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为解决肺癌治疗难题，襄阳中心医院的研究人员开展 CHA 治疗肺癌机制的研究。结果发现 CHA 经多种成分作用多靶点及通路发挥抑癌效果。该研究为肺癌治疗提供新思路，推荐科研读者阅读，助力深入探索肺癌疗法。
肺癌（Lung Cancer，LC），这个听起来就令人胆寒的疾病，是人类健康的一大杀手。它就像一个隐藏在黑暗中的恶魔，极其狡猾且致命。据统计，每年约有 180 万人因肺癌失去生命，在各类恶性肿瘤中，它的死亡率 “一骑绝尘”，牢牢占据榜首之位。
尽管现代医学在放疗、化疗、靶向治疗和免疫治疗等方面不断取得进步，就像一场与病魔的赛跑，医学研究者们努力地追赶，但大多数晚期肺癌患者最终还是难以逃脱治疗失败的命运。这就好比一场艰苦的战斗，虽然不断有新的武器（治疗方法）投入使用，却依旧无法彻底战胜敌人（肺癌）。面对这样的困境，寻找新的治疗方法和药物就显得极为迫切，这就像是在黑暗中寻找一丝曙光，成为了医学领域亟待解决的重大问题。
在这样的大背景下，来自襄阳中心医院的研究人员决心攻克这个难题。他们经过不懈的努力研究，在《BMC Complementary Medicine and Therapies》期刊上发表了题为 “Network pharmacology and experimental validation reveal the anti - lung cancer mechanism of Codonopsis Radix - Hedysarum Multijugum Maxim. - Atractylodes Macrocephala Koidz” 的论文。这篇论文就像是一把钥匙，为我们打开了探索肺癌治疗新途径的大门。研究发现，党参 - 多序岩黄芪 - 白术（Codonopsis Radix - Hedysarum Multijugum Maxim. - Atractylodes Macrocephala Koidz，CHA）通过多种生物活性成分，作用于多个靶点和信号通路，发挥出了抑制肺癌的神奇效果。这一发现意义非凡，为肺癌的治疗提供了全新的思路和理论依据，就像在黑暗中点亮了一盏明灯，为后续的临床应用带来了新的希望。
为了完成这项研究，研究人员使用了多种先进的技术方法。他们通过数据库检索，从 TCMSP、SwissTargetPrediction 等数据库获取 CHA 的活性成分和潜在靶点信息；利用网络构建与分析技术，借助 STRING 数据库构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，并用 Cytoscape 软件进行分析，筛选出核心靶点；运用功能富集分析技术，通过 Gene Ontology（GO）分析和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）分析，探索靶点相关的生物学功能和信号通路；还借助分子对接技术，评估活性成分与靶点的结合能力；最后通过细胞实验和动物实验，用 CCK - 8 法、Transwell 实验、qRT - PCR、Western blot 以及裸鼠肺转移模型，来验证 CHA 对肺癌细胞的作用。
下面我们来详细看看他们的研究都发现了什么。
活性成分和靶点预测
研究人员先在 TCMSP 和 SwissADME 数据库中 “寻宝”，根据一系列规则，比如符合 Lipinski 五规则（分子量≤500，辛醇 / 水分配系数≤5，氢键供体≤5，氢键受体≤10，旋转键数≤10 ）等，成功找到了 CHA 的 27 种活性成分。这些成分有的来自党参，有的来自多序岩黄芪，还有的来自白术。接着，他们又通过 SwissTargetPrediction 数据库预测出这些活性成分对应的 518 个潜在靶点，这就像是找到了宝藏可能埋藏的地点，为后续研究指明了方向。
收集 CHA 治疗肺癌的靶点
研究人员又在 MalaCards、GeneCards 和 DisGenNET 数据库中搜索肺癌相关基因，就像在知识的海洋里捞取特定的 “鱼儿”。这一捞，得到了好多肺癌相关基因，经过整合，一共找到了 6092 个。然后，他们把这些肺癌相关基因和 CHA 的潜在靶点进行对比，发现有 411 个基因既是肺癌相关基因，又是 CHA 的靶点，这些 “重叠” 的基因就是后续研究的关键，被称为 “共同靶点”。
基于共同靶点的 GO 和 KEGG 分析
为了弄清楚这 411 个共同靶点的 “本领”，研究人员进行了 GO 和 KEGG 分析。结果发现，这些靶点参与了好多重要的生物学过程，比如蛋白质磷酸化修饰、调节丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）活性等，就像一个个勤劳的小工匠，在细胞这个大工厂里各司其职。KEGG 富集分析还表明，这些靶点和很多疾病相关通路有关，其中 PI3K - Akt 信号通路最为突出。而且，他们还发现 CHA 可能通过影响多个靶点和调节多个信号通路来发挥抗肺癌作用，这就像是一张紧密的大网，从多个方面来 “围剿” 肺癌细胞。
PPI 网络构建和核心靶点筛选
研究人员用 String 数据库构建了 PPI 网络，并且通过设置一些条件，比如去掉单独的节点，把相互作用分数设置为 0.9（这在 STRING 数据库里是最高置信度），得到了可信度很高的相互作用蛋白质信息。之后，又用 Cytoscape 3.9.1 软件里的 CytoNCA 插件计算每个节点的一些参数，像度中心性（Degree Centrality，DC）、中介中心性（Betweenness Centrality，BC）和接近中心性（Closeness Centrality，CC），按照这些参数的中位数进行筛选，经过三轮严格筛选，最终确定了 10 个核心靶点，包括 SRC、HSP90AA1、AKT1 等。这些核心靶点就像是这场抗癌战争中的关键据点，对后续研究至关重要。
核心靶点在肺癌中的临床意义
研究人员利用 UALCAN 数据库中的 TCGA 数据集分析这 10 个核心靶点在肺癌中的表达情况，结果发现 HSP90AA1、SRC、HSP90AB1、EGFR 和 ESR1 在肺癌中显著上调，而 GRB2、PRKACA 和 MAPK1 则显著下调，AKT1 和 EP300 变化不明显。而且，生存分析还显示，HSP90AA1 高表达的患者生存时间短，预后差。这就好比发现了肺癌细胞的一些 “弱点”，为治疗肺癌提供了重要线索。
分子对接结果
研究人员用 Sankey 图展示了 10 个核心靶点、活性分子和药物之间的关系，发现这些核心靶点是 20 种 CHA 生物活性分子的潜在靶点。通过分子对接，他们还发现 12 - 千里光酰 - 2E,8E,10E - 白术三醇、14 - 乙酰 - 12 - 千里光酰 - 2E,8Z,10E - 白术三醇等 5 种活性成分和核心靶点的结合能力很强，结合能在 - 5.0 到 - 9.2 kcal/mol 之间，这就像是找到了能精准 “锁住” 靶点的 “钥匙”，为研发更有效的抗癌药物提供了依据。
CHA 提取物抑制肺癌细胞的增殖、迁移和侵袭
在细胞实验中，研究人员用 CCK - 8 实验检测 CHA 对肺癌细胞活力的影响，发现随着 CHA 浓度增加，肺癌细胞的存活率明显下降，就像给肺癌细胞 “泼了冷水”。他们还计算出 CHA 对不同肺癌细胞系的半数抑制浓度（IC<sub>50</sub>）。接着，用 Transwell 实验发现 CHA 能显著抑制肺癌细胞的迁移和侵袭能力，这就像是给肺癌细胞的 “行动” 上了枷锁。qRT - PCR 实验表明 CHA 能抑制核心基因的表达，Western blot 实验发现 CHA 能抑制 PI3K/AKT 通路的激活。在动物实验中，给裸鼠注射用 CHA 处理过的肺癌细胞后，发现肺癌细胞在裸鼠肺组织中形成肿瘤结节的能力明显受到抑制，这一系列实验都表明 CHA 能有效抑制肺癌细胞的恶性行为。
综合以上研究，研究人员得出结论：CHA 中的 12 - 千里光酰 - 2E,8E,10E - 白术三醇、14 - 乙酰 - 12 - 千里光酰 - 2E,8Z,10E - 白术三醇、芒柄花素、异黄酮、(R) - 异紫花前胡醇等生物活性成分，作用于肺癌细胞中的 SRC、HSP90AA1、AKT1、EGFR 和 ESR1 等关键靶基因，参与 PI3K - AKT 等多种信号通路的调节，从而发挥抑制肺癌的作用。
不过，研究人员也很严谨地指出，这项研究存在一些局限性。网络药理学虽然能从整体上把握不同成分之间的关系，但很难详细阐明每个成分的具体生物学效应。而且，这次研究只对 5 种活性成分进行了分子对接，体外和体内实验也只是基于 CHA 提取物，这些活性成分以及 CHA 其他成分的抗癌特性还需要更多功能实验来评估。另外，研究中 CHA 的成分是通过公开数据库收集的，可能会有遗漏。未来可以借助液相色谱 - 质谱等技术更全面地发现其功能成分。
尽管有这些不足，但这项研究依旧意义重大。它为肺癌的治疗提供了新的方向，让我们看到了 CHA 在肺癌治疗中的潜力，就像在肺癌治疗的道路上开辟了一条新的小径，虽然可能还需要进一步完善和拓展，但已经为后续研究打下了坚实的基础，相信在未来，随着研究的不断深入，CHA 有望成为肺癌治疗的有力武器，为众多肺癌患者带来新的希望。
