阿尔茨海默病（AD）是一种神经退行性疾病，其特征是进行性记忆丧失和认知功能障碍，是老年人痴呆最常见的原因之一[1]。全球约有5000万人患有AD，随着人口老龄化，预计到2050年这一数字将增加三倍，带来巨大的护理负担和医疗费用[2]。AD的典型组织病理学特征包括由β-淀粉样蛋白（Aβ）聚集体引起的细胞外斑块积聚、主要由过度磷酸化和错误折叠的Tau蛋白组成的细胞内神经纤维缠结以及胆碱能神经递质缺乏等[3]。从机制上看，AD与神经元死亡、特定神经递质水平下降、突触丢失和神经炎症有关[4]。现有的药物主要包括乙酰胆碱酯酶（AChE）抑制剂、N-甲基-D-天冬氨酸（NMDA）拮抗剂和针对Aβ的单克隆抗体，它们仅通过作用于单一靶点来缓解AD症状[5]。因此，迫切需要开发多靶点药物。
天然产物及其衍生物具有多靶点抗AD作用，同时毒性低且价格亲民，已成为药物发现中的有希望的先导化合物[5],[6],[7]。连翘（Forsythia suspensa (Thunb.) Vahl）的果实在中国被称为“连翘”，是一种传统中药，几个世纪以来一直以其消肿散结、清热解毒的功效而闻名[8]。连翘的主要成分包括木脂素和苯乙素苷类（如连翘苷、菲利林、芦丁和菲利根宁），以及黄酮类、生物碱和甾体等[9]。其中，前两种成分是该植物的特征性活性成分[10],[11],[12]。多项研究表明连翘对AD具有益处[13],[14],[15]。我们的研究发现，连翘提取物中的叶成分能有效抑制神经炎症[14]，而连翘苷作为其主要成分，可通过下调乙酰胆碱酯酶和上调2-花生四烯酰甘油来发挥神经保护作用[15],[16]。
网络药理学是一种跨学科技术，结合了系统生物学、计算生物学和网络生物学，通过分析复杂的生物网络来预测药物的作用机制[17],[18]。分子对接可用于预测化合物与蛋白质之间的结合模式和亲和力，在药物筛选中得到广泛应用[19]。分子动力学模拟可以研究分子结构和动态，揭示分子相互作用的机制，通过分析模拟轨迹和相互作用模式为药物疗效和安全性提供宝贵见解[20]。光谱学也是研究分子相互作用（尤其是小分子化合物与蛋白质之间的相互作用）的强大工具。这些技术共同为蛋白质-配体相互作用提供了全面的理解，有助于药物设计和分析。迄今为止，这些技术已成功用于阐明天然产物在多种疾病中的多靶点作用[21],[22]。
因此，在本研究中，我们运用了网络药理学、分子对接和光谱学技术来预测、分析和验证连翘干预AD的成分、关键靶点和作用途径。
