جميع المواد، بما في ذلك قواعد البيانات والبرمجيات والكواشف التجريبية، المستخدمة في هذه الدراسة مدرجة في جدول المواد. تمت الموافقة على جميع الإجراءات التجريبية من قبل لجنة أخلاقيات الحيوان في مستشفى بحيرة سوتشو دوشو (رقم التصريح: 2410008).
فحص المكونات النشطة واستهداف DCQD
تم فحص المكونات الفعالة للأعشاب المكونة مثل الراوند، الميرابيلايت، لحاء الماغنوليا، والبرتقال المر غير الناضج في محلول دا-تشنغ-تشي (DCQD) من قاعدة بيانات أنظمة الأدوية التقليدية للطب الصيني (TCMSP) باستخدام المعايير التالية: التوافر الحيوي الفموي (OB) ≥30٪) وتشبه الدواء (DL) ≥0.18). ثم تم جمع الأهداف المقابلة للمكونات النشطة المحددة. يتم اعتماد هذه العتبات على نطاق واسع في دراسات علم الأدوية الشبكي لتصفية المركبات ذات الخصائص الدوائية الإيجابية وإمكانات أعلى لتكون جزيئات شبيهة بالدواء34,35. لتحسين موثوقية اختيار المركبات وتقليل التحيز الناتج عن فحص قاعدة بيانات واحدة، تم إجراء التحقق المتقاطع باستخدام قاعدة بيانات باتمان-الطب الصيني التقليدي. باتمان-طب الطب التقليدي هو قاعدة بيانات متكاملة تخزن التفاعلات المعروفة والمتوقعة بين مكونات الطب الصيني التقليدي والبروتينات المستهدفة، مما يساعد في استكشاف الآليات الدوائية للطب التقليدي واكتشاف الأدوية. يقدم الإصدار المحدث 2.0 مجموعة بيانات TTI موسعة بشكل كبير وميزات محسنة، مما يجعله مصدرا قيما لفهم آليات الطب الصيني التقليدي الجزيئية وتطوير علاجات جديدة للأمراض المعقدة. تم استبعاد المركبات التي لم تكن أهدافا متوقعة أو بدرجات أهداف أقل من 20 في BATMAN-TCM. بالإضافة إلى ذلك، تم الاحتفاظ بالمركبات ذات قيم نسائية منخفضة نسبيا ولكن مع أهداف متوقعة في BATMAN-TCM وأنشطة دوائية موثقة جيدا (مثل الأنثراكوينونات والفلافونويدات) من خلال مراجعة الأدبيات. ولتقليل المكونات الإيجابية الكاذبة المحتملة بشكل أكبر، تم استبعاد الهرمونات الداخلية والمواد الشبيهة بالناقلات العصبية (مثل البروجسترون والسيروتونين) يدويا. تم استخدام المجموعة المركبة النهائية للتنبؤ بالأهداف لاحقا وبناء الشبكة. يتم توضيح سير العمل التفصيلي في الشكل التكميلي 1. القائمة النهائية للمكونات الفعالة موفرة في الجدول التكميلي 1.
معرفات SMILES (طريقة تدوين خطية تستخدم سلاسل ASCII لوصف البنية الكيميائية للجزيئات. من خلال استخدام رموز وقواعد محددة، يتم ترميز الذرات والروابط الكيميائية والطوبولوجيا الجزيئية في سلسلة مستمرة من الأحرف بدون مسافات، مما يتيح تخزينا ونقل معلومات جزيئية مختصرة وواضحة وقابلة للقراءة بواسطة الحاسوب لكل مكون نشط من قاعدة بيانات PubChem وتم التنبؤ بالأهداف المحتملة باستخدام توقع الأهداف السويسرية، مع تعيين معلمة الكائن الحي على 'الإنسان العاقل' وتطبيق حد التقدير لدرجة الاحتمالات >0. تم دمج مجموعات الأهداف التي تم الحصول عليها من كلا القاعدتين، وتمت إزالة الإدخالات المكررة لإنشاء مجموعة الأهداف النهائية للمرشح ل DCQD.
من المهم ملاحظة أن ميرابيليتوم (مانغشياو، Na₂SO₄·10H₂O)، وهو دواء معدني في DCQD، غير مدرج في قواعد بيانات TCMSP أو قواعد بيانات المركبات المستهدفة المشابهة. وبالتالي، وبسبب هذا القيد في قاعدة البيانات، لا تشمل شبكة المكون والهدف التي تم بناؤها في هذه الدراسة المساهمات المحتملة للميرابيلتوم. لذا تعتمد الشبكة على المكونات النباتية الكيميائية للمكونات العشبية الثلاثة الأخرى: روماتوم بالماتوم، ماغنوليا أوفيسيناليس، والحمضيات الهوائية.
تحليل التخصيب لأهداف DCQD
تم استيراد أهداف DCQD إلى قاعدة بيانات الميتا سكيب لتحليل الإثراء، مع اقتصار النوع على "الإنسان العاقل". تم إجراء تحليلات إثراء أنطولوجيا جينية (GO) وموسوعة كيوتو للجينات والجينومات (KEGG)، حيث شملت الأولى العمليات البيولوجية (BP)، ومكونات الخلية (CC)، والوظائف الجزيئية (MF). تم اختيار أفضل 6 نتائج إثراء GO وأفضل 20 نتائج إثراء KEGG. تم توليد مخططات شريط KEGG و GO باستخدام الأداة الإلكترونية من المعلوماتية الحيوية. تم استيراد البيانات عبر حزمة DOSE في R لبناء مخطط شريط أنطولوجيا المرض (DO).
بناء شبكة "الطب العشبي-المكون-الهدف"
تم استيراد المكونات ذات الصلة ل DCQD وأهدافها المقابلة إلى Cytoscape 3.10.3 لبناء مخطط شبكة يوضح علاقات "الطب العشبي-المكون-الهدف". تم استخدام إضافة CytoNCA لحساب قيم الدرجات، وتم فحص أفضل 5 مكونات نشطة بناء على الترتيب.
استرجاع أهداف ARDS من قواعد البيانات العامة
باستخدام "متلازمة الضيق التنفسي الحاد" ككلمة مفتاحية، تم استرجاع الأهداف المتعلقة ب ARDS من قواعد بيانات OMIM وGeneCards. في بطاقات الجينات، تم اختيار أهداف بدرجة ملاءمة >5. بعد دمج وإزالة النسخ المكررة من كلا القاعدتين، تم الحصول على مجموعة أهداف مرشحة ل ARDS.
تحليل المعلوماتية الحيوية
تم تحميل مجموعة البيانات المتعلقة بالإنتان وARDS GSE32707 (منصة GPL570، n = 45)، والتي تضم بيانات RNA-seq من خلايا دموية أحادية النواة المحيطية ل 30 مريضا بمرض ARDS الناتج عن الإنتان و15 ضابطا سليما، من قاعدة بيانات NCBI GEO. تم استيراد البيانات باستخدام حزمة GEOquery في R، وتم إجراء التطبيع باستخدام حزمة ليما لتقليل التفاوت بين العينات. تم تحديد الجينات المعبر عنها بشكل تفاضلي (DEGs) باستخدام العتبات |log2FC| > 1 وP < 0.05. تم إجراء التصور عبر مخططات البراكين وخرائط حرارية. تم إجراء تحليلات إثراء GO وKEGG لتحليل المسارات، مع تقديم النتائج كمخططات فقاعية ومخططات شريطية.
التنبؤ بالأهداف المحتملة لاضطراب الحساسية العالية في علاج ARDS
تم إنشاء مخطط فين باستخدام أداة المعلوماتية الحيوية الإلكترونية لمقارنة DEGs، والأهداف المتعلقة ب ARDS من قواعد البيانات العامة، وأهداف أدوية DCQD، وبالتالي تحديد الأهداف العلاجية المحتملة ل DCQD لمرض ARDS.
بناء شبكة تفاعل البروتين والبروتين (PPI) وفحص الأهداف الأساسية
تم استيراد الأهداف المتداخلة إلى قاعدة بيانات STRING مع تعيين النوع على "الإنسان العاقل" وعتبة درجة التفاعل 0.4. تم تصدير بيانات شبكة PPI بصيغة TSV وعرضها باستخدام Cytoscape 3.10.3. تم تطبيق إضافة CytoHubba لفحص أفضل 10 أهداف بناء على درجات MCC، MNC، درجة، EPC، بين، قرب، شعاعية، ودرجات الإجهاد. أدى تقاطع هذه الأهداف إلى 5 أهداف أساسية.
بناء شبكة "الطب العشبي-المكون-المرض-المستهدف"
استنادا إلى الأهداف المتداخلة، تم تحديد مكونات DCQD المقابلة. تم استيراد المكونات ذات الصلة، إلى جانب أهدافها المرتبطة وروابطها بالأمراض، إلى Cytoscape 3.10.3 لإنشاء مخطط شبكي يوضح علاقات "الطب العشبي-المكون-الهدف-المرض".
تحليل إثرائي للأهداف الأساسية وبناء شبكة "الطب العشبي-المكون-الهدف-المرض-المسار"
لاستكشاف الوظائف البيولوجية المحتملة والمسارات الرئيسية للإشارات في DCQD في علاج ARD، خضع الأهداف الأساسية لتحليلات تخصيب GO وKEGG في Metascape (النوع: "الإنسان العاقل"). تم اختيار أفضل 10 في GO وأفضل 13 في نتائج إثراء KEGG. تم تنفيذ التصور باستخدام أدوات المعلوماتية الحيوية لإنشاء مخططات الفقاعات KEGG، ومخططات شريط GO، ومخططات الفقاعات Sankey. بالإضافة إلى ذلك، وبناء على نتائج الإثراء الوظيفي، تم إنشاء مخطط شبكة في Cytoscape 3.10.3 لتوضيح علاقات "الطب العشبي-المكون-الهدف-المرض-المسار".
الالتحام الجزيئي والتصور
تم استرجاع البنى الجزيئية الثانوية للمركبات من قاعدة بيانات PubChem، بينما تم الحصول على البنى ثلاثية الأبعاد للأهداف الأساسية من قاعدة بيانات PDB (http://www.rcsb.org/). تمت إزالة جزيئات الماء وبقايا الأحماض الأمينية باستخدام PyMOL. تم استيراد البروتينات والمركبات المستهدفة إلى أوتودوك للالتحام الجزيئي لحساب طاقات الربط. تم إجراء التصور باستخدام PyMOL. تم إنشاء خريطة حرارة طاقة الربط باستخدام حزمة pheatmap في R، مع أهداف أساسية على المحور x، ومركبات على المحور y، وتدرج لوني يمثل طاقات الربط. تم إنشاء مخططات تفاعل ثنائية الأبعاد لنتائج الالتحام باستخدام Discovery Studio Visualizer 4.5. تم إجراء الالتحام الجزيئي لتقييم جدوى الارتباط بين المركبات والأهداف، بدلا من التنبؤ بفعالية التثبيط الفعلية.
بناء نموذج الفأر ARDS
تمت الموافقة على هذه الدراسة من قبل لجنة الأخلاقيات الطبية في مستشفى بحيرة سوتشو دوشو (2410008). تم الحصول على فئران ذكور سليمة C57BL/6J (عدد = 30؛ 20 ± 5 ج). تم تقسيم الفئران إلى مجموعة ضابطة (n = 10)، ومجموعة LPS (n = 10، LPS 10 ملغ/كغ)، ومجموعة DCQD (n = 10، وتلقيت DCQD 0.9 ج/كغ عبر التجويم الفموي مع LPS 10 ملغ/كغ). تلقت فئران مجموعة LPS حقنة داخل الصفاق من LPS. تم إعطاء الفئران في مجموعة DCQD بجرعة 0.9 ج/كغ عبر التمقم الفموي مباشرة بعد الحقن داخل الصفاق لجرعة LPS. تم أخذ القياسات مباشرة قبل وبعد استخراج الرئة من جميع الفئران. بعد ذلك، تم تخزين أنسجة الرئة عند -80 درجة مئوية.
تحليل البقعة الغربية (WB)
تم عزل البروتينات من تحلل نسيج الرئة في الفأر، وتم قياس تركيزاتها باستخدام مجموعة قياس كمية بروتين BCA. بعد ذلك، تم تغيير طبيعة البروتينات عن طريق الغليان عند 95 درجة مئوية لمدة 10 دقائق. تم فصل البروتينات المعدلة على جل SDS-PAGE بنسبة 10٪ معد باستخدام مجموعة تحضير جل، ثم نقلت إلى غشاء PVDF. لمنع الارتباط غير النوعي، تم حجب أغشية PVDF في درجة حرارة الغرفة لمدة 5 دقائق باستخدام محلول حجب سريع خال من البروتين. بعد الغسل باستخدام PBST، تم حضن الأغشية طوال الليل عند درجة حرارة 4 درجات مئوية مع الأجسام المضادة الأولية ضد MMP9 وHSP90 وMYC وARG1. بعد غسل آخر باستخدام PBST، تم حضن الأغشية لمدة ساعتين في درجة حرارة الغرفة باستخدام ماعز مضاد للأرانب IgG(H+L) المرتبط ب HRP. وأخيرا، تم تطبيق مجموعة الكشف الكيميائي فائقة الحساسية لتحليل التلميع، وتم اكتشاف أشرطة البروتين الكيميائي المضيء باستخدام نظام تصوير كيميائي للتلميع الكيميائي BIO-RAD. تم إجراء تحليل التدرج الرمادي باستخدام ImageJ. الأجسام المضادة المستخدمة في هذه التجربة مدرجة في الجدول التكميلي 2.
تحليل اختبار المناعة المرتبطة بالإنزيمات (ELISA)
أولا، تم جمع سائل غسل القصبات الهوائية (BALF) عن طريق غسل ثلاث مرات باستخدام 2 مل من المحلول الملحي. تم تجميع سوائل الغسيل الناتجة وطردها المركزي عند 10,000 جرام لمدة 10 دقائق لإزالة الخلايا. ثم يتم استنشاق المادة الفائقة وتخزينها مجمدة في النيتروجين السائل. لاحقا، تم تحديد تركيزات السيتوكينات المستهدفة وفقا لتعليمات الشركة المصنعة باستخدام مجموعة Mouse IL-6 ELISA، ومجموعة ELISA Mouse IL-18، ومجموعة ELISA TNF-alpha للفأر. بعد ذلك، وضعت لوحة التفاعل في قارئ ميكرولوح، وتم قياس قيمة الكثافة البصرية (OD) لكل بئر عند طول موجي قدره 450 نانومتر، مع استخدام بئر التحكم الفارغ لضبط الصفر. وأخيرا، تم رسم منحنى معياري بناء على التركيزات وقيم OD المقابلة للمعايير. تم حساب تركيز العامل المستهدف في كل عينة وفقا لمعادلة المنحنى القياسية.
التحليل الإحصائي
تم تحليل البيانات باستخدام منشور GraphPad 10.1.2. تم تقييم أهمية الفروق بين المجموعات إحصائيا من خلال تحليل التباين أحادي الاتجاه أو اختبار t للطالب. إذا كانت قيمة P أقل من 0.05، يعتبر الفرق دلاليا؛ إذا كانت قيمة P أقل من 0.01، تعتبر ذات دلالة عالية.