基于网络药理学五苓散改善糖尿病肾病作用机制研究-王诗怡

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第23卷 第1期 2021 年 1 月
辽宁中医药大学学报
JOURNAL OF LIAONING UNIVERSITY OF TCM
Vol. 23 No. 1 Jan .，2021
基于网络药理学五苓散改善糖尿病肾病作用机制研究
王诗怡，佟奕霖，杨宇峰，石岩
（辽宁中医药大学，辽宁 沈阳 110847）
基金项目：辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才资助项目（XLYC1807145）；沈阳市科学技术计划项目（18-013-0-82）；辽宁省教育厅科学研
究项目（L201711）作者简介：王诗怡（1996-），女，浙江宁波人，硕士研究生，研究方向：中医内科学内分泌。

通讯作者：石岩（1963-），男，辽宁沈阳人，教授，博士研究生导师，博士，研究方向：中医内科学的临床与科研。

摘要：目的 基于网络药理学方法探讨五苓散改善糖尿病肾病的作用机制。

方法 借助TCMSP 中药系统药理
学分析平台收集五苓散全方5味中药的化合物及有效靶点；利用GeneCards 数据库筛选疾病靶点，取交集并绘制维恩图；运用Cytoscape 软件构建疾病-药物-活性成分-关键靶点网络；从STRING 数据库构建靶点蛋白互作（PPI）网络；进行基因功能GO 分析和KEGG 通路富集分析。

结果 获得50个活性化合物，药物靶点29个，疾病靶点2572个，交集靶点21个。

PPI 网络关键靶点包括CASP3、ESR1、RELA、AR 等。

GO 功能分析主要糖尿病肾病（DN）结合转录激活活性RNA 聚合酶II 特异性、类固醇激素受体、类固醇结合、核受体活性、转录因子活性直接配体调节的序列特异性DNA 结合等相关。

通过分析富集的KEGG 通路可以发现，糖尿病并发症中的AGE-RAGE 信号通路、PI3K-Akt 信号通路、乙型肝炎、细胞凋亡、甲型流感可能是本方发挥作用的主要信号通路。

结论 本研究初步预判五苓散可能通过靶向作用关键蛋白和重要通路达到改善糖尿病肾病的效用，有望对中药复方防治糖尿病肾病提供新的证据和研究思路。

关键词：五苓散；糖尿病肾病；消渴；网络药理学
中图分类号：R587.2 文献标志码：A 文章编号：1673-842X (2021) 01- 0145- 06
Study on the Mechanism of Wuling Powder in Improving Diabetic
Nephropathy Based on Network Pharmacology
WANG Shiyi，TONG Yilin，YANG Yufeng，SHI Yan
（Liaoning University of Traditional Chinese Medicine，Shenyang 110847，Liaoning，China）
Abstract：Objective To explore the mechanism of Wuling Powder（五苓散）in improving diabetic
nephropathy based on network pharmacology. Methods The compounds and effective targets of Wuling Powder were collected by the TCMSP Chinese Medicine System Pharmacology Analysis Platform. The target of the disease was screened by GeneCards database，the intersection was drawn and the Venn diagram was drawn，and the disease-drug was constructed by using Cytoscape software. Active component-key target network；construct target protein interaction（PPI）network from STRING database；perform gene function GO analysis and KEGG pathway enrichment analysis. Results Fifty active compounds were obtained，29 drug targets，2572 disease targets，and 21 target sites. Key targets of the PPI network include CASP3，ESR1，RELA，and AR. GO functional analysis major DNs are associated with transcription-activated active RNA polymerase II specificity，steroid hormone receptors，steroid binding，nuclear receptor activity，transcription-factor activity，direct ligand-mediated sequence-specific DNA binding，and the like. By analyzing the enriched KEGG pathway，it can be found that AGE-RAGE signaling pathway，PI3K-Akt signaling pathway，hepatitis B，apoptosis，and influenza A in diabetic complications may be the main signaling pathways for this function. Conclusion This study preliminarily predicts that Wuling Powder may improve the effectiveness of diabetic nephropathy by targeting key proteins and important pathways. It is expected to provide new evidence and research ideas for the prevention and treatment of diabetic nephropathy.
Keywords：Wuling Powder；diabetic nephropathy；diabetes；network pharmacology 随着人们生活水平的日益提高，我国糖尿病患
者人数已位居世界第一[1]。

随着糖尿病（diabetes mellitus，DM）发病率的上升，糖尿病肾病（diabetic nephropathy，DN）的发病率也在随之上升[2]。

糖尿病肾病是糖尿病常见的慢性微血管并发症之一，是引起终末期肾病（endstagerenaldisease，ESRD）的最常见原因。

该病防治率低，预后差，临床除了降糖、
降压、抗凝、控制血脂等手段以外[3]
，仍缺乏专门治疗糖尿病肾病的方法，严重影响了患者的生存质量。

五苓散首见于“医圣”张仲景所著的《伤寒杂病
论》。

该方由猪苓、茯苓、泽泻、白术、桂枝五味药组
成，具有利水渗湿、温阳化气的功效[4]。

近年来，五
苓散在治疗糖尿病肾病方面取得了一定的进展[5-7]
，但其治疗糖尿病肾病的具体机制尚少有报道。

本研究基于网络药理学的复杂网络与可视化技术，结合中药治疗疾病具有多靶点、多途径与多靶点协同作用的特点，对五苓散治疗糖尿病肾病的主要活性成分、作用靶点、作用通路等方面进行探讨，旨在为研究五苓散治疗糖尿病肾病的作用机制提供研究思路，从而为其在临床上的广泛应用提供依据。

DOI：10.13194/j.issn.1673-842x.2021.01.034
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1 方法
1.1 化学成分及作用靶点构建
通过中药系统药理学数据库（TCMSP）（http：///tcmsp.php）检索五苓散（猪苓、茯苓、泽泻、白术、桂枝）中各种中药的所有化学成分。

以口服生物利用度（OB）和类药性（DL）评价成分的体内过程，选择 OB ≥30%和 DL ≥0.18 作为筛选条件筛选活性成分，筛选出猪苓、茯苓、泽泻、白术、桂枝中的化合物及其对应靶点，然后借助 Uniprot 数据库（http：// /）将所得靶点转换成对应的基因。

1.2 DN 相关靶点获取
以“diabetic nephropathy”为关键词进行检索，
在 GeneCards 数 据 库（https：///）中搜索糖尿病肾病的相关靶点，将检索出的靶点进行整合，去掉重复值，构建糖尿病肾病相关靶点数据库。

1.3 “疾病-药物-活性成分-关键靶点”网络的构建和分析
利用R 语言将五苓散的活性成分所对应的靶点基因和糖尿病肾病相关的靶点基因进行匹配，获得两者的交集基因即为五苓散-糖尿病肾病的关键靶点，并绘制Venn 图。

采用 Cytoscape 软件（Version3.6.0）构建疾病-药物-活性成分-关键靶点关系网络。

通过构建网络探究五苓散改善糖尿病肾病的作用机制。

1.4 PPI 网络的构建
将药物-疾病关键靶点导入 STRING 数据库
平台（https：///）进行蛋白质与蛋白质相互作用（PPI）分析，限定研究物种为“人”（homo sapiens），最低相互作用评分设置为中等置信度[medium confidence（0.400）]，隐藏网络中无联系的节点，其余参数保持默认设置，得到五苓散作用于糖尿病肾病的 PPI 网络。

其中浅蓝色的线代表从数据库中的来的蛋白间作用，紫色线代表经过实验验证的蛋白间作用。

1.5 关键靶点基因本体（gene ontology，GO）富集分析和基因相互作用（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）通路分析
为了说明中药化合物对应的预测靶点在基因功能和通路中的作用，进行GO 富集分析和KEGG 通路分析。

利用Bioconductor 平台（http：///biocLite.R）和R 语言对获得的关键靶点基因进行分析，导出GO 富集及分析表格，并绘制barplot 柱状图和dotplot 点图。

KEGG 通路富集分析可导出KEGG 富集分析表格，KEGG 通路图，亦绘制barplot 柱状图和dotplot 点图。

2 结果
2.1 五苓散活性成分的筛选
通过 TCMSP 平台数据库检索五苓散（猪苓、茯苓、泽泻、白术、桂枝）中所有化学成分，共搜集了386个化合物，其中猪苓31个、茯苓34个、泽泻46个、白术55个、桂枝220个。

通过筛选阈值分别为OB ≥30%，DL ≥0.18的化合物，386个化合物分子中有50个符合条件。

详见表1。

表1 五苓散活性成分信息
编号 化合物名称OB/%DL 药物MOL000279cerevisterol 37.960.77猪苓MOL000282ergosta-7，22E-dien-3beta-ol 43.510.72猪苓MOL000796（22e，24r）-ergosta-6-en-3beta，5alpha，6beta-triol 30.200.76猪苓MOL000797（22e，24r）-ergosta-7，22-dien-3-one 44.880.72猪苓MOL000798ergosta-7，22-diene-3β-ol 43.510.72猪苓MOL0008015alpha，8alpha-epidioxy-（22e，24r）-ergosta-6，22-dien-3beta-ol 44.390.82猪苓MOL011169peroxyergosterol 44.390.82猪苓MOL000816ergosta-7，22-dien-3-one 44.880.72猪苓MOL000817ergosta-5，7，22-trien-3-ol 46.180.72猪苓MOL000820polyporusterone E 45.710.85猪苓MOL000822polyporusterone G 33.430.81猪苓MOL000273
（2R）-2-[（3S，5R，10S，13R，14R，16R，17R）-3，16-dihydroxy-4，4，10，13，14-pentamethyl-2，3，5，6，12，15，16，17-octahydro-1H-cyclopenta[a]phenanthren-17-yl]-6-methylhept-5-enoic acid 30.93
0.81
茯苓
MOL000275
trametenolic acid 38.710.80茯苓MOL0002767，9（11）-dehydropachymic acid 35.110.81茯苓MOL000279cerevisterol 37.960.77茯苓MOL000280（2R）-2-[（3S，5R，10S，13R，14R，16R，17R）-3，16-dihydroxy-4，4，10，13，14-pentamethyl-2，3，5，6，12，15，16，17-octahydro-1H-cyclopenta[a]phenanthren-17-yl]-5-isopropyl-hex-5-enoic acid 31.070.82茯苓MOL000282ergosta-7，22E-dien-3beta-ol 43.510.72茯苓MOL000283ergosterol peroxide
40.360.81茯苓MOL000285
（2R ）-2-[（5R ，10S ，13R ，14R ，16R ，17R ）-16-h y d r o x y -3-k e t o -4，4，10，13，14-p e n t a m e t h y l -1，2，5，6，12，15，16，17-octahydrocyclopenta[a]phenanthren-17-yl]-5-isopropyl-hex-5-enoic acid
38.26
0.82
茯苓
MOL0002873beta-hydroxy-24-methylene-8-lanostene-21-oic acid 38.700.81茯苓MOL000289pachymic acid 33.630.81茯苓MOL000290poricoic acid A 30.610.76茯苓MOL000291poricoic acid B 30.520.75茯苓MOL000292poricoic acid C 38.150.75茯苓MOL000296hederagenin
36.910.75茯苓MOL000300dehydroeburicoic acid 44.170.83茯苓MOL00002012-senecioyl-2E，8E，10E-atractylentriol 62.400.22白术MOL00002114-acetyl-12-senecioyl-2E，8E，10E-atractylentriol
60.310.31白术
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2.2 五苓散成分改善糖尿病肾病的潜在作用靶点预测
利用TCMSP 平台筛选活性成分对应的潜在作用靶点，逐一对应靶点发现24个化合物无对应靶点，即五苓散有效化合物为26个，得到猪苓潜在活性成分的作用靶点10个，茯苓潜在活性成分的作用靶点15个，白术潜在活性成分的作用靶点11个，泽泻潜在活性成分的作用靶点9个，桂枝潜在活性成分的作用靶点31个，去除重复靶点后，共计29个。

在 GeneCards 数据库中，以“diabetic nephropathy”为关键词进行检索，将检索出的靶点进行整合，去掉重复值，共计2572个。

利用R 语言绘制韦恩图，结果见图1，获得共同靶点21个，分别为NR3C2、PGR、AR、CHRM2、ADH1B、PTGS1、ACHE、NCOA1、NR3C1、BCL2、CASP9、CASP3、CASP8、PRKCA、PON1、ESR1、AKR1B1、RELA、ICAM1、MTTP、APOB。

2.3 疾病-药物-活性成分-关键靶点网络的构建与分析
借助 Cytoscape 软件对疾病-药物-活性成
分-关键靶点关系数据进行网络构建，得到了一个
包含53个点和102条连线的网络，黄色节点代表
疾病，橙色节点代表疾病与药物活性成分的关键靶点；蓝色节点为五苓散中药物，紫色节点为五苓散中与关键靶点相关的活性成分，见图2。

以度值（degree 值）作为拓扑分析的主要参考依据，排名前5位的活性成分是β-谷甾醇（beta-sitosterol）、常春藤皂苷元（hederagenin）、3β-乙酰氧基苍术酮（3β-acetoxyatractylone）、谷甾醇（sitosterol）、二氢槲皮素（taxifolin），详见表2。

这些度值较高的化合物可能是五苓散发挥治疗糖尿病肾病的关键化合物。

这体现了中药方剂多成分、
多靶点的作用机制。

图1 五苓散与DN
共同靶点基因
图2 疾病-药物-活性成分-关键靶点网络
续表1 五苓散活性成分信息
编号
化合物名称OB/%DL 药物MOL00002214-acetyl-12-senecioyl-2E，8Z，10E-atractylentriol 63.370.30白术MOL000028α-amyrin 39.510.76白术MOL000033（3S，8S，9S，10R，13R，14S，17R）-10，13-dimethyl-17-[（2R，5S）-5-pro-pan-2-yloctan-2-yl]-2，3，4，7，8，9，11，12，14，15，16，17-dodecahydro-1H-cyclopenta[a]phenanthren-3-ol 36.230.78白术MOL0000493β-acetoxyatractylone
54.070.22白术MOL0000728β-ethoxy atractylenolide Ⅲ35.950.21白术MOL000359sitosterol 36.910.75泽泻MOL000830alisol B
34.470.82泽泻MOL000831alisol B monoacetate 35.580.81泽泻MOL000832alisol，b，23-acetate
32.520.82泽泻MOL00084916β-methoxyalisol B monoacetate 32.430.77泽泻MOL000853alisol B 36.760.82泽泻MOL000854alisol C
32.700.82泽泻MOL000856alisol C monoacetate 33.060.83泽泻MOL0024641-Monolinolein 37.180.30泽泻MOL000862[（1S，3R）-1-[（2R）-3，3-dimethyloxiran-2-yl]-3-[（5R，8S，9S，10S，11S，14R）-11-hydroxy-4，4，8，10，14-pentamethyl-3-oxo-1，2，5，6，7，9，11，12，15，16-decahydrocyclopenta[a]phenanthren-17-yl]butyl] acetate 35.580.81泽泻MOL001736（-）-taxifolin 60.510.27桂枝MOL000358beta-sitosterol 36.910.75桂枝MOL000359sitosterol 36.910.75桂枝MOL000492（+）-catechin 54.830.24桂枝MOL000073ent-epicatechin 48.960.24桂枝MOL004576taxifolin
57.840.27桂枝MOL011169
peroxyergosterol
44.39
0.82
桂枝
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辽宁中医药大学学报23卷表2 药物-活性成分-作用靶点相互
作用网络中活性成分的拓扑参数
活性成分degree值
beta-sitosterol32
hederagenin18
3β-acetoxyatractylone14
sitosterol12
taxifolin12
2.4蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的构建及分析
为了进一步研究五苓散治疗糖尿病肾病的作用机制，本研究利用 STRING 数据库平台（https：// /）来预测蛋白相互作用关系并绘制蛋白关系网络图。

将五苓散-糖尿病肾病的21个关键靶点导入STRING数据库，研究物种选择为人类（homo sapiens），最低相互作用评分设置为中等置信度[medium confidence（0.400）]，隐藏网络中无联系的节点，其余参数保持默认设置，得到五苓散作用于糖尿病肾病的PPI网络，见图3。

如图3所示，五苓散靶蛋白PPI网络有20个节点（1个靶蛋白未参与蛋白的相互作用）、50条相互作用连线，其中浅蓝色的线代表从数据库中的来的蛋白间作用，紫色线代表经过实验验证的蛋白间作用。

根据网络间连线节点数目排列，得到PPI网络中核心基因，见图
4。

图3 蛋白关系网络图
图4 PPI网络核心基因
2.5GO富集分析
GO富集分析结果显示，五苓散-糖尿病肾病的21个潜在关键靶点基因影响了25个生物学过程。

GO 富集排名靠前的生物学功能主要为DNA结合转录激活活性RNA聚合酶II特异性（5个靶点：PGR、
AR、NR3C1、ESR1、RELA）、类固醇激素受体（5个靶点：NR3C2、PGR、AR、NR3C1、ESR1）、类固醇结合（5个靶点：NR3C2、PGR、AR、NR3C1、ESR1）、核受体活性（4个靶点：PGR、AR、NR3C1、ESR1）、转录因子活性直接配体调节的序列特异性DNA结合（4个靶点：PGR、AR、NR3C1、ESR1）等，见图5~图
6。

图5 GO富集分析barplot
图
图6 GO富集分析dotplot图
2.6KEGG富集通路分析
对五苓散治疗糖尿病肾病的21个关键靶点基因进行KEGG通路富集分析，分析结果见图7~图8。

关键靶点主要富集于糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、PI3K-Akt信号通路、乙型肝炎、细胞凋亡、甲型流感、人类免疫缺陷病毒1感染、EB病毒感染、癌症相关通路等，提示五苓散通过作用多条
通路来发挥治疗糖尿病肾病的作用。

图7 KEGG 通路富集分析barplot图
3 讨论
糖尿病肾病是糖尿病的严重并发症之一。

该病发生的原因主要有高血糖、炎症、血管内皮功能受损、氧化应激、糖基化产物、血液流变学改变等[8]。

糖尿病肾病在中医学中，归属于“肾消”、消渴病合
23卷辽宁中医药大学学报
图8 KEGG 通路富集分析dotplot图
并“水肿”“肾劳”“关格”的范畴[9]。

《圣济总录》云：“消渴病久，肾气受伤，肾主水，肾气虚衰，气化失常，开阖不利，能为水肿。

”《五苓散》出自《伤寒杂病论》，为太阳病表里双解法代表方之一，具有利水渗湿、温阳化气的功效。

临床上，五苓散治疗糖尿病肾病取得了一定的进展，但其作用机制尚不明确，故本研究基于网络药理学的方法，利用相应的数据库和软件，构建了网络并对靶点进行了通路富集分析，初步挖掘和分析了五苓散治疗糖尿病肾病可能的作用机制。

本研究结果显示，五苓散发挥治疗糖尿病肾病的关键化合物有β-谷甾醇（beta-sitosterol）、常春藤皂苷元（hederagenin）、3β-乙酰氧基苍术酮（3β-acetoxyatractylone）、二氢槲皮素（taxifolin）等。

研究表明，β-谷甾醇具有降血脂、抗炎、抗肿瘤的作用[10]，并且能够干扰多种细胞信号通路，包括细胞周期、凋亡、增殖、存活、血管生成、转移和炎症等[11]。

常春藤皂苷元具有抗糖尿病、抗肿瘤、抗抑郁、抗菌抗炎等多种药理作用[12]。

张显涛等[13]研究发现常春藤皂苷元对α-糖苷酶具有显著的抑制活性。

二氢槲皮素有很强的抗肿瘤、抗病毒、抗氧化、抗炎抗过敏等作用[14]。

王佳奇等[15]研究发现二氢槲皮素能显著抑制脂多糖诱导细胞对一氧化氮（NO）、前列腺素2（PGE2）的释放，均能有效降低白介素-1β（IL-1β）、IL-6、肿瘤坏死因子（TNF-α）基因的表达，并且二氢槲皮素均具有良好的体外抗炎作用。

通过STRING数据库蛋白质-蛋白质相互作用网络分析，结果提示五苓散-糖尿病肾病核心基因涉及CASP3、ESR1、RELA、AR等。

CASP3编码的蛋白质是半胱氨酸-天冬氨酸蛋白酶。

该基因是细胞凋亡的主要执行者，在细胞凋亡的执行阶段通过特异性地裂解一系列底物起着关键作用[16]。

ESR属于一类配体活化的转录调节因子，属核受体超家族成员[17]，有研究表明，ESR1基因多态性与乙型肝炎病毒（HBV）持续感染显著相关[18]。

RELA全称RELA 原癌基因，又称NF-κB亚基。

NF-κB是一种参与多种生物学过程的普遍存在的转录因子。

该因子与许多生物过程（例如炎症、免疫、细胞分化、凋亡等）有关[19]。

进一步进行GO功能富集分析，结果显示五苓散治疗糖尿病肾病涉及的多个生物学过程，主要集中于DNA结合转录激活活性RNA聚合酶II特异性、类固醇激素受体、类固醇结合、核受体活性、转录因子活性直接配体调节的序列特异性DNA结合等，提示五苓散治疗糖尿病肾病可以通过作用多个靶点来发挥作用。

KEGG富集通路分析发现关键靶点主要富集于糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、PI3K-Akt信号通路、乙型肝炎、细胞凋亡、甲型流感、癌症相关通路等。

研究表明，AGEs-RAGE信号通路能够激活NF-κB；刺激产生血管内皮生长因子（VEGF）；刺激转化生长因子-β1（TGF-β1）的产生；诱导单核细胞趋化蛋白1（MCP-1）表达增强；激活还原型辅酶Ⅱ（NADPH）氧化酶[20]。

PI3K-Akt 信号通路是调控糖尿病肾病发生发展的一条重要的信号传导途径[21]。

张翠香等[22]的研究结果显示，在糖尿病肾病模型组的大鼠肾组织中，PI3K和Akt均被激活。

乙肝病毒通过损伤肝功能可导致肝脏糖代谢异常[23]，从而加速糖尿病肾病的发生发展。

在糖尿病肾病中，足细胞不仅会足突增宽，而且细胞数量会同时减少。

细胞凋亡是糖尿病肾病足细胞损伤表型改变的主要特征之一[24]。

4 小结
本研究为进一步的实验研究和临床应用提供思路和参考依据，也为中药复方作用机制提供了新方向。

但是，本研究依旧存在一些不足需要解决，如网络药理学是以数据研究为基础，数据搜集的全面与否、活性成分筛选标准和靶标预测方法等都会影响研究结果的准确性。

此外，本研究尚未考虑药物剂量及煎服方法对治疗结果的影响，因此整合药理学预测分析的结果仍需通过进一步实验去验证本研究结果。

◆
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橙皮苷防治糖尿病视网膜病变药效及网络药理学机制研究
宋星卓，孙惠惠，蒋坤秀，王析瑞，孙倩倩，田婧鋆，李宏丽，韩静，刘永刚
（北京中医药大学，北京 100102）
基金项目：国家自然科学基金（81673705，81873165）
作者简介：宋星卓（1996-），女，河南新乡人，硕士研究生，研究方向：中药药效物质基础研究。

通讯作者：刘永刚（1982-），男，山东临沂人，教授，博士，研究方向：中药药效物质基础研究，新技术在中药中的应用和推广。

E-mail：liuyg0228@
摘要：目的 观察橙皮苷对高糖诱导的视网膜血管内皮细胞的影响，并运用网络药理学及分子对接探讨其分子
机制。

方法 在高糖环境下培养视网膜血管内皮细胞，检测橙皮苷对高糖条件下细胞迁移和试管形成的影响。

利用Pubchem、Swisstarget 和PharmGKB 等数据库检索橙皮苷抗糖尿病视网膜病变潜在作用靶点，通过DAVID 数据库进行富集分析，采用Accelrys Discovery Studio Client 2.5将橙皮苷和靶蛋白进行分子对接。

结果 橙皮苷可减少视网膜内皮细胞的迁移数量，同时降低细胞成管能力。

网络药理学结果显示，橙皮苷抗糖尿病视网膜病变靶点共17个，KEGG 通路富集得到8条信号通路。

结论 橙皮苷可以抑制高糖诱导下内皮细胞迁移和管道形成，提示橙皮苷可能具有防治糖尿病视网膜病的药效，其机制可能与影响表皮生长因子受体、血管内皮生长因子-A、雌激素受体1和雌激素受体2等有关。

关键词：橙皮苷；糖尿病视网膜病变；网络药理学；分子对接
中图分类号：R587.2 文献标志码：A 文章编号：1673-842X (2021) 01- 0150- 05
Effect of Hesperidin on Diabetic Retinopathy and Its Network Pharmacological Mechanism
SONG Xingzhuo，SUN Huihui，JIANG Kunxiu，WANG Xirui，
SUN Qianqian，TIAN Jingyun，LI Hongli，HAN Jing，LIU Yonggang （Beijing University of Chinese Medicine，Beijing 100102，China）
Abstract：Objective To observe the effect of hesperidin on the retinal vascular endothelial cells
induced by high glucose，and to explore its molecular mechanism by the network pharmacology and molecular docking. Methods The retinal vascular endothelial cells were cultured in the high glucose，and the effects of hesperidin on cell migration and tube formation were detected. PubChem，Swisstarget and PharmGKB database were used to search the potential targets of hesperidin and diabetic retinopathy. The target protein and hesperidin were linked by Accelrys Discovery Studio Client 2.5. Results Hesperidin could reduce the migration and tube formation of the retinal endothelial cells. The results of network pharmacology showed that there were 17 targets of hesperidin against diabetic retinopathy，and 8 signal pathways were enriched by KEGG pathway. Molecular docking confirmed that hesperidin combined with epidermal growth factor receptor. Conclusion Hesperidin can inhibit endothelial cell migration and tube formation induced by high glucose，and its mechanism may be related to epidermal growth factor receptor，vascular endothelial growth factor-A，estrogen receptor 1 and estrogen receptor 2.
Keywords：hesperidin；diabetic retinopathy；network pharmacology；molecular docking 糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy，DR）
由于糖尿病患者体内胰岛素代谢异常，导致眼组织、神经及血管微循环改变，造成眼的营养和视功能的损坏。

糖尿病视网膜病变是糖尿病患者常见的并发症之一，也是致盲的首要因素[1]。

多种不同的生物学过程都参与了糖尿病视网膜病变的病理改变，
例如蛋白质的非酶糖基化、多元醇通路激活、蛋白激酶C 旁路、己糖胺旁路、细胞因子、氧化应激水平增
强以及炎症反应等[2-3]。

然而DR 的致病机理尚不明确。

目前DR 的主要治疗方法为抗血管内皮生长因子（vascular endothelial growth factor，VEGF）药物治疗（包括使用降脂药、导升明、阿司匹林和血管紧张
DOI：10.13194/j.issn.1673-842x.2021.01.035。