摘要: 目的:采用网络药理学的方法探究金银花抗炎的作用机制。方法:通过药理学分析平台TCMSP数据库以口服生物利用度(OB)≥20%和类药性(DL)≥0.1为条件筛选金银花活性成分。并采用Cytoscape3.7软件构建金银花活性成分-预测靶点网络图。利用TTD数据库以"Anti-inflammatory"为关键词搜索抗炎靶点,再使用String数据库构建抗炎相关靶点之间的PPI网络图,并将其与活性成分-预测靶点融合,获得金银花活性成分的抗炎作用靶点。利用DAVID数据库对金银花抗炎作用靶点进行KEGG通路富集分析,以探究金银花抗炎作用机制。结果:获得金银花中具有类药性、口服吸收良好的40个成分,包括槲皮素、芹黄素、山柰酚等。其中抗炎成分主要有金圣草(黄)素、山柰酚、槲皮素、毛地黄黄酮等。金银花抗炎作用的主要靶点有丝裂原活化蛋白激酶14(MAPK14)、表皮生长因子受体(EGFR)、E-选择素(SELE)、受体蛋白酪氨酸激酶erbb-2(ERBB2)等。其中金圣草(黄)素、5-羟基-7-甲氧基-2-(3,4,5-三甲氧基苯基)铬酮、2-(3,4-二甲氧基苯基)-5-羟基-7-甲氧基-铬酮、麦黄酮主要作用于MAPK14;山柰酚、槲皮素作用于SELE;毛地黄黄酮、槲皮素作用于EGFR和ERBB2。KEGG分析得到与金银花抗炎作用有关的通路18条,主要涉及TNF信号通路、MAPK信号通路等。结论:金银花中的活性成分主要通过MAPK14、EGFR、ERBB2、SELE等靶点抑制炎症因子的产生、抑制炎症因子与相应受体结合、阻断炎症反应的启动等,最终发挥抗炎作用。
摘要: 目的:对地龙提取物抗肺纤维化的有效成分进行分析。方法:将60只小鼠随机分为正常对照组、模型组和地龙组。用暴露式气管内注入法造模后,于7 d、28 d处死动物,测定其肺指数、肺病理形态变化及肺组织羟脯氨酸(HYP)含量。结果:地龙组与模型组比较,肺指数明显降低(P<0.05);病理结果明显好于模型对照组;光镜下,正常对照组肺组织结构清析,无明显炎症;其他两组在7 d时均出现明显的炎症反应,大量炎细胞浸润,细胞间隔水肿增厚,各组间镜下差异不明显;28 d除正常对照组外,各组均有不同程度的纤维化改变,纤维组织增生间隔增宽,模型对照组尤为严重,而地龙组显示轻度纤维化改变。HYP含量方面比较,7 d时,模型组与对照组相比差异明显(P<0.05),28 d时,地龙组和正常对照组比较差异明显,具有统计意义(P<0.05),与模型组比较也具有统计学意义(P<0.05)。结论:地龙提取物可不同程度改善博莱霉素所致的小鼠肺纤维,能够为临床上针对不同类型的肺纤维化患者的合理使用提供数据支持。
摘要: 目的:优选山茱萸最佳九蒸九晒的炮制工艺。方法:以水浸出物、多糖、莫诺苷、马钱苷、5-羟甲基糖醛(5-HMF)的含量为评价指标,采用均匀设计法考察黄酒用量、焖润时间、蒸制时间和蒸制次数对炮制工艺的影响,确定山茱萸最佳九蒸九晒炮制工艺。结果:山茱萸最佳九蒸九晒炮制工艺:黄酒用量为药材的15%、焖润时间为1.5 h、蒸制时间为1.5 h、蒸制次数为9次。结论:优选所得炮制工艺稳定可行,为规范九蒸九晒山茱萸炮制工艺和炮制品质量评价提供数据支撑,并为传统炮制技艺的传承开发提供科学基础。
摘要: 中药系统药理学分析平台——TCMSP(Traditional Chinese Medicines Systems Pharmacology Platform)作为一个全新的以系统药理学为基础的中药研究平台及数据库,主要使用了系统药理学技术,给出了《中国药典》收录的所有中草药的组分和分子结构、关键ADME参数、成分作用靶点以及相关疾病等关键信息。从介绍TCMSP数据库和该数据库的应用领域及应用情况入手,简要的分析和论述了近年来TCMSP数据库的应用和影响。该数据库被广泛的应用在确定中药成分及ADME性质、作用靶点及相关疾病信息、作用机制研究、新药开发和复方改良及中医经典理论研究等方面,其优势在于提供了ADME参数OB,Caco-2,Half-life,BBB等参数,并且具有独特的筛选功能。
摘要: 目的:基于EfficientNet建立可靠的阴虚证眼象识别模型,为阴虚证共性诊断模型的研究提供基础,推动中医目诊客观化的研究。方法:构建以阴虚证为主的常见中医证候眼象数据库,通过轮廓检测切割眼象图片,基于retinex理论增强图像,使用反射、对比度变换、噪声扰动等方法扩大数据集作为模型训练材料。对图片进行批归一化预处理后通过卷积神经网络构建眼象特征提取模型以及分类模型,判断最终归属的证候。结果:阴虚证识别模型对验证组数据的识别准确率达90.01%,对于阴虚证的诊断有一定的辅助价值。并以此模型为基础构建了阴虚证健康管理平台,将研究成果投入实际应用同时进一步收集眼象图片数据。结论:首次尝试使用图像识别技术以及EfficientNet,对目图像进行特征提取以及证候识别,并取得了较好的结果,这表明通过深度学习实现中医辨证客观化的技术路线是可行的,且填补了目前在目诊以及辨证客观化研究领域的不足。
