【亮点】
- 本研究首次构建了基于多模态异构网络的中药成分—疾病重定位预测模型，并精准筛选出天然小分子药物雷公藤碱（Leonurine）具有抗血栓潜力。
- 结合网络药理学、分子对接及分子动力学模拟，明确mTOR信号通路为雷公藤碱的关键作用靶点，分子机制与当前临床抗血栓药物依维莫司（Everolimus）相似。
- 体外细胞实验和体内小鼠血栓模型验证雷公藤碱通过抑制mTOR信号通路显著减轻血栓相关内皮细胞凋亡，促进内皮修复，实证其抗血栓疗效。
近日，发表于Chinese Medicine的一项研究，运用现代生物信息学与传统中医药数据库相结合的策略，系统挖掘天然中药成分Leonurine在血栓治疗领域的潜在价值。文章通过构建综合中药成分、基因、蛋白及疾病的多层异构网络，结合随机游走(node2vec)与随机森林分类算法，建立了精准的成分-疾病重定位预测模型，成功揭示了Leonurine针对血栓相关疾病的显著作用。进一步采用网络药理学、分子对接及动力学模拟锁定mTOR为核心靶点，并开展细胞与动物实验验证其抗血栓机制。该研究为中药小分子靶向现代心血管疾病提供了全新视角，同时也为基于网络的大数据挖掘助力中医药现代化树立了范例。
研究背景
血栓形成是心血管疾病的重要致病过程，相关疾病如心肌梗死和静脉血栓栓塞在全球范围均居高发，严重威胁人类健康。虽然现有抗凝及抗血小板药物在疗效上取得进展，但出血风险及药物耐受性依然是显著的临床瓶颈。mTOR（哺乳动物雷帕霉素靶蛋白）信号通路已被证实在血小板的过度激活和血栓形成中发挥核心调节作用。
传统中医药（TCM）以多组分、多靶点、多途径为特点，在促进血液循环和活血化瘀方面积累了丰富临床经验。雷公藤碱，母草属植物中的天然活性成分，具有优良的安全性和多重心血管保护作用，但其在抗血栓方面的作用机制尚不明晰。鉴于传统药物研发周期长、成本高，利用中药成分重定位结合现代计算生物学手段，探索其新的适应症具有重要意义。
研究方法
本研究整合了多个权威数据库资源，包括ETCM（传统中药百科全书）和STRING蛋白质相互作用数据库，构建了包含药材、成分、疾病、基因与蛋白网络的异构图谱。基于随机游走的node2vec算法获得节点的向量嵌入，再结合网络拓扑属性，如节点度、聚类系数、接近中心性及PageRank值，共68维特征表示组成成分和疾病特征向量。通过Hadamard积融合成分与疾病特征对，输入随机森林模型进行二分类训练，预测成分-疾病关联。
对Leonurine及血栓相关基因进行交集筛选与蛋白交互网络分析，进一步进行功能富集分析。利用分子对接软件Discovery Studio定位并模拟雷公藤碱与mTOR蛋白FRB结构域的结合，随后使用Gromacs进行50ns分子动力学模拟验证结合稳定性。
体外使用人脐静脉内皮细胞（HUVEC）系进行TNF-α诱导血栓模型建立，应用CCK-8检测药物细胞活性，流式细胞术评估细胞凋亡，Western Blot定量mTOR蛋白表达。体内采用C57BL/6小鼠静脉结扎建立血栓模型，通过免疫组化分析mTOR在血栓组织中的表达变化。
研究结果
1. 成分-疾病重定位模型性能优异
(node2vec结合随机森林分类器获得最佳表现，AUC接近0.96，显示模型对成分-疾病关联预测准确度高。)
2. 雷公藤碱预测相关疾病与网络分析
模型预测了19种与Leonurine相关的疾病，涵盖心血管病变及多种血栓相关疾病，包括复发性血栓性静脉炎、血栓疾病及深静脉血栓症等，突显其抗血栓潜能。
SAB算法计算两组蛋白网络距离相关性得分为−0.3518，显示出Leonurine靶点与血栓相关靶点之间存在强关联。
3. 网络药理学与功能通路富集
通过SwissTargetPrediction和GeneCards数据库获取100个Leonurine潜在靶点及1777个血栓相关基因，筛选出38个交集基因，构建蛋白互作网络。核心靶点包括STAT3、AKT1、PARP1、MTOR和RELA。
富集分析表明这些基因广泛参与PI3K/AKT/mTOR通路相关的细胞代谢、增殖及炎症反应过程，其中mTOR作为关键调节因子在血小板活化及血栓形成中具重要作用。
4. 分子对接及动力学模拟
Leonurine与mTOR蛋白FRB域的分子对接显示，药物与ASP1092、ILE957形成稳定氢键及盐桥，结合能佳（-CDOCKER_ENERGY 31.81），结合口袋稳定。
50纳秒分子动力学模拟显示复合物结构稳定，蛋白-RMSD波动小于3 Å，结合位点氨基酸与药物距离保持稳定，验证结合的可靠性。
5. 细胞及动物实验验证
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细胞实验：CCK-8测试表明160 μM及640 μM为安全有效的Leonurine处理浓度。流式细胞术显示血栓模型细胞凋亡率为18.82%，而Leonurine低浓度及高浓度组分别将凋亡率降低至16.22%和12.57%。
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蛋白表达：Western Blot结果显示，血栓模型组mTOR蛋白表达显著升高。Leonurine处理后mTOR表达显著下降，且高浓度组表现更为显著（P<0.05）。
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动物实验：C57BL/6小鼠静脉结扎建立血栓模型，免疫组化显示Leonurine处理组血栓组织中mTOR蛋白表达显著低于模型组（P<0.01），支持其抗血栓机制。
讨论
本研究集成大规模中药数据库与蛋白互作信息，创新性地运用了随机游走嵌入及机器学习结合的异构网络重定位方法，对中药成分和疾病进行系统预测，提升了TCM现代研究的计算效率和精准度。
雷公藤碱在抗血栓方面表现出显著潜力，且其通过mTOR信号通路调控血小板活性及内皮修复的作用机制，与已上市的抗血栓药物依维莫司（Everolimus）存在相似性，提示其未来有望作为低毒高效的天然替代药物。
尽管本研究已通过多层次验证雷公藤碱的抗血栓作用，但血栓形成机制复杂多元，后续研究仍需拓展其多靶点网络调控机制及临床转化研究。基于大数据和AI的中药现代化研究，为传统药物精准定位及新药研发提供了前沿思路，有望推动中医药更好地融入现代心血管疾病防治体系。
原始出处
Dong X, Jia S, Zhang L, et al. Decoding the anti-thrombotic effects of leonurine: a multimodal approach combining TCM repositioning and mTOR signaling. Chinese Medicine. 2025;20:98