罢极之本论治便秘理论浅析

慢传输型便秘(slow transit constipation,STC)主以排便次数减少、排便困难等为临床表现,长期影响病患生活质量、身心健康,而且其中大多数人存在不得不使用辅助手法排便的两难之境。也正是如此,中医药整体调节、增强药物作用时效性等益处正不断突显。宫毅教授多年投身于肛肠疾病的研究之中,善于诊治顽固性便秘、肠易激综合征等肛肠疾病,并取得良好疗效。

基于网络药理学探究宫毅教授治疗老年便秘核心用药的作用机制

目的:基于网络药理学探讨宫毅教授临床治疗老年便秘核心用药的作用机制。方法:在TCMSP、Drugbank、TTD、Disgenet和GeneCards数据库中检索核心药物白术、党参、黄芪、当归、紫菀以及疾病的靶点;运用Venny 2.1获取交集靶点,继而于String中进行PPI分析;通过Cytoscape 3.7.1以及Metascape数据库完成可视化以及GO、KEGG富集分析。结果:得到41个活性成分、217个药物靶点、1079个疾病靶点以及94个交集靶点。其中41个活性成分中含有木犀草素、山奈酚和槲皮素等;217个核心靶点含有AKT1、IL6、TNF等;信号通路以癌症通路、MAPK通路、PI3K-AKT通路和AGE-RAGE通路为主。结论:宫毅教授治疗老年便秘以白术、党参、黄芪、当归和紫菀为核心药物,其可能通过多靶点、多通路协同交互发挥作用,需进一步实验验证。

苗药重楼解毒方对肛周脓肿术后促愈的网络药理学分子机制研究

目的:通过网络药理学方法和分子对接技术探讨苗药重楼解毒方熏洗对肛周脓肿术后创面愈合的潜在作用机制。方法:在HERB数据库中搜寻重楼解毒方所用中药分子以及靶点蛋白,在GeneCards和OMIM数据库中检索疾病的靶点,运用Venny 2.1在线获取交集靶点,继而于String数据库中进行PPI分析;在Cytoscape 3.7.1以及Metascape数据库中相继完成可视化网络图与富集分析。根据上述结果完成分子对接。结果:该方共有154个药物活性成分,845个药物作用靶点,1040个疾病作用靶点,药物-疾病交集靶点146个;核心靶点9个,分别为丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶(AKT1)、肿瘤坏死因子(TNF)、白介素-6(IL-6)、血管内皮生长因子A(VEGFA)、丝裂原激活蛋白激酶3(MAPK3)、白蛋白(ALB)、转录因子Jun(JUN)、原癌基因酪氨酸蛋白激酶Src(SRC)和表皮生长因子受体(EGFR);富集分析显示,重要信号通路包含PI3K-AKT、AGE-RAGE、MAPK等;分子对接结果显示,核心靶点蛋白与活性小分子的对接值均小于-5.0 kcal/mol,证明结论较为可靠。结论:重楼解毒方熏洗对肛周脓肿术后创面愈合存在多靶点、多成分、多通路的作用机制,其中药物活性成分鱼腥草的槲皮素(Quercetin)、木犀草素(Luteolin)、芹菜素(Apigenin)、三七的吴茱萸次碱(Rutaecarpine)、重楼的重楼皂苷Ⅱ(PolyphyllinⅡ)和靶点AKT1、TNF以及信号通路PI3K-AKT、AGE-RAGE、MAPK等应特别关注,本研究中建立的网络有助于从分子水平到通路水平认知重楼解毒方的作用机制。

基于数据挖掘探究宫毅教授治疗血虚肠燥证慢传输型便秘用药规律及网络药理学分析

目的:基于数据挖掘探究宫毅教授治疗血虚肠燥证慢传输型便秘(STC)的规律,利用网络药理学解析核心药对当归-紫菀的作用机制。方法:通过IBM SPSS Modeler 18.0软件对中药处方进行关联规则分析;在TCMSP、Drugbank、TTD、Disgenet和GeneCards数据库中检索核心药对以及疾病的靶点,运用Venny 2.1在线获取交集靶点,继于String中进行PPI分析;在Cytoscape 3.7.1及Metascape数据库中相继完成可视化网络图与富集分析。结果:回顾性纳入210份门诊血虚肠燥证STC病案,涉及中药111味,其中当归-紫菀出现频率最高,为150次;关联规则分析证明当归-紫菀关联性最强,支持度与置信度分别为71.8%和90.0%;核心药对共有12个活性成分,195个作用靶点;当归-紫菀治疗STC血虚肠燥证的核心靶点共有5个,即丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶(AKT1)、肿瘤坏死因子(TNF)、白细胞介素-6(IL-6)、细胞肿瘤抗原P53(TP53)、血管内皮生长因子A(VEGFA);富集分析显示MAPK、PI3K-AKT、AGE-RAGE等信号通路与治疗STC血虚肠燥证密切相关;经分子对接,其对接值结果均小于-5.0 kcal/mol,证明结论较为可靠。结论:宫毅教授治疗STC血虚肠燥证的核心药对为当归-紫菀,通过网络药理学展示其核心药对多靶点、多成分、多通路的作用机制,其中药物活性成分槲皮素和木犀草素、靶点AKT1以及信号通路PI3K-AKT、AGE-RAGE、MAPK应该被特别关注。