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Forschungsartikel

Molekulare Mechanismen des Dachengqi-Abkoks bei akutem Atemnotsyndrom: Ein Netzwerk der Pharmakologie und bioinformatischen Analyse

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DOI:

10.3791/69651

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27. März 2026

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1Department of Emergency Medicine, The Fourth Affiliated Hospital of Soochow University

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Diese Studie erläutert die molekularen Mechanismen des Dachengqi-Abkoks (DCQD) gegen das akute Atemnotsyndrom (ARDS) mittels Netzwerkpharmakologie, Bioinformatik und molekularem Docking. Wichtige Ziele und Wege wurden identifiziert. Molekulares Andocken validierte robuste Ligand-Ziel-Interaktionen und unterstützte DCQDs multizieltherapeutisches Potenzial für ARDS.

Zusammenfassung

Das akute Atemnotsyndrom (ARDS) ist eine lebensbedrohliche Komplikation der Sepsis, gekennzeichnet durch refraktäre Hypoxämie und Lungenentzündung. Derzeit bleiben wirksame pharmakologische Interventionen begrenzt. Die traditionelle chinesische Medizin (TCM), veranschaulicht durch den Dachengqi-Decoction (DCQD), hat therapeutisches Potenzial bei der Modulation komplexer Entzündungsreaktionen gezeigt. Um den Mechanismus von DCQD bei der ARDS-Behandlung zu untersuchen, wurden zunächst aktive Komponenten von DCQD und deren zugehörige Ziele aus öffentlichen Datenbanken abgerufen. ARDS-bezogene Ziele wurden durch bioinformatische Analyse öffentlicher Datensätze identifiziert. Durch das Überschneiden von arzneimittelspezifischen Zielen mit krankheitsbezogenen Zielen wurde ein DCQD-ARDS-Interaktionsnetzwerk mittels Protein-Protein-Interaktionsanalyse (PPI) und funktioneller Anreicherung aufgebaut. Eine umfassende Analyse zeigte 32 überlappende Gene, die für die therapeutische Wirksamkeit von DCQD bei ARDS entscheidend sind. Die Anreicherungsanalyse hob wichtige Wege hervor, darunter den Chemokin-Signalweg, die NOD-ähnliche Rezeptor-Signalgebung und die Bildung der neutrophilen extrazellulären Fallen (NET), die an der Immunmodulation und Entzündung beteiligt sind. Das PPI-Netzwerk identifizierte HSP90AB1, MMP9, HSP90AA1, ARG1 und MYC als Kernziele. Das molekulare Andocken bestätigte starke Bindungsaffinitäten zwischen diesen Zielen und DCQD-Komponenten. Unsere Ergebnisse entwirren die mechanistische Grundlage, die DCQD als vielversprechende Zusatztherapie für sepsisbedingte ARDS unterstützt.

Einleitung

Das akute Atemnotsyndrom (ARDS) ist ein hochgradig heterogenes klinisches Syndrom, das durch verschiedene pulmonale oder extrapulmonale Faktoren verursacht wird und hauptsächlich durch diffuse Lungenschäden und refraktäre Hypoxämie1 gekennzeichnet ist. Seit seiner ersten Definition im Jahr 1967 hat sich das Verständnis von ARDS kontinuierlich weiterentwickelt, was zu iterativen Überarbeitungen seiner diagnostischen Kriterien2 führte. Darüber hinaus hat die Umsetzung therapeutischer Strategien, darunter lungenschützende Beatmung, Ex-vivo-Unterstützung und Bauchlageposition, sowohl das klinische Management als auch denForschungsfortschritt maßgeblich beeinflusst. Dennoch bleibt die ARDS-Sterblichkeit alarmierend hoch. Eine weltweite Umfrage ergab, dass ARDS-Patienten 10,4 % aller Aufnahmen auf Intensivstationen ausmachen. Trotz bedeutender Fortschritte in der Intensivmedizin in den letzten Jahrzehnten bleiben die Sterblichkeitsraten (sowohl auf der Intensivstation als auch nach der Entlassung) bei 35–45 %.

Die Pathophysiologie von ARDS ist komplex und umfasst alveoläre epitheliale und kapillare Endothelverletzungen, pulmonale und systemische Entzündungsreaktionen sowie durch Beatmungsgeräte verursachte Lungenverletzung5. Bemerkenswert ist, dass das mit COVID-19 assoziierte ARDS im Vergleich zur klassischen ARDS unterschiedliche pathophysiologische Merkmale aufweist, wobei COVID-19 möglicherweise eine schwerere mikrovaskuläre Thrombose und regional heterogene Entzündung 6,7 hervorruft. Angesichts der komplexen Pathophysiologie und hohen Heterogenität der Krankheit existiert derzeit keine endgültige pharmakologische Therapie für ARDS. Abgesehen von Kortikosteroiden und neuromuskulären Blockaden – die aufgrund der Sterblichkeitsvorteile bedingt empfohlen werden – haben andere Medikamente (z. B. Stickstoffmonoxid [NO], Prostacyclin, Interferon-β, pulmonale Tensid und aktiviertes Protein C) keine klinische Wirksamkeit gezeigt. Umgekehrt wurden β-Agonisten (z. B. Albuterol) und Keratinozytenwachstumsfaktor als schädlich 8,9 erwiesen. Daher bleibt die Entwicklung sicherer, multifunktionaler Therapeutika eine zentrale Forschungspriorität.

Die traditionelle chinesische Medizin (TCM), mit einer über 3.000-jährigen Geschichte, wurde zur Vorbeugung und Behandlung verschiedener Atemwegserkrankungen eingesetzt. Durch Jahrtausende klinischer Anwendung und die Modernisierung der TCM-Forschung hat sie Potenzial im Management von ARDS10,11 gezeigt. TCM übt seine therapeutischen Wirkungen durch Multikomponenten-, Multi-Signalweg- und Multi-Zielmechanismen aus, insbesondere durch die Minderung von Entzündungsreaktionen, die Modulation der Immunfunktion und den Schutz des Lungengewebes12. Zum Beispiel enthält die Xuebijing-Injektion (XBJ), eine TCM-abgeleitete Zubereitung, die aus Paeonia-lactiflora-Wurzeln, Ligusticum chuanxiong-Rhizomen, Salvia miltiorrhiza-Wurzeln, Carthamus tinctorius-Blüten und Angelica sinensis-Wurzeln besteht, mehrere aktive Bestandteile. Es lindert ARDS, indem es die Immunfunktion, oxidativen Stress und Entzündungen über die IL-17-, HIF-1- und TNF-Signalwege13 reguliert. Klinische Studien haben zudem gezeigt, dass Patienten, die einer XBJ-Behandlung unterzogen wurden, niedrigere Sterblichkeitsraten, kürzere Intensivstationen und niedrigere Werte an entzündlichen Zytokinenzeigten. Während der COVID-19-Pandemie ergab sich eine übermäßige Immunaktivierung, ausgelöst durch schwere Entzündungsreaktionen, als entscheidender Faktor in schweren Fällen15,16. Darüber hinaus besitzen bestimmte TCM-Komponenten antioxidative Eigenschaften, die es ihnen ermöglichen, freie Radikale zu entfernen und durch oxidativen Stress verursachte Lungenverletzungen abzuschwächen. ARDS geht häufig mit einer pulmonalen Mikrokreislaufstörung einher, die den Gasaustausch beeinträchtigt. Einige TCM-Formulierungen zeigen blutaktivierende und stasislösende Effekte, die die Mikrozirkulation verbessern, um Lungenödem zu mildern und die Sauerstoffversorgung zu verbessern. Darüber hinaus kann TCM Lungenschäden lindern, indem sie die Zelltodeswegereguliert 12,17,18. Diese Ergebnisse unterstreichen zusammen das beträchtliche klinische Potenzial der TCM in der ARDS-Behandlung.

Dachengqi Decoction (DCQD), eine essentielle Formel in der TCM für akute Erkrankungen, besteht aus vier pflanzlichen Bestandteilen: Rhabarber, Mirabilit, Magnolienrinde und unreifer Bitterorange19. Als Verbindungsformulierung zeigt DCQD Mehrkomponenten- und Multi-Ziel-Interaktionen und hemmt effektiv die Produktion verschiedener entzündlicher Mediatoren und reaktiver Sauerstoffspezies, darunter Tumornekrosefaktor-alpha (TNF-α) und Interleukin-6 (IL-6)20,21. Die Hochmobilitätsgruppenbox 1 (HMGB1), ein tiefgreifender Entzündungsmediator, spielt eine entscheidende Rolle bei der Entstehung und dem Fortschreiten der Sepsis. Toll-like Rezeptor 4 (TLR4), ein auf Immunzellen exprimierter Rezeptor, aktiviert nachgelagerte entzündliche Signalwege wie Nuklearfaktor-kappa B (NF-κB) und mitogenaktivierte Proteinkinase (MAPK), wenn er an HMGB1 bindet, was zu einer erhöhten Freisetzung entzündlicher Zytokine führt. DCQD bewirkt therapeutische Effekte, indem es die Signalachse HMGB1-TLR4 moduliert, wodurch die Aktivierung von NF-κB und p38 MAPK unterdrückt wird, die Produktion von entzündlichen Zytokinen reduziert und systemische Entzündungengemildert werden 22,23. Darüber hinaus üben DCQD-Bestandteile therapeutische Wirkungen aus, indem sie pro-inflammatoriske Signalwege, oxidativen Stress, Apoptose und Pyroptose 24,25,26,27 modulieren. DCQD spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Behandlung von ARDS, indem es durch Lipopolysaccharid (LPS)-induzierte hyperinflammatoriske Reaktionen und Pulmonalepithelschäden abschwächt. Mechanistisch unterdrückt es die Z-DNA-bindende Protein-1 (ZBP1)-rezeptor-interagierende Proteinkinase-1 (RIPK1)-PANoptosom-Assemblierung (bezieht sich auf den Prozess der Bildung eines Multiproteinkomplexes, der entzündlichen Zelltod auslösen kann), und mildert so die LPS-induzierte PANoptose28. Die therapeutische orale Verabreichung von DCQD reguliert die Proteinexpression von Aquaporin-1 (AQP-1) und Aquaporin-5 (AQP-5) im Lungengewebe, hemmt dabei den TLR4/NF-κB-Signalweg und die entzündliche Zytokinproduktion, was letztlich die ARDS-assoziierte Entzündung lindert.

Die komplexe Zusammensetzung der TCM, die durch die synergistischen Effekte mehrerer Verbindungen gekennzeichnet ist, bietet sowohl Vorteile als auch Herausforderungen bei der Aufklärung ihrer pharmakologischen Mechanismen. Verschiedene TCM-Komponenten können therapeutische Wirkungen über unterschiedliche molekulare Ziele und Wege haben, während potenzielle Interaktionen zwischen diesen Komponenten das umfassende Verständnis ihrer integrierten Mechanismen weiter erschweren29,30. Insbesondere die an der ARDS-Behandlung beteiligten Phytochemikalien und ihre mechanistischen Signalwege bleiben schwer fassbar. Um diese Wissenslücken zu schließen, bietet die Bioinformatik, ein aufkommendes interdisziplinäres Feld, das Big Data Analytics und künstliche Intelligenz integriert, Potenzial für die Identifizierung aktiver pharmazeutischer Inhaltsstoffe und die Entschlüsselung der zugrundeliegenden Wirkstoffmechanismen 31,32,33. Dementsprechend verwendet diese Studie bioinformatische Ansätze, darunter Netzwerkpharmakologie und molekulares Docking, um systematisch die wesentlichen Phytochemikalien, molekularen Ziele und Wege zu identifizieren, die den therapeutischen Wirkungen von DCQD bei der ARDS-Behandlung zugrunde liegen.

Basierend auf der oben genannten Begründung vermuten wir, dass DCQD therapeutische Effekte auf ARDS ausübt, indem es durch synergetische Modulation wichtiger pathologischer Prozesse, einschließlich entzündlicher Dysregulation und Immunzellaktivierung, über sein Multikomponentennetzwerk synergistisch moduliert. Um diese Hypothese zu testen und die Grenzen der traditionellen Zielvorhersage zu überwinden, verwendeten wir einen integrierten bioinformatischen Ansatz. Die entscheidende Innovation dieser Strategie liegt darin, die potenziellen Ziele von DCQD mit ARDS-bezogenen Genen zu verbinden, die nicht nur aus öffentlichen Datenbanken, sondern vor allem aus dem klinischen transkriptomischen Datensatz (GSE32707) von Patienten mit sepsisinduziertem ARDS stammen. Dieses dreistufige Screening zielt darauf ab, die klinische Relevanz unserer Erkenntnisse zu erhöhen und die Kern-Hubgene und -Signalwege zu identifizieren, durch die DCQD ARDS verbessern kann, um so einen präziseren und zuverlässigeren theoretischen Rahmen für seinen Wirkmechanismus zu schaffen.

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Protokoll

Alle in dieser Studie verwendeten Materialien, einschließlich Datenbanken, Software und experimentellen Reagenzien, sind in der Materialtabelle aufgeführt. Alle experimentellen Verfahren wurden vom Tierethikkomitee des Suzhou Dushu Lake Hospital (Genehmigungsnummer: 2410008) genehmigt.

Screening aktiver Komponenten und Zielerfassung von DCQD
Die aktiven Bestandteile der enthaltenen Kräuter Rhabarber, Mirabilit, Magnolienrinde und unreifer Bitterorange im Da-Cheng-Qi-Abkok (DCQD) wurden aus der traditionellen Datenbank der chinesischen Medizin (TCMSP) unter Verwendung folgender Kriterien geprüft: orale Bioverfügbarkeit (OB) ≥30 % und Arzneimittelähnlichkeit (DL) ≥0,18. Die entsprechenden Ziele der identifizierten aktiven Komponenten wurden dann gesammelt. Diese Schwellenwerte werden in Netzwerkpharmakologiestudien weit verbreitet verwendet, um Verbindungen mit günstigen pharmakokinetischen Eigenschaften und höherem Potenzial für arzneimittelähnliche Molekülezu filtern 34,35. Um die Zuverlässigkeit der Verbindungsauswahl zu verbessern und Verzerrungen durch das Screening in einer einzelnen Datenbank zu verringern, wurde eine Kreuzvalidierung mit der BATMAN-TCM-Datenbank durchgeführt. BATMAN-TCM ist eine integrative Datenbank, die bekannte und vorhergesagte Wechselwirkungen zwischen TCM-Inhaltsstoffen und Zielproteinen speichert und so die Erforschung pharmakologischer Mechanismen und der Arzneimittelentwicklung unterstützt. Die aktualisierte Version 2.0 bietet einen deutlich erweiterten TTI-Datensatz und erweiterte Funktionen und ist damit eine wertvolle Ressource zum Verständnis der molekularen Mechanismen der TCM und zur Entwicklung neuer Behandlungen für komplexe Krankheiten. Verbindungen ohne vorhergesagte Ziele oder mit BATMAN-TCM-Zielwerten unter 20 wurden ausgeschlossen. Zusätzlich wurden Verbindungen mit relativ niedrigen OB-Werten, aber vorhergesagten Zielen in BATMAN-TCM und gut dokumentierten pharmakologischen Aktivitäten (z. B. Anthraquinone und Flavonoide) durch Literaturauswertung beibehalten. Um potenzielle falsch-positive Komponenten weiter zu reduzieren, wurden endogene Hormone und neurotransmitterähnliche Substanzen (z. B. Progesteron und Serotonin) manuell ausgeschlossen. Der endgültige Verbindungssatz wurde für die spätere Zielvorhersage und Netzwerkkonstruktion verwendet. Der detaillierte Arbeitsablauf ist in ergänzender Abbildung 1 dargestellt. Die endgültige Liste der aktiven Komponenten ist in Ergänzungstabelle 1 bereitgestellt.

Die SMILES-Identifikatoren (eine lineare Notationsmethode, die ASCII-Strings verwendet, um die chemische Struktur von Molekülen zu beschreiben. Durch die Verwendung spezifischer Symbole und Regeln kodiert es Atome, chemische Bindungen und molekulare Topologie in eine kontinuierliche Zeichenfolge ohne Leerzeichen, was eine prägnante, eindeutige und computerlesbare Speicherung und Übertragung molekularer Informationen ermöglicht; jede aktive Komponente wurde aus der PubChem-Datenbank abgerufen und potenzielle Ziele wurden mit der Schweizer Zielvorhersage vorhergesagt, wobei der Organismusparameter auf 'Homo sapiens' gesetzt und eine Wahrscheinlichkeitsgrenze von >0 angewendet wurde. Die aus beiden Datenbanken gewonnenen Zielsätze wurden zusammengeführt und doppelte Einträge entfernt, um den endgültigen Kandidatenzielsatz für DCQD zu erzeugen.

Es ist wichtig zu beachten, dass Mirabilitum (Mangxiao, Na₂SO₄·10H₂O), ein Mineralstoff im DCQD, nicht in den TCMSP- oder ähnlichen Verbindungs-Ziel-Datenbanken enthalten ist. Folglich umfasst aufgrund dieser Datenbankbeschränkung das in dieser Studie aufgebaute Komponenten-Ziel-Netzwerk nicht die potenziellen Beiträge von Mirabilitum. Das Netzwerk basiert daher auf den phytochemischen Bestandteilen der anderen drei pflanzlichen Bestandteile: Rheum palmatum, Magnolia officinalis und Citrus aurantium.

Anreicherungsanalyse von DCQD-Zielen
DCQD-Ziele wurden zur Anreicherungsanalyse in die Metascape-Datenbank importiert, wobei die Art auf "Homo sapiens" beschränkt war. Genontologie (GO) und Kyoto-Encyclopedia of Gene and Genomes (KEGG) Anreicherungsanalysen wurden durchgeführt, wobei erstere biologische Prozesse (BP), zelluläre Komponenten (CC) und molekulare Funktionen (MF) umfassten. Die Top 6 der GO-Anreicherungsergebnisse und die Top 20 der KEGG-Anreicherungsergebnisse wurden ausgewählt. Die KEGG- und GO-Balkendiagramme wurden mit dem Online-Tool der Bioinformatik generiert. Die Daten wurden über das DOSE-Paket in R importiert, um das Krankheitsontologie-(DO)-Balkendiagramm zu erstellen.

Aufbau des Netzwerks "Herbal Medicine-Component-Target"
Die relevanten Komponenten von DCQD und ihre entsprechenden Ziele wurden in Cytoscape 3.10.3 importiert, um ein Netzwerkdiagramm zu erstellen, das die Beziehungen zwischen "Kräutermedizin, Bestandteil-Ziel" darstellt. Das CytoNCA-Plugin wurde verwendet, um Degree-Werte zu berechnen, und die fünf aktivsten Top-Komponenten wurden basierend auf dem Ranking gescreent.

Abruf von ARDS-Zielen aus öffentlichen Datenbanken
Mit dem Schlüsselwort "akutes Atemnotsyndrom" wurden ARDS-bezogene Ziele aus den OMIM- und GeneCards-Datenbanken abgerufen. Bei Genkarten wurden Ziele mit einem Relevanzwert >5 ausgewählt. Nach dem Zusammenführen und Entfernen von Duplikaten aus beiden Datenbanken wurde ein Kandidatenziel für ARDS ermittelt.

Bioinformatik-Analyse
Der sepsis-ARDS-bezogene Datensatz GSE32707 (GPL570-Plattform, n = 45), der RNA-seq-Daten von peripheren mononuklearen Blutzellen von 30 sepsisinduzierten ARDS-Patienten und 15 gesunden Kontrollpersonen umfasst, wurde aus der NCBI GEO-Datenbank heruntergeladen. Die Daten wurden mit dem GEOquery-Paket in R importiert, und die Normalisierung erfolgte mit dem Limma-Paket, um die Inter-Sample-Variabilität zu minimieren. Differentiell exprimierte Gene (DEGs) wurden anhand der Schwellenwerte |log2FC| identifiziert. > 1 und p < 0,05. Die Visualisierung erfolgte über Vulkandiagramme und Heatmaps. Für die Signalweganalyse wurden GO- und KEGG-Anreicherungsanalysen durchgeführt, wobei die Ergebnisse als Blasendiagramme und Barendiagramme präsentiert wurden.

Vorhersage potenzieller Ziele für DCQD in der ARDS-Behandlung
Ein Venn-Diagramm wurde mit dem bioinformatischen Online-Tool erstellt, um die DEGs, ARDS-bezogenen Ziele aus öffentlichen Datenbanken und DCQD-Arzneimittelziele zu vergleichen und so potenzielle therapeutische Ziele von DCQD für ARDS zu identifizieren.

Aufbau des Protein-Protein-Interaktionsnetzwerks (PPI) und Screening der Kernziele
Die sich überlappenden Ziele wurden in die STRING-Datenbank importiert, wobei die Spezies auf "Homo sapiens" gesetzt wurde und eine Interaktionswertschwelle von 0,4 erreicht wurde. Die PPI-Netzwerkdaten wurden im TSV-Format exportiert und mit Cytoscape 3.10.3 visualisiert. Das CytoHubba-Plugin wurde angewendet, um die Top 10 Ziele basierend auf MCC, MNC, Grad, EPC, Zwischenheit, Nähe, Radialität und Stresswerten zu screenen. Die Schnittstelle dieser Ziele ergab fünf Kernziele.

Aufbau des Netzwerks "Kräutermedizin-Komponent-Ziel-Krankheit"
Basierend auf den sich überlappenden Zielen wurden entsprechende DCQD-Komponenten identifiziert. Die relevanten Komponenten sowie ihre zugehörigen Ziele und Krankheitsverbindungen wurden in Cytoscape 3.10.3 importiert, um ein Netzwerkdiagramm zu erstellen, das die Beziehungen zwischen "Kräutermedizin, Komponente-Ziel-Krankheit" darstellt.

Anreicherungsanalyse der Kernziele und Aufbau des Netzwerks "Kräutermedizin-Komponente-Ziel-Krankheitsweg"
Um die potenziellen biologischen Funktionen und Schlüsselsignalwege von DCQD in der ARDS-Behandlung zu erforschen, wurden die Kernziele in Metascape (Spezies: "Homo sapiens") mit GO- und KEGG-Anreicherungsanalysen durchgeführt. Die Top 10 von GO und die Top 13 der KEGG-Anreicherungsergebnisse wurden ausgewählt. Die Visualisierung wurde mit Bioinformatik-Tools durchgeführt, um KEGG-Blasendiagramme, GO-Balkendiagramme und Sankey-Blasendiagramme zu erzeugen. Zusätzlich wurde auf Basis der Ergebnisse der funktionellen Anreicherung in Cytoscape 3.10.3 ein Netzwerkdiagramm erstellt, um die Beziehungen zwischen "Kräutermedizin-Komponente-Ziel-Krankheit-Weg" zu veranschaulichen.

Molekulare Andocken und Visualisierung
Die sekundären molekularen Strukturen der Verbindungen wurden aus der PubChem-Datenbank abgerufen, während die 3D-Strukturen der Kernziele aus der PDB-Datenbank (http://www.rcsb.org/) bezogen wurden. Wassermoleküle und Aminosäurereste wurden mit PyMOL entfernt. Zielproteine und -verbindungen wurden in AutoDock importiert, um das molekulare Andocken zur Berechnung der Bindungsenergien zu berechnen. Die Visualisierung erfolgte mit PyMOL. Mit dem Pheatmap-Paket in R wurde eine Bindungsenergie-Heatmap erzeugt, mit Kernzielen auf der x-Achse, Verbindungen auf der y-Achse und einem Farbgradient, der die Bindungsenergien darstellt. Zweidimensionale Interaktionsdiagramme der Andockergebnisse wurden mit Discovery Studio Visualizer 4.5 erstellt. Das molekulare Andocken wurde durchgeführt, um die Bindungsmachbarkeit zwischen Verbindungen und Zielgruppen zu bewerten, anstatt die tatsächliche inhibitorische Wirksamkeit vorherzusagen.

Konstruktion des ARDS-Mausmodells
Diese Studie wurde vom medizinischen Ethikausschuss des Suzhou Dushu Lake Hospital (2410008) genehmigt. Gesunde männliche C57BL/6J-Mäuse (n = 30; 20 ± 5 g) wurden gefunden. Die Mäuse wurden in eine Kontrollgruppe (n = 10), eine LPS-Gruppe (n = 10, LPS 10 mg/kg) und eine DCQD-Gruppe (n = 10, die DCQD 0,9 g/kg durch orale Gavage in Kombination mit LPS 10 mg/kg erhielt) unterteilt. Mäuse in der LPS-Gruppe erhielten eine intraperitoneale Injektion von LPS. Mäuse in der DCQD-Gruppe erhielten DCQD 0,9 g/kg unmittelbar nach der intraperitonealen Injektion von LPS per oraler Gavage. Unmittelbar vor und nach der Lungenextraktion wurden bei allen Mäusen Messungen durchgeführt. Anschließend wurden die Lungengewebe bei -80 °C gelagert.

Western-Blot-Analyse (WB)
Proteine wurden aus Lysaten des Mauslungengewebes isoliert, und ihre Konzentrationen wurden mit einem BCA-Proteinquantifizierungskit gemessen. Anschließend wurden die Proteine durch 10 Minuten Kochen bei 95 °C denaturiert. Die denaturierten Proteine wurden auf einem 10%igen SDS-PAGE-Gel getrennt, das mit einem Gel-Vorbereitungsset vorbereitet wurde, und dann auf eine PVDF-Membran übertragen. Um eine unspezifische Bindung zu verhindern, wurden die PVDF-Membranen bei Raumtemperatur für 5 Minuten mit einem proteinfreien, schnellen Blockpuffer blockiert. Nach dem Waschen mit PBST wurden die Membranen über Nacht bei 4 °C mit primären Antikörpern gegen MMP9, HSP90, MYC und ARG1 inkubiert. Nach einer weiteren Reinigung mit PBST wurden die Membranen 2 Stunden lang bei Zimmertemperatur mit HRP-konjugiertem Ziegen-Antikaninchen-IgG(H+L) inkubiert. Abschließend wurde das ultrasensitive Chemilumineszenz-Detektions-Kit-Substrat angewendet, und chemilumineszente Proteinbänder wurden mit einem BIO-RAD-Chemilumineszenz-Bildgebungssystem detektiert. Die Graustufenanalyse wurde mit ImageJ durchgeführt. Die in diesem Experiment verwendeten Antikörper sind in ergänzender Tabelle 2 aufgeführt.

Enzymgekoppelte Immunsorbent-Assay-Analyse (ELISA)
Zuerst wurde die bronchoalveoläre Lavageflüssigkeit (BALF) durch dreifache Lavage mit 2 ml Kochsalzlösung gesammelt. Die resultierenden Lavageflüssigkeiten wurden gesammelt und bei 10.000 g für 10 Minuten zentrifugiert, um Zellen zu entfernen. Der Supernatant wurde dann aspiriert und gefroren in flüssigem Stickstoff gelagert. Anschließend wurden die Konzentrationen der Zielzytokine gemäß den Anweisungen des Herstellers mit dem Mouse IL-6 ELISA Kit, Mouse IL-18 ELISA Kit und Mouse TNF-alpha ELISA Kit bestimmt. Anschließend wurde die Reaktionsplatte in einen Mikroplattenleser gesetzt, und der Wert der optischen Dichte (OD) jedes Bohrlochs wurde bei einer Wellenlänge von 450 nm gemessen, wobei der Blank-Kontrollbrunnen für Nullanpassung verwendet wurde. Abschließend wurde eine Standardkurve auf Basis der Konzentrationen und entsprechenden OD-Werte der Standards dargestellt. Die Konzentration des Zielfaktors in jeder Probe wurde gemäß der Standardkurvengleichung berechnet.

Statistische Analyse
Die Daten wurden mit GraphPad Prism 10.1.2 analysiert. Die Signifik der Unterschiede zwischen den Gruppen wurde statistisch durch eine Einweganalyse der Varianz oder den Schüler-t-Test bewertet. Ist der P-Wert kleiner als 0,05, gilt die Differenz als signifikant; ist der P-Wert kleiner als 0,01, gilt er als sehr bedeutend.

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Ergebnisse

Bioaktivitätsanalyse von DCQD
Um die molekularen Mechanismen hinter der Bioaktivität von DCQD zu entwirren, wurden potenzielle Ziele zunächst durch Screening der Schweizer Zielvorhersage- und TCMSP-Datenbanken identifiziert. Insgesamt wurden 16 Komponenten aus Rhabarber, 17 aus unreifer Bitterorange und 2 aus Magnolienrinde abgestimmt, was 614 potenzielle Ziele ergab (Abbildung 1A). Anschließend wurde ein Netzwerkdiagramm erstellt, um die Beziehungen zwischen den drei pfl...

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Diskussion

ARDS hat sich zu einer lebensbedrohlichen Lungenerkrankung entwickelt, die eine erhebliche Belastung für das globale Gesundheitswesen darstellt, mit einer jährlichen Inzidenz von 1,5 bis 79 Fällen pro 100.000 Personen und einer Sterblichkeitsrate von 34,9 % bis 46,1 % bei unterschiedlichen Schweregraden37. Trotz Fortschritten in mechanischen Beatmungsstrategien, einschließlich lungenprotektiver Beatmung und Bauchlage, bleiben klinische Ergebnisse aufgrund der Hete...

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Offenlegungen

Die Autoren erklären, dass die Forschung ohne kommerzielle oder finanzielle Beziehungen durchgeführt wurde, die als potenzieller Interessenkonflikt ausgelegt werden könnten. Generative KI und KI-unterstützte Technologien wurden bei der Vorbereitung dieser Arbeit nicht eingesetzt.

Danksagungen

Diese Studie wurde von der National Natural Science Foundation of China (Fördernummer: 82570078) unterstützt.

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
Arginase-1 Polyklonaler AntikörperProtein Tech Group Inc., USA16001-1-AP
AutoDockDas Scripps ForschungsinstitutNAhttp://autodock.scripps.edu/
BATMAN-TCM-Datenbank Pekinger Universität für Chinesische MedizinNAhttp://bionet.ncpsb.org.cn/batman-tcm/
BCA-Proteinquantifizierungs-KitServicebioG2026
BioinformatikBioinformatikNAhttps://www.bioinformatics.com.cn/
BIO-RAD chemilumineszenz-BildgebungssystemThermo Fisher Scientifichttps://www.bio-rad.com/en-in/category/chemidoc-imaging-systems?ID=NINJ0Z15
C57BL/6J-MäuseHangzhou Ziyuan Laboratory Animal Technology Co., Ltd
c-MYC Polyklonaler AntikörperProtein Tech Group Inc., USA10828-1-AP
ZytoscapeZytoscapeVersion 3.10.3https://cytoscape.org/
DCQDDie Abteilung für traditionelle chinesische Medizin des Suzhou Dushu Lake Krankenhauses
Discovery Studio Visualizer EntdeckungVersion 4.5
GraphPad Prism DotmatikVersion 10.1.2https://www.graphpad.com/
GAPDH Polyklonaler AntikörperProtein Tech Group Inc., USA10494-1-AP
Gel-VorbereitungssetServicebioG2003
GeneCards  DatenbankCrown Human Genom CenterNAhttps://previous.genecards.org/
GEO-DatenbankNationales Zentrum für Biotechnologie-Information (NCBI)GSE32707 (GPL570-Plattform, n=45)
HRP-konjugierte Affinipure Ziegen-Anti-Kaninchen IgG(H+L)Protein Tech Group Inc., USASA00001-2
HSP90 Polyklonaler AntikörperProtein Tech Group Inc., USA13171-1-AP
Lipopolysaccharide (LPS)SolarbioL8880
Metascape-DatenbankNIHNAhttps://metascape.org/gp/index
Mikroplatten-LeserBioTeKhttps://www.agilent.com/en/product/cell-analysis/microplate-readers?srs
ltid=AfmBOoqJhJhNJW6vNU
fnskFb9jjcTgXww1A1km-JVP
P1SScq1Mx78HBi
MMP-9 (N-terminal) Polyklonaler AntikörperProtein Tech Group Inc., USA10375-2-AP
Maus IL-18 ELISA KitServicebioGEH0010
Maus IL-6 ELISA KitServicebioGEM0001
Maus TNF-alpha ELISA KitServicebioGEH0004
OIM-DatenbankJohns Hopkins UniversitätNAhttps://www.omim.org/
Omni-ECL™ Ultrasensitives Chemilumineszenz-DetektionskitEpizyme BiotechSQ201
PDB-DatenbankRCSBNAhttp://www.rcsb.org/
Proteinfreier, schneller BlockpufferEpizyme BiotechG2052
PubChem-DatenbankNationales Zentrum für Biotechnologie-Information (NCBI)https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/
PVDF-MembranMerckNA
PyMOLSchrödingerVersion 3.10.3
STRING-DatenbankGlobale Biodaten-Koalition und ElixirNAhttps://cn.string-db.org/
Swiss Target Prediction DatenbankSchweizerisches Institut für BioinformatikNAhttp://www.swisstargetprediction.cn/
Datenbank für traditionelle chinesische Medizinsysteme (TCMSP)Nordwestliche Polytechnische UniversitätVersion 2.3https://www.tcmsp-e.com/

Referenzen

  1. ARDS Definition task force. Acute respiratory distress syndrome: the Berlin definition. JAMA. 307 (23), 2526-2533 (2012).
  2. Ashbaugh, D. G., Bigelow, D. B., Petty, T. L., Levine, B. E. Acute respiratory distress in adults. Lancet. 2 (7511), 319-323 (1967).
  3. Matthay, M. A., et al. A new global definition of acute respiratory distress syndrome. Am. J. Respir. Crit. Care Med. 209 (1), 37-47 (2024).
  4. Jia, F., et al. A prediction model for 30-day mortality in patients with ARDS admitted to the intensive care unit. Eur J Med Res. 30 (1), 559(2025).
  5. Bos, L. D. J., Ware, L. B. Acute respiratory distress syndrome: causes, pathophysiology, and phenotypes. Lancet. 400 (10358), 1145-1156 (2022).
  6. Lippi, G., Mattiuzzi, C., Favaloro, E. J. Prone position and the risk of venous thrombosis in COVID-19 patients with respiratory failure. Semin Thromb Hemost. 50 (7), 1019-1021 (2024).
  7. Ball, L., et al. Understanding the pathophysiology of typical acute respiratory distress syndrome and severe COVID-19. Expert Rev Respir Med. 16 (4), 437-446 (2022).
  8. Battaglini, D., Iavarone, I. G., Rocco, P. R. M. An update on the pharmacological management of acute respiratory distress syndrome. Expert Opin Pharmacother. 25 (9), 1229-1247 (2024).
  9. Matera, M. G., Rogliani, P., Bianco, A., Cazzola, M. Pharmacological management of adult patients with acute respiratory distress syndrome. Expert Opin Pharmacother. 21 (17), 2169-2183 (2020).
  10. Rahman, M. M., et al. Natural therapeutics and nutraceuticals for lung diseases: Traditional significance, phytochemistry, and pharmacology. Biomed Pharmacother. 150, 113041(2022).
  11. Chen, Z., Ye, S. Y. Research progress on antiviral constituents in traditional Chinese medicines and their mechanisms of action. Pharm Biol. 60 (1), 1063-1076 (2022).
  12. Liu, Y., et al. Pharmacological mechanisms of traditional Chinese medicine against acute lung injury: From active ingredients to herbal formulae. Phytomedicine. 135, 155562(2024).
  13. Li, J., Shen, M., Yin, Z. Exploring the mechanism of action of xuebijing injection in treating acute respiratory distress syndrome based on network pharmacology and animal experiments. J Inflamm Res. 18, 6037-6047 (2025).
  14. Zhang, Y., Wang, J., Liu, Y. M., Yang, H., Wu, G. J., He, X. H. Analysis of the efficacy and mechanism of action of xuebijing injection on ARDS using meta-analysis and network pharmacology. BioMed Res Int. 2021, 8824059(2021).
  15. Mehta, P., et al. COVID-19: consider cytokine storm syndromes and immunosuppression. Lancet. 395 (10229), 1033-1034 (2020).
  16. Cavalcante-Silva, L. H. A., et al. Neutrophils and COVID-19: The road so far. Int Immunopharmacol. 90, 107233(2021).
  17. Zhang, Y., et al. Electroacupuncture alleviates LPS-induced ARDS through α7 nicotinic acetylcholine receptor-mediated inhibition of ferroptosis. Front Immunol. 13, 832432(2022).
  18. Zhang, H., et al. Pharmacodynamic advantages and characteristics of traditional Chinese medicine in prevention and treatment of ischemic stroke. Chin Herb Med. 15 (4), 496-508 (2023).
  19. Liu, Z., et al. Dachengqi Decoction alleviates intestinal inflammation in ovalbumin-induced asthma by reducing group 2 innate lymphoid cells in a microbiota-dependent manner. J Tradit Complement Med. 13 (2), 183-192 (2023).
  20. Shuhan, W., et al. Dachengqi decoction ameliorated liver injury in liver fibrosis mice by maintaining gut vascular barrier integrity. Phytomedicine. 136, 156272(2025).
  21. Yin, F. T., et al. Prediction of the mechanism of Dachengqi Decoction treating colorectal cancer based on the analysis method of " into serum components -action target-key pathway.". J Ethnopharmacol. 293, 115286(2022).
  22. Chen, Z., et al. Dachengqi Decoction attenuates inflammatory response via inhibiting HMGB1 mediated NF-κB and P38 MAPK signaling pathways in severe acute pancreatitis. Cell Physiol Biochem. 37 (4), 1379-1389 (2015).
  23. Zhu, Q., et al. Large Chengqi Decoction improves sepsis-related intestinal damage by inhibiting inflammatory response through the HMGB1-TLR4 signaling pathway. J Inflamm Res. 18, 5415-5425 (2025).
  24. Vajdi, M., Karimi, A., Karimi, M., Abbasalizad Farhangi, M., Askari, G. Effects of luteolin on sepsis: A comprehensive systematic review. Phytomedicine. 113, 154734(2023).
  25. Gao, L. L., Wang, Z. H., Mu, Y. H., Liu, Z. L., Pang, L. Emodin promotes autophagy and prevents apoptosis in sepsis-associated encephalopathy through activating BDNF/TrkB signaling. Pathobiology. 89 (3), 135-145 (2022).
  26. Fu, W., et al. Emodin inhibits NLRP3 inflammasome activation and protects against sepsis via promoting FUNDC1-mediated mitophagy. Int J Biol Sci. 21 (8), 3631-3648 (2025).
  27. Chunlian, W., Heyong, W., Jia, X., Jie, H., Xi, C., Gentao, L. Magnolol inhibits tumor necrosis factor-α-induced ICAM-1 expression via suppressing NF-κB and MAPK signaling pathways in human lung epithelial cells. Inflammation. 37 (6), 1957-1967 (2014).
  28. Zhang, M., et al. Dachengqi decoction dispensing granule ameliorates LPS-induced acute lung injury by inhibiting PANoptosis in vivo and in vitro. J Ethnopharmacol. 336, 118699(2025).
  29. Li, J., et al. Macrophagedriven pathogenesis in acute lung injury/acute respiratory disease syndrome: Harnessing natural products for therapeutic interventions (Review). Mol Med Rep. 31 (1), 16(2025).
  30. He, Y. Q., et al. Natural product derived phytochemicals in managing acute lung injury by multiple mechanisms. Pharmacol Res. 163, 105224(2021).
  31. He, T., et al. Integrating network pharmacology and non-targeted metabolomics to explore the common mechanism of Coptis Categorized Formula improving T2DM zebrafish. J Ethnopharmacol. 284, 114784(2022).
  32. Liu, D., Zhang, Y., Bai, B., Xiong, X., Zhou, Q., Shi, R. Integration of single-cell RNA sequencing and network pharmacology to elucidate the effect of Yantiao Formula on alleviating ALI by regulating the polarization of alveolar macrophages. J Ethnopharmacol. 343, 119436(2025).
  33. Mao, X., et al. Toosendanin alleviates acute lung injury by reducing pulmonary vascular barrier dysfunction mediated by endoplasmic reticulum stress through mTOR. Phytomedicine. 136, 156277(2025).
  34. Li, X., Liu, Z., Liao, J., Chen, Q., Lu, X., Fan, X. Network pharmacology approaches for research of Traditional Chinese Medicines. Chin J Nat Med. 21 (5), 323-332 (2023).
  35. Zhao, L., et al. Network pharmacology, a promising approach to reveal the pharmacology mechanism of Chinese medicine formula. J Ethnopharmacol. 309, 116306(2023).
  36. Hsin, K. Y., Ghosh, S., Kitano, H. Combining machine learning systems and multiple docking simulation packages to improve docking prediction reliability for network pharmacology. PloS One. 8 (12), e83922(2013).
  37. Mannes, P. Z., et al. Molecular imaging of chemokine-like receptor 1 (CMKLR1) in experimental acute lung injury. Proc Nat Acad Sci U. 120 (3), e2216458120(2023).
  38. Lu, Y., Li, W., Qi, S., Cheng, K., Wu, H. Mapping knowledge structure and emerging trends of extracorporeal membrane oxygenation for acute respiratory distress syndrome: a bibliometric and visualized study. Front Med. 11, 1365864(2024).
  39. Sherman, E., Han, M. H. Acute and chronic management of neuromyelitis optica spectrum disorder. Curr Treat Options Neurol. 17 (11), 48(2015).
  40. Piccinini, A. M., Midwood, K. S. DAMPening inflammation by modulating TLR signalling. Mediators Inflamm. 2010, 672395(2010).
  41. Al-Husinat, L., et al. A narrative review on the future of ARDS: evolving definitions, pathophysiology, and tailored management. Crit Care. 29 (1), 88(2025).
  42. Ma, W., et al. Advances in acute respiratory distress syndrome: focusing on heterogeneity, pathophysiology, and therapeutic strategies. Signal Transduct Target Ther. 10 (1), 75(2025).
  43. Cao, Z., et al. Targeting of the pulmonary capillary vascular niche promotes lung alveolar repair and ameliorates fibrosis. Nat Med. 22 (2), 154-162 (2016).
  44. Fang, C., Wang, Y., Pan, Z. Formation of self-assembly aggregates in traditional Chinese medicine decoctions and their application in cancer treatments. RSC advances. 15 (7), 5476-5506 (2025).
  45. Shuhan, W., et al. Dachengqi decoction ameliorated liver injury in liver fibrosis mice by maintaining gut vascular barrier integrity. Phytomedicine. 136, 156272(2025).
  46. Pan, G., Wu, Y., Liu, Y., Zhou, F., Li, S., Yang, S. Dachengqi decoction ameliorates sepsis-induced liver injury by inhibiting the TGF-β1/Smad3 pathways. Journal of Traditional and Complementary Medicine. 14 (3), 256-265 (2024).
  47. Guo, W., et al. Dachengqi decoction for the treatment of acute pancreatitis: a comprehensive analysis based on metabolites, pharmacokinetics, and metabolites efficacy mechanisms. Front Pharmacol. 16, 1549909(2025).
  48. Yin, F. T., et al. Prediction of the mechanism of Dachengqi Decoction treating colorectal cancer based on the analysis method of " into serum components -action target-key pathway.". J Ethnopharmacol. 293, 115286(2022).
  49. Hu, X., Liu, S., Zhu, J., Ni, H. Dachengqi decoction alleviates acute lung injury and inhibits inflammatory cytokines production through TLR4/NF-κB signaling pathway in vivo and in vitro. J Cell Biochem. 120 (6), 8956-8964 (2019).
  50. Yang, J. Y., et al. Material basis and molecular mechanism of Dachengqi Decoction in treatment of acute pancreatitis based on network pharmacology. Chin J Chin Materia Medica. 45 (6), 1423-1432 (2020).
  51. Lu, X., et al. Integrating network pharmacology, transcriptome and artificial intelligence for investigating into the effect and mechanism of ning fei ping xue decoction against the acute respiratory distress syndrome. Front Pharmacol. 12, 731377(2021).
  52. Liang, X., et al. Study on intervention mechanism of yiqi huayu jiedu decoction on ARDS based on network pharmacology. Evid-Based Complement Alternat Med. 2020, 4782470(2020).
  53. Yang, B., Liu, X., Liang, Y., Li, Y. Chemical inhibition of HSP90 inhibits TNF-α mediated proliferation and induces apoptosis in human rheumatoid arthritis fibroblast-like synoviocytes. J Cell Biochem. 120 (2), 2547-2553 (2019).
  54. Zhang, X., et al. Ponicidin-induced conformational changes of HSP90 regulates the MAPK pathway to relieve ulcerative colitis. J Ethnopharmacol. 321, 117483(2024).
  55. Albakova, Z. HSP90 multi-functionality in cancer. Front Immunol. 15, 1436973(2024).
  56. Chien, L. H., Deng, J. S., Jiang, W. P., Chou, Y. N., Lin, J. G., Huang, G. J. Evaluation of lung protection of Sanghuangporus sanghuang through TLR4/NF-κB/MAPK, keap1/Nrf2/HO-1, CaMKK/AMPK/Sirt1, and TGF-β/SMAD3 signaling pathways mediating apoptosis. Biomed Pharmacother. 165, 115080(2023).
  57. Warburton, D., Shi, W., Xu, B. TGF-β-Smad3 signaling in emphysema and pulmonary fibrosis: an epigenetic aberration of normal development. Am J Physiol Lung Cell Mol Physiol. 304 (2), L83-L85 (2013).
  58. Yadav, P., et al. Macrophage-fibroblast crosstalk drives Arg1-dependent lung fibrosis via ornithine loading. bioRxiv: The Preprint Server for Biology. , (2024).
  59. Lamoke, F., et al. Amyloid β peptide-induced inhibition of endothelial nitric oxide production involves oxidative stress-mediated constitutive eNOS/HSP90 interaction and disruption of agonist-mediated Akt activation. J Neuroinflamm. 12, 84(2015).

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