Verhaltens- und netzwerkpharmakologische Analysen für die traditionelle mongolische Medizin Zadi-5 in einem Rattenmodell der Depression

Die therapeutische Wirksamkeit von Zadi-5 bei der Behandlung von Depressionen kann durch Verhaltenstests festgestellt werden, während die Netzwerkpharmakologie die potenziellen Mechanismen vorhersagen kann, die seiner Wirksamkeit zugrunde liegen. Die Netzwerkpharmakologie kann die Erforschung traditioneller Arzneimittel unterstützen, die komplizierte Wirkmechanismen aufweisen und den Zeit- und Kostenaufwand für die Untersuchung weiter minimieren. Tests wie der Freifeldtest, der Saccharosekonsumtest und das Morris Water Maze sind der Goldstandard für die Bewertung von Appetit, Motivation, Lernfähigkeit und Gedächtnis in Tiermodellen neurologischer Erkrankungen.

Diese Tests sind einfache, objektive und vernünftige Methoden zur Bewertung. Die Etablierung eines Tiermodells ist entscheidend für das Verständnis der pathologischen Mechanismen und Wirkungen eines neuen Medikaments in einer Studie zu depressiven Störungen. Um ein gutes Depressionsmodell zu erstellen, müssen Forscher die Stimuliintensitäten entsprechend sequenzieren und anpassen.

Zu Beginn werden die ausgewählten Depressionsstimuli in Kombination mit der Isolierung 28 Tage lang auf alle Ratten, mit Ausnahme der Kontrollen, angewendet und die Ratten in einzelnen Käfigen aufgezogen. Um den Freifeldtest durchzuführen, wird eine Blackbox in neun quadratische Bereiche mit gleicher Fläche unterteilt. Statten Sie die Box mit einem Video-Tracking-Analysesystem aus.

Setzen Sie die Ratte einen Tag nach der letzten Magensonde in das mittlere Quadrat und zeichnen Sie ihre horizontalen und vertikalen Aktivitäten drei Minuten lang auf. Bewerten Sie dann die Anzahl der gekreuzten Quadrate mit allen Pausen als horizontale Aktivität und bewerten Sie das Stehen und die Fellpflege als vertikale Aktivität. Reinigen Sie die Schachtel nach jedem Test mit 75%igem Alkohol, um den Geruch der Ratte für nachfolgende Tests zu entfernen.

Als nächstes führen Sie den Saccharose-Verzehrtest durch, indem Sie die jeweiligen Flaschen vor und nach dem Verzehr wiegen. Und berechnen Sie die 60-Minuten-Saccharose-Präferenzraten an den Tagen Null, Sieb, 14, 21 und 28 mit dieser Gleichung. Um den Morris Water Maze Test durchzuführen, unterteilen Sie den Pool in vier Quadranten.

Ordnen Sie die Quadranten von eins bis vier an und platzieren Sie die versteckte Plattform im dritten Quadranten, einen Zentimeter unter der Wasseroberfläche. Gib Milch in den Pool, um ein gewisses Maß an Deckkraft zu erreichen. Setze dann das Rattenobjekt in verschiedenen Quadranten in das Labyrinth, um 120 Sekunden lang nach der Plattform zu suchen.

Und zeichnen Sie die Latenzzeit mit dem Morris Water Maze Videospur-Analysesystem auf. Platzieren Sie das Rattenobjekt in einer festen Position im Pool. Wenn das Subjekt die versteckte Plattform nicht innerhalb von 120 Sekunden finden kann, notieren Sie die Latenz mit 120 Sekunden.

Lösen Sie dann die Plattform, setzen Sie die Ratte ins Wasser und notieren Sie 120 Sekunden lang die Anzahl der Zonendurchquerungen. Durchsuchen Sie die Pharmakologie-Webseite des Systems der traditionellen chinesischen Medizin und geben Sie Myristicae-Samensamen, Al-Glandia-Radiks-Wurzeln und Piperis longi fructus in den Abschnitt Kräuternamen ein, um die Namen der Chemikalien zu erhalten. Stellen Sie den pharmakokinetischen Index der oralen Bioverfügbarkeit (OB) auf einen Wert von mehr als 30 % und den arzneimittelähnlichen Index auf einen Wert von mehr als 0,18 ein.

Durchsuchen Sie die Wirkstoffe im Arzneibuch der chinesischen Medizin, um die chemischen Namen der einzelnen Komponenten zu identifizieren. Durchsuchen Sie als Nächstes die identifizierten chemischen Namen in Pub Chem, um das isomere Lächeln oder Inky zu finden. Identifizieren Sie die Zielproteine der aktiven Komponenten mit Hilfe von SEA, Batman und Swiss Target Prediction mit isomerem Lächeln oder inky und finden Sie die überlappenden Proteine.

Kopieren Sie die Daten in eine Excel-Datei. Als nächstes suchen und identifizieren Sie die potenziellen Proteinziele für Depressionen, indem Sie die Schlüsselwörter Depression und depressive Störung in GeneCards, DisGeNET und DrugBank verwenden. Kopieren Sie die Daten in eine Excel-Datei.

Durchsuchen Sie das Venn-Diagramm und laden Sie die Ziele der Depression in Liste eins hoch. Laden Sie dann die Ziele für die aktiven Komponenten von Zadi-5 in Liste zwei hoch und senden Sie sie ab. Besorgen Sie sich das Venn-Diagramm und filtern Sie die überlappenden Zielkandidaten heraus.

Erstellen Sie eine Tabelle, die als Netzwerk bezeichnet wird. Erstellen Sie auch eine Tabelle, die als Typ bezeichnet wird. Exportieren Sie das Blatt nach Cytoscape, um das Netzwerk zu konstruieren, Zadi-5 Kräuter Inhaltsstoffe Krankheit Ziele.

Legen Sie die allgemeinen Ziele in der Zeichenfolgendatenbank fest, um ihre Interaktionen zu analysieren. Legen Sie den Proteintyp als homosapiens fest. Legen Sie den Interaktionsschwellenwert auf 0,9 fest, um nur die experimentell verifizierten Typen auszuwählen und die einsamen Inselknoten nicht anzuzeigen.

Öffnen Sie das DAVID-Tool und fügen Sie die 86 potenziellen Antidepressiva-Ziele von Zadi-5 in die Startanalyse-Klammer ein, um die damit verbundenen Signalwege zu untersuchen. Laden Sie das Dokument zum Keg-Pfad herunter. Wählen Sie die Gene im PI3k-AKT-Signalweg aus der Anreicherungsanalyse aus und fügen Sie sie in die Tabelle ein, um ein Typ- und Netzwerkdokument zu erstellen.

Exportieren Sie den Typ des Netzwerkdokuments nach Cytoscape, um das PI3K-AKT-visualisierte Netzwerk der Verbindungsziele zu generieren. Die getestete Tiergruppe zeigte keine signifikanten Unterschiede vor chronischem unvorhergesehenem leichtem Stress oder CUMS-Stimulation. Nach der Etablierung des CUMS-Modells waren die vertikalen und horizontalen Werte der Gruppe niedriger als die der Kontrolle.

Im Vergleich zur Modellgruppe waren die vertikalen und horizontalen Werte der Positivkontroll- und Zadi-5-Gruppe signifikant höher. Am Tag Null hatten die getesteten Gruppen keinen signifikanten Unterschied im Saccharosekonsum. Die Zadi-5- und die positive Kontrollgruppe waren an Tag 28 höher als die Modellgruppe.

Im Morris Water Maze war die Latenz der Modellgruppe, um die Plattform zu finden, im Vergleich zur Kontrolle signifikant höher. Die Latenz der Positivkontroll- und der Zadi-5-Gruppe war geringer als in der Modellgruppe. Hinsichtlich der Anzahl der Zonenübergänge zeigte die Modellgruppe weniger Kreuzungen als die Kontrollgruppe.

Die Positivkontroll- und die Zadi-5-Gruppe zeigten mehr Kreuzungen als die Modellgruppe. Die Analyse des Venn-Diagramms ergab 86 überlappende Ziele als kritische depressionsbezogene Ziele von Zadi-5 der 1000 depressionsbezogenen Proteinziele. Basierend auf diesen Ergebnissen wurden Zadi-5 Kräuter Inhaltsstoffe Krankheitsziele und eine Protein-Protein-Interaktionsnetzwerkanalyse der Zielkandidaten erstellt.

Nach der KEG-Signalweganalyse belegte der PI3K-AKT-Signalweg den siebten Platz. Es war mit vielen Signalwegen verbunden. Dementsprechend wurde der PI3K-AKT-Signalweg als relativ wichtiger angesehen als die anderen Anreicherungswege.

Bei diesem Verfahren ist es wichtig, die gleiche Art von Reizen nicht an aufeinanderfolgenden Tagen zu wiederholen. Nach den Analysen der Komponenten von Zadi-5 in den Online-Datenbanken kann die Qualität der Validierung durch Flüssigkeitschromatographie, Massenspektrometrie und Kernspinresonanzspektroskopie sichergestellt werden.