首个中药入血成分数据库DCABM-TCM 问世

DCABM-TCM入血成分数据库

中药不仅在维持亚洲人的健康中发挥了重要作用，同时也为现代药物研发提供了活性天然产物的宝贵资源。许多成功的西药来源于中药，最著名的是从黄花蒿中提取的青蒿素用于治疗疟疾。但是由于中药多样的成分及其与机体复杂的相互作用，其有效成分阐明和作用机制揭示一直存在巨大挑战，严重阻碍中药的广泛应用以及中药为基础的现代药物研发。

中药中的绝大部分成分能够产生药理学作用仅仅在它们被吸收进入血液循环。相比于一般在体外检测到的普通成分，这些在血液中实验检测到的成分（包括原型和经肝脏、胃肠道等代谢后的代谢产物）更可能是有活性的且具有好的生物利用度的。这些入血成分的系统收集对于以下问题都具有重要意义：1）中药有效物质和作用机制揭示；2）草药治疗控制标志物选择；3）中药来源的具有生物活性和好的生物利用度的药物样化合物的发现；4）可吸收天然产物的属性研究等。

因此，BATMAN-TCM团队研发了首个中药入血成分数据库DCABM-TCM (http://bionet.ncpsb.org.cn/dcabm-tcm/)。该数据库通过手工文献挖掘，首次系统收集中药复方和草药的实验检测到的入血成分以及相应的详细的检测条件；同时支持两种中药入血成为基础的数据分析功能：中药分子作用机制揭示和中药为基础的药物发现（图1）。

图1 DCABM-TCM概览

数据

其核心数据是中药复方和草药的入血成分以及相应的详细的检测条件。目前，通过手工文献挖掘，DCABM-TCM已经记录了192个复方和194个草药的共计1816个具有结构的入血成分，包括970个原型和385个代谢物（表1）。此外，DCABM-TCM还记录了1893个没有化学结构的入血成分（它们中的大部分都是代谢物，基于原始文献中报道的“名称（化学式）”进行数量统计）。这些未知化学结构的入血成分能够为未来精确鉴定化合物奠定基础，因此我们也遵照原始文献提供的信息进行了记录。在我们的数据中，大约有1/4的原始文献明确了其检测到的入血成分哪些是原型成分哪些是代谢物。

考虑到由于不同研究采用不同的实验条件而检测到的中药复方或者草药的入血成分潜在不同，BATMAN-TCM团队记录了每个研究的详细的检测条件，主要包括：萃取方法（水/甲醇/乙醇提取）、实验动物和动物模型（大鼠/小鼠/家兔的健康模型或者疾病模型）、给药方式（绝大部分是灌胃，少量静脉注释、腹腔注射等其他方式）和剂量（分三种情况，详见文章）、血液收集时间和部位。

围绕着核心数据，其还整合如下注释数据：入血成分的理化性质、ADMET属性、相关的靶标、GO功能条目、通路和疾病（表1）。

网站使用和数据分析功能

汇总核心数据和相关注释，DCABM-TCM共涉及六个条目类型：复方、草药、入血成分、靶标、通路和疾病。对于每个条目，DCABM-TCM都提供一个详细的注释界面。数据库核心数据以及相关的注释数据，以及两个交互式的分析功能及其分析结果会在这些注释页面上给出。

DCABM-TCM支持上述六种类型条目（的详细注释页面）的浏览、检索，支持核心数据下载和提交（即核心数据众筹）。

复方/草药注释页面，此页面上将给出两部分信息：数据库核心数据——复方/草药的入血成分信息和交互式的网络药理学分析结果。

考虑到即使是同一个复方或者草药，不同研究采用不同的检测条件可能会导致被检测到的入血成分不同，对于某一个复方或者草药，其来源于不同原始文献的入血成分信息及其相应的详细的检测条件会被分别给出（通过切换标签”Source1”, “Source2”, ……进行浏览）（图2）。其次不同来源入血成分的一个汇总信息（通过标签”Sum”进行浏览）。

网络药理学分析结果包括：复方/草药的入血成分的已知和预测的靶标，进而靶标的GO功能条目、KEGG通路和CTD/OMIM疾病富集分析。该功能借助于BATMAN-TCM完成。我们相信，相比于一般在体外检测到的普通成分，基于入血成分的网络药理学分析结果对于中药作用机制的提示可能是更可靠的。

图2 复方详细注释页面

入血成分注释页面，在此页面上，一个入血成分的理化、ADMET等属性被详细给出。此外，该入血成分的网络药理学分析结果也会给出。

靶标/通路/疾病注释页面，在此页面上，除了关于该靶标/通路/疾病的基本注释信息之外，还提供基于靶标/通路/疾病的候选药物筛选功能（图3），助力用户基于靶标（或者通路、疾病）筛选到具有活性且生物利用度好的中药成分（即入血成分）。

两个分析功能的详细用户手册请从

http://bionet.ncpsb.org.cn/seed_tcm/download/downloadFile?fileName=Tutorials.pdf下载。

图3 靶标详细注释界面

总之，DCABM-TCM独特的中药复方、草药的入血成分数据以及基于入血成分的中药复方/草药的网络药理学分析功能和靶标/通路/疾病为基础的候选中药筛选功能，将助力中药分子机制揭示以及中药来源的活性成分筛选。

国家蛋白质科学中心的刘中扬副研究员和李栋研究员、北京大学药学院的徐风副教授为本论文共同通讯作者。国家蛋白质科学中心的硕士刘欣悦、陈儒桢、承德医学院中药学院的柳金英博士和北京城市大学生物医药系的付帮泽副教授为本文共同第一作者。

此外，近期该团队更新了BATMAN-TCM（http://bionet.ncpsb.org.cn/batman-tcm/#/home）。相比于之前版本，version2.0版本的改进包括：1）通过手工文献挖掘和其他资源整合，提供当前最大规模的已知的中药成分-靶标相互作用数据；2）整合了更多的中药复方和草药；3）增加基于（多个）蛋白的候选中药（包括中药成分和草药）的筛选功能；4）优化了核心的“成分-靶标预测”算法，网站运行速度显著提升。总之，通过BATMAN-TCM2.0，一方面可以实现更多的中药复方、草药的网络药理学分析；另一方面，反过来可以基于（多个）蛋白进行中药成分和草药的筛选，助力中药为基础的现代药物研发。

原文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.3c00365

【福利时刻】科研服务（点击查看）：、、、、、。

【福利时刻】毕业季找工作点击链接，多家企业30W+年薪工作招聘任你选（赶紧点击进入注册，上传简历吧~ ） 。