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哮喘是全球范围内影响数百万人的慢性炎症性气道疾病，现有治疗手段存在局限性。研究人员整合网络药理学、机器学习、孟德尔随机化（MR）等技术，研究香菇多糖治疗哮喘的机制与靶点。结果发现 STAT3 和 TP53 是关键靶点，香菇多糖能抗炎。这为哮喘治疗提供新思路。
哮喘，这个看似熟悉却又充满谜团的疾病，如同隐匿在呼吸道中的 “神秘幽灵”，悄无声息地影响着全球数百万人的健康。它的典型症状，如喘息、咳嗽和气道阻塞，严重降低了患者的生活质量。目前，常见的治疗手段，像皮质类固醇、β
2- 肾上腺素能激动剂以及生物疗法，虽对部分患者有效，但在面对重症或激素抵抗型哮喘时，往往束手无策，而且还伴随着不少副作用。这就如同在黑暗中摸索，人们急切地渴望找到更安全、更有效的治疗方案。
在这样的背景下，一种源自香菇的多糖 —— 香菇多糖（Lentinan），逐渐进入了科研人员的视野。香菇多糖因其免疫调节和抗炎特性受到关注，过往研究显示它能调节免疫细胞活性，减少 2 型哮喘发病机制中的关键促炎细胞因子（如 IL-4、IL-5 和 IL-13）生成，还能抑制 NF-κB 和 PI3K/Akt 等在哮喘发病中起关键作用的促炎通路，甚至具有抗氧化作用。然而，它在治疗哮喘方面的具体机制却一直如同蒙着一层神秘的面纱，未被完全揭开。
为了深入探索香菇多糖治疗哮喘的奥秘，来自未知研究机构的科研人员开展了一项极具创新性的研究。他们运用网络药理学、机器学习、孟德尔随机化（MR）分析、分子对接以及体外实验验证等多种手段，对香菇多糖在哮喘治疗中的分子机制和治疗潜力展开全面研究。该研究成果发表在《Food Bioscience》上，为哮喘治疗领域带来了新的曙光。
研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法。首先，通过在 PubChem 数据库检索获取香菇多糖化学结构和规范简化分子线性输入规范（Canonical SMILES），并借助 SwissTarget Prediction 和 GeneCards 数据库收集其潜在靶点；利用多个公开数据库检索哮喘相关靶点。接着，运用网络药理学构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，筛选关键基因；采用机器学习中的 LASSO 回归、随机森林（RF）和支持向量机递归特征消除（SVM - RFE）算法进一步筛选靶点；运用孟德尔随机化（MR）分析确定因果关系；借助分子对接和动力学模拟研究结合亲和力；最后通过脂多糖（LPS）诱导 RAW264.7 巨噬细胞进行体外实验验证。数据来源主要是公开的 GEO 数据库和 GWAS 数据库。
下面来看看具体的研究结果：
- 潜在靶点的收集与筛选：在 PubChem 数据库检索 “Lentinan” 获取其化学结构和 Canonical SMILES，随后通过 SwissTarget Prediction 和 GeneCards 数据库共获得 123 个与香菇多糖相关的靶点。同时，以 “asthma” 为关键词，从多个数据库检索到 2973 个哮喘相关靶点。
- 关键靶点的确定：通过构建 PPI 网络，初步确定 7 个枢纽基因，再经 LASSO 回归、RF 和 SVM - RFE 算法筛选，得到 4 个候选靶点。之后，MR 分析将 STAT3 和 TP53 确定为哮喘治疗的关键靶点。
- 分子对接与动力学模拟：分子对接和动力学模拟结果显示，香菇多糖与 STAT3 和 TP53 具有很强的结合亲和力，进一步证实了它们之间的功能相关性。
- 体外实验验证：利用 LPS 诱导 RAW264.7 巨噬细胞实验表明，香菇多糖能显著下调 STAT3 和 TP53 的磷酸化水平，抑制巨噬细胞活化，减少肿瘤坏死因子 - α（TNF - α）、白细胞介素 - 6（IL - 6）、白细胞介素 - 1β（IL - 1β）的分泌。此外，香菇多糖还调节了 PI3K/Akt 信号通路，进一步证实了其抗炎作用。
从研究结论和讨论部分可以看出，这项研究意义重大。研究人员通过整合多种技术，成功确定了 STAT3 和 TP53 是香菇多糖发挥抗炎作用的关键介质，其中 STAT3 是哮喘发病的危险因素，而 TP53 是保护因素。这一发现不仅为哮喘的治疗提供了新的潜在靶点和治疗思路，还拓宽了香菇多糖在医学领域的应用范围，使其有望成为一种新型的哮喘治疗药物。同时，该研究构建的综合计算 - 实验框架，也为其他药物治疗复杂疾病的研究提供了可借鉴的方法，推动了生命科学和健康医学领域的发展。相信在未来，随着对香菇多糖研究的不断深入，它将为哮喘患者带来更多的希望，帮助人们更好地应对这一 “呼吸道幽灵” 的挑战。
