基于网络药理学和分子对接探讨酸枣仁化学成分抗阿尔茨海默症的机制研究

洪雨柔，周帅廷，叶淑玲，章敏思，李辉强，叶童* 2026-06-05

目的：基于网络药理学方法及分子对接探讨酸枣仁抗阿尔茨海默症(AD)的潜在作用机制。方法：借助 TCMSP 数据库筛选酸枣仁主要活性成分，随后以swisstargetprediction和PharmMapper预测活性成分靶点。通过 GEO 数据库挖掘 AD 差异性靶点，获取AD 疾病靶点。随后通过二者取交集获取酸枣仁活性成分预测靶点和 AD 共同靶点，并进行蛋白质相互作用网络(PPI)分析并借助Cytoscape3.8.2 软件插件 CytoHubba 筛选核心靶标、经 Cytoscape3.8.2 软件构建药物-成分-靶点疾病网络、基因本体论(GO)功能富集及京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析。借助 AutoDockTools 对活性成分和关键靶点进行分子对接并用 PymoL 进行可视化处理。结果：获得酸枣仁 9 种有效活性成分，酸枣仁活性成分预测靶点与 AD 疾病靶点交集后获得 24 个关键靶点，除去未关联靶点，则为 19个。CytoHubba 筛选了其中关键靶点有 SLC6A2，DRD2，SLC18A2，HTR2C 和 DRD3 等。KEGG 通路分析，可能涉及神经活性配体信号传导，神经活性配体-受体相互作用，激素信号以及 5-羟色胺能突触相关的关键通路。分子对接结果表明，酸枣仁中主要活性成分与这些核心靶标均表现出良好的结合能力。结论：酸枣仁可以通过多成分、多靶点以及多途径改善 AD，对 AD 的治疗有潜在的临床疗效。

阿尔茨海默病(AD)是一种以多领域认知能力下降为特征的进行性和不可逆的神经退行性疾病，是全球最常见的痴呆症形式 ^[1] 。最新数据显示，全球痴呆症患者预计到 2050 年将达到 1.4 亿人[2]。AD 占痴呆症病例的 60.00%~70.00%，随着人口老龄化，AD 患者的增加将给家庭和社会带来巨大的经济负担[1,3]。目前，该疾病的具体病因和详细发病机制仍不完全清楚。文献报道提出了多种假说来解释 AD 的发病机制，包括细胞外淀粉样β(Aβ)斑块和细胞内 Tau 基神经原纤维缠结(NFT)的形成，这被认为是 AD 的主要病理[4]。此外，胆碱能神经元的丧失[5]、神经炎症[6]、氧化应激[7]和突触功能障碍[8]，也被认为与 AD 有关。总之，AD 呈现出复杂多样的病理变化。由于对其确切机制的不完全了解，目前还没有有效地治疗 AD 的方法[9]。目前，AD 的治疗主要依赖于药物治疗，包括胆碱酯酶抑制剂(多奈哌齐)、NMDA 受体拮抗剂(美金刚)和其他对症药物[10]。也有一些涉及 Aβ和 tau 蛋白的临床试验，但新药的Ⅲ期临床试验结果仍存在争议，并出现了重大不良事件[11-12]。由于 AD 的复杂神经病理过程，以多靶点和多机制干预为重点的治疗策略有望成为主流。

近年来，中医通常将 AD 归属为“痴呆”“呆病”“健忘”等范畴。中医临床上常以养心安神、补肾填精、益气健脾、平肝开窍来治疗 AD[13]。酸枣仁 Ziziphus jujuba Mill.var.spinosa(Bunge)Hu ex H.F.Chou 的干燥成熟种子，有养肝宁心、安神生津的功效，以及包括镇静催眠、抗焦虑、抗抑郁、抗阿尔茨海默氏病(AD)[14]。有研究人员发现，酸枣仁可以提高痴呆动物模型的学习和记忆能力[15]。此外，酸枣仁可以预防神经退行性疾病，逆转小鼠与年龄相关的认知能力下降[16]。酸枣仁提取物可改善 Aβ1-42 诱导的线虫模型及 PC12 细胞体外 AD模型[17]。然而，其潜在的治疗分子机制仍然是模糊的。

随着医学知识的发展，疾病研究正从单一、孤立的模型转向从多个角度进行深入研究的模型。这种转变的一个相当重要的发展涉及使用生物分子网络来分析疾病和药物之间的关系[18]。近年来，网络药理学使用高通量组学数据分析、计算机模拟和网络数据库检索等技术来揭示药物-基因-靶点-疾病相互作用的网络关系，进而发现活性物质和揭示中草药药理机制的先进方法。在以往的研究中，网络药理学已成功应用于探索中草药的药效学基础和机制，包括但不限于 AD[19]。因此，本文借助网络药理以及分子对接技术探讨酸枣仁抗 AD 的潜在分子机制，以为酸枣仁的进一步开发以及临床应用提供理论依据。

Part1 材料与方法

1.1

酸枣仁的活性成分及靶点预测

通过 TCMSP 数据库与分析平台(https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php)鉴定了酸枣仁中的活性化合物。搜索了与“酸枣仁”相关的化合物，只有当口服生物利用度≥30.00%且药物相似度≥0.18%时，才确定化合物具有活性。鉴定出活性化合物后，使用swisstargetprediction 数据库(https://www.swisstargetprediction.ch/)和 PharmMapper(https://www.lilab-ecust.cn/pharmmapper) 预测其潜在靶蛋白，并将靶蛋白名称转换为相应的基因符号以供进一步分析。

1.2

筛选 AD 疾病相关的靶点

从 NCBI 的 GEO 数据库中选取 UC 数据集(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)基于以下 3 个条件：样本来自人体脑组织标本，包含病例对照组，样本数量≥20，以保证数据集的可靠性。数据集 GSE138260 基于 GPL27556 平台。GSE138260 包含 19 例 AD 组织样本和 21 例正常结肠组织。对下载的原始数据进行预处理，进行信息提取、背景校正和归一化、构建基因表达矩阵、将探针名称转换为基因名称，然后进行下一步分析。使用 R 语言(版本 4.4.1)的 limma 数据包对数据进行归一化处理，并筛选差异表达基因。以|LogFC|>1.5且校正后的 P<0.05 作为筛选差异基因的条件。随后使用 R 语言中的 pheatmap 和 ggplot 包分别绘制差异表达基因(DEGs)的热图和火山图。

1.3

酸枣仁活性成分抗 AD 潜在靶点的获取及蛋白互作网络构建

将“1.1 项”所获得酸枣仁的活性成分靶点与“1.2 项”下获取的 AD 疾病靶点进行取交集，以获取酸枣仁活性成分抗AD 潜在靶点。使用 STRING 数据库(https://cn.string-db.org/)进行下一步分析，将最小交互得分设置为 0.40 以确保高置信度。将获得的交互参数导入 Cytoscape 3.8.2 软件构建 PPI 网络，并使用“cytoHubba”插件识别该网络中重要的靶点。

1.4

药物-化合物-靶点-疾病网络的构建

将酸枣仁中的活性成分和抗 AD 靶点导入 Cytoscape 3.8.2软件，构建药物-活性成分-作用靶点-疾病网络，并对该网络中节点之间的关系进行分析。基于网络中这些成分的 degree 值，其中节点的 degree 值越高，该节点在网络中就越重要。从而确定酸枣仁中抗 AD 的主要活性成分。

1.5

GO 和 KEGG 富集分析

使用生物信息学在线平台(http://www.bioinformat-ics.com.cn)对关键靶点进行 GO 和 KEGG 富集分析，选择 P < 0.05 作为筛选条件，并将显著富集的 GO 条目和 KEGG 进行可视化。

1.6

分子对接

酸枣仁活性成分的 mol2 文件从 TCMSP 数据库下载。使用 RCSB PDB 数据库(http://www.rcsb.org/)选择蛋白质靶标的高分辨率晶体结构作为受体。然后使用 PyMOL 软件对蛋白质进行脱水和脱磷酸处理，并保存为 PDB 文件。使用 AutoDockVina 1.5.6 软件进行分子对接，以探索蛋白质-配体相互作用。使用 Autodock 对蛋白质和小分子的结构进行处理，包括蛋白质的氢化和脱水、扭转力的确定等，之后确定对接盒的坐标，并通过比较对接结果的得分大小，使用结合能来评估化学成分与目标受体之间的结合程度。配体和受体的结合能较低意味着它们之间的构象更稳定，结合程度更高。结合能(kcal/mol)<-5.0表示结合活性良好，<-7.0 表示结合活性强。最终获得分子模拟的最优构象并使用 pymoL 软件进行可视化。

Part2 结果

2.1

酸枣仁活性成分抗 AD 的靶点获取

按照上述方法，我们从“酸枣仁”中获得了 9 种活性成分(如图表 1 所示)，通过预测分析并删掉重复值，总共获得 201个靶点。随后我们通过 GEO 数据库挖掘找到 405 个 AD 的差异性靶点，如火山图显示(图 1)。将酸枣仁活性化合物和 AD差异性靶点进行取交集获得酸枣仁治疗 AD 靶点，最终获得24 个酸枣仁活性成分治疗 AD 的潜在靶点(如图 2)。

表1 酸枣仁主要活性成分的相关信息

图 1 AD 的差异性靶点火山图

图 2 酸枣仁活性成分预测靶点和AD 差异性靶点交集 Venn 图

2.2

PPI 网络构建

本文将获得的 24 个靶点构建了一个 PPI 网络(图 3)。除去未关联靶点，该网络由 19 个节点和 29 条相互作用的边组成。随后，我们使用 CytoHubba 筛选了其中关键靶点(图 4)，包括血栓素 A 合酶 1(TBXAS1)，多巴胺 D2 受体(DRD2)，5-羟色胺受体 2C (HTR2C)，肾上腺素受体α 2A(ADRA2A)，前列腺素内过氧化物合酶 2(PTGS2) ，溶质载体家族 18 成员A2(SLC18A2)，多巴胺 D3 受体(DRD3)，肾上腺素受体α1B(ADRA1B)，溶质载体家族 6 成员 A2(SLC6A2)和肾上腺素受体α 2B(ADRA2B)。图中每个节点的大小以及颜色的强度和深浅表示其重要程度。这些靶点可能在酸枣仁治疗 AD 中发挥关键作用。

图 3 交集靶点 PPI 图

图 4 核心靶点网络

2.3

药物-成分-靶点-疾病网络构建

借助 Cytoscape 软件绘制“药物-化合物-靶点-疾病”网络图。由于 MOL001539 与以上治疗靶点并无交集，因此进行了剔除。随后对该网络进行拓扑分析。网络分析显示(图 5)，该网络包含 34 个节点和 73 条边，节点颜色表示度值的大小。度值较高的乌药碱(MOL001522)和酸枣仁皂苷 A(MOL001527)可能是酸枣仁关键活性成分。在该网络中，每种化合物可作用于多个靶点，而多种化合物也可作用于一个靶点。表明酸枣仁的活性成分在治疗 AD 过程中发挥多成分、多靶点的协同作用。

图 5 药物-成分-靶点-疾病网络图。其中颜色越红，代表degree 值越大，在网络中则更为重要

2.4

GO 和 KEGG 分析

使用生物信息学在线平台对潜在靶基因进行 GO 富集分析，涵盖 3 个类别：生物过程(BP)、细胞组分(CC)和分子功能(MF)。前 10 个富集的 BP 术语包括腺苷酸环化酶调节 G 蛋白偶联受体信号通路、儿茶酚胺转运、单胺转运和腺苷酸环化酶激活肾上腺素能受体信号通路。前 10 个富集的分子功能术语主要与 G 蛋白偶联胺受体活性，神经递质受体活性和突触后神经递质受体活性相关。前 10 个富集的细胞组分术语包含突触膜，突触前膜，突触后膜和突触后膜的组成部分。

KEGG 富集分析共鉴定出 21 条主要的 KEGG 通路，包括神经活性配体信号传导，神经活性配体-受体相互作用，激素信号和 5-羟色胺能突触关键通路。

2.5

分子对接

我们将酸枣仁 5 种活性成分与关键靶点进行了分子对接，以进一步确认酸枣仁治疗 AD 的关键活性成分及靶点。结果显示(图6)，核心靶点与这些化合物的结合活性均具有意义，结合能低于-5.0 kcal/mol 。并且乌药碱 (MOL001522) 和酸枣仁皂苷A(MOL001527)与这 5 个关键靶点结合能均低于-6.9 kcal/mol。

图 6 分子对接结合能热图

Part3 讨论

本文 KEGG 富集分析结果表明，酸枣仁参与神经信号通路的调控。此外，还筛选出酸枣仁的 10 个核心基因靶点：SLC6A2，DRD2，SLC18A2，HTR2C，DRD3，ADRA2B，ADRA2A，PTGS2，ADRA1B 和 TBXAS1。同时，乌药碱和酸枣仁皂苷 A 可能是酸枣仁发挥效应的有效组分。

溶质载体家族 6 包括神经递质转运蛋白、去甲肾上腺素转运蛋白(SLC6A2)、多巴胺转运蛋白(SLC6A3)和血清素转运蛋白(SLC6A4)[20-22]。这些转运蛋白共同运输氯化物，所以有时被称为 Na+/Cl-共转运蛋白[23]。几种神经系统疾病是由神经递质失衡引起的，已经开发出 3 种转运蛋白的选择性抑制剂。它们在临床上用于治疗帕金森病、抑郁症和焦虑症[23]。

多巴胺在神经调控中发挥重要作用，如运动控制、动机和神经内分泌调节[24-25]。多巴胺受体根据其下游信号通路分为两个家族：D1 样(D1 和 D5)和 D2 样(D2、D3 和 D4)受体[26]。有报道称阿尔茨海默病患者的多巴胺能系统也会受到干扰。在AD 脑中发现 D2 样受体、多巴胺能转运蛋白和酪氨酸羟化酶的积聚表达发生了变化[27-28]。影像学研究证明，在一组 AD 患者中，该区域出现萎缩[29]。Aβ给药会破坏 DA 释放的胆碱能控制，特别是在伏隔核中[30]。考虑到多巴胺能功能障碍在认知能力下降中起着致病作用，已提出增加多巴胺能张力作为阿尔茨海默病的一种可能治疗策略[31]。

酸枣仁皂苷 A(JuA)是酸枣仁提取的三萜皂苷，具有抗氧化、抗炎、抗凋亡及神经保护等活性[32]。本研究结合网络药理学与分子对接方法，揭示了酸枣仁改善阿尔茨海默病(AD)的作用与机制，为其作为防治 AD 的膳食补充或治疗药物提供了初步依据。然而，其活性成分的具体分子机制及体内药效仍需进一步深入研究，临床验证亦至关重要。

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责任编辑：邵丽竹

审　　核：何发

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