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基于网络药理学探讨丹参治疗黄褐斑的作用机制郝丽娜1,郝丽莎1批注Al:请补充通讯作者的职称、邮箱等信息！(1.成都青羊菲尔医疗美容诊所四川成都6100002.西南医科大学附属医院，四川泸州，646000)摘要目的：采用网络药理学及分子对接技术探讨丹参治疗黄褐斑的作用机制。方法：通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSPUniProt数据库获得丹参的活性成分以及潜在靶点基因。应用GeneCards.DisGeNet数据库检索黄褐斑相关作用靶点。应用venny2.1.0获得丹参治疗黄福斑的作用靶点。将作用靶点导入STRlNG数据库构建蛋白相互作用(protein-proteininteraction,PPI网络。应用DAVID数据库进行基因本体(GO)及京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。运用Cyt。SSPe3.8.2软件构建丹参治疗黄褐斑的成分-靶点-通路网络,并筛选核心靶点，利用PyMOL及AutoDoCkVina软件，对重要化合物进行分子对接验证.结果：剔除无对应的靶基因信息后，筛选获得丹参有效活性成分58个，分子靶点105个,获得黄褐斑靶点基因51个。通过Venny处理获得7个共同靶点，分别为血管内皮生长因子A(VEGFA)、前列腺素G/H合酶2(PTGS2)、雌激素受体1(ESRl)、雌激素受体2(ESR2)、孕酮受体(PGR)、诱导型一氧化氮合酶2(N0S2)、酪氨酸酶(TYR)应用CytoScape3.8.2软件中的CytoHubba插件，按照MCaMaXimaICliqUeCentrality分析法荻得排名前4的关键基因,依次为VEGFA、PTGS2、ESRlxPGR.GO富集分析得到37个注释条目包括19个生物过程(biologicalprocesses,BP)、2种细胞组分(cellcomposition,CC)和16种分子功能(molecularfunctionfMF).KEGG通路富集分析得到7条信号通路,基于PPI互作网络以及有关文献报道，选取与黄褐斑相关经典靶点蛋白4个(VEGFA、PTGS2、ESRLTYR)与丹参的有效成分(木犀草素(Iuteolin)、丹参酮11a(tanshinoneHa)、隐丹参酮(Cryptotanshinone)进行分子对接，结果显示：1UteOlin与VEGFA、PTGS2、ESRhTYR的励磔合能分别为-7.7,-5.6,-7.7,-7.1;tanshinoneHa与VEGFA、PTGS2xESRlxTYR的最低合能分别为-8.2,57、-9.9,-6.9;Ciyptotanshinone与VEGFA、PTGS2、ESRhTYR的熟磔合能分别-5.6,-5.8,-8.8z-7.6.结论：丹参治疗黄褐斑具有多成分、多靶点、多途径相互作用的特点，其主要成分及关键靶点可能通过抗雌激素作用、抗炎、抗血管生成、抗酪氨酸酶等方面治疗黄褐斑，其分子机制涉及血管内皮生长因子信号通路、细胞内雌激素信号通路、催乳素信号通路、HIF-I信号传导通路等.关健词：丹参；黄褐斑；网络药理学；分子对接MechanismofSalviaMiltiorrhizainTreatingChloasmaBasedonNetworkPharmacologyHaoLi-na1,HaoLi-sa2,(1.ChengduQingyangPhilMedicalBeautyClinicChengdu610000zSichuanzChina;2.AffiliatedHospitalofSouthwestMedicalUniversity,1.uzhouz646000zSichuanzChina;)AbstractObjective:ToexplorethemechanismofSalviamiltiorrizainthetreatmentofChloasmabynetworkpharmacologyandmoleculardockingtechnology.Methods:theactivecomponentsandpotentialtargetgenesofSalviamiltiorrhizawereobtainedthroughTCMSPandUniProtdatabase.Genecardsanddisgenetdatabaseswereusedtoretrievetheactiontargetsrelatedtochloasma.Venny2.1.0wasusedtoobtainthetargetofSalviamiltiorrhizainthetreatmentofchloasma.Thetargetwasimportedintostringdatabasetonstructprotein-proteininteraction(PPI)network.Daviddatabasewasusedforgeneontology(Go)andKyotoEncyclopediaofgenesandgenomes(KEGG).ThecomponenttargetpathwaynetworkofSalviamiltiorrhizainthetreatmentofchloasmawasconstructedbyusingCytoscape3.8.2software,andthecoretargetswerescreened.ThemoleculardockingverificationofimportantcompoundswascarriedoutbyusingPyMOLandautodockVinasoftware.Results:aftereliminatingtheinformationofnocorrespondingtargetgene,58effectiveactivecomponentsofSalviamiltiorrhiza,105moleculartargetsand51chloasmatargetgeneswereobtained.SevencommontargetswereobtainedbyVennytreatment,whichwerevascularendothelialgrowthfactorA(VEGFA)zprostaglandinG/Hsynthase2(PTGS2)zestrogenreceptor1(ESRl),estrogenreceptor2(ESR2),progesteronereceptor(PGR)zinduciblenitricoxidesynthase2(N0S2)andtyrosinase(Tyr).UsingtheCytohubbaplug-ininCytoscape3.8.2softwareandaccordingtotheMCC(maximumcliquecentrality)analysismethod,tetop4keygeneswereobtained,whichwereVEGFAzPTGS2,ESRlandPGRinturn.Goenrichmentanalysisyielded37annotationentries,including19biologicalprocesses(BP),2cellcomposition(CC)and16molecularfunctions(MF).SevensignalpathwayswereobtainedbyKEGGpathwayenrichmentanalysis.BasedonPPIinteractionnetworkandrelevantliteraturereports,fourclassicaltargetproteinsrelatedtochloasma(VEGFAzPTGS2,ESRlandTyr)wereselectedformoleculardockingwiththeeffectivecomponentsofSalviamiltiorrhiza(luteolin),tanshinoneIIAandCryptotanshinone).TheresultsshowedthatthelowestbindingenergiesofIuteolintoVEGFAzPTGS2,ESRlandTyrwere-7.7,-5.6,-7.7and-7.1,respectively;Thelowestbindingenergiesoftanshinone11atoVEGFAzPTGS2,ESRlandTyrwere-8.2z-5.7,-9.9and-6.9respectively;ThelowestbindingenergiesofCryptotanshinonetoVEGFAzPTGS2zESRlandTyrwere-5.6z-5.8,-8.8and-7.6,respectively.Conclusion:Salviamiltiorrhizahasthecharacteristicsofmulti-component,multi-targetandmulti-channelinteractioninthetreatmentofchloasma.Itsmaincomponentsandkeytargetsmaytreatchloasmathroughantiestrogen,antiinflammation,antiangiogenesisandantityrosinase.Itsmolecularmechanisminvolvesintravasculargrowthfactorsignalpathway,intracellularestrogensignalpathway,prolactinsignalpathwayHIF-Isignaltransductionpathway,etc.Keywords:Salviamiltiorrhiza;Chloasma;Networkpharmacology;moleculardocking黄褐斑是一种色素沉着疾病,常见于女性，边界清楚,皮损呈淡褐色或深褐色,对称分布于面部，影响面部美观UL近年来研究表明，紫外线暴露、遗传易感性、性激素水平异常与黄褐斑的发病高度相关，但具体发病机制尚不明确，可能还有其他致病因素参与七临床治疗黄褐斑的方法很多，但总体疗效不理想。中医学认为肝脾肾三脏与黄褐斑关系密切，其病因在于肝郁、脾湿、肾虚，病机在于气机不畅、气血瘀滞、颜面失养.其中"瘀"是黄褐斑发生的重要因素，治疗中应以活血化瘀为治疗基础，兼顽其他致病之因进行治疗巴叫丹参作为活血化瘀、凉血消痈的传统中药，具有改善微循环、扩张血管、抗炎等多种功效叫陈之尧等应用1565nm非剥脱点阵激光联合丹参注射液行皮内注射治疗黄褐斑患者63例，治疗中起雌快，临床改善明显。李桂玲用应用丹参等具有活血化瘀，祛斑散结的自制中药按摩膏和面膜治疗黄褐斑20例，治疗效果显著，总有效率达70%.目前虽有大量的单味中药或复方中药治疗黄褐斑的研究,但多为经验的总结缺乏发病和治疗机制上的探讨。因此，本文采用网络药理学及分子对接技术探讨丹参治疗黄褐斑的潜在分子机制,为临床治疗以及丹参药物的研发提供可靠的理论依据.1材料与方法丹参活性成分及靶点筛选利用中药系统药理学平台TCMSP数据库()9怆索丹参的有效成分，并对有效成分相关靶点进行预测。设置药动学筛选条件：口服生物利用度(Oralbioavailability,OB)30%和类药性(drug-likenesszDL)20.18，对丹参成分进行初筛，获得活性化合物以及对应的黜标蛋白。应用蛋白质数据库UniProt()将其转换为统一基因名称。1.2 黄褐斑靶点筛选利用GeneCardS数据库()和DiSGeNet()数据库收集黄褐斑靶点。合并疾病数据库靶点，在UniProt数据库中校正基因信息，经过检索和校对去重后确定黄褐斑的潜在靶点.1.3交集靶点蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络构建为明确丹参靶点与黄褐斑潜在靶点间的相互作用，利用venny2.1.0网站()将两者靶点取交集，获得丹参治疗黄褐斑的靶点.将丹参治疗黄褐斑靶点提交至STRING()数据库，限定种属为homosapiens,构建PPI网络。运用CytoScape3.8.2分析PPI网络，利用CytoHubba筛选得至用E名前4的关键靶点.1.4 功能与通路的富集分析利用DAVID6.8()在线分析初§库，对丹参治疗黄褐斑的靶点进行京都基因与基因组百科全书(KEGG)及基因本体(GO)富集分析。将富集结果利用微生信0在线工具可视化，制作GO分析结果柱状图和KEGG通路气泡图.1.5 丹参成分-靶点-通路网络图的构建将丹参活性成分、治疗黄褐斑的靶点、Go富集以及KEGG富集信号通路导入Cytoscape3,8.2网络作图软件，构建丹参成分-靶点-通路网络。其中丹参活性成分、靶点、信号通路在网络中以节点(node)表示；各节点之间的相互关系以边(edge)表征。1.6 丹参治疗黄褐斑关键靶点的分子对接验证运用分子对接技术模拟化合物与靶点的相互作用，对结合模式口结合能力进行预测。从RCSB数据库()中下载PPl网络中的关健靶点蛋白的晶体结构选择物种为"Homosapiens"实验方法为"X-RAYDIFFRACTIONtt,高分子实体类型为"Protein",幡较低分辨率的蛋白晶体，作为对接的模板.从ZlNC数据库()中下载筛选出的丹参有效成分3D结构的mol2格式文件。用PyMOL软件移除靶点蛋白中的配体和水分子，保存为pdb格式文件。用AutoDockToolsl.5.6软件对靶点蛋白进行加氢以及电荷计算，对丹参有效成分进行配体设置的预处理,所有配体1口受体文件均保存为Pdbqt格式。运用AutoDockVina软件对筛选出的主要靶点进行分子对接，评估和验证化合物-靶标关系的结合亲和力，以及网络药理学的预测结果。使用PyMOL软件对结果进行可视化显示蛋白质和小分子的3D结构、蛋白质残基和结合键。2结果2.1 丹参活性成分及杷点通过TCMSP获得丹参化学成分及对应的靶标蛋白，并运用UniProt数据库将得到的靶标蛋白转换为基因名.剔除无对应的靶基因信息后彳导到58个潜在的活性成分（表1）,进一步筛选得到其对应的105个可能靶点。表1丹参主要活性成分MOLIDMOL1601MOL001659MOL001771MOL001942MOL2222MOL002651MOL000569MOL000006MOL007036MOL007041MOL007045MOL7048MOL007049MOL7050MOL007058MOL007059MOL007061MOL7O63MOL007064MOL007068MOL007069化合物1,2,5,GtetrahydrotanshhonePorferasterolporiferast-5-en-3beta-olIsoimperatorrSUtjioIDehydrotashinoneIIAdigabteIuteoin5,6dhydro×y-7tsopropyH,l<iimethyh2,3dhydrophearrthren-4one2-sopropyh8-methy)henanthrene-3,4<io11三3hydro×ytanshlnoneIla(E)-3-2-(3,4-tihydroxyphenyl)-7-hydro×y-benzofran-4-ylyicad4-methyIenemirone2-(4-hydroxy-3-<nethoxyphenyl)-5-(3-hydro×ypropyl)-7-1nethoxy-3-benzofurancarboxaldehydefOrmyltanshhone3-beta-HydroxymethyIenetanshiqunoneMethytenetanshinqunoneMOL7070MOL0070710B%DL38.7543.8336.91768516778693243578441607IXZeVaskb110.32PrzewaquhoneB62.24PrzewequhoneC55.74(6S,7R)6,7<idro×y-l,6dmethyk8,9<lhydro-7Hnaphtho8,7-gbenzo(uran-10,1ldbne41.31Przewaquhonef40.31MOL007079IanshnaldehydeMOL007081DanshenolBMOL007082DanshenoIAMOL007085SalvienoneMOL007088CrvptotanshhoneMOL7O93da-sbexikumdMOL007094danshenspiroketatectoeMOL7098CieoxyneocryptotanshhoneMOL7100ClhydrotanshhlactoneMOL007101dydrotanshhoneIMOL007105eprianshensproketalactoneMOL007107C09092MOL007108Isocryptotanshi-noneMOL007111IsotanshinoneIIMOL007115manodMOL007119mtk>noneIMOL007120mtk>noneIlMOL7121mtpobneMOL007122MitroneMOL007124neocryptotanshhoeiMOL007125neocryptotanshhoeMOL007127l-methyb8,9dhydro-7H-naphtho5z69bezofuran-6,10,11-tnoneMOL007130ProfthOSPefmCadMOL007132(2R)-3-(3,4dhydro×yphenyl)-2-(Z)-3-(3,4-<jhydroxyphenyl)acrybyloxy-proponeacdMOL007141SaMianofcaddgMOL007142SaManofcaddjMOL007143salienone1MOL007145SaMOlOneMOL007150(6S)-6-hydroxy-l-methP6-ethlol-8,9dhydro-7H-aphtho8,7-qbenzofuran-10,ll-qunoeMOL007151TanshfidbiBMOL007152PrzevaquhoneEMOL007154tanshinoneiaMOL007155(6S)-6-(hydro×ymethyl)-l,6dbnethyP8,9-dydro7H-naphtho(8,7-gbezofuran-10,ll<iloneMOL007156tanshnoneVI43.6752.4757.9556.9730.3852.3438.8850.4349.438.6845.0468.2736.0754.9849.9245.0449.6871.0336.5638.7639.4652.4934.7264.37109.3845.5643.3832.4331.7275.3942.6742.8549.8965.2645.643676乃23280.4262529234431230.44241366544410.4454621455652380.4553129父363125390.40.2父443725233237313561722324464545m450.360.0.0.o.QQo.o.oo.o.QQo.QQO.O.。o.do.o.o.Qo.QQQo.o.Qo.o.o.ao.o.。2.2黄褐斑靶点从GeneCards数据库获得黄褐斑靶点34个.从DiSGeNet数据库中，以"chloasma"为关键词，获得黄褐斑靶点31个.合并所有黄褐斑靶点后删除重复值，在UniProt数据库校正疾病基因名,最终获得51个黄褐斑靶点.2.3 交集靶点PPI网络将筛选的丹参成分靶点与黄褐斑靶点取交集，通过Venny2.1.0网站绘制韦恩图，得到丹参成分-黄褐斑共同靶点7个，分别为血管内皮生长因子A(VEGFA)、前列腺素G/H合酶2(PTGS2)、雌激素受体1(ESRl)、雌激素受体2(ESR2)、孕酮受体(PGR)、诱导型一氧化氮合酶2(N0S2)、酪氨酸酶(TYR),见图1A,将靶点提交至STRING平台，选择物种为"Hom。SaPiens”,获得交集靶点的PPI网络互作图(如图I-B).应用CytoScape3.8.2软件中的CytoHubba插件得到按照MCC(MaximalCliqueCentrality)分析法，获得排名前4的关键基因(图I-C),依次为VEGFA.PTGS2、ESRLPGR,图中度值越大，则节点就越大，表示该节点越重要.图1丹参治疗黄褐斑靶点PPI分析.A:丹参靶点与黄褐斑靶点的交集靶点；B:丹参与黄褐斑交集靶点的PPI网络；C:交集靶点中依据ECC计算排名前4位的关键靶基因，图中按照节点度值设置节点的大小，节点越大,颜色越红，表示该节点越重要.按照结合分数设置边的粗细，边越粗、表示PPI关系越强。2.4 靶点功能与通路的富集分析将丹参治疗黄褐斑的靶点信息导入David数据库进行GO、KEGG富集分析。设定阈值P<0.05获得GO注释条目37个，其中包括19个生物过程(biologicalprocesses,BPX2种细胞组分(cellcomposition,CC)和16种分子功能(molecularfunction,MFX按照P值升序排列，绘制GO条目柱状图(如图2-A生物过程富集结果表明基因表达的负调控、RNA聚合酶11启动子转录的正调控、血管生成、细胞迁移的正调控、乳腺小泡发育、对维生素D的反应、细胞内雌激素受体信号通路、一氧化氮生物合成过程的正调控、氧化还原过程、类固醇激素介导的信号通路、对雌二醇的反应、炎症反应的调节、RNA聚合酶11启动子转录的负调控、缺氧反应、细胞信号转导等生物过程均在丹参治疗黄褐斑过程中发挥着重要作用。核心靶点大多位于细胞核和细胞质。KEGG通路富集分析得到7条信号通路并绘制气泡图(见图2-B),结果显示丹参可作用于癌症的途径、血管内皮生长因子信号通路、催乳素信号通路、HI-1信号通路、雌激素信号通路、小细胞肺癌、利什曼病.图2交集靶点GO及KEGG分析结果.A:GO富集分析；B:KEGG通路富集。2.5 药物成分靶点通路网络以上述得到的丹参有效成分、交集靶基因、Go和KEGG富集通路为基础，利用CyIOSCaPe382网络作图软件，构建药物-成分-靶点-通路网络(如图31成分丹参KEGG富集靶点黄悔斑GO宦集图3丹参治疗黄褐斑的药物-成分-靶点-通路网络2.6 分子对接结果分析基于PPl互作网络以及有关文献报道Wl,选取与黄褐斑相关经典靶点蛋白4个(血管内皮生长因子A(VEGFAX前列腺素G/H合酶2(PTGS21雌激素受体I(ESRlX酪氨酸酶(TYR)进行分子对接.受体蛋白与活性成分结合所需的能量越少，结合越稳定。本次结果表明，参与分子对接的打分值均为负数（见表2）,最低结合能均小于-5kal/mol,活性成分分子与靶点受体蛋白周围分子可通过氢键等分子间作用力形成较为稳定的构象,表明丹参主要活性成分与黄福斑相关靶点生物亲和力高，具有良好的活性。表2丹参活性成分与靶点蛋白间的最低结合能靶点PDBID结合能kalmol-1木樽草索丹参11A隐丹参酮VEGFA5DN2-7.7-8.2-5.6PTGS24YL1-5.6-5.7-5.8ESRl2J7X-7.7-9.9-8.8TYR6DXG-7.1-6.9-7.6图4,A：IUteOlin与VEGFA；B：Iuteolin与TYR；C：Iuteolin与PTGS2；D：Iuteolin与ESRl;图 5, A ： tanshinone Il a VEGFA； BPTGS2； D： tanshinone Il a ESRl；tanshinone Il a 与 TYR ； C ： tanshinone Il a 与图6,A：Cryptotanshinone与VEGFA；B：Cryptotanshinone与TYR；C：Cryptotanshinone与PTGS2；D：Cryptotanshinone与ESRl；3讨论中医认为，血瘀是黄褐斑形成的重要因素，临床应当确立在活血化瘀的基础上，兼顾其他致病之因进行治疗tO丹参是多年生草本植物，以根入药，具有活血化瘀、祛瘀生新等功效有研究表明,采用丹参治疗黄褐斑效果明显、治疗安全，有利于减轻皮肤氧化应激情况。本研究通过网络药理学分子对接技术，对丹参治疗黄褐斑的作用机制进行分子层面的探讨.本次采用TCMSP获得丹参化学成分及对应的靶标蛋白，剔除无对应的靶基因信息后，得到58个潜在的活性成分，主要为丹参酮I、丹参酮Ha、隐丹参酮、木犀草素等。丹参酮I、丹参酮11A、隐丹参酮均属于丹参酮类化合物，具有抑制炎症细胞增殖、清除氧自由基、植物雌激素样作用等fT.有研究显示U5T8),植物雌激素在体内可产生双向调节作用，其调节方向与机体内源性雌激素状态以及雌激素受体的数量和类型相关。在体内雌激素水平较低A寸有拟雌激素作用当体内雌激素水平较高时有抗雌激素作用.JianDI2。】和KimNH】等研究发现，雌激素可通过结合黑素细胞上雌激素受体诱导黑素生成相关酶合成，进而促进黑色素生成。此过程可能通过CAMP-PKA途径，增强CAMP水平，上调环磷腺首效应元件结合蛋白(cAMP-responseelementbindingprotein,CREB)、小眼畸形相关转录因子(Mrnx)和酪氨酸酶家族蛋白的表达来实现3).JangYH【等研究也发现，女性在妊娠期以及口服避孕药后，黄褐斑的螺率会明显升高,而且，在黄褐斑皮损真皮处，雌激素受体-B的表达也增高.以上结果表明，黄褐斑的发病机制与体内较高雄性激素水平及其雌激素受体信号通路密切相关1四.本次研究也显示，丹参中的丹参酮、丹参新酸、原紫草酸、异隐丹参酮等多种化合物可与黄褐斑的ESRLESR2、PGR等核心靶点相结合，作用于细胞内雌激素信号通路、催乳素信号通路，并参与类固醵激素介导以及对雌二醇反应等生物过程。这提示，在较高雌性激素水平的人体内，丹参可能作用于ESRtESR2等核心靶点发挥抗雌激素样作用，进而干扰黄褐斑的生成代谢。酪氨酸前是黑色素的关键限速醉，其大量生成易导致黄褐斑发生依2町.丹参药物中的活性成分木犀草素是一种黄酮类化合物，具有多种药理活性,如消炎、抗过敏、降尿酸、抗肿瘤等“2】.杨城等【25】研究发现，木犀草素能非竞争性抑制酪氨酸酶，作用位点位于酪氨酸酶疏水口袋边缘，相互作用力包括疏水作用力与氢键。刘华等26研究也表明,木犀草素能快速与酪氨酸酶发生作用并迅速降低酶的活性，通过显著增强酪氨酸酶的表面疏水性，诱导酪氨酸酶构象伸展和解折接,使酶结构变化不利于形成活性中心,进而降低酪氨酸酶活力。本次PPI网络和GO富集分析显示，黄褐斑的核心靶点TYR主要位于细胞核和细胞质，可通过VEGFA与ESRI、ESR2等其他核心靶点相互作用，共同参与氧化还原过程、调节炎症反应、缺氧反应、细胞信号转导等生物过程。分子对接显示，木犀草素与TYR可形成稳固结合，最彳氐结合能为IlkaI/mol。以上提示，丹参可能通过抑制酪氨酸酶干扰黑色素的生成,进而治疗黄褐斑.口环氧合酶-2(C0X-2)可由前列腺素G/H合酶2(PTGS2)基因转录生成，正常情况下,COX-2在多数组织或细胞中不表达或彳氐表达，在受紫外线、脂多糖(LPS)、白细胞介素-1(IL-Ik肿瘤坏死因子(TNF)等多种细胞内外因素刺激后可高水平表达.研究发现，在黄褐斑皮损处，IL-17、C0X-2等炎症因子较周围皮肤明显升高，黄褐斑面积及严重程度评分与C0X-2呈正相关28,2叫周凌网”等研究表明，紫外线可诱导人表皮黑素细胞中Cox-2表达上调，激活Cox-2AktGSK3-Catenin信号通路，促使-Catenin向核内转移，增加黑素细胞黑色素生成。惠坤W等研究也认为，C0X-2不仅能影响黑色素的生成，还能调控黑素细胞中树突的形成及延长，影响黑色素的转运和沉着mi.这提示，黄褐斑的形成与CoX-2密切相关，抑制C0X-2的表达可能成为治疗黄褐斑的新途径。有研究表明，丹参酮IlA可降低内皮细胞COX-2mRNA和蛋白的表达，其机制可能与抑制p38MAPK,NF-B的磷酸化有关因L赵俊云网等研究也显示，丹参酮IIA可通过抑制转录因子核因子-kB、激活蛋白-I的活性,进而抑制环氧合酶-2的表达,从而抑制孚噂癌细胞的增殖。本次研究表明，丹参中的大部分化合物木犀草素、丹参酮、丹参醇等均能与PTGS2靶点相互作用，主要富集于癌症途径、血管内皮生长因子信号通路、小细胞肺癌、利什曼病等信号通路，参与血管生成、一氧化氮生物合成过程的正向调节、细胞对缺氧反应以及对雌二醇反应等生物过程。以上提示，丹参可能通过多种信号通路共同调节COX-2的表达,进而干扰黑色素的生成，影响黄褐斑代谢。VEGF是血管生成的主要介质,可促进血管生成,诱导内皮细胞迁移、增殖和侵袭135-37.其家族成员有：VEGFAVEGF-B.VEGFC内分泌腺源性VEGF和胎盘生长因子等I38L其中，VEGF-A在促进血管生成以及肿痫发生发展中发挥主导作用（刑.KwonSH网等研究发现，黄福斑皮损处的血管数目、血管大小以及血管密度均大于病变周围皮肤，VEGF.干细胞因子（SCF）等影响血管生成的细胞因子水平明显升高.本次PPI网络分析也显示，丹参治疗黄褐斑的核心靶点中，VEGFA靶点度值大，颜色红，与其他靶点之间作用关系强。KEGG和GO富集结果显示，VEGFA主要富集于血管内皮生长因子信号通路、癌症途径和HIF-I信号通路，参与血管生成、细胞对缺氧反应等生物过程.这提示，VEGFA可能与黄褐斑的形成过程关系密切.有研究表明，木犀草素能降低VEGF表达，抑制PI3K-Akt-mT0R信号通路，进而抑制A375和B16F10细胞的增殖和侵袭能力，诱导细胞凋亡句,张曦倩样等研究也显示，木犀草素能有效减少大鼠卵巢中VEGF.VEGFR-2,IL-6、的表达，可有效抑制OHSS大鼠卵巢组织的炎症反应及血管通透性。本次分子对接表明，丹参中的木屋草素化合物可与VEGFA形成稳固结合，最低结合能为-77kWmol.以上提示，丹参可能通过VEGFA靶点，作用于血管内皮生长因子信号通路和HIF-I信号通路，进而影响黄福斑的/本次分子对接结果显示，丹参活性成分木犀草素、丹参酮11A、隐丹参酮与核心靶点蛋白VEGFA、PTGS2、ESRLTYR对接良好，构象稳定，最低结合能均小于-5kal/mol,从而验证了本研究的结果.综上所述，本文基于网络药理学及分子对接技术，对丹参活性成分、作用靶点、生物过程以及相关通路进行分析，发现丹参治疗黄褐斑具有多成分、多靶点、多途径相互作用的特点，其主要成分及关键靶点可能通过抗雌激素作用、抗炎、抗血管生成、抗酪氨酸酶等方面治疗黄褐斑，其分子机制涉及血管内皮生长因子信号通路、细胞内雌激素信号通路、催乳素信号通路、HIF-I信号传导通路等.这些结果提示，丹参有望成为治疗黄褐斑的临床药物，但因网络药理学研究方法的局限性，后期仍需要进一步的实验验证。参考文献：1 洪文茜,吴一菲.黄褐斑病因及发病机制研究进展j.皮肤病与性病，2021z43(02):175-176+235.2 邓澜,郑传华,吴志超.穴位注射结合面部刮眇治疗黄褐斑的临床观察J.湖北中医杂志,2014z36(08):65.3 SinghJG,RatnaR,JamesH,etal.Systematicreviewofrandomizedcontrolledtrialsoninterventionsformelasma:anabridgedCochranereviewJ.JournaloftheAmericanAcademyofDermatology,2014,70(2):369-373.4 李达，王坤，杨梦琦，等.活血化瘀法治疗黄褐斑的研究进展J.中国中医药现代远程教育，2016,14(20):147-149.5 林资闵,林资淳.从气血论黄褐斑的病因病机J山东中医杂志，2008(07):498-499.6 单晓晓，洪帮振，刘洁，等.丹参化学成分、药理作用、临床应用的研究进展及质量标志物的预测分析J.中国中药杂志：L24.7 陈之尧，王溪涛，宁波，等.1565nm非剥脱点阵激光联合丹参注射液治疗黄褐斑的临床观察J.中国医疗美容，2020,10(04):46-49.8 李桂玲自制中药外用治疗黄褐斑20例J中国美容医学,2006(04):455.9 RuJ,UPzWangJ1etal.TCMSP:adatabaseofsystemspharmacologyfordrugdiscoveryfromherbalmedicinesJ.JournalofCheminformatics,2014,6(1):1-6.10周坟，周元，程晔，等.基于网络药理学探讨葛根治疗肝癌的分子机制J.中国中药杂志，2020,45(17):4089-4098.11彭鹰,刘毅.黄褐斑发病机制及诊疗研究进展田中国美容医学，2020,29(03):162-166.12万新焕，王瑜亮，周长征，等.丹参化学成分及其药理作用研究进展J.中草药,2020z51(03):788-798.13郑椿,钟秋生,孙海彬.丹参注射液联合Q开关1064nm激光治疗黄褐斑的临床效果研究J白求恩医学杂志，2019,17(05):419-422.14王秀月，赵川，李文静，等.丹参酮IlA抗结肠癌作用机制研究进展J.中国临床药理学杂志,2018z34(05):597-599.15赵丕文.十种中药植物雌激素样作用及其机制的研究D.北京中医药大学,2007.16 JangYzLee)lKangH,etal.Oestrogenandprogesteronereceptorexpressioninmelasma:animmunohistochemicalanalysisJ.JournaloftheEuropeanAcademyofDermatologyandVenereologyz2010z24(11):1312-1316.17 ASD.Interactionofgeniste