),细胞组件(CC)和生物过程(BP)分析。通路富集分析基于基因和基因组的京都百科全书(KEGG)通路数据库,疾病本体(做)富集分析,Reactome数据库。

分析功能蛋白质之间的相互作用可能的机制提供见解P1, P2, P3活动,蛋白质相互作用(PPI)网络预测使用的搜索工具交互检索基因(字符串;http://string-db.org;版本11.0)在线数据库。合计得分> 0.4被认为是具有统计学意义。插件应用分子复杂的检测(MCODE;版本1.4.2)Cytoscape(版本3.7.0;https://cytoscape.org/)申请集群给定网络的基础上,其拓扑识别密集区域连接。使用Cytoscape PPI网络被吸引,PPI网络中的重要模块使用MCODE被确定。选择的标准如下:MCODE分数> 5,学位截止= 2,节点评分截止= 0.2,= 100,最大深度和k-score = 2。随后,KEGG浓缩去分析这些模块的基因。基因被定义为节点中心度≥10 [21]。

2.10。生存分析和基因作用于肿瘤微环境分析

中心基因的表达水平之间的关系和直肠癌的预后的相关关系具有不同核心基因在肿瘤微环境分析了使用癌症基因组图谱直肠腺癌(读)数据库(https://portal.gdc.cancer.gov/)。GEPIA2 (http://gepia2.cancer-pku.cn/指数)申请了生存分析。TCGA-READ(三级HTSeq-FPKM RNAseq数据)被用来研究基因与其他基因之间的相关分析后log2转换。结果与ggplot2解释<我>R包(3.6.3版本)。值< 0.05 ( ),0.01 ( ),和0.001 ( )表示不同的意义的基因和基因之间的关系。

3所示。结果

3.1。病人特点和人口

共有563个处方药项目收集来自37个直肠癌患者血液不足气和。每单处方药物的平均数量是22 (±4)。大多数病人是老年人;平均年龄为66.69岁(±8.92)年。23例男性,14是女性。4诊断条件分布如下:所有37名患者有光红舌头和白颜色;32名患者左和右手腕的细脉;1病人一个沉在左和右手腕脉冲;和4患者罚款字符串左和右手腕的脉搏。这些37例,11 II期疾病; 12 had stage III; and 14 had stage IV disease. Six patients were receiving chemotherapy; 13 patients had disease progression and recurrence; and 18 patients were in a recovery period.

共有280个草本植物被用于563年处方制剂。以下最常使用:BaiZhu,黄芪,BaiHuaSheSheCao,涪陵,ChenPi YiYiRen (<我>coicis精液),EZhu (<我>curcumae根茎)、灵芝(<我>灵芝),ShuYangQuan (<我>茄属植物白英。)、GanCao党参和ShanZha (<我>crataegi果实)。排名前20的草药补充列出(频率和程度)S1。

3.2。核心的处方分析

BK算法被用来提取三个核心处方(补充S2和图2)。出现在每个核心的草药处方BaiZhu,黄芪,BaiHuaSheSheCao,涪陵。这种组合占36.4%核心处方1 (P1), 36.4%的核心处方2 (P2),和50%的核心处方3 (P3)。草本植物,最常出现在核心处方EZhu YiYiRen,是“FuZhengXiaoJi”方的主要药物成分,我们先前的研究。此外,54.5%的草药P1和P2重叠。

图2

三个核心处方。

S0.8和S0.9代表病人处方的比例80%和90%重叠与核心处方。在P1, P2, P3, Rs0.8为0.4167,0.25和0.194,分别表明41.67%,25%,和19.4%的病人,分别使用80%的草药中列出P1, P2, P3。我们分析了中药处方的患者在不同的子组(化疗期、进展和复发期和恢复期)并与P1, P2, P3。六名病人在化疗期间,四个处方中超过80%的草药重叠与P2,这表明P2可能是核心处方患者在化疗期间。在13个病人进展和复发组,6处方中超过80%的成分与P1重叠,和5与P1处方为60% -80%重叠,表明P1可能是核心处方患者进展和复发时期。在恢复期组18例,6处方中超过80%的重叠与P3和11个处方为50% -80%重叠,表明P3可能核心处方患者在恢复期。

3.3。识别化学成分在三个核心处方和目标数据库

数据库筛选后,去掉重复的组件和集成的数据,我们证实了129年,191年和164年的活性成分和315年,439年和405年主要目标在P1, P2, P3,分别。Cytoscape 3.7.0应用构造活跃ingredient-target网络图的有效成分和目标在P1, P2, P3;Cytoscape确定活性成分的数量与学位等级为每个处方值≥200 (<我>n30 = 16 P1, P2, P3和21;补充S3)。

如图3(和补充S4),总共15个化合物有一个共同的等级值≥200共同所有三个核心处方。这些化合物是棕榈酸、月桂酸、琥珀酸、谷氨酸、胆碱、亚麻酸、槲皮素、脯氨酸、己酸、香豆素、丙氨酸、硬脂酸、γ-氨基丁酸,pentadecylic酸、山柰酚。组件代表脂肪酸化合物(饱和脂肪酸,如棕榈酸和月桂酸),不饱和脂肪酸(亚麻酸)和类黄酮(槲皮素和山柰酚),具有抗炎、抗氧化和抗肿瘤的作用。氨基酸包括液化石油气、丙氨酸、脯氨酸、γ-氨基丁酸和谷氨酰胺。因此,推断,涉及核心处方的主要活性成分脂肪酸,氨基酸、黄酮类化合物。

图3

15成分中发现的三个核心处方度≥200。

根据中国药典(2020年版)和上海炮制规范(2018年版),我们构建中药网络的核心处方使用Cytoscape 3.7.0(图4)。每个节点在图的大小3表示程度的大小,代表节点的数量,直接与网络中每个节点。节点度越大,通过节点数据流;这种区别是核心目标的重点检查。颜色变化从冷到暖根据中间性的价值中心,代表通过节点的最短路径。数越高,温暖的颜色,表明节点拥有更多的数据流经它和是一个重要的节点。边介数中心厚度表示的连接。厚线,包含连接路径越短。

图4

草药:子午线网络图。象征○表示不同的草药和◊表示不同的穴位。

图4显示最高的度相关的三个核心处方肺经脉,脾经脉,肝脏经脉。大多数草药属于这三个穴位。

3.4。富集分析的核心目标干预处方

目标的P1, P2, P3处方受到富集分析(图5)通过筛选使用截断值罗斯福(调整值)< 0.01确定前100名最重要的分子功能本体(MFs)的三个核心处方和维恩分析。我们确定72生物功能的P1, P2, 94和87年的P3相互重叠;这些功能主要是蛋白质、酶、细胞因子受体,核受体,肽和代数余子式。主要包括曼氏金融结合蛋白质,酶、细胞因子受体,核受体,缩氨酸,和辅因子,促进活动涉及蛋白质二聚作用,蛋白激酶,转录因子和神经递质受体。MF的浓缩主要集中在能量代谢,如glucuronosyltransferase活动(去:0015020),UDP-glycosyltransferase活动(:0008194),辅酶ii绑定(:0050661),和其他MF途径对肿瘤免疫的影响。其他MF通路,如肿瘤坏死因子受体超家族绑定(去:0032813)、肿瘤坏死因子受体结合(去:0005164)和p53绑定(去:0002039),还有一个在肿瘤免疫中的作用。P1影响脂肪酸结合(去:0005504)和P3也促进去甲肾上腺素绑定(去:0051380)和生长因子受体结合(去:0070851)。

图5

基因本体论,京都基因和基因组的百科全书和疾病本体分析核心处方。

富兰克林•德兰诺•罗斯福(筛选使用的调整 )< 0.01确定前100名最重要的生物过程(BPs)应由三个核心处方和随后的维恩图分析显示64个基点的P1, P2, 90和88的P3重叠。主要基点如下:(1)apoptosis-related肿瘤的影响,如负调节的程序性细胞死亡(去:0043069),负调节细胞死亡(去:0060548),调节细胞死亡(去:0010941),调节细胞程序性死亡(去:0043067),积极调节细胞死亡(去:0010942),和积极的调控程序性细胞死亡(去:0043068);(2)氧化应激,如反应氧含量(去:0070482)和细胞反应ROS(去:0034614);(3)调节炎症反应,炎症反应(去:0006954),慢性炎症反应抗原刺激(去:0002439)和慢性炎症反应(去:0002544);(4)刺激免疫功能,如调节免疫系统流程(去:0002682),免疫系统流程(去:0002376)和调节免疫反应(去:0050776);和(5)angiogenesis-related个基点,如VEGF-activated neuropilin信号通路(去:0038190),VEGF-activated血小板源生长因子受体信号通路(去:0038086),和积极的调控细胞增殖的VEGF-activated血小板源生长因子受体信号通路(去:0038091)。

的目标P1, P2, P3处方受到KEGG富集分析(图5富兰克林•德兰诺•罗斯福(),设置阈值的调整 )< 0.01。KEGG浓缩分析结果主要是与肿瘤疾病相关。等三个核心处方聚集在通路IL-17信号通路(ko04657)、肿瘤坏死因子信号通路(ko04668), VEGF信号通路(ko04370)。P2和P3处方也影响细胞凋亡通路(ko04210)。

阈值设定在一个罗斯福(调整 )_<(图0.05,富集分析5)表明,核心处方干预主要是相关肿瘤,血液循环,和免疫系统,包括消化系统癌症(DOID: 3119)、胃肠系统疾病(DOID: 77),免疫系统疾病(DOID: 2914),心血管系统疾病(DOID: 1287),血管疾病(DOID: 178)和动脉疾病(DOID: 0050828)。

设置阈值罗斯福(调整 )<0.05,Reactome富集分析(补充S5)表明,7的前20名核心通路核心处方,即glucuronidation (r - hsa - 156588), extra-nuclear雌激素信号(r - hsa - 9009391),信号通过白细胞介素(r - hsa - 449147),免疫系统(r - hsa - 168256), il - 10的信号(r - hsa - 6783783),免疫系统的细胞因子信号(r - hsa - 1280215),和interleukin-4 IL-13信号(r - hsa - 6785807);都有显著影响。

总之,使用功能分析,KEGG功能分析,做富集分析,和Reactome富集分析,我们的研究结果表明,核心处方目标主要作用于肿瘤apoptosis-related免疫抗炎作用和氧化应激的影响。这些功能和浓缩分析结果符合活动涉及IL-17信号通路,肿瘤坏死因子信号通路,glucuronidation, il - 10的信号,il - 4和IL-13信号和VEGF信号,这可能是最相关的通路激活P1, P2, P3药方。

3.5。分析目标核心PPI网络的处方

PPI网络的P1, P2, P3包含291年,410年和375年的节点,分别到3482年,6629年和5828年的边缘,分别。各自的平均节点度分别为23.9、32.3和31.1;各自的当地平均聚类系数分别为0.501,0.497,和0.51;和相应的预期数量的边缘是1402年,2805年和2468年。数据是基于PPI网络浓缩阈值 。

基因功能分析的结果和MCODE枢纽分析数据所示6和7_。见图6,中心三个核心处方主要是AKT1基因,VEGFA,白细胞介素6、PTGS2和肿瘤坏死因子。MCODE分析,三个最重要的三个核心模块选择处方进行分析。见图7,大部分的基因模块1中的三个核心处方丰富了IL-17和肿瘤坏死因子信号通路。模块2的基因P2和P3 NF-kB丰富的信号通路和细胞凋亡。

图6

中心基因在三个核心处方。

图7

分子复杂的检测,基因本体,京都百科全书的基因和基因组分析P1, P2, P3。

关于核心处方筛选,包括44度≥50节点目标在P1, P2 92目标,在P3和77年目标;其中,40个目标出现在所有三个核心处方。共同的目标包括王牌,MMP2、TLR4”丛书,IFNG, AKT1,铝青铜,PPARG, IL10, SERPINE1, MAPK1, GPT, RELA, VCAM1, TP53 STAT1, HMOX1, NOS3,白细胞介素6、PTGS2, TNF, VEGFA, CXCL8, TGFB1, IL1B, ICAM1,任,MYC, SOD1,小君,BCL2L1, CASP3,猫,MPO、MMP9, TIMP1, POMC, GCG ESR1, ERBB2。

最高的目标节点的网络拓扑分析计算被k - means聚类评估使用字符串,和基因被分为三组(图8)。KEGG分析的三组也研究(图8和补充S6)。绿色的目标群体主要是与自噬和免疫抗炎反应(安全系数,白细胞介素6、CXCL8 MAPK1, STAT1, TLR4 PTGS2, ERBB2,和TIMP1),而蓝色的目标集群主要是与血管生成和迁移(VEGFA、NOS3和ATK1)。红色的目标集群的目标主要是参与肿瘤细胞凋亡和免疫活动。这些识别基因,AKT1扮演监管角色在细胞增殖、分化、代谢功能;TNF参与脂质代谢、细胞增殖、分化、凋亡、凝固和各种疾病中发挥着重要作用,包括自身免疫性疾病、胰岛素抵抗,和癌症。的激活MAPK级联是多种信号通路的核心,涉及到一个重要类的分子接收信号转换,并通过膜受体和带进细胞核发挥关键作用在许多细胞扩散信号通路。MAPK通路被激活顺序由三个激酶酶共同调节细胞生长,分化,适应环境压力,炎症反应,和许多其他重要的过程。

图8

40高度基因的蛋白质相互作用分析中3核心处方和分析基因本体和京都百科全书不同高度基因和基因组的基因模块。

3.6。直肠癌的核心处方

共有134个目标是通过筛选疾病目标GeneCards相关性分数> 50。PPI网络的P1, P2, P3由字符串,和直肠癌的PPI网络分别进行了合并和分析。十字路口的三个被发现与他们共同的目标效果,如图9和补充S7。

(一)

(b)

(c)

(一)
(b)
(c)

图9

蛋白质相互作用(PPI) 27协作27基因网络:(a) 27 PPI网络协作基因,(b)推理成绩的常见基因,基因本体论(c)和《京都议定书》百科全书的基因和基因组富集分析常见的基因。

维恩(补充分析S7)表明,PTGS2, prg,伯灵顿,CASP8, TGFB1, CASP3, BCL2, GSTP1, GSTM1基因,IL1B, MMP2, CDKN1A, POLD1, TP53白细胞介素6、TNF, ESR1,存在了三个核心处方和CRC。PPI分析和k - means聚类算法,三个主要类别的目标识别。

生物学途径的分析涉及27个最高节点目标(罗斯福使用Reactome工具执行< 0.01)。确定了五个主要途径:免疫系统的细胞因子信号(hsa - 1280215)细胞凋亡(hsa - 109581),止血(hsa - 109582),对血管紧张素血管紧张肽原代谢(hsa - 2022377)和il - 6信号(hsa - 1059683)。KEGG分析(罗斯福< 0.01),大多数这些通路与肿瘤免疫和包括TNF、IL-17, NF-kB信号通路、细胞凋亡、MAPK信号,t细胞受体信号、铂耐药和抗表皮生长因子受体(EGFR)酪氨酸激酶抑制剂。

第一组(用绿色表示图9)涉及11个基因。其中,CASP8、BCL2伯灵顿,TP53都与细胞凋亡的内在途径和也与程序性细胞死亡通路有关。Reactome聚合分析(罗斯福< 0.01)发现,相关的绿色目标集群主要是两个途径:转录激活细胞周期抑制剂p21和p53-responsive基因的转录激活。主要的角色是由CDKN1A和TP53的目标。

第二组(组成的红色目标图9)由8个基因。Reactome聚合分析(罗斯福< 0.01)显示,红色的目标群体主要是与四个途径:il - 4和IL-13信号,ESR-mediated信号,PI3K / AKT信号在癌症,并通过VEGF信号。主要的干预措施涉及免疫、激素受体和血管生成。

蓝色的最后一类目标是由肿瘤坏死因子,白细胞介素6、IL10, IL1B, MMP9, TGFB1 PTGS2, ERBB2。Reactome聚合分析(罗斯福< 0.01)发现,目标主要是IL-related相关受体,il - 10的信号(r - hsa - 6783783),信号的盲降(r - hsa - 449147), il - 4和IL-13信号(r - hsa - 6785807),以及细胞因子信号的免疫系统(r - hsa - 1280215)。

CTD数据库是用于验证处方核心目标的相关性直肠癌,和一个推理评分被用来确定程度的相关性。26目标(96.3%)评分> 50,表明他们非常相关的疾病,可能会被视为干预目标核心直肠癌(图处方9)。

额外的分析协作的27个目标对疾病和40高度协作的目标3芯处方透露,16,即MMP2, AKT1, PPARG, IL10, TP53白细胞介素6、PTGS2, TNF, VEGFA, TGFB1, IL1B, MYC, CASP3, MMP9, ESR1,和ERBB2 coacting目标(在疾病和3核心处方)。这些16目标的等级值在每个处方和疾病的推理成绩补充所示S8。额外的去和KEGG浓缩这些16目标的分析表明,最重要的途径是MAPK IL-17,肿瘤坏死因子,VEGF通路(图9)。

3.7。生存和肿瘤微环境分析

从16个基因,3基因(ERBB2, MYC和PPARG)与直肠癌(图的生存10)。TGFB1、IL1B IL10、白细胞介素6 PTGS2, PPARG密切与肿瘤微环境(图11)。特别是,TGFB1和IL1B1相关其他11个基因的微环境。

图10

总体存活率与16个基因有关。

图11

肿瘤微环境与16个基因。

3.8。分子对接结果

对接结果15的主要活性成分在核心处方与基因如图12和补充S9。结合能值越小,绑定后更稳定的结构。在成分中,槲皮素、山柰酚和月桂酸有良好的结合能每个目标,表明这三个化合物治疗直肠癌扮演着重要角色。

(一)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

(我)

(j)

(k)

(左)

(m)

(n)

(o)

(p)

(问)

(右)

(年代)

(t)

(u)

(一)
(b)
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(e)
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(h)
(我)
(j)
(k)
(左)
(m)
(n)
(o)
(p)
(问)
(右)
(年代)
(t)
(u)

图12

分子对接结果:月桂酸(g)和白介素(IL) 6、MMP9, IL - 10, MYC, PPARG, TGFB1, ILIB,分别;槲皮素(h n)和il - 6, MMP9, il - 10, MYC, PPARG, TGFB1, ILIB,分别;(ou)山柰酚和il - 6, MMP9, il - 10, MYC, PPARG, TGFB1和ILIB分别。

4所示。讨论

在这项研究中,我们确定了3个核心处方(P1, P2, P3)用于治疗直肠癌。我们还发现,P1, P2, P3可能潜在核心处方患者肿瘤进展和复发时期,化疗期间,分别和恢复期。结果显示,所涉及的核心处方三大生物过程,肿瘤细胞凋亡,血管生成,和免疫抗炎作用,通过15主要活性成分和16潜在目标,处方激活以下途径:信号的盲降(22)、MAPK信号和VEGF信号。

4.1。中医的角度三个核心处方

缺乏的恶性肿瘤患者的细胞免疫功能与发病密切相关,发展和预后的肿瘤(23]。在中医,直肠癌的主要机制是一个气和血不足加上脾胃不足。气和血被定义为对抗疾病的基础(即。,好脾胃功能有助于提高气和血不足)24]。从中医的角度来看,三个核心处方集中于肺,脾,肝经脉。草药组件的三个核心处方与FuZhengXiaoJi处方,包括黄芪、党参,BaiHuaSheSheCao, EZhu,灵芝,YiYiRen, GanCao, BaiZhu,涪陵,ChenPi, QuanXie(天蝎座)。这些草药用于治疗直肠癌多年来在我们的中医部门(25- - - - - -27]。黄芪改善气和肺不足。BaiHuaSheSheCao和EZhu瘀、解毒和减轻疼痛。灵芝和涪陵提高免疫系统。FuZhengXiaoJi治疗可以减轻化疗后的不良反应。此外,直肠癌患者的总体生存可以长期使用FuZhengXiaoJi治疗肿瘤在不同的阶段。复发和转移的速度在第二和第三阶段可以减少,而患者的无进展生存四期疾病可以扩展;总的来说,还可以延长生存FuZhengXiaoJi外科手术和化疗后(28]。

我们分析了草药处方患者在不同的子组(化疗期、进展和复发期和恢复期),并与P1, P2, P3。P1可能是核心处方患者进展和复发期间。病人的进展和复发期可能会焦虑,烦躁,失眠,因为疾病进展和复发和HeHuanPi (<我>albiziae皮层)可以用于这些患者改善睡眠和焦虑症状。此外,QuanXie, P1的一个组成部分,可用于预防癌症转移,提高预后不良(29日]。P2可以核心处方患者在化疗期间。患者在化疗期间使用的主要药物是铂和卡培他滨,和铂通常会导致腹泻。ShiLiuPi (<我>granati pericarpium)停止腹泻和出血,所以它可能提高铂的不利影响。P3可能是核心处方患者复苏时期。使用Qi-tonifying和归脾草药,如党参、ShanZha, ChenPi, P3,有助于提高康复的患者的胃肠功能,促进经济复苏。

4.2。核心处方的潜在机制

三个核心处方的主要功能是提高免疫系统功能和延缓肿瘤细胞迁移和入侵。三个潜在IL (IL - 6、IL - 10和IL-1B)基因家族的处方是很常见的。伊尔是一个重要的免疫和抗炎细胞因子控制细胞生长、分化和迁移。肠道内il - 6是一个关键的促炎细胞因子(30.],它产生显著影响肿瘤微环境在各种癌症31日]。据报道在免疫调控发挥着重要的作用,炎症反应,和epithelial-mesenchymal过渡(EMT)的肿瘤细胞,与炎症性肠病有关的流程以及结肠癌和直肠癌(32]。值得注意的是,肿瘤相关macrophage-derived il - 6与受体结合/糖蛋白130 (gp130)和移植Janus激酶(激酶)-STAT3 CRC细胞信号,导致EMT的增加和药物抗性,促进细胞增殖和入侵CRC (33]。

il - 10函数作为一个不可或缺的immunoregulator炎症和癌症炎症反应。il - 10主要街区NF<我>κB活动通过JAK-STAT肠道上皮细胞信号通路。承认NF<我>κB在炎症中起着核心作用和先天免疫反应,抑制NF<我>κB活动可能会干扰致癌作用和减缓肿瘤的发展。

我们确定了AKT1、MMP2和MMP9作为潜在的目标。一些研究发现Akt1信号明显抑制MMP2的表达,MMP9, HIF1<我>α,在结直肠癌细胞VEGF。我们的数据表明一个重要的角色在肿瘤细胞迁移和入侵Akt1 [34]。Akt1参与调控VEGF信号通路促进肿瘤血管生成、发展、和转移;特别是,Akt1降低VEGF的分泌的抑制作用。

4.3。活性成分与潜在目标

芹黄素,分子对接结果发现槲皮素等黄酮类化合物具有良好的结合能每个目标,表明他们潜在的药物治疗,虽然药效学的研究是必要的。类黄酮通过抗炎和抗肿瘤活动可能影响患癌症的风险,主要通过抑制cycloxygenase-2 (COX2)在结肠癌细胞中,风险降低的CRC (35]。类黄酮诱导细胞凋亡和抑制结肠癌细胞的生长抑制COX2和Wnt /表皮生长因子受体/ NF<我>κ在CRC (B-signaling途径,起着至关重要的作用36]。槲皮素能抑制酪氨酸激酶活性,从而表达下调细胞增殖。有人建议,类黄酮的自由基清除特性是有益的对癌症风险的影响密切相关37,38]。此外,我们的研究结果表明,脂肪酸可能潜在anti-CRC活动(39]。月桂酸显示优惠抗肿瘤的性质,包括诱导细胞凋亡,在CRC细胞系(40]。月桂酸可以提高西妥昔单抗在喀斯特/ BRAF-mutated CRC的敏感细胞诱导微rna - 378表达,它对心血管系统(没有负面影响40]。

4.4。核心基因与生存和肿瘤微环境

从16个核心基因识别在这项研究中,我们发现3基因与直肠癌的生存和5基因与肿瘤微环境(41]。一些研究指出,MYC / MNX1-AS1 YB1信号通路可以扩散,影响生存在结肠直肠癌42]。我们发现TGF -<我>β1有一个对多个基因在肿瘤微环境产生巨大的影响。CRC患者,stroma-expressed基因程序丰富TGF -<我>β与预后不良和转移的形成。因此,TGF -<我>β信号中扮演着重要角色在晚期CRC指导肿瘤微环境。TGF -<我>β,肿瘤坏死因子<我>α和NF<我>κB有能力合作中介EMT的发展。集成的途径包括TGF -<我>β/蜗牛与肿瘤坏死因子<我>α/ NF<我>κB可能是主轴,将癌细胞EMT过程中微环境,在CRC发展和预后发挥关键作用,导致患者的不良预后[43]。TGF -<我>β1和il - 6 Th17细胞分化是至关重要的细胞因子,调节肿瘤组织的CRC患者。CRC-conditioned巨噬细胞调节EMT程序增强CRC细胞迁移和入侵分泌il - 6 (44]。

我们也评估ATK1 VEGFA活动对肿瘤微环境的影响。血管生成是高度受各种因素参与不同的信号通路。在这些途径中,VEGF和TGF -<我>β家庭的蛋白质尤其相关。一种蛋白激酶/ HIF1<我>α信号通路,促进血管生成调节VEGF的表达,也为治疗提供了潜在的治疗机会CRC (45]。PPAR<我>γ受体激动剂可以调节葡萄糖和脂质代谢。目前的证据表明,肥胖和超重状态导致CRC的风险。PPAR<我>γ可以参与原始细胞的激活和发展,可能部分介导PI3K / AKT信号通路。PPARG基因活性可能的目标之一miRNA-34a CRC(和可能的治疗目标46]。

5。结论

我们的研究结果支持和加强当前的理解中医的治疗效果“郑”(直肠癌综合征)。我们演示了一个有效的策略结合网络药理学和数据挖掘理解行动的机制的核心直肠癌患者和处方气和血缺陷综合症。我们的发现可能促进生成新的假说揭示中医治疗直肠癌的机制。

数据可用性

目前的研究使用的数据集可从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

羽林马和郑贡献同样这项工作;他们进行了实验,进行分析,进行文献检索,起草了手稿。郑局域网和小兰扁参加的设计研究和修订后的手稿。小兰扁和局域网郑帮助解释结果和批判性回顾了手稿。所有作者阅读和批准最终的手稿。

确认

赠款支持的工作是上海中医药大学优秀中医人才的储备;光华医院“希望之星”教育项目(2020100100052);上海三年计划:结直肠恶性肿瘤(ZY (2018 - 2020) fwtx - 1101);术后预后,FuZhengXiaoJi前瞻性、随机、对照临床研究治疗气虚和血瘀患者的干预III型胃癌(2020 lz007)。作者感谢林尾戒缠住博士从珠海医院隶属于济南大学期间帮助手稿修改和修订。作者还要感谢杨明博士从上海与上海中医药大学附属龙华医院帮助BK算法和分子对接。上面的一些使用中药进行了分析网络药理学分析系统。全国计算机软件登记号码是2019 sr1127090(由')。作者还要感谢Charlesworth作者编辑论文的语言服务。

补充材料

S1:在三个核心排名前20位的草药处方;S2:三个核心处方;S3:核心化合物与一个共同的等级值> 200在三个核心处方;S4:最重要的活性成分在核心处方相关目标;S5:维恩的地图前20名Reactome通路在核心处方;S6:四十从浓缩高度目标分析的基础上,《京都议定书》百科全书的基因和基因组途径;在三个核心处方S7:协作基因;S8: 16高度中心基因与直肠癌和三个核心处方;的活性成分和S9:分子对接结果核心处方。<我我d="supp-1">(补充材料)