SoFDAプラットフォーム、ネットワーク薬理学、中国医学(TCM)に基づく「処方-成分-標的-経路-症候群-疾患」のネットワーク構築手法を提案します。現在人気のあるネットワーク薬理学的方法と比較して、このネットワークには、TCM における症候群鑑別の基本原理を体現する症候群の重要な要素が組み込まれています。
方法論記事
症候群オントロジーと多次元定量的関連コンピューティングプラットフォームに基づくTCM処方のネットワーク薬理学的分析
* These authors contributed equally
この記事について
サマリー
要約
TCM製剤の現在のネットワーク薬理学的手法は、処方-成分-標的-経路-疾患ネットワークを構築することにより、特定の疾患に対する潜在的な有効成分と作用機序を予測します。
TCM の中核原則である症候群の鑑別と治療は、個人差と疾患の進行を強調し、その全体的かつ動的なアプローチを体現しています。このネットワークに症候群の特徴を統合することで、研究者は各疾患段階に合わせた多標的薬を開発し、正確で個別化された治療を可能にします。TCM Syndrome Ontology and Multidimensional Quantitative Association Computing Platform (SoFDA) により、TCM 症候群をネットワーク薬理学分析に組み込むことができます。
この研究では、霊桂珠干煎じ薬(処方)を例として使用し、陽虚症候群および湿痰症候群(症候群)による肥満の治療におけるその応用を実証しました。まず、TCMSPデータベースから主要な有効成分を特定しました。そして、SoFDAを用いて、疾患、症候群、標的遺伝子、シグナル伝達経路をつなぐネットワークを構築しました。最後に、これらのデータを統合して、処方-成分-標的-経路-症候群-疾患ネットワークを構築しました。
概要
漢方薬における弁証法的治療の概念を統合し、SoFDA 1,2 プラットフォームを使用することにより、新しいネットワーク薬理学アプローチ、すなわち統合薬理学を模索し、漢方薬製剤の処方-薬物-標的-経路-症候群-疾患ネットワーク図を構築しました。
近年人気のあるネットワーク薬理学的方法と比較して、この方法はTCMの症候群の要素を取り入れています。エビデンス、または症候群は、TCMのユニークな概念の1つであり、発症の特定の段階における疾患の病理学的特性の一般化です。
症候群は、漢方薬における診断と治療の基本的なモードです。病気にはいくつかの症候群があり、病気が発生し、発症し、治癒するにつれて、それに応じて症候群も変化します。
TCM開業医は、さまざまな症候群を治療するためにさまざまな処方を使用します。したがって、ネットワーク薬理学への症候群の組み込みは、TCM 3,4 の独自の理論研究と方法論的改善における重要なステップです。
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プロトコル
例として、腹部肥満の「陽欠症候群」と「湿痰症候群」を治療するためにリンギツガン煎じ薬を取ります。Lingguizhugan煎じ薬は、4つのハーブで構成されています: ポリアココス (涪陵)、 桂 枝(桂枝)、Rhizoma Atractylodis macrocephalae (Baizhu)、 甘草科 と根茎(Gancao)。SoFDAプラットフォームのウェブサイトは http://www.tcmip.cn/Syndrome/front/#/ です。伝統的な漢方薬システム薬理学(TCMSP)データベースのWebサイトは https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php
1. 処方の有効成分を選別する
- Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP)8 データベースにアクセスします。
- [ ハーブ名] 列にそれぞれ Fuling、Guizhi、Baizhu、Gancao と入力し、[ 検索] をクリックしま....
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結果
霊貴珠干煎じ薬に含まれる 4 つの漢方薬の有効成分 103 種類を、バイオアベイラビリティ ≥30% とファーマコフォア ≥0.18% の基準で選択しました。主な有効成分は、ケルセチン、ケンフェロール、ナリンゲニン、β-シトステロール、イソラムネチンでした。これは、Jiang et al.14 の実験室での抽出およびスクリーニング コンポーネントと一致しています。
リンギツガン煎じ薬の湿痰症候群および陽虚症候群(図1)については、陽欠症候群を伴う腹部肥満(図2A)の328のターゲットが得られ、湿痰症候群の64のターゲットが得られました(図2B)。
遺伝子オントロジー(GO)および京都遺伝子ゲノム百科事典(KEGG)経路濃縮解析(
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ディスカッション
SoFDAは、TCM症候群のための最初のオープンソースのオントロジーデータベースであり、そのデータと分析結果は一般に完全にアクセスできます。このオープンソースの性質により、研究者はより大きな柔軟性を得ることができます。このプラットフォームは、類似性ベースの関連性評価システムを採用しており、Jaccardまたはコサイン類似度の尺度を利用して、疾患-症候群および数式-症候群の関連性間の関係を定量的に評価します。この動的モデリング機能により、SoFDAは疾患や症候群の動的変化をより適切にシミュレートできますが、従来のネットワーク薬理学的手法は通常、静的なネットワーク分析結果のみを提供します。
従来のネットワーク薬理学には、疾患の動的な進行 (つまり、症候群の変容) と薬物介入前後の変化を捉えるデータベースがないため、SoFDA とネットワーク薬理学分析の統合は動的であると考えられています。さらに、マルチターゲットおよびマルチパスウェイデータベースの自動統合は、SoFDAプラットフォームの固有の利点であり、際立った特徴です.......
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開示事項
すべての著者には利益相反はありません。
謝辞
この研究は、四川省科学技術計画 (2024YFFK0158)、中国国家自然科学基金 (82104716)、広東省大学院教育イノベーション プログラム プロジェクト (2022SFKC073)、および広東省自然科学基金プロジェクト (2023A1515220146) からの助成金によって支援されました。
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材料
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| サイトスケープ(タイプ3.9.1) | 国立ヒトゲノム研究研究所(NHGRI) | https://cytoscape.org/ | |
| 遺伝子オントロジー (GO) ナレッジベース | グローバルコアバイオデータリソース | https://www.geneontology.org/ | |
| KEGG:京都遺伝子・ゲノム大百科事典 | 金久研究所 | https://www.genome.jp/kegg/ | |
| SoFDAプラットフォーム | 中国中医科学院 | http://www.tcmip.cn/Syndrome/front/#/ | |
| STRING12.0 の Web サイト | グローバルバイオデータ連合?エリキシル | https://cn.string-db.org/ | |
| TCMSPプラットフォーム | 浙江九威健康有限公司 | https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php | |
| Wei Sheng Xin オンライン Web サイト | ニューコア | https://www.bioinformatics.com.cn/ |
参考文献
- Zhang, Y., et al. SoFDA: an integrated web platform from syndrome ontology to network-based evaluation of disease-syndrome-formula associations for precision medicine. Sci Bull. 67, 1097-1101 (2022).
- Liu, Y., et al.
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