基于生物信息学探讨益母草治疗卵巢癌的作用机制

• 作者: 王佳 曹知勇 柴玉慧 李成年
• 来源期刊: 世界中西医结合杂志
• 关键词: 卵巢癌 益母草 数据库 生存分析
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 药物研究
• 页码范围: 1265-1270,1313
• 页数: 7页
• 分类号: R285
• 语种: 中文
• DOI: 10.13935/j.cnki.sjzx.210718

摘要

目的 基于生物信息学揭示益母草治疗卵巢癌的分子机制.方法 本研究采用GE O数据库GPL96平台共3个基因芯片,和GeneCards数据库做交集靶点,作为卵巢癌的核心疾病靶点.中药靶点的获取采用中药系统药理学分析平台(Traditional Chinese medicine system platform,TCMSP),依据口服利用度(Oral bioavail-ability,OB)≥30％,类药性(Drug-likeness,DL)≥0.18为益母草活性成分的筛选条件,将益母草中活性较高的成分筛选出来,并获取相应靶点蛋白.将卵巢癌的核心疾病靶点和益母草的靶点做线上Venn交集,将得到的共同靶点做生存分析,排除P>0.05的靶点,得到关键靶点;做关键靶点蛋白PPI互作网络图,DAVID数据库对关键靶点进行GO基因功能分析、KEGG通路分析.选取湖北中医药大学附属医院2018年1月—2020年1月手术治疗的60例卵巢组织标本,其中卵巢癌组织30例,正常卵巢组织30例,采用qRT-PCR法检测两组患者差异基因的表达变化.结果 GeneCards数据库共记录卵巢癌6657个疾病靶点,与GPL96平台上基因芯片得到的疾病靶点进行比较,共得到487个卵巢癌疾病靶点.TCMSP数据库共记录益母草共204个靶点,与卵巢癌核心靶点做线上Venn分析,共得到22个共同靶点,将得到的共同靶点导入Kaplan Meier-Plotter进行在线生存分析,排除P>0.05的4个靶点,得到18个关键靶点;关键靶点PPI蛋白互作网络图显示,关键靶点之间联系密切;GO分析显示,18个关键靶点与42个生物学过程(BP)相关,与8个细胞定位(CC)相关,与9个分子功能(MF)相关;KEGG通路分析关键靶点与11条信号通路相关,与癌症通路关系最为密切.qRT-PCR检测结果显示,卵巢癌患者PTEN、MAPK14、CCNB1、CDK1、EGFR mRNA表达水平均显著升高.结论 益母草可能是通过对PTEN、MAPK14、CC-NB1、CDK1、EGFR的调控干预卵巢癌.