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丹参-黄芪调节自噬防治糖尿病心肌病的lncRNA-miRNA-mRNA转录网络研究

更新时间:2023年10月26日阅读:143次 下载:74次 下载 手机版

作者: 郝蕊 1, 2 郭凤 2 蒋洁 2 马洪艳 2 姚蓝 2

作者单位: 1. 南京中医药大学附属中西医结合医院(南京 210046) 2. 新疆医科大学中医学院(乌鲁木齐 830011)

关键词: 长链非编码RNA-微小RNA-信使RNA网络 丹参-黄芪 自噬 糖尿病心肌病

DOI: 10.19960/j.issn.1005-0698.202310005

基金项目: 新疆维吾尔自治区天山英才计划第三期(2021241);新疆维吾尔自治区“十四五”重点学科-中西结合临床医学项目[(2022)112]

引用格式: 郝蕊, 郭凤, 蒋洁, 马洪艳, 姚蓝.丹参 - 黄芪调节自噬防治糖尿病心肌病的 lncRNA-miRNA-mRNA 转录网络研究[J]. 药物流行病学杂志,2023, 32(10):1113-1126.DOI: 10.19960/j.issn.1005-0698.202310005.

Rui HAO, Feng GUO, Jie JIANG, Hong-Yan MA, Lan YAO.The lncRNA-miRNA-mRNA transcription network of the Salvia miltiorrhixaBge-Hedysarum multijugum Maxim in preventing and treating diabetic cardiomyopathy by regulating autophagy[J].Yaowu Liuxingbingxue Zazhi,2023, 32(10):1113-1126.DOI: 10.19960/j.issn.1005-0698.202310005.[Article in Chinese]

摘要| Abstract

目的  基于网络药理学与生物信息学技术探讨丹参-黄芪调节自噬防治糖尿病心肌病(DCM)的活性成分及构建长链非编码RNA(lncRNA) -微小RNA(miRNA)-信使RNA(mRNA)转录网络。

方法  利用TCMSP数据库检索丹参-黄芪的化学成分及靶点;通过CTD、GeneCards数据库筛选获得DCM和自噬的相关靶点;STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用网络并进行网络拓扑分析;通过Cytoscape软件中的Hubba插件5种算法筛选核心靶点;通过Metascape数据库对靶点进行基因本体和京都基因与基因组百科全书富集分析;利用微生信平台构建中药核心成分-核心靶点-核心信号通路网络;用Discovery Studio Client 19.1.0 软件进行分子对接;用Target Scan Human、miRDB、miRTarBase数据库预测靶点mRNA上游调控的miRNAs并筛选核心miRNA;StarBase数据库预测miRNA竞争性结合的lncRNAs并筛选得到核心lncRNA,构建竞争性內源RNA网络。

结果  丹参-黄芪中调节自噬防治DCM的活性成分为丹酚酸J、丹参酮ⅡB、丹参二醇A、黄芪异黄烷苷等;其核心靶点为原癌基因、生长因子受体结合蛋白2等;核心通路为磷酯酰肌醇3激酶/蛋白激酶B、叉头转录因子、晚期糖基化终末产物-晚期糖基化终末产物受体等;基于核心靶点mRNA预测的核心miRNA为miR-4731-5p、miR-503-5p等12个;核心lncRNA为NEAT1、XIST等5个。

结论  丹参-黄芪可能通过调节自噬影响细胞凋亡、氧化应激、糖代谢等过程协同发挥作用,从而达到防治DCM的作用。

全文| Full-text

世界卫生组织预测到2030年,糖尿病将成为危害人类健康的主要疾病之一。据统计,糖尿病患者发生心力衰竭的风险是非糖尿病患者的2倍以上,约占糖尿病患者总人数的39%[1]。糖尿病心肌病(diabetic cardiomyopathy, DCM)已成为糖尿病患者死亡率升高的主要原因之一[2]。现代医学认为,DCM是糖尿病患者在排除高血压性心脏病、冠状动脉疾病和瓣膜性心脏病等基础性心血管疾病的情况下,发生的一种心功能障碍性疾病,特点为心室肥大、心肌纤维化和心功能不全,最终诱发心力衰竭[3-4]。由于心脏功能及内环境复杂,DCM的发病机制也较复杂,常与线粒体功能障碍、氧化应激、炎症、自噬、心脏代谢紊乱等有关[4]。自噬为机体一种高度保守的分解代谢过程。在心肌细胞中,自噬通过活化溶酶体,参与细胞质及细胞器代谢物质的清除和再利用过程[5]。自噬对维持心脏组织细胞活力和功能稳态至关重要[5],然而临床中发现,糖尿病前期患者的心脏组织已经出现了自噬失调的现象,自噬水平高低与糖尿病分型、发展阶段以及血糖水平密切相关,且患者心脏自噬水平的降低和过度激活,均可能导致DCM的发生。适量水平的自噬有利于恢复糖尿病患者的心脏内环境稳态,而自噬损伤和过度活化均可导致糖尿病心脏的结构和功能障碍[1]。

中医学将DCM归为“消渴胸痹、心痛”等范畴[6]。《灵枢·师传》指出,“胃中热则消谷,令人悬心善饥”的消渴病会导致 “气满发逆”症状[7]。张仲景在《伤寒论·辨厥阴病脉证并治第十二》中进一步阐述了消渴病的心痛症状及虚热病机“厥阴之为病,消渴,气上撞心,心中疼热,饥而不欲食,食则吐蛔,下之利不止”[8]。因此“热、虚、瘀”导致消渴心络痹阻为DCM的主要病机,治疗多以益气养阴、活血化瘀为主[6]。中药复方以其多成分、多靶点、多通路协同作用的特点在DCM的预防和治疗中广泛应用[9-10]。临床用于DCM治疗的常用复方包括益气养阴活血方、芪参益气滴丸、糖心舒合剂、心衰宁合剂等,丹参-黄芪为复方防治DCM的常用药对[10]。丹参归心、肝经,具有祛瘀止痛、活血通经、清心除烦的功效,用于治疗症瘕积聚、胸痹心痛、心烦不眠等症[11]。黄芪善补脾肺之气,气足则阳生,阴有所根,以促津液输布,达益阴生津之效[12]。现代药理学研究[13]表明,丹参-黄芪作为益气活血通络的代表药对,可保护缺血性心肌,通过调控自噬保护心肌细胞与线粒体形态结构,维持细胞能量代谢稳态等。

竞争性内源RNA(ceRNA)是一种转录水平上的调控机制[14]。长链非编码RNAs(lncRNA)通过与微小RNAs(miRNAs)上的反应元件竞争性结合,阻止miRNA对靶基因信使RNA(mRNA)的沉默效应,以实现在转录水平上对mRNA表达的调控作用[14]。miRNA是单链的非编码RNA,长度约为22个核苷酸,具有转录后调控活性[15]。ceRNA的调控机制参与DCM心肌细胞线粒体功能、活性氧生成、Ca2+处理、凋亡、自噬和纤维化过程,被视为糖尿病导致的心肌肥厚、重塑和纤维化的重要机制[4,16-17]。

本文拟通过网络药理学结合生物信息学技术,构建益气活血通络药对“丹参-黄芪”调节DCM自噬的相关lncRNA-miRNA-mRNA转录网络,为丹参-黄芪复方配伍及组分配伍的临床应用与新药研发提供理论依据。

1 资料与方法

1.1 丹参-黄芪活性成分和靶点预测

使用TCMSP(https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php)数据库,查找两个药材的有效成分,分别筛选出口服生物利用度(OB)≥30%并且类药性(DL)≥ 0.18的成分,并下载其 2D 或 3D 结构(SDF格式)建立丹参-黄芪成分数据库。再将丹参-黄芪化学成分的 SDF 结构导入PharmMapper (http://www.lilab-ecust.cn/pharmmapper/)数据库,进行反向药效团匹配,选择“Human Protein Targets Only”。使用 UniProt(https://beta.uniprot.org/)数据库进行靶点-基因名转换获得药物主要活性成分的预测靶点。

1.2 丹参-黄芪治疗疾病的潜在靶点交集图

在CTD数据库(http://ctdbase.org/)和GeneCards数据库(https://www.genecards.org/)中分别以“diabetic cardiomyopathy”与“autophagy”为关键词进行靶点筛查,获得DCM自噬的潜在基因靶点。将丹参-黄芪与DCM自噬相关靶点导入微生信分析平台(http://www.bioinformatics.com.cn/)进行韦恩分析,得到交集,即为丹参-黄芪通过调节自噬防治DCM的潜在靶点。

1.3 绘制丹参-黄芪治疗疾病靶点网络图和蛋白质-蛋白质相互作用网络

将丹参-黄芪活性成分与所得治疗疾病潜在交集靶点导入Cytoscape 3.7.1软件中,绘制药物-成分-疾病靶点网络图。将交集靶点导入 STRING(https://cn.string-db.org/)数据库进行分析,绘制蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络并在Cytoscape 3.7.1进行拓扑分析。以 Hubba 插件中最大集团中心度(MCC)、最大邻域分量(MNC)、边缘渗透组件(EPC)、度(degree)与接近中心性(closeness)5种算法分别选出排名前10的核心靶点[18]。

1.4 富集分析

将核心靶点导入Metascape数据库(https://metascape.org/gp/index.html#/main/step1)进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG) 富集分析。GO富集分析包括分子功能(MF)、生物学过程(BP)、细胞学组分(CC)3个部分。KEGG通路富集分析筛选出药物调节自噬防治DCM的相关信号通路。

1.5 分子对接

从PDB蛋白数据库(http://www.pdb.org/)中下载与DCM自噬相关的重要受体蛋白的晶体结构并去除水分子,优化受体蛋白。将TCMSP数据库中下载的化合物2D结构打开,利用 Discovery Studio Client 19.1.0 软件中“Small Molecules”项下的“Prepare Ligand”对小分子化合物进行优化,使用“Receptor-Ligand Interactions”项下的 LibDock 程序进行分子对接,预测两者的结合性能,以 LibCode Score作为评分标准,预测其结合活性。

1.6 中药核心成分-核心靶点-信号通路网络

将核心成分、潜在靶点与KEGG分析所得潜在信号通路Top 5导入微生信平台中,得到药物调节自噬防治DCM的中药核心成分-核心靶点-信号通路网络。

1.7 核心miRNA与lncRNA的预测及ceRNA网络构建

将核心靶点的mRNA导入Target Scan Human(www.targetscan.org/)、miRDB(www.mirdb.org/mirdb/)及miRTarBase(http://mirtarbase.mbc.nctu. edu.tw/)数据库,得到潜在miRNA。将核心mRNA与潜在miRNA导入Cytoscape软件,得到 mRNA-miRNA网络。在Hubba 插件中采用MCC、EPC、degree与closeness 4种算法分别筛选排名前14位的miRNA并取交集核心miRNA。采用同样方法预测与核心miRNA竞争结合的核心lncRNA获得miRNA-lncRNA网络。将丹参-黄芪通过调节自噬防治DCM的核心mRNA、核心miRNA与核心lncRNA,导入微生信分析平台,构建ceRNA网络。

1.8 构建“丹参-黄芪”成分-mRNA-miRNA-lncRNA网络

将丹参-黄芪活性成分、调节自噬防治DCM的预测靶点mRNA、预测核心miRNA与lncRNA在Cytoscape软件中构建丹参-黄芪活性成分、预测靶点mRAN、核心miRNA与核心lncRNA网络。

2 结果

2.1 丹参-黄芪活性成分及预测靶点

按照TCMSP数据库中药活性成分筛选条件,获得丹参65个、黄芪20个活性成分,经PharmMapper数据库预测后,得到丹参靶点 438个,黄芪靶点434个。

2.2 丹参-黄芪治疗疾病的潜在靶点交集图

通过CTD与GeneCards数据库按照“diabetic cardiomyopathy”与“autophagy”为关键词搜索,去除重复项,找到DCM基因靶点7 340个,自噬基因靶点3 852个。将成分靶点、DCM基因靶点、自噬相关靶点分别导入微生信平台绘制韦恩图,可获得共同靶点156个。见图1。

  • 图1 丹参-黄芪与DCM自噬相关作用靶点交集图
    Figure 1.The intersection map of Salvia miltiorrhixa Bge-Hedysarum multijugum Maxim, DCM and autophagy related targets

2.3 中药-成分-疾病靶点网络与PPI

将丹参-黄芪通过自噬防治DCM的156个靶点,导入可视化软件Cytoscape 3.7.1软件中,绘制中药-成分-疾病靶点网络图,见图2。丹参-黄芪调节自噬防治DCM的PPI网络前50个靶点的结果见图3,该网络包括50个节点,433条边,degree 值的中位数为15.5;使用Hubba 插件中MCC、MNC、EPC、degree与closeness 5种算法,筛选网络中排名前10位靶点确定为丹参-黄芪调节自噬防治DCM的关键靶基因,见图4,圆形代表mRNA,颜色越红,与其他靶点的关联性越高。针对5种算法获得的关键靶点,绘制韦恩图得到核心靶点mRNAs共6个,分别为原癌基因(SRC)、生长因子受体结合蛋白2(GRB2)、丝裂原活化蛋白激酶1(MAPK1)、磷脂酰肌醇-3-激酶调节亚基1(PIK3R1)、 表皮生长因子受体(EGFR)、V-Ha-Ras肉瘤病毒癌基因同源物(HRAS),见图5。

  • 图2 中药-成分-疾病-关键靶点网络图
    Figure 2.Network diagram of traditional Chinese medicine-ingredients-diseases-key targets
    注:左侧圆圈为黄芪及其化学成分,右侧圆圈为丹参及其化学成分,中间小方框为预测靶点

  • 图3 PPI 网络图
    Figure 3.PPI network diagram

  • 图4 用Hubba插件计算所得Top10靶点
    Figure 4.Top10 targets calculated by Hubba plugin
    注:A. MCC算法;B. MNC算法;C. EPC算法,D. degree算法;E. closeness算法

  • 图5 丹参-黄芪调节自噬防治DCM的核心mRNAs
    Figure 5.The core mRNAs of the Salvia miltiorrhixa Bge-Hedysarum multijugum Maxim in preventing DCM by regulating autophagy
    图6 丹参-黄芪通过调节自噬防治DCM的靶基因的GO富集分析

2.4 靶点功能分析

将药物与疾病潜在交集靶点导入 Metascape 数据库进行 GO 富集分析,设置 P<0.05,共映射到26条GO条目,其中BP有10条,CC有6条,MF有10条,BP主要包括蛋白质磷酸化、跨膜受体蛋白酪氨酸激酶信号通路、酶联受体蛋白信号通路、细胞对脂质的反应、激酶活性的调节、蛋白质磷酸化的正调节等;CC主要包括细胞质囊泡腔、分泌颗粒管腔等;MF主要包括蛋白丝氨酸/苏氨酸/酪氨酸激酶活性、醇基作为受体离子结合磷酸转移酶活性、激酶活性等,具体见图6。KEGG 信号通路富集分析,所得 179条信号通路,根据 LogP 值大小且与DCM有关的排名前10的通路为脂质和动脉粥样硬化、磷酯酰肌醇3激酶/蛋白激酶B(PI3K/AKT)信号通路、MAPK信号通路、EGFR酪氨酸激酶抑制剂抗性、叉头转录因子(FoxO)信号通路等,其中,PI3K/AKT通路、MAPK通路、晚期糖基化终末产物-晚期糖基化终末产物受体(AGE-RAGE)通路等与自噬密切相关,并能通过线粒体或雷帕霉素靶蛋白(mTOR)等影响自噬[19-20],具体见图7。上述结果提示丹参-黄芪可能通过多条信号通路调节自噬防治DCM。

  • 图6 丹参-黄芪通过调节自噬防治DCM的靶基因的 KEGG 富集分析
    Figure 6.KEGG enrichment analysis of target genes of the Salvia miltiorrh Bge-Hedysarum multijugum Maxim in preventing DCM by regulating autophagy

  • 图7 分子对接信息
    Figure 7.Message of molecular docking
    注:A. SRC-丹酚酸J;B. GRB2-丹参酮ⅡB;C. MAPK1-丹酚酸J;D. PIK3R1-叶酸;E. EGFR-丹酚酸J;F. HRAS-丹参酮ⅡB;a、b、c、d:核心靶基因与化学成分预测结合位点,氨基酸残基及作用力,橙色标注为氨基酸

2.5 分子对接结果及丹参-黄芪的中药核心成分-核心靶点-信号通路网络的构建

为进一步明确丹参-黄芪调节自噬防治DCM的关键靶点与活性成分之间的结合效能,将筛选后的核心靶基因与所有化学成分进行分子对接,通过Discovery Studio Client 19.1.0软件对其进行打分,以Lib Code Score值排名。Lib Code Score值≥120证明受体与配体具有较好的结合活性。分子对接结果表示SRC与丹酚酸J、黄芪异黄烷苷等具有较好的结合活性;GRB2与丹参酮IIB、丹参二醇A、丹参酮ⅡA等具有较好的结合活性;MAPK1与丹酚酸J、叶酸、黄芪异黄烷苷等具有较好的结合活性;EGFR与丹酚酸J、黄芪异黄烷苷等具有较好的结合活性;HRAS与丹参酮IIB,丹参二醇A等具有较好的结合活性;PIK3R1与叶酸具有较好的结合活性。选取各靶点与对接活性较好的活性成分,SRC与丹酚酸J、GRB2与丹参酮IIB、MAPK1与丹酚酸J、PIK3R1与叶酸、EGFR与丹酚酸J、HRAS与丹参酮IIB进行可视化分析,见图8。将丹参-黄芪对接后的活性成分15个、核心靶点6个、KEGG富集信号通路Top5导入微生信平台中绘制得到核心成分-靶点-信号通路网络,见图9。

  • 图8 分子对接活性成分-关键靶点-核心通路图
    Figure 8.The molecular docking active ingredient-the core mRNAs-the core signaling pathway diagram
    注:方块面积占比越多,连线越多越粗,代表关联度越高,连线颜色均与其左侧相关

  • 图9 Hubba插件预测核心mRNA-miRNAs网络图
    Figure 9.The mRNA-miRNAs network map by Hubba plugin
    注: A. MCC算法;B. EPC算法;C. degree算法;D. closeness算法;菱形代表miRNAs;椭圆代表mRNAs;颜色越红,与其他靶点关联度越高

2.6 lncRNA-miRNA-mRNA转录网络的构建

2.6.1 mRNA-miRNA网络构建与核心miRNA预测

将核心的6个mRNA导入Target Scan Human、miRDB及 miRTarBase数据库后,得到预测的miRNA。其中SRC有222个潜在miRNA,GRB2有316个潜在miRNA,MAPK1有729个潜在miRNA,PIK3R1有572个潜在miRNA,EGFR有460个潜在miRNA,HRAS有62个潜在miRNA。将核心mRNA与潜在miRNA导入Hubba插件中,用MCC、EPC、degree与closeness 4种算法分别筛选排名前14的关键miRNAs,分别构建mRNA-miRNA网络,见图10。将4种算法获得关键miRNA绘制韦恩图,预测核心miRNA共12个,依次为:miR-4731-5p、miR-503-5p、miR-641、miR-141-3p、miR-149-5p、miR-185-5p、miR-200a-3p、miR-448、miR-433-3p、miR-432-5p、miR-520g-3p、miR-599,见图11。

  • 图10 核心miRNAs
    Figure 10.The core miRNAs

  • 图11 Hubba插件预测核心miRNA-lncRNAs 网络图
    Figure 11.The miRNA-lncRNAs network diagram by Hubba plugin
    注:A. MCC算法;B. EPC算法;C. degree算法;D. closeness算法;菱形代表miRNAs;椭圆代表lncRNAs;颜色越红,与其他靶点关联度越高

2.6.2 miRNA-lncRNA网络构建与核心lncRNA预测

将共有的12个核心miRNA导入StarBase数据库可以得到427个潜在lncRNA,其中miR-4731-5p预测到8个lncRNA,miR-503-5p预测到22个lncRNA,miR-641预测到34个lncRNA,miR-141-3p预测到32个lncRNA,miR-149-5p预测到51个lncRNA,miR-185-5p预测到59个lncRNA,miR-200a-3p预测到31个lncRNA,miR-448预测到23个lncRNA,miR-433-3p预测到28个lncRNA,miR-432-5p预测到51个lncRNA,miR-520g-3p预测到66个lncRNA,miR-599预测到22个lncRNA,去除重复后获得300个lncRNA。使用MCC、EPC、degree与closeness 4种算法筛选出排名前8位的关键lncRNA,见图12。将获得关键lncRNA绘制韦恩图,预测核心lncRNA共5个,依次为核富集丰富转录本1(NEAT1)、X-非活性特异性转录物(XIST)、肺腺癌转移相关转录本 1 (MALAT1)、MIR4435-2HG、BLACAT1,见图13。

  • 图12 核心lncRNAs
    Figure 12.The core lncRNAs

  • 图13 lncRNA-miRNA-mRNA的ceRNA网络图
    Figure 13.Figure 14. The ceRNA network diagram of lncRNA-miRNA-mRNA
    注:方块面积占比越多,连线越多越粗,代表关联度越高,连线颜色均与其左侧相关

2.6.3 lncRNA-miRNA-mRNA的ceRNA网络预测

将丹参-黄芪通过调节自噬防治DCM的6个核心mRNAs与12个核心miRNAs、5个核心lncRNAs导入微生信分析平台,绘制ceRNA网络,见图14。

3 讨论

自噬已被视为糖尿病患者心脏功能调节的关键因素[1],丹参-黄芪药对用于DCM的治疗已有临床报道和文献支撑[21]。丹参活性成分具有保护心血管、抗心律失常、抗动脉粥样硬化、改善微循环、保护心肌等作用[11];黄芪中黄芪多糖能调节心肌能量代谢、减轻糖尿病大鼠心肌组织损伤、抑制心肌细胞外基质积聚和心肌纤维化,恢复心肌功能等[22]。此外,丹参-黄芪水煎液可能通过激活腺苷酸活化蛋白激酶途径上调自噬,从而抑制异丙肾上腺素诱导的大鼠心肌重构[21]。因此本研究认为丹参-黄芪药对可能通过调节自噬防治DCM。本研究通过网络药理学预测丹参-黄芪调节自噬防治DCM的主要活性成分为丹酚酸J、丹参酮IIB、黄芪异黄烷苷、丹参二醇A等。

基于网络药理学及生物信息学计算方法对丹参-黄芪活性成分调控自噬防治DCM的lncRNA-miRNA-mRNA转录网络预测中,获得核心mRNA为SRC、GRB2、MAPK1、PIK3R1、EGFR、HRAS。SRC是机体组织细胞凋亡、分化、迁移等多种生物学活性调控的信号通路分子[23]。研究[24]表明,肿瘤细胞中自噬可活化SRC,通过多种效应诱导蛋白激酶C、MAPK的活化,连接蛋白32等酪氨酸蛋白酶的磷酸化,阻止细胞间隙的连接通讯,进而阻断其对正常细胞的影响。肺组织中巨噬细胞自噬诱导的肺损伤炎症反应可通过磷酸化SRC来阻止[25]。GRB2是一种衔接蛋白,介导内皮生长因子受体、MAPK蛋白的信号传导[26]。急性心肌梗死患者心肌组织中GRB2通过诱导胶原蛋白合成导致心肌组织的重构[27]。研究[28-29]发现MAPK1通路活化,抑制血管内皮细胞mTOR介导自噬调节,诱发冠状动脉粥样硬化的发生。结肠癌细胞中EGFR的活化可通过介导MAPK1/3通路,激活自噬诱导肿瘤细胞死亡[30]。靶点HRAS可通过调节下游靶蛋白MAPK、PI3K等,参加肿瘤细胞自噬介导的细胞增殖、凋亡、代谢和血管生成[31]。因此,推测上述丹参-黄芪调节自噬防治DCM的核心靶点,可能通过彼此相互关联,以生物网络形式发挥调节作用。

有研究[1]发现,大多数的miRNA可以抑制DCM的自噬,从而对糖尿病心脏产生不同的影响。如miR30a/c、miR-133a和miR-551b-5p在糖尿病心脏中下调,当被激活后可抑制心脏自噬,减轻DCM[32-35]。本次研究筛选出的核心miRNA有miR-503-5p、miR-149-5p、miR-185-5p、miR-641等12个。其中miR-503-5p是前miR-503的5′末端[36],miR-503高表达于DCM大鼠心脏组织中,其靶向负调控核因子红链烷2相关因子2的表达进而阻止心肌细胞免受氧化应激损伤[37]。miR-149-5p通过负调控其下游自噬相关靶标细胞ATG5参与细胞存活[38]。此外,miR-149-5p还可抑制白细胞介素6的表达,减少小鼠心肌缺血再灌注诱导的心肌凋亡[39]。研究[40]表明,lncRNA 是细胞自噬的调控因子,其可以通过多种机制影响自噬通路,一方面通过直接干扰自噬相关基因的表达和功能,另一方面充当ceRNA调节miRNA而影响下游基因的功能等机制调节自噬过程[3]。本研究预测了丹参-黄芪调节自噬防治DCM相关的核心lncRNA分别为NEAT1、XIST、MALAT1、MIR4435-2HG、BLACAT1。其中lncRNA NEAT1可以参与多种细胞内因子的调节[41]。有研究[42]表明,lncRNA NEAT1与自噬、癌细胞迁移侵袭等密切相关。肝细胞癌数据库筛选分析中发现,lncRNA NEAT1可能通过靶向结合miR-204,恢复自噬相关基因的表达水平,进而促进肝癌细胞自噬;此外,在癌症的相关研究中发现lncRNA NEAT1与本课题组筛选出的miR-185-5p 、miR-141-3p、miR-448等相互作用,参与癌细胞的迁移、侵袭与发展等[43-45],但lncRNA NEAT1在DCM自噬调节机制中的作用尚不清楚。lncRNA XIST可通过与miRNA结合参与肿瘤细胞的增殖、凋亡、侵袭和迁移等生物学过程[46-47]。MALAT1是基因间转录本,长约8 778 bp[48]。有研究[49]表明,lncRNA MALAT1能通过调控下游转录因子等来诱发细胞凋亡、炎症等病理变化,进而参与糖尿病及其并发症的发生与发展,其过表达会通过调节自噬增强小鼠心肌细胞的凋亡[50]。Sun等[51]发现lncRNA MALAT1可以与miR-200a-3p竞争结合,通过调节程序性死亡细胞4,调节缺氧诱导的小鼠心肌细胞的增殖、细胞周期进程和凋亡;沉默MALAT1,可增强心肌细胞活力,促进细胞周期进程并抑制细胞凋亡。此外lncRNA MALAT1还可靶向miR-141-3p促进高糖诱导的大鼠心肌细胞焦磷酸化,进而诱发炎症等病理症状[52]。可见,本研究预测出丹参-黄芪的核心miRNA与lncRNA可通过调节自噬、炎症反应、细胞凋亡、氧化应激损伤等过程参与DCM及多种疾病进程的调节。

KEGG富集分析结果发现PI3K/AKT信号通路、FoxO信号通路、AGE-RAGE 信号通路等是丹参-黄芪调节自噬防治DCM的核心通路。其中,PI3K/AKT信号通路在各种关键的细胞生理学和过程中起着核心作用,活化PI3K/AKT通路能改善线粒体功能障碍,拮抗心肌纤维化,抑制慢性炎症反应、心肌细胞凋亡、细胞自噬,延缓DCM发病进程[53]。

综上所述,本研究所构建的丹参-黄芪药对lncRNA-miRNA-mRNA转录网络可通过多靶点,多途径系统调节自噬防治DCM。基于网络药理学所获取的结果,可在一定程度上体现丹参-黄芪防治DCM的配伍用药特点,即从改善恢复人体生物网络平衡的整体观,辩证论治角度阐述药物与机体的相互作用,为探索丹参-黄芪药对调节自噬防治DCM作用机制提供理论参考。

参考文献| References

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