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各位读者好，今天为大家带来一篇使用加权基因共表达网络分析（WGCNA）结合网络药理学筛选增生性瘢痕治疗药物的高分文章，是由中国医

学科学院团队2024年5月在The British journal of dermatology发表的，题为“Using network pharmacology to discover potential drugs for

hypertrophic scars"。揭示了增生性瘢痕的分子发病机制并筛选了有效治疗药物。

研究框架：

1. 提出研究问题

增生性瘢痕现有药物治疗效果不佳，为探索其分子发病机制并筛选有效治疗药物而开展研究。

2. 构建研究框架

从基因模块入手，寻找与增生性瘢痕相关的基因模块和关键基因，再基于这些结果筛选化合物，通过多种实验验证潜在药物的有效性。

3. 选择研究方法

数据获取与分析：利用NCBI Gene Expression Omnibus的增生性瘢痕转录组数据，采用加权基因共表达网络分析（WGCNA），计算模块特征基因、基因显

着性等。

富集分析：通过Gene Ontology（GO）和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes（KEGG）富集分析，明确基因功能。

蛋白-蛋白相互作用网络分析：选择特定基因构建网络，利用Connectivity Map数据库预测药物。

分子对接：对筛选出的候选药物与关键蛋白进行分子对接。

实验验证：包括细胞培养（人增生性瘢痕成纤维细胞）、实时聚合酶链反应、伤口愈合实验、CCK8细胞增殖实验、蛋白质印迹法以及小鼠实验等。

4. 分析数据

对体外和体内实验数据采用方差分析和混合效应模型进行重复测量分析。

5. 得出结论

通过上述研究发现ITGB1和TGF - β信号通路对增生性瘢痕形成非常重要，克唑替尼可作为潜在治疗药物。

参考文献

[1]Zhang Y, Li X, Yu Q, et al. Using network pharmacology to discover potential drugs for hypertrophic scars[J]. Br J Dermatol, 2024,191(4):592-604.