关键词:
新型冠状病毒感染
肺纤维化
中药组方预测
逆向网络药理学
分子对接
摘要:
目的探讨新型冠状病毒感染(新冠感染,COVID-19)后肺纤维化的发病机制,并基于逆向网络药理学思维进行中药组方预测。方法于Genecards数据库获取COVID-19和PF的靶点取交集得出二者共有靶点后,通过String平台进行蛋白互作网络分析,运用Cytoscape软件计算Degree值以确定关键靶点,而后进行GO和KEGG富集分析以明确发病机制与通路。关键靶点通过Uniprot数据库转换后于TCMSP数据库逆向收集中药成分,选用度值较高的靶点与有效成分进行分子对接验证,再由有效成分收集对应中药,构建关键靶点-有效成分-中药网络,确定度值较高中药并整理其性、味、归经。结果共获取142个COVID-19与PF的共有靶点,保留度值较高的50个关键靶点,其中有32个关键靶点能于TCMSP数据库中匹配到中药成分化合物信息,筛选后有18个关键靶点匹配到31种有意义的中药成分,以度值最高的4个靶点蛋白与度值≥3的7种中药成分进行28次分子对接验证,结果稳定且良好。GO富集分析主要得出炎症反应、血管系统发育的调节等生物过程,KEGG富集分析显示冠状病毒病-新冠肺炎、Th17细胞分化、HIF-1信号通路、IL17信号通路等信号通路。逆向收集到287种中药,其中度值≥3的73种中药以寒性药、苦味药居多,其次为温性药、辛味药,并且肝、肺经居多,度值≥6的中药分别为苦参、连翘、木蝴蝶、山豆根。结论运用逆向网络药理学思维及分子对接技术对新冠感染后肺纤维化进行靶点、通路、成分和中药预测,为今后临床辨证论治中药组方拓宽思路。