基于网络药理学的多靶点药物分子设计策略

基于网络药理学的多靶点药物分子设计策略

药物在预防和控制疾病方面发挥着不可或缺的作用。与此同时，医药产业也是社会经济发展的不可或缺一部分。传统药物的发现主要集中于单一靶点的高特异性抑制剂。然而,通过大规模功能基因组研究证实,只有不到10%的单基因敲除具有治疗价值,而且,单一分子靶点的高特异性药物对复杂疾病通常难以获得良效,传统新药研发遵循的“单基因-单靶点-单疾病”的线性模式遇到巨大瓶颈及严峻挑战。资料显示,美国食品药品管理局(FDA)2010年仅有21种新药通过评审,欧洲药品管理局(EMA)也仅批准了14个新药。新药在Ⅱ期和Ⅲ期临床试验中因缺乏有效性和出现非预期的毒性所导致的新药失败率高达30%,使整个制药业在持续繁荣后陷入困境。中医药在诊断上注重整体的和功能的动态变化,治疗上强调辨证论治,通过中药等在整体水平上的调节,治疗局部性病变和恢复整体功能平衡,获得治疗效果。因此,药物的研发和机制研究亟需借鉴中医药的诊疗思路,从整体出发,“多基因-多靶点-复杂疾病”模式着眼,寻求新的研究途径。1网络医学视角下药物分子研究随着组学技术的发展完善,系统生物学及多向药理学已广泛应用于多种疾病及药理、毒理等研究。2007年,Hopkins率先提出并系统地阐述了网络药理学(networkpharmacology)的概念,网络药理学是基于系统生物学的理论,对生物系统的网络分析,选取特定信号节点进行多靶点药物分子设计的新学科,是建立在高通量组学数据分析、计算机虚拟计算及网络数据库检索基础上的生物信息网络构建及网络拓扑结构分析策略和技术基础上的科学思想和研究策略。与传统药理学的最大区别在于,网络药理学是从系统生物学和生物网络平衡的角度阐释疾病的发生发展过程、从改善或恢复生物网络平衡的整体观角度认识药物与机体的相互作用并指导新药发现,强调对信号通路的多途径调节,提高药物的治疗效果,降低毒副作用。多数情况下,疾病发生的分子机制是细胞内调控网络的异常所致,复杂性疾病是由多基因、多功能蛋白相互作用紊乱而形成的疾病网络。新药研发的策略应是发现如何干预疾病的病理网络,需要对多种基因及其调节蛋白的干扰才能影响疾病网络。研究发现,在肿瘤、精神疾病和抗感染等治疗过程中,具有多靶点药理作用的药物比单靶点药物具有更好的疗效。2药物作用机制目前,网络药理学的研究思路通常可分为两类:一是根据公共数据库和公开发表的已有数据,建立特定药物作用机制网络预测模型,预测药物作用靶点,并从生物网络平衡的角度解析药物作用机制。如GuJ等运用虚拟筛选和网络预测技术对大黄二蒽酮A、大黄二蒽酮C、番泻苷C等几种从未报道过具有抗2型糖尿病作用的成分进行预测并获得成功,YanJ等也成功利用该技术对麻黄汤新药理作用进行了预测。二是利用各种组学技术以及高内涵和高通量技术,采用生物信息学的手段分析和构建药物-靶点-疾病网络,建立预测模型,进而解析所研究药物的网络药理学机制。如运用网络靶标预测中药方剂六味地黄丸适于治疗的疾病和机制,以及对复方丹参方的网络药理学研究。3网络药理学的研究3.1实验验证的技术网络药理学研究中与实验相关的环节有两个:一是基于实验结果构建网络所需基本数据的获取,二是对所建立的网络预测模型进行实验验证,这两个环节涉及的技术均应具有高通量、可定量、灵敏、快速、简便、可靠地获取大量数据的特点。目前,网络药理学研究所涉及的相关技术除了组学(基因组、蛋白质组、代谢组和元基因组等)技术外,主要包括高通量和高内涵技术、双高通量基因表达检测技术和分子相互作用技术。3.1.1动物模型检测该技术是指在保持细胞、组织或整体动物结构和功能完整性的前提下,一次性检测成百上千个处理且同时检测被筛样品对活细胞、组织或整体动物多个表型的作用,具有均质、多维表型检测、实时动态监测和可视化的特点。3.1.2基础数据验证该技术是指应用具有检测样品高通量、检测目标基因高通量的双高通量技术,具有对所需基础数据和网络模型进行验证的作用。Fakhari等在2002年提出的聚合酶链式反应(PCR)芯片技术,具有操作流程简单、定量结果无需后期验证、特异性强、灵敏度高及重复性好等特点。3.1.3生物活性成分模型的验证该技术是指从网络药理学角度揭示药物作用原理,或对所构建的药物作用网络或预测模型进行验证,用来揭示药物分子与机体生物大分子之间的相互作用关系。主要包括3种技术:基于表面等离子共振的检测技术、基于生物膜层干涉的检测技术、纳米液相层析-质谱分析技术。这3种技术均具有高通量、高精度、无标记且实时检测的特点。3.2网络属性网络描述该技术是指应用可视化工具,将联系表反映成一张相互联系的可视网络的过程。一般分为2个阶段:(1)丰富网络属性,通过增添网络本身、节点及连接的属性,使节点联系表扩展为包含丰富信息的网络;(2)网络描述,通过丰富的特征描述手段,使网络表现更加直观。目前,大部分网络药理学研究中的可视化可以通过Cytoscape、GUESS、Pajek等专业工具来实现。3.3网络拓扑学模型该技术是指采用相应技术对构建得到的网络进行分析,从中提取出有用信息。主要分为3类:(1)网络拓扑学信息计算,可以得到网络本身的统计属性,反映网络中的隐藏信息;(2)随机网络生成和比较,用来对现有网络进行可靠性验证;(3)网络分层和聚类,简化网络复杂度的重要算法,也是寻找网络潜在信息的方法。4配方设计注重系统协调配合中医药的特色体现在中药复方对复杂疾病整体上的辨证论治,强调从整体把握病因、病机的传变规律及疾病的发展变化,同时方剂的配伍组方注重“君、臣、佐、使”,通过多味中药的协调配合实现对机体失衡紊乱状态的调节,这些理念充分体现了多成分、多靶点及系统调控的思想。借鉴并应用网络药理学技术和方法,通过挖掘网络中的关键节点和功能模块研发多分子、多靶点的复方制剂,有助于中医药整体和多途径系统调控的作用及其机理的研究。4.1网络数据及基因编码建立中药数据库是开展中药网络药理学研究的前提。YeH等通过文本挖掘技术结合严格的人工审核与注释,并从PubMed等海量文献中获取中草药有效成分蛋白靶点信息,建立了首个中草药有效成分蛋白靶点数据库(herbalingredients’targetsdatabase,HIT),该数据库提供了中草药-活性成分-蛋白靶点一站式综合信息,并且,提供了化合物结构式及蛋白序列相似性的分析平台。运用HIT发现中药成分经常作用于多个已知的西药靶点,而其药靶蛋白又具有明显的网络特征,如87%药靶参与的pathway不超过4条。LiS等整合中医药数据库与基因芯片数据库,构建了具有全球网络特性的文献和基因芯片数据整合系统(LMMA),并运用LMMA重建血管生成网络。另外,疾病-药物数据库DrugBank和therapeutictargetdatabase(TTD)等,也为我们研究中药成分的药物靶标等提供了研究工具。4.2小柴胡汤成分-多靶点作用靶点预测结果中药靶点预测是通过网络药理学技术,虚拟筛选中药有效物质并发现其作用靶点,为发现中药及复方新的药理作用提供实验理论依据。吴氏等根据1401个美国FDA批准上市药物的分子结构及其相应靶点数据,采用随机森林法建立靶点预测模型,进而依据附子所含化学成分预测其作用靶点,并据此构建附子多成分-多靶点网络,研究发现附子的22个化学成分预测出多个作用靶点,预测结果得到文献数据印证,反映出中药“多成分、多靶点、多效应”的特点。朱氏等对小柴胡汤中甘草酸、黄芩苷、柴胡皂苷A、人参皂苷Re等38种化学成分进行靶标预测和分析。研究表明,38种化学成分中有21种被发现有预测靶标,提示了小柴胡汤多效应的分子机制。笔者采用基因芯片检测的高通量组学数据,通过连通图(CMap)对扶正化瘀胶囊疗效的新药理作用进行了预测,发现扶正化瘀胶囊具有降血糖、降血脂和降血压的作用。4.3调脾护心方中化学成分-靶标相互作用网络的结构分析为了分析中药及其复方复杂且多向的药理作用,朱氏等运用分子对接和复杂网络分析技术研究调脾护心方所含化学成分和靶标之间的相互作用,结果发现,调脾护心方所含化学成分-靶标相互作用网络属于无尺度网络模型,网络的无尺度特性和网络节点的性质可以较好地阐释各化学成分的药理作用。郑氏等利用生物网络特征参数,对透骨消痛胶囊中分子配体-靶作用网络和药物库中药物分子配体-靶作用网络对照研究透骨消痛胶囊的药理学机制,研究发现透骨消痛胶囊和药物分子配体-靶作用网络中存在“一对多、多对一”复杂的非线性调控模式,揭示了透骨消痛胶囊的多向药理学行为。4.4建立网络模型,研究和诠释饮片工艺以应对中药饮片的功能为了发掘文献信息,实现数据整合,发现中药新的功效,吴氏等运用网络药理学方法理念构建中药饮片网络,研究和诠释饮片的主治、功能与归经等属性间相互关系,以2010年版《中华人民共和国药典》所载646种中药饮片的相关信息,采用文本挖掘法将饮片主治信息梳理归类,以主治来关联各味饮片,建立饮片网络模型,再对网络进行分析和诠释。结果梳理归纳出3016对饮片-主治关联,据此建立饮片网络。4.5基于网络靶标的知识产权法为了发现中药多成分相互作用的方式和潜在药理作用,YueQX等研究发现,中药多成分协同机制主要以药效动力学为主,中药多成分同时作用于生物网络上的相同或不同靶点后,可以通过互补增强或拮抗抵消,网络交叉相互协调来产生整体增强效果。LiS等将筛选具有协同作用复方制剂的网络靶标技术应用于传统中医药,并提出了以网络靶标为基础鉴别多成分协同作用(NIMS)的算法,运用NIMS算法发现中药成分汉防己碱能与木樨草素、槲皮素、厚朴酚、苦参碱和芍药苷5种成分产生增效协同作用。此外,WuZ等基于药物相互作用分子网络建立的多种药物作用预测方法也可以用于中药多成分相互作用的疗效预测研究。4.6中药生物学及生物活性评价网络毒理学是在理解“毒性(副作用)-基因-靶点-药物”相互作用网络的基础上,通过网络分析,来推测和判断药物的毒副作用,在复杂系统中寻找产生不良反应的物质,为药物安全性研究提供理论依据和技术支持。刘氏等认为,快速制备、高通量筛选、高通量生物芯片技术以及组合药靶网络对于中药活性成分筛选、毒性成分排除、药物分子机制等研究均有重要价值。范氏等认为,网络药理学的相关技术,通过基因、蛋白、化合物和毒性反应之间的网络构建,在复杂体系中寻找毒性物质,预测已知化合物的毒副作用。如周氏等利用代谢网络分析方法对马兜铃酸的肾毒性进行了研究,建立了中药整体、动态的药物毒性评价方法。目前,用于网络毒理学研究的比较毒理基因组学数据库(CTD)、国家毒理学计划(NTP)、毒理学数据网络(TOXNET)等相关数据库,用于毒性预测的TOPKAT、HazardExpert、DEREK等软件,以及上海有机化学研究所开发的化合物致癌毒性预测系统(PSCT),都可以为开展中药网络毒理学研究提供工具。4.7病表型-生物分子中医的特点体现在治疗上的辨证论治,强调病证结合、方证合一。网络药理学整合了“疾病-表型-基因-药物”信息,建立了“疾病表型-生物分子”网络,能为具有中医特色的“病-证-效”结合治疗模式服务。牛氏等以热证类风湿性关节炎(RA)为切入点,通过构建、分析其对应的分子网络及药物靶标网络,运用定向文本挖掘等技术探讨“药-证对应”的机制,结果发现,RA热证的分子网络和对证中药靶点的分子网络所涉及的共同的生物学通路可能就是对证中药治疗