通过计算与实验相结合的分析方法探索地榆根的抗胃作用机制

《Phytomedicine》：Exploring Potential Anti-Gastric Mechanisms of Rhizoma Paridis through Integrated Computational and Experimental Analyses

　　摘要
背景：胃癌仍是全球范围内导致癌症相关死亡的主要原因，尤其是在晚期阶段，治疗效果有限。传统中药延胡索具有显著的抗肿瘤活性，但其抗胃癌的机制尚未得到系统研究。
方法：本研究建立了计算与实验相结合的框架，以探究延胡索的抗胃癌活性及其潜在机制。首先，通过超高效液相色谱、液相色谱-质谱分析以及机器学习驱动的数据挖掘技术，识别出延胡索中的活性成分及其对应靶点。接着，利用梯度提升算法确定关键靶基因，并通过反卷积算法、无监督聚类和降维方法分析这些基因与胃癌的关联。进一步通过分子对接、分子动力学模拟以及体外和体内实验，探讨活性成分与靶点之间的相互作用及延胡索治疗胃癌的机制。
结果：从延胡索中共鉴定出118种植物化学物质，其中40种候选生物活性成分和6个关键基因，即BAX、BCL2、VEGFA、KDR、CASP3和CTNNB1被优先考虑。功能富集分析表明，这些靶点主要与细胞凋亡、血管生成以及Wnt/β-catenin信号通路相关。转录组分析、预后分析、免疫浸润分析及单细胞分析进一步证实了它们在胃癌中的作用。分子对接和分子动力学模拟显示，代表性活性成分与关键靶点之间存在稳定的结合关系。实验研究表明，延胡索能够抑制胃癌细胞的增殖和肿瘤生长，同时引发与细胞凋亡和血管生成相关的分子变化。
结论：延胡索具有显著的抗胃癌活性，可能通过协调调控细胞凋亡、血管生成及Wnt/β-catenin相关通路发挥作用。本研究构建了一个将计算分析与生物学验证相结合的系统框架，用于研究复杂中药的药理作用，并为延胡索的抗胃癌潜力提供了机制层面的见解。

引言
胃癌是全球第四大常见恶性肿瘤，其发病率高且预后较差，这主要是由于其生物学复杂性、异质性以及往往在晚期才被诊断出来（Bray等人，2022）。作为消化道的主要恶性肿瘤，胃癌受多种因素影响，包括遗传易感性、环境因素和饮食习惯（Machlowska等人，2020；Yang等人，2023）。目前胃癌的治疗策略主要包括手术、化疗和放疗，但这些方法在疾病晚期效果不佳，且常常伴有严重的副作用，如免疫细胞受损，进一步加重患者的康复难度（Correa等人，2013；Guo等人，2016；R?cken等人，2023）。因此，人们越来越关注补充和替代医学，尤其是传统中医，它在改善胃癌治疗效果和减少副作用方面展现出良好前景。
传统中医采用更为整体化的方法治疗胃癌（Ye等人，2023；Zhang等人，2021），不仅针对肿瘤本身，还通过多成分、多靶点和多通路干预来提升机体整体功能。近年来，传统中医因其治疗潜力而受到越来越多的关注，因为它能够提供与常规疗法无缝结合的辅助治疗，针对癌症生物学的多个方面发挥作用（Xu等人，2022）。许多用于传统中医的草药，如延胡索，已被证实具有抗肿瘤作用，这些作用也得到了实验研究和临床试验的验证（Ke等人，2024；Liu等人，2022；Liu等人，2021；Li等人，2022；Wu等人，2022）。然而，中药的复杂性，以及其多种活性成分和多靶点作用机制，给理解其分子作用带来了巨大挑战。传统的药理学研究方法往往难以把握这些系统的复杂性。
为系统研究延胡索的抗胃癌活性及其潜在机制，本研究建立了计算与实验相结合的框架（图1）。具体而言，首先通过超高效液相色谱、液相色谱-质谱分析以及机器学习驱动的数据挖掘技术对延胡索的活性成分进行表征，随后进行化合物筛选和靶点预测。接着，利用梯度提升算法筛选出关键靶基因，并通过差异表达基因分析、预后意义分析、免疫细胞浸润分析和单细胞分析等生物信息学方法探讨这些基因与胃癌的关联。随后，通过分子对接和分子动力学模拟分析预测的化合物与靶点之间的相互作用。最后，通过体外和体内实验进一步研究延胡索的抗胃癌活性及其潜在机制。
本研究的创新之处在于将计算方法和实验方法相结合，系统评估延胡索的抗胃癌潜力。与以往仅研究单一化合物的研究不同，本研究将延胡索视为一种多成分中药提取物，探讨其与细胞凋亡相关信号通路、血管生成相关调控以及Wnt/β-catenin相关通路的潜在关联。我们的研究结果表明，这些生物学过程可能共同决定了延胡索的抗肿瘤作用。虽然这些结果支持所提出机制的合理性，但仍需进一步研究以明确它们的因果关系和作用层次。总体而言，本研究为了解延胡索的抗胃癌潜力提供了新视角，同时也体现了将计算与实验方法相结合在系统研究复杂中药中的重要性。

章节节选
延胡索成分数据集的构建：为全面识别延胡索中的生物活性成分，首先对其进行了超高效液相色谱和液相色谱-质谱分析，具体方法详见补充信息。随后，运用基于机器学习算法的自然语言处理和文本挖掘技术，以“延胡索”及其相关成分名称为关键词，搜索并分析了HERB、TCMSP、TCMBank和TCM-ID等多个数据库以及相关文献。

延胡索活性成分的筛选与靶点识别：通过超高效液相色谱（补充图S1-S2）、液相色谱-质谱分析以及基于机器学习的文本挖掘技术，共在延胡索中鉴定出118种化学物质，其中4种主要成分——多酚I、多酚II、多酚Ⅵ和多酚VII是通过液相色谱-质谱分析确定的（表2、表3和图2）（He等人，2023；Hong等人，2025；Wu等人，2017；Yang等人，2017）。为进一步筛选出具有潜在生物活性的成分，还通过药物相似性分析对它们进行了评估。

讨论：目前，我们建立了一个整合性的系统框架，该框架结合了机器学习辅助的化合物筛选、网络药理学、分子动力学模拟以及全面的生物学验证，用于研究延胡索的抗胃癌机制。通过将计算机预测结果与体外和体内实验相结合，本研究初步探讨了延胡索可能通过多成分、多靶点途径发挥抗胃癌作用的机制。

结论：总之，本研究建立了计算与实验相结合的框架，用于研究延胡索的潜在机制。通过植物化学成分分析、机器学习辅助的靶点筛选、生物信息学分析、分子模拟以及生物学验证，我们证明了延胡索在体外和体内模型中均具有显著的抗胃癌活性。研究结果表明，所观察到的抗肿瘤作用可能与多种机制的协同作用有关。

作者贡献
杨银峰：概念设计、方法学、可视化、研究实施、数据整理、初稿撰写、审稿与编辑、项目监督。程振：方法学、验证、研究实施、数据整理、可视化。杨建华：方法学、验证、研究实施、数据整理。杨培正：方法学、验证、研究实施、数据整理。高航：提供Western Blot和qRT-PCR检测结果。严标标：方法学、验证、数据整理。王向宇：数据可用性说明。所有数据均为本研究团队自主生成，未使用任何外部数据源。所有作者均承诺对研究的各个环节负责，确保数据的完整性与准确性。

伦理声明
本研究已获得安徽中医药大学动物研究伦理委员会的批准（批准号AHUCM-mouse-2021027）。所有实验均严格遵循世界医学协会《赫尔辛基宣言》（2013年版）的要求进行。

致谢
感谢安徽省教育厅“优秀青年科研项目”（项目编号2022AH020042）、中国国家自然科学基金委员会“青年科学基金”（项目编号81904062）、安徽省高校重大科学研究计划（项目编号2024AH040143和2024AH040146）、安徽省质量工程（项目编号2025sx042）、安徽省教育厅培训行动计划（项目编号JNFX2023020和JWFX2025017）以及安徽省重点实验室的支持。

作者名单
杨银峰|程振|杨建华|杨培正|高航|严标标|王向宇|周雪梅|陈胜希|吴子茵|盛海阳|董志强|李岩|洪兴辉|宋红|王景辉