基于网络药理学、机器学习探讨甘麦大枣汤治疗抑郁症的机制

摘要

目的 基于网络药理学和机器学习，探讨甘麦大枣汤治疗抑郁症的潜在分子机制，为中医药现代化研究提供科学依据。方法 通过中药系统药理学数据库与分析平台（https：//old.tcmsp-e.com/tcmsp.php）、HERB数据库（http：//herb.ac.cn/）等筛选甘麦大枣汤的活性成分及其靶点，并整合GEO数据库（https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/）中GSE98793、GSE19738及GSE44593的抑郁症差异表达基因。随后，利用随机森林和LASSO回归方法筛选核心基因，并构建药物-成分-靶点网络。通过基因本体功能注释与京都基因与基因组百科全书通路富集分析，揭示了关键通路；结合转录因子-微小RNA调控网络及免疫浸润分析，探讨其免疫调节机制。结果 共筛选出117个活性成分（如槲皮素、豆甾醇）和126个交集靶点，核心靶点包括ADORA3、APH1B、PLAU(AUC>0.5)。这些靶点通过调控神经活性配体-受体相互作用和信号转导等通路发挥作用。生物过程主要涉及对外源物质刺激的响应、激素代谢过程和类固醇代谢过程；细胞组分主要包括膜筏、膜微域和质膜筏；分子功能方面主要涉及G蛋白偶联胺受体活性和神经递质受体活性。免疫分析表明，APH1B与中性粒细胞和M0型巨噬细胞等呈显著正相关。结论 甘麦大枣汤可能通过调节单胺类神经递质和免疫微环境等多靶点途径改善抑郁症，其核心成分与靶点间的相互作用为后续实验验证及药物开发提供了理论依据。

关键词

甘麦大枣汤 / 抑郁症 / 网络药理学 / 机器学习