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²题目：藏药六味木香丸抗结直肠癌的潜在机制：网络药理学和生物信息学分析
²发表时间：2024年3月
研究背景
关于藏药六味木香丸（LiuweiMuxiangPills，LWMX）抗结直肠癌（ColorectalCancer，CRC）潜在机制的研究，运用网络药理学和生物信息学分析方法进行研究。
CRC是全球发病率第三、死亡率第二的恶性肿瘤，现有治疗方法存在局限性，需要探索新的治疗药物。传统藏药（TraditionalTibetanMedicine，TTM）在抗癌治疗中有一定作用，LWMX作为一种TTM药物，其在CRC治疗中的机制尚不清楚。
数据来源
研究思路
研究结果
1.获取药物靶点和疾病靶点
通过TCMSP和SwissTargetPrediction数据库获取LWMX药丸6种成分中的81种活性成分，对应614个靶基因。
对GSE44076数据集进行标准化和差异表达分析，得到1877个差异表达基因（DEGs），并通过加权基因相关网络分析（WGCNA）确定了与CRC相关的9534个共表达模块基因。
2.潜在靶点预测及网络构建
计算DEGs、关键模块基因和LWMX药丸活性成分靶基因的交集，得到108个潜在靶点基因。
通过STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，并使用Cytoscape3.9.0进行可视化，确定了20个关键靶点蛋白和20个关键活性成分。
构建了LWMX药丸-CRC网络，包括60种活性成分、108个潜在靶点基因和CRC疾病节点。
3.功能富集分析及网络构建
对108个潜在靶点基因进行GO和KEGG通路富集分析，发现这些基因主要富集在脂肪酸代谢、脂质代谢调节等生物过程，以及PPAR信号通路等信号通路中。
根据KEGG分析结果构建了LWMX药丸治疗CRC的成分-靶点-通路网络。
4.机器学习确定靶点枢纽基因
以区分CRC样本和非CRC样本的能力为评价标准，使用支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE）、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）和随机森林（RF）三种机器学习算法对108个潜在靶点基因进行筛选，确定了5个靶点枢纽基因（TUBB3、JUN、EPHA2、FOS、CDKN1C）。
对5个靶点枢纽基因进行基因相关性和表达分析，结果表明它们在CRC组织中的表达水平显著高于非CRC组织。
5.免疫浸润分析
使用CIBERSORT工具分析GSE44076数据集中每个样本中22种免疫细胞的浸润情况，发现CRC样本中M0巨噬细胞、M1巨噬细胞和活化的肥大细胞比例较高，而浆细胞、调节性T细胞等比例较低。
分析5个靶点枢纽基因表达水平与免疫细胞浸润的相关性，结果表明嗜酸粒细胞和静息肥大细胞的相对丰度与枢纽基因表达呈负相关，活化肥大细胞比例与枢纽基因表达呈正相关。
6.分子对接
从蛋白质数据库（PDB）中获取5个靶点枢纽基因的结构文件作为蛋白质受体，选择4种活性成分（槲皮素、表没食子儿茶素-3-没食子酸酯、木犀草素、棕榈油酸）作为药物配体进行分子对接分析。
结果显示所有活性成分与靶点枢纽基因均具有较强的结合潜力，结合能均低于5kcal/mol。
文章小结
通过这一系列的实验设计，该研究系统地探索了LWMX丸对CRC的潜在作用机制，包括活性成分的识别、潜在靶点的预测、药物与疾病相互作用网络的构建、功能富集分析、关键基因的确定、免疫微环境的影响评估，以及活性成分与靶蛋白之间的分子相互作用。这些步骤共同构成了一个多角度、多层次的研究框架。PS：看完这篇的思路，想复现的心已经按耐不住了是不是~中/西医药方向小伙伴们，可以实时0实验纯生信复现的思路哦，创新性拉满就算了，还省时间还省经费！快来滴滴甄博学习网药+机器学习课程吧~
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注：本文为原创编译，非声张版权，侵删！
