甘草抗慢性呼吸系统疾病糖皮质激素耐药的网络药理学及分子对接研究.pdf

第43卷第6 期2023年11月doi:10.19638/j.issn1671-1114.20230604天津师范大学学报（自然科学版）Journal of Tianjin Normal University(Natural Science Edition)Vol.43No.6Nov.2023甘草抗慢性呼吸系统疾病糖皮质激素耐药的网络药理学及分子对接研究任小薇，刘旭洋，李金鑫，杨柳，蔡邦荣（河南中医药大学协同创新中心，郑州450 0 46）摘要：以慢性阻塞性肺病（COPD)和支气管哮喘为示范，运用网络药理学和分子对接技术探究甘草抗糖皮质激素耐药的分子机制.通过TCMSP数据库检索草潜在有效成分和作用靶点，利用Uniprot数据库查询靶点对应基因，并利用Cytoscape3.9.1软件构建成分-靶点（基因）可视化网络，应用GeneCards、O M IM、NCBI-g e n e 数据库检索糖皮质激素耐药靶点或不敏感靶点（glucocorticoid resistancetargetor insensitivetarget，G RO I）、CO PD 靶点、哮喘靶点，在String数据库构建交集靶点的蛋白互作(PPI)网络，并通过Centiscape2.2计算得到核心靶点，利用Metascape数据库对核心靶点进行富集分析，采用分子对接技术对潜在有效成分和目标蛋白进行验证.共获得甘草成分8 7 个及其对应靶点2 30 个、GROI靶点基因39 9 2 个、COPD靶点基因7 9 1个、哮喘作用靶点基因19 8 8 个.核心靶点基因为IL6、T P53、V EG FA、M M P9 和JUN等.甘草发挥作用的潜在有效成分为榭皮素、山奈酚、柚皮素和芒柄花素等.CO分析结果表明，甘草抗糖皮质激素耐药机制主要涉及氧化应激、生长因子刺激、细胞增殖、迁移、死亡、分化、DNA结合转录因子活性的调节等生物学过程.KEGG通路富集分析表明，甘草通过调节脂质及动脉粥样硬化通路、MAPK信号通路、HIF-1信号通路和FoxO信号通路等发挥增效减毒作用.分子对接技术验证了皮素、山奈酚、柚皮素和芒柄花素与核心靶点蛋白IL6、T P53、V EG FA、M M P9 和JUN具有较高的亲和力.关键词：甘草；糖皮质激素耐药性；慢性阻塞性肺疾病；支气管哮喘；网络药理学；分子对接中图分类号：R285Network pharmacology and molecular docking study of licorice againstglucocorticoids resistance in chronic respiratory diseasesREN Xiaowei,LIU Xuyang,LI Jinxin,YANG Liu,CAI Bangrong(Collaborative Innovation Center,Henan University of Chinese Medicine,Zhengzhou 450046,China)Abstract:Using chronic obstructive pulmonary disease(COPD)and bronchial asthma as examples,network pharmacologyand molecular docking techniques were used to explore the molecular mechanism of anti-glucocorticoid resistance in licorice.The potential active components and targets of licorice were retrieved from TCMSP database,and the corresponding genes of thetargets were searched from Uniprot database.Cytoscape3.9.1 software was used to construct the component-target(gene)visu-alization network.Glucocorticoid resistance targets or insensitive targets(GROI),COPD targets,asthma targets were searchedby GeneCards,OMIM,and NCBI-gene database.The PPI network of intersection targets was constructed in String database,and the core targets were calculated by Centiscape2.2.The core targets were enriched and analyzed by Metascape database.Fi-nally,the potential active components and target proteins were verified by molecular docking technology.A total of 87 licoriceingredients and 230 corresponding target sites,3 992 target genes of GROI,791 target genes of COPD,and 1 988 target genesof asthma were obtained.Core target genes included IL6,TP53,VEGFA,MMP9 and JUN,et al.The potential active compo-nents of licorice included quercetin,kaempferol,naringenin and formononetin,et al.GO analysis showed that the mechanismof anti-glucocorticoid resistance in licorice mainly involved oxidative stress,growth factor stimulation,cell proliferation,mi-gration,death,differentiation,regulation of DNA-binding transcription factor activity and other biological processes.The en-richment of KEGG pathway indicated that licorice played a synergistic and attenuating role by regulating lipid and atherosclero-收稿日期：2 0 2 2-12-2 1基金项目：国家自然科学青年基金资助项目（8 18 0 37 40)；河南省高等学校重点科研项目（2 2 A350015)；中国博士后科学基金面上资助项目（2 0 2 0 M682311)第一作者：任小薇（1997 一），女，硕士研究生通信作者：蔡邦荣（198 7 一），男，副教授，主要从事中医药防治呼吸系统疾病方面的研究.E-mail：c b r 2 0 18 h a c t c m.e d u.c n.文献标志码：A文章编号：16 7 1-1114(2 0 2 3)0 6-0 0 2 3-0 924sis pathways,MAPK signaling pathway,HIF-1 signaling pathway and FoxO signaling pathway.The high affinity of quercetin,kaempferol,naringenin and formononetin to IL6,TP53,VEGFA,MMP9 and JUN was verifiedby moleculardocking technology.Keywords:licorice;glucocorticoid resistance;chronic obstructive pulmonary disease;asthma;network pharmacology;mo-leculardocking天津师范大学学报（自然科学版）2023年11月近年来,慢性呼吸系统疾病如慢性阻塞性肺疾病(COPD）、支气管哮喘发病率逐年上升,严重影响了患者身体健康及生活质量.COPD和支气管哮喘的发病机制尚不清楚2,糖皮质激素类药物或糖皮质激素联合2受体激动剂是目前临床主要治疗方法,能有效缓解患者临床症状,延缓或阻碍病程进展，提高患者生活质量和降低死亡率.然而，糖皮质激素类药物毒副作用大,长期使用又易产生耐药性而不得不加大剂量3.糖皮质激素联合其他药物能延长激素疗效，减少用药剂量及毒副作用.因此，联合用药可能是解决糖皮质激素耐药和增效减毒的主要策略之一，甘草性平味甘，具有补脾益气、清热解毒、祛痰止咳、缓急止痛、调和诸药的功效.临床上，甘草单独或与其他药物组方广泛用于治疗呼吸系统疾病，如肺纤维化、COPD和肺炎等14-5,均取得较好疗效.甘草的有效成分（如甘草酸苷)与糖皮质激素联合使用治疗天疱疮可增强糖皮质激素的疗效，减少激素使用量.甘草与甲泼尼龙联合应用治疗急性加重期COPD患者时，主要通过上调糖皮质激素受体表达量增强和延长激素疗效,其本身也具有较强的抗炎活性，但是甘草抗糖皮质激素耐药的分子机制鲜有报道.网络药理学基于药物之间的构效相似性，根据已获得的大量数据开展生物信息分析，可建立药物-靶点-疾病网络，从而探索相关作用机制.分子对接技术则是基于分子之间的空间识别和能量识别原理，研究分子间的相互作用、预测其结合模式和亲和力的理论模拟方法.本研究以COPD和支气管哮喘为示范，运用网络药理学和分子对接技术，探讨甘草抗糖皮质激素耐药的分子机制1材料和方法1.1洁活性成分与靶点筛选利用中药系统药理学数据库(TCMSP,https:/lold.tcmsp- L 0.18(0 B为口服生物利用度,DL为类药性)筛选出活性成分，通过TCMSP平台找寻与活性成分相关的潜在靶点。1.2成分-靶点网络构建将TCMSP数据库得到的靶点蛋白与Uniprot数据库中被验证的人类基因库中的目标基因相匹配，获得靶基因，利用Cytoscape3.9.1软件构建成分-靶点网络图，体现成分靶点相互作用关系，以探究甘草的作用机制.1.3疾病靶点的收集运用 GeneCards(https:/www.genecards.org/),NCBI-gene(https:/www.ncbi.nlm.nih.gov/)和 OMIM(https:/omim.org/)数据库获得糖皮质激素耐药性或不敏感性（G RO I）、C O PD 和哮喘相关靶点，检索关键词依次为“Clucocorticoid resistancelucocorticoid insensitivityCOPD和Asthma.对获得的靶基因分别合并后去重，得到疾病靶点。1.4蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络的构建为了说明靶点蛋白之间的相互作用，制作韦恩图得到交集靶点,将交集靶点输人STRING数据库(https:llcn.string-db.org/)，选择“Homo sapiens”生物种类，Interaction Score0.4,其余均为默认设置，构建PPI网络.利用Cytoscape3.9.1中的Centiscape2.2插件筛选出核心靶点。1.5KEGG和 GO富集分析利用Metascape 数据库(https:/metascape.org/gp/index.html#/main/step1)对核心靶点进行富集分析.基因本体(GO)分析是为了统一表征所有物种的基因及基因产物的性质而发起的生物信息学计划,旨在建立一套适用于所有物种的对基因和蛋白质功能进行限定和描述并能随着研究不断深人而更新的语义词汇标准8.GO包括生物过程(biologicalprocess,BP)分析、细胞组分(cellcomponent,CC)分析和分子功能(mole-cularfunction,MF)分析.KEGG是对核心靶点富集通路的分析.Metascape数据库中输人核心靶点，物种选择“H.sapiens”,进行 Custom Analysis,设定 P0.05,其他参数为默认设置，利用微生信平台对富集结果进行可视化展示.1.6分子对接分别从蛋白数据库（PDB）（h t t p:/w w w.r c s b.o r g/）、TCMSP(http:/tcmsp-)以及 PubChem(https:/pub-chem.ncbi.nlm.nih.gov/)数据库中获得目标蛋白的三维结构和药物分子结构,在AutoDock4中对目标蛋白和药物分子去水加氢处理，将获得的处理后受体和配体的PDBQT文件导人到AutoGrid4中划定对接范围，在第43卷第6 期任小薇，等：甘草抗慢性呼吸系统疾病糖皮质激素耐药的网络药理学及分子对接研究AutoDock4中完成分子对接，通过OpenBabelGUI和PyMol2.5将分子对接结果文件进行可视化.2结果与分析2.1甘草活性成分-靶点相互作用网络以 OB(OB30%)和DL(DL0.18)值从甘草中筛选得到8 7 个活性成分和2 30 个靶点，构建成分-靶点网络，结果如图1所示.由图1可以看出，网络共包括317个点和17 38 条边.其中，黄色角形节点代表非主要成分，红色角形节点代表主要成分，紫色圆形节点25代表主要成分靶点，黄色菱形节点代表非主要成分靶点，每条边代表化合物分子与靶点之间的相互作用关系.在网络中,度(degree)表示网络中与节点相连的路线的条数，观察节点度的分布可以找到高度参与互动连接的化合物和靶点，它们在成分-靶点网络中起到关键作用.成分-靶点网络中度值排名前10 的成分如表1所示，从表1可以看出，皮素（quercetin)有最多的潜在靶标151个,其次是山奈酚(kaempferol)有6 2 个潜在靶标，这些度值较高的分子可能是甘草的主要活性成分。Target node fll color:Degree1.038.5,76.0113.5151.0Target node size:Degree0000Non-poundsMajorcompoundsTargets of major compoundsTargets of the non-major compounds图1甘草成分-靶点网络Fig.1Licorice ingredients-targets network表1甘草主要活性成分Tab.1Main active ingredients in licorice化合物ID化合物名称M87QuercetinM13KaempferolM107-Methoxy-2-methyl isoflavone分子结构OH O-OH-OHHOOHOHOOHHOOHOHODegree值1516243OB/%46.4341.8842.56DL0.280.240.2026化合物IDM11M7M14M6M65M67天津师范大学学报（自然科学版）续表化合物名称FormononetinIsorhamnetinNaringeninMedicarpinLicochalconea2-(3R)-8,8-dimethyl-3,4-dihydro-2H-pyrano6,5-fchromen-3-yl-5-methoxYphenol2023年11月分子结构Degree值39HOOH OOHHOOHOH OHO0HH0HOOB/%69.673749.603759.29OHOHOHDL0.210.310.213449.223240.793136.210.340.290.52M43Shinpterocarpin3080.300.732.2PPI网络为了进一步揭示甘草抗糖皮质激素耐药的分子机制，利用Venny将2 30 个甘草靶点、3992 个GROI靶点与7 91个COPD靶点和198 8 个哮喘靶点分别取交集，结果如图2 所示，得到交集靶点分别为8 6 个和113个.41(0.9%）(0.1%)311(7.2%）甘草COPD糖皮质激素耐药或不敏感性(a)甘草-GROI-COPD图2 交集分析Fig.2 Intersection analysis将交集靶点导人String数据库，采用Cytos-cape3.9.1进行PPI网络的绘制，其中，甘草-GROI-COPD网络共有8 6 个节点、1545条边，节点平均Degree值为35.9,聚类系数为0.7 2 8;甘草-GROI-哮喘网络共有113个节点、2 2 0 3条边，节点平均Degree值为39，聚类系数为0.7 0 9.利用Cytocape3.9.1中的Centiscape2.2插件对网络进行可视化分析以及度、介度中心度和接近中心度的阈值筛选，得到核心靶点。各靶基因节点颜色和大小按Degree值进行展示，1003415(2.3%）(78.6%）2%86391(9%）36(0.7%）8(0.2%)1070(21%）甘草哮喘糖皮质激素耐药或不敏感性(b)甘草-CROI-哮喘73(1.4%）113(2.2%）797(15.6%)3009(58.9%)Degree值越大代表连线数越多，节点越大，颜色越深，如图3所示.经过筛选，甘草-GROI-COPD网络获得19个核心靶点，甘草-GROI-哮喘网络获得31个核心靶点,按Degree值进行排序，甘草-GROI-COPD网络前10 位的核心靶点基因分别为TNFIL6、IL 1、T P53、VEG FA、PT G S2、JUN、CXCL 8、M M P9、CA SP3；甘草-GROI-哮喘网络前10位的核心靶点基因分别为TNF、IL 6、T P53、IL 1、PTGS2、VEG FA、JU N、CA SP3、M M P9、PPA RG.比较以上核心靶点可知，甘草抗COPD或哮喘糖皮质激素耐药靶点具有极强的共性，这提示甘草在抗慢性呼吸系统疾病糖皮质激素耐药方面具有相似性.第43卷第6 期任小薇，等：甘草抗慢性呼吸系统疾病糖皮质激素耐药的网络药理学及分子对接研究27Pathways in cancerLipid and atherosclerosisFluid shear stress and atherosclerosisDONIAMicroRNAsincancerCCNDKBKBPTENCAGSK30VEGFSIRTICACORHMOX1HIFICNFKBIAPPARGCASP3MMP9CRPINEFERBB-EGFRNOS3IENGrGFB1MIMPSL4TP533VCAMTIL6IL1CCRPADIPOOCXCL8(a)甘草-GROI-COPDCNDCASPVEGFAS2MAPALAPICIL6MOXCAKBKESPPOXCL8STAT3TIL1ESRTFOS2MMP25R:STASERPIN-1og 10(P)MAPK signaling pathway15ORL1APMPOMMP2MAPKTL2HIFTNFEGFChemical carcinogenesis-reactive oxygenspeciesHIF-1 signaling pathwayTranscriptionalmisregulation in cancerHuman T-cell leukemia virus l infectionFoxO signaling pathwayTh17cell dfferentiationLongevity regulating pathway(a)甘草-GROI-COPDPathways in cancerLipid and atherosclerosisHuman cytomegalovirus infectionACE-RAGE signaling pathway in dlabetic complicationsProteoglycans is cancerRelaxin signalingpathwayHIF-I signaling pathwayBladdercancerRheumatoid arthritisSmall cellung cancerInsulin resistanceTranscriptional misregulation in cancerSphingolipid signaling pathwayEpithelal ell ignaling in HelicobacterpylorinetionLongevity regulating pathwayDiabeticcardiomyopathyAMPKsignaling pathway(b)甘草-GROI-哮喘图4核心靶点气泡图L:10EGFR105Count1012.3工山20304050基因比率203040506070基因比率Fig.4Bubblediagrams ofcoretargetsHuman cytomegloviusintectionRelaxinAMPKSg60AGE-RAGE sgnalng pathway in labeticcompicationsgpathwayTranscriptional70-log 10(P)1510Count：507510.012.5gulation ini cancerPatwaysin.cancerCATLipid andatherpesclerossEplthellal cellsigralinnfecliein.HelicobacderpyioSmalldng cancer1L2HMOXEGFUUNMMP2STATMMP9CASPCXCLaESR1NFKBIAVEGFATP63L6DIPOFOSPARCNOS3CCND1MAPK3BladdernceDtabeticomyopathyinsulHIF-1sg(b)甘草-GROI-哮喘pathwayRheurrthntisPPI网络图3Fig.3PPInetworks2.3KEGG分析利用Metascape数据库对筛选出的核心靶点进行Longevity.r(a）甘草-GROI-COPDMAPK sdgnallng pathwayLipldand atherosrosderossating.pathwayProteoglycansin.cancersphingoipia sgnaling patwayHIF-1signallngpathwayLongevty KEGG通路富集分析，分别获得12 条和17 条富集结果.利用微生信平台对富集结果进行可视化处理，结果如图4所示，气泡面积大小代表目标基因集中属于某一通路的基因数量，颜色代表以10 为底数的-logP值，值越大代表P值越小，通路与基因之间的联系越强.甘草作用信号通路主要涉及脂质及动脉粥样硬化通路、MAPK信号通路、HIF-1信号通路和FoxO信号通路等，表明甘草有效成分可能通过调控多条相关通路改善糖皮质激素耐药作用.为了更好地分析甘草成分发挥作用的机制，建立了核心靶点-信号通路网络，结果如图5所示，靶点与信号通路节点大小根据Degree 值进行排序.tingpathwayHuman T-celledkernia Vinus 1 IntectlonIL10NOS3MicroRNAsincCancerCASPMOChemical carclnogenedspecfesmfeactiveoxygenHuman T-celledienmlavirus2IntechoFoxosgngnallng pathway(b）甘草-CROI-哮喘图5核心靶点通路网络Fig.5Core targets-pathways networksTh17cellamTranscetptlonalPTG52XCLCATIF1AL1BTNFPTENEGFRL6JUNHauman T-celledikema Mrus3 InfectionPatrwaysin cancerrentlationmiseggulatlon In.cancerPPARCHuman T-celedhkernMMP9VEGFATP53Frud shearsres and atheroscierossHuman T-celeuhemia Mrus 4 intectlonnlavirus5 Infectlon282.4 GO 分析利用Metascape数据库进行GO功能富集分析，设定P0.05，对核心靶点在基因功能中的作用进行研究,结果如图6 所示.14r1210864F20Biological process181614121086420uoneiarunuguonenoyBiological process图6 核心靶点GO富集分析Fig.6 GO enrichment analysis of core targets天津师范大学学报（自然科学版）过程、细胞组分和分子功能.甘草-GROI-COPD模型中得到42 个条目，其中生物过程相关的条目最多，有34个,主要涉及细胞增殖的负调控、细胞迁移的正调控、细胞对氧化应激的响应、血管形态、细胞对生长因子刺激的响应和缺氧响应等；细胞组分相关的条目4个，主要涉及膜筏和转录调控复合物等；分子功能相关的条目4个，主要涉及细胞因子受体结合和蛋白酶结合等.甘草-CROI-哮喘确定了6 7 个条目，其中生物过程相关的条目最多,有48 个，主要涉及细胞对氧化应激的反应、细胞增殖的负调控、细胞迁移的正调控、eixodky激素反应、细胞死亡的正调控、细胞分化的负调控、DNA结合转录因子活性的调控等;细胞组分相关的条目9个，主要涉及转录调控复合物、膜筏等；分子功能相关的条目10 个,主要涉及RNA聚合酶I 特异性结合DNA转录因子、细胞因子活性、激酶结合、泛素蛋白连接酶结合、血红素结合、蛋白酶结合、激酶调控活性以及蛋白激酶活性等.2.5分子对接验证分子对接研究中,结合能越低，“靶点蛋白-活性分子”之间的亲和力越高，构象越稳定，发生作用的可能CellularMolecularcomponentfunction(a)甘草-GROI-COPDuityieopfe.Cellularcomponent(b)甘草-GROI-哮喘2023年11月由图6 可知,核心靶点基因功能主要富集在生物性越大.本研究对皮素、山奈酚、柚皮素、芒柄花素4个潜在有效成分与5个目标靶点蛋白（IL6、T P53、VEGFA、M M P9和JUN）进行分子对接以验证结合活性,结果如表2 所示.表2 甘草潜在有效成分与核心靶蛋白对接的结合能Tab.2Binding energy of main components of licorice andcore target proteins结合能/活性成分化学式Aiknseoseurg20tputgiputdMolecularfunction相对分子靶点质量(kJ mol-)IL6-15.61TP53-31.27皮素CisHioO7山奈酚CisHioO6柚皮素CisHi20,芒柄花素Ci6H204由表2 可知，4种活性分子与靶点蛋白均具有较302.24286.24272.25268.26VEGFAMMP9JUNIL6TP53VEGFAMMP9JUNIL6TP53VEGFAMMP9JUNIL6TP53VEGFAMMP9JUN-22.52-19.80-21.35-25.45-19.38-27.88-25.58-20.55-26.20-39.85-28.59-29.01-22.98-21.52-22.14-26.2526.33-22.56第43卷第6 期任小薇，等：甘草抗慢性呼吸系统疾病糖皮质激素耐药的网络药理学及分子对接研究好的亲和性.通过分子对接得到结合能-2 5.12 kJ/mol的“靶点蛋白-活性分子”共10 个，选择4个结合能活性最小的“靶点蛋白-活性分子”绘制成对接模式图，结果如图7 所示.皮素和柚皮素与靶点蛋白的结合主要通过氢键，其中，柚皮素与TP53、M M P9和VECFA靶点分别通过2 个、4个和2 个氢键进行结合，榭皮素则通过1个氢键与TP53进行结合.分子对接研究表明,甘草中的榭皮素、山奈酚、柚皮素和芒柄花素与核心靶蛋白均有较高的亲和力，由此证明，甘草的有效成分可通过作用于糖皮质激素耐药的核心靶点蛋白实现增效减毒作用(a)TP53与柚皮素对接(c）M M P9与柚皮素对接图7 甘草潜在有效成分与核心靶蛋白分子对接模式Fig.7 Molecular docking mode between potential activeingredients of licorice and target proteins3讨论与结论炎症反应是COPD和哮喘等慢性呼吸系统疾病的主要发病机制之一，糖皮质激素类药物是临床最有效的抗炎药物，但哮喘患者使用糖皮质激素会出现耐药性,COPD患者对糖皮质激素天然不敏感.有研究发现，氧化应激是引起糖皮质激素耐药或不敏感的重要因素之一9.现代医学研究发现，甘草具有较强的抗氧化和抗炎活性，临床上甘草单独或与其他药物组方广泛用于治疗呼吸系统疾病如肺损伤、纤维化和COPD145,10等.本研究运用网络药理学技术研究了甘草抗糖皮质激素耐药的潜在有效成分及其作用机制,并利用分子对接技术对“靶点蛋白-活性分子”之间的亲和力进行验证.研究发现，榭皮素、山奈酚、异黄酮、芒柄花素、异鼠李素、柚皮素、查尔酮等是甘草中抗糖皮质激素耐药的主要成分.近期有研究报道皮素具有较强的抗COPD糖皮质激素不敏感作用，主要通过激活AMPK/Nrf2通路发挥作用，但具体作用靶点尚不29清楚.本研究发现皮素可作用多个靶点，分子对接结果显示,榭皮素与TP53具有较强的亲和性,TP53可能是其关键靶点.另外，山奈酚也可通过激活AMPK/Nrf2信号通路抑制内皮细胞的氧化应激，通过降低氧化应激水平逆转糖皮质激素耐药作用12 .本研究发现,IL6、TP53、VEG FA、JU N和MMP9等是甘草抗糖皮质激素耐药的核心靶点基因.IL6上调可促进活性氧的生成，从而降低糖皮质激素受体(GR)的表达和 GR与转录因子的结合活性13.TP53是一种熟知的抑癌基因,TP53缺乏多与重度呼吸疾病相关.在COPD、肾病综合征及急性淋巴白血病等患者中，糖皮质激素治疗可使TP53表达上调，而耐药性患者的TP53表达水平上调不明显4.血管内皮生长因子A(VEGFA)与糖皮质激素耐药相关研究目前尚未开展，但有研究发现VEGFA表达水平与COPD严重程度呈正相关,VEGFA高表达会使病情加重15.活化的中性粒细胞分泌MMP9会导致中(b）T P53与榭皮素对接性粒细胞对地塞米松不敏感，提示MMP9是糖皮质激素不敏感治疗靶点。一些研究17-19 发现,皮素、山奈酚、柚皮素具有较强的抗炎活性，甘草本身可抑制IL6、TNF、M M P9等多种炎症因子的表达.本研究的分子对接结果也证实甘草中的榭皮素、山奈酚、柚皮素等对IL6、T P53、V EG FA、M M P9、JU N多个靶蛋白有较强的(d）V EC FA 与柚皮素对接亲和力.以上结果表明，甘草不仅能通过多成分、多靶点抗糖皮质激素耐药，而且自身也直接发挥抗炎作用.GO分析结果显示，甘草通过调控氧化应激响应抗糖皮质激素耐药是主要生物过程之一，此外，还通过调节膜筏和转录调控复合物、细胞因子受体结合和蛋白酶结合等多环节抗糖皮质激素耐药.Mei等2 0 ,Bin等2 1 研究发现,氧化应激可导致PI3K/Akt通路和NF-kB通路活化,GR、H D A C 2 和c-JUN的表达量和活性下降是其主要分子机制.皮素和芒柄花素可调节PI3K/Akt通路2 2 31,皮素和柚皮素也可通过抑制NF-kB通路上调糖皮质激素受体表达量2 4-2 5.Li等2 6 研究发现，促炎因子(IL2、I L 6）趋化因子及细胞表面受体基因在糖皮质激素耐药小鼠中显著上调,促炎因子如IL6和IL-1等显著增加可通过激活NF-kB通路抑制CR的表达或GR下降,导致 GR/GR比例失衡,产生耐药性2 7 .KEGG结果显示，氧化应激通路、AGE-RAGE通路和MAPK信号通路是甘草抗糖皮质激素耐药的主要通路.越来越多的研究证实，氧化应激可引起Nrf2和组氨酸去乙酰化酶2(HDAC2)活性下降或低表达，激活PI3K/Akt通路是糖皮质激素不敏感的主要分子机制2 0 AGE-RAGE通路可调控多种信号通路，如NF-kB、ERK1/2、p 38 丝裂原活化蛋白激酶、c-JunN末端激酶30JNK等通路2 8 .Bin 等2 1 研究发现,红霉素可通过抑制MAPK/JNK的活性降低c-Jun的表达,从而改善COPD患者对糖皮质激素的不敏感性.以上研究表明，甘草可通过多条通路发挥抗糖皮质激素耐药的作用.综上，本研究发现甘草能够逆转糖皮质激素耐药性,其作用机制呈现多环节、多途径、多靶点的特征.IL6、M M P9 和JUN是糖皮质激素耐药的关键靶点基因,甘草中榭皮素、山奈酚、柚皮素和芒柄花素等成分可通过直接清除活性氧自由基，降低IL6、M M P9和JUN的表达，也可间接作用于核心靶蛋白，通过抑制AGE-RAGE通路、PI3K/Akt通路、MAPK/JNK和NF-kB通路，上调AMPK/Nrf2信号通路和糖皮质激素受体(CR)的表达逆转糖皮质激素耐药,对糖皮质激素治疗COPD和哮喘起到了增效减毒作用.甘草安全性高，临床剂型较多,甘草联合糖皮质激素治疗COPD和支气管哮喘可能是解决其糖皮质激素耐药或不敏感的主要策略.本研究不足之处在于甘草筛选成分存在同质化现象，后期实验可运用高效液相色谱串联四极杆飞行时间质谱技术(HPLC-Q-TOF-MS/MS)等方法确定其人血成分化合物数据库，再进行网络分析、关键成分筛选，可避免出现明显的同质化现象.单纯的网络药理学研究无法完全体现甘草抗糖皮质激素耐药的活性和分子机制，后续将会通过体内外实验验证其药效和作用机制，以期为临床应用提供新思路和新方法.参考文献：1】李传苍，周雅冰，张梦鸽，等。2 0 10 2 0 2 0 年中国居民慢性阻塞性肺疾病死亡趋势分析J.郑州大学学报（医学版），2 0 2 3，58（2)：269-273.LI C C,ZHOU Y B,ZHANG M G,et al.Mortality trend of chronic ob-structive pulmonary disease among Chinese residents,20102020J.Journal of Zhengzhou University(Medical Sciences),2023,58(2):269-273(in Chinese).2 CAI B R,YANG L,DO JUNG Y,et al.PTEN:An emerging potentialtarget for therapeutic intervention in respiratory diseasesJ.OxidativeMedicine and Cellular Longevity,2022,2022:1-26.3张雪，费霞，张曼.COPD患者糖皮质激素不敏感的发生机制和应对策略研究进展J.国际呼吸杂志，2 0 16，36(2 1)：16 43-16 47.ZHANG X,FEI X,ZHANG M.Development of pathogenetic mecha-nism and coping strat