基于网络药理学与实验验证探讨丹参饮治疗精神分裂症相关神经炎症的分子机制

《Journal of Inflammation Research》：Potential Targets and Bioactive Constituents of Daying Decoction in Schizophrenia with Neuroinflammation: A Preliminary Exploratory Integrative Study

这篇研究通过整合网络药理学、生物信息学分析和实验验证，系统探讨了丹参饮（DYD）治疗精神分裂症相关神经炎症（SZNI）的潜在机制。研究发现c-JUN、EGFR、IL1B和SOD2是DYD作用的关键靶点，其中c-JUN与活性成分大黄酸的稳定结合可能通过抑制JNK/c-JUN信号通路减轻神经炎症。该研究为DYD的临床应用提供了分子层面的理论依据。

　　

筛选SZNI相关差异表达基因与潜在靶点

本研究通过分析GEO数据库中的GSE26927数据集，在精神分裂症相关神经炎症（SZNI）组与对照组之间共鉴定出871个差异表达基因（DEGs），其中474个基因上调，397个基因下调。主成分分析（PCA）显示数据集具有高度可重复性。通过整合GeneCards、OMIM、PharmGKB、TTD和DrugBank数据库，共获得3090个精神分裂症相关靶点。维恩图分析显示，有154个基因在SZNI相关DEGs与精神分裂症相关靶点中存在交集。

免疫浸润分析与DYD活性成分筛选

利用CIBERSORT算法评估22种免疫细胞在样本中的浸润水平，发现SZNI组中浆细胞和活化肥大细胞的比例与对照组存在显著差异，提示免疫细胞活性改变可能参与精神分裂症的神经炎症过程。通过TCMSP数据库筛选丹参饮（DYD）四味中药（三棱、莪术、赤芍、大黄）的活性成分，设定口服生物利用度（OB）≥30%和类药性（DL）≥0.18的标准，共获得53个活性成分对应432个靶点。结合Swiss Target Prediction和PharmMapper数据库补充，最终得到533个DYD相关靶点。

构建核心成分-潜在靶点-信号通路网络（CPSN）

将17个SZNI与DYD的交集基因导入STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，拓扑分析显示IL-6和EGFR为关键靶点。GO和KEGG富集分析表明，这些靶点主要富集于AGE-RAGE信号通路、脂质与动脉粥样硬化、Th17细胞分化等通路。通过Cytoscape构建的CPSN网络显示，JUN和IL1B分别参与12和11条通路，提示它们可能是DYD治疗SZNI的关键靶点。

机器学习筛选枢纽基因与诊断模型构建

应用LASSO、SVM、RF和NNET四种机器学习算法对17个潜在靶点进行分析，最终筛选出4个枢纽基因：JUN、SOD2、EGFR和IL1B。诺莫图（Nomogram）显示SOD2在诊断模型中贡献度最高，校准曲线分析得出C-index为0.870，表明模型具有较强判别能力。ROC曲线分析显示4个基因的AUC值均高于0.5，验证其良好的预测效能。GSVA和GSEA分析进一步揭示JUN基因显著富集于NRF1和NRF2通路，提示氧化应激可能参与SZNI的发病机制。

分子对接与分子动力学模拟验证

选择4个枢纽基因与其对应的11个核心活性成分（包括芍药苷元、鞣花酸、芍药苷、黄芩素、黄芩苷、芒柄花素、泽兰黄素、大黄酸、芦荟大黄素等）进行分子对接。结果显示，大黄酸与c-JUN蛋白的结合能最低（-9.7 kcal/mol），形成氢键和π键等稳定相互作用。分子动力学（MD）模拟显示，c-JUN-大黄酸复合物在100 ns模拟时间内RMSD、RMSF、Rg和SASA等参数保持稳定，证实结合构象具有高稳定性。

体外实验验证作用机制

通过CETSA实验证实大黄酸能够直接与c-JUN蛋白结合，显著提高其热稳定性。CCK-8实验显示大黄酸和黄芩素在浓度超过10 μM和5 μM时显著抑制BV2小胶质细胞增殖。Western blot结果表明，LPS诱导后p-JNK和p-c-JUN蛋白表达显著升高，而大黄酸处理能剂量依赖性地抑制其磷酸化水平。RT-qPCR显示大黄酸和黄芩素可降低IL1B、TNF-α和IL-6等促炎因子的mRNA表达。ROS检测进一步证实两种化合物能有效逆转LPS诱导的活性氧水平升高。

综合生物信息学预测与实验验证结果，本研究初步揭示丹参饮可能通过大黄酸等活性成分靶向c-JUN蛋白，抑制JNK/c-JUN信号通路活化，进而减轻神经炎症反应。这为丹参饮治疗精神分裂症相关神经炎症提供了分子机制层面的新见解，为其临床应用奠定了理论基础。