网络药理学与化妆品原料开发

导言：基于大规模数据和计算机技术，探究活性原料的作用靶点、通路等分子间的相互作用网络，为了原料研发提供更加精准、高效的解决方案。

近年来，以中药提取物为主要活性成分的美容化妆品越来越受到广大消费者的青睐，在《化妆品监督管理条例》中也明确表示：“鼓励和支持运用现代科学技术，结合我国传统优势项目和特色植物资源研究开发化妆品。”

但由于中药成分复杂，很难完全了解这些具有多种活性成分的中药是如何发挥其美容作用的。目前，网络药理学已广泛应用于中药研究，并被作为探索成分、靶点和药效之间复杂关系的有效工具。通过网络药理学可以快速采集中药的有效成分和潜在靶点，并基于结果构建“中药-成分-靶点”网络、蛋白质互作（protein-protein interaction，PPI）网络分析和分子对接等手段，筛选中药中可能发挥作用关键成分及作用的核心靶点，并通过计算机模拟的手段预测成分与靶点间的结合情况，更便于发现和理解中药发挥功效的作用成分和作用机理。

我们以发表在《Journal of Ethnopharmacology》杂志上题目为 “Explorating the mechanism of Huangqin Tang against skin lipid accumulation through network pharmacology and experimental validation”的文章中网络药理学的部分进行举例说明：

黄芩汤是出自《伤寒论》中的一首常用方剂，由黄芩，白芍，甘草和大枣配伍而成，已有临床研究发现黄芩汤可用于缓解痤疮的发生和发展，是否黄芩汤也能够通过外用于面部皮肤发挥中药复方多方面多靶点的优势来达到改善痤疮的效果仍有待证实。

作者共筛选得到336个黄芩汤的成分和407个皮脂相关靶点。取交集后得到65个黄芩汤-皮脂共同靶点，如图1所示。

图1 | 黄芩汤和皮脂的交集靶点

为观察成分与靶点间的关联，筛选有效活性成分，作者将黄芩汤作用于皮脂161个成分和65个潜在作用靶点绘制为“中药-成分-靶点”的网络图，如图2所示。其中143个成分可以与多个潜在靶点相结合，表明黄芩汤及其成分可能通过作用于多个靶点，并引起复杂的药理学变化，从而产生综合效应。将化合物与靶点连接线的条数计算为degree值，degree值排名前10位成分分别是：槲皮素、芹菜素、汉黄芩素、山奈酚、柚皮素、果酸、黄芩素、甘草黄酮A和异甘草素。

图2 | “中药-成分-靶点”网络图

针对作用靶点，作者进行了蛋白质互作网络分析，观察这些蛋白之间的联系，进而锁定关键蛋白。如图3所示，结果中共获得12个高于平均值的核心靶点，包括AKT1、INS、TNF、TP53、IL6、EGFR、RRARA、RXRA、PPARG、SREBF1、IL10和ADIPOQ。我们发现核心靶点中也包含了如IL-6、TNF-α等炎症相关靶点。

图3 | 蛋白质互作网络图

针对作用靶点，作者还进行了GO分析和KEGG分析（图4，图5）。GO功能注释包括生物过程（BP）、细胞组分（CC）和分子功能（MF）三方面，其中生物过程结果显示，65个交集靶点与脂质代谢过程、小分子代谢过程、脂肪酸代谢过程和类固醇代谢过程等显著相关，而KEGG分析中，交集基因主要富集在PI3K-AKT信号通路、AMPK信号通路、FoXO信号通路和化学致癌受体激活等信号通路。

图4 | GO分析

图5 | KEGG分析

结合PPI网络结果和GO分析，我们可以看出，黄芩汤可能通过参与调节SREBF-1（SREBP-1）以达到调节脂质的合成和代谢，同时也可能通过调节SREBP-1下游蛋白FAS的参与调节脂肪酸合成和代谢。KEGG分析中，现有研究中，PI3K-AKT信号通路更多参与与细胞凋亡，细胞损伤等相关，而AMPK在调节细胞能量稳态方面发挥着重要作用，其激活被认为是预防和/或治疗代谢性疾病（包括2型糖尿病、非酒精性脂肪肝、肥胖和癌症）的重要治疗靶点，同时已被证明可通过调节AMPK/SREBP-1信号通路抑制皮脂积聚，AMPK信号通路可能在黄芩汤调节皮脂合成和代谢中发挥重要作用。在后续实验中，作者针对PPI网络和KEGG中的结果进行实验验证。

除文章内容以外，还可进行如分子对接等手段进一步预测成分与靶点间的关系，如图6所示。

图6 | 核心成分与目标靶点对接示意图

参考文献——

Zong K L, Xu K W, Zhang X J, Wang P, Wang Z K, Yang S, Li H J, Ke H, He S S, Hu Y W, Go Y Y, Chan X H F, Wu J X, Huang Q. Explorating the mechanism of Huangqin Tang against skin lipid accumulation through network pharmacology and experimental validation [J]. Journal of Ethnopharmacology, 2023. 313: 116581.