一种集成的多靶点筛选策略,结合了网络药理学、细胞膜色谱法与高效液相色谱法,用于从圆叶香附(Cyperus rotundus L.)中鉴定潜在的抗抑郁化合物
《Journal of Ethnopharmacology》:An integrated multitarget screening strategy combining network pharmacology with cell membrane chromatography coupled to high-performance liquid chromatography for identifying candidate antidepressant compounds from Cyperus rotundus L.
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时间:2026年06月12日
来源:Journal of Ethnopharmacology 5.4
编辑推荐:
刘明辉|王万娇|张玉婷|永杰|江青松|孙瑞|韩晓|韩胜利|何朗冲|于和水|尹佳欣|李铮
天津中医药大学中药制药工程学院,天津,301617,中国
**摘要:**
**民族药理学相关性**
香附子(Cyperus rotundus L.)是一种传统的中药,几个世纪
刘明辉|王万娇|张玉婷|永杰|江青松|孙瑞|韩晓|韩胜利|何朗冲|于和水|尹佳欣|李铮
天津中医药大学中药制药工程学院,天津,301617,中国
**摘要:**
**民族药理学相关性**
香附子(Cyperus rotundus L.)是一种传统的中药,几个世纪以来一直被用于舒缓肝脏、调节气血和缓解情绪困扰。其经典适应症包括“郁证”,表现为抑郁情绪、胸闷和烦躁不安。香附子被纳入针对抑郁相关疾病的代表性中药方剂中,如越橘丸,这证明了其在情绪障碍管理中的民族药理学相关性。然而,其复杂的化学成分给系统识别生物活性化合物带来了巨大挑战,且香附子中具体的抗抑郁成分尚未得到充分研究,阻碍了对其抗抑郁作用机制的阐明及相关治疗药物的开发。
**研究目的**
本研究旨在建立一种综合的多方法策略,以快速筛选香附子中的多靶点候选抗抑郁化合物,并对其抗抑郁活性进行初步的体外评估。
**方法**
采用顶空气相色谱-离子迁移谱(HS-GC-IMS)、顶空固相微萃取-气相色谱-质谱(HS-SPME-GC-MS)和超高效液相色谱-四极杆 Orbitrap 质谱(UPLC-Q-Orbitrap-MS)技术对香附子的挥发性和非挥发性化学成分进行了全面分析。在此基础上,结合网络药理学(NP)与高效液相色谱-细胞膜色谱(HPLC-CMC)在线平台,开发了一种多维筛选策略,用于系统识别香附子中的候选抗抑郁化合物。随后通过分子对接和表面等离子共振(SPR)技术评估了这些候选抗抑郁化合物与其靶受体的结合亲和力。最后,以盐酸氟西汀作为阳性对照,在皮质酮诱导的 PC12 细胞损伤模型中评估了这些化合物的神经保护作用。
**结果**
HS-GC-IMS 和 HS-SPME-GC-MS 共鉴定出 115 种挥发性有机化合物(VOCs),其中 4 种化合物(1,8-桉叶油醇、对伞花烃、萜品烯-4-醇和α-蒎烯)被两种方法均检测到。UPLC-Q-Orbitrap-MS 鉴定了 30 种非挥发性有机化合物(NVOCs)。共鉴定出 7 种候选抗抑郁化合物,它们对 5-羟色胺 1A 受体(5-HT1A)、5-羟色胺 2A 受体(5-HT2A)、多巴胺 D1 受体(DRD1)和多巴胺 D2 受体(DRD2)具有结合亲和力。分子对接和 SPR 分析证实了这些化合物与其靶受体的直接结合。在皮质酮诱导的 PC12 细胞损伤模型中,大多数化合物的体外神经保护作用与盐酸氟西汀相当或更强。此外,本研究首次发现香附酮和阿ristolone 具有抗抑郁潜力。
**结论**
本研究开发了一种结合 HS-GC-IMS、HS-SPME-GC-MS 和 UPLC-Q-Orbitrap-MS 的综合 NP-HPLC-CMC 筛选策略,从香附子中鉴定出 7 种针对 5-HT1A、5-HT2A、DRD1 和 DRD2 受体的候选抗抑郁化合物,其中香附酮和阿ristolone 首次被证实具有抗抑郁潜力。这些发现阐明了香附子的抗抑郁作用机制,并为从中药中筛选 GPCR 靶向生物活性化合物提供了可重复的方法框架,下一步需要在体内验证其抗抑郁效果。
**引言**
抑郁症是全球最常见的精神障碍之一,是导致残疾的主要原因之一,给全球公共卫生系统带来了巨大负担(Fan 等,2025;Gonda 等,2024)。根据世界卫生组织(WHO)的数据,全球约有 4% 的人口受到抑郁症的影响。在中国,抑郁症和焦虑症影响了近 1 亿人。流行病学证据显示,1990 年至 2021 年间抑郁症病例增加了 54%,但临床治疗率却持续较低。《柳叶刀·精神病学》的数据显示,过去一年中仅有约 9.5% 的成年抑郁症患者接受了任何专业治疗,其中不到 0.5% 的患者接受了“适当的治疗”。这种差异深刻反映了当前预防和治疗系统在可及性和有效性方面面临的挑战(2023)。药物治疗仍是临床抑郁症管理的基石,选择性 5-羟色胺再摄取抑制剂和 5-羟色胺-去甲肾上腺素再摄取抑制剂是一线药物(Cipriani 等,2018)。这些药物主要通过调节突触间隙中的神经递质(包括 5-羟色胺、多巴胺和去甲肾上腺素)水平来发挥抗抑郁作用。与 5-羟色胺、多巴胺和去甲肾上腺素相关的多数受体属于 G 蛋白偶联受体(GPCR)家族。作为人类最大的膜受体类别,GPCR 调节关键的细胞信号传导途径,是许多疾病(包括抑郁症)的主要治疗靶点(Cao 和 Roth,2023;Ciancetta 等,2024;Wang 等,2025)。GPCR 调节神经递质和免疫因子相关的信号传导,在抑郁症的药理学和治疗中起着不可或缺的作用(Cottingham 和 Wang,2012;Sutton 等,2018)。超过 80% 的单胺受体属于 GPCR 家族,这些受体与抑郁症的“单胺缺乏”假说直接相关(Bj?rk 和 Svenningsson,2011)。5-羟色胺 1A、5-羟色胺 2A、DRD1 和 DRD2 是治疗抑郁症的关键单胺 GPCR(Beaulieu 等,2015;Fakhoury,2016)。目前市场上大多数抗抑郁药直接或间接作用于 5-羟色胺 1A、5-羟色胺 2A、DRD1 和 DRD2 受体,例如维拉佐酮和奈法唑酮通过这些机制发挥抗抑郁作用(Agrawal 等,2024;El-Kasaby 等,2024;Zhang 等,2020)。然而,这些药物常伴有副作用,包括性功能障碍和严重的戒断综合征,因此迫切需要新型、安全有效的抗抑郁药(Bala 等,2018;Fava 等,2015)。
基于整体观念和辨证原则,中药在抑郁症的预防和治疗中显示出独特优势,包括低毒性、多组分特性、多靶点作用和多途径协同调节(Dang 等,2024;Zhao 等,2023)。中药中的天然化合物作为药理活性的基础,具有明确的机制、多靶点协同作用和高安全性(Wang 等,2024;Wang 等,2025)。将中药中的天然化合物开发为新型抗抑郁药可能成为抑郁症治疗的突破。香附子(Cyperus rotundus L.)是一种莎草科植物的干燥根茎,是传统上用于舒缓肝脏和调节气血的中药(Commission,2020)。香附子传统上用于治疗与“郁证”相关的症状,如情绪困扰和胸胁胀痛(Wang 等,2022)。香附子传统的调情作用被认为源于其复杂的化学成分。然而,传统的中药成分分离和鉴定技术耗时、劳动密集且效率低下,无法充分阐明中药的复杂药理机制(Fu 等,2020;Xu 等,2023)。为了解决筛选中药抗抑郁候选物质的困难并建立相应的筛选方法,本研究建立了一种多靶点、多技术的综合策略。HS-GC-IMS、HS-SPME-GC-MS 和 UPLC-Q-Orbitrap-MS 的联合应用能够全面覆盖和分析中药中的挥发性和非挥发性化合物。HS-SPME-GC-MS 适用于高灵敏度和准确性的挥发性成分鉴定(Watanabe 等,2011);HS-GC-IMS 可快速区分异构体和挥发性相似的化合物(Lu 等,2023);UPLC-Q-Orbitrap-MS 提供高分辨率和高质量精度的非挥发性化合物鉴定(Zhang 等,2025)。这三种技术的结合显著增强了中药成分筛选的深度和可靠性,为候选活性化合物的发现和质量评估提供了互补的多维数据。随后,NP 利用公共数据库和计算算法对已知化学成分与蛋白质靶点之间的相互作用进行高通量虚拟筛选(Sadaqat 等,2023),从而同时考虑药物的多组分和多靶点协同效应,特别适合于中药提取物中候选活性化合物的初步鉴定。此外,CMC 基于药物分子与细胞膜(如受体、离子通道)之间的特异性亲和作用,使生物活性成分在色谱柱上表现出特征性的保留行为(Fu 等,2021;Zhou 等,2022)。值得注意的是,CMC 模拟了药物-细胞膜和膜蛋白相互作用的生理环境,能够直接高效地鉴定具有特定膜蛋白亲和力的化合物(Liu 等,2025)。
**讨论**
本研究综合运用了现代化学、网络药理学和系统生物学方法,系统研究了香附子中的候选抗抑郁化合物及其潜在作用机制。结果表明,香附子的抗抑郁活性可能归因于多种成分的协同作用,而非单一成分。
**作者贡献声明**
李铮:资源获取。尹佳欣:写作、审稿与编辑、验证、方法学、数据管理。于和水:写作、审稿与编辑、软件、资源管理、项目管理、方法学。何朗冲:监督。韩胜利:监督。韩晓:验证。孙瑞:数据管理。江青松:可视化。永杰:研究、数据分析。张玉婷:可视化、方法学、研究、数据管理。王万娇:写作、审稿与编辑。
**未引用参考文献**
2023. 抑郁症;Sadaqat 等,2023;Wang 等,2025;Zhao 等,2023。
**利益冲突声明**
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。
**资助来源**
本研究得到了工业和信息化部 2024 年重点专项项目(项目编号:2440STCZB2617)的支持。
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