Szilícium-alapú szinergetikus gyógyszer-kombinációk gyógynövényekből: a Cistanche Tubulosa alkalmazásának esete

Kérjük, e-mailbentina.xiang@wecistanche.comvagy további információért forduljon a WhatsApphoz: plusz 8618283608063

Neurogyulladása központi idegrendszeri szövetek kidolgozott gyulladásos válaszrepertoárja jellemzi. Az ideggyulladás jelenlegi kezelésének korlátai jól ismert mellékhatások a monoterápia klinikai vizsgálatai során. A gyógyszeres kombinációs terápiák ígéretes stratégiák a kompenzációs mechanizmusok és a célhatások leküzdésére. A gyógynövényekből származó szinergikus gyógyszerkombinációk felfedezése azonban ritka. A sikeresen alkalmazott eseteken felbuzdulva továbblépünk a Cistanche tubulosa (SCHENK) R. WIGHT vegyületei közül a szisztémás farmakológián alapuló hatékony gyógyszerkombinációk vizsgálatára. Először 63 potenciális bioaktív vegyületet, a kapcsolódó 133 közvetlen és közvetett célpontot szűrjük ki a gyógyszerszerűség értékelésével kombinálva a gyógyszercélzási folyamattal. Másodszor, a Compound-Target hálózat arra épül, hogy megszerezze a gyógyszerkombinációk előrejelzéséhez szükséges adatkészletet. Felsoroljuk a 10 legjobb gyógyszerkombinációt, amelyeket a Probability Ensemble Approach (PEA) algoritmus használ, majd a Compound-Target-Pathway hálózatot a kombinációk, célpontok és útvonalak 12 vegyülete alkotja a megfelelő farmakológiai hatások feltárásához. Végül egy integráló útvonal megközelítést dolgoztak ki a gyógynövény terápiás hatásainak tisztázására a különböző patológiás jellemzőkkel kapcsolatos biológiai folyamatokban. Összességében a módszer eredményes utat kínálhat a gyógyszerkombinációs terápiák kifejlesztéséhez.

NeurogénideggyulladásA definíció szerint a veleszületett és adaptív immunsejtek, vaszkuláris sejtek és neuronok kóros állapotok és a központi idegrendszerben (CNS) megnövekedett neuronális aktivitás által kiváltott összehangolt hatásai. Valószínűleg szerepet játszik a központi idegrendszer működésébengyulladásosolyan állapotok által okozott reakciók, mint a fájdalom, a pszichés stressz és az epilepszia, vagy neurodegeneratív betegségek patogén tényezőjévé válnak. Az ideggyulladás kezelésére szolgáló jelenlegi szer többnyire a monoterápiához tartozik, beleértve a dopamint, szomatosztatint, neuropeptidet, adenozint stb. Azonban például az elterjedt, de régi gyógyszerek, a COX-gátlók, a nem szteroid gyulladáscsökkentők (NSAID-ok) hosszú távú alkalmazása káros mellékhatásokat, gyomor-bélrendszeri elváltozásokat vagy szív- és érrendszeri kockázatokat okozhat1,2, és a klinikai vizsgálatok eredményei továbbra is különösen nem kielégítőek3, 4, tehát kielégítetlen az igény az ideggyulladás új kezelési módjaira.

A gyógyszerkombinációs újszerű terápia feltörekvő stratégia lehet az új gyógyszerek fejlesztési igényeinek kielégítésére, valamint a komplex betegségek kezelésében felmerülő akadályok leküzdésére. A többkomponensű terápia kombinációja teljesítheti a fenti követelményeket, amelyben két vagy több gyógyszert együtt alkalmaznak5, a felsorolt ​​előnyökkel: nagyobb hatékonyság, minimális keresztrezisztencia, alacsony dózis mellett kevesebb mellékhatás és kisebb toxicitás az egy gyógyszeres kezeléshez képest. ügynök6. Összetett betegségek kezelésében7,8 közel 30 éve alkalmazzák. Érdekes, a gyógyszeres kombinációs terápiát a neurológiai betegségek kutatásában is alkalmazzák, például a glimepirid és az ibuprofen kombinációja hatékonyan csökkentheti az Alzheimer-kór (AD)9 gyulladását, vagy a ketamin/atropin csökkentheti a gyulladást elősegítő fehérjék expresszióját epilepsziás egerekben10. A szinergikus gyógyszerkombinációk ezért új ihletet adhatnak a hatékony kezelések felkutatásáhozideggyulladás. Tehát hogyan törhetjük fel a kemény diót az optimális kombinatorikus drogok eléréséhez?

1Key Laboratory of Resource Biology and Biotechnology in Nyugat-Kína, Oktatási Minisztérium, School of Life Sciences, Northwest University, Xi'an, Kína. 2Lab of Systems Pharmacology, Center of Bioinformatics, College of Life Science, Northwest A&F University, Yangling, Kína. 3 Állami kulcslaboratórium a kínai orvoslás gyógyszerészeti folyamatának új technológiájával, Jiangsu Kanion Parmaceutical Co. Ltd., Lianyungang, Kína. Jianling Liu és Jinglin Zhu egyformán hozzájárultak ehhez a munkához. A levelezést és az anyagok iránti kérelmeket CZ-hez kell címezni

Jianling Liu1, Jinglin Zhu1, Jun Xue1, Zonghui Qin1, Fengxia Shen1, Jingjing Liu1, Xuetong Chen2, Xiaogang Li1, Ziyin Wu2, Wei Xiao3, Chunli Zheng1 és Yonghua Wang1

Napjainkban a gyógyszerkombinációk kiszűrésére szolgáló jelenlegi megközelítések a következők: a gyógyszerpárok szisztematikus felmérése in vitro, mint például a nagy áteresztőképességű szűrési módszer11 és a „Multiplex Screening for Interacting Compounds” (MuSIC)12, vagy a páronkénti gyógyszerkombinációk értékelése nagy mennyiségben. -léptékű kísérletek13,14. Mindazonáltal a túlzott munkaerő-, természeti erőforrás-felhasználás és a fáradságos empirikus tesztelés ideje elkerülhetetlen probléma lehet a hatékony gyógyszerkombinációk értékelésében. A hiányosságok leküzdésére válaszul a hálózatelemzésen, különösen a genetikai interakciós hálózatokon15, a kémiai rendszerbiológiai adatokon16, valamint a molekuláris és farmakológiai adatokon17 alapuló megközelítések is megjelentek a kombinatorikus gyógyszerkutatásban. Ezen túlmenően, egyre több kutató18,19 javasolt új hálózati megközelítéseket az optimális kombinációk előrejelzésére, és időközben felajánlotta a megfelelő kísérleti validációt, így a hálózati előrejelzés és a kísérleti validáció integrálása új trend lehet a kombinációs előrejelzés területén.

A növényi gyógyszerek jelentős számú képletet (mandarin nyelven Fang-Ji) és kémiai összetevőket tartalmaznak, amelyek természetes termékek adatbázisát alkotják, így innovatív nyomokat, alapvető biológiai adatokat engedhetnek meg maguknak a gyógyszerkombinációk kidolgozásához, mint Li20,21 professzor és professzor. Liu22 integrált biológián alapuló holisztikus elemzési módszereket vezetett be a gyógynövényes gyógyszerek molekuláris mechanizmusainak megfejtésére: Liu-Wei-Di-Huang tabletta vagy Reducing Injection. Korábbi munkánk során azt találtuk, hogy nemcsak két reprezentatív gyógynövény, a Lonicera japonica és a Fructus Forsythia mutat szinergikus hatást az influenzára vagy gyulladásra23, hanem a rutin és az amentoflavon vegyületek is szinergikus hatást fejtenek ki a depresszió megelőzésében24.

Jelenlegi munkánkban egy rendszerfarmakológiai megközelítést dolgozunk ki a gyógynövényből származó vegyületek közötti szinergikus gyógyszerkombinációk felfedezésére.Cistanche tubulosa(SCHENK) R. WIGHT szerint a következő lépéseket javasoljuk: először is a gyógyszerszerűség előrejelzésével kiválasztjuk azokat a bioaktív vegyületeket, amelyeket csaliként használunk a kapcsolódó célpontok horgászatára. Majd a "hálózati célpont" alapú paradigmától inspirálva, hogy a szinergikus ágens-kombinációkat nagy áteresztőképességű módon helyezzük előtérbe25, hatékony gyógyszerkombinációkat szereztünk be a potenciális vegyületek között egy házon belüli algoritmus alapján, amelyet Probability Ensemble Approach (PEA)26-nak neveznek. magas képzési hatékonyság, kiterjedt alkalmazhatóság és két mennyiségi index a gyógyszerkombináció tulajdonságainak leírására. Végül a kapott célpontokat és a jelölt párok vegyületeit használjuk fel egy hálózat/útvonal felépítésére, majd analízist adunk a mechanizmus kódolására.Cistanche tubulosatovábbideggyulladásholisztikusan. Például ez az első alkalom, hogy a rendszerfarmakológián alapuló természetes termékekből kiszűrjük a hatékony gyógyszerkombinációkat a számítási módszerek és a kísérleti validáció integrálásával az előrejelzés megbízhatóságának igazolására. Úgy gondoljuk, hogy ez segíthet a személyre szabásbanideggyulladás kezelése, elősegíti a hatékony neuroprotektív fejlesztés megértését, és segíti a jövőbeli preklinikai kutatásokat.

Eredmények

A Cistanche tubulosa célpontjai.

Ahhoz, hogy a kapcsolódó célokatideggyulladáselőször elérjük az összetevőketCistanche tubulosa(SCHENK)R. WIGHT a TCMSP adatbázisban (http://lsp.nwu.edu. cn/) keresve, ami 103 vegyületet eredményez (S1 kiegészítő táblázat, lásd Anyagok és módszerek). Ezután elemezzük gyógyszerszerűségüket a korábbi munkánk során felépített DL előrejelzési modell alkalmazásával (lásd Anyagok és módszerek). Ily módon 63 potenciális bioaktív vegyületet (S2 kiegészítő táblázat) kapunk, amelyek DL indexe nagyobb vagy egyenlő, mint 0.18. Ezt követően a Sys DT és WES algoritmusok segítségével azonosítjuk ezen potenciális bioaktív vegyületek 117 célpontját. Végül 43 potenciális célpontot (S3 kiegészítő táblázat), amelyek szorosan kapcsolódnak az ideggyulladáshoz, a zaj és a hibák törlése után a vegyületek 117 célpontjának a CTD-adatbázisba való leképezésével nyerik ki.

GOBP dúsítási elemzés a célokhoz.

Annak ellenőrzésére, hogy a potenciális bioaktív vegyületek által megcélzott fehérjék közeli rokonságban állnak-eideggyulladás, GOBP-dúsítási elemzést végzünk a célpontok DAVID-re való leképezésével. Az 1. ábra egy GO-fát mutat be, amely jelentősen dúsított GOBP kifejezések eredményeit reprezentálja (P-érték kisebb vagy egyenlő, mint 0,05), ahol a célpontok 20 különböző csoportba vannak sorolva, például a vaszkuláris simaizomzat pozitív szabályozása. sejtproliferáció és a leukocita migráció pozitív szabályozása. E csoportok közül a kémiai szinaptikus átvitel,gyulladásosválasz, sejt-sejt jelátvitel és így tovább, mind szorosan összefüggenekideggyulladás. Például a neuroinflammatorikus betegségek során fellépő szinaptikus változásokat nagymértékben közvetítikgyulladásoscitokinek, amelyek a beszűrődő T-sejtekből és az aktivált mikrogliákból szabadulnak fel, és legalább részben felelősek az irreverzibilis dendritikus patológiáért (együttesen ezek a megfigyelések arra utalnak, hogy a megjósolt célpontok valószínűleg hozzájárulhatnak aideggyulladás.

Compound-Target hálózatépítés és elemzés.

Általánosságban elmondható, hogy a megvalósítható és hatékony kombinált terápiák ideális farmakokinetikai tulajdonságokkal rendelkező bioaktív vegyületek kombinációi, amelyek specifikus célpontok szabályozásával egyensúlyba tudják hozni a betegséghálózatot. Ezért tovább építünk egy statikus vegyület-cél hálózatot, hogy ellenőrizzük azok topológiai kapcsolatait. Amint a 2. ábrán látható, a kétoldalú vegyület-cél (CT) hálózat 482 kölcsönhatást mutat 63 vegyület és 43 célpont között, vizuálisan tetszetős módon. Elemezzük a csomópontok fokszámát a vegyület-cél hálózatban, ami vegyületenkénti átlagos fokszámot eredményezett 11,209 és 7,651 per célpontot. Megfigyeltük, hogy a 63 vegyület közül 38 több mint 7 célpontot állít be (az átlagosnál nagyobb mértékben), megnyilvánulva ezek között a lehetséges szinergikus hatások.

Például a syringin (mol30) kölcsönhatásba lép a legtöbb célponttal, amely központi szerepet játszhat a hálózatban. Érdekes módon egy tanulmány bizonyítja, hogy az Euonymus alatus(Thunb.) Sieb. (Celastraceae) neurogyulladásgátló hatást fejt ki azáltal, hogy gátolja az NO-termelést.2.2'-acetil-lakteozid (mol42) 10 különböző célpontot irányít (fok=10).E célpontok közül a HSPB1 (más néven HSP27), mint pl. Például egy molekuláris chaperon, amely neuroprotektív tulajdonságokat mutat számos betegségben és sérülésmodellben. A verbaszkozid (mol33) esetében ennek a bioaktív vegyületnek a neuroprotektív tulajdonságai közé tartozik a transzkripciós faktorok modulálása, és ennek következtében megváltozik a génexpresszió, ami a gyulladás csökkenését eredményezi30. Érdemes megjegyezni, hogy bár a hálózat topológiai tulajdonsága nem torzít az echinakozid felé (mol41, fok=7), ez egy potenciális új, orálisan aktív vegyület az ideggyulladás és a kapcsolódó jelek szabályozására Parkinson-kórban, és új lehetőséget nyújthat. a klinikai kezelés lehetősége. Összességében ezek az eredmények azt mutatják, hogy a szűrt potenciális hatóanyagok mind kapcsolatban állnak a neuroinflammációval, és a gyógyszerkombinációk előrejelzésének adathalmazának tekinthetők.

Compound-Target-Pathway hálózat építése és elemzése.

A PEA algoritmus alkalmazásával 10 különböző gyógyszerkombinációt kapunk (1. táblázat), amelyek 12 vegyületet tartalmaznak. Ezek a gyógyszerkombinációk mindegyike nagy szinergia valószínűséggel rendelkezik, ami két vegyület közötti szinergia kiváltásának lehetőségét jelenti. Ezért ezeket a vegyületeket bizonyos mértékig a Cistanche tubulosa farmakológiai alapanyagainak tekintik. Ezen vegyületek célinformációi és a DAVID-ból származó útvonalak alapján létrehozzuk a vegyület-célút-útvonal (CTP) hálózatot, hogy előzetesen megvilágítsuk e vegyületek molekuláris mechanizmusait. Az eredményül kapott összetett-célút-hálózat 47 csomópontból és 99 élből áll. Amint azt a 3. ábra szemlélteti, ezek a vegyületek nem csak az ideggyulladással kapcsolatos pályák upstream, hanem a downstream fehérjéire is hatnak, különösen a gyulladásmarkerek közvetlen indikátoraira.

Közelebbről, a vegyületek túlnyomó többsége az upstream fehérjéket, például a HSPB1-et, a HTR2A-t, az NTSRl-t és másokat célozza meg, jelezve e vegyületek makroszabályozását az ideggyulladás kezelésében. Például az echinacoside (mol41) vegyület a VEGF útvonalat célozza meg a HSPB1 fehérjén keresztül (1. kiegészítő ábra). Szerencsére a vizsgálatok azt mutatják, hogy a HSPB1 jelentős citoprotektív tulajdonságokkal rendelkezik a neurológiai betegségek számos modelljében in vivo vagy in vitro, és szerepet játszhat a gyulladáscsökkentő hatásban azáltal, hogy szabályozza a nukleáris faktor-KB(NF-KB) jelátviteli útvonalat435. egy tanulmány azt is bizonyítja, hogy az R-Ras szabályozhatja az endotélsejtek angiogén aktivitását részben a p38 mitogén által aktivált protein kináz (p38 MAPK)-HSPB1 tengelyének gátlásán keresztül a VEGF jelátviteli útvonalon*.

Megállapíthatjuk, hogy a tubulozid A (mol56) vegyület a kalcium jelátviteli útvonalat célozza meg az NTSRl fehérjén keresztül a hálózatban. Köztudott, hogy a kalciumionok (Ca² plusz) univerzális másodlagos hírvivők az immunrendszer sejtjeiben. A szinaptikus aktivitás csökkenése vagy az extraszinaptikus N-metil-D-aszparaginsav (NMDA) receptor jelátvitel nukleáris kalcium-diszhomeosztázishoz vezethet37,38, ezáltal fokozva a neurodegeneráció és a kognitív diszfunkció előfordulását. Ezenkívül az NTSRl célfehérje a G-fehérjéhez kapcsolt receptorok nagy szupercsaládjának tagja, és a jelátvitel G-fehérjék kötődésével jön létre, amelyek aktiválhatják a foszfatidil-inozitol-kalcium második hírvivő rendszert és a downstream MAP kinázokat9.

Egy másik példa az, hogy a 2'-acetil-lakteozid (mol42) a PRKCD fehérjén keresztül a GnRH jelátviteli útvonalat célozza meg. A PRKCD, a PKC egyik izoformája, az extracellulárisan szabályozott protein kinázok1/2 MAPK (ERK1/2 MAPK), c-Jun N-terminális protein kinázok MAPK (JNK MAPK) és p38 MAPK gonadotropin általi aktiválásának fő közvetítője. felszabadító hormon (GnRH)0. A GnRH-stimulált jelátviteli hálózat kulcsfontosságú folyamataiként a MAPK-kaszkádok és az arachidonsav(AA) metabolitok termelhetnek.gyulladásosfehérje, COX-2. Ami a kankanosid O-t (mol18) és a syringint (mol30) illeti, ezek közvetlenül kölcsönhatásba lépnek a PTGS2, NOS2 és más fehérjékkel.gyulladásosmutatók, ami intuitív tükrözi a vegyületek hatékonyságát. Egy tanulmány kimutatta, hogy a syringin elnyomhatja a tumornekrózis faktor-c (TNF-c) termelődését lipopoliszacharidokkal (LPS) stimulált RAW264.7 sejtekben42. A többi tanulmány pedig azt mutatja, hogy a svringin csökkentheti az NO-koncentrációt és a NOS-aktivitást vagy a prosztaglandin E2 termelődését is. Az izoakteozid (mol43) célzott MMP9 fontos szereplője a központi idegrendszernek, és feltételezhetően közvetítő enzim lenne olyan neuropszichiátriai betegségekben, mint a skizofrénia és a bipoláris betegség5, Az NF-KB lebomlása és a p38 foszforilációja, ERK1/2, JNK MAPK vagy az upstream jelátviteli útvonalak Akt-ja (protein kináz B) módosíthatja az MMP9 gén expresszióját és az MMP9 gátlását, ami csökkentheti az indukálható nitrogén-monoxid-szintáz (iNOS) inaktivált sejtek expresszióját46-48

Útvonal elemzés.

A beépített "ideggyulladási útvonal" a vegyület-célút-útvonal-hálózat elemzésével kapott kulcsfontosságú útvonalak integrálásával jön létre, beleértve az Alzheimer-kór útvonalat, a kalcium jelátviteli útvonalat, a GnRH jelátviteli útvonalat, a VEGF jelátviteli útvonalat és a szerotonerg szinapszist. A 43 célpontból 19 leképezhető a "neuroinflammation pathway"-re. Amint a 4. ábrán látható, a Cistanche tubulosa az „Ideggyulladási útvonalon” eloszló aktív vegyületek célpontjait képviseli. Az „Ideggyulladási útvonal” 13 különböző terápiás modulba van besorolva, mint például sejthalál, apoptózis, gyulladás és neuroprotekció. Ebben a tanulmányban a sejthalált, a gyulladást és a neuro-védő modulokat vesszük példaként a Cistanche tubulosa neurogyulladás mechanizmusának tisztázására.

Sejthalál modul. Az Alzheimer-kór útvonalában elhelyezkedő célpontok főként a sejthalál folyamatában vesznek részt, ami arra utal, hogy a sejthalál szorosan összefügg az ideggyulladással. Tanulmányok bizonyítják, hogy a mikroglia által közvetített ideggyulladás hozzájárul a neuronális sejthalálhoz, amely nem korlátozódik egy specifikus betegségre, hanem különféle betegségekben is szerepet játszik, mint például az ischaemia4, a Parkinson-kór és az Alzheimer-kór51. Amint a 4. ábrán látható,

Az APP-t, a GRIN2B-t és a MAPT-t a Cistanche tubulosa-ból származó aktív vegyületek szabályozzák, jelezve, hogy gátolhatják a sejthalált, és ezáltal az ideggyulladás kezelését kínálják. Érdekes módon az APP intracelluláris domén károsítja a felnőtt neurogenezist a transzgenikus egerekben azáltal, hogy neuroinfammációt indukál52. A MAPT képtelensége megfelelően szabályozza a neuronális mikrotubulusok dinamikáját, és így közvetíti a neuronális sejthalált53. Mindezek arra utalnak, hogy a Cistanche tubulosa a sejthalál gátlásával kezelheti az ideggyulladást.

Gyulladás modul.

A neuroinflammáció kifejezés a központi idegrendszerben a neuronális aktivitásra adott gyulladásos reakciókat jelenti1. Ebben a vizsgálatban kimutattuk a GnRH jelátviteli útvonalat és a VEGF jelátviteli útvonalat a gyulladásos modulban (4. ábra). Például a GnRH jelátviteli útvonalban található MMP2 az MMP-k családjába tartozik, amelyek fiziológiás helyzetekben és gyulladásos patológiás állapotokban fejeződnek ki. Az MMP-k pedig számos gyulladással kapcsolatos funkciót szabályoznak, beleértve a gyulladásos citokinek és kemokinek biológiai hozzáférhetőségét és aktivitását54. Ezen túlmenően a VEGF jelátviteli út NOS2 képződését is eredményezheti, sőt több mechanizmuson keresztül is részt vesz az LPS-re adott akut gyulladásos válaszban: részt vesz a proinflammatorikus citokin jelátvitelben és megváltoztatja a különböző gének expresszióját, amelyek befolyásolják a gyulladásos-immun válaszokat. LPS55. Mindezek együttesen azt jelzik, hogy a Cistanche tubulosa a gyulladásos rendszer szabályozásával gyógyíthatja az ideggyulladást.

Neuroprotekciós modul.

A neuroprotekció azok a mechanizmusok és stratégiák, amelyeket a központi idegrendszer idegsérülése vagy degenerációja elleni védelemre használnak akut rendellenességek (pl. szélütés vagy idegrendszeri sérülés/trauma) vagy krónikus neurodegeneratív betegségek (pl. Parkinson-kór, Alzheimer-kór, szklerózis multiplex) következtében. A neuroprotekció célja a központi idegrendszer sérülése utáni idegrendszeri diszfunkció/halál korlátozása és a sejtes interakciók lehető legmagasabb integritásának fenntartása az agyban, ami zavartalan idegi működést eredményez. Amint a 4. ábrán látható, a szerotonerg szinapszis útvonalon néhány célpont részt vesz a neuroprotekciós funkcióban. Például a prosztaglandinok PTGS1 és PTGS2 (más néven COX-1 és COX-2) termelése alapvető közvetítő a gyulladáscsökkentő és új pro-rezolváló mechanizmusok előidézésében56. Egy közelmúltban végzett tanulmány kimutatta, hogy az ADCY5, a cAMP57 ​​képződését katalizáló enzim génexpressziója csökken a COX{10}}indukált humán HCC sejtvonalakban58 a promoter metilációja miatt. A fenti elemzés alapján feltételezzük, hogy a COX-2 felhalmozódása befolyásolhatja az sAPP szekrécióját, a cAMP által modulált -szekretáz által hasított APP hasítását, és tovább fejtheti ki neuroprotektív hatását59,60. Eredményeink azt mutatják, hogy a neuroprotekció fontos szerepet játszik az ideggyulladás kezelésében.

Kísérleti validálás

A vegyületekkel kezelt BV2 mikroglia sejtek életképessége.

A BV2 mikroglia sejteket (8×104 sejt/ml) 37,5-300 uM/ml koncentrációjú táptalajjal tápláljuk, a négy vegyület széruma nélkül 24 órán keresztül. A 0,1 százaléknál kevesebb DMSO-t tartalmazó szérum hiányában tenyésztett kontrollcsoport sejtéletképességét 100 százalékosnak tekintjük (5(ad) ábra). Nyilvánvalóan nem figyeltek meg jelentős sejtes citotoxicitást a csoportok előírt dózisai mellett.

A gyógyszer szinergia és a lehetséges gyulladáscsökkentő hatás validálása in vitro.

Az in silico kapott eredmények további értékeléséhez négy olyan vegyületet választanak ki, amelyek három szinergista párt fednek le, nevezetesen az izoakteozidot, a 2'-acetil-lakteozidot, az echinakozidot és a verbaszkozidot, hogy megvizsgálják azok gyógyszerszinergikus hatását és lehetséges gyulladáscsökkentő hatását LPS-sel kezelt BV2-sejtek segítségével. Különösen Western blot analízist végzünk az iNOS és a COX-2 fehérje expressziójára, hogy megfeleljünk az előre jelzett gyógyszerkombinációk szinergiájának és gyulladáscsökkentő hatásának.

Amint az 5(eg) ábrán látható, az iNOS és COX-2 fehérjék szintjeit a vizsgált BV2 sejtvonalak paneljében közöljük. Megfigyeltük, hogy akár izoakteozid, akár 2'-acetil-lakteozid kezelés esetén az iNOS és a COX-2 fehérje expressziója a BV2 sejtekben szignifikánsan csökken különböző dózisszinteken. Az izoakteozid és 2'-acetil-lakteozid kombinációjával végzett kezelés azonban szignifikánsan megnöveli az iNOS és a COX{10}} gyulladásos faktorok számát (5(e) ábra). Az 5(1) ábra azt szemlélteti, hogy az echinacoside vagy verbascoside kezelés egyetlen szerként az iNOS és a COX{14}} expressziójának csökkenését okozza. Sőt, ahogy az várható volt, az echinakoziddal és verbaszkoziddal kombinált kezelés 150 μM koncentrációban a fehérjeexpresszió (iNOS és COX-2) kifejezettebb csökkenését eredményezte, jelezve ennek szinergikus gyulladáscsökkentő hatását. gyógyszer kombináció. Hasonlóképpen, amint az 5(g) ábrán látható, az echinakozid és a 2'-acetil-lakteozid kombinációja jelentős szinergikus hatást mutat a COX-2 gátlására 75 μM vagy 300 μM koncentrációban. Az iNOS esetében azonban 300 μM dózisnál a kombináció a fehérje jelentős elnyomását jelenti. Ezzel szemben azt találtuk, hogy az izoakteozid és 2'-acetil-lakteozid vagy echinakozid és verbaszkozid kombinációja 75 μM koncentrációban (2. kiegészítő ábra) nincs nyilvánvaló gátló hatás sem az iNOS-ra, sem a COX-ra{25}}, a kezelés mellett más párokkal sokkal gyengébb hatást mutat a 150 vagy 300 μuM dózisú egyedi szerekhez képest, ami az 5. ábrán látható (pl.).

Összefoglalva, az in vitro vizsgálat további információkat nyújt az erős gyulladáscsökkentő hatású gyógyszerkombinációk szűréséhez, és bemutatja az in silico szűrési stratégia megbízhatóságát.

Vita

Az ideggyulladás a legtöbb neurológiai, pszichiátriai és idegfejlődési megbetegedésben szerepet játszik, ami nemcsak következménye, hanem kiváltója is lehet a patológiának6!. Az ideggyulladás jelenlegi kezelései azonban többnyire monoterápiák, amelyeket jól ismert mellékhatások korlátoznak, mint tudjuk. A COX-2 inhibitorok szív- és érrendszeri rendellenességekhez vezethetnek, amelyek hosszú távú kezelésre reagálnak, a TNF-célzott kezelés pedig immunszuppresszión keresztül fertőzést okozhat62. A kombinatorikus terápiás megközelítések elengedhetetlenek lehetnek az összetett betegségek kezelésének javításához, a következő előnyökkel: a hálózat ellensúlyozása és a bypass kompenzáció. a megnövekedett klinikai hatékonyság a minimális humán toxicitás fenntartása mellett és az egyes vegyületek csökkentett dózisa63. Azonban a szinergetikus gyógyszerkombinációk feltárását a gyógynövényekből származó, rendszerfarmakológián alapuló vegyületek között kevéssé korlátozza a nagy mennyiségű vegyület lehetséges fő oka.

In the work, we firstly gain 63 potential bioactive compounds from the herb Cistanche tubulosa, fulfilling the criteria (DL>0.18) további elemzéshez az előrejelzés segítségével, amely elengedhetetlen a kívánatos tulajdonságokkal rendelkező, ígéretesebb molekulák kiszűréséhez. A 63 potenciális bioaktív vegyület 133 célpontjának adatbázisba történő feltérképezése után 43 neuroinflammációval kapcsolatos célpontot kapunk, majd a megjósolt célpontok GOBP klaszteres elemzése valószínűleg hozzájárulhat az ideggyulladás kezeléséhez. A CT-hálózat analitikai eredménye 11,209, illetve 7,651 vegyületenkénti átlagos fokot mutatott ki célpontonként, és 38-an 7-nél több célpontot igazítottak (az átlagos mértéknél nagyobbat). Például a 7 célponttal megjósolt echinacoside (mol41)4-, a verbaszkozid (mol33)3067 9 célponttal vagy a tubulozid B(mol57)686 8 célponttal kulcsszerepet játszhat a neuroprotekcióban, összhangban a növekvő szakirodalommal.

Olyan közvetlen terápiás célokat érünk el, mint az APP, MAPT (más néven Tau), PPARG70, MMP9, MMP27172 és HTR2A (más néven 5-HT2A), GRIN2B (glutamát ionotróp receptor NMDA típusú 2B alegység) és GRIA1 ( glutamát ionotróp receptor AMPA típusú alegység 1) vagy downstream potenciális célpontok, mint például a PTGS274 vagy NOS27, amelyek neurogyulladással vagy az idegrendszer különböző betegségeivel kapcsolatosak,

A Compound-Target-Pathway hálózat elemzése a PEA algoritmuson keresztül a legjobb 10 gyógyszerpárból 12 vegyületet jelenít meg, amelyek a 43 potenciális célponthoz kapcsolódnak, és az ideggyulladáshoz kapcsolódó útvonalak, például a kalcium jelátviteli út, a neuroaktív ligand-receptor interakció, ill. TNF jelátviteli útvonal, és így tovább. A rendszerben ezek a megjósolt vegyületek nem csak az ideggyulladással és a gyulladásos biomarkerekkel kapcsolatos útvonalak upstream, hanem downstream fehérjéire is hatnak. Ezen túlmenően a potenciálisan gyulladáscsökkentő hatású gyógyszer-kombinációk szűréséhez további információkat nyújtanak, és az in silico szűrési stratégia megbízhatóságát kísérleti validációval igazolják. A neuroinflammációs útvonal az Alzheimer-kór útjából, a kalcium jelátviteli útvonalból, a GnRH jelátviteli útvonalból, a VEGF jelátviteli útvonalból és a szerotonerg szinapszisból áll. Az elemzési eredmények világosan megmagyarázták számunkra, hogy a sejthalál, a gyulladás és a neuroprotektív modulok példája a Cistanche tubulosa mechanizmusának megfejtése az ideggyulladás kezelésére.

Az ideggyulladás különféle neurodegeneratív betegségeket kísér, amelyek nemcsak következményei, hanem kiváltói is lehetnek a patológiának, ezért a gyulladáscsökkentő terápiák ígéretes kezelési megközelítést jelenthetnek! Csalódásunkra, bár felismertük a monoterápiák korlátozottságát, a kombinációs terápiák értékelése és mögöttes mechanizmusai továbbra is a legnagyobb kihívást jelentik az új alternatív stratégia kialakításában. Ez a munka tehát új terápiás lehetőségeket kínálhat az ideggyulladás kezelésére, és új utat nyithat a természetes termékekből származó gyógyszerkombinációk felfedezéséhez.

Anyagok és metódusok

Vegyületek gyűjtése.

A Cistanche tubulosa összesen 66 kémiai összetevőjét manuálisan gyűjtötték be a TCMSP-ből (http://lsp.nwuedu.cn/)6, köztük 26 fenil-etanoid-glikozidot, 22 iridoidot, 4 lignánt, 7 monoterpén-glikozidot, 2 nitrogéntartalmú anyagot, 3 benzolt. akriloil cukrok, 1 szterin, 1 ketol. Tekintettel arra, hogy a Cistanche tubulosa glikozidjai általában hidrolizálva aglikont szabadítanak fel, amely azután felszívódik a bélnyálkahártyában, ezért figyelembe vesszük a glikol nélküli molekulákat, amelyek qt-vel vannak megjelölve. Ez a 103 vegyület előállításához vezetett. Ezeket a molekulákat az S1 kiegészítő táblázat tartalmazza.

Kábítószer-szerűség értékelése. A potenciális bioaktív vegyületek Cistanche tubulosa-ból való kinyeréséhez értékeljük ezen összetevők gyógyszerszerűségét a gyógynövényvegyületek Tanimoto-hasonlóságának77 és a Drugbank adatbázisban8 található összes vegyi anyag átlagos molekuláris tulajdonságainak kiszámításával. A DL előrejelzési modellt számos tanulmányban98 sikeresen alkalmazták bioaktív vegyületek kiválasztására. A munkában a jelöltek DL indexe, nagyobb vagy egyenlő, mint 0.18, küszöbértékként van meghatározva, hogy jobban megfeleljen a későbbi elemzésnek.

Kábítószer célpont előrejelzése.

A vezető vegyületek hatékonysági célpontjainak meghatározása továbbra is kulcsfontosságú lépés a vegyületek gyógyszerfejlesztés felé történő előrehaladásához. Itt két házon belüli eszközt alkalmaznak: a SysDT-t és a WES-t a kábítószer-halászathoz szükséges molekuláris célinformációk származtatására. A Sys DT egy in silio modell, amelyet a kémiai, genomikai és farmakológiai információk kombinációjával hajtanak végre a két hatékony matematikai eszközön: Random Forest (RF) és Support Vector Machine (SVM) alapján, hogy hatékonyan kezelje a célpont azonosítás problémáját2. A kapott modell értékes platformként szolgál a gyógyszer-cél kölcsönhatások előrejelzéséhez 97,3 százalékos általános pontossággal, 87,7 százalékos aktivált előrejelzési pontossággal és 99,8 százalékos gátolt előrejelzési pontossággal. Az ígéretesebb komponensek rögzítése érdekében a A szűrési feltételek a következők: RF érték, nagyobb vagy egyenlő, mint 0,7 vagy SVM nagyobb vagy egyenlő, mint 0,8 ebben a tanulmányban.

A súlyozott együttes hasonlóság (WES) egy új, hatékony számítási modell a tényleges bioaktív összetevők gyógyszer közvetlen célpontjainak meghatározására. Új eszközként a kapott modell jól teljesít a kötés előrejelzésében 85 százalékos átlagos érzékenységgel (SEN) és a nem kötődő minták 71 százalékos (SPE) előrejelzésében a vevő működési görbéi alatti átlagos területekkel (ROC, AUC). 85,2 százalékos, átlagos konkordancia pedig 77,5 százalék. A kapott célpontokat tovább térképezzük az Uniprot-hoz (http://www,uniprot.org), hogy később normalizáljuk nevüket és organizmusaikat. Itt csak a Homo sapiens célpontjait választjuk ki további elemzéshez. A kiválasztott vegyületek célpontjait a CTD adatbázisba (http://ctdbase.org/) térképezzük fel, hogy megkapjuk a kapcsolódó betegségeket, és végül kiszűrjük az ideggyulladással kapcsolatos lehetséges célpontokat.

GO dúsítás és elemzés a célokhoz. A kapott célpontok érintett biológiai folyamatainak vizsgálatához leképezzük a célpontokat a DAVID(http://david.abcc.ncifcrf.gov)8-ra, és a 0.05-nél kisebb P-értékű kifejezéseket választjuk ki a következőben: ez a szekció.

Gyógyszerkombinációs elemzés.

Korábbi munkánkban egy rendszerfarmakológiai keretrendszert használtunk a gyógyszerkombinációk előrejelzésére egy újonnan tervezett modellen, a valószínűségi együttes megközelítésen (PEA) azzal a céllal, hogy elemezzük a gyógyszerkombinációk klinikai hatékonyságát és káros hatásait. Részletesebben, egy hasonlósági algoritmussal integráló Bayes-hálózatot fejlesztettek ki a kombinációk modellezésére az összetett molekuláris és farmakológiai hatások alapján. Ezután bemutatták azt a kombinált értékelést, amely összevonta a klinikai hatékonyságot és a káros hatásokat az előre jelzett párok esetében26. Röviden azt mutatja, hogy a PEA meg tudja jósolni a nagy specificitású és érzékenységű (AUC=0.90) párok hatékonyságát munkánkban. Ebben a munkában szinergia-valószínűségük alapján választjuk ki a tíz legjobb gyógyszerkombinációt, amelyek két vegyület közötti szinergia kiváltásának lehetőségét jelentik.

Hálózat/útvonal kiépítése és elemzése.

A hatóanyagok és a gyulladásos betegségek közötti összefüggések vizsgálatára a vegyület-célpont (CT) hálózatot és a vegyület-célút-úthálózatot (CTP) a Cytoscape 2.8.1, egy népszerű bioinformatikai csomag a biológiai hálózatok vizualizálására és adatintegrációjára hozza létre※. A hálózat mennyiségi tulajdonságait a következő két plugin, a Network Analyzer és a CentiScaPe 1.2 elemzi. A grafikus hálózatban a csomópontok vagy vegyületeket, célpontokat vagy útvonalakat jeleznek, míg az élek a gyógyszer-célpont kölcsönhatást kódolják. A sejtcélpontok működésének biológiai hatásainak további feltárása érdekében többféle anyagcsereút modulációja révén, és a beépített "útvonal" összeállítása a következőkkel összhangban történik: a neuroinflammációs patológia naprakész információi. Először is, a KEGG adatbázisba (http://www.genome.jp/kegg/) történő leképezéssel az elért célprofilokat több útvonalba aggregálják. Az indirekt szakaszok elhagyása után a kóros és klinikai adatok alapján manuálisan egy viszonylag szintetizált útvonalat integrálunk.

Kísérleti validálás

Minták előkészítése.

Az echinakozidot, verbakozidot, izoakteozidot és 2'-acetil-lakteozidot a Nanjing Zelang Biological Technology Co., Ltd.-től (Nanjing, Jiangsu, Kína) vásárolják. A vizsgálati mintákat dimetil-szulfoxidban (DMSO) (Sigma, USA) oldjuk, hogy 100 mM-t kapjunk törzsoldatként, majd 4 °C-on tároljuk. százalékban biztosított, hogy nincs hatással a sejtek életképességére.

Sejttenyésztés. A BV2 egér mikroglia sejteket eredetileg a Kínai Tudományos Akadémia Shanghai sejtbankja fejlesztette ki, és 25 vagy 75 cm2-es lombikokban tenyésztették Dulbecco módosított Eagle táptalajjal (DMEM/25 mM HEPES) (Gibco BRL, USA), amelyet 10 százalékos borjúmagzati szérummal (FBS) egészítettek ki. Gibco BRL, USA), penicillin G (100 egység/ml) és sztreptomicin (100 mg/ml) párásított inkubátorban 5% CO/95% O tartalommal, 37°,5% CO2-on.

Western blot analízis. A sejtfehérjét a sejtvonalakból Qproteome Mammalian Protein Prep Kit (Qiagen, Németország) segítségével extraháljuk a feltüntetett eljárások után a gyártó protokollja szerint. A Quick Stari Bradford Protein Assay Kit (Bio-Rad, USA) a fehérje mennyiségi meghatározására szolgál. Ekvivalens mennyiségű fehérjét (50 ug) denaturálunk 100 fokos forralással 10 percig 2*lammli mintatöltő pufferrel (Bio-Rad, USA) plusz 5 százalék 3-merkaptoetanollal 1:1 arányú, és sávonként 12%-os SDS-PAGE-ra (nátrium-dodecil-szulfát-poliakrilamid minigélek) töltjük fel, elektrotranszferrel 0,45 um-es polivinilidén-fluorid membránra (PDVF) (Millipore, Bedford, MA, USA) 150 percig 200 mA-en. Ezt követően a membránokat 3 százalékos szarvasmarha-szérumalbuminban (BSA) blokkolják szobahőmérsékleten, és az iNOS és COX-2 (Abcam) elsődleges antitestekkel inkubálják 4 fokon egy éjszakán át. Tris-puffered Saline-Tween (TBST) háromszor 5 percig tartó alapos mosást követően a membránokat torma-peroxidázzal (HRP) konjugált másodlagos antitestekkel (1:10000 hígítás; Abcam) 1,5 órán át szobahőmérsékleten vizsgáljuk. Az immunreaktív sávokat ezután ECL kemilumineszcenciás detektáló készlet (Bio-Rad Laboratories, Richmond, California, USA) segítségével vizualizáljuk, miután kétszer TBST-ben és egyszer TBS-ben mostuk, mindegyik alkalommal 5 percig. A denzitometriás értékeket a -actin betöltő belső kontrollként történő használatával normalizáljuk.

Statisztikai analízis. Az adatokat átlag ± standard hiba formájában adjuk meg, a Western blot analízist három független kísérletben megismételjük ugyanazzal az eredménnyel. Az egytényezős varianciaanalízissel három vagy több csoport átlagkülönbségeit hasonlítjuk össze, a statisztikai szignifikancia elemzése a Students-teszttel történik két csoport között. Felszerelés és beállítások. Az 1. ábrán a Microsoft Office2013 Excel programját használtuk.

A 2. ábrán a Cytoscape 2.8.1-et használtuk. A 3. ábrán a Cytoscape 2.8.1-et használtuk.

A Microsoft Office2013 Visio-ját használták a 4. ábrán.

Az 5. ábrán a Microsoft Office2013 Graphpad Prism 6-ját és Visio-ját használtuk.

Adatok elérhetősége. Az aktuális vizsgálat során generált és/vagy elemzett adatkészletek ésszerű kérésre elérhetők a megfelelő szerzőtől.

Hivatkozások

1. Xanthos, DN és Sandkühler, J. Neurogén neuroinflammáció: gyulladásos központi idegrendszeri reakciók az idegsejtek aktivitására adott válaszként

Nature Reviews Neuroscience 15,43-53(2014).

2. Funk-, CD&FitzGerald-, GACOX-2-gátlók és kardiovaszkuláris kockázat. Journal of Cardiovascular Pharmacology 50, 470-479 (2007).

3. Reines, S. et al. Rofecoaxib Nem volt hatással az Alzheimer-kórra egy 1-éves, randomizált, vak, kontrollált vizsgálatban. Neurology 62, 66-71 (2004).

4. Trepanier, CH& Milgram, NW Neuroinflammation in Alzheimer-kór: NSAID-k és szelektív COX-2-gátlók a következő

terápia vonala? Journal of Alzheimer's Disease 21, 1089-1099 (2010).

5. Fitzgerald, JB, Schoeberl, B., Nielsen, UB& Sorger, PKSystems biológia és kombinált terápia a klinikai hatékonyságra törekedve. Nature Chemical Biology 2, 458-466 (2006).

6. V,X. Vilar,S.& Tatonetti.NPH-áteresztőképességű módszerek kombinatorikus gyógyszerkutatáshoz.Si TranslMed5,205rv201-205rv201 (2013).

7. Manchado, E. et al. Kombinatorikus stratégia a KRAS-mutáns tüdőrák kezelésére. Természet (2016).

8. Musumeci, G. et al. Az M48U1 és a Tenofovir kombináció szinergikusan gátolja a HIV-fertőzést aktivált PBMC-kben és humán cervicovaginális hisztokultúrákban. Scientific Reports 7, 41018 (2017).

9. Anastasio, TJ Potenciális több gyógyszeres kombinációk számítógépes azonosítása a mikroglia gyulladás csökkentésére Alzheimer-kórban. Front Pharmacol 6 (2015).

10. Dhote, F. et al. A ketamin és az atropin kombinációi neuroprotektívek, és csökkentik a neurogyulladást egereknél mérgező epilepsziás állapot után. Toxicol Appl Pharm 259, 195–209 (2012).

11. Lehár, J. et al. A szinergikus gyógyszerkombinációk általában javítják a terápiásán releváns szelektivitást. Nature biotechnology 27, 659–666 (2009).

12. Tan, X. et al. A HIV-t célzó szinergikus gyógyszerpárok szisztematikus azonosítása. Nature biotechnology 30, 1125–1130 (2012).

13. Cokol, M. et al. Szinergikus gyógyszerpárok szisztematikus feltárása. Molecular System Biology 7, 544 (2011).

14. Winter, GE et al. A gyógyszer-szinergiák rendszer-farmakológiai disszekciója imatinib-rezisztens CML-ben. Nature Chemical Biology 8, 905–912 (2012).

15. Wang, Y.-Y., Xu, K.-J., Song, J. & Zhao, X.-M. Gyógyszerkombinációk feltárása a genetikai interakciós hálózatban. BMC bioinformatika 13, S7 (2012).

16. Ryall, KA & Tan, AC Systems biológiai megközelítések a hatékony gyógyszerkombinációk felfedezésének elősegítésére. Journal of cheminformatika 7, 7 (2015).

17. Zhao, X.-M. et al. Gyógyszerkombinációk előrejelzése molekuláris és farmakológiai adatok integrálásával. PLoS számítási biológia 7, e1002323 (2011).

18. Sun, Y. et al. A genomikai és hálózati jellemzők kombinálása a rák szinergikus gyógyszereinek előrejelzésében. Nature Communications 6, 8481 (2015).

19. Jaeger, S. et al. Az útvonal keresztbeszédének számszerűsítése új szinergikus gyógyszerkombinációkat tár fel a mellrák kezelésére. Cancer Research 77, 459–469 (2017).

20. Li, S., Zhang, B., Jiang, D., Wei, Y. & Zhang, N. Gyógynövényhálózat felépítése és társmodul elemzése a hagyományos kínai gyógynövény-képletek kombinációs szabályának feltárására. BMC bioinformatika 11, S6 (2010).

21. Liang, X., Li, H. & Li, S. Egy új hálózati farmakológiai megközelítés a hagyományos gyógynövény-képletek elemzéséhez: a Liu-Wei-Di-Huang tabletta esettanulmányként. Mol. BioSyst. 10, 1014–1022, https://doi.org/10.1039/c3mb70507b (2014).

22. Liu, J. et al. Az út, mint a gyógynövényi gyógyszerek farmakológiai célpontja: vizsgálat az injekció csökkentéséből. PLoS One 10, e0123109, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0123109 (2015).

23. Wang, X. et al. A rendszerfarmakológia feltárja a botanikai gyógyszerek Janus funkcióit: a gazdaszervezet védekező rendszerének aktiválását és az influenzavírus replikációjának gátlását. Integrative Biology 5, 351–371 (2013).

24. Huang, C. et al. Rendszerfarmakológia a gyógyszerkutatásban és a gyógynövényi gyógyszerek terápiás betekintése. Briefings in bioinformatics 15, 710–733 (2014).

25. Li, S., Zhang, B. & Zhang, N. Hálózati cél a szinergikus gyógyszerkombinációk szűrésére a hagyományos kínai orvoslásban való alkalmazással. BMC System Biology 5, S10 (2011).

26. Li, P. et al. Gyógyszerkombinációk nagyszabású feltárása, elemzése. Bioinformatika 31, 2007–2016 (2015).

27. Jeong, EJ et al. Az Euonymus alatus levelek és gallyak gátló összetevői a nitrogén-monoxid-termelésben BV2 mikroglia sejtekben. Food and Chemical toxicology 49, 1394–1398 (2011).

28. Read, DE & Gorman, AM Hősokk-fehérje 27 az idegsejtek túlélésében és a neurit-kinövésben. Biokémiai és biofizikai kutatási közlemények 382, ​​6–8 (2009).

29. Sharp, P. et al. A 27-es hősokk-fehérje megmenti a motoros neuronokat az idegsérülést követően, és megőrzi az izomműködést. Exp Neurol 198, 511–518 (2006).

30. Esposito, E. et al. A verbaszkozid védő hatása aktivált C6 gliomasejtekben: lehetséges molekuláris mechanizmusok. Naunyn Schmiedeberg gyógyszerészeti archívuma 381, 93–105 (2010).

31. Sharp, PS et al. A 27-es hősokk-fehérje védőhatásai az ALS modelljében a betegség progressziójának korai szakaszában jelentkeznek. Neurobiol Dis 30, 42-55 (2008).

32. Chang, KH és mtsai. Az indol/indolil-kinolin vegyületek potenciálja a Tau félrehajtásának csökkentésében a HSPB1 fokozásával. Cns Neurosci Ter 23, 45–56 (2017).

33. Evgrafov, OV et al. A mutáns kis hősokk-fehérje 27 axonális Charcot-Marie-Tooth betegséget és disztális örökletes motoros neuropátiát okoz. Nature Genetics 36, 602–606 (2004).

34. Voegeli, TS és Currie, RW siRNS leüti a Hsp27-et és növeli az angiotenzin II által indukált foszforilált NF-κB p65 szintet az aorta simaizomsejtjeiben. Infamm Res 58, 336–343 (2009).

35. Lim, W. et al. A lipopoliszacharidok által indukált NF-κB jelátviteli útvonal modulálása 635 nm-es besugárzással Heat Shock Protein 27-en keresztül humán ínyfibroblaszt sejtekben. Fotokémia és fotobiológia 89, 199–207 (2013).

36. Sawada, J., Li, F. & Komatsu, M. Az R-Ras gátolja a VEGF-indukált p38MAPK aktivációt és a HSP27 foszforilációt endothel sejtekben. Journal of Vascular Research 52, 347–359 (2015).

37. Feske, S. Calcium signaling in limfocita aktiváció és betegség. Nature Reviews Immunology 7, 690–702 (2007).

38. Bading, H. Nukleáris kalcium jelátvitel az agyműködés szabályozásában. Nature Reviews Neuroscience 14, 593–608 (2013).

39. Heakal, Y. et al. A neurotenzin receptor-1 indukálható palmitoilációja szükséges a hatékony receptor által közvetített mitogén jelátvitelhez a strukturált membrán mikrodoméneken belül. Cancer Biology & therapy 12, 427–435 (2011).

40. Naor, Z. Signaling by G-protein-coupled receptor (GPCR): vizsgálatok a GnRH receptoron. Frontiers in neuroendokrinology 30, 10–29 (2009).

41. Mugami, S., Dobkin-Bekman, M., Navi, LRB & Naor, Z. Differential roles of PKC izoforms (PKCs) in GnRH stimulation of MAPK phosphorylation in gonadotrope derived cells. Molekuláris és celluláris endokrinológia (2017).

42. Cho, JY et al. A syringin in vitro és in vivo immunmoduláló hatásai. J Pharm Pharmacol 53, 1287-1294 (2001).

43. Cui, Y., Zhang, Y. & Liu, G. Syringin a NOS/NO útvonalon keresztül alvást fokozó hatást fejthet ki. Fund Clin Pharmacol 29, 178–184 (2015).

44. Yamazaki, T. et al. (plusz )-Syringaresinol-di-O- -d-glükozid, az Acanthopanax senticosus Harms fenolos vegyülete, elnyomja a proinflammatorikus mediátorokat az SW982 humán szinoviális szarkóma sejtekben azáltal, hogy gátolja az aktiváló fehérje-1 és/vagy nukleáris faktor- κB tevékenységek. Toxicology in Vitro 21, 1530–1537 (2007).

45. Rybakowski, JK Mátrix metalloproteináz-9 (MMP9) – a szív- és érrendszeri betegségek, a rák és a neuropszichiátriai rendellenességek közvetítő enzimje. Kardiovaszkuláris Pszichiátria és Neurológia 2009 (2009).

46. ​​Suh, S.-J. et al. Dezoxipodofillotoxin, favolignan, az Anthriscus sylvestris Hofm. gátolja a migrációt és az MMP-9-t a MAPK útvonalakon keresztül a TNF- -indukált HASMC-ben. Vascular Pharmacology 51, 13–20 (2009).

47. Lee, E.-J. és Kim, H.-S. Az MMP-9 génexpresszió etil-piruvát általi gátló mechanizmusa lipopoliszachariddal stimulált BV2 mikroglia sejtekben. Neuroscience Letters 493, 38–43 (2011).

48. Kim, S.-S. A 4. Nemzetközi Orvosbiológiai Konferencián Vietnamban. 238–243 (Springer).

49. Gehrmann, J., Bonnekoh, P., Miyazawa, T., Hossmann, K.-A. & Kreutzberg, GW Immuncitokémiai vizsgálata korai mikroglia aktivációról ischaemiában. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism 12, 257–269 (1992).

50. Le, W.-d. et al. Mikroglia aktiváció és dopaminerg sejtkárosodás: a Parkinson-kór szempontjából releváns in vitro modell. J Neurosci 21, 8447-8455 (2001).

Az elismerések kutatását a Kínai Nemzeti Természettudományi Alapítvány (NO. U1603285, NO. 81373892 és NO. 31540008), valamint a Shaanxi tartományi oktatási minisztérium kísérleti projektjének iparosítása anyagilag támogatja: a zöld, szennyezésmentes mikroorganizmusok fermentációs takarmány-adalékanyagainak iparosítása. (NO. 2010JC22).

Szerzői hozzájárulások

A szerző hozzájárulása a koncepcióhoz és a tervezéshez: JLL, YHW és CLZ tervezte és tervezte a tanulmányt. Gyógyszercél előrejelzése és GO dúsítása és elemzése a célokhoz: XTC és ZHQ Gyógyszerkombinációs elemzés és hálózat/útvonal kiépítése és elemzése: JLZ, ZHQ, FXS és JJL Kísérletek és adatgyűjtés JLZ, JX és ZHQ Adatok elemzése és értelmezése JLZ , JX, ZYW és WX A kézirat tervezete: JLZ, és CLZA jóváhagyta a beküldött kézirat végleges változatát: J.LL, CL.Z. and YH.W. Átdolgozta: CLZ, JLZ és XGL

további információ

Kiegészítő információk találhatók ehhez a dokumentumhoz a https://doi.org/10.1038/s41598-017-16571-3 címen. Versengő érdekek: A szerzők kijelentik, hogy nincsenek versengő érdekeik.

A kiadó megjegyzése: A Springer Nature semleges marad a közzétett térképeken szereplő joghatósági igények és az intézményi kapcsolatok tekintetében.

Nyílt hozzáférés Ez a cikk a Creative Commons Nevezd meg 4.{1}} Nemzetközi Licenc alá tartozik, amely lehetővé teszi a felhasználást, megosztást, adaptálást, terjesztést és reprodukálást bármilyen médiában vagy formátumban, feltéve, hogy megfelelő elismerést ad az eredeti szerzőnek. (s) és a forrás, adjon meg egy hivatkozást a Creative Commons licenchez, és jelezze, ha változtatásokat hajtottak végre. A cikkben szereplő képek vagy egyéb harmadik féltől származó anyagok a cikk Creative Commons licencébe tartoznak, hacsak az anyag hitelkeretében másként nem szerepel. Ha az anyag nem szerepel a cikk Creative Commons licencében, és az Ön tervezett felhasználását a törvényi szabályozás nem teszi lehetővé, vagy meghaladja a megengedett felhasználást, akkor közvetlenül a szerzői jog tulajdonosától kell engedélyt kérnie. A licenc egy példányának megtekintéséhez keresse fel a http://creativecommons.org/licenses/by/4.{4}}/ webhelyet. © Szerző(k) 2017

© 2017. Ez a munka a http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (a "Licenc") címen jelent meg. A ProQuest Általános Szerződési Feltételei ellenére ezt a tartalmat a Licenc feltételeinek megfelelően használhatja.