《International Journal of Genomics》：Network Pharmacology and Single-Cell Transcriptomic Investigation of Molecular Mechanisms Underlying Erigeron breviscapus Treatment in Acute Myocardial Infarction
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背景：急性心肌梗死（AMI）是一种由长期缺血导致心肌坏死的心血管急症。短飞蓬（Erigeron breviscapus (Vant.) Hand.-Mazz.，EB）作为一种传统中草药，已在临床应用中显示出心脏保护特性。本研究旨在建立一个预测性计算框架，利用整
背景：急性心肌梗死（AMI）是一种由长期缺血导致心肌坏死的心血管急症。短飞蓬（Erigeron breviscapus (Vant.) Hand.-Mazz.，EB）作为一种传统中草药，已在临床应用中显示出心脏保护特性。本研究旨在建立一个预测性计算框架，利用整合的网络药理学和单细胞转录组学策略，研究EB在AMI中发挥治疗作用的分子机制。
方法：研究人员系统地从传统中药系统药理学数据库（TCMSP）和SwissTargetPrediction数据库中检索EB的活性药用成分及其对应的分子靶点。AMI相关基因从GeneCards、人类在线孟德尔遗传（OMIM）和DisGeNET数据库汇编而来。利用STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，并通过拓扑分析确定核心靶点。进行基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析以表征生物功能。心肌梗死样本的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据使用10× Genomics平台进行处理。综合分析流程包括基于Seurat的聚类算法、统一流形逼近与投影（UMAP）降维、差异表达谱分析、功能富集表征和Monocle 3介导的拟时序轨迹重建。实验验证包括小鼠AMI模型、细胞衰老测定和分子相互作用研究。
结果：网络药理学分析从EB中鉴定出45种生物活性化合物，对应286个潜在治疗靶点。与AMI相关基因交叉比对得到127个重叠靶点，提示其具有多靶点药理学干预特性。PPI网络拓扑分析揭示了包括血管内皮生长因子A（VEGFA）、蛋白激酶B（AKT1）、肿瘤坏死因子（TNF）、白细胞介素6（IL6）和前列腺素内过氧化物合酶2（PTGS2）在内的核心基因，表明它们可能参与血管生成、炎症和细胞凋亡通路。KEGG富集分析显示与磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B（PI3K-AKT）、丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）和TNF信号级联存在显著关联。单细胞转录组分析成功描绘了心脏异质性细胞群，包括心肌细胞、心脏成纤维细胞、内皮细胞、巨噬细胞和T淋巴细胞。差异表达分析显示梗死后心肌发生显著的转录重编程，尤其是在巨噬细胞和成纤维细胞群中。拟时序轨迹分析阐明了心肌修复过程中的动态细胞状态转变。网络药理学预测与scRNA-seq数据的整合表明，EB预测的靶基因在与炎症相关的细胞类型中呈现优先表达。差异表达基因的功能富集分析突出显示了细胞外基质重组、炎症反应调节和新生血管形成可能是EB干预的主要靶向生物过程。
结论：通过系统整合网络药理学和单细胞转录组学，本研究建立了一个预测性计算框架，用以表征EB在AMI中介导心脏保护作用的多成分、多靶点、多通路机制。研究结果提供了计算证据和假设生成见解，支持EB的治疗应用，并为未来的实验验证和AMI管理的精准医疗方法奠定了基础。
急性心肌梗死（AMI）是全球范围内心血管死亡的主要原因，其特征是因持续的冠状动脉闭塞和组织缺氧导致不可逆的心肌损伤。全球流行病学监测显示，AMI发病率在过去几十年中从27.3%上升至31.4%，带来了重大的公共卫生挑战。AMI的病理生理学级联反应包含多方面的过程，包括心肌细胞死亡、炎症浸润、细胞外基质重塑和代偿性纤维化，共同导致不良心脏重构和进行性心力衰竭。当前的治疗干预措施，包括药物溶栓、经皮冠状动脉介入治疗（PCI）和冠状动脉旁路移植术（CABG），主要侧重于恢复冠状动脉灌注，但在预防长期心肌恶化方面疗效有限。因此，阐明针对梗死后损伤分子病理学的新治疗策略是一个关键且未满足的医学需求。
传统中药（TCM）在心血管疾病管理方面日益受到认可，其多成分协同作用和整体调节效应提供了潜在优势。短飞蓬（Erigeron breviscapus (Vant.) Hand.-Mazz.，EB），在中药典中常被称为灯盏花，属于菊科，在临床上广泛用于治疗脑血管和心血管疾病。植物化学研究已鉴定出EB中的多种生物活性成分，包括黄酮类（特别是灯盏乙素和芹菜素）、酚酸类和萜类化合物，这些成分共同贡献了其药理活性。越来越多的实验证据表明，EB具有多方面的心脏保护特性，包括抗氧化、抗炎、抗血栓和促血管生成作用。特别是其主要活性成分灯盏乙素，已被证明可通过调节氧化应激通路和保护线粒体功能来改善心肌缺血-再灌注损伤。临床研究记录了EB在改善AMI患者心脏功能指标和减少不良心血管事件方面的疗效。然而，EB在AMI中治疗作用的综合分子机制仍未完全阐明，需要系统的研究。
网络药理学已成为阐明中药干预复杂机制的强大系统生物学方法，能够通过整合计算分析系统地识别药物-靶点-疾病相互作用。该方法与中药多成分、多靶点治疗范式的整体哲学概念一致。单细胞转录组学的最新进展彻底改变了研究人员对疾病发病机制中细胞异质性和动态转录景观的理解，为解析细胞类型特异性分子改变提供了前所未有的分辨率。网络药理学预测与单细胞转录组验证的整合代表了一种创新策略，可在细胞和分子水平全面阐明中药的作用机制。
在本研究中，研究人员采用结合网络药理学分析和单细胞RNA测序（scRNA-seq）的综合研究框架，系统地探索EB在AMI治疗中的潜在分子机制。通过全面的生物信息学流程，研究人员鉴定了EB的生物活性成分，预测了治疗靶点，构建了分子相互作用网络，并进行了功能富集分析。随后，对心肌梗死（MI）样本的单细胞转录组分析使研究人员能够表征心脏细胞异质性，识别细胞类型特异性的转录改变，并将网络药理学预测定位到特定的细胞群。需要指出的是，本研究使用的scRNA-seq数据集源自未经EB干预的MI样本，因此，单细胞分析旨在识别EB作用的潜在细胞背景，而非直接证明药物诱导的变化。这种多维计算方法旨在为研究EB的心脏保护机制建立一个假设生成框架，并为未来的实验验证和AMI管理的临床优化奠定基础。
论文主体部分的研究主要采用网络药理学与单细胞转录组学整合分析的策略。首先，利用TCMSP、SwissTargetPrediction、GeneCards、OMIM和DisGeNET等公共数据库进行数据挖掘，筛选出EB的活性成分、预测靶点以及与AMI相关的疾病基因。其次，利用STRING数据库构建蛋白质相互作用网络，并借助Cytoscape软件进行拓扑分析以识别核心靶点基因。第三，通过clusterProfiler等工具进行GO和KEGG富集分析，以阐明相关靶点涉及的生物功能和信号通路。第四，从GEO数据库获取小鼠MI模型的单细胞RNA测序数据（GSE163465），使用Seurat、Monocle 3等单细胞分析流程进行数据处理、细胞聚类、注释、差异表达分析和拟时序轨迹推断。最后，整合网络药理学预测结果与单细胞表达数据，评估预测靶点在心脏不同细胞类型中的表达模式，从而将预测的分子机制与特定的细胞背景联系起来。
在研究结果部分，3.1节“单细胞转录组质量评估与无监督聚类分析”表明，通过10× Genomics scRNA-seq技术和Seurat算法，研究人员成功解析了小鼠心脏组织中多个不同的细胞亚群，并观察到梗死组织与正常组织之间的细胞组成存在显著差异。3.2节“梗死后心肌的细胞类型注释与组成动态”进一步表征了这些细胞群，包括心肌细胞、心脏成纤维细胞、内皮细胞、巨噬细胞和T细胞等，并定量分析了它们在病理状态下比例的变化。3.3节“心肌损伤过程中巨噬细胞群的转录重编程特征”分析了巨噬细胞的差异基因表达，发现与正常对照相比，MI巨噬细胞中部分维持稳态的基因（如Myh6, Ptrf）表达下调，而与炎症和组织重塑相关的基因（如Gm19675, Fhad1）表达显著上调。3.4节“心脏成纤维细胞与免疫细胞群的全面差异表达谱”揭示了心脏成纤维细胞在MI后经历广泛的转录失调，特别是细胞外基质成分基因（如Sparc, Pyrc）的上调，表明其向活化的肌成纤维细胞表型转化。3.5节“功能通路富集与细胞类型特异性转录动态”对差异表达基因进行功能分析，发现内皮细胞中应激适应基因（如Nupr1, Prx4）上调，而成纤维细胞中部分发育转录因子（如Meox1, Zeb1）下调。3.6节“通过系统GO分析进行细胞类型解析的功能注释”详细展示了不同细胞类型（成纤维细胞、心肌细胞、内皮细胞、巨噬细胞）中上调基因所富集的GO生物过程，如成纤维细胞的细胞外基质组装、心肌细胞的代谢过程、内皮细胞的血管生成以及巨噬细胞的炎症反应。3.7节“伪时间轨迹重建揭示动态细胞状态转变”利用Monocle 3进行分析，重构了MI进展和修复过程中的细胞发育轨迹，识别出关键调控转录本沿伪时间变化的动态表达模式。3.8节“通过高分辨率轨迹分析进行复杂细胞命运定位”进一步解析了轨迹树的复杂结构和细胞命运决策点。3.9节“细胞间通讯网络分析”对比了正常与MI组织中的细胞间信号传导，发现MI后通讯网络发生重塑，巨噬细胞和活化的成纤维细胞的通讯强度显著增强，整体网络转向炎症主导。
论文的讨论部分总结了研究的主要发现和意义，同时明确指出了研究的局限性。研究人员强调，本研究是一个假设生成的计算框架，而非确定性的机制阐明。网络药理学鉴定出的45种预测活性成分、286个潜在靶点，以及与AMI基因重叠的127个靶点，提示EB可能通过多成分、多靶点、多通路机制发挥作用。其中的核心靶点基因VEGFA、AKT1、TNF、IL6和PTGS2被预测为EB药理网络中的关键节点，可能参与调控炎症-修复平衡。单细胞转录组分析从细胞分辨率上证实了梗死后心肌中巨噬细胞和心脏成纤维细胞发生显著的转录重编程，且网络药理学预测的EB靶基因在这些炎症相关细胞类型中呈现优先表达，这为EB通过调节炎症和纤维化反应发挥治疗作用提供了细胞水平的证据支持。然而，讨论部分也详细列举了七项主要局限：缺乏实验验证；网络药理学预测与单细胞分析之间存在关键脱节（所用数据集无EB干预组）；计算参数设置可能引入假阳性；难以区分中药复方的协同与拮抗作用；药代动力学因素未被考虑；scRNA-seq的静态快照无法捕获EB干预的时间动态效应；以及跨物种转化挑战。这些局限性共同表明，本研究所有计算预测结论均需通过分子对接、表面等离子体共振、细胞热转移实验、基因操作、药理干预、生成EB处理的单细胞转录组数据以及最终的临床试验进行广泛验证。
论文的结论部分指出：通过系统整合网络药理学和单细胞转录组学，本研究建立了一个预测性计算框架，用以表征EB在AMI中介导心脏保护作用的多成分、多靶点、多通路机制。网络药理学分析确定了候选治疗靶点和信号通路，而单细胞转录组分析揭示了细胞类型特异性的表达模式和动态细胞转变。虽然这些计算预测为实验研究提供了有价值的假设，但EB心脏保护作用机制的最终阐明需要包括靶点确认、通路功能研究、动物药效模型在内的广泛验证，最终需通过临床试验确认。尽管如此，该框架为未来机制研究中优先考虑靶点和细胞过程提供了理性指导。
