מאמר מחקר

דלקת מפרקים שגרונית: חקירה חישובית משולבת של בנזודיאז-פירן ודלקת מפרקים שגרונית: חקירה חישובית משולבת

DOI:

10.3791/70636

⸱

26 במאי 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Beijing University of Chinese Medicine, 2Department of Traditional Chinese Medicine Rheumatology, China-Japan Friendship Hospital, 3Third Affiliated Hospital of Beijing University of Chinese Medicine, 4Department of Rheumatology, Beijing Hospital of Traditional Chinese Medicine

במאמר זה

סיכום

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה השתמש בגישה משולבת של טוקסיקולוגיה חישובית כדי לחקור באופן שיטתי את הקשר בין חשיפה לבנזו[א]פירן לדלקת מפרקים שגרונית. הניתוח זיהה חמישה גני יעד מרכזיים, חשף את העשרתם במסלולי חיסון מרכזיים, ואישר קישור יציב לחלבוני BaP, והבהיר מנגנונים מולקולריים פוטנציאליים לדלקת מפרקים שגרונית הנגרמת מזהמים סביבתיים (RA).

תקציר

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

פחמימנים ארומטיים פוליציקליים (PAHs), מזהמים סביבתיים נפוצים, נחשבים לגורמים סביבתיים משמעותיים התורמים לפתוגנזה של RA. בנזו[a]פירן (BaP), רכיב מרכזי ב-PAHs, עשוי להיות קשור להופעת RA; עם זאת, המנגנון הטוקסיקולוגי הבסיסי טרם הובהר במלואו. במחקר זה, טיפלנו באופן שיטתי בפער הידע הזה באמצעות גישה משולבת המשלבת טוקסיקולוגיה ברשת, למידת מכונה ועגינה מולקולרית. בתחילה, נערך ניתוח טוקסיקולוגיה ברשת בהתבסס על המבנה המולקולרי של BaP. על ידי שילוב וסינון מידע מטרות ממספר מסדי נתונים, זוהו בסופו של דבר 15 גנים פוטנציאליים של BaP הקשורים ל-RA, ונבנתה רשת האינטראקציה שלהם. ניתוחי העשרה של GO ו-KEGG גילו כי גנים אלו הועשרו באופן משמעותי בתהליכים ביולוגיים כגון נדידת לויקוציטים והעברת אותות תאי חיסון, והיו קשורים למסלולי האיתות של NF-κB וקולטני תאי T, בין היתר. ניתוח טופולוגי מאוחר יותר באמצעות מסד הנתונים STRING ותוכנת Cytoscape סינן חמישה גנים מרכזיים (LCK, ZAP70, ITK, GZMA ו-ITGAL), שחשיבותם אומתה עוד יותר באמצעות למידת מכונה. תוצאות סימולציית עגינה מולקולרית ודינמיקה מולקולרית הראו כי BaP מפגין זיקה חזקה לקישורה למוצרי החלבון של הגנים היעדים הללו, מה שמוביל להיווצרות קומפלקסים יציבים קונפורמציה. לסיכום, מחקר זה משתמש בגישה חישובית משולבת כדי להבהיר את המנגנונים הפוטנציאליים שבאמצעותם BaP עשוי לתרום להתפתחות RA, ובכך מספק בסיס תיאורטי לחקירות עתידיות במניעה וטיפול ב-RA הקשורים למזהמים סביבתיים.

מבוא

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

דלקת מפרקים שגרונית היא מחלה אוטואימונית נפוצה המתאפיינת בסינוביטיס כרונית וביצירת פאנוס, המניעים הרס הדרגתי של סחוס ושחיקת עצם. שינויים פתולוגיים אלו מובילים לתפקוד לקוי במפרקים, סיכון מוגבר לשברים פתולוגיים, ולבסוף לנכות, ובכך פוגעים קשות באיכות החיים של המטופלים1. למרות שהאטיולוגיה של RA אינה מובנת במלואה, הפתוגנזה שלו נובעת בדרך כלל מהשפעות משולבות של גורמים גנטיים (למשל, תת-סוגים של גנים HLA-DR4 ו-HLA-DR1) וגורמים סביבתיים (למשל, עישון, צריכת אלכוהול, זיהום בנגיף אפשטיין-באר, חשיפה לזיהום אוויר)2. מחקרים אפידמיולוגיים קבעו קשר משמעותי בין PAHs מזיהום אוויר לבין סיכון מוגבר להופעת RA3.

PAHs הם מזהמי אוויר נפוצים שמקורם בבעירה לא מלאה של חומרים כמו פחם, נפט, גז טבעי וטבק, ונחשבים למתווכים סביבתיים חשובים של פתוגנזה של דלקת רובוטיק. הם יכולים להיקשר לקומפלקס קולטני הפחמימנים האריל (AHR) בתאי החיסון, מה שמוביל לחשיפת אותות מיקום גרעיניים ולהעברת קומפלקס הליגנד–AHR אל הגרעין. בהקשר של פתוגנזה של RA, AHR הקשור ל-PAH פועל כחיישן סביבתי מרכזי שמניע את חוסר הוויסות החיסוני דרך מסלולים מקושרים. עם ההפעלה, ה-AHR יוצר הטרודימרים עם ARNT ומווסת את ביטוי הגנים של CYP, ומתחיל מפל דלקתי4. הפעלה זו של AHR משבשת בו-זמנית את האיזון בין תאי T פרו-דלקתיים ותאי רגולטוריים: מצד אחד, היא מפעילה את ציר האיתות AHR/Jag1/Notch, ומגבירהאת שחרור הציטוקינים של תאי Th17. מצד שני, AHR נקשר ישירות למקדם GOT1 כדי להעלות את ביטוי GOT1, מה שמעורר היפרמתילציה של לוקוס FOXP3 ומדכא התמיינות Treg6. חוסר האיזון בין Th17 ל-Treg יוצר סביבה פרו-דלקתית. יתרה מזאת, הפעלת AHR מגבירה עוד יותר תגובות מסוג Th2 על ידי הגברת ביטוי CCR8 וציטוקינים כמו IL-4 ו-IL-13, אשר יחד ממשיכים דלקת סינוביאלית ונזק לרקמה7. לכן, הפעלת AHR משמשת כמרכז שמקשר בין חשיפה סביבתית ל-PAH לבין חוסר ויסות Th17/Treg/Th2, ובכך יוצר גשר מכני בין גנוטיפ, גורמים סביבתיים ופתולוגיה של RA.

באטמוספירה, PAHs קיימים כתערובות מורכבות, כאשר BaP משמש כמרכיב מרכזי. במאקרופאגים אנושיים, BaP יכול לגרום לייצור CXCL8 (IL-8) על ידי קידום קישור AHR למקדם CXCL8, ובהמשך לגרום לביטוי של גורמים כימוטקטיים של נויטרופילים8. בנוסף, BaP יכול להעלות את ביטוי הסלגים בסינוביוציטים דמויי פיברובלסטים (FLS) אצל מטופלים עם דלקת מפרקים שגרונית, באופן תלוי במינון, מה שמחמיראת התקדמות דלקת המפרקים. בעכברים מסוג בר, BaP מקדם את מפעיל קולטני הגורמים של הפעלת אוסטאוקלסט (OC) המתווכת על ידי פעילות אנזימי CYP1A1 על ידי הפעלת פעילות אנזימי CYP1A1, מה שמוביל בסופו של דבר לאובדן עצם10. עם זאת, המנגנון המדויק שמאחורי תפקיד רעילות BaP בפתוגנזה של RA נותר לא ברור. אנו משערים ש-BaP מקדם פתוגנזה של RA על ידי אינטראקציה ישירה עם חלבוני מטרה מרכזיים הקשורים לחיסון, והפרעה של מסלולי איתות מרובים המעורבים בהפעלת תאי T, איזון Th17/Treg וייצור ציטוקינים דלקתיים, ובכך מקשר חשיפה סביבתית ל-BaP לדלקת סינוביאלית ולהרס מפרקים. טוקסיקולוגיה רשתית מתאימה יותר משיטות ניסוי מסורתיות של מסלול יחיד למחקר זה, משום ש-BaP ככל הנראה פועל על מספר מטרות הקשורות למערכת החיסון ועל מסלולים מצטלבים. בהשוואה לגישות ניסיוניות קונבנציונליות שבוחנות בדרך כלל מסלול אחד או כמה מטרות בכל פעם, טוקסיקולוגיה רשתית מאפשרת מבט הוליסטי על אינטראקציות מרובות מטרות והשפעות מערכתיות, אף על פי שהתחזיות שלה תלויים במסדי נתונים ודורשות אימות ניסוי.

המחקר הקיים על תפקיד BaP ב-RA מוגבל בעיקר למסלולים בודדים או לתיאורים מכניים ליניאריים, וחסר ניתוח משולב של מאפייני רגולציה מרובי מטרות ורב-רמות. המחקר הקיים על תפקיד BaP ב-RA מוגבל בעיקר למסלולים בודדים או לתיאורים מכניים ליניאריים, וחסר ניתוח משולב של מאפייני רגולציה מרובי מטרות ורב-רמות. לכן, נדרשות גישות הוליסטיות כמו טוקסיקולוגיה רשתית כדי לפענח את הקשר המורכב בין חשיפה ל-BaP לפתוגנזה 11,12,13. עם זאת, קיימת מחסור במחקרי טוקסיקולוגיה רשתית הקשורים למחלות הנגרמות על ידי מזהמים סביבתיים. החידוש של מחקר זה טמון בשילוב טוקסיקולוגיה ברשת, למידת מכונה ועגינה מולקולרית כדי לחקור באופן שיטתי את הפתוגנזה של RA המתווכת על ידי BaP, במקום להתמקד במסלול יחיד או במטרות מבודדות. הוא מזהה גנים מרכזיים של המרכז באמצעות ניתוח טופולוגי בשילוב עם למידת מכונה, ולראשונה מספק אימות ברמה מולקולרית של מצבי הקישור והיציבות התרמודינמית בין BaP למוצרי כל גן ליבה. על ידי זיהוי שיטתי של המנגנונים המולקולריים הפוטנציאליים שבאמצעותם BaP עשוי לקדם את הופעת ופיתוח RA, מחקר חישובי זה שואף לספק בסיס תיאורטי להבנת טריגרים סביבתיים של RA ולפיתוח אסטרטגיות טיפוליות ממוקדות. בהשוואה לניתוחים מסורתיים חד-נתיביים, גישה משולבת זו מאפשרת הערכה שיטתית של אינטראקציות מרובות מטרות, ומציעה יישום רחב יותר בחקר מנגנוני מחלה סביבתיים מורכבים. עם זאת, יש לציין כי השיטה שלנו נותנת עדיפות לגנים מרכזיים בעלי ביטחון גבוה באמצעות חיתוך וניתוח טופולוגי, אשר עלול בטעות להוציא גנים מועמדים רלוונטיים ביולוגית שאינם עומדים בספי הבחירה בו-זמנית. מחקרים עתידיים עשויים לחקור אסטרטגיות משלימות, כגון יישום למידת מכונה על קבוצת היעדים החזויים, שילוב נתוני אומיקס אחרים, או ביצוע אימות ניסויי ממוקד, כדי לאשר ולהרחיב את הממצאים שלנו.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הצהרת אתיקה
מחקר זה לא כלל ישירות משתתפים אנושיים או נבדקים בעלי חיים.

רכישת מטרות ב-BaP
BaP התאפיין בשילוב נתונים ממספר מסדי נתונים. מאגר הנתונים PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/) נבדק באמצעות מילת המפתח "Benzo[a]pyrene" כדי לקבל את המבנה הכימי והמבנה הדו-ממדי הקנוני שלו (מחרוזת SMILES: C1=CC=C2C3=C4C(=CC2=C1)C=CC5=C4C(=CC=C5)C=C3)14. מטרות פוטנציאליות ל-BaP נאספו ממאגרי הנתונים ChEMBL (https://www.ebi.ac.uk/chembl/), SEA (https://sea.bkslab.org/) ו-PharmMapper (http://lilab-ecust.cn/pharmmapper) 15,16,17. כל היעדים החזויים הוגבלו לפרוטאום של הומו ספיינס. רשימה מלאה של יעדי BaP החזויים (n = 474) מסופקת בטבלה משלימה S1. זרימת העבודה האנליטית המלאה מיוצגת באופן סכמטי באיור 1.

figure-protocol-1
איור 1. תרשים זרימה של ניתוח מערכי נתונים במאמר זה, הממחיש את תהליך העבודה הכולל רכישת נתונים, עיבוד מוקדם, ניתוח ביטויים דיפרנציאליים, בניית רשת ושלבי אימות. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

רכישת מטרות הקשורות ל-RA
במחקר זה, חמישה מאגרי נתונים של דלקת מפרקים שגרומטית (GEO) של NCBI (GEO) (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds/) באמצעות מילות מפתח "דלקת מפרקים שגרונית" ו"הומו ספיינס"18. בהתבסס על גודל מערך הנתונים ועיצוב הניסוי, GSE77298 (RA: 16 דגימות; ביקורת: 7 דגימות), GSE1919 (RA: 5 דגימות; ביקורת: 5 דגימות), ו-GSE55235 (RA: 10 דגימות; ביקורת: 10 דגימות) יצרה את מערך ההכשרה לזיהוי גנים מבוטאים באופן שונה (DEGs), בעוד GSE12021 (RA: 24 דגימות; ביקורת: 13 דגימות) ו-GSE55457 (RA: 13 דגימות; בקרה: 10 דגימות) שימשו כסט הוולידציה. פרטים נוספים על מערכי נתונים אלו, כגון פלטפורמות, דגימות וסדרות GSE, ניתן למצוא בטבלה 1.

הנתונים תוקנו באמצעות כלי GEO2R המקוון, ויצרו מטריצות ביטוי שעברו שינוי ל-log2 לניתוח עתידי. כדי למנוע הפרעות מקבוצות ניסוי שונות, תוקנו הטיות שיטתיות בין מערכי נתונים באמצעות פונקציית ComBat מחבילת SVA המבוססת על מסגרת בייס אמפירית פרמטרית. ניתוח רכיבים עיקריים (PCA) שימש לאחר מכן לאימות אפקט התיקון, והראה שיפור משמעותי באשכול דגימות בין האצוות, ובכך אישר את הסרת אפקטי האצווה. מטריצת הנתונים הממוזגת והמתוקנת שימשה לניתוח דיפרנציאלי מאוחר יותר.

סדרת GSEדגימותפלטפורמהקבוצה
GSE7729816 RA ו-7 בקרותGPL570קבוצת אימונים
GSE19195 RA ו-5 בקריםGPL91קבוצת אימונים
GSE5523510 RA ו-10 בקרותGPL96קבוצת אימונים
GSE1202124 RA ו-13 בקרותGPL96קבוצת אימות
GSE5545713 RA ו-10 בקרותGPL9קבוצת אימות

טבלה 1: סיכום חמשת מערכי הנתונים של GEO ששימשו במחקר זה.
הטבלה מספקת את מספר הגישה ל-GEO (סדרת GSE), הרכב המדגם (מספר חולי דלקת מפרקים שגרונית וביקורת בריאה), מזהה פלטפורמה (GPL) לכל מערך נתונים והקצאה לקבוצת ההכשרה או לקבוצת האימות.

ניתוח רשת ביטוי משותף של גנים משוקללים (WGCNA)
WGCNA שימש להערכת מאפייני רשת הביטוי המשותפים של ה-DEGs הקשוריםל-RA 19. בהתבסס על מטריצת הביטוי המתוקנת באצווה, בוצע תחילה עיבוד נתונים מוקדם: גנים בעלי שונות נמוכה עם סטיית תקן של פחות מ-0.5 הוסרו, בעוד שאיכות הדגימה והגנים הוערכו באמצעות פונקציה להערכת דגימות וגנים טובים. בהמשך, הוחל אשכולות היררכיים לזיהוי והסרת דגימות חריגות. לבניית רשת קו-ביטוי משוקללת, נעשה שימוש בפונקציה להערכה שיטתית של ערכי עוצמה עם סף רך להערכה שיטתית של ערכי עוצמה עם סף רך שנעים בין 1 ל-20. Power = 12 נבחר כסף הרך האופטימלי (מדד התאמה לטופולוגיה ללא קנה מידה R2 = 0.90), מה שהבטיח שטופולוגיית הרשת תעמוד בקריטריון ללא קנה מידה. בהתבסס על ערך החזקה זה, נבנתה מטריצת שכנות, וחושבה מטריצת החפיפה הטופולוגית (TOM). הגנים היו מקובצים היררכית, ואלגוריתם חיתוך דינמי שימש לזיהוי מודולי גנים ראשוניים. בהמשך, מודולים דומים אוחדו באמצעות אשכולות של הגננים העצמיים של המודולים, מה שהוביל לרשת מודולי גנים חזקה. כל הניתוחים בוצעו באמצעות חבילת R ייעודית לניתוח רשת קו-ביטוי משוקלל כדי להבטיח אמינות ושחזוריות של בניית הרשת. נערך ניתוח של החיתוך בין גני המרכז של DEGs/WGCNA לבין מטרות BaP החזויות כדי לזהות מטרות ליבה של BaP הקשורות לפתוגנזה של RA, אשר הוצגו באמצעות תוכנת דיאגרמות ון.

זיהוי מטרות הקשורות ל-BaP הקשורות לפתוגנזה של דלקת מפרקים שגרונית
ניתוח חיתוך בוצע באמצעות חבילת R לדיאגרמות ון כדי לזהות מטרות של BaP החופפות לפתוגנזה של RA. אלו יובאו למסד הנתונים של STRING לבניית רשת אינטראקציה בין חלבון לחלבון (PPI), כאשר המין מוגדר ל"Homo sapiens" וציון האמון באינטראקציה מוגדר ל-> 0.7 כדי להבטיח אמינות רשתגבוהה 20. סף זה נבחר משום שהוא תואם לרמת "ביטחון גבוהה" במסד הנתונים STRING, שמאזנת את שימור האינטראקציות הביולוגיות הרלוונטיות לבין מזעור חיוביים שגויים הקשורים בדרך כלל לציוני ביטחון נמוכים יותר. סף של > 0.7 אומץ באופן נרחב במחקרי טוקסיקולוגיה ברשתות כדי לתת עדיפות לקשרים חזקים וניתנים לשחזור חלבונים. קובץ ה-TSV שהתקבל הורד ממסד הנתונים של אינטראקציות חלבון-חלבון (STRING) ויובא לתוכנת ויזואליזציה של רשת (Cytoscape) לצורך ויזואליזציה ברשת. חלבוני הליבה ברשת זוהו בהתבסס על תוצאות הדירוג שנוצרו על ידי אלגוריתם Degree בתוסף CytoHubba ושימשו לניתוח מאוחר יותר.

ניתוח העשרה של KEGG ו-GO
הקיצורים של הגנים הקשורים למודולציית BaP ולפתוגנזה של RA הומרו ל-Entrez IDs באמצעות "org". חבילת הערות Hs.eg.db" ב-R. לאחר מכן, בוצע ניתוח העשרת מסלולי KEGG באמצעות כלי clusterProfiler, כאשר סף המובהקות נקבע ל-0.05. בינתיים, האנוטציה הפונקציונלית של GO כיסתה את שלוש הקטגוריות המרכזיות של GO: תהליך ביולוגי (BP), רכיב תא (CC) ותפקוד מולקולרי (MF), ובוצעה באמצעות פונקציית enrichGO, כאשר גם ערך P וגם ערך q-value נקבעו ל-0.05. יש לציין שלא בוצעה תיקון בדיקות מרובות, שכן המטרה העיקרית של ניתוח חקרני זה הייתה למקסם את גילוי המסלולים הביולוגיים הפוטנציאליים הרלוונטיים ומונחים תפקודיים, ובכך ליצור סט רחב יותר של השערות ניתנות לבדיקה לאימות ניסויי עתידי. לבסוף, תוצאות ניתוח ההעשרה הוצגו גרפית באמצעות פונקציות barplot ו-dotplot מחבילת enrichplot.

אימות מבוסס למידת מכונה של גנים מרכזיים
כדי להעריך את יכולת החיזוי של הגנים המרכזיים הקשורים ל-BaP ול-RA, ולשמור על שקיפות המודלים, יישמנו תהליך שיטת עבודה שיטתית של למידת מכונה. באמצעות פרופילי הביטוי של הגנים המרכזיים הנבחרים, נבנו מודלים חיזויים עם 11 אלגוריתמים שונים של למידת מכונה: רגרסיית לאסו (LR), מכונת וקטור תמיכה (SVM), יער אקראי (RF), glmBoost, מודל ליניארי מוכלל בשלבים (GLM), רגרסיית רכס, רשת אלסטית (Enet), מכונת הגברת גרדיאנט (GBM), ניתוח דיסקרימיננטי ליניארי (LDA), הגברת גרדיאנט אקסטריימי (XGBoost) ובייז נאיבי. היפרפרמטרים אופטימיזם באמצעות אימות צולב חמש, כאשר דגימה שכבתית שימשה לחלוקת הנתונים לקבוצות אימון ואימות פנימי. זרע אקראי קבוע (set.seed(123)) שימש לאורך כל תהליך למידת המכונה כדי להבטיח שחזוריות של פיצול נתונים, קיפולים צולבים ואימותיים ואימון מודלים. ההיפרפרמטרים המרכזיים לכל אלגוריתם מסופקים בטבלה משלימה S2. ביצועי המודל הוערכו באמצעות מספר מדדים, כולל שטח מתחת לעקומה (AUC), דיוק וציון F1. כדי להתמודד עם המגבלות הטבועות בגישות של מודל יחיד, יישמנו אסטרטגיית סטאקינג אנסמבל ששילבה תחזיות ממודלים בסיסיים בעלי ביצועים טובים ביותר. בהכרה באופי ה"קופסה השחורה" של מודלים רבים של למידת מכונה, השתמשנו באלגוריתם SHapley Additive exPlanations (SHAP) כדי לכמת את תרומת כל גן לתחזיות. הגודל והכיוון של ערכי SHAP שימשו לפרשנות חשיבות הגנים בהחלטות הסיווג, ובכך לשפר את יכולת הפרשנות של פלטי המודל.

עגינה מולקולרית של BaP עם מטרות ליבה
כדי לבדוק את מאפייני הקישור בין BaP לבין מוצרי הגנים המרכזיים, בוצעו סימולציות עגינה מולקולרית. המבנה התלת-ממדי של BaP (ליגנד) התקבל בפורמט SDF ממסד הנתונים PubChem. מבני החלבון התואמים למטרות הליבה נאספו מבנק הנתונים של RCSB (https://www.rcsb.org/) בפורמט PDB, שנבחרו לפי מזהי UniProt שלהם, עם העדפה למבנים המכילים ליגנדים מתגבשים יחד או קואורדינטות ברזולוציה גבוהה. לפני העגינה, הכנת חלבון בוצעה באמצעות PyMol, שבמהלכה הוסרו מולקולות מים, ליגנדים מתגבשים יחד ורכיבים שאינם חלבונים כמו יונים כדי למנוע הפרעות21. עבור חלבונים עם ליגנדים מתגבשים יחד במבני ה-PDB המקוריים שלהם, מרכז האתר הפעיל הוגדר באמצעות הקואורדינטות האטומיות של הליגנד הקשור. עבור חלבונים ללא ליגנדים קו-קריסטליזציה, מרכז האתר הפעיל נקבע על בסיס קואורדינטות של שאריות מפתח שדווחו בספרות כקריטיות לפעילות קטליטית או לקשירת מעכבים. רשת העגינה הייתה ממוקמת בקואורדינטות האתר הפעיל שהוגדרו, עם קופסה מעוקבת של 25 × 25 × 25 Å שהוחלשה לכל מטרה. גודל הקופסה הסטנדרטי של 25 Å מבטיח כיסוי מלא של כל אתר פעיל עם מרווח מספיק לדגימת ליגנדים, תוך הימנעות מעלות חישובית מופרזת. כל חישובי העגינה בוצעו באמצעות AutoDock Vina (גרסה 1.2.5). הקונפורמציה שהציגה את ציון הווינה המועדף ביותר נבחרה כמצב הקשירה המייצג ונרשמה אנרגיית הקישור המתאימה. תנוחות קישור תלת-ממדיות נוצרו באמצעות PyMol (גרסה 2.5.7), ודיאגרמות אינטראקציה דו-ממדיות הופקו באמצעות Discovery Studio (גרסה 2021) להמחשת אינטראקציות מרכזיות, כולל קשרי מימן ומגעים הידרופוביים.

סימולציית דינמיקה מולקולרית
סימולציות דינמיקה מולקולרית בוצעו עם Gromacs 2025.3, תוך שימוש בקומפלקסים שמקורם בעגינה כמבני התחלה. אטומי החלבון הוצגו באמצעות שדה הכוח AMBER14SB, ומולקולות המים יוצגו באמצעות מודל TIP3P. כל קומפלקס חלבון-ליגנד הומס בקופסת מים קוביית, עם מרחק מינימלי של 1 ננומטר בין פני החלבון לגבול הקופסה. יוני נתרן או כלוריד נוספו לפי הצורך להשגת אלקטרוניטרליות במערכת. בוצעה מזעור אנרגיה ראשוני באמצעות שילוב של אלגוריתמים של ירידה תלולה וגרדיאנטים צמודים, שכל אחד מהם רץ עד 10,000 צעדים. אינטראקציות אלקטרוסטטיות לטווח ארוך חושבו באמצעות שיטת חלקיקים-רשת Ewald (PME), בעוד שמרחק חיתוך של 1.0 ננומטר הוחל הן על ואן דר ואלס והן על אינטראקציות אלקטרוסטטיות קצרות טווח. לאחר מינימום אנרגיה, המערכות התייצבו בהדרגה תחת תנאי NVT (נפח וטמפרטורה קבועים) ו-NPT (לחץ וטמפרטורה קבועים). ריצות ייצור של 100 ננו-שניות בוצעו לאחר מכן בטמפרטורה ולחץ קבועים, עם צעד זמן של 0.002 פס (2 fs) וסך של 50,000,000 שלבים. כל סימולציה בוצעה פעם אחת (ללא שכפולים), שכן המטרה העיקרית הייתה להעריך את יציבות קומפלקסי הקישור בתנאים סטנדרטיים. הטמפרטורה נשמרה באמצעות תרמוסטט V-rescale, והלחץ נשלט באמצעות ברוסטט Parrinello–Rahman. במהלך הסימולציה, חיתוך של 1.0 ננומטר הוחל בעקביות עבור אינטראקציות לא מקושרות. כדי להעריך יציבות מבנית וגמישות, חישבנו את השורש את סטיית הריבוע הממוצעת (RMSD) של מיקומי האטומים, את תנודת השורש הממוצעת הריבועית (RMSF) לשארית, את רדיוס הסיבוב (Rg) כמדד לקומפקטיות מבנית, ואת שטח הפנים הנגיש לממס (SASA). כל הגרפים נוצרו באמצעות QtGrace.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

רכישת מטרות ב-BaP
נתונים לגבי המבנה המולקולרי של BaP התקבלו ממאגר PubChem (איור 2A). היעדים הביולוגיים הפוטנציאליים של BaP נחזו באופן שיטתי על ידי שילוב מידע משלושה מאגרי מידע משלימים—ChEMBL, PharmMapper ו-SEA—שהוביל לזיהוי 474 יעדים פוטנציאליים (איור 2B).

figure-results-1
איור 2. זיהוי חלבוני מטר...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

RA היא מחלה אוטואימונית מורכבת הנובעת מהאינטראקציה בין רגישות גנטית לגורמים סביבתיים. מבין גורמי הסיכון הסביבתיים הרבים, PAHs, אחד מזהמי האוויר הנפוצים ביותר, נחשבים לקשר חשוב המקשר בין חשיפה סביבתית להופעת RA. מחקרים קודמים הראו באופן ראשוני כי PAHs יכולים להשפיע על איזון התמיינות תאי החיסון דרך מסלול ה-AHR, וכן לגרום ללחץ חמצוני. BaP, רכיב מייצג מאוד של PAHs, זכה לתשומת לב רבה בשל הרעילות שלו ונוכחותו הסביבתית הנרחבת22. עם זאת, היעדים הישירים ומנגנוני הפעולה המר...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המחברים מדווחים שאין ניגודי עניינים בעבודה זו.

תודות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

עבודה זו נתמכה על ידי הקרן הלאומית למדעי הטבע של סין [מספרי מענקים 82274435, 82074223]; הפרויקט המרכזי ברמת הממשלה המרכזית: הקמת יכולת שימוש בר-קיימא במשאבי רפואה סינית יקרי ערך [מענק מספר 2060302]; והמחזור החמישי של תוכנית ההכשרה הלאומית למצוינות קלינית ברפואה סינית בשנת 2022 [מענק מספר 2022178].

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
אוטודוק וינהhttps://vina.scripps.edu1.2.5 (SCR_011958)תוכנת עגינה מולקולרית
clusterProfiler (חבילת R)https://bioconductor.org/packages/clusterProfiler4.10.0 (SCR_016884)חבילת R לניתוח העשרה
CytoHubba (תוסף Cytoscape)https://apps.cytoscape.org/apps/cytohubba0.1תוסף לזיהוי גנים במרכז (אלגוריתם דרגה)
ציטוסקייףhttps://cytoscape.org3.10.1 (SCR_003032)תוכנת ויזואליזציה של רשת
סטודיו דיסקברידאסו סיסט ו-egrave; MES BIOVIA2021תוכנה ליצירת דיאגרמות אינטראקציה דו-ממדיות
enrichplot (חבילת R)https://bioconductor.org/packages/enrichplot1.22.0 (SCR_021165)חבילת R להצגת תוצאות העשרה
גרומקסhttps://www.gromacs.org2025.3 (SCR_014565)תוכנת סימולציה לדינמיקה מולקולרית
לימה (חבילת R)https://bioconductor.org/packages/limma3.58.1 (SCR_010943)חבילת R לניתוח ביטויים דיפרנציאליים
org. Hs.eg.db (חבילת R)https://bioconductor.org/packages/org. Hs.eg.db3.18.0 (SCR_006442)חבילת הערות R למזהי גנים אנושיים
פיימולSchrö דינגר, בע"מ2.5.7 (SCR_000305)תוכנת ויזואליזציה מולקולרית
QtGracehttps://sourceforge.net/projects/grace/0.2.6כלי שרטוט לניתוח מסלול
R (סביבת תכנות)https://www.r-project.org4.3.1 (SCR_001905)תוכנות מחשוב סטטיסטיות
מאגר מחרוזותhttps://string-db.org12 (SCR_005223)מאגר אינטראקציות חלבון-חלבון
venn (חבילת R)https://cran.r-project.org/package=venn1.11חבילת R ליצירת דיאגרמות ון
WGCNA (חבילת R)https://cran.r-project.org/package=WGCNA1.72 (SCR_003302)חבילת R ייעודית לניתוח רשתות קו-ביטוי משוקלל

מקורות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Zhao, Y., Chen, G. Y., Fang, M. Research trends of rheumatoid arthritis and depression from 2019 to 2023: a bibliometric analysis. J Multidiscip Healthc. 17, 4465-4474 (2024).
  2. Venetsanopoulou, A. I., Alamanos, Y., Voulgari, P. V., Drosos, A. A. Epidemiology of rheumatoid arthritis: genetic and environmental influences. Expert Rev Clin Immunol. 18 (9), 923-931 (2022).
  3. Beidelschies, M., et al. Polycyclic aromatic hydrocarbons and risk of rheumatoid arthritis: a cross-sectional analysis of the National Health and Nutrition Examination Survey, 2007 - 2016. BMJ Open. 13 (5), e071514(2023).
  4. Xi, X., et al. Polycyclic aromatic hydrocarbons affect rheumatoid arthritis pathogenesis via aryl hydrocarbon receptor. Front Immunol. 13, 797815(2022).
  5. Xia, M., et al. Vehicular exhaust particles promote allergic airway inflammation through an aryl hydrocarbon receptor-notch signaling cascade. J Allergy Clin Immunol. 136 (2), 441-453 (2015).
  6. Sun, L., et al. Particulate matter of 2.5 µm or less in diameter disturbs the balance of TH17/regulatory T cells by targeting glutamate oxaloacetate transaminase 1 and hypoxia-inducible factor 1α in an asthma model. J Allergy Clin Immunol. 145 (1), 402-414 (2020).
  7. Hew, K. M., et al. Childhood exposure to ambient polycyclic aromatic hydrocarbons is linked to epigenetic modifications and impaired systemic immunity in T cells. Clin Exp Allergy. 45 (1), 238-248 (2015).
  8. Podechard, N., et al. Interleukin-8 induction by the environmental contaminant benzo(a)pyrene is aryl hydrocarbon receptor-dependent and leads to lung inflammation. Toxicol Lett. 177 (2), 130-137 (2008).
  9. Lee, J., et al. A role for benzo[a]pyrene and Slug in invasive properties of fibroblast-like synoviocytes in rheumatoid arthritis: a potential molecular link between smoking and radiographic progression. Joint Bone Spine. 80 (6), 621-625 (2013).
  10. Iqbal, J., et al. Smoke carcinogens cause bone loss through the aryl hydrocarbon receptor and induction of Cyp1 enzymes. Proc Natl Acad Sci USA. 110 (27), 11115-11120 (2013).
  11. Chen, G. Y., et al. Mechanisms of total glucosides of paeony in alleviating methotrexate-induced liver injury. Drug Des Devel Ther. 19, 3407-3423 (2025).
  12. Chen, G. Y., et al. Prediction of Rhizoma Drynariae targets in the treatment of osteoarthritis based on network pharmacology and experimental verification. Evid Based Complement Alternat Med. 2021, 5233462(2021).
  13. Chen, G., Yan, Z., Wang, Y., Tao, Q. Rheumatoid Arthritis and Fibromyalgia Syndrome: A Bibliometric and Bioinformatics Perspective on Comorbidity Research. J Multidiscip Healthc. 18, 6811-6827 (2025).
  14. Kim, S., et al. PubChem 2023 update. Nucleic Acids Res. 51 (D1), D1373-D1380 (2023).
  15. Zdrazil, B., et al. The ChEMBL database in 2023: a drug discovery platform spanning multiple bioactivity data types and time periods. Nucleic Acids Res. 52 (D1), D1180-D1192 (2024).
  16. Keiser, M. J., et al. Relating protein pharmacology by ligand chemistry. Nat Biotechnol. 25 (2), 197-206 (2007).
  17. Liu, X., et al. PharmMapper server: a web server for potential drug target identification using pharmacophore mapping approach. Nucleic Acids Res. 38 (2), W609-W614 (2010).
  18. Barrett, T., et al. NCBI GEO: archive for functional genomics data sets—update. Nucleic Acids Res. 41 (D1), D991-D995 (2013).
  19. Langfelder, P., Horvath, S. Fast R functions for robust correlations and hierarchical clustering. J Stat Softw. 46 (11), 1-17 (2012).
  20. Szklarczyk, D., et al. The STRING database in 2023: protein-protein association networks and functional enrichment analyses for any sequenced genome of interest. Nucleic Acids Res. 51 (D1), D638-D646 (2023).
  21. wwPDB consortium. Protein Data Bank: the single global archive for 3D macromolecular structure data. Nucleic Acids Res. 47 (D1), D520-D528 (2019).
  22. Gentner, N. J., Weber, L. P. Intranasal benzo[a]pyrene alters circadian blood pressure patterns and causes lung inflammation in rats. Arch Toxicol. 85 (4), 337-346 (2011).
  23. Ordóñez, D., et al. Cell-mediated cytotoxicity in Lyme arthritis. Arthritis Rheumatol. 75 (5), 782-793 (2023).
  24. Zheng, Y., et al. Role of the granzyme family in rheumatoid arthritis: current insights and future perspectives. Front Immunol. 14, 1137918(2023).
  25. Wang, H., et al. Triple knockdown of CD11a, CD49d, and PSGL1 in T cells reduces CAR-T cell toxicity but preserves activity against solid tumors in mice. Sci Transl Med. 17 (782), eadl6432(2025).
  26. So, T., et al. Antigen-independent signalosome of CARMA1, PKCθ, and TNF receptor-associated factor 2 (TRAF2) determines NF-κB signaling in T cells. Proc Natl Acad Sci USA. 108 (7), 2903-2908 (2011).
  27. Genheden, S., Ryde, U. The MM/PBSA and MM/GBSA methods to estimate ligand-binding affinities. Expert Opi Drug Discov. 10 (5), 449-461 (2015).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

NF kBT

מאמרים קשורים