מאמר מחקר

מנגנון רב-מטרות של Corydalis yanhusuo נגד תסמונת פיברומיאלגיה: מחקר של פרמקולוגיה רשתית ועגינה מולקולרית

7 צפיות

⸱

DOI:

10.3791/74233

⸱

23 באוקטובר 2026

 , 
1Department of Rheumatology and Immunology, Shangqiu Hospital of Traditional Chinese Medicine, 2Department of Gastroenterology and Hepatology, Shangqiu Hospital of Traditional Chinese Medicine

במאמר זה

סיכום

מחקר זה השתמש בפארמקולוגיה של רשתות ובסימולציית עגינה מולקולרית (molecular docking) כדי לחקור את המכניזמים החזויים של Corydalis yanhusuo בתסמונת פיברומיאלגיה.

תקציר

תסמונת פיברומיאלגיה (FMS) היא הפרעת כאב כרונית עם אפשרויות טיפוליות מוגבלות. מחקר זה נועד לנבא את המנגנון רב-המטרות של Corydalis yanhusuo נגד FMS באמצעות פרמקולוגיית רשת ועגינה מולקולרית (molecular docking). רכיבים פעילים נשלוף מתוך מאגר המידע ופלטפורמת הניתוח של פרמקולוגיית מערכות של רפואה סינית מסורתית (TCMSP) עם זמינות ביולוגית פומית (OB) ≥30% ודמיון לתרופה (DL) ≥0.18. מטרות המחלה הושגו מ-GeneCards. מטרות חופפות שימשו לניתוחי אינטראקציה בין חלבונים (PPI), אונטולוגיית גנים (GO) ואנציקלופדיית הגנים והגנומים של קיוטו (KEGG). עגינה מולקולרית בוצעה באמצעות CB-Dock2. זוהו סך של 49 רכיבים פעילים ו-53 מטרות חופפות. מטרות מפתח (Hub targets) כללו את גורם נמק הגידול (TNF), אינטרלוקין-6 (IL6), אינטרלוקין-1 בטא (IL1B), קולטן אסטרוגן 1 (ESR1) ופרוסטגלנדין-אנדופרוקסיד סינתאז 2 (PTGS2). ניתוח KEGG חשף את מסלולי האינטרלוקין-17 (IL-17), TNF, הגורם הגרעיני קאפה B (NF-κB) ואינטראקציית ליגנד-קולטן נוירו-אקטיבי. ציוני העגינה החזויים נעו בין −10.1 ל-−6.5 kcal/mol, כאשר סטיגמסטרול (stigmasterol) הראה את אנרגיית הקשירה החזויה הנמוכה ביותר לקולטן כולנרגי מוסקריני 3 (CHRM3) (−10.1 kcal/mol). ממצאים אלו מרמזים כי C. yanhusuo עשוי להפעיל השפעות פוטנציאליות נגד FMS באמצעות מנגנונים רב-מרכיביים, רב-מטרתיים ורב-מסלוליים, במיוחד על ידי ויסות נוירו-דלקת ואיתות של מוליכים עצביים. נדרש תיקוף ניסיוני.

מבוא

תסמונת פיברומיאלגיה (FMS) היא הפרעת כאב כרונית המשפיעה על כ-2–4% מהאוכלוסייה העולמית1,2,3. היא מופיעה בעיקר בקרב נשים ומתבטאת בכאבים רב-מערכתיים בשרירים ובשלד, עייפות, הפרעות שינה וליקויים קוגניטיביים4,5,6. במקביל, תסמונת פיברומיאלגיה מופיעה לעיתים קרובות כסיבוך של מחלות שונות, ביניהן דלקת מפרקים שיגרונית (rheumatoid arthritis) ולופוס אריתמטוזי סיסטמי (systemic lupus erythematosus)7,8,9. למרות עשורים של מחקר, האטיולוגיה שלה אינה מובנת במלואה10,11. עדויות נוכחיות מצביעות על רגישות מרכזית (central sensitization) כמנגנון ליבה, הכולל הגברה חריגה של אותות כאב בתוך מערכת העצבים המרכזית12. תהליך זה מווסת עוד יותר על ידי חוסר איזון במוליכים עצביים כגון סרוטונין, דופמין ונוראפינפרין, לצד דלקת עצבית כרונית, עקה חמצונית ונטייה גנטית13,14,15. פתופיזיולוגיה רב-פנים זו מסבירה לא רק את ההטרוגניות הבולטת במצגים הקליניים, אלא גם את היעילות המוגבלת של טיפולים תרופתיים קונבנציונליים, אשר בדרך כלל פועלים על נתיב מולקולרי יחיד. תרופות הכוללות נוגדי דיכאון, תרופות אנטי-אפילפטיות ואופיואידים מספקות לרוב הקלה מתונה בלבד ולעיתים קרובות נקשרות לתופעות לוואי16,17,18,19. לכן, יש צורך בפיתוח טיפולים תרופתיים חדשים כדי להשיג ויסות סימולטני של מספר מטרות פתוגניות.

פארמקולוגיה רשתית היא גישת ביולוגיה של מערכות עוצמתית המשלבת ניתוח של רשת תרופה-מטרה-מחלה כדי להסביר באופן שיטתי את המנגנונים הסינרגיסטיים של טיפולים רב-מרכיביים20,21. בניגוד לאסטרטגיות רדוקציוניסטיות קונבנציונליות, שיטה זו מאפשרת חיזוי של רכיבים פעילים פוטנציאליים, מטרות החלבון התואמות להם, והמסלולים הביולוגיים אותם הם מושפעים מהם באופן קולקטיבי, ובכך מציעה מסגרת רציונלית לחקר המנגנונים של תרופות צמחים22,23,24. עגינה מולקולרית (Molecular docking), ככלי משלים מסוג in silico, מעריכה באופן נוסף אינטראקציות חזויות בין ליגנד למטרה ואפשרויות קישור פוטנציאליות בין מולקולות קטנות למטרותיהן, ובכך משפרת משמעותית את מהימנות התחזיות המבוססות על רשת25. C. yanhusuo, צמח משכך כאבים ידוע העשיר באלקלואידי איזוקינולין כגון corydaline ו-dehydrocorydaline, הראה השפעות מבטיחות על הפרעות הקשורות לכאב, אך מנגנונו הספציפי נגד FMS נותר במידה רבה לא ברור26,27. במחקר זה, השתמשנו בפארמקולוגיה רשתית בשילוב עם עגינה מולקולרית כדי לבחון באופן שיטמטי את המנגנון הרב-מרכיבי, רב-המטרות ורב-המסלולים של  C. yanhusuo בטיפול ב-FMS, במטרה לספק בסיס תיאורטי ליישום הקליני שלו ולהעניק תובנות לגבי גילוי תרופות רב-מטרתיות לתסמונרים של כאב כרוני מורכב.

פרוטוקול

רכישת רכיבים פעילים ומטרות

חיפוש בבסיס הנתונים ובפלטפורמת הניתוח של פארמקולוגיית מערכות של הרפואה הסינית המסורתית (TCMSP) (https://www.tcmsp-e.com, נגישות ב-2 באוגוסט 2026)28 בוצע באמצעות שם הצמח "yanhusuo" כדי לשלוף את כל הרכיבים הזמינים, יחד עם המזהים (IDs), השמות, המשקלים המולקולריים, הזמינות הביולוגית הפומית (OB), הדמיון לתרופה (DL) והנוסחאות המבניות שלהם. רכיבים עם OB ≥30% ו-DL ≥0.18 סוננו כרכיבים מרכזיים לצורך בנייה עוקבת של רשת רגולטורית29,30. לאחר מכן, המטרות (targets) הקשורות לרכיבים מרכזיים אלו הושגו מבסיס הנתונים TCMSP. חלבוני המטרה שהושגו נסטנדרו לסמלי גנים רשמיים באמצעות בסיס הנתונים UniProt (גרסה 2025_01; https://www.uniprot.org; נגישות ב-2 באוגוסט 2026)31. לאחר הסרת כניסות כפולות, המטרות שנותרו הוגדרו כקשורות לתרופה.

רכישת מטרות הקשורות למחלה

חיפוש במאגר הנתונים GeneCards (https://www.genecards.org/, נגישה ב-2 באוגוסט 2026)32 בוצע באמצעות מילת המפתח “fibromyalgia”. כל המטרות שנמצאו הורדו ושימשו לניתוח חיתוך עוקב ללא סינון סף נוסף.

בניית רשת הבקרה של "תרופה-מרכיבי-מפתח-מטרות-מחלה"

בוצע חיתוך בין המטרות הקשורות לתרופה ואלו הקשורות למחלה, והגנים החופפים זו מזו זוהו כמטרות הטיפוליות של  C. yanhusuo  נגד פיברומיאלגיה. קשרים נקבעו בגיליונות אלקטרוניים בין  C. yanhusuo  לבין רכיבי המפתח שלו, בין רכיבי המפתח למטרות הטיפוליות, ובין המטרות הטיפוליות לפיברומיאלגיה, בהתאמה. נתוני קשרים אלו הומרו לאחר מכן לקובצי טקסט (TXT). בהמשך, נעשה שימוש בתוכנת Cytoscape (גרסה 3.7.2, https://cytoscape.org/)  כדי להציג את הרשת באופן ויזואלי, שבה תרופות, רכיבי מפתח, מטרות ומחלות הובחנו באמצעות צבעים וסמלים שונים, והקשרים ביניהם הוצגו גרפית33.

ניתוח רשת אינטראקציות בין חלבונים (PPI)

הגישה למסד הנתונים STRING (https://cn.string-db.org/, נגישות ב-2 באוגוסט, 2026)34 בוצעה, והמטרות הטיפוליות של C. yanhusuo נגד פיברומיאלגיה הוזנו לשדה החיפוש "Multiple Proteins", כאשר האורגניזם הנבחר היה "Homo sapiens". עם שליפת רשת ה-PPI, מקורות האינטראקציה הפעילים הוגדרו כך שיכללו Textmining, Experiments, Databases, Co-expression, Neighborhood, Gene Fusion ו-Co-occurrence, בעוד שציון האינטראקציה המינימלי הנדרש הוגדר לסף אמון בינוני (0.400). קשרי רשת ה-PPI שהתקבלו יוצאו כקובץ TSV ולאחר מכן יובאו לתוכנת Cytoscape. לאחר טעינת הנתונים, בוצע ניתוח טופולוגי מקיף באמצעות כלי ה-Network Analyzer, וכל הצמתים מוינו בסדר יורד לפי ערכי Degree35. לבסוף, 20 המטרות בעלות הקישוריות הגבוהה ביותר ברשת ה-PPI הוצגו ויזואלית באמצעות תרשים עמודות.

ניתוח העשרה של GO ו-KEGG

המטרות הטיפוליות של  C. yanhusuo  נגד פיברומיאלגיה מופו באופן אחיד והומרו למספרי ה-Entrez IDs המתאימים להן באמצעות מאגר המידע של המרכז הלאומי למידע ביולוגי (NCBI). ניתוח העשרה של אונטולוגיית גנים (GO) בוצע על מטרות אלו באמצעות חבילת ה- clusterProfiler בתוכנת R (גרסה 4.3.1, https://www.r-project.org/), תוך כיסוי של מונחי תהליך ביולוגי (BP), רכיב תאי (CC) ותפקוד מולקולרי (MF)36,37. תוצאות ההעשרה הוצגו באופן ויזואלי באמצעות תרשימי עמודות וגרפי GO מעגליים. עבור ניתוח העשרת מסלולים של אנציקלופדיית הגנים והגנומים של קיוטו (KEGG), יושמה הפונקציה  enrichKEGG() מתוך חבילת ה- clusterProfiler על אותה קבוצת מטרות. מובהקות ההעשרה נקבעה כ- p < 0.05, וערכי p גולמיים שימשו להצגה ויזואלית. מונחי מסלולי ה-KEGG שהתקבלו סוננו כדי להוציא את שתי הקטגוריות הרחבות של "מחלות אנוש" (Human Diseases) ו"מטבוליזם" (Metabolism), שאין להן רלוונטיות ביולוגית ישירה בהקשר זה. לאחר מכן, נבחרו 15 מסלולי האותות המובילים (המדורגים לפי מובהקות) והוצגו באמצעות תרשימי בועות. יתרה מכך, הקשרים בין המטרות למסלולים הופקו ויובאו לתוכנת Cytoscape לצורך ויזואליזציה של הרשת.

בחירת מטרה לעגינה מולקולרית

מטרות העגינה נבחרו מרשת הבקרה של "תרופה–מרכיב פעיל–מטרה–מחלה" ולא מרשת ה-PPI. באופן ספציפי, כל צמתי המטרה ברשת הבקרה דורגו לפי דרגה, ו-10 הצמתים בעלי הקישוריות הגבוהה ביותר נבחרו לעגינה מולקולרית. 10 מטרות אלו היו PTGS2, PTGS1, KCNH2, ADRB2, CHRM3, OPRM1, OPRD1, SLC6A4, SLC6A3 ו-ESR1.

עגינה מולקולרית (Molecular docking)

המבנים הדו-ממדיים (2D) של הרכיבים הפעילים נשלפו ממאגר הנתונים PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/, נגיש למידע ב-3 באוגוסט 2026)38 באמצעות מספרי ה-CID של PubChem המפורטים ב- טבלה משלימה 1, ונשמרו בפורמט Structure Data File (SDF) לשימוש כליגנדים לעגינה (docking). המבנים התלת-ממדיים (3D) של 10 מטרות הליבה המובילות מתוך הרשת הרגולטורית נשלפו והורדו ממאגר מבני החלבונים AlphaFold (https://alphafold.ebi.ac.uk/, נגיש ב-3 באוגוסט 2026)39 תוך שימוש במזהי הרשומות (entry IDs) של AlphaFold DB המופיעים ב- טבלה נלווית 2 בפורמט Protein Data Bank (PDB) כדי שישמשו כקולטני עגינה (docking receptors). למרות שמבני גביש ניסיוניים זמינים עבור חלק מהמטרות הללו, נעשה שימוש אחיד במודלים של AlphaFold עבור כל 10 המטרות כדי להבטיח עקביות מתודולוגית, שכן למספר מטרות חסרים מבנים ניסיוניים מלאים או בעלי רזולוציה גבוהה, ומקורות מבניים מעורבים עלולים להוביל להטיה. לפני העגינה, לא בוצע שינוי מבני ידני לא בליגנדים ולא בקולטנים. כל ליגנד שוכפל מול כל קולטן והוגש לפלטפורמת העגינה העיוורת המקוונת CB-Dock2 (https://cadd.labshare.cn/cb-dock2/, נגישה ב-3 באוגוסט 2026) לצורך חישובי עגינה מולקולרית. CB-Dock2 ביצעה באופן אוטומטי את שלבי ההכנה הנדרשים, כולל הסרת מולקולות מים שגובשו יחד (co-crystallized), הוספת אטומי מימן, הקצאת מטענים והמרה לפורמטים המוכנים לעגינה. פלטפורמה זו, המבוססת על אלגוריתם AutoDock Vina40מזהה באופן אוטומטי ומסגיר כיסים פוטנציאליים לקשירה על פני השטח של החלבון כדי לחזות קונפורמציות עגינה (docking) בין מולקולות קטנות לחלבונים. לאחר העגינה, יוצאה טבלת סיכום של כל השילובים של ליגנד–רספטור, שהכילה את ערכי אנרגיית הקשירה הנמוכים ביותר עבור כל זוג. עבור כל זוג ליגנד–רספטור, נבחרה הפוזה (pose) בעלת אנרגיית הקשירה הנמוכה ביותר שנחזתה כמצב הקשירה המייצג. נתוני העגינה שהתקבלו אורגנו ו הוצגו ויזואלית באמצעות מפת חום (heatmap). לצורך ויזואליזציה בתלת-ממד, קובץ פלט העגינה וקובץ הרספטור יובאו בו-זמנית ל-ChimeraX (גרסה 1.1). המולקולה הקטנה של הליגנד נבחרה, ובכלי "Contact/H-bonds" תחת "Structural Analysis" נעשה שימוש באפשרות "Limit by selection: with at least one end selected" כדי לחשוף את האטומים של השאריות המתרגשות ולתעד את האינטראקציות. לאחר מכן הוזנה הפקודה "cartoon suppress false" כדי להציג את אטומי השאריות כאשר האינטראקציות מחוברות לסרט החלבון. לבסוף, נעשה שימוש בפקודה "label @@display" כדי להציג את שמות השאריות. דיאגרמות אינטראקציה דו-ממדיות הופקו באמצעות LigPlus (גרסה 2.3.1) כדי להציג באופן מקיף אינטראקציות מולקולריות, כולל קשרי מימן ואינטראקציות הידרופוביות.

תוצאות

זיהוי גנים חופפים עבור C. yanhusuo נגד פיברומיאלגיה

חיפוש במאגר הנתונים TCMSP העלה 77 רכיבים מ- *C. yanhusuo*סינון נוסף לפי הקריטריונים של OB ≥30% ו-DL ≥0.18 העלה 49 רכיבים פעילים (טבלה 1). סך הכל 177 מטרות עבור C. yanhusuo רכיבים פעילים ו-485 מטרות הקשורות לפיברומיאלגיה נשגבו ממאגרי המידע TCMSP ו-GeneCards, בהתאמה. ניתוח חיתוך של שתי קבוצות המטרות הניב 53 מטרות משותפות, שהוגדרו כמטרות הטיפוליות של .C. yanhusuo עבור פיברומיאלגיה (איור 1).

בניית רשת הבקרה של "תרופה-מרכיבים פעילים-מטרה-מחלה"

כדי לבנות בהמשך רשת בקרה של "תרופה-מרכיבים פעילים-מטרה-מחלה", שולבו ברשת תרופה מסורתית אחת מהרפואה הסינית (C. yanhusuo), 49 מרכיבים פעילים, 53 מטרות פוטנציאליות ומחלה אחת (פיברומיאלגיה) (איור 2). באמצעות שימוש במספר המטרות הקשורות לכל מרכיב פעיל כקריטריון סינון, זוהו 10 המרכיבים הפעילים המרכזיים המובילים, והם: quercetin, isocorypalmine, hyndarin, (R)-canadine, leonticine, (S)-scoulerine, fumarine, clarkeanidine, stigmasterol ו-cryptopin.

ניתוח רשת PPI

המטרות הטיפוליות של  C. yanhusuo  נגד פיברומיאלגיה הוכפחו לניתוח רשת PPI, אשר הניב רשת הכוללת 53 צמתים ו-480 קשרי אינטראקציה (איור 3A). 20 המטרות בעלות הדירוג הגבוה ביותר היו TNF, IL6, IL1B, ESR1, PTGS2, CXCL8, CCL2, IL1A, MMP9, ICAM1, IL10, IFNG, CRP, MYC, VCAM1, IL2, SERPINE1, CXCL10, ERBB2 ו-MMP1 (איור 3B).

ניתוח העשרה של GO

ניתוח העשרה של GO בוצע עבור המטרות הפוטנציאליות של  C. yanhusuo  לטיפול בפיברומיאלגיה. התהליכים הביולוגיים (BP) שהועשרו כללו תגובה לגירוי קסנוביוטי, תגובה לאתנול, הובלת מונואמינים, תגובה תאית לליפופוליסכריד, מסלול איתות של קולטן מצומד לחלבון G המפעיל פוספוליפאז C, תגובה תאית למולקולה ממקור חיידקי, תגובה לליפופוליסכריד, תמסורת סינפטית דופמינרגית, זרימת דם ותהליך מטבולי של חנקן חמצני. הרכיבים התאיים (CC) שהועשרו היו ממברנה פוסט-סינפטית, ממברנה סינפטית, ממברנה פרה-סינפטית, גוף תא עצבי, וסיקולה של ליבה צפופה של תא עצבי, גרנולת ליבה צפופה, קומפלקס קולטן מצומד לחלבון G, ממברנת וסיקולה סינפטית, ממברנת וסיקולה אקזוקיטית ווסיקולה סינפטית. עבור תפקודים מולקולריים (MF), המונחים שהועשרו כללו פעילות ציטוקינים, קישור לקולטן ציטוקינים, קישור לקולטן גורמי גדילה, פעילות נשאת טרנס-ממברנלית של מונואמינים, קישור לקטכולאמינים, קישור לאמינים, פעילות סימפורטר של נתרן:כלוריד, פעילות אוקסידורדוקטאז הפועלת על קבוצת CH‑NH₂ של תורמים כאשר חמצן הוא המקבל, פעילות כימוקינים ופעילות סימפורטר של אניון מונו-אטומי:נתרן (איור 4A,B).

ניתוח העשרה של KEGG

ניתוח העשרה של KEGG עבור גנים חופפים בין  C. yanhusuo  לבין פיברומיאלגיה הניב 102 מסלולי העברה מועשרים. לאחר הסרת מסלולים הקשורים למחלות אנוש ולמטבוליזם כללי, נשארו 39 מסלולים בעלי משמעות רגולטורית ביולוגית ברורה. 15 המסלולים המובילים היו מסלול העברת האותות של IL-17, סיגנלינג של ליגנדים נוירו-אקטיביים, מסלול העברת האותות של TNF, אינטראקציה בין ציטוקינים לקולטני ציטוקינים, אינטראקציה של חלבונים ויראליים עם ציטוקינים וקולטני ציטוקינים, מסלול העברת האותות של NF-κB, סינפסה סרוטונינרגית, סיגנלינג הורמונלי, מסלול העברת האותות של קולטן לקטין מסוג C, אינטראקציה בין ליגנד נוירו-אקטיבי לקולטן, מסלול העברת האותות של קולטן דמוי Toll, רשת חיסונית מעית לייצור IgA, הזדקנות תאית, מסלול העברת האותות של JAK‑STAT ומסלול העברת האותות של HIF‑1 (איור 5A). לאחר מכן, נבנתה רשת של מטרה-מסלול, שבה עשר המטרות המובילות היו IL6, TNF, IL1B, CXCL8, PTGS2, IL10, IL2, CXCL10, CCL2 ו-IFNG (איור 5B).

עגינה מולקולרית (Molecular docking)

ביצוע עגינה מולקולרית (Molecular docking) בוצע בין 10 הרכיבים הפעילים המובילים לבין 10 מטרות הליבה המובילות מתוך רשת הבקרה של "תרופה–רכיב פעיל–מטרה–מחלה". 10 מטרות אלו היו PTGS2, PTGS1, KCNH2, ADRB2, CHRM3, OPRM1, OPRD1, SLC6A4, SLC6A3, ו-ESR1. עבור כל שילובי העגינה, אנרגיות הקשירה החזויות לא עלו על -5 kcal/mol, והתפלגות הציונים הכוללת הוצגה כמפת חום (איור 6A). מבין כל המודלים שהוצמדו, אנרגיית הקשירה החזויה בין stigmasterol ל-CHRM3 הייתה המינימום הגלובלי (–10.1 kcal/mol). לפיכך, קומפלקס זה נבחר להדמיה נוספת, תוך יצירת מבנה קונפורמציוני תלת-ממדי ודיאגרמה דו-ממדית של אופן הקשירה הממחישה את האינטראקציות עם השאריות המפתח (איור 6B). ערכים אלו מייצגים ציוני/אנרגיות עגינה חזויים ולא זיקות קשירה שנקבעו ניסיונית. עבור קומפלקס ה-stigmasterol–CHRM3 שנבחר, אופן הקשירה החזוי התייצב בעיקר באמצעות מגעים הידרופוביים עם השאריות Thr215, Ser227, Asp518, Pro217, Leu226, Glu220, Asn514, Phe222, Lys523, Trp526, Tyr128, ו-Asn527. לא זוהו קשרי מימן ברורים בתנוחת עגינה זו. אינטראקציות אלו מרמזות כי stigmasterol תופס כיס חזוי נפרד ב-CHRM3; עם זאת, הקשר שלו לאתרים קשירה אורתוסטריים או אלוסטריים מבוססים לא תוקף באופן עצמאי.

זמינות נתונים:

הנתונים התומכים בממצאי מחקר זה זמינים באופן פתוח ב-Science Data Bank בכתובת https://doi.org/10.57760/sciencedb.013nm. ניתן לקבל פרטים נוספים מהמחבר המקשר על פי בקשה סבירה.

figure-results-1
איור 1: דיאגרמת ון של החפיפה בין מטרות הרכיבים הפעילים של C. yanhusuo לבין מטרות מחלת הפיברומיאלגיה. העיגול השמאלי מייצג מטרות הקשורות לפיברומיאלגיה; העיגול הימני מייצג מטרות של הרכיבים הפעילים של C. yanhusuo. האזור החופף מייצג את 53 המטרות המשותפות. נא ללחוץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-2
איור 2: רשת הבקרה 'תרופה–רכיב פעיל–מטרה–מחלה'. הצמתים מייצגים תרופות, רכיבים פעילים, מטרות ומחלות, כאשר כל אחד מובחן בצבע ובצורה שונים. הקשתים מייצגים קשרים בין הצמתים. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-3
איור 3: ניתוח רשת אינטראקציות חלבון-חלבון של מטרות טיפוליות. (A) רשת PPI של 53 המטרות הטיפוליות החופפות של C. yanhusuo נגד פיברומיאלגיה, ויזואליזציה באמצעות Cytoscape. כל 53 המטרות מופו ונשמרו ברשת. צמתים מייצגים חלבונים, וקשתות מייצגות אינטראקציות חלבון-חלבון. (B) 20 המטרות המובילות המדורגות לפי מרכזיות דרגה (degree centrality). ציר ה-x מייצג את ערך הדרגה, וציר ה-y מייצג את סמלי הגנים של המטרות. קיצורים: PPI = protein–protein interaction. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-4
איור 4: ניתוח העשרה של GO עבור המטרות של רכיבים פעילים מ-C. yanhusuo ומטרות של פיברומיאלגיה. (A) תרשים עמודות המציג את מונחי ה-GO המועשרים ביותר. ציר ה-x מייצג את מספר הגנים; ציר ה-y מייצג מונחי GO. (B) תרשימים מעגליים הממחישים את תוצאות העשרת ה-GO. מונחי GO מקובצים לתהליך ביולוגי (BP), רכיב תאי (CC), ותפקוד מולקולרי (MF). סולמי צבעים מציינים ערכי p גולמיים. קיצורים: GO = Gene Ontology; BP = תהליך ביולוגי; CC = רכיב תאי; MF = תפקוד מולקולרי. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-5
איור 5: ניתוח העשרה של KEGG למטרות של רכיבים פעילים מ- C. yanhusuo ומטרות של פיברומיאלגיה. (A) 15 מסלולי השהייה המובילים. ציר ה-x מייצג את יחס הגנים; ציר ה-y מייצג את שמות המסלולים. גודל הנקודה מציין את מספר הגנים; צבע הנקודה מציין את ערך ה- p-value הגולמי. (B) קשרים בין 15 מסלולי השהייה המובילים לבין המטרות. ב-(B), הצמתים צבועים לפי קטגוריית המסלול: צמתים בצבע אדום/כתום מייצגים מסלולים דלקתיים/חיסוניים, וצמתים כחולים מייצגים מסלולי אותיות עצביים. ביניהם, מסלולי השהייה של IL-17, TNF, Toll-like receptor ו-C-type lectin receptor פועלים כטריגרים במעלה הזרם (upstream); NF-κB, אינטראקציית ציטוקין-קולטן ציטוקין, Janus kinase-signal transducer and activator of transcription (JAK-STAT), hypoxia-inducible factor 1 (HIF-1), הזדקנות תאית (cellular senescence), ורשת חיסונית מעית לייצור IgA פועלים כאפקטורים במורד הזרם (downstream); ואותיות של ליגנדים נוירו-אקטיביים, אינטראקציית ליגנד נוירו-אקטיבי-קולטן, סינפסה סרוטונינרגית ואותיות הורמונליות משמשים כמגבירים של רגישות מרכזית. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-6
איור 6: ניתוח עגינה מולקולרית (Molecular docking) של רכיבים פעילים מרכזיים וחלבונים מטרה. (A) מפת חום (Heatmap) של אנרגיות קשירה בסימולציית עגינה מולקולרית בין 10 הרכיבים הפעילים המובילים ל-10 מטרות הליבה המובילות מרשת הבקרה של "תרופה–רכיב פעיל–מטרה–מחלה" (PTGS2, PTGS1, KCNH2, ADRB2, CHRM3, OPRM1, OPRD1, SLC6A4, SLC6A3, ו-ESR1). (B) תרשימי מצב קשירה בתלת-ממד (3D) ובדו-ממד (2D) של stigmasterol עם CHRM3. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

מזהה מולקולרישם המולקולהמשקל מולקולריOB(%)למידה עמוקה
MOL004193Clarkeanidine327.4186.650.5
MOL001460קריפטופין369.4578.740.7
MOL0042342,3,9,10-tetramethoxy-13-methyl-5,6-dihydroisoquinolino[2,1-b]isoquinolin-8-one381.4676.770.7
MOL004071הינדרין355.4773.940.6
MOL000791ביקוקולין367.3869.670.9
MOL004195קורידלין369.565.840.7
MOL000785פלמטין352.4464.60.7
MOL004191קפאוּרין371.4762.910.7
MOL004200מתיל-[2-(3,4,6,7-טטרמתוקסי-1-פננתריל)אתיל]אמין355.4761.150.4
MOL001463דיהידרוסנגווינרין333.3659.310.9
MOL000787פומארין353.459.260.8
MOL004232טטרהידרופרוטופאפברין329.4357.280.3
MOL002903(R)-Canadine339.4255.370.8
MOL00422624240-05-9353.453.750.8
MOL004196קורידאלמין340.4552.50.6
MOL004230סטילופין323.3748.250.9
MOL000793C09367325.3947.540.7
MOL004203דהידרוקוריבולבין352.4446.970.6
MOL000098קוורצטין302.2546.430.3
MOL00419818797-79-0367.4346.060.9
MOL004215ליונטיצין327.4645.790.3
MOL004190(-)-alpha-N-methylcanadine354.4645.060.8
MOL004210(1S,8'R)-6,7-dimethoxy-2-methylspiro[3,4-dihydroisoquinoline-1,7'-6,8-dihydrocyclopenta[g][1,3]benzodioxole]-8'-ol369.4543.950.7
MOL004205דהידרוקורידאלמין338.4143.90.6
MOL000449סטיגמאסטרול412.7743.830.8
MOL004228סולטין396.4742.740.8
MOL004204דהידרוקורידלין366.4741.980.7
MOL004220N-methyllaurotetanine341.4441.620.6
MOL00421613-methylpalmatrubine352.4440.970.6
MOL004214איזוקוריבולבין368.5140.180.7
MOL004763איזוטאולין327.4139.530.5
MOL004202דהידרוקאווידין351.4338.990.8
MOL004208דמתילקורידלמטין327.4138.990.5
MOL004225פסאודוכופטיסין320.3438.970.9
MOL004199קורינולוקסין365.4138.120.6
MOL001474סנגווינרין332.3537.810.9
MOL004197קורידין341.4437.160.6
MOL000359סיטוסטרול414.7936.910.8
MOL001454ברברין336.3936.860.8
MOL00420913-methyldehydrocorydalmine352.4435.940.6
MOL000790איסוקוריפאלמין341.4435.770.6
MOL002670קאווידין353.4535.640.8
MOL004231Tetrahydrocorysamine337.434.170.9
MOL001461דיהידרוכלריטרין349.4132.730.8
MOL000217(S)-Scoulerine327.4132.280.5
MOL004233ST057701341.4431.870.6
MOL001458קופטיסין320.3430.670.9
MOL004221נורגלאוסינג341.4430.350.6
MOL004224פונטבדריין381.4130.280.7

טבלה 1: רכיבים פעילים של C. yanhusuo שזוהו מתוך TCMSP והפרמטרים הפרמקוקינטיים שלהם. MW, משקל מולקולרי; OB, זמינות ביולוגית דרך הפה; DL, דמיון לתרופה. רכיבים עם OB ≥30% ו-DL ≥0.18 נשמרו כרכיבים מרכזיים לבניית הרשת בהמשך.

טבלה נספחת 1: ליגנדים מ-PubChem ששימשו לעגינה מולקולרית (molecular docking). 10 הרכיבים הפעילים ששימשו כליגנדים לעגינה רשומים עם שמותיהם, מספרי ה-PubChem CID שלהם והנוסחאות המולקולריות שלהם. כל מבני הליגנדים נשלו מ-PubChem בפורמט SDF באמצעות מספרי ה-CID הרשומים.אנא לחצו כאן כדי להוריד קובץ זה.

טבלה נלווית 2: מבני קולטני AlphaFold ששימשו לעגינה מולקולרית. 10 חלבוני המטרה ששימשו כקולטנים לעגינה רשומים עם סמלי הגנים שלהם, מספרי הגישה של UniProt ומספרי הכניסה ב-AlphaFold DB. כל מבני הקולטנים הורדו ממאגר מבני החלבונים AlphaFold בפורמט PDB.אנא לחצו כאן כדי להוריד קובץ זה.

דיון

במחקר הנוכחי, השתמשנו בגישה של פרמקולוגיה של רשתות בשילוב עם עגינה מולקולרית (molecular docking) כדי לחזות באופן שיטתי את מנגנוני הרב-מטרה של  C. yanhusuo בטיפול פוטנציאלי ב-FMS. הממצאים שנתקבלו בסימולציה ממוחשבת (in silico) חוזים כי ההשפעות הטיפוליות הפוטנציאליות של  C. yanhusuo נגד FMS עשויות להיות מתווכות באמצעות רשת רגולטורית מורכבת הכוללת 49 רכיבים פעילים, 53 מטרות חופפות ומסלולי איתות מרובים. ניתוח מקיף זה עולה בקנה אחד עם השימוש המסורתי ב- C. yanhusuo  כצמח משכך כאבים, ובנוסף מספק תובנות ראשוניות ברמה המולקולרית, המבוססות על תחזיות, לגבי המנגנונים הפוטנציאליים שלו לניהול הסימפטומטולוגיה הרב-גונית של FMS.

בניית רשת הבקרה של "תרופה-מרכיבים פעילים-מטרה-מחלה" זיהתה את quercetin, isocorypalmine, hyndarin, (R)‑canadine, leonticine, (S)‑scoulerine, fumarine, clarkeanidine, stigmasterol ו-cryptopin כ-10 המרכיבים הפעילים המרכזיים המובילים, בהתבסס על דרגת הקישוריות למטרה שלהם. Quercetin הוא תרכובת פלבנואיד נפוצה בעלת פעילויות ביולוגיות משמעותיות, הכוללות השפעות נוגדות חמצון, אנטי-דלקתיות ומודולציה של מערכת החיסון41. במחקרים פרמקולוגיים ניסויים, דווח כי התערבות באמצעות quercetin שיפרה באופן ניכר היפראלגזיה שרירית, אלודיניה תחושתית ואלודיניה לקור בחולדות במודל של פיברומיאלגיה המושרה על ידי reserpine42. במודל של בעלי חיים, דווח כי stigmasterol מפחית באופן תלוי-מינון אלודיניה מכנית ולקור, היפראלגזיה תרמית המושרית על ידי חום, אלודיניה מכנית פרי-אורביטלית, אובדן כוח שרירים והתנהגויות כאב רגשיות-מוטיבציוניות במודל של עכברים עם פיברומיאלגיה המושרית על ידי reserpine43. ממצאים אלו in vivo מספקים תמיכה פרמקולוגית עקיפה לרלוונטיות הפוטנציאלית של תרכובות אלו במודלים של פיברומיאלגיה, אך אינם מתקפים את המטרות המולקולריות הספציפיות שנחזו במחקר הנוכחי. Isocorypalmine, hyndarin, (R)‑canadine, leonticine, (S)‑scoulerine, fumarine, clarkeanidine ו-cryptopin הם אלקלואידים הנמצאים ב- C. yanhusuo, ואלקלואידים אלו דווחו כיוצרים השפעות משככות כאבים באמצעות חסימת תעלות יונים, ויסות מוליכים עצביים ועיכוב של ציקלו-אקסגנז-2 (COX-2).

ניתוח רשת PPI חזה את TNF, IL6, IL1B, ESR1 ו-PTGS2 כמטרות הצומת (hub targets) המדורגות בראש הרשימה, ממצא המצביע על תפקיד פוטנציאלי חשוב של נוירו-דלקת ומודולציה חיסונית בפתופיזיולוגיה של FMS. כדי להתרחב מעבר לדירוג פשוט, קיבצנו את מטרות הצומת לשלושה מודולים פונקציונליים על בסיס תפקודיהם הביולוגיים הידועים וקישוריותם ברשת: מודול דלקתי/ציטוקיני (TNF, IL6, IL1B, CXCL8), מודול קולטנים למוליכים עצביים (CHRM3, ADRB2, ESR1) ומודול העברת אותות (PTGS2, MMP9). מודולים אלו עשויים להניע באופן שיתופי את המעגל האשם של "הפעלה חיסונית היקפית → "רגישות מרכזית" (central sensitization) ב-FMS, במקום לפעול בבידוד. דלקת כרונית בדרגה נמוכה זוהתה יותר ויותר כגורם התורם לרגישות מרכזית, מנגנון ליבה העומד בבסיס ה-FMS. TNF ו-IL-1β הם ציטוקינים פרו-דלקתיים מרכזיים המגבירים את אותות הכאב על ידי הפעלת תאי גליה והגברת העירור הסינפטי בחוט השדרה ובאזורי המוח המעורבים בעיבוד כאב44,45,46הרשת החזויה מרמזת כי רכיבים פעילים מרובים של *C. yanhusuo*, כגון quercetin ו-stigmasterol, עשויים להשפיע בו-זמנית על מתווכי דלקת אלו, דבר המצביע על השפעה פוטנציאלית רחבת-טווח נגד דלקת עצבית (anti-neuroinflammatory)47,48,49דבר זה רלוונטי במיוחד, בהתחשב בכך שטיפולים תרופתיים קונבנציונליים, כגון pregabalin ו-duloxetine, נועדו בעיקר לווסת את רמות המוליכים העצביים ועשויים שלא לטרגט באופן ישיר את הרכיב הדלקתי של FMS.

ניתוח העשירה של GO חזה עוד את התהליכים הביולוגיים ש-C. yanhusuo עשוי לווסת, כאשר מונחים בולטים כללו תגובה לגירוי קסנוביוטי, הובלת מונואמינים, תמסורת סינפטית דופמינרגית ותגובה תאית לליפופוליסכריד. ממצאים חזויים אלו עולים בקנה אחד עם התפקידים הידועים של דופמין וסרוטונין בוויסות כאב ובבקרת מצב הרוח, שניהם מופרעים לעיתים קרובות בחולי FMS. ניתוח העשירה של נתיבי KEGG חזה כי המטרות הפוטנציאליות של C. yanhusuo עשויות להיות מעורבות בעיקר בנתיב האיתות של IL-17, אינטראקציה בין ליגנדים נוירו-אקטיביים לרצפטורים, נתיב האיתות של TNF, אינטראקציה בין ציטוקינים לרצפטורי ציטוקינים ונתיב האיתות של NF-κB.

מסלול השילוח של IL‑17 התגלה כגורם קריטי לכאב כרוני במצבים דלקתיים ואוטו-אימוניים, המתווך גיוס נויטרופילים ומעודד שחרור של ציטוקינים פרו-דלקתיים כגון TNF ו-IL‑650,51,52. ההשפעה של C. yanhusuo על מסלול זה מרמזת כי הצמח עשוי להחליש הפעלה אימונית פריפרית ונוירו-דלקת מרכזית עוקבת, אשר מוכרות יותר ויותר כגורמים להחמרות של סימפטומים ב-FMS. יתרה מכך, מסלול האינטראקציה של ליגנד-רספטור נוירו-אקטיבי משמש כנקודת התכנסות למספר מערכות של מוליכים עצביים, כולל שילוח גלוטמטרגי, GABAergic וכולינרגי, שכולם מעורבים בעיבוד כאב ובליקויים קוגניטיביים ב-FMS50,51,52,53,54,55. הבקרה של מסלול זה על ידי C. yanhusuo עשויה להסביר חלקית את הפוטנציאל החזוי של הצמח לווסת לא רק כאב, אלא גם עייפות, הפרעות שינה והפרעות במצב הרוח הקשורות ל-FMS.

תוצאות העגינה המולקולרית (molecular docking) סיפקו תחזית in silico של אינטראקציות קישור פוטנציאליות בין 10 הרכיבים הפעילים המובילים לבין 10 מטרות הליבה המובילות מרשת הבקרה של "תרופה–רכיב פעיל–מטרה–מחלה" (PTGS2, PTGS1, KCNH2, ADRB2, CHRM3, OPRM1, OPRD1, SLC6A4, SLC6A3, ו-ESR1). ראוי לציין כי אנרגיות הקישור החזויות עבור כל זוגות הליגנד–רספטור היו נמוכות מ- -5 kcal/mol, מה שמעיד על קישור חזוי בדרגה בינונית עד חזקה. ציון העגינה הנמוך ביותר שנחזה נצפה עבור stigmasterol–CHRM3 (−10.1 kcal/mol), ואחריו quercetin–ADRB2 (−9.8 kcal/mol) ו-stigmasterol–OPRM1 (−9.6 kcal/mol). Stigmasterol, פיטוסטרוול ממקור צמחי שזוהה בעבר ב- C. yanhusuo, הפגין פעילות אנטי-דלקתית ואנטי-חמצונית במודלים שונים של מחלות56,57,58. קישורו החזק החזוי ל-CHRM3 ו-ADRB2 מרמז כי בנוסף לאלקלואידים, גם רכיבים שאינם אלקלואידים עשויים לתרום ליעילות הטיפולית של C. yanhusuo על ידי ויסות סיגנלציה כולנרגית ואדרנרגית, החיונית לוויסות מערכת העצבים האוטונומית ולוויסות כאב. הקישור החזק החזוי של stigmasterol ל-CHRM3 ו-ADRB2 עשוי להיות רלוונטי לתכונה המסורתית של C. yanhusuo ב"ויסות Qi והפגת כאב". בניגוד לתרופות נוגדות דלקת שאינן סטרואידיות (NSAIDs), C. yanhusuo עשוי לפעול פוטנציאלית הן דרך מתווכי דלקת והן דרך רספטורים של מוליכים עצביים אוטונומיים, מה שמרמז על מנגנון כפול פוטנציאלי. התרומות היחסיות של המסלול האנטי-דלקתי הכולנרגי ומסלול TNF/IL-6 הקלאסי טרם תוקפו ניסיונית. בין הרכיבים המרכזיים, quercetin עשוי לפעול כרכיב אנטי-דלקתי רחב-ספקטרום, בעוד ש-stigmasterol עשוי להראות אינטראקציות עגינה חזויות חזקות יחסית עם מטרות נבחרות כגון CHRM3 ו-ADRB2. דפוס זה של "כיסוי רחב + דיוק גבוה" עשוי להתאים למאפייני הכאב ההטרוגניים של FMS.

תרגום תחזיות למגבלות
למרות שפארמקולוגיה של רשתות היא בעלת אופי חיזוי, יש לפרש את הממצאים בזהירות. בהתבסס על התחזיות, אנו משערים כי הפראקציה המבטיחה ביותר מבחינה קלינית של C. yanhusuo עשויה להיות תמצית ספציפית המועשרת ב-quercetin וב-stigmasterol, ולא התערובת השלמה. השערה זו מחייבת תיקוף ניסויי. מחקרים עתידיים צריכים להתמקד בבידוד ובבדיקה של פראקציות מועשרות כאלה in vitro ו-in vivo כדי לאשר את המטרות והמסלולים שנחזו.

סיכום

מחקר זה מצביע על כך ש-C. yanhusuo צפוי להפעיל השפעות טיפוליות נגד תסמונת פיברומיאלגיה באמצעות מנגנון סינרגטי המערב רכיבים, מטרות ומסלולים מרובים, כאשר הפעולות המרכזיות עשויות להתמקד בדיכוי נוירו-דלקת (neuroinflammation) ובנוירו-מודולציה. ניתוחי פרמקולוגיה רשתית ושיוך מולקולרי (molecular docking) משולבים חושפים כי רכיבים פעילים מרכזיים, כגון quercetin ו-stigmasterol, צפויים לווסת באופן קולקטיבי מתווכי דלקת מרכזיים ומסלולי איתות נוירו-אקטיביים, ובכך פוטנציאלית לווסת הן את ההפעלה החיסונית ההיפרית והן את הרגישות המרכזית (central sensitization). ממצאים אלו מספקים רציונל ראשוני מבוסס חיזוי למחקר ניסויי עתידי ו ליישום קליני פוטנציאלי של C. yanhusuo ב-FMS, ועשויים להנחות גילוי תרופות רב-מטרתי מונחה-השערות להפרעות כאב כרוניות מורכבות. נדרש תיקוף ניסויי כדי לאשר תחזיות אלו.

מגבלות:

מחקר זה מבוסס באופן בלעדי על פרמקולוגיה רשתית in silico ועל תחזיות עגינה מולקולרית (molecular docking), שאינן נסמכות על תיקוף ניסויי או קליני. ספי תגובת ה-OB ≥30% ו-DL ≥0.18 הם סטנדרטיים בפרמקולוגיה רשתית; עם זאת, הם עלולים להוביל להדרה של תרכובות בעלות OB נמוך שעלולות להיות פעילות, כגון אלקלואידים אנלגזיים מסוימים. השימוש במבנים שנובאו באמצעות AlphaFold במקום במבני גביש ניסוייים לצורך עגינה מולקולרית מהווה מגבלה. מחקרי עגינה עתידיים צריכים לתקף תחזיות אלו באמצעות מבני PDB זמינים במידת האפשר. מחקרים עתידיים יכללו ניסויי in vitro ו-in vivo כדי לתקף את המטרות והמסלולים שזוהו, ולאחריהם ניסויים קליניים להערכת היעילות הטיפולית והבטיחות של .C. yanhusuo תמצית בחולים עם פיברומיאלגיה. בסופו של דבר, אנו שואפים לפתח פרוטוקול סטנדרטי *C. yanhusuo* הכנה ליישום קליני בתסמונת פיברומיאלגיה.

גילויים

המחברים מצהירים כי אין ניגודי עניינים.

גילוי שימוש ב-AI: במהלך הכנת עבודה זו, השתמשו המחברים ב-Deepseek לליטוש שפה ובדיקת דקדוק. כל התוכן שנוצר בסיוע AI נסקר ונערך על ידי המחברים, הנושאים באחריות מלאה לפרסום.

תודות

המחברים הצהירו כי לא התקבל תמיכה כספית עבור עבודה זו ו/או עבור פרסומה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
AlphaFold Protein Structure DatabaseDeepMind & EMBL-EBIhttps://alphafold.ebi.ac.uk/הורדת מבני תלת-ממד (PDB) של חלבוני מטרה מרכזיים כקולטנים לעגינה (docking receptors).
CB-Dock2פלטפורמת עגינה עיוורת מקוונתhttps://cadd.labshare.cn/cb-dock2/עגינה עיוורת מבוססת AutoDock Vina; זיהוי כיסי קישור, חיזוי קונפורמציות וייצוא של אנרגיות קישור נמוכות ביותר.
ChimeraXUCSF Resource for Biocomputing, Visualization, and Informaticshttps://www.cgl.ucsf.edu/chimerax/הדמיה חזותית של קונפורמציות קישור תלת-ממדיות של קומפלקסים של חלבון–ליגנד. גרסה 1.1
CytoscapeCytoscape Consortiumhttps://cytoscape.org/בנייה והדמיה של רשתות תרופה–מרכיב–מטרה–מחלה ורשתות PPI; ניתוח טופולוגי באמצעות Network Analyzer (דירוג דרגות). גרסה 3.7.2
GeneCardsמכון ויצמן למדע, ישראלhttps://www.genecards.org/שליפת מטרות הקשורות לפיברומיאלגיה באמצעות מילת המפתח “fibromyalgia”; כל המטרות שנשלפו נשמרו ללא סינון סף נוסף.
LigPlusלא רלוונטיhttp://www.ebi.ac.uk/thornton-srv/software/LigPlus/יצירת תרשימי אינטראקציה דו-ממדיים המציגים קשרי מימן ואינטראקציות הידרופוביות. גרסה 2.3.1
PubChemNational Library of Medicine (NCBI), USAhttps://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/שליפת מבנים דו-ממדיים (SDF) של 10 המרכיבים הפעילים המובילים כליגנדים לעגינה.
RR Foundation for Statistical Computinghttps://www.r-project.org/ביצוע העשרה של GO ו-KEGG באמצעות clusterProfiler; החרגת נתיבי "מחלות אנוש" ו"מטבוליזם". גרסה 4.3.1
STRINGSTRING Consortium (EMBL, SIB, etc.)https://string-db.org/בניית רשת PPI (Homo sapiens, רמת ביטחון ≥0.400); ייצוא קובץ TSV עבור Cytoscape.
TCMSPNorthwest A&F University, Chinahttps://www.tcmsp-e.com/שליפת כל הרכיבים של C. yanhusuo; סינון מרכיבים פעילים (OB≥30%, DL≥0.18); קבלת חלבוני המטרה המתאימים.
UniProtUniProt Consortium (EBI, SIB, PIR)https://www.uniprot.org/המרת חלבוני מטרה לסמלי גנים רשמיים (Homo sapiens). גרסה 2025_01

מקורות

  1. Winslow BT, Vandal C, Dang L. Fibromyalgia: diagnosis and management. Am Fam Physician. 2023;107(2):137-144.
  2. Kocyigit BF, Akyol A. Fibromyalgia syndrome: epidemiology, diagnosis and treatment. Reumatologia. 2022;60(6):413-421.
  3. Berwick R, Barker C, Goebel A; Guideline Development Group. The diagnosis of fibromyalgia syndrome. Clin Med (Lond). 2022;22(6):570-574.
  4. Carrasco-Querol N, et al. Nutrition and chronobiology as key components of multidisciplinary therapeutic interventions for fibromyalgia and associated chronic fatigue syndrome: a narrative and critical review. Nutrients. 2024;16(2):182.
  5. Ughreja RA, Venkatesan P, Balebail Gopalakrishna D, Singh YP. Effectiveness of myofascial release on pain, sleep, and quality of life in patients with fibromyalgia syndrome: a systematic review. Complement Ther Clin Pract. 2021;45:101477.
  6. Favretti M, Iannuccelli C, Di Franco M. Pain biomarkers in fibromyalgia syndrome: current understanding and future directions. Int J Mol Sci. 2023;24(13):10443.
  7. Minhas D, Murphy A, Clauw DJ. Fibromyalgia and centralized pain in the rheumatoid arthritis patient. Curr Opin Rheumatol. 2023;35(3):170-174.
  8. Monteiro JAM, et al. Fibromyalgia comorbidity in systemic lupus erythematosus patients: assessing impact on quality of life. Adv Rheumatol. 2024;64(1):90.
  9. Chen G, Yan Z, Wang Y, Tao Q. Rheumatoid arthritis and fibromyalgia syndrome: a bibliometric and bioinformatics perspective on comorbidity research. J Multidiscip Healthc. 2025;18:6811-6827.
  10. Jurado-Priego LN, Cueto-Ureña C, Ramírez-Expósito MJ, Martínez-Martos JM. Fibromyalgia: a review of the pathophysiological mechanisms and multidisciplinary treatment strategies. Biomedicines. 2024;12(7):1543.
  11. Paroli M, Gioia C, Accapezzato D, Caccavale R. Inflammation, autoimmunity, and infection in fibromyalgia: a narrative review. Int J Mol Sci. 2024;25(11):5922.
  12. Marino Y, et al. Role of mitochondrial dysfunction and biogenesis in fibromyalgia syndrome: molecular mechanism in central nervous system. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. 2024;1870(7):167301.
  13. Malik A, et al. Serotonin and norepinephrine reuptake inhibitors (SNRIs) for treatment of fibromyalgia: a comprehensive clinical review. Psychopharmacol Bull. 2025;55(2):24-40.
  14. García-Domínguez M. Fibromyalgia and inflammation: unrevealing the connection. Cells. 2025;14(4):271.
  15. Assavarittirong C, Samborski W, Grygiel-Górniak B. Oxidative stress in fibromyalgia: from pathology to treatment. Oxid Med Cell Longev. 2022;2022:1582432.
  16. Giorgi V, et al. Pharmacological treatment of fibromyalgia syndrome: a practice-based review. Curr Pain Headache Rep. 2024;28(12):1349-1363.
  17. Migliorini F, et al. Duloxetine for fibromyalgia syndrome: a systematic review and meta-analysis. J Orthop Surg Res. 2023;18(1):504.
  18. Moore A, et al. Effectiveness of pharmacological therapies for fibromyalgia syndrome in adults: an overview of Cochrane Reviews. Rheumatology (Oxford). 2025;64(5):2385-2394.
  19. Lum G, et al. Current pharmacological management, treatment challenges, and potential future treatment options for fibromyalgia syndrome. Expert Opin Pharmacother. 2025;26(18):2013-2025.
  20. Zhang P, et al. Network pharmacology: towards the artificial intelligence-based precision traditional Chinese medicine. Brief Bioinform. 2024;25(1):bbad518.
  21. Wang Y, El-Kott AF, El-Kenawy AE, Xue L. Decorated CuO nanoparticles over chitosan-functionalized magnetic nanoparticles: investigation of its anti-colon carcinoma and anti-gastric cancer effects. Arabian J Chem. 2021;14(7):103201.
  22. Zeng Y, et al. Fisetin micelles precisely exhibit a radiosensitization effect by inhibiting PDGFRβ/STAT1/STAT3/Bcl-2 signaling pathway in tumor. Chin Chem Lett. 2025;36(2):109734.
  23. Chen GY, et al. Mechanisms of total glucosides of paeony in alleviating methotrexate-induced liver injury. Drug Des Devel Ther. 2025;19:3407-3423.
  24. Chen GY, 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;2021:5233462.
  25. Aguiar C, Camps I. Molecular docking in drug discovery: techniques, applications, and advancements. Curr Med Chem. 2025;32(28):5924-5938.
  26. Wu L, et al. Processing and compatibility of Corydalis yanhusuo: phytochemistry, pharmacology, pharmacokinetics, and safety. Evid Based Complement Alternat Med. 2021;2021:1271953.
  27. Alhassen L, et al. The analgesic properties of Corydalis yanhusuo. Molecules. 2021;26(24):7498.
  28. Ru J, et al. TCMSP: a database of systems pharmacology for drug discovery from herbal medicines. J Cheminform. 2014;6:13.
  29. Chen GY, et al. Integrating network pharmacology and experimental validation to explore the key mechanism of Gubitong recipe in the treatment of osteoarthritis. Comput Math Methods Med. 2022;2022:7858925.
  30. Jin Q, et al. Network and experimental pharmacology to decode the action of Wendan decoction against generalized anxiety disorder. Drug Des Devel Ther. 2022;16:3297-3314.
  31. UniProt Consortium. UniProt: the Universal Protein Knowledgebase in 2025. Nucleic Acids Res. 2025;53(D1):D609-D617.
  32. Stelzer G, et al. The GeneCards Suite: from gene data mining to disease genome sequence analyses. Curr Protoc Bioinformatics. 2016;54:1.30.1-1.30.33.
  33. Otasek D, et al. Cytoscape Automation: empowering workflow-based network analysis. Genome Biol. 2019;20(1):185.
  34. Szklarczyk D, et al. The STRING database in 2025: protein networks with directionality of regulation. Nucleic Acids Res. 2025;53(D1):D730-D737.
  35. Majeed A, Mukhtar S. Protein-protein interaction network exploration using Cytoscape. Methods Mol Biol. 2023;2690:419-427.
  36. Yu G, Wang LG, Han Y, He QY. clusterProfiler: an R package for comparing biological themes among gene clusters. OMICS. 2012;16(5):284-287.
  37. Feng S, et al. Harnessing gene editing technology for tumor microenvironment modulation: an emerging anticancer strategy. Chemistry. 2024;30(62):e202402485.
  38. Kim S, et al. PubChem in 2021: new data content and improved web interfaces. Nucleic Acids Res. 2021;49(D1):D1388-D1395.
  39. Varadi M, et al. AlphaFold Protein Structure Database: massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models. Nucleic Acids Res. 2022;50(D1):D439-D444.
  40. Eberhardt J, Santos-Martins D, Tillack AF, Forli S. AutoDock Vina 1.2.0: new docking methods, expanded force field, and Python bindings. J Chem Inf Model. 2021;61(8):3891-3898.
  41. He L, et al. Shape-based virtual screen for the discovery of novel CDK8 inhibitor chemotypes. Bioorg Med Chem Lett. 2019;29(4):549-555.
  42. Quinto-Ortiz YE, et al. Pharmacological interaction of quercetin derivatives of Tilia americana and clinical drugs in experimental fibromyalgia. Metabolites. 2022;12(10):916.
  43. Perazzio AC, et al. Stigmasterol attenuates nociplastic pain and fatigue-like symptoms in a reserpine-induced fibromyalgia model in mice. Inflammopharmacology. 2026;34(1):509-523.
  44. Ji RR, et al. Neuroinflammation and central sensitization in chronic and widespread pain. Anesthesiology. 2018;129(2):343-366.
  45. Biltz RG, Sawicki CM, Sheridan JF, Godbout JP. The neuroimmunology of social-stress-induced sensitization. Nat Immunol. 2022;23(11):1527-1535.
  46. Ahmed I, et al. Oral and gut health, (neuro)inflammation, and central sensitization in chronic pain: a narrative review of mechanisms, treatment opportunities, and research agenda. Int J Mol Sci. 2026;27(1):114.
  47. Wu J, et al. The role of quercetin in NLRP3-associated inflammation. Inflammopharmacology. 2024;32(6):3585-3610.
  48. Xiong QQ, et al. Hypericum aqueous extract promotes skin wound healing by modulating the PI3K/Akt signaling pathway. Food & Medicine Homology. 2026;3(4):9420125.
  49. Sun M, et al. Stigmasterol from Prunella vulgaris L. alleviates LPS-induced mammary gland injury by inhibiting inflammation and ferroptosis. Phytomedicine. 2025;137:156362.
  50. McNamee KE, et al. IL-17 induces hyperalgesia via TNF-dependent neutrophil infiltration. Pain. 2011;152(8):1838-1845.
  51. Jiang X, et al. Interleukin-17 as a potential therapeutic target for chronic pain. Front Immunol. 2022;13:999407.
  52. Gao SJ, et al. Interleukin-17: a putative novel pharmacological target for pathological pain. Curr Neuropharmacol. 2024;22(2):204-216.
  53. Yang Y, et al. Inhibition of neuroactive ligand-receptor interaction pathway can enhance immunotherapy response in colon cancer: an in silico study. Expert Rev Anticancer Ther. 2023;23(11):1205-1215.
  54. Li QR, et al. Unveiling the mechanism of Cibotium barometz in the treatment of rheumatoid arthritis: a study based on network pharmacology and experimental validation. Curr Med Chem. In press. https://www.eurekaselect.com/article/158465
  55. Chan RJ, et al. Perturbations in the neuroactive ligand-receptor interaction and renin angiotensin system pathways are associated with cancer-related cognitive impairment. Support Care Cancer. 2025;33(4):254.
  56. Cao W, et al. Structural elucidation of an active polysaccharide from Radix Puerariae lobatae and its protection against acute alcoholic liver disease. Carbohydr Polym. 2024;325:121565.
  57. Tong Y, et al. Stigmasterol exerts antioxidant effects through activation of the Keap1/Nrf2 signaling pathway in Parkinson's disease model. J Transl Med. 2026;24:9.
  58. Ohara Y, Osada K. Effect of dietary oxidized stigmasterol on the antioxidant system in mice. J Oleo Sci. 2024;73(12):1493-1503

הדפסות חוזרות והרשאות

גלה מאמרים נוספים

אינטראקציית חלבוניםאונטולוגיית גנים (GO)אנליזת KEGGנוירו-דלקתאיתות מוליכים עצביים
צרו קשר
המליצו לספרייה

פרטיות

תנאי שימוש

מדיניות

זכויות יוצרים © 2026 MyJoVE Corporation. כל הזכויות שמורות.