基于数据挖掘、网络药理学和分子对接技术探讨湖湘欧阳氏杂病流派治疗肺癌的临床用药机制

目的基于数据挖掘、网络药理学和分子对接分析湖湘欧阳氏杂病流派传承人朱克俭教授治疗肺癌的临床用药规律,并探讨高频药物的抗肿瘤可能机制。方法收集朱克俭临床治疗肺癌的病例,利用IBM SPSS Statistics 20.0软件和Apriori关联规则算法筛选治疗肺癌的高频药物及药对。应用TCMSP、Swiss Target Prediction、OMIM等数据库及相关文献,筛选高频药物的活性成分、潜在靶点,并与肺癌相关靶点作比对,得到肺癌核心靶点,构建“肺癌核心靶点-活性成分-药物”之间网络关系。再运用STRING数据库得到“肺癌核心靶点”互作关系。通过DAVID进行GO与KEGG富集分析;使用Vina对药物关键成分、阳性药吉非替尼与Hub靶点进行分子对接验证,最后用Rstudio做分子热图。结果药物使用频次与频率筛选得到前5位高频药物依次为黄芪、臭牡丹、桔梗、鱼腥草、仙鹤草。高频药对有“黄芪-臭牡丹”“黄芪-桔梗”等。数据库筛选得到5味高频药物共含有83个活性成分,760个潜在靶点,40个肺癌核心靶点。GO分析结果显示核心靶点主要与细胞凋亡、细胞增殖、蛋白质自磷酸化等177条生物过程有关;KEGG分析显示核心靶点主要涉及肿瘤中信号通路(pathway in cancer)、PI3K-Akt和肿瘤中蛋白聚糖信号通路(proteoglycan in tumor)等63条信号通路。分子对接结果显示12个关键成分与3个Hub靶点具有较好的结合活性。结论湖湘欧阳氏杂病流派善用补脾肺气、解毒抗癌、化痰止咳类中药,通过活性成分槲皮素、芹菜素、木犀草素等多种成分,对TP53、AKT1、VEGFA等多靶点作用,并可能通过影响pathway in cancer、PI3K-Akt和proteoglycan in tumor等多通路起到抗肿瘤的作用,为挖掘高效低毒的抗肺癌复方及化合物奠定了基础。

古中医探幽践行之漫漫长路

学习中医并临证多年,回想这一路走来有辛苦有迷茫,寻古中医思维及如何践行于临床是困惑我多年的问题。中医在几千年发展的漫漫长河中,形成了以理法方药一以贯之的辨证论治体系,这套完整的中医学术体系曾被老师们反复提及,但是,十多年前初涉杏林的我,却走了不少弯路,在临床实践中辨证论治,遣方用药时曾本末倒置。作为全国中医临床特色技术传承骨干人才培训项目的学员之一,我有幸跟诊齐鲁伤寒流派及湖湘欧阳氏杂病流派学习,经过不断的磨练与学习现已逐渐步入到“柳暗花明”的境界。