《Immunobiology》：Exploring therapeutic targets for neuroinflammation in sepsis-associated encephalopathy: a combined network pharmacology and bioinformatics approach
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背景：脓毒症相关性脑病（SAE）是脓毒症常见但识别不足的并发症，目前尚无有效的药物干预措施。中医药（TCM）提供了一种具有前景的多成分、多靶点治疗策略。方法：研究人员采用整合策略，结合网络药理学、生物信息学和分子建模，对一种由七味药组成的中药复方进行研究。活性
背景：脓毒症相关性脑病（SAE）是脓毒症常见但识别不足的并发症，目前尚无有效的药物干预措施。中医药（TCM）提供了一种具有前景的多成分、多靶点治疗策略。方法：研究人员采用整合策略，结合网络药理学、生物信息学和分子建模，对一种由七味药组成的中药复方进行研究。活性化合物来源于中药系统药理学数据库（TCMSP），疾病相关基因来源于GSE135838。对重叠靶点开展基因本体（GO）、京都基因与基因组百科全书（KEGG）及蛋白质—蛋白质相互作用（PPI）分析，并进行网络拓扑分析以识别关键枢纽基因和核心化合物。采用分子对接、分子动力学（MD）模拟及分子力学泊松–玻尔兹曼表面积（MM-PBSA）分析评估化合物—靶点相互作用。结果：共鉴定出121种活性化合物和255个靶点，其中29个基因为与SAE相关的重叠基因。识别出5个枢纽基因——淀粉样前体蛋白（APP）、B细胞淋巴瘤2（BCL2）、半胱天冬酶-3（CASP3）、细胞间黏附分子-1（ICAM1）和白细胞介素-6（IL-6）——以及5种核心化合物（槲皮素、木犀草素、山柰酚、β-谷甾醇和7-O-甲基异毛蕊异黄酮醇）。分子对接显示化合物—靶点相互作用良好（结合能：?5.7至?9.1 kcal/mol）。MD模拟证实，在100 ns模拟期间，APP–配体复合物保持稳定。MM-PBSA分析显示，β-谷甾醇对APP表现出最强结合亲和力（ΔGbind = ?23.67 kcal/mol）。结论：本研究强调了七味中药复方针对SAE的多靶点、多通路治疗潜力，并为后续研究识别了潜在生物活性化合物和治疗靶点。
该文发表于《Immunobiology》，围绕脓毒症相关性脑病（SAE）的神经炎症干预问题，系统评估了一种七味中药复方的潜在治疗机制。研究背景在于，脓毒症是由感染诱导的宿主免疫反应失调所致的危及生命的全身性炎症综合征，病死率和致残率均较高，而SAE作为其常见神经系统并发症，临床上常被低估。SAE不仅与住院时间延长、医疗负担增加及死亡风险升高相关，还可导致急性脑功能障碍和长期认知损害。现有研究认为，其病理生理过程涉及神经炎症、氧化应激、血脑屏障（BBB，血液与脑组织间的选择性屏障）破坏及神经元凋亡，但目前仍缺乏确切有效的药物治疗方案，临床处理仍以支持治疗为主。因此，寻找能够同时调控多条病理通路的干预策略，成为SAE研究的重要方向。
在这一背景下，研究人员将传统中医药（TCM）多成分、多靶点、多通路的整体干预特点引入SAE机制研究。文中考察的七味中药复方由川芎、丹参、茯苓、黄芪、黄芩、石菖蒲和郁金组成，来源于传统处方优化并在医院内形成应用方案。该复方在中医理论中具有活血、化痰、清热、解毒、安神等作用，与脓毒症及其神经系统并发症的临床表现存在对应关系。既往关于中医药干预脓毒症的研究多集中于血必净注射液、参附注射液等制剂的临床疗效，尽管显示出降低炎症指标、改善循环和器官功能等优势，但对于复方在分子网络层面的系统性机制解释仍较为不足。此外，以往不少基础研究聚焦单味药或单一化合物，难以充分体现复方“整体协同”的药理特征。基于此，本文尝试利用网络药理学联合生物信息学与分子模拟方法，从系统层面阐明该七味复方对SAE的潜在保护机制。
方法上，研究人员主要采用了4类关键技术路径：其一，从中药系统药理学数据库（TCMSP）检索七味药的活性成分，并依据口服生物利用度（OB）≥30%和类药性（DL）≥0.18进行筛选；其二，利用GEO数据库中的GSE135838转录组队列（12例SAE样本、12例健康对照）筛选差异表达基因（DEGs）；其三，对药物靶点与疾病基因交集开展蛋白质—蛋白质相互作用（PPI）、基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析，并在Cytoscape中进行网络拓扑分析；其四，采用分子对接、100 ns分子动力学（MD）模拟及MM-PBSA自由能计算，对核心化合物与关键靶点的结合稳定性和热力学特征进行验证。
在结果部分，论文首先给出了“3.1. Identification of active compounds DEGs, and hub targets”。研究人员从七味药中共检索到1983个化合物，经吸收、分布、代谢和排泄（ADME）标准筛选、去重及结构确认后，最终保留121个活性化合物，并获得255个非冗余潜在靶点。基于GSE135838数据集，在|log
2FC| > 1且校正P < 0.05阈值下共识别1254个差异表达基因。将药物靶点与SAE相关差异基因求交后，得到29个重叠基因。进一步的PPI网络分析显示，淀粉样前体蛋白（APP）、B细胞淋巴瘤2（BCL2）、半胱天冬酶-3（CASP3）、细胞间黏附分子-1（ICAM1）和白细胞介素-6（IL-6）具有最高连接度，被确定为枢纽基因。这一结果说明，该复方可能通过调节炎症、细胞黏附、凋亡及神经退行性损伤相关分子网络发挥作用。
接着在“3.2. Functional enrichment analysis”中，研究人员分析了29个重叠靶点的生物学功能。GO富集结果显示，这些靶点在生物过程（BP）方面主要涉及对过氧化氢反应、活性氧（ROS）反应、氧化应激反应、糖皮质激素反应、血管生成调控、血管发育、含砷物质反应以及外源性凋亡信号通路等；在细胞组分（CC）方面主要富集于膜筏、膜微区、BCL-2家族蛋白复合物、线粒体外膜、细胞器外膜、髓鞘和神经肌肉接头；在分子功能（MF）方面则主要涉及蛋白丝氨酸/苏氨酸激酶抑制活性、蛋白酶结合、死亡结构域结合、蛋白异二聚化活性和激酶抑制活性。KEGG分析进一步显示，这些靶点显著富集于脂质与动脉粥样硬化、磷脂酰肌醇3-激酶–蛋白激酶B（PI3K–Akt）信号通路、晚期糖基化终末产物–晚期糖基化终末产物受体（AGE–RAGE）信号通路、缺氧诱导因子-1（HIF-1）信号通路、肿瘤坏死因子（TNF）信号通路、神经退行性疾病相关通路、白细胞介素-17（IL-17）信号通路及细胞凋亡等。上述结果表明，该复方可能通过同时调节炎症、氧化应激、血管功能和细胞死亡等多重病理过程干预SAE。
在“3.3. Identification of core active compounds and molecular docking validation”中，研究人员构建“药材–化合物–靶点”网络并依据连接度筛选出5个核心活性成分：槲皮素、山柰酚、β-谷甾醇、木犀草素和7-O-甲基异毛蕊异黄酮醇。随后，对5种核心成分与5个枢纽蛋白APP、BCL2、CASP3、ICAM1、IL-6进行分子对接。结果显示，所有化合物—蛋白组合均具有良好的结合能力，多数结合能低于?5.0 kcal/mol，提示存在有利结合。β-谷甾醇的总体结合表现最强，尤其与BCL2的结合能达到?9.1 kcal/mol，与APP、CASP3、ICAM1和IL-6也显示出较高亲和力。对接构象进一步表明，上述核心化合物均可嵌入APP结合口袋，并与VAL-455、THR-433、HIS-458、LYS-435、GLN-431等关键氨基酸残基形成氢键或疏水相互作用。该部分结果支持核心成分与关键靶点之间存在较强的结构基础。
在“3.4. MD simulation”中，研究人员以APP分别与7-O-甲基异毛蕊异黄酮醇、β-谷甾醇、山柰酚、木犀草素和槲皮素形成的复合物为对象进行100 ns分子动力学模拟。均方根偏差（RMSD）结果显示，各复合物在初始平衡后总体保持相对稳定，其中APP–7-O-甲基异毛蕊异黄酮醇复合物波动相对较大，而APP–山柰酚复合物RMSD最低。回转半径（Rg）在整个模拟期间变化较小，提示体系紧致性较为稳定；溶剂可及表面积（SASA）仅见轻微波动；均方根波动（RMSF）分析显示整体残基波动较低，仅APP–7-O-甲基异毛蕊异黄酮醇复合物部分区域柔性较明显。自由能景观（FEL）分析进一步显示，各APP–配体复合物均存在清晰的低能谷。综合而言，该部分结果表明APP与上述核心成分形成的复合物在动态生理条件下具有稳定构象行为。
在“3.5. MM-PBSA binding free energy analysis”中，研究人员进一步基于平衡后的分子动力学轨迹计算APP–配体复合物的结合自由能。所有复合物的总结合自由能（ΔG
bind）均为负值，提示结合过程在热力学上有利。其中APP–β-谷甾醇复合物的ΔG
bind最低，为?23.67 kcal/mol；其后依次为APP–槲皮素（?10.19 kcal/mol）、APP–山柰酚（?7.93 kcal/mol）、APP–木犀草素（?5.44 kcal/mol）和APP–7-O-甲基异毛蕊异黄酮醇（?3.57 kcal/mol）。能量分解显示，范德华作用和静电作用对结合有利，而极性溶剂化能则产生不利贡献。残基分解结果进一步指出，HIS432、HIS439、LYS320和VAL440等残基在APP–配体相互作用中贡献突出。该分析进一步强化了β-谷甾醇与APP结合最稳定、亲和力最强的结论。
讨论部分围绕炎症、凋亡和神经退行性改变三个层面展开。研究人员指出，IL-6和ICAM1作为枢纽基因，分别关联细胞因子炎症级联和白细胞跨血脑屏障募集过程，提示该七味复方可能通过同时抑制炎症信号和免疫细胞浸润减轻神经炎症反应。BCL2和CASP3则与神经元凋亡直接相关，说明该复方还可能通过增强抗凋亡能力、抑制半胱天冬酶介导的细胞死亡而发挥脑保护作用。尤其值得注意的是，APP被识别为关键枢纽靶点，被作者视为较新颖的发现。虽然APP在阿尔茨海默病等神经退行性疾病中的异常已有较多报道，但其在SAE中的作用尚未被充分研究。本文结果显示，5种核心化合物均可与APP稳定结合，其中β-谷甾醇表现最佳，提示APP可能不仅与慢性神经退行性改变有关，也可能是急性脓毒症脑损伤中的潜在治疗靶点。作者还强调，七味复方的优势在于多成分协同调节相互连接的病理网络，这与SAE这种多过程并行发展的复杂综合征特点相匹配。
本文结论部分可译为：本研究采用整合性计算方法阐明了一种七味中药复方对抗脓毒症相关性脑病（SAE）的潜在机制。研究结果突出显示其具有多靶点、多通路调控特征，尤其涉及氧化应激、细胞凋亡和炎症过程，其中淀粉样前体蛋白（APP）、B细胞淋巴瘤2（BCL2）、半胱天冬酶-3（CASP3）、细胞间黏附分子-1（ICAM1）和白细胞介素-6（IL-6）被确定为关键枢纽基因。包括槲皮素、木犀草素、山柰酚、7-O-甲基异毛蕊异黄酮醇和β-谷甾醇在内的核心化合物与所识别枢纽靶点表现出良好相互作用，提示其可能具有协同神经保护效应。这些结果为中药复方的治疗潜力提供了新的分子层面认识，并为SAE后续实验验证和临床转化奠定了基础。
