基于网络靶标群与虚拟识别技术的百合知母协同抗抑郁的靶向特征研究

Though it is well recognized that component compatibility of Traditional Chinese Medicine (TCM) exerts holistic effects through the integrated and composite regulation of tiny and multiple effects of its individual herbs, the intrinsic mechanism is still not fully understood. Taking the protein expression and the key enzymes in metabolite mediated-network of the essential characteristics of the disease and syndrome as network multi-target, We achieve multi-target protein in vivo associated with drug action with most possibility; besides, the target-automatic search technique of reverse docking can be applied to obtain the proteins which are combined with drugs; the intersection of both results and protein interaction network may be the integrative outcome of interaction and synergy effects between many primary and secondary targets. Based on the synergies of total saponins from Bulbus Lilii and Rhizoma Anemarrhenae on treating depression, this study is about to apply the regulation pattern of network targeted group and reverse-docking technique to construct drug-related differentially expressed protein network and virtual structure network, so as to interpret key target information of synergistic effects. Finally, several experimental means, such as surface plasmon resonance (SPR) and drug target block, are employed to conduct target selection and counter-test validation, and the aim is to figure out the target protein and regulating network of their interaction. This study will provide new breakthroughs to illuminate scientific connotation of TCM synergistic mechanism by constructing a novel approach of target characteristic analysis based on the regulation pattern of network target group and virtual recognition technique.

中药组分配伍发挥"多因微效"整体作用已有共识，但对其作用机理的本质认识仍处于初级阶段。以反映病证本质特征的蛋白表达和代谢物调控网络中的关键酶为网络靶标群，最大可能的获得与药效相关联的体内多靶标蛋白；而应用虚拟识别反向对接靶点自动搜索技术，则能获取与药物结合的蛋白；二者的交集以及蛋白质相互作用网络，可能是多个初级和次级靶点的相互作用、协同制衡产生的集成结果。本研究拟在百合知母总皂苷配伍抗抑郁协同增效等药效学明确的基础上，通过网络靶标群调控模式和虚拟识别反向对接技术，构建药物相关的差异表达蛋白网络和虚拟计算的结构网络，解析协同增效作用的关键靶点信息。最后，通过表面等离子共振及药物靶标阻断等实验手段进行靶点筛选和反向试验验证，明确二者的作用靶点蛋白和调控网络。通过本研究，构建基于网络靶标群调控模式与虚拟识别技术的中药组分协同增效的靶向特性分析新方法，为研究中药机理的科学内涵提供方法上的新突破。

抑郁症是十分常见的精神卫生问题，目前该患者的数量正在逐年攀升，但抑郁症的病理机制复杂，致病机理不清楚，目前为止还没有十分有效的治疗药物。中药知母与百合都具有抗抑郁的作用，知母百合汤的抗抑郁作用更为显著，但两者的协同增效机制研究薄弱。因此，有待于运用合理有效的方法和策略，对知母百合协同抗抑郁的作用机制进行更深入、全面的研究，同时对抑郁症的病理机制和临床诊断标志物进行基础性的探索也迫在眉睫。. 本研究分别采用大鼠慢性温和不可预知刺激和小鼠缺血再灌注构建了两种动物抑郁模型。基于UHPLC-Q-TOF-MS对两种模型的血清和海马组织进行非靶向代谢组学分析，评价知母、百合以及协同给药后动物行为学表现及代谢物的变化。在大鼠模型研究中，分别在血清和海马组织中共发现30和32个代谢物发生了变化，且知母百合联合给药后24个代谢物出现更为显著的回调，通过这些变化的代谢物我们可以初步阐释CUMS的病理机制，并发现知母百合主要通过氨基酸代谢、TCA循环、单胺类神经递质的合成以及磷酸甘油酯途径发挥协同抗抑郁的作用。在小鼠模型研究中，经过海马组织的代谢组学分析和iTRAQ标记的蛋白质组学分析，我们共筛选到44个差异代谢物和304个差异蛋白质，借助IPA软件将它们进行关联及整合分析，构建了与抑郁症相关联的蛋白-代谢整体调控网络，并提示机体发生了神经可塑性调节和兴奋性能神经递质运输及作用的改变、神经细胞增殖与凋亡的失衡，以及氨基酸、脂质及能量代谢的紊乱。. 本研究基于液质联用的代谢组学和蛋白质组学对两种抑郁模型进行研究，探讨知母百合协同抗抑郁的作用机制，并呈现的这种将蛋白质组学与代谢组学信息整合来准确快速聚焦研究方向，筛选潜在靶点及生物标志物的方法和策略，对于像抑郁症这一类基础研究尚未展开、积累较为薄弱的疾病对象来说，为更深层次的研究缩小范围，提供更为精准、可信和开拓潜力的研究方向。同时，也有助于抑郁症进一步的药物发现和临床诊断及治疗手段的开发，具有一定优势。