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为探明双酚 A（BPA）致糖尿病心肌病（DCM）机制，研究人员结合网络毒理学与分子对接展开研究。通过多数据库及工具分析，发现 93 个潜在靶点，涉及氧化应激、胰岛素信号等通路，为 DCM 防治提供新方向。
在现代工业化进程中，各类化学物质与人类生活紧密交织，双酚 A（BPA）作为一种典型的内分泌干扰物，广泛应用于塑料制品、食品包装等领域，其潜在健康风险备受关注。糖尿病心肌病（DCM）是糖尿病的严重并发症之一，表现为心肌功能障碍，常独立于冠状动脉疾病发生，涉及胰岛素抵抗、线粒体功能障碍、氧化应激等复杂病理过程。然而，BPA 与 DCM 之间的具体分子机制尚不清楚，环境污染物如何加速 DCM 进展成为亟待解决的科学问题。
为填补这一研究空白，研究人员开展了 “Network toxicology and molecular docking to investigate the mechanism of bisphenol A toxicity in human diabetic cardiomyopathy” 的研究，相关成果发表在《Ecotoxicology and Environmental Safety》。
研究人员综合运用网络毒理学和分子对接技术，系统解析 BPA 诱导 DCM 的分子机制。首先，通过 ADMETlab2.0、ProTox3.0 等计算平台评估 BPA 的毒理学特征，利用 GeneCards、OMIM、ChEMBL 等数据库构建 BPA 与 DCM 的靶点库。通过 Venn 图分析筛选出 93 个 BPA 与 DCM 的共同潜在靶点，并借助 Cytoscape 构建调控网络，结合 STRING 数据库构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，进一步通过 GO 和 KEGG 通路分析挖掘关键生物学过程和信号通路，最后通过分子对接验证 BPA 与核心靶点的结合能力。
3.1 毒性分析
ProTox 数据库预测显示，BPA 与雌激素受体有强相互作用，具环境雌激素活性，ADMETlab 2.0 分析其有 ocular irritation 和 dermal toxicity 等特性，且与糖尿病及并发症存在关联。
3.2-3.4 靶点分析
整合 ChEMBL 和 SwissTargetPrediction 数据库，获 2983 个 BPA 靶点；从 GeneCards 和 OMIM 数据库提取 553 个 DCM 相关基因，两者交集得到 93 个潜在靶点，为后续机制研究奠定基础。
3.5-3.7 网络构建与通路分析
构建的 “化合物 - 靶点 - 疾病” 调控网络直观展示相互作用，GO 分析显示靶点与心肌收缩、离子通道活性等心脏功能相关；KEGG 通路分析表明，这些靶点富集于胰岛素信号通路、AMPK 信号通路、HIF-1 信号通路等多个与 DCM 密切相关的通路。
3.8-3.9 核心靶点筛选与分子对接
PPI 网络分析筛选出 INS、AKT1、PPARG、STAT3、PPARA、MMP9 等核心靶点。分子对接结果显示，BPA 与这些核心靶点结合能稳定，结合能在 - 5.3 至 - 7.5 kcal/mol 之间，提示 BPA 可通过与这些靶点相互作用参与 DCM 发病。
本研究通过整合网络毒理学与分子对接技术，系统揭示了 BPA 诱导 DCM 的潜在分子机制。研究发现 BPA 可通过作用于 INS、AKT1、PPARA 等核心靶点，干扰氧化应激、胰岛素信号、代谢等关键通路，从而促进 DCM 的发生发展。该研究不仅为阐明 BPA 相关心血管并发症的发病机制提供了新视角，也为 DCM 的预防和治疗提供了潜在靶点，同时凸显了网络毒理学在未明确环境化合物毒性通路识别中的应用潜力，为后续深入开展环境污染物与心血管疾病关联研究奠定了重要基础。
