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本文运用网络药理学、分子对接及分子动力学模拟等方法，探究葫芦素 B（CuB）抗肝细胞癌（HCC）的多靶点机制。研究筛选出 139 个共同靶点，聚焦 EGFR、MTOR 等关键靶点，发现其主要通过 PI3K-Akt 信号通路发挥作用，为 CuB 用于 HCC 治疗提供机制依据。
研究背景与目的
葫芦素 B（Cucurbitacin B, CuB）在多种癌症中展现出潜在抗癌活性，但其确切作用机制尚不明确。本研究通过整合网络药理学、分子对接和分子动力学模拟等多学科方法，系统解析 CuB 抗肝细胞癌（Hepatocellular Carcinoma, HCC）的多靶点作用机制，为其临床转化提供理论支撑。
数据与方法
靶点筛选与获取
- CuB 潜在靶点：从 CTD、HERB、SwissTargetPrediction、ETCM 和 PharmMapper 等数据库检索获得。
- HCC 相关基因：通过 GEO 数据集（GSE216613、GSE101685、GSE62232、GSE46408）及 GeneCard、DisGeNET、OMIM、TTD 等疾病数据库筛选得到。
网络构建与分析
- 蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络：利用 STRING 数据库构建交集靶点的 PPI 网络，并通过 Cytoscape 软件进行可视化分析，识别核心靶点。
- 功能富集分析：借助 DAVID 数据库对交集靶点进行基因本体论（GO）功能注释和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。
分子对接与动力学验证
- 分子对接：采用 AutoDock Vina 软件评估 CuB 与核心靶点的结合能力，以结合能（＜-5.0 kcal/mol）作为强结合的判断标准。
- 药物代谢动力学（ADMET）评价：通过 ADMETlab 2.0 预测 CuB 的药代动力学性质。
- 分子动力学模拟：使用 Amber20 软件进行长时间动力学模拟，通过均方根偏差（RMSD＜2.5 ?）验证配体 - 受体复合物的稳定性。
外部验证
利用 GEPIA、人类蛋白质图谱（HPA）、cBioPortal 和 TIMER 等数据库，验证核心靶点在 HCC 中的表达差异及与临床特征的相关性。
关键结果
共同靶点筛选
通过数据库交叉比对，鉴定出 CuB 与 HCC 的 139 个共同靶点，其中关键靶点包括表皮生长因子受体（EGFR）、哺乳动物雷帕霉素靶蛋白（MTOR）、基质金属蛋白酶 9（MMP9）、热休克蛋白 90α（HSP90AB1）、信号转导和转录激活因子 3（STAT3）及肿瘤坏死因子（TNF）等。
通路富集分析
KEGG 通路分析显示，共同靶点显著富集于磷脂酰肌醇 3 - 激酶 / 蛋白激酶 B（PI3K-Akt）信号通路，同时涉及脂质代谢、EGFR 酪氨酸激酶抑制剂耐药等癌症相关通路。
分子对接与动力学结果
- 结合能分析：CuB 与核心靶点表现出强结合能力，如 MTOR（-8.2 kcal/mol）、HSP90AB1（-7.9 kcal/mol）。
- ADMET 特征：预测显示 CuB 具有良好的药代动力学性质，符合成药潜力。
- 复合物稳定性：分子动力学模拟表明，CuB 与靶点形成的复合物在模拟过程中 RMSD 值稳定，结构契合度高。
外部验证结果
- 表达差异：HSP90AB1 和 TNF 在 HCC 组织中呈现显著差异表达。
- 临床相关性：细胞周期蛋白 D1（CCND1）和 EGFR 的表达水平与 HCC 患者的临床病理特征存在关联。
结论
本研究通过多维度计算生物学方法，揭示 CuB 通过调控 EGFR、MTOR、HSP90AB1 等关键靶点，主要通过 PI3K-Akt 信号通路发挥抗 HCC 作用，为其作为多靶点抗癌药物的进一步实验研究和临床开发提供了机制基础。未来需结合体内外实验验证其药效及安全性，推动 CuB 在 HCC 治疗中的转化应用。
