中医药+肿瘤就是王炸！山东大学团队靠网药+代谢组学+孟德尔，2个月轻松摘下1区7分+，IJBM生信友好刊果然好发！

哈喽啊，各位亲爱的小伙伴们！这里是小记者！小记者今天又给大伙带来些狠货啦！今天小记者分享的思路是：网药+单细胞+免疫+孟德尔的生信“无敌”套路！那么咱们废话不多说，先上例文看看！

今日分享的文章来自于山东大学的江树龙教授团队，该团队于今年9月在爱思维尔旗下著名期刊《International Journal of Biological Macromolecules》（JCR Q1，IF=7.7）上发表了题为《Pivotal role of JNK protein in the therapeutic efficacy of parthenolide against breast cancer: Novel and comprehensive evidences from network pharmacology, single-cell RNA sequencing and metabolomics》的文章！文中的亮点真不少！小记者先给大伙简要分析下！

1、作者团队的选题十分新颖！在本研究中，来自山东大学的团队选择了中医药中的有效成分小白菊内酯（PTL）在乳腺癌中的作用作为选题。研究发现，小白菊内酯作为一种中草药的有效成分，抗炎、氧化还原调节和表观遗传活性，因此，其在肿瘤微环境领域中的作用十分值得深入探究！中医药网络药理学是近年来中医生信领域的“香饽饽”之一！并且，小记者发现，中医药相关的网药研究更是屡屡获得国自然资金的专项支持！因此，对中医药方向上的SCI感兴趣的朋友不要错过这篇好文！可复性MAX！

2、文中所应用的生信方法（代谢组学分析、PPI网络分析、WCGNA模块分析、 ssGSEA浸润分析、双样本孟德尔）则是本文的另一大亮点！在本文中，作者团队通过代谢组学分析，揭示了PTL对乳腺癌代谢途径的重塑作用，特别是对甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸代谢以及不饱和脂肪酸生物合成的影响。对网药感兴趣的朋友有福啦！小记者发现，这篇文章囊括课目前生信领域最常用到多数方法！包括单细胞分析、网药分析、孟德尔随机化分析、免疫浸润分析等，文章的创新性很不错！值得大伙复现！PS：看到这里，不知道您是否对作者团队的中医药网药思路跃跃欲试了呢？有兴趣就联系小记者吧，小记者将第一时间为您匹配专业的硕博团队为您服务！

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题目：JNK 蛋白在小白菊内酯治疗乳腺癌疗效中的关键作用：来自网络药理学、单细胞 RNA 测序和代谢组学的新颖而全面的证据

杂志：International Journal of Biological Macromolecules

影响因子：7.7

发表时间：2024年9月

研究背景

目前，乳腺癌（BC）已超过肺癌成为最常见的诊断癌症，估计有 230 万新病例，其次是肺癌、结直肠癌、前列腺癌和胃癌。国际共识指南认可的 BC 的主要治疗方法包括术前和术后化疗、放疗、靶向治疗、免疫治疗和内分泌治疗。然而，这些治疗方式可能导致肝功能损害、胃肠道反应、骨髓抑制和其他副作用。小白菊内酯 （PTL） 是一种天然存在的倍半萜内酯，最初从 Tanacetum parthenium 植物的嫩芽中提取，因其抗炎、氧化还原调节和表观遗传活性以及对肿瘤干细胞和祖细胞的选择性细胞毒性而受到高度研究。在当前形势下，迫切需要使用网络药理学、scRNA-seq 和代谢组学的综合模型来阐明强调 PTL 在 BC 中治疗疗效的药理学机制。

数据来源

研究思路

主要结果

1、PTL 的假定靶点

PharmMapper 在线工具是一个 Web 服务器，通过将查询化合物与内部药效团模型数据库进行反向药效团匹配，用于识别潜在的药物靶标。基于这个强大的数据库系统，总共保留了 346 个 PTL 的可能靶点（图1）。

图1 PTL 和 BC 的推定靶点

2、BC 相关靶点

首先，作者团队从 GeneCards 数据库中收集与 BC 相关的疾病靶标。随后，PCA 分析显示，校正后 29 个对照样本和 58 个 BC 病例之间存在明显分离 （图 1B），这表明我们获得的数据有资格进行后续的生物信息学分析。再者，作者通过 limma 包进行 DEGs 鉴定，679 个基因达到给定的过滤条件（图1C-D）。作者团队还构建了 WGCNA 共表达网络，将高度协同表达的基因分类到一个基因模块中。

3、PTL 用于 BC 和 PPI 网络分析的治疗靶点

作者团队将 902 个疾病靶点与 346 个药物靶点匹配，得到 70 个重叠靶点，这些靶点被认为是 PTL 针对 BC 的治疗靶点，并用于进一步研究 （图2A）。基于 DisGeNET 数据库，这 70 个治疗靶点大致可分为 9 个基因属性，表明 PTL 在 BC 中的多层调控特征。其中，酶、激酶和核受体的比例位居前三，分别占 26.00 %、22.67 % 和 21.33 %（图2）。

图2 PPI 网络分析

4、治疗靶点的 GO 和 KEGG 分析

为了更好地了解大量治疗靶点的生物学解释，我们进行了 GO 和 KEGG 富集分析。通过使用 ClueGO 插件，作者发现，GO分析中，靶点主要与神经胶质细胞增殖的正调控、氧化应激诱导的内源性凋亡信号通路的负调控、活性氧代谢过程的调控、RNA 参与基因沉默的小 RNA 产生的调节过程相关（图3）。

图3 治疗靶点的 GO 和 KEGG 分析

5、免疫浸润概况

肿瘤免疫微环境与肿瘤发生广泛相关，因为它含有肿瘤细胞，这些细胞通过循环和淋巴系统与周围细胞相互作用。作者团队首先通过 ssGSEA 算法分析了 GSE139038 和 GSE205185 数据集的免疫浸润情况，然后研究了核心治疗靶点与 28 种免疫细胞之间的相关性（图4）。总体而言，对照组和 BC 组之间大多数免疫细胞的相对比例存在显著差异（图4B）。作者还发现，这些免疫细胞并不是孤立的，而是彼此密切相关（图4C）,这反映了 BC 发生和进展过程中肿瘤微环境的复杂性。

图4 与 BC 相关的免疫浸润分析

6、结合亲和力分析

为了初步评价网络药理学预测的合理性，首先使用 AutoDockTools 评估 PTL 与 16 个核心治疗靶点之间的结合亲和力。结果显示，PTL 与 JNK 蛋白 （也称为 MAPK8） 的结合能力最强，它们的结合能为 −8.56 kcal/mol（图5）。PTL 与 JNK 蛋白表面的深腔结合，它们表现出令人满意的结构互补性和优越的结合模式。这个活性结合口袋主要是疏水的，疏水残基（如 Ile 70、Leu 206、Val 196）可以与配体形成 pi-烷基或疏水堆叠相互作用。

图5 结合亲和力分析

7、MR 分析结果

鉴于 JNK 被认为在 PTL 治疗 BC 中起着关键作用，因此我们选择 MR 分析来分析 JNK 和 BC 之间的关系，以验证它们之间的关系是因果关系还是相关性关系。通过 IVW 方法，作者发现，JNK 与 BC 之间具有因果关系，它是 BC 的危险因素。在散点图和森林图中，IVW 分析还揭示了 JNK 对 BC 风险的因果影响（图6）。

图6 MR分析

8、单细胞分析

作者团队利用GSE118389数据集中6 名 BC 患者的 scRNA-seq 数据重新分析，其中包含 1196 个高质量细胞和 17,940 个基因。当根据聚类树结果将分辨率设置为 0.5 时，这些像元被分为 13 个聚类 （图7）。气泡图中显示了每种细胞类型中前 5 个标记基因的平均表达量（图7）。随后，作者又对每个细胞簇中的标记基因进行 KEGG 分析（图7），结果显示，每种细胞类型对 14 种经典癌症相关通路的调节存在显著的差异。综上所述，上述数据强烈反映了 BC 病的巨大异质性。通过 CellChat 包，作者团队成功揭示并分析了 BC 细胞之间复杂的通信网络，发现 8 个细胞亚群之间存在非常密切的关系和双向串扰现象（图7）。

图7 基于 scRNA-seq 数据分析 PTL 可能影响的细胞类型

9、非靶向代谢组学分析

为了可视化组分离并揭示代谢差异，作者团队使用 OPLS-DA 方法在正负模式下进行了监督多变量分析。通过 OPLS-DA 模型的评分图，作者观察到模型组和 PTL 组之间存在明显的分离现象（图8），这表明两组的代谢特征具有良好的区分力。接下来，作者进行 200 次排列检验。结果表明，该模型没有过拟合现象，可用于进一步分析的优化（图8）。此外，作者分别在阳性模式和阴性模式下鉴定出 16 和 17 种满足筛选条件的代谢物。

经过PTL 处理后，作者发现，14 种上调代谢物处于阳性模式，同时发现 2 种代谢物下调。此外，这些差异代谢物大致分为 4 类，其中脂质和脂质样分子所占比例最大（图9）。总体而言，属于“脂质和脂质样分子”类别的差异代谢物丰度最高（45.45 %），其次是有机酸及其衍生物（18.18 %）、有机杂环化合物（9.09 %）（图9C）

图8 差异代谢物鉴定

图9 差异代谢物分析

文章小结

综上所述，作者团队基于网络药理学、单细胞分析和代谢组学等分析发现，PTL 显着增强了 ROS 的产生并加剧了氧化应激，从而刺激了 JNK 和 FoxO1 信号级联反应的连续激活，最终导致 BC 细胞内源性细胞凋亡的诱导和增殖的抑制。而小记者认为，作者团队在文中所应用的大量生信方法的可复性都十分高，例如“PPI网络分析、WCGNA模块分析、 ssGSEA浸润分析”等，此外，作者团队还使用了孟德尔随机化分析来验证实验结果！PS：看到这里，不知道您对文章的创新思路心动了吗？心动不如行动，小记者在这里等你，无论是研究方向的确定、实验设计的优化，还是生物信息学的深入分析，我们都准备好助你一臂之力~    

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