基于系统的化合物-靶点相互作用预测模型的消栓通络方抗脑卒中网络药理学研究

摘要：

消栓通络方临床上主治脑血栓引起的精神呆滞、言语迟涩等症状,疗效显著,但其作用机制尚不明确.本文通过搜集消栓通络方中的化学成分和治疗脑卒中相关靶点,获得1 251个化学成分和10个脑卒中相关靶点,采用朴素贝叶斯和递归分割等机器学习算法,基于分子指纹和分子描述符,结合分子对接方法,构建了脑卒中10个相关靶点的18个化合物-靶点相互作用预测模型.应用这些模型预测了消栓通络方的活性化学成分及其作用靶点,发现了153个潜在活性化学成分,其中22个可以与2个以上脑卒中药物靶点相互作用.在此基础上,利用网络构建专业软件,构建了化学成分-靶点网络,并通过Gene-Ontology (GO)富集分析,确证了靶点重要的生物过程,如凝血(blood coagulation)、血管生成正调控(positive regulation of angiogenesis)和离子转运正调控(positive regulation of ion transport)等.在此基础上,构建了靶点-通路网络.本研究利用机器学习、分子对接、虚拟筛选、数据挖掘及网络构建等技术方法,探索并部分揭示了消栓通络方抗脑卒中的活性物质基础及其化学成分-靶点-通路的网络作用机制,为消栓通络方的深入研究提供重要信息依据.

关键词：消栓通络方、脑卒中、药物靶点、机器学习、分子对接、虚拟筛选、网络药理学

所属期刊栏目：55

分类号：R285(中药学)

资助基金：国家自然科学基金;北京市自然科学基金;北京市自然科学基金;重大新药创制"科技重大专项;重大新药创制"科技重大专项;创新工程项目

在线出版日期：2020-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：256-264