联合机器学习和网络药理学探究小柴胡汤治疗类风湿关节炎的作用机制

作     者：陈丝梦 孟祥文 王金 程芷洛 宣自华 贾晓益 CHEN Simeng;MENG Xiangwen;WANG Jin;CHENG Zhiluo;XUAN Zihua;JIA Xiaoyi

作者机构：安徽中医药大学安徽合肥230012 安徽省中药复方重点实验室安徽合肥230012 安徽省中药研究与开发重点实验室安徽合肥230012 

出 版 物：《中医学报》 (Acta Chinese Medicine)

年 卷 期：2024年第39卷第2期

页      面：383-392页

学科分类：1006[医学-中西医结合] 10[医学] 100602[医学-中西医结合临床] 

基　　金：国家自然科学基金项目(81603362 82074090)。 

主　　题：小柴胡汤 类风湿关节炎 免疫浸润 机器学习 网络药理学 

摘      要：目的:本研究旨在利用机器学习和网络药理学探讨小柴胡汤治疗类风湿关节炎(rheumatoid arthritis,RA)的分子机制。方法:基于中药系统药理学数据库和分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP)获取小柴胡汤的化学成分,利用Swiss Target Prediction和HERB数据库预测活性成分靶点。利用R软件包GEOquery获取RA相关数据集GSE93272的表达谱和临床信息,并筛选差异靶点。通过机器学习算法支持向量机(support vector machine,SVM)进一步筛选疾病靶点基因。疾病靶点与活性成分靶点的交集靶点为小柴胡汤治疗RA的潜在作用靶点。利用clusterProfiler包对潜在靶点进行基因本体(Gene Ontology,GO)功能富集分析和WikiPathway通路富集分析。将活性成分和潜在作用靶点导入Cytoscape 3.8.2软件构建“药物-活性成分-潜在靶点-疾病网络,拓扑分析获取小柴胡汤治疗RA的核心成分。利用LASSO回归筛选小柴胡汤治疗RA的核心靶点。利用ssGSEA算法对核心靶点进行免疫浸润分析。结果:共筛选出有效活性成分193个,相关靶点2719个。通过limma包差异分析共筛选出1361个差异基因。基于SVM进一步筛选得到357个差异基因,潜在靶点62个。GO富集分析得到489个GO条目,信号通路富集分析得到70条Wiki信号通路。“药物-活性成分-潜在靶点-疾病网络分析发现香豆雌酚可能是小柴胡汤治疗RA的核心成分。LASSO回归筛选到趋化素样因子(chemokine like factor,CKLF)和胱抑素A(cystatin A,CSTA)可能是小柴胡汤治疗RA的核心作用靶点。数据分析显示,与正常样本比较,RA患者中CKLF和CSTA均呈现高表达趋势(P0.0001),且具有良好的诊断效能。免疫浸润分析表明,RA的发生发展与多种免疫细胞失调相关,核心靶点CKLF和CSTA可通过调控多种免疫细胞浸润缓解RA的进程。结论:小柴胡汤可能通过抗炎、调节免疫细胞功能等多方面发挥对RA的治疗作用。