摘要目的:基于网络药理学联合加权基因共表达网络分析(weighted correlation network analysis,WGCNA)及实验验证初步探究养肺方治疗非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)的作用机制.方法:在中药系统药理学数据库与分析平台(traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform,TCMSP)筛选养肺方组方中药的化学成分.利用中医药百科全书(The encyclopedia of traditional Chinese medicine,ETCM)预测养肺方活性成分相关靶点.运用GEO平台下载基因芯片GSE118370,采用GEO2R归一化数据并分析差异基因.采用WGCNA进行基因模块分析并筛选疾病靶点基因.利用Cytoscape 3.7.2 软件构建的"药物-活性成分-靶点"网络并进行拓扑分析筛选有效药效成分.将WGCNA筛选出核心基因与药物靶点取交集得到治疗靶点,并构建蛋白质互作(protein-protein interaction,PPI)网络,通过Cytoscape 3.7.2 中的CytoHubba筛选出核心治疗靶点.利用R软件进行基因本体(gene ontology,GO)功能富集分析和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)信号通路富集分析.40 只雄性Wistar大鼠随机分为养肺方组(400 g·kg-1)和空白组,每组20 只,大鼠连续灌胃给药7 天,每天2 次,灌胃结束后腹主动脉取血制备含药血清.采用不同浓度含药血清干预人肺腺癌PC9 细胞株后,CCK-8 试剂检测细胞活力;Western Blot检测p-蛋白激酶B(protein kinase B,AKT)、p-磷脂酰肌醇 3-激酶(phosphatidylinositol 3-kinases,PI3K)蛋白表达水平;实时定量荧光PCR分析PI3K mRNA、AKT mRNA表达水平;TUNEL检测细胞凋亡水平;结果:在TCMSP 数据库中筛选出65 个养肺方活性成分;通过ETCM数据库获得283 个药物靶点.利用GEO2R分析得到差异基因1192 个.WGCNA基因模块分析得到核心基因30 个,与药物靶点取交集,获得交集靶点基因10 个.PPI网络分析得到核心靶点5 个.富集分析得到939 个GO条目及82 条信号通路.CCK-8 检测发现养肺方含药血清浓度为10%时,细胞活力最差.与空白组比较,养肺方组p-PI3K、p-AKT蛋白表达水平及PI3K、AKT的mRNA表达水平明显降低(P<0.05),TUNEL染色阳性细胞数显著增加(P<0.05).结论:养肺方可能通过抑制PI3K/AKT通路诱导NSCLC肿瘤细胞凋亡,进而改善NSCLC.