胃癌是全球第5大癌癥，也是全球第4大癌癥死亡原因，死亡率極高。最新統計數據顯示，2020年全球胃癌新發病人數108.91萬人，死亡人數76.88萬人，全球胃癌發病率為0.176%。我國胃癌發病率為0.331 4%，死亡率為0.243 4%，發病率和死亡率均位居世界第2[1]。高發病率和高致死率使胃癌成為我國癌癥研究和防治的重點領域。由于我國腫瘤早篩率較低，大多數胃癌患者在確診時已處于晚期，錯失手術根治的機會，這也是導致患者5年內生存率較低的主要原因[2]。對于進展期胃癌，目前的主要治療手段包括化療、免疫治療和靶向治療[3]。然而，這些治療手段存在不良反應大、患者耐受性差等問題。此外，胃癌的高度異質性進一步限制了現有治療的療效，許多患者對傳統療法表現出較低的敏感性，導致治療效果不盡理想。盡管近年來胃癌的治療在免疫和靶向治療領域取得了一定進展，但改善患者預后仍面臨諸多挑戰。因此，開發更有效、毒性更低的新型治療策略以延長患者生存期、提高生活質量，顯得尤為重要。探索潛在的藥物靶點及新的藥物治療方案不僅對提高治療效果具有重要意義，也將為解決我國胃癌防治難題提供新思路。

鐵死亡是Dixon在2012年首次定義的一種新型細胞死亡形式，其關鍵特征是線粒體嵴的減少或消失、鐵蓄積和氧化還原谷胱甘肽系統的消耗以及脂質活性氧（reactive oxygen species，ROS）的積累，其作用可以被鐵螯合劑和抗氧化劑抑制逆轉[4]。誘導腫瘤細胞鐵死亡是一種新的腫瘤治療策略，許多中藥小分子可以促進細胞鐵死亡，為腫瘤治療提供新的策略。

中藥是我國古代用來治療疾病的主要方法，其生物活性成分在多種疾病中展現了多樣化的治療特性，包括炎癥、肥胖、癌癥和細菌性疾病等[5]。由于其成分、靶點和作用途徑的多樣性，以及安全性和其他特性，中藥近年來受到越來越多的關注[6]。許多中藥小分子成分已被用于癌癥的預防和治療，并展現出獨特的優勢[7]。這些中藥小分子可通過抑制腫瘤生長、誘導細胞凋亡、誘導細胞自噬和逆轉耐藥性等多種途徑發揮抗癌作用[7]。近年來的研究表明，一些中藥活性成分可以通過誘導腫瘤細胞鐵死亡來調控腫瘤的惡性進程。雙氫青蒿素誘導肝癌細胞鐵死亡[8]；姜黃素誘導肺癌細胞鐵死亡[9]；槲皮素誘導胃癌細胞鐵死亡[10]；氧化苦參堿誘導肝癌細胞鐵死亡[11]等。以上研究結果表明，中藥小分子在基于鐵死亡的腫瘤治療中具有巨大的潛力。

雷公藤紅素是從衛矛科植物雷公藤Tripterygium wilfordii Hook. f.的干燥根皮提取的一種有效的草本單體成分。據報道，雷公藤紅素具有抗腫瘤、抗炎、治療自身免疫、肥胖和神經退行性疾病等藥理活性[12]。目前，關于雷公藤紅素的眾多研究發現，其對包括腎癌[13]、肝癌[14]、胃癌[15]、前列腺癌[16]在內的多種腫瘤都具有抗癌活性。雷公藤紅素可以通過誘導細胞凋亡、自噬、鐵死亡、調節細胞周期及抑制血管生成等途徑來抑制腫瘤的惡性表型[17]，然而，雷公藤紅素在胃癌中的作用機制是否與鐵死亡有關，目前尚未明晰。據此，本研究通過網絡藥理學、分子對接和體外實驗研究雷公藤紅素對胃癌的影響及其作用機制，為其臨床治療提供理論依據。

1材料

1.1細胞株

人胃癌AGS細胞獲贈于甘肅省人民醫院轉化研究所，取第10代細胞用于實驗。

1.2藥品與試劑

雷公藤紅素（質量分數≥98%，批號DL0035）購自成都樂美天醫藥科技有限公司；鐵死亡抑制劑（ferrostatin-1，Fer-1，批號M2698）、細胞計數試劑盒-8（cell counting kit-8,CCK-8，批號M4839）購自上海奧默生物技術有限公司；RPMI 1640培養基（批號L210KJ）、青霉素-鏈霉素雙抗溶液（批號S110JV）購自上海源培生物科技股份有限公司；胎牛血清（批號11011-8611）購自浙江天杭生物科技股份有限公司；PBS緩沖液（批號P1010-2L）購自武漢賽維爾生物科技有限公司；結晶紫染色液（批號G1062）購自北京索萊寶技術有限公司；EdU-594細胞增殖、檢測試劑盒（批號C0078S）、線粒體膜電位檢測試劑盒（批號C2001S）、丙二醛（malondialdehyde，MDA）檢測試劑盒（批號S0131S）、還原型谷胱甘肽（glutathione，GSH）和氧化型谷胱甘肽（oxidized glutathione，GSSG）檢測試劑盒（批號S0053）均購自上海碧云天生物科技股份有限公司；ROS檢測試劑盒（批號MA0219）購自大連美侖生物技術有限公司；細胞亞鐵比色法試劑盒（批號E-BC-K881）購自甘肅偉博鑫生物科技有限公司；信號轉導和轉錄激活因子3（signal transducer and activator of transcription 3，STAT3）抗體（批號T55292）、谷胱甘肽過氧化酶4（glutathione peroxidase 4，GPX4）抗體（批號T56959）、溶質載體家族7成員11（solute carrier family 7 member 11，SLC7A11）抗體（批號T57054）購自艾比瑪特醫藥科技（上海）有限公司；甘油醛-3-磷酸脫氫酶（glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase，GAPDH）抗體（批號10494-1-AP）、HRP標記的山羊抗兔二抗（批號SA00001-2）購自武漢三鷹生物技術有限公司。

1.3儀器

ix71型倒置熒光生物顯微鏡（日本Olympus公司）；Multiskan FC型酶標儀（美國Thermo Fisher Scientific公司）；WD-9405FN型脫色搖床（北京六一生物科技有限公司）；BD Accuri C6 Plus型流式細胞分析儀（美國BD公司）；ChemiDoc XRS＋型凝膠成像系統、PowerPac Basic型電泳儀、Mini-PROTEAN Tetra型電泳槽（美國Bio-Rad公司）。

2方法

2.1網絡藥理學和分子對接

2.1.1雷公藤紅素靶點預測 通過TCMSP數據庫獲得雷公藤紅素的結構文件，將文件導入SwissTargetPredicyion數據庫，以預測概率（probability）＞0篩選藥物的作用靶點。通過BATMAN-TCM 2.0數據庫以評分閾值（score cutoff）＞0.84為閾值篩選藥物的靶點；將上述數據庫收集的靶點合并后刪除重復項，獲得雷公藤紅素預測靶點。

2.1.2胃癌靶點預測 以“gastric cancer”為關鍵詞，分別在Drugbank數據庫、GeneCards數據庫、OMIM數據庫、TTD數據庫、PharmGkb數據庫對胃癌潛在靶點進行預測，以相關性評分（relevance score）＞10篩選靶點。隨后，利用jvenn在線網站（https://www.bioinformatics.com.cn）對預測靶點進行交集分析，并將交集結果與藥物靶點數據集進一步取交集，篩選獲得藥物-疾病靶點，繪制Venn圖。

2.1.3構建藥物-疾病-靶點蛋白質-蛋白質相互作用（protein-protein interaction，PPI）網絡 將“2.1.2”項下得到的雷公藤紅素-胃癌交集靶點輸入至STRING數據庫，將物種設置為“Homo sapiens”，并設置最低交互分數（minimum required interaction score）為0.4，隨后，下載tsv文件，導入Cytoscape 3.7.2軟件進行可視化處理。利用CytoNCA插件進行網絡拓撲結構分析，并使用CytoHubba擴展程序計算節點得分，應用MCC算法獲得Hub基因。

2.1.4基因本體（gene ontology，GO）功能及京都基因與基因組百科全書（Kyoto encyclopedia of genes and genomes，KEGG）通路富集分析 使用R語言的“ggplot2”等R包，對交集靶點進行GO和KEGG富集分析。以P＜0.05認為有統計學差異。

2.1.5分子對接 從PubChem數據庫下載配體的三維結構，并通過SYBYL-X 2.0軟件進行優化。受體的三維結構來源于RCSB數據庫，并使用mgltools_win32_1.5.6軟件移除水分子和金屬離子。利用AutoDock Vina 1.1.2軟件評估化合物與目標蛋白之間的結合親和力，并通過Discovery Studio對對接結果進行可視化展示。

2.2實驗驗證

2.2.1CCK-8實驗檢測細胞活力 AGS細胞用含10%胎牛血清的RPMI 1640培養基，于37 ℃、5% CO2的培養箱中培養。取對數生長期的AGS細胞，以1×104個/孔接種于96孔板，設置空白組（不含細胞），培養24 h。細胞貼壁后，分別加入0.5、1.0、2.0、4.0、6.0、8.0、10.0、20.0 μmol/L雷公藤紅素，對照組加入不含藥物的培養液，每組6個復孔，分別于培養24、48、72 h加入10% CCK-8溶液，使用酶標儀在450 nm波長下測定吸光度（A）值，計算細胞存活率。

細胞存活率＝(A給藥－A空白)/(A對照－A空白)

2.2.2克隆形成實驗與EdU實驗檢測細胞增殖 取對數生長期的AGS細胞，按5×104個/孔接種于6孔板。細胞貼壁后，去除舊培養基，設置對照組和雷公藤紅素低、高劑量（4、6 μmol/L）組，每組3個復孔，培養15 d后去上清，加入4%多聚甲醛固定30 min，結晶紫染液染色20 min，緩慢沖洗染色液，室溫干燥，于倒置顯微鏡下計數大于50個細胞的克隆集落數，并計數形成的集落數。

取對數生長期的AGS細胞，以5×104個/孔接種于6孔板。細胞貼壁后，去除舊培養基，設置對照組和雷公藤紅素低、高劑量（4、6 μmol/L）組，每組3個復孔，藥物干預24 h后進行染色，染色前2 h加入EdU試劑標記細胞，多聚甲醛固定液固定細胞，使用細胞通透液進行細胞破膜處理，根據說明書配制click reaction buffer，每孔加入500 μL后室溫避光孵育30 min，用Hoechest染料進行核染色，采用熒光顯微鏡進行觀察拍照。

2.2.3劃痕實驗與Transwell實驗檢測細胞遷移將對數生長期的AGS細胞，以5×104個/孔接種至6孔板中，細胞分組同“2.2.2”項，待細胞呈單層融合時，用20 μL無菌槍頭在孔底劃線，PBS洗滌后分別給予相應藥物，于37 ℃培養箱中繼續孵育，分別在顯微鏡下觀察培養24、48 h細胞遷移情況，計算細胞遷移率。

細胞遷移率＝(0 h劃痕寬度－24 h或48 h劃痕寬度)/0 h劃痕寬度

取對數生長期的AGS細胞，用無血清培養基將AGS細胞制成細胞懸液，調整細胞密度至2.5×105個/mL，吸取200 μL接種于小室，細胞分組同“2.2.2”項，將小室放入24孔板，在24孔板的下室加入600 μL含15%胎牛血清的RPMI 1640培養基，置于37 ℃培養箱孵育24 h。移除小室后，用棉簽擦拭小室上層細胞，4%多聚甲醛固定后結晶紫染色30 min。在顯微鏡下隨機選擇5個視野拍照觀察。

2.2.4流式細胞儀檢測細胞ROS水平取對數生長期的AGS細胞，以5×104個/孔接種于6孔板，設置對照組及雷公藤紅素低、高劑量（4、6 μmol/L）組和雷公藤紅素（6 μmol/L）＋Fer-1（2 μmol/L）組，每組3個復孔，雷公藤紅素＋Fer-1組用Fer-1預處理細胞24 h后，再用6 μmol/L雷公藤紅素處理細胞24 h。干預24 h后收集細胞，用預冷的PBS洗滌細胞2次，使用1∶1 000稀釋的DCFH-DA工作液（10 μmol/L）重懸細胞，37 ℃避光孵育30 min，隨后流式細胞儀上機檢測ROS水平。

2.2.5TMRE探針染色觀察線粒體膜電位改變 取對數生長期的AGS細胞，以5×104個/孔接種于6孔板。細胞貼壁后，去除舊培養基，細胞分組同“2.2.4”項，給藥孵育24 h后，PBS洗滌細胞，加入TMRE試劑，37 ℃避光孵育30 min，于熒光顯微鏡下觀察并拍照。

2.2.6細胞內MDA含量的檢測取對數生長期的AGS細胞，以5×104個/孔接種于6孔板。細胞貼壁后，去除舊培養基，細胞分組同“2.2.4”項，給藥孵育24 h后，PBS洗滌細胞并收集，根據說明書使用細胞裂解液于冰上裂解，10 000×g離心10 min，對上清液進行BCA蛋白定量，隨后取上清液按說明書檢測細胞內MDA含量。

2.2.7細胞內Fe2+含量的檢測 取對數生長期的AGS細胞，以5×104個/孔接種于6孔板。細胞貼壁后，去除舊培養基，細胞分組同“2.2.4”項，給藥孵育24 h后，PBS洗滌細胞并收集，根據說明書于冰上裂解10 min，15 000×g離心10 min，取上清液按試劑盒說明書檢測細胞內Fe2+含量。

2.2.8細胞內GSH和GSSG含量的檢測 取對數生長期的AGS細胞，以5×104個/孔接種于6孔板。細胞貼壁后，去除舊培養基，細胞分組同“2.2.4”項，給藥孵育24 h后，PBS洗滌細胞并收集，將細胞轉移至1.5 mL EP管，根據試劑盒說明書去除蛋白，隨后通過反復凍融進行裂解，10 000×g、4 ℃離心10 min。取上清液按說明書檢測細胞內GSH及GSSG含量，并計算GSH/GSSG值。

2.2.9Western blotting檢測鐵死亡相關蛋白表達 取對數生長期的AGS細胞，以5×104個/孔接種于6孔板。按“2.2.6”項下方法處理，藥物干預24 h后收集細胞，加入含蛋白酶抑制劑的蛋白裂解液進行裂解，30 min后12 000 r/min離心15 min，取上清進行BCA法蛋白定量。蛋白樣品經十二烷基硫酸鈉-聚丙烯酰胺凝膠電泳，轉至PVDF膜，用5%的脫脂奶粉溶液封閉膜后，分別滴加一抗，4 ℃孵育過夜，洗膜3次后，加入二抗孵育。利用凝膠成像系統拍攝條帶圖像，并通過Image-J軟件測定條帶灰度值，計算目標蛋白的相對表達量。

2.3統計學分析

使用GraphPad 8.0.1統計軟件進行數據分析，所有實驗結果均以 表示。兩組間的差異通過t檢驗評估，多組數據則采用單因素方差分析。

3結果

3.1網絡藥理學分析結果

3.1.1雷公藤紅素靶點預測 通過TCMSP數據庫獲取雷公藤紅素的化合物結構，將其導入SwissTargetPrediction數據庫獲得雷公藤紅素靶點，共得到100個靶點；再通過BATMAN-TCM 2.0數據庫篩選出107個靶點；將上述數據庫收集的靶基因合并后刪除重復項，共獲得124個雷公藤紅素可能的作用靶點。

3.1.2雷公藤紅素與胃癌共同靶點篩選 如圖1所示，通過GeneCards數據庫篩選得到胃癌相關基因2 066個，Drukbank數據庫得到相關基因52個，OMIM數據庫得到相關基因168個，PharmGkb數據庫得到相關基因301個，TTD數據庫得到相關基因40個，合并去重后共得到2 343個胃癌相關基因，將其與124個藥物靶基因取交集獲得交集基因89個，即為雷公藤紅素抗胃癌的潛在靶基因。

3.1.3雷公藤紅素與胃癌相關靶點PPI網絡分析 將雷公藤紅素抗胃癌的潛在靶基因導入STRING數據庫，構建PPI網絡；應用MCC算法對Hub核心靶點進行分析篩選，得出排名前10的核心靶點，可能為雷公藤紅素治療胃癌的主要靶點，見圖2。

3.1.4GO和KEGG富集分析 R軟件進行GO功能和KEGG通路富集分析，發現雷公藤紅素治療胃癌的靶點影響了3 994個生物過程（biological process，BP）、226個細胞組成（cellular component，CC）、378個分子功能（molecular function，MF），選取排名前10的條目進行可視化分析，見圖3-A。涉及的BP主要涉及對上皮細胞增殖調控（regulation of epithelial cell proliferation）、對化學壓力的反應（cellular response to chemical stress）、對氧化應激的反應（cellular response to oxidative stress）、外源性細胞凋亡通路（extrinsic apoptotic signaling pathway）、DNA結合轉錄因子的調控（regulation of DNA-binding transcription factor activity）等，CC主要涉及膜微結構域（membrane microdomain）、膜筏（membrane raft）、核被膜（nuclear envelope）、細胞器外膜（organelle outer membrane）、線粒體外膜（mitochondrial outer membrane）等，MF則主要包括DNA結合轉錄因子結合（DNA-binding transcription factor binding）、泛素樣蛋白連接酶結合（ubiquitin-like protein ligase binding）、RNA聚合酶II特異性DNA結合轉錄因子結合（RNA polymerase II-specific DNA-binding transcription factor binding）、激素受體結合（hormone receptor binding）等。KEGG通路富集分析中，共檢出顯著性條目226個（P＜0.05），其中與腫瘤相關的通路有5條，分別為白細胞介素-17（interleukin-17，IL-17）信號通路、腫瘤壞死因子（tumor necrosis factor，TNF）信號通路、凋亡、缺氧誘導因子-1（hypoxia-inducible factor-1，HIF-1）信號通路、磷脂酰肌醇3-激酶（phosphatidylinositol 3-kinase，PI3K）-蛋白激酶B（protein kinase B，Akt）信號通路。表明雷公藤紅素可能通過這些信號通路發揮抑制胃癌的作用，見圖3-B。

3.1.5雷公藤紅素治療胃癌與鐵死亡相關基因的交集通過FerrDb V2數據庫下載鐵死亡相關靶點，與藥物-疾病靶點取交集獲得核心靶點，對該交集進行PPI分析后，結合度值大小及藥物-疾病相關靶點PPI網絡分析得出的前10個Hub基因的得分，初步推測STAT3可能為雷公藤紅素通過調控鐵死亡治療胃癌的核心靶點，見圖4。

3.1.6雷公藤紅素與關鍵靶點的分子對接 將STAT3蛋白與雷公藤紅素進行分子對接，結合能為?7.9 kJ/mol，認為受體和配體有強烈的結合活性[18]，表明STAT3可與雷公藤紅素形成穩定對接結構，見圖5。

3.2細胞實驗結果

3.2.1雷公藤紅素對AGS細胞活力的影響 與對照組比較，雷公藤紅素對AGS細胞表現出明顯的增殖抑制作用，并呈一定的時間及劑量相關性（P＜0.05、0.01），見圖6。作用24 h后，4 μmol/L雷公藤紅素作用下細胞活力約為50%，因此選擇4、6 μmol/L雷公藤紅素處理細胞24 h進行后續實驗。

3.2.2雷公藤紅素對AGS細胞增殖的影響 與對照組比較，雷公藤紅素組AGS細胞增殖細胞數量顯著減少（P＜0.01），見圖7-A。與對照組比較，雷公藤紅素組AGS細胞集落數顯著減少（P＜0.01），見圖7-B。提示雷公藤紅素可抑制AGS細胞的增殖，且具有劑量相關性。

3.2.3雷公藤紅素對AGS細胞遷移的影響 與對照組比較，雷公藤紅素組AGS細胞劃痕愈合率減少（P＜0.01），且呈劑量相關性，見圖8-A；Transwell小室的AGS細胞數量顯著減少（P＜0.01），見圖8-B，表明雷公藤紅素能夠抑制AGS細胞的遷移。

3.2.4雷公藤紅素誘導AGS細胞發生鐵死亡如圖9-A所示，對照組細胞線粒體結構完整、形態規則，膜結構飽滿、密度均勻；雷公藤紅素（4 μmol/L）干預后，線粒體表現出皺縮變形、密度增高以及嵴減少等變化，提示雷公藤紅素能夠破壞AGS細胞的線粒體功能，并與鐵死亡的發生有關。如圖9-B～F所示，與對照組比較，雷公藤紅素（4、6 μmol/L）處理后，細胞內ROS、Fe2+和MDA水平均顯著升高（P＜0.01），而線粒體膜電位和GSH水平顯著降低（P＜0.01）；給予鐵死亡抑制劑Fer-1干預后，上述指標均有所回調（P＜0.05、0.01）。結果表明，雷公藤紅素可能通過增加細胞內鐵離子和ROS水平，導致過氧化物積累及抗氧化物減少，從而誘導AGS細胞發生鐵死亡，而該過程可以被Fer-1逆轉。

網絡藥理學分析確定了雷公藤紅素誘導鐵死亡治療胃癌的關鍵靶點STAT3。作為氧化應激相關的轉錄因子，STAT3與鐵死亡密切相關。GPX4和SLC7A11是鐵死亡過程中的關鍵負調控因子。GPX4防止氧化應激引起的細胞損傷，而SLC7A11是系統xCT的核心組成部分，可轉運胞外胱氨酸生成GSH，維持細胞氧化還原平衡并參與GPX4的合成[19-20]。為了明確雷公藤紅素通過調控STAT3誘導胃癌細胞鐵死亡的機制，進一步檢測了雷公藤紅素對STAT3、GPX4和SLC7A11蛋白表達的影響。如圖10所示，與對照組比較，雷公藤紅素顯著下調了STAT3的表達（P＜0.01）。STAT3的下調進一步抑制了其對GPX4和SLC7A11的轉錄激活作用，顯著降低了二者的蛋白表達水平（P＜0.05、0.01）。GPX4和SLC7A11表達的降低削弱了細胞的抗氧化防御系統，導致脂質過氧化物積累及細胞內氧化應激水平的升高，從而誘導AGC細胞鐵死亡。

4討論

目前，我國胃癌發病率和死亡率均高于全球平均水平[21]。不健康的生活習慣（如不規律的飲食模式、吸煙、飲酒和鹽攝入過量）顯著增加了胃癌的風險。盡管對胃癌的預防和治療認識不斷提高，但由于早期發現率低，晚期患者死亡率依然居高不下。因此，開發更安全、有效的治療藥物是當前亟需解決的關鍵問題。

近年來，中藥在腫瘤治療中的潛在價值逐漸得到關注。研究表明，中藥具有“多成分、多靶點、多途徑”的特點[22]。雷公藤紅素作為一種傳統中藥提取物，因其低毒性、多靶點和廣譜抗癌特性，近年來備受關注[23]。然而，雷公藤紅素在胃癌治療中的具體機制，及其與鐵死亡的關系目前尚不明確。本研究結合網絡藥理學、分子對接和體外實驗，系統地探討了雷公藤紅素治療胃癌的潛在機制。

網絡藥理學研究結果表明，雷公藤紅素可能調控細胞增殖、氧化應激和細胞凋亡等過程，促進胃癌的發展，且涉及的信號通路包括IL-17、TNF、HIF-1和PI3K-Akt通路等。此外，藥物-疾病靶點與鐵死亡相關基因的交集分析表明，雷公藤紅素可能通過調控STAT3參與鐵死亡，從而發揮抗胃癌作用。

鐵死亡作為一種鐵依賴的程序性細胞死亡形式，與氧化應激密切相關[24]。腫瘤細胞因其高氧化應激水平而更易發生鐵死亡[25]，因此誘導鐵死亡被認為是一種潛在的抗癌策略。已有研究表明，雷公藤紅素作為一種新型鐵死亡誘導劑，通過改變細胞內鐵代謝，增加鐵離子水平，進一步通過催化芬頓反應產生大量ROS，從而導致脂質過氧化、細胞膜破壞和最終的細胞死亡[26]。雷公藤紅素可通過抑制核糖核苷酸還原酶催化亞基-M2誘導肝癌細胞鐵死亡[27]，或通過谷胱甘肽S-轉移酶Mu-1（glutathione S-transferase Mu-1，GSTM1）誘導肝癌細胞的鐵死亡進而抑制其增殖[28]。雷公藤紅素還可以通過促進GPX4泛素化降解，誘導胰腺癌細胞的鐵死亡[29]。本研究通過體外實驗驗證了網絡藥理學分析結果，并進一步揭示了雷公藤紅素通過誘導AGS細胞鐵死亡從而抑制其增殖及遷移。Western blotting分析顯示，雷公藤紅素顯著下調STAT3、SLC7A11和GPX4的蛋白表達，進一步表明其可能通過抑制STAT3，調控SLC7A11和GPX4，從而誘導鐵死亡。

STAT3作為一個氧化應激相關的轉錄因子，在鐵死亡中發揮重要作用[30]。研究發現，STAT3可通過多種途徑調節腫瘤細胞的鐵死亡。IL-6通過Janus激酶2（Janus kinase 2，JAK2）/STAT3通路誘導的鐵死亡抵抗，在頭頸癌的致癌作用中發揮關鍵作用[31]；長鏈非編碼RNA ALMS1-IT1通過激活STAT3調節結直腸癌的鐵死亡和免疫逃逸[32]；硫化物合成酶-1通過調節STAT3抑制胃癌細胞發生鐵死亡，進而促進胃癌發展[33]；脂肪酸合成酶通過核因子-κB（nuclear factor-κB，NF-κB）/STAT3/GPX4通路誘導的鐵死亡抵抗促進彌漫性大B細胞淋巴瘤的阿霉素耐藥[34]。此外，許多藥物通過靶向STAT3調控鐵死亡，硫鏈絲菌素通過STAT3/GPX4信號通路誘導胰腺癌細胞鐵死亡[35]，補骨脂甲素通過STAT3/ p53/SLC7A11通路誘導骨肉瘤細胞鐵死亡[36]，葫蘆素B通過靶向STAT3誘導非小細胞肺癌鐵死亡[37]。最近的一項研究表明，STAT3作為鐵死亡的關鍵負調控因子，通過直接調控GPX4、鐵蛋白重鏈多肽1（fevritin heavy chaik 1，FTH1）和SLC7A11來調節胃癌細胞的鐵死亡[38]。本研究通過分子對接分析發現，雷公藤紅素與STAT3具有良好的結合能力，并通過體外實驗驗證，STAT3充當雷公藤紅素誘導胃癌細胞鐵死亡的關鍵負調控因子，雷公藤紅素抑制STAT3通過與脂質過氧化、鐵代謝相關的多種機制觸發鐵死亡。

綜上，本研究通過網絡藥理學、分子對接及體外實驗，揭示了雷公藤紅素通過抑制STAT3調控GPX4和SLC7A11，誘導鐵死亡的分子機制，為雷公藤紅素在胃癌治療中的潛在應用提供了新的實驗及理論支持。盡管鐵死亡是腫瘤復雜病理機制中的一部分，未來研究仍需探索雷公藤紅素是否通過其他機制影響胃癌。此外，除了STAT3通路外，雷公藤紅素可能還通過調控其他鐵死亡相關信號通路發揮作用，這些潛在機制值得進一步研究。最后，為了驗證雷公藤紅素的臨床可行性，還需要通過體內實驗評估其有效性和安全性。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突

參考文獻（略）

來 源：梁 爽，唐 源，蘭 天，藺 陽，黨春艷，王瑞麟，馬玉秀，潘海邦，李紅玲．基于網絡藥理學、分子對接及實驗驗證探討雷公藤紅素調控鐵死亡抑制胃癌的作用機制[J]. 中草藥, 2025, 56(7): 2385-2395.

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