基于人工智能的艾叶活性成分多维药理活性及分子机制系统研究

张洪榕; 许奇; 马忠民; 方朝晖

中国药科大学学报 ›› 2025, Vol. 56 ›› Issue (3) : 358 -367.

张洪榕, 许奇, 马忠民, 方朝晖

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摘要

利用人工智能技术探究艾叶中的活性成分的药理活性及潜在作用机制。检索HIT、TCMSP、TCMIO数据库获取199种艾叶的活性成分。综合K最近邻、多层感知机、随机森林、支持向量机算法及基于Lipinski规则及Veber规则的算法模型对艾叶化合物成分进行毒性和口服利用度预测，发现其中14种成分满足无毒性且口服利用度较好。采用合成可行性分数(SAscore)模型对以上14种成分进行可合成性分析，并通过BRICS及RECAP算法分割分子片段。STP和PM数据库挖掘得到406个艾叶核心成分的作用靶点，利用Cytoscape筛出5个核心靶点为SRC、EGFR、PTPN11、HRAS和PDGFRB。GO与KEGG富集分析提示核心靶点涉及808项GO富集分析条目和EGFR酪氨酸激酶抑制剂抵抗、间隙连接、磷脂酶D、JAK/STAT等71条信号通路。分子对接结果显示艾叶活性化合物与SRC、EGFR、PTPN11、HRAS蛋白具有良好的结合能力。细胞实验证实了艾叶活性成分杜香醇在一定浓度范围内能够促进HUVEC细胞增殖，并可促进EGFR蛋白的表达。本研究揭示了艾叶活性成分的药理特性及其潜在的分子机制，为其药用开发奠定了坚实的科学基础。