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Artículo de investigación

Mecanismos moleculares de la decocción de Dachengqi en el síndrome de dificultad respiratoria aguda: un análisis de farmacología de redes y bioinformática

228 visualizaciones

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DOI:

10.3791/69651

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27 de marzo de 2026

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

En este artículo

Resumen

Este estudio esclarece los mecanismos moleculares de la Decocción Dachengqi (DCQD) frente al síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA) utilizando farmacología de redes, bioinformática y acoplamiento molecular. Se identificaron objetivos y rutas clave. El acoplamiento molecular validó interacciones robustas ligando-objetivo, apoyando el potencial terapéutico multi-objetivo de DCQD para el SDRA.

Resumen

El síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA) es una complicación potencialmente mortal de la sepsis, caracterizada por hipoxemia refractaria e inflamación pulmonar. Actualmente, las intervenciones farmacológicas efectivas siguen siendo limitadas. La medicina tradicional china (MTC), ejemplificada por la Decocción Dachengqi (DCQD), ha demostrado potencial terapéutico para modular respuestas inflamatorias complejas. Para investigar el mecanismo de DCQD en el tratamiento del SDRA, primero se recuperaron componentes activos de DCQD y sus objetivos asociados de bases de datos públicas. Los objetivos relacionados con ARDS se identificaron mediante análisis bioinformático de conjuntos de datos públicos. Al intersectar dianas específicas de fármacos con dianas relacionadas con enfermedades, se construyó una red de interacción DCQD-ARDS mediante análisis de interacción proteína-proteína (IBP) y enriquecimiento funcional. Un análisis exhaustivo reveló 32 genes superpuestos críticos para la eficacia terapéutica de DCQD en el SDRA. El análisis de enriquecimiento puso de manifiesto vías clave, incluyendo la vía de señalización de quimiocinas, la señalización de receptores tipo NOD y la formación de trampas extracelulares neutrófilas (NET), implicadas en la inmunomodulación y la inflamación. La red PPI identificó HSP90AB1, MMP9, HSP90AA1, ARG1 y MYC como objetivos principales. El acoplamiento molecular confirmó fuertes afinidades de unión entre estos objetivos y los componentes DCQD. Nuestros hallazgos desentrañan la base mecanicista que apoya la DCQD como una terapia complementaria prometedora para el SDRA inducido por sepsis.

Introducción

El síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA) es un síndrome clínico altamente heterogéneo causado por diversos factores pulmonares o extrapulmonares, caracterizado principalmente por lesión pulmonar difusa e hipoxemiarefractaria 1. Desde su primera definición en 1967, la comprensión del SDRA ha evolucionado continuamente, lo que ha llevado a revisiones iterativas de sus criteriosdiagnósticos 2. Además, la implementación de estrategias terapéuticas, incluyendo la ventilación protectora pulmonar, el soporte ex vivo y la posición prona, ha influido profundamente tanto en la gestión clínica como en el progreso dela investigación 3. No obstante, la mortalidad por SDRA sigue siendo alarmantemente alta. Una encuesta global reveló que los pacientes con SDRA representan el 10,4% de todas las admisiones en unidades de cuidados intensivos (UCI). A pesar de los avances significativos en cuidados críticos en las últimas décadas, las tasas de mortalidad (tanto en UCI como tras el alta) persisten en un 35-45%4.

La fisiopatología del SDRA es compleja, implicando lesiones epiteliales y endoteliales alveolares, respuestas inflamatorias pulmonares y sistémicas, y lesión pulmonar inducidapor ventilador 5. Cabe destacar que el SDRA asociado a la COVID-19 presenta características fisiopatológicas distintivas en comparación con el SDRA clásico, con la COVID-19 que podría inducir trombosis microvascular más grave e inflamación regionalmenteheterogénea 6,7. Dada la compleja fisiopatología y la alta heterogeneidad de la enfermedad, actualmente no existe una farmacoterapia definitiva para el SDRA. Aparte de los corticosteroides y los agentes bloqueadores neuromusculares —que se recomiendan condicionalmente debido a los beneficios de mortalidad—, otras terapias farmacológicas (por ejemplo, óxido nítrico [NO], prostaciclina, interferón-β, tensioactivos pulmonares y proteína C activada) no han demostrado eficacia clínica. Por el contrario, se ha demostrado que los agonistas de β (por ejemplo, albuterol) y el factor de crecimiento de queratinocitosson perjudiciales 8,9. Por consiguiente, el desarrollo de terapias seguras y multifuncionales sigue siendo una prioridad crítica en la investigación.

La Medicina Tradicional China (MTC), con una trayectoria de más de 3.000 años, se ha utilizado para prevenir y tratar diversas enfermedades respiratorias. A lo largo de milenios de aplicaciones clínicas y la modernización de la investigación en MTC, ha demostrado potencial en la gestión del ARDS10,11. La MTC ejerce sus efectos terapéuticos a través de mecanismos multicomponente, multivía y multi-objetivo, especialmente mitigando las respuestas inflamatorias, modulando la función inmunitaria y protegiendo los tejidospulmonares 12. Por ejemplo, la inyección de Xuebijing (XBJ), una preparación derivada de la MTC compuesta por raíces de Paeonia lactiflora, rizomas de Ligusticum chuanxiong, raíces de Salvia miltiorrhiza, flores de Carthamus tinctorius y raíces de Angelica sinensis, contiene múltiples componentes activos. Alivia el SDRA regulando la función inmunitaria, el estrés oxidativo y la inflamación a través de las vías de señalización IL-17, HIF-1 yTNF 13. Los estudios clínicos han demostrado además que los pacientes sometidos al tratamiento con XBJ presentaron tasas de mortalidad reducidas, estancias más cortas en UCI y niveles más bajos de citocinasinflamatorias 14. Durante la pandemia de COVID-19, la activación excesiva del sistema inmunitario desencadenada por respuestas inflamatorias graves emergió como un factor crítico en los casosgraves 15,16. Además, ciertos componentes de la MTC poseen propiedades antioxidantes, lo que les permite absorber radicales libres y atenuar las lesiones pulmonares inducidas por estrés oxidativo. El SDRA suele ir acompañado de disfunción microcirculatoria pulmonar, que afecta el intercambio gaseoso. Algunas formulaciones de MTC presentan efectos activadores de la sangre y de resolución de la estasis, mejorando la microcirculación para mitigar el edema pulmonar y mejorar la oxigenación. Además, la MTC puede mitigar el daño pulmonar regulando las vías de muerte celular 12,17,18. En conjunto, estos hallazgos subrayan el considerable potencial clínico de la MTC en el tratamiento del SDRA.

La Decocción Dachengqi (DCQD), una fórmula esencial en la MTC para condiciones agudas, está compuesta por cuatro componentes herbales: ruibarbo, mirabilita, corteza de magnolia y naranja amargainmadura 19. Como formulación compuesta, DCQD exhibe interacciones multicomponente y multi-objetivo, inhibiendo eficazmente la producción de diversos mediadores inflamatorios y especies reactivas de ogénio, incluyendo el factor de necrosis tumoral alfa (TNF-α) e interleucina-6 (IL-6)20,21. La caja del grupo de alta movilidad 1 (HMGB1), un mediador inflamatorio profundo, desempeña un papel fundamental en la patogénesis y progresión de la sepsis. El receptor tipo Toll 4 (TLR4), un receptor expresado en las células inmunitarias, activa las vías inflamatorias de señalización posteriores, como el factor nuclear kappa B (NF-κB) y la proteína quinasa activada por mitógenos (MAPK), al unirse a HMGB1, lo que conduce a un aumento de la liberación de citocinas inflamatorias. DCQD ejerce efectos terapéuticos modulando el eje de señalización HMGB1-TLR4, suprimiendo así la activación de NF-κB y p38 MAPK, reduciendo la producción de citocinas inflamatorias y mitigando la inflamaciónsistémica 22,23. Además, los constituyentes de DCQD ejercen efectos terapéuticos modulando las vías de señalización proinflamatorias, el estrés oxidativo, la apoptosis y la piroctosis 24,25,26,27. La DCQD también desempeña un papel fundamental en el tratamiento del SDRA al atenuar las respuestas hiperinflamatorias inducidas por lipopolisacáridos (LPS) y el daño epitelial pulmonar. Mecánicamente, suprime el ensamblaje de la proteína interaccionante con el receptor de ADN Z 1 (RIPK1)-PANoptosoma (se refiere al proceso de formación de un complejo multiproteico que puede desencadenar la muerte inflamatoria celular), mitigando así la PANoptosis28 inducida por LPS. La administración oral terapéutica de DCQD aumenta la expresión de las proteínas aquaporina-1 (AQP-1) y aquaporina-5 (AQP-5) en el tejido pulmonar, mientras inhibe la vía de señalización TLR4/NF-κB y la producción de citoquinas inflamatorias, mejorando finalmente la inflamación asociada al SDRA.

La compleja composición de la MTC, caracterizada por los efectos sinérgicos de múltiples compuestos, presenta tanto ventajas como desafíos para esclarecer sus mecanismos farmacológicos. Diferentes componentes de la MTC pueden ejercer efectos terapéuticos a través de objetivos moleculares y vías distintas, mientras que las posibles interacciones entre estos componentes complican aún más la comprensión integral de sus mecanismosintegrados 29,30. En concreto, los fitoquímicos implicados en el tratamiento del SDRA y sus vías mecanicistas siguen siendo esquivos. Para abordar estas carencias de conocimiento, la bioinformática, un campo interdisciplinar emergente que integra el análisis de big data y la inteligencia artificial, promete identificar ingredientes farmacéuticos activos y descifrar los mecanismos subyacentes de losfármacos 31,32,33. En consecuencia, este estudio emplea enfoques bioinformáticos, incluyendo farmacología de redes y acoplamiento molecular, para identificar sistemáticamente los fitoquímicos esenciales, los objetivos moleculares y las vías subyacentes a los efectos terapéuticos de la DCQD en el tratamiento del SDRA.

Basándonos en la justificación anterior, planteamos la hipótesis de que la DCQD ejerce efectos terapéuticos sobre el SDRA al modular sinérgicamente procesos patológicos clave, incluyendo la desregulación inflamatoria y la activación de células inmunitarias, a través de su red multicomponente. Para poner a prueba esta hipótesis y superar las limitaciones de la predicción tradicional de objetivos, empleamos un enfoque integrado de bioinformática. La innovación clave de esta estrategia radica en intersectar los posibles objetivos de DCQD con genes relacionados con el SDRA derivados no solo de bases de datos públicas sino, más importante aún, del conjunto de datos transcriptómico clínico (GSE32707) de pacientes con SDRA inducido por sepsis. Este cribado de tres niveles tiene como objetivo mejorar la relevancia clínica de nuestros hallazgos e identificar los genes centrales y las vías centrales a través de los cuales la DCQD puede mejorar el SDRA, proporcionando así un marco teórico más preciso y fiable para su mecanismo de acción.

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Protocolo

Todos los materiales, incluidas bases de datos, software y reactivos experimentales, utilizados en este estudio se enumeran en la Tabla de Materiales. Todos los procedimientos experimentales fueron aprobados por el Comité de Ética Animal del Hospital del Lago Dushu de Suzhou (número de permiso: 2410008).

Cribado de componentes activos y adquisición de DCQD de objetivos
Los componentes activos de las hierbas constituyentes ruibarbo, mirabilita, corteza de magnolia y naranja amarga inmadura en la Decocción Da-Cheng-Qi (DCQD) fueron evaluados a partir de la base de datos de farmacología de sistemas de medicina tradicional china (TCMSP) utilizando los siguientes criterios: biodisponibilidad oral (OB) ≥30% y semejanza farmacológica (DL) ≥0,18. A continuación, se recogieron los objetivos correspondientes de los componentes activos identificados. Estos umbrales se adoptan ampliamente en estudios de farmacología en redes para filtrar compuestos con propiedades farmacocinéticas favorables y mayor potencial para ser moléculas similares afármacos 34,35. Para mejorar la fiabilidad de la selección de compuestos y reducir el sesgo del cribado de base de datos única, se realizó la validación cruzada utilizando la base de datos BATMAN-TCM. BATMAN-TCM es una base de datos integradora que almacena interacciones conocidas y predichas entre los ingredientes de la MTC y las proteínas objetivo, ayudando en la exploración de los mecanismos farmacológicos y el descubrimiento de fármacos de la MTC. La versión actualizada 2.0 ofrece un conjunto de datos TTI significativamente ampliado y características mejoradas, convirtiéndola en un recurso valioso para comprender los mecanismos moleculares de la MTC y desarrollar nuevos tratamientos para enfermedades complejas. Se excluyeron los compuestos sin objetivos previstos o con puntuaciones BATMAN-TCM inferiores a 20. Además, se conservaron compuestos con valores relativamente bajos de OB pero con objetivos predichos en BATMAN-TCM y actividades farmacológicas bien documentadas (por ejemplo, antracinonas y flavonoides) mediante la conservación de la literatura. Para reducir aún más los posibles componentes falsos positivos, se excluyeron manualmente las hormonas endógenas y las sustancias similares a los neurotransmisores (por ejemplo, progesterona y serotonina). El conjunto compuesto final se utilizó para la predicción posterior de objetivos y la construcción de la red. El flujo de trabajo detallado se ilustra en la Figura Suplementaria 1. La lista final de componentes activos se proporciona en la Tabla Suplementaria 1.

Los identificadores SMILES (un método de notación lineal que utiliza cadenas ASCII para describir la estructura química de las moléculas. Empleando símbolos y reglas específicas, codifica átomos, enlaces químicos y topología molecular en una cadena continua de caracteres sin espacios, permitiendo un almacenamiento conciso, inequívoco y legible por ordenador de la información molecular de cada componente activo y se predijeron objetivos potenciales usando la predicción suiza de objetivos, con el parámetro del organismo establecido en 'Homo sapiens' y un corte de probabilidad de >0 aplicado. Los conjuntos de objetivos obtenidos de ambas bases de datos se fusionaron y se eliminaron las entradas duplicadas para generar el conjunto objetivo candidato final para DCQD.

Es importante señalar que Mirabilitum (Mangxiao, Na₂SO₄·10H₂O), un fármaco mineral en DCQD, no está incluido en las bases de datos TCMSP ni en bases de datos compuestos y objetivos similares. En consecuencia, debido a esta limitación en la base de datos, la red componente-objetivo construida en este estudio no abarca las posibles contribuciones de Mirabilitum. Por tanto, la red se basa en los constituyentes fitoquímicos de los otros tres componentes herbales: Rheum palmatum, Magnolia officinalis y Citrus aurantium.

Análisis de enriquecimiento de objetivos DCQD
Los objetivos DCQD se importaron a la base de datos de metascape para su análisis de enriquecimiento, restringiendo la especie a "Homo sapiens". Se realizaron análisis de enriquecimiento de la ontología génica (GO) y la enciclopedia de genes y genomas de Kioto (KEGG), siendo los primeros procesos biológicos (BP), componentes celulares (CC) y funciones moleculares (MF). Se seleccionaron los 6 mejores resultados de enriquecimiento GO y los 20 mejores resultados de enriquecimiento KEGG. Los gráficos de barras KEGG y GO se generaron utilizando la herramienta online de bioinformática. Los datos se importaban a través del paquete DOSE en R para construir el gráfico de barras de la ontología de la enfermedad (DO).

Construcción de la red "Medicina Herbal-Componente-Objetivo"
Los componentes relevantes de DCQD y sus objetivos correspondientes fueron importados a Cytoscape 3.10.3 para construir un diagrama de red que ilustrara las relaciones "medicina herbal-componente-objetivo". Se empleó el plugin CytoNCA para calcular los valores de grado, y los 5 componentes activos principales fueron evaluados según la clasificación.

Recuperación de objetivos ARDS a partir de bases de datos públicas
Utilizando "síndrome de dificultad respiratoria aguda" como palabra clave, se recuperaron objetivos relacionados con el SDRA de las bases de datos OMIM y GeneCards. En las Cartas Genéticas, se seleccionaban objetivos con una puntuación de relevancia >5. Tras fusionar y eliminar duplicados de ambas bases de datos, se obtuvo un conjunto de objetivos candidatos para ARDS.

Análisis de bioinformática
El conjunto de datos relacionado con sepsis-ARDS GSE32707 (plataforma GPL570, n = 45), que comprende datos de RNA-seq de células mononucleares de sangre periférica de 30 pacientes con SDRA inducido por sepsis y 15 controles sanos, fue descargado de la base de datos GEO del NCBI. Los datos se importaban usando el paquete GEOquery en R, y la normalización se realizaba usando el paquete limma para minimizar la variabilidad entre muestras. Se identificaron genes (DEGs) expresados diferencialmente utilizando los umbrales |log 2FC| > 1 y p < 0,05. La visualización se realizó mediante gráficos de volcanes y mapas de calor. Se realizaron análisis de enriquecimiento GO y KEGG para el análisis de vías, con resultados presentados como diagramas de burbujas y diagramas de barras.

Predicción de posibles objetivos para DCQD en el tratamiento del SDRA
Se generó un diagrama de Venn utilizando la herramienta online de bioinformática para comparar los DEGs, objetivos relacionados con el ARDS de bases de datos públicas y objetivos de fármacos DCQD, identificando así posibles objetivos terapéuticos de la DCQD para el ARDS.

Construcción de la red de interacción proteína-proteína (PPI) y cribado de dianas centrales
Los objetivos superpuestos se importaron a la base de datos STRING con la especie establecida como "Homo sapiens" y un umbral de puntuación de interacción de 0,4. Los datos de la red PPI se exportaron en formato TSV y se visualizaron usando Cytoscape 3.10.3. El plugin CytoHubba se aplicó para filtrar los 10 principales objetivos basándose en MCC, MNC, grado, EPC, intermediedad, cercanía, radialidad y puntuaciones de estrés. La intersección de estos objetivos produjo 5 objetivos principales.

Construcción de la red "Medicina Herbal-Componente-Enfermedad-Objetivo"
En función de los objetivos superpuestos, se identificaron los componentes DCQD correspondientes. Los componentes relevantes, junto con sus objetivos asociados y los enlaces de enfermedades, fueron importados a Cytoscape 3.10.3 para construir un diagrama de red que ilustrara las relaciones "componente de medicina herbal-enfermedad-objetivo".

Análisis de enriquecimiento de objetivos principales y construcción de la red de "componente de medicina herbal-objetivo-vía-enfermedad"
Para explorar las posibles funciones biológicas y las vías clave de señalización de DCQD en el tratamiento del SDRA, los objetivos principales fueron sometidos a análisis de enriquecimiento GO y KEGG en Metascape (especie: "Homo sapiens"). Se seleccionaron los 10 mejores resultados de enriquecimiento de GO y los 13 mejores de los resultados de enriquecimiento de KEGG. La visualización se realizó utilizando herramientas de bioinformática para generar diagramas de burbujas KEGG, gráficos de barras GO y diagramas de burbujas Sankey. Además, basándose en los resultados del enriquecimiento funcional, se construyó un diagrama de red en Cytoscape 3.10.3 para ilustrar las relaciones "componente de medicina herbal-objetivo-vía de la enfermedad".

Acoplamiento molecular y visualización
Las estructuras moleculares secundarias de los compuestos se recuperaron de la base de datos PubChem, mientras que las estructuras 3D de los objetivos centrales se obtuvieron de la base de datos PDB (http://www.rcsb.org/). Se eliminaron moléculas de agua y residuos de aminoácidos utilizando PyMOL. Las proteínas y compuestos objetivo se importaban en AutoDock para acoplamiento molecular y así calcular las energías de unión. La visualización se realizó utilizando PyMOL. Se generó un mapa de calor de energía de enlace utilizando el paquete de mapas de pheatmap en R, con objetivos centrales en el eje x, compuestos en el eje y y un gradiente de color que representa energías de enlace. Se generaron diagramas de interacción bidimensional de los resultados del acoplamiento usando Discovery Studio Visualizer 4.5. Se realizó acoplamiento molecular para evaluar la viabilidad de unión entre compuestos y objetivos, en lugar de predecir la eficacia inhibitoria real.

Construcción del modelo de ratón ARDS
Este estudio fue aprobado por el comité de ética médica del Hospital del Lago Dushu de Suzhou (2410008). Se obtuvieron ratones machos sanos de C57BL/6J (n = 30; 20 ± 5 g). Los ratones se dividieron en un grupo de control (n = 10), un grupo LPS (n = 10, LPS 10 mg/kg) y un grupo DCQD (n = 10, recibiendo DCQD 0,9 g/kg mediante gavage oral combinado con LPS 10 mg/kg). Los ratones del grupo LPS recibieron una inyección intraperitoneal de LPS. A los ratones del grupo DCQD se les administró DCQD 0,9 g/kg mediante gavage oral inmediatamente después de la inyección intraperitoneal de LPS. Se tomaron mediciones inmediatamente antes y después de la extracción pulmonar de todos los ratones. Posteriormente, los tejidos pulmonares se almacenaron a -80 °C.

Análisis de manchas occidentales (WB)
Se aislaron proteínas de lisados de tejido pulmonar de ratón y sus concentraciones se midieron utilizando un kit de cuantificación de proteínas BCA. Posteriormente, las proteínas se desnaturalizaron hirviendo a 95 °C durante 10 minutos. Las proteínas desnaturalizadas se separaron en un gel SDS-PAGE al 10% preparado con un kit de preparación de gel, y luego se transfirieron a una membrana PVDF. Para evitar la unión inespecífica, las membranas del PVDF se bloquearon a temperatura ambiente durante 5 minutos utilizando un tampón rápido de bloqueo libre de proteínas. Tras el lavado con PBST, las membranas se incubaron durante la noche a 4 °C con anticuerpos primarios contra MMP9, HSP90, MYC y ARG1. Tras otro lavado con PBST, las membranas se incubaron durante 2 horas a temperatura ambiente con IgG(H+L) anticonejo de cabra conjugado con HRP. Finalmente, se aplicó el sustrato del kit de detección de quimiluminiscencia ultrasensible, y se detectaron bandas proteicas quimioluminiscentes utilizando un sistema de imagen quimioluminiscente BIO-RAD. El análisis en escala de grises se realizó con ImageJ. Los anticuerpos utilizados en este experimento se enumeran en la Tabla Suplementaria 2.

Análisis de ensayo inmunoenzimático ligado a enzimas (ELISA)
Primero, se recogió líquido de lavado broncoalveolar (BALF) realizando el lavado tres veces con 2 mL de suero. Los fluidos de lavado resultantes se agruparon y centrifugaron a 10.000 g durante 10 minutos para eliminar las células. El sobrenadante se aspiraba y almacenaba congelado en nitrógeno líquido. Posteriormente, se determinaron las concentraciones de citocinas objetivo siguiendo las instrucciones del fabricante utilizando el Kit IL-6 ELISA, el Kit IL-18 de Ratón y el Kit TNF-alfa ELISA del Raton. A continuación, la placa de reacción se colocó en un lector de microplacas y se midió el valor de densidad óptica (OD) de cada pozo a una longitud de onda de 450 nm, utilizando el pozo de control en blanco para ajuste cero. Finalmente, se graficó una curva estándar basada en las concentraciones y los valores de OD correspondientes de los estándares. La concentración del factor objetivo en cada muestra se calculaba según la ecuación estándar de la curva.

Análisis estadístico
Los datos se analizaron utilizando GraphPad Prism 10.1.2. La significación de las diferencias entre grupos se evaluó estadísticamente mediante un análisis unidireccional de la varianza o la prueba t de Student. Si el valor de P es menor que 0,05, la diferencia se considera significativa; si el valor P es menor que 0,01, se considera altamente significativo.

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Resultados

Análisis de bioactividad de DCQD
Para desentrañar los mecanismos moleculares subyacentes a la bioactividad de la DCQD, los objetivos potenciales se identificaron primero mediante el cribado de las bases de datos suizas de predicción de objetivos y TCMSP. Se combinaron un total de 16 componentes de ruibarbo, 17 de naranja amarga inmadura y 2 de corteza de magnolia, lo que dio 614 objetivos potenciales (Figura 1A). Posteriormente, se construyó un diagrama de red para visual...

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Discusión

El SDRA ha evolucionado hasta convertirse en un trastorno pulmonar potencialmente mortal, imponiendo una carga considerable sobre la atención sanitaria global, con una incidencia anual de 1,5 a 79 casos por cada 100.000 personas y tasas de mortalidad que oscilan entre el 34,9% y el 46,1% en distintos nivelesde gravedad 37. A pesar de los avances en las estrategias de ventilación mecánica, incluyendo la ventilación protectora pulmonar y la posición prona, los resul...

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Divulgaciones

Los autores afirman que la investigación se realizó en ausencia de relaciones comerciales o financieras que pudieran considerarse un posible conflicto de intereses. No se utilizaron IA generativa ni tecnologías asistidas por IA en la preparación de este trabajo.

Agradecimientos

Este estudio fue financiado por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (Número de Subvención: 82570078).

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Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
Anticuerpo policlonal de arginasa-1Protein Tech Group Inc., EE. UU.16001-1-AP
AutoDockEl Instituto de Investigación ScrippsNAhttp://autodock.scripps.edu/
base de datos BATMAN-TCM  Universidad de Medicina China de PekínNAhttp://bionet.ncpsb.org.cn/batman-tcm/
Kit de cuantificación de proteínas BCAServicebioG2026
BioinformáticaBioinformáticaNAhttps://www.bioinformatics.com.cn/
Sistema de imagen quimioluminiscencia BIO-RADThermo Fisher Scientifichttps://www.bio-rad.com/en-in/category/chemidoc-imaging-systems?ID=NINJ0Z15
Ratones C57BL/6JHangzhou Ziyuan Laboratory Animal Technology Co., Ltd
Anticuerpo policlonal c-MYCProtein Tech Group Inc., EE. UU.10828-1-AP
CytoscapeCytoscapeVersión 3.10.3https://cytoscape.org/
DCQDEl Departamento de Medicina Tradicional China del Hospital del Lago Dushu de Suzhou
Discovery Studio Visualizer DescubrimientoVersión 4.5
GraphPad Prism DotmaticsVersión 10.1.2https://www.graphpad.com/
Anticuerpo policlonal GAPDHProtein Tech Group Inc., EE. UU.10494-1-AP
Kit de preparación en gelServicebioG2003
GeneCards  Base de datosCentro del genoma humano coronaNAhttps://previous.genecards.org/
Base de datos GEOCentro Nacional de Información Biotecnológica (NCBI)GSE32707 (plataforma GPL570, n=45)
Affinipure Goat Anti-Rabbit IgG(H+L) conjugado con HRPProtein Tech Group Inc., EE. UU.SA00001-2
Anticuerpo policlonal HSP90Protein Tech Group Inc., EE. UU.13171-1-AP
Lipopolisacáridos (LPS)SolarbioL8880
Base de datos MetascapeNIHNAhttps://metascape.org/gp/index
Lector de microplacasBioTeKhttps://www.agilent.com/en/product/cell-analysis/microplate-readers?srs
ltid=AfmBOoqJhJhNJW6vNU
fnskFb9jjcTgXww1A1km-JVP
P1SScq1Mx78HBi
Anticuerpo policlonal MMP-9 (N-terminal)Protein Tech Group Inc., EE. UU.10375-2-AP
Kit IL-18 ELISA para ratónServicebioGEH0010
Kit ELISA IL-6 para ratónServicebioGEM0001
Kit ELISA TNF-alfa para ratónServicebioGEH0004
Base de datos OMIMUniversidad Johns HopkinsNAhttps://www.omim.org/
Omni-ECL y comercio; Kit de detección de quimioluminiscencia ultrasensibleEpizyme BiotechSQ201
Base de datos PDBRCSBNAhttp://www.rcsb.org/
Amortiguador bloqueador rápido libre de proteínasEpizyme BiotechG2052
Base de datos PubChemCentro Nacional de Información Biotecnológica (NCBI)https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/
Membrana PVDFMerckNA
PyMOLSchrödingerVersión 3.10.3
Base de datos STRINGCoalición global de biodatos y ElixirNAhttps://cn.string-db.org/
Base de datos suiza de predicción de objetivosInstituto Suizo de BioinformáticaNAhttp://www.swisstargetprediction.cn/
Base de datos de Farmacología de Sistemas de Medicina Tradicional China (TCMSP)Universidad Politécnica del NoroesteVersión 2.3https://www.tcmsp-e.com/

Referencias

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