网络药理学结合机器学习分析牛蒡子木脂素类及萜类成分对三阴乳腺癌的治疗作用

摘要

目的 运用生物信息学、网络药理学与机器学习的多方法整合策略，研究中药牛蒡子中木脂素类及萜类成分治疗三阴乳腺癌(TNBC)的作用机制。方法 采用中药系统药理数据分析平台和SwissADME筛选牛蒡子的活性成分，经体外活性验证后通过PharmMapper和SwissTargetPrediction预测靶点。从Gene Expression Omnibus获取TNBC细胞数据集，经差异分析和加权共表达网络分析获取疾病靶点。利用STRING和Cytoscape构建互作网络，综合多种机器学习算法筛选核心靶点，并借助分子对接验证结合活性。结果 筛选出牛蒡子活性成分3个，获得牛蒡子治疗TNBC靶点基因49个，涉及细胞周期调控、AMPK、PPAR和P53等信号通路，参与细胞间信号传导、脂质代谢、氧化应激等生物过程。机器学习筛选出核心靶点5个，通过影响CD4记忆T细胞、静息肥大细胞、单核细胞等发挥免疫调节作用。分子对接研究显示：核心靶点与相关有效成分结合稳定。结论 牛蒡子中多种成分具有治疗TNBC的作用，呈多靶点、多成分、协同作用的特点。

关键词

牛蒡子 / 三阴乳腺癌 / 机器学习 / 网络药理学 / 信号通路 / 加权共表达网络分析 / 免疫浸润 / 分子对接