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研究記事

Gegen Qinlian 煎じ薬はPANoptosisを抑制することで潰瘍性大腸炎を軽減:マルチオミクスおよび実験的研究

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DOI:

10.3791/69858

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2026年5月22日

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1College of Clinical Medicine, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, 2Department of Gynaecology, Hospital of Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, 3Department of Traditional Chinese Medicine, Henan Provincial People's Hospital, Zhengzhou University, 4College of Basic Medical Sciences, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, 5College of Health and Rehabilitation, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, 6State Key Laboratory of Oral Diseases, National Center for Stomatology, National Clinical Research Center for Oral Diseases, Department of Traditional Chinese Medicine, West China Hospital of Stomatology, Sichuan University, 7Department of Stomatology, Hospital of Chengdu University of Traditional Chinese Medicine

* These authors contributed equally

この記事について

サマリー

ここでは、多組学解析とin vivoでの検証を統合したプロトコルを提示し、Gegen Qinlian DecoctionがPANoptosis関連標的および炎症性シグナル伝達経路を調節することで潰瘍性大腸炎をどのように緩和するかを調査します。

要約

本研究では、潰瘍性大腸炎(UC)におけるGegen Qinlian Decoction(GQD)の治療メカニズムを明確にするため、統合的なバイオインフォマティクスおよびネットワーク薬理学プロトコルを提示し、特にPANoptosis関連の調節に重点を置いています。このプロトコルは、マルチデータベースマイニングとトランスクリプトミクス解析を通じて、潜在的なバイオアクティブ化合物、治療標的、シグナル伝達経路、免疫関連メカニズムを体系的に同定することを目的としています。UCコホートからの遺伝子発現プロファイル(GEOデータベースのGSE87466およびGSE92415を含む)は、差別発現解析および加重遺伝子共発現ネットワーク解析を用いて解析し、疾患関連遺伝子を特定します。GQDの候補標的は公開薬理学データベースから収集され、UCおよびPANoposis関連遺伝子と交差してコア治療標的を特定します。その後、タンパク質間相互作用ネットワークの構築、濃縮解析、化合物-標的-経路ネットワークのモデリングを行い、GQD活性の分子基盤を明らかにします。さらに、免疫浸潤解析も組み込まれ、主要遺伝子と腸内免疫微小環境との関係を探ります。分子ドッキングはさらに、主要な有効化合物とハブターゲット間の結合ポテンシャルを評価するために用いられます。このプロトコルは、GQDがPANoptosisおよび関連する炎症経路を調節することで潰瘍性大腸炎(UC)をどのように緩和するかを検証するための再現可能かつ体系的な枠組みを提供し、複雑な炎症性疾患における他の伝統中国医学処方のメカニズム研究の有用な参考文献となり得ます。

概要

潰瘍性大腸炎(UC)は、炎症性腸疾患の主要な形態の一つであり、主に大腸粘膜に関与し、通常は直腸から始まり、近位部が継続的に伸展する慢性再発性炎症性疾患です。その病因は複雑で、異常な粘膜免疫活性化、上皮バリア機能障害、微生物の攪乱、宿主と環境の相互作用の調節障害を伴い、これらが合わせて大きく増加する世界的健康負担を課しています1,2。持続的な粘膜炎症は、腹痛、下痢、血便などの再発症状を引き起こすだけでなく、特に広範囲かつ長期にわたる疾患を持つ患者において、大腸炎関連大腸がんの長期リスクも高めます。

現在のUCの薬理学的管理は、主に5-アミノサリチル酸、コルチコステロイド、免疫調節薬、生物学的製剤、および小分子薬剤に依存しており、疾患の重症度や治療効果に応じて5。これらの戦略は臨床的転帰を改善しましたが、依然としてかなりの割合の患者が一次無反応、二次的反応喪失、不耐症、ステロイド依存、治療関連の有害事象を経験しており、より安全でメカニズム志向の治療選択肢の必要性を強調しています。6。したがって、上皮損傷と腸の免疫調節障害を同時に調節する上流の分子プログラムを特定することは、非常に重要な翻訳的意義を持っています。

最近の研究では、調節不全のプログラム細胞死が潰瘍性大腸炎の病因に深く関与していることが示されています。古典的なアポトーシスを超えて、ピロプトーシスやネクロトーシスは上皮バリアの破壊と粘膜炎症の増幅に関与していることが示唆されています7。PANopsosisは、最近定義された炎症性プログラム細胞死経路であり、ピロプトーシス、アポトーシス、ネクロプトーシスの主要な特徴を統合しており、慢性炎症性疾患における特に重要なメカニズムフレームワークとして浮上しています。この過程は多タンパク質PANoptosome複合体によって調整され、ZBP1、RIPK1/RIPK3、CASP8などの中心媒介因子やNLRP3を含むインフラムソーム関連分子が文脈依存的に関与します。重要なのは、蓄積された証拠によれば、PANopsosisは潰瘍性大腸炎(UC)で活性化され、腸の上皮損傷、バリアの崩壊、免疫バランスの崩壊を促進し、疾患進行に寄与する可能性があることである。これらの発見は、PANopsosisが単なる炎症の下流の結果であるだけでなく、上皮損傷と粘膜免疫増幅を結びつける機構的に作用可能な結節である可能性を示唆しています。

葛根秦蓮煎じ(GQD)は、商漢倫で初めて記録された古典処方で、プエラリア・ロバタ、スキューテラリア・バイカレンシス、コプティス・チネンシス、グリキュリザ・ウラレンシスを含みます。長らく伝統中国医学で下痢や腸の炎症性疾患に用いられてきました。現代の薬理学的研究では、GQDが炎症反応の抑制、腸の関門の完全性の回復、腸内細菌叢の再形成、免疫恒常性の調節(Th17/Treg関連シグナル伝達およびインフラマソーム活性を含む)を通じて実験的な大腸炎を緩和できることが示されています13,14。これらの多標的作用により、GQDはUC15におけるPANopsosis関連病変過程への介入候補として有力です。しかし、抗大腸炎効果の証拠が増えているものの、GQDがPANopsosis関連分子ネットワークの協調的な調節を通じて治療効果を発揮するかどうかは依然として不明です。

現在、2つの大きなギャップが残っています。まず、UC細胞死メカニズムに関する既存の研究は主にアポトーシス、ピロプトーシス、フェロプトーシスなどの単離経路に焦点を当てており、HAB処方の治療効果を媒介するPANノプトーシスの統合的な役割はまだ十分に明確化されていません。第二に、ネットワーク薬理学は従来の式の「多成分・多標的・多経路」特性を特徴付けるのに適していますが、化合物・標的データベースのみに基づく予測は疾患文脈特異性に欠け、生物学的妥当性や翻訳信頼性向上のために転写体の優先順位付けと実験的検証が必要となる可能性があります(16,17,18,19).したがって、疾患トランスクリプトミクス、ネットワーク薬理学、生体内検証を組み合わせた統合戦略は、潰瘍性大腸炎におけるGQDのメカニズムを解明するためのより厳密な枠組みを提供する可能性があります。

組織病理学的観察、単一経路分子アッセイ、データベース駆動型ネットワーク薬理学のみに基づくアプローチと比べて、現在のワークフローはこの問題により適しており、疾患文脈トランスクリプトミックシグナル、フォーミュラ-ターゲット予測、実験的大腸炎モデルにおける生物学的検証の相互検証を可能にします。組織学的または分子的な読み取りだけではUC病理の限られた側面しか捉えられず、ネットワーク薬理学だけでは十分な疾患特異性や実験的裏付けが不足している可能性があります。トランスクリプトミックの優先順位付けとin vivoでの検証を統合することで、このワークフローは標的同定の生物学的妥当性を向上させ、GQD介入とUCにおけるPANopsosis関連メカニズムのより一貫した枠組みを提供します。

このプロトコルは、多成分介入が実験的なUCにおける上皮損傷、炎症反応、PANoptovas関連経路をどのように調節するかを評価することを目的とした機構的研究に最も適しています。特に、計算予測と動物レベルの生物学的検証を標準化されたワークフローで結びつけることを目的とする場合に有用です。しかし、臨床診断の代替を目的としたものではなく、長期的な患者異質性、マイクロバイオーム全体の因果相互作用、単細胞および空間的に解析された免疫マッピングなど、UCの病因性のすべての側面を包括的に扱うものではありません。したがって、その範囲はメカニズム指向および治療的評価のための再現可能な前臨床的枠組みとして最もよく定義されます。

したがって、GQDはPANopsosis関連シグナル伝達ネットワークを調節することでUCを改善し、腸上皮損傷を緩和し炎症性微小環境を再プログラムすると仮説を立てました。この仮説を検証するために、UCのトランスクリプトム解析とネットワーク薬理学を統合し、共通の治療標的およびGQDの主要経路を特定し、特にPANopsosis関連調節因子に焦点を当てました。さらに、デキストラン硫酸ナトリウム(DSS)誘発マウス大腸炎モデルにおける予測されるメカニズムを検証しました。計算的標的優先順位付けと生物学的検証を組み合わせることで、本研究はGQDの抗潰瘍性結腸炎効果についてより疾患関連かつ機序的根拠に基づいた説明を提供し、PANoptosisがUCにおける治療軸としての可能性を支持する新たな証拠を提供することを目指しました。

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プロトコル

すべての動物処置は機関のガイドラインに従って実施され、成都中医薬大学倫理委員会(承認番号2022-126)によって研究開始前に承認されました。バイオインフォマティクス解析には公開されているGEOおよびGWASデータセットのみが使用されました。したがって、本研究の計算部分に追加のインフォームドコンセントや倫理承認は必要ありませんでした。有害化学物質、生物学的サンプル、動物廃棄物に関するすべての手順は、機関の検査室安全規則および有害廃棄物処理の制度的手順に従って実施されました。

GEOデータセットの取得と前処理

潰瘍性大腸炎(UC)に関連するヒトトランスクリプトミックデータセットは、「潰瘍性大腸炎」というキーワードを用いてGEOデータベースから取得されました。明確に定義されたUC群および健康対照群、十分なサンプルサイズを持つ発現プロファイリングデータセットをスクリーニングした後、GPL13158プラットフォーム上で生成されたGSE8746620 およびGSE9241521がトレーニングコホートとして選定されました。これらのデータセットには、それぞれ87件のUCサンプルと21件の健康対照群、53件のUCサンプルと21件の健康対照群が含まれていました。外部検証のために、GSE8747322 (106 UCサンプルと21 Healthy Control)およびGSE16879 23 (48 UCサンプルと12 Healthy Control)をGPL570プラットフォーム)が含まれていました。生ファイルや直列行列ファイルをダウンロードし、Rにインポートして前処理を行いました。プローブ識別子は対応するプラットフォーム注釈ファイルに従って遺伝子記号に変換されました。複数のプローブが同じ遺伝子シンボルにマッピングされた場合、平均発現値は保持されました。明確なグループ情報が欠けているサンプルは、下流解析前に除外されました。2つのトレーニングデータセットは共通の遺伝子シンボルで統合されました。式式値は必要に応じてlog2変換され、標準的な配列間正規化手順で正規化され、データセットの起源をバッチ変数として定義した後、バッチ調整法でバッチ効果を補正しました。主成分分析とボックスプロット検査は、正規化/バッチ補正の前後に品質管理チェックポイントとして使用されました。成功した前処理は、データセット間のサンプル分布の重複の改善とデータセット駆動クラスタリングの減衰によって定義されました。発表文献から合計902個のPANopsosis関連遺伝子が集計され、統合解析の参照遺伝子セットとして使用されました。

差異発現遺伝子の同定とWGCNAネットワークの構築

統合された訓練行列は、微分式ワークフローを用いてRで解析されました。|log2 fold 変化を持つ遺伝子|≥0.585、調整後 P は0.05<差異発現遺伝子(DEGs)として定義されました。中間出力として火山プロットとヒートマップが作成され、フィルタリング基準がUC群と対照群間で生物学的に解釈可能な発現差をもたらすことを確認しました。加重遺伝子共発現ネットワーク解析(WGCNA)では、遺伝子はサンプル間の分散でランク付けされ、変動の大きい上位25%の遺伝子は入力として保持されました。まず、潜在的な外れ値サンプルを特定するためにサンプルクラスタリング木が検討されました。品質管理基準で除去が正当化されない限り、明らかな異常者はネットワーク建設に残されませんでした。スケーリングなしトポロジーフィット指数に基づいてソフトしきい値付けのべき乗が選ばれ、ほぼスケールフリーネットワークとなる最小のべき乗を用いて隣接行列を構築しました。隣接行列はトポロジカルオーバーラップ行列に変換され、TOMベースの不相似性を用いて階層的クラスタリングが行われました。モジュールは動的木切断を用いて、最小100遺伝子のモジュールサイズで同定されました。密接に関連する加群は、固有遺伝子相関があらかじめ設定された合併基準を超えるとマージされました。モジュール固有遺伝子、モジュール有意性、遺伝子有意性値を計算し、UC表現型と最も強く関連したモジュールを特定しました。成功したWGCNAステップは、安定したモジュール分離、生物学的に妥当なモジュールサイズ、そして疾患の状態と明確な相関を示す1つ以上のモジュールによって定義されました。

GQDにおける候補ターゲットの特定

Gegen Qinlian Decoction(GQD)の4つの漢方成分(プエラリアロバタ、Scutellaria baicalensis、Coptis chinensis、Glycyrrhiza uralensis)に対応する候補化合物および標的は、TCMSP24 およびBATMAN-TCM25から採取されました。スクリーニングの閾値は以下の通りに設定されました:1つのデータベースから得られた記録≥経口バイオアラベイ30%、薬剤類似≥度0.18;信頼度スコア≥0.84、 調整P< 0.05で、別のデータベースから得られた記録を対象としました。関連する記録が初期検索で取得されなかった場合は、ハーブ医学データベースから追加の化合物が補充されました。保持化合物の標準的なSMILES連をオンラインのADME評価プラットフォームに提出しました。化合物は、消化管吸収が高く、リピンスキー、ゴーセ、ヴェバー、イーガン、ムエゲの間で少なくとも2つの薬物類似ルールセットを満たす場合に保持されました。その後、推定ターゲットは確率>0.1のターゲット予測プラットフォームを用いて予測され、タンパク質注釈データベースを用いて公式の遺伝子シンボルに標準化されました。重複化合物および重複ターゲットはデータベース統合後に削除されました。このステップの期待される成果は、重複分析に適した冗長でないGQD化合物-ターゲットデータセットでした。

重複遺伝子の同定と関数解析の性能

潜在的な治療標的は、GQD関連標的、差異発現とWGCNAから同定されたUC関連遺伝子、およびPANoposis関連遺伝子セットの交差点として定義されました。重なり合いの関係はベン図を用いて可視化されました。交差遺伝子はタンパク質間相互作用(PPI)データベースに提出され、信頼度スコア≥0.4の相互作用ペアが保持されました。得られたPPIネットワークはエクスポートされ、ネットワーク解析プラットフォームで可視化されました。成功したPPIステップは、単独のノードだけでなく、大多数の交差遺伝子を含む接続ネットワークが存在することで定義されました。機能豊か解析(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)解析を含む機能豊か解析が、Rで有意性閾値をq <0.05として実施されました。この閾値を満たさない用語や経路は除外されました。上部の濃縮生物学的プロセスとシグナル伝達経路をまとめ、GQDがUCを調節する可能性のあるメカニズムを推定しました。中間出力としてバープロットおよびバブルプロットが作成され、生物的文脈から予想される炎症、免疫、上皮損傷関連経路が濃縮結果に支配的かどうかを検証しました。

発現パターン、染色体局在、相関の解析

共有遺伝子の発現レベルは、標準的な差分発現可視化ワークフローを用いてUC群と対照群間で比較されました。ボックスプロットとヒートマップが作成され、 P <0.05は統計的に有意とされました。発現方向が解釈可能で、訓練コホート全体で一貫した挙動を持つ遺伝子のみが、後の機構評価のために保持されました。選択したコア遺伝子の染色体局在は、遺伝子注釈ファイルを必要な入力構造にフォーマットした後にマッピングされ、ゲノム位置は円形染色体プロッティングワークフローで可視化されました。コア遺伝子間の相関行列はペアワイズ相関解析を用いて計算されました。このステップの期待された結果は、共有調節や機能的相互作用を支える協調発現パターンを示す遺伝子ペアの同定でした。

機械学習モデルの構築と評価

診断モデルの開発は統合されたトレーニングコホート(GSE87466 + GSE92415)を用いて行われ、GSE16879とGSE87473は独立した外部検証データセットとして使用されました。12の機械学習アルゴリズム(Lasso、Ridge、Stepglm、XGBoost、Random Forest、Enet、plsRglm、GBM、NaiveBayes、LDA、glmBoost、SVM)が用いられ、113のモデルの組み合わせ26が生成されました。トレーニングコホート内で10倍のクロスバリデーションが適用されました。各フォールドでは、情報漏洩を防ぐため、モデルの訓練、特徴選択、性能推定が同じトレーニング/テスト分割ロジックを用いて行われました。モデルの性能は主に受信機動作特性曲線(AUC)下の面積で評価されました。最適モデルは、訓練および検証データセット全体で平均AUCが最も高いモデルと定義され、単独のトレーニングAUCではなく、非常に高い訓練AUCを示しながら外部検証性能が低いモデルは保持されませんでした。各保持モデルごとにROC曲線が作成され、最終的に選ばれたバイオマーカーからノモグラムが作成されました。成功したモデリングステップは、外部データセットにおける安定したクロスバリデーション性能と判別能力の維持によって定義されました。

GSVAの性能とプロファイルコア遺伝子発現

遺伝子セット変異解析(GSVA)は、各コア遺伝子の中央値発現値によって定義される高発現群と低発現群間の経路富集を比較するために実施されました。有意な経路差のカットオフとして調整 済みP < 0.05が用いられました。この閾値を満たしない経路は解釈から除外されました。ヒートマップと相関プロットを作成し、経路活性と共発現パターンを示しました。このステップの中間的な成功は、炎症性、免疫性、または潰瘍性大腸炎に関連する代謝調節障害と一致する濃縮プロファイルによって示されました。

免疫の解析とceRNAネットワークの構築

免疫細胞組成は、1,000種類の置換からなるデ畳み込みアルゴリズムを用いて推定されました。内部の反畳み込み有意性基準を満たさないサンプルは、その後の免疫相関解析から除外されました。この分析を補完するために、単一サンプル遺伝子セット濃縮解析(ssGSEA)も用いられ、免疫浸潤パターンの評価が行われました。免疫細胞分画とコア遺伝子発現との相関を計算・可視化しました。ceRNAネットワーク構築のために、コアmRNAを標的とするmiRNAを公開されている相互作用データベースから同定し、これらのmiRNAと相互作用する候補lncRNAをスクリーニングしました。データベースの予測または注釈記録によって支えられた相互作用のみが保持されました。mRNA-miRNA-lncRNA調節ネットワークはネットワーク解析プラットフォーム上で可視化されました。このステップの期待される成果は、コア遺伝子に結びついた生物学的に妥当な上流調節因子を持つ構造化されたceRNAネットワークでした。

単一細胞解析の性能

シングルセルデータセットGSE214695はRにインポートされ、標準的なシングルセル解析ワークフローを用いてシングルセルオブジェクトに変換されました。品質管理は、低特徴細胞、潜在的な空滴、転写本の質が低い細胞など、標準的な指標に基づいて細胞をろ過することで行われました。品質管理を通過した細胞は正規化され、上位2,000個の高変動遺伝子が主成分解析のために選ばれました。意味のある生物学的分散に寄与する主成分は教師なしクラスタリングに保持され、UMAPは二次元可視化に使用されました。クラスターマーカー遺伝子は、クラスター間の差異発現解析を用いて同定されました。セル型注釈は参照に基づく分類で行われ、可能な限り注釈を標準マーカーの表現と照合しました。成功した単一細胞ステップは、UMAPプロット上の主要細胞集団の明確な分離、各クラスター27の解釈可能なマーカー遺伝子、そしてUCに関連する主要な免疫細胞および間質細胞タイプの一貫した注釈によって定義されました。

メンデルランダム化解析の性能

コア遺伝子発現と潰瘍性大腸炎感受性の因果関係の可能性を評価するために、2標本メンデルランダム化(MR)を実施しました。計測変数は発現定量的形質遺伝子座データセットから抽出され、UCゲノム全関連研究要約統計をアウトカムデータセットとして用いました。SNPは標準的なMR品質管理基準に従い、曝露形質の関連性や調和が必要な場合に曖昧または重複した変異の除去を含めてスクリーニングされました。逆分散加重法が主要な因果推定量として用いられました。異質性を評価するためにコクランのQ検定が適用されました。MR-EggerおよびMR-PRESSO解析を感度解析として用い、水平多面性の評価および必要に応じて補正しました。成功したMRステップは、有効な機器調和、主要な異質性または多面性の欠如、補完的なMR手法間での方向性一貫した推定値によって定義されました。

候補化合物の分子ドッキングの性能

標的タンパク質の三次元構造はProtein Data Bankから取得され、リガンド構造は公開された小分子データベースから取得されました。ドッキング前に、タンパク質と配位子は適切な場合に水分子を除去し、水素を加え、原子の種類を定義し、ドッキングに必要なファイル形式を変換することで前処理されていました。その後、分子ドッキングワークフローを用いてドッキングを行い、各リガンド-ターゲットペアごとに結合エネルギーを計算しました。-5 kcal/mol未満の結合親和性は良好結合と解釈され、-7 kcal/mol未満の値は比較的強い結合と解釈されました。ドッキングヒートマップをプロットし、ターゲット間のグローバル結合パターンを比較しました。上位の立体構造は3次元で可視化され、水素結合、疎水性相互作用、残留物の近接性を調査しました。このステップの成功は、安定したドッキング出力ファイル、ターゲット結合領域内の妥当なリガンド姿勢、候補優先順位付けに一致する結合エネルギーによって定義されました。

生体内実験検証の性能

GQDの調製

GQDは、4種類の伝統的な中国薬草から、以下の粗い薬剤比率で調合されました:プエラリアエ・ロバタエ・ラディックス(ゲゲン)24g、黄琴(Scutellariae Radix)9g、黄蓮(Coptidis Rhizoma)9g、甘草(Gancao)6gです。植物資料とその出典の詳細は 資料表に記載されています。ハーブは細かい粉末にすりつぶされ、よく混ぜて390mLの蒸留水に1時間浸しました。混合物は2回デコングされました。最初の煮込みでは、ハーブを強火で煮出し、その後弱火で30分間煮込みました。ガーゼでろ過した後、残渣は10倍の水で再び沸騰させました。2つのろ過液は結合され、水浴で最終的な粗物質濃度5 g/mLまで濃縮されました。抽出物はろ過され、冷却され、使用まで4°Cで保存されました。

DSS誘発UCマウスモデルの確立

本研究では8週齢の18頭の雄BALB/cマウスが使用され、すべての動物処置は成都中医薬大学倫理委員会により承認されました(承認番号2022-126)。動物の起源の詳細は 『材料表』に記載されています。マウスは、20〜22°C、湿度55%の特定の病原体のない環境で、12時間の明暗サイクルで飼育されました。1週間の順応期間の後、動物はランダムに3つのグループ(n=6名)に分けられました:NC、UC、GQD。NC群は実験全体を通じて無菌飲料水を使用し、UC群およびGQD群は5日間連続で1.5%(w/v)デキストラン硫酸ナトリウム(MW 36-50 kDa)を飲料水中に投与し、その後2日間通常の水を投与しました。このサイクルは3回繰り返され、慢性大腸炎を確立しました。介入期間中、NC群およびUC群は0.5%カルボキシメチルセルロース200μLを1日2回投与し、GQD群は経口ガベージで1日2回GQDを受けました。

GQDの臨床処方は、24gのGegen、9gの黄琴、9gの黄蓮、6gの甘草で構成されており、成人の総量は48g/日に相当します。標準的な成人体重60kgと仮定すると、同等の成人用量は0.8 g/kg/日でした。従来のヒト-マウス換算係数1:12に基づき、対応するマウス換算用量は9.6 g/kg/日でした。あらかじめ設定された低用量、中用量、高用量比の1:2:4に基づき、計算された用量はそれぞれ9.6、19.2、38.4 g/kg/kgでした。繰り返しDSS誘発性大腸炎モデルにおける大腸炎の重症度と持続性を考慮し、in vivo検証時に十分な薬理学的介入を確保するために高用量レジメンが選択されました。炎症期の十分な薬理学的曝露を支援するため、1日合計38.4 g/kg/日を2回の等量投与に分けました。実験期間中、体重、便の濃度、直腸出血を毎日監視しました。プロトコル終了時にマウスは安楽死させられ、その後の解析のために大腸組織が採取されました。

体重と疾患活動指数の評価

体重は毎日記録され、初日の体重の割合として表されました。疾患の重症度は、体重減少、便の安定性、直腸出血の3つのパラメータを含む疾患活動指数(DAI)を用いて評価されました。各パラメータは臨床症状の重症度に応じて0から4のスケールで独立してスコアリングされ、スコアが高いほどより重篤な疾患活動を示しました。最終DAIは3つの個別スコアの平均として計算され、合計スコアは0から4の範囲でした。簡単に言えば、スコア0は異常なしを示し、1から4のスコアは徐々に体重減少が進み、便の質が緩くなり、直腸出血が重度であることを示しました。詳細な得点基準は 表1に示されています。

H&E染色の性能と組織学的活性指数の計算

組織学的評価のために、大腸組織を4%パラホルムアルデヒドに固定し、段階化されたエタノールで脱水し、パラフィンに埋め込み、厚さ4μmで切片しました。切片は脱水、再水和、ヘマトキシリン染色、エオシンでのカウンターステイン、脱水、クリア、マウントが行われました。組織学的画像は明視野顕微鏡で観察され、スライドスキャンシステムでスキャンされました。具体的な機器情報は 材料表に記載されています。組織病理学的損傷は、ゴブレット細胞枯渇、下骨構造損傷、炎症性細胞浸潤の3つのパラメータに基づいて評価されました。各パラメータは組織損傷の程度に応じてスコアリングされ、3つのパラメータスコアの合計は0から10までの組織学的活性指数(HAI)として定義され、 表2にまとめられています。ゴブレットセルの定量化では、各セクションごとに400×倍率でランダムに選ばれた5つの重なりのないフィールドを解析しました。各フィールドごとのゴブレットセル数はブラインド方式で手動でカウントされ、各代表的な結腸切片ごとに各フィールドあたりの平均カウントが算出されました。

免疫組織化学的染色の性能

脱パラフィン化および再水和後、組織切片は37°Cで0.1%トリプシンで抗原回収を30分間行い、その後3%過酸化水素で培養して内因性ペルオキシダーゼ活性を遮断しました。切片は4°Cで一晩、STAT3(1:200、HUABIO、ET1605-45)、TIMP1(1:1000、Proteintech、26847-1-AP)、SPHK2(1:500、Proteintech、17096-1-AP)、HSPA5(1:1000、Cell Signaling Technology、#3177)に対するウサギ一次抗体で1%BSAで希釈した状態で培養されました。抗体およびその発生源の詳細は 材料表に記載されています。PBSで洗浄した後、切片は対応する二次抗体(1:2000)と室温で1.5時間インキュベートされました。染色検出試薬を用いて免疫反応性を可視化し、核はヘマトキシリンで補色された。定量画像解析は 、材料表に記載された画像解析ソフトウェアを使用して実施されました。

qRT-PCR解析の性能

全RNAはフェノール系RNA抽出試薬を用いて抽出し、第一鎖cDNA合成キットで逆転写しました。逆転写は25°Cで10分、55°Cで15分、85°Cで5分間行われました。qRT-PCRはリアルタイムPCRシステムとSYBR Green qPCRミックスを用いて実施されました。増幅条件は以下の通りです:95°Cで60秒の初期変性、その後95°Cで15秒、60°Cで15秒、72°Cで45秒のサイクル。プライマー配列はプライマー設計ソフトウェアを用いて設計され、 表3に記載されています。内部参照としてGAPDHを使用し、相対mRNA発現レベルは2^-ΔΔCt 法を用いて算出しました。各サンプルは三重に分析され、各実験は少なくとも3回繰り返し行われました。試薬、計測装置、ソフトウェアの詳細は 材料表に記載されています。

ウェスタンブロット解析の性能

大腸組織はプロテアーゼ阻害剤を含む溶解バッファーで均質化され、氷上で2時間徹底的に溶解されました。タンパク質濃度はタンパク質アッセイキットを用いて測定されました。等量のタンパク質をローディングバッファーと混合し、電気泳動前に変性させ、10%のSDS-PAGEで分離し、100 VのPVDF膜に1時間間移送しました。室温で5%無脂肪ミルクで1時間ブロッキングした後、膜は4°Cで一晩、STAT3(1:200、HUABIO、ET1605-45)、TIMP1(1:1000、Proteintech、26847-1-AP)、SPHK2(1:500、Proteintech、17096-1-AP)、HSPA5(1:1000、Cell Signaling Technology、#3177)、およびGAPDHに対する一次ウサギ抗体で1晩培養されました。TBST(20 mM Tris、150 mM NaCl、0.1% Tween-20、pH 7.4)で洗浄した後、膜は対応する二次抗体(1:5000)と室温で1時間インキュベートされました。タンパク質バンドは化学発光検出試薬を用いて可視化されました。バンド強度は画像解析ソフトウェアで解析し、標的タンパク質の発現レベルをGAPDHに正規化しました。検出されたタンパク質の予想分子量は、STAT3が約88 kDa、TIMP1が21 kDa、SPHK2が28 kDa、HSPA5が70 kDa、GAPDHが36 kDaでした。抗体、膜、試薬、ソフトウェアの詳細は 材料表に記載されています。具体的な製品名、製造元、カタログ番号、機器モデル、ソフトウェアの詳細は 材料表に記載されており、本文では中立性と一般的な適用性を高めるために一般的な説明が使用されます。

統計解析の性能

データは平均±標準偏差として提示されます。統計的検定は統計ソフトウェアを用いて実施されました。多群比較には一元ANOVAに続いてTukeyの事後検定が用いられました。 P 値≤0.05は統計的に有意とされました。

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結果

GEOデータセット取得とUC関連遺伝子同定

UCにおける遺伝子発現変化を調査するため、GEOデータベースから「潰瘍性大腸炎」を用いて、2つのトランスクリプトミックデータセット(GSE87466およびGSE92415)を取得し、選択基準にはデータセットの種類、明確な疾患・対照注釈、十分なサンプルサイズが含まれていました。これらのデータセットには140件のUC症例と42件の健康対照群が含まれていました。明確な表現型ラベルや有効な発現プロファイルを欠くサンプルは、下流統合前に除外しました。生の表現データを取得した後、正規化およびバッチ補正手順を行って、データセット間の技術的ばらつきを最小限に抑えました。品質管理の成果として、ボックスプロットは正規化後の発現分布の比較可能性が向上し、サンプルクラスタリングはバッチ補正後のデータセット駆動の分離が減少し(図1A,B)、統合されたトレーニングコホートの...

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ディスカッション

潰瘍性大腸炎(UC)は、主に大腸粘膜に影響を及ぼす慢性的で特発性炎症性腸疾患であり、持続的または間歇性的炎症を特徴とします。この病気は患者の生活の質を著しく低下させ、大腸がんのリスクを高めます。世界的な有病率は着実に増加していますが、正確な病因やその根本的なメカニズムは部分的にしか解明されていません。現在の治療法はしばしば最適とは言えず、副作用を伴うことが多く、より効果的な治療法の必要性を強調しています。蓄積された研究は、TCMが粘膜炎症の緩和、酸化ストレスの抑制、腸内微生物群の再形成、細胞死経路の調節などを通じてUCの病態生理を調節する可能性を強調しています。最近の証拠はさらに、漢方薬が腸内細菌叢、腸のバリアの完全性、宿主免疫応答の協調的な調節を通じて治療効果を発揮する可能性を示唆しており、炎症性疾患におけるTCMを用いた介入を理解するための拡張されたメカニズム的枠組みを提供しま...

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開示事項

著者らは、本論文で報告された研究に影響を与えた可能性のある競合する財政的利害関係や個人的な関係は既知のものではないと述べています。

謝辞

著者らはまた、GEOデータベースにデータへのオープンアクセスを提供し、査読者の建設的なコメントにも感謝しています。

資金提供:本研究は中国国家自然科学基金(81973684、82174358)、四川省自然科学基金(2023NSFSC1760、2025ZNSFSC1834)、四川省中医管理局の中医研究特別プロジェクト(2023MS365、2020JC0094)、および成都衛生委員会と成都中医薬大学共同イノベーション基金(WXLH202402019)の支援を受けました。 WXLH202403012、WXLH202501238、WXLH202501201)。

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材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
プエラリアエ・ロバタエ・ラディックス四川省ノートゥス伝統中医学有限公司NTC-001GQD製剤のためのハーブ材料
スキュテラリアエ・ラディックス四川省ノートゥス伝統中医学有限公司NTC-002GQD製剤のためのハーブ材料
コプティディス・リゾマ四川省ノートゥス伝統中医学有限公司NTC-003GQD製剤のためのハーブ材料
グリキュリザエ・ラディックス・エト・リゾマ四川省ノートゥス伝統中医学有限公司NTC-004GQD製剤のためのハーブ材料
BALB/cマウス、オス、生後8週北京HFKバイオサイエンス株式会社該当なし実験動物
デクトレン硫酸ナトリウム(DSS)、MW 36-50 kDaMPバイオメディカル160110大腸炎誘発試薬
カルボキシメチルセルロースナトリウムシグマ・オルドリッチ、ミズーリ州セントルイス、アメリカ合衆国C5678口腔ガベージの載体
パラホルムアルデヒドシグマ・オルドリッチ、ミズーリ州セントルイス、アメリカ合衆国158127組織固定剤
ヘマトキシリンシグマ・オルドリッチ、ミズーリ州セントルイス、アメリカ合衆国H9627核染色
イオシンシグマ・オルドリッチ、ミズーリ州セントルイス、アメリカ合衆国E4009組織学用カウンターステイン
明視野顕微鏡ニコンエクリプス80i組織学的観察
スライドスキャンシステム3DHISTECH Ltd.パノラマ250デジタル全スライド画像取得
トリプシンGibco、カリフォルニア州カールスバッド、アメリカ合衆国25200-056抗原回収試薬
過酸化水素シグマ・オルドリッチ、ミズーリ州セントルイス、アメリカ合衆国H1009内因性ペルオキシダーゼ活性の遮断
牛血清アルブミン(BSA)シグマ・オルドリッチ、ミズーリ州セントルイス、アメリカ合衆国A7906抗体希釈剤/ブロッキング試薬
抗STAT3一次抗体、ウサギ細胞シグナル伝達技術9139IHC/WBの一次抗体
抗TIMP1一次抗体、ウサギアブカムAB211925IHC/WBの一次抗体
抗SPHK2一次抗体、ウサギアブカムAB187030IHC/WBの一次抗体
抗HSPA5一次抗体、ウサギ細胞シグナル伝達技術3177IHC/WBの一次抗体
抗GAPDH一次抗体、ウサギアブカムAB9485WBのロード制御
ヤギ抗ウサギ二次抗体イェセン・バイオテクノロジー33201IHC/WBの二次抗体
染色検出試薬Beyotime Biotechnology [Shanghai] Co., Ltd., 上海、中国P0202免疫組織化学のためのシグナル発生
画像解析ソフトウェアメディア・サイバネティクスイメージプロプラス7.0染色とバンド強度の定量化
フェノール系RNA抽出試薬インビトロジェントリゾル試薬、15596026全RNA抽出
第一鎖cDNA合成キットビヨタイム・バイオテクノロジーDRR047A逆転写
リアルタイムPCRシステム応用バイオシステムABIプリズム7300定量的PCR増幅
SYBR Green qPCRミックスビヨタイム・バイオテクノロジーDRR420AqPCR検出試薬
プライマー設計ソフトウェアプレミア・バイオソフト・インターナショナル、カリフォルニア州パロアルト、アメリカ合衆国プライマー5.0プライマー設計
RIPA溶解バッファービヨタイム・バイオテクノロジーP0013Bタンパク質抽出試薬
プロテアーゼ阻害剤(PMSF)ビヨタイム・バイオテクノロジーST506溶解時のタンパク質保護
BCAタンパク質アッセイキットビヨタイム・バイオテクノロジーP0010タンパク質定量
PVDF膜メルク・ミリポールIPVH00010タンパク質輸送膜
化学発光検出試薬/システムサーモフィッシャー・サイエンティフィック32106ウエスタンブロットの信号検出
統計ソフトウェアIBMSPSS 23.0統計解析

参考文献

  1. Kobayashi, T., Siegmund, B., Le Berre, C., et al. Ulcerative colitis. Nat Rev Dis Primers. 6 (1), 74 (2020).
  2. Bu, S., Cheng, X., Chen, M., et al. Ulcerative colitis: advances in pathogenesis, biomarkers, and therapeutic strategies. Pharmgenomics Pers Med. 18, 219-238 (2025).
  3. Wetwittayakhlang, P., Golovics, P. A., Gonczi, L., et al. Stable incidence and risk factors of colorectal cancer in ulcerative colitis: a population-based cohort between 1977-2020. Clin Gastroenterol Hepatol. 22 (1), 191-193.e3 (2024).
  4. Catalano, M., Mini, E., Nobili, S., et al. Ulcerative colitis and colorectal cancer: pathogenic insights and precision strategies for prevention and treatment. World J Gastrointest Oncol. 17 (10), 108514 (2025).
  5. Raine, T., Bonovas, S., Burisch, J., et al. ECCO guidelines on therapeutics in ulcerative colitis: medical treatment. J Crohns Colitis. 16 (1), 2-17 (2022).
  6. Singh, S., Loftus, E. V., Limketkai, B. N., et al. AGA living clinical practice guideline on pharmacological management of moderate-to-severe ulcerative colitis. Gastroenterology. 167 (7), 1307-1343 (2024).
  7. Wu, B., Su, S., Li, Y., et al. Dysregulated programmed cell death of intestinal epithelial cells in ulcerative colitis: molecular mechanisms and novel therapeutic interventions (review). Int J Mol Med. 56 (6), 230 (2025).
  8. Upmanyu, K., Upadhyay, S. Wiring and rewiring PANoptosis: molecular vulnerabilities for targeting inflammatory cell death in human disease. Cytokine Growth Factor Rev. 86, 1-16 (2025).
  9. Jiang, Y., Qiang, Z., Liu, Y., et al. Diverse functions of NLRP3 inflammasome in PANoptosis and diseases. Cell Death Discov. 11 (1), 389 (2025).
  10. Wang, J. M., Yang, J., Xia, W. Y., et al. Comprehensive analysis of PANoptosis-related gene signature of ulcerative colitis. Int J Mol Sci. 25 (1), 348 (2023).
  11. Ji, Y., Li, P., Ning, T., et al. PANoptosis-related genes: molecular insights into immune dysregulation in ulcerative colitis. J Gastroenterol Hepatol. 40 (1), 177-191 (2025).
  12. Ye, Z., Deng, M., Yang, Y., et al. Epithelial mitochondrial fission-mediated PANoptosis is crucial for ulcerative colitis and its inhibition by saquinavir through Drp1. Pharmacol Res. 210, 107538 (2024).
  13. Liang, Y., Li, Y., Lee, C., et al. Ulcerative colitis: molecular insights and intervention therapy. Mol Biomed. 5 (1), 42 (2024).
  14. Hu, Y., Tang, J., Xie, Y., et al. Gegen Qinlian decoction ameliorates TNBS-induced ulcerative colitis by regulating Th2/Th1 and Tregs/Th17 cells balance, inhibiting NLRP3 inflammasome activation and reshaping gut microbiota. J Ethnopharmacol. 328, 117956 (2024).
  15. Wang, Y., Yan, R., Ye, L., et al. Gegen Qinlian decoction ameliorated DSS-induced colitis by attenuating inflammation, restoring intestinal mucosal barrier and modulating gut microbiota. J Inflamm Res. 18, 8065-8084 (2025).
  16. Zhai, Y., Liu, L., Zhang, F., et al. Network pharmacology: a crucial approach in traditional Chinese medicine research. Chin Med. 20 (1), 8 (2025).
  17. Cui, G., Li, M., Guo, W., et al. AI driven network pharmacology: multi-scale mechanisms of traditional Chinese medicine from molecular to patient analysis. Comput Struct Biotechnol J. 27, 5087-5104 (2025).
  18. Wu, J., Zhang, F., Li, Z., et al. Integration strategy of network pharmacology in traditional Chinese medicine: a narrative review. J Tradit Chin Med. 42 (3), 479-486 (2022).
  19. Panossian, A. Trends and pitfalls in the progress of network pharmacology research on natural products. Pharmaceuticals (Basel). 18 (4), 538 (2025).
  20. Li, K., Strauss, R., Ouahed, J., et al. Molecular comparison of adult and pediatric ulcerative colitis indicates broad similarity of molecular pathways in disease tissue. J Pediatr Gastroenterol Nutr. 67 (1), 45-52 (2018).
  21. Sandborn, W. J., Feagan, B. G., Marano, C., et al. Subcutaneous golimumab induces clinical response and remission in patients with moderate-to-severe ulcerative colitis. Gastroenterology. 146 (1), 85-e15 (2014).
  22. Zhou, Z., Cao, J., Liu, X., et al. Evidence for the butyrate metabolism as key pathway improving ulcerative colitis in both pediatric and adult patients. Bioengineered. 12 (1), 8309-8324 (2021).
  23. Arijs, I., De Hertogh, G., Lemaire, K., et al. Mucosal gene expression of antimicrobial peptides in inflammatory bowel disease before and after first infliximab treatment. PLoS One. 4 (11), e7984 (2009).
  24. Yang, M., Chen, J. L., Xu, L. W., et al. Navigating traditional chinese medicine network pharmacology and computational tools. Evid Based Complement Alternat Med. 2013, 731969 (2013).
  25. Kong, X., Liu, C., Zhang, Z., et al. BATMAN-TCM 2.0: an enhanced integrative database for known and predicted interactions between traditional Chinese medicine ingredients and target proteins. Nucleic Acids Res. 52 (D1), D1110-D1120 (2024).
  26. Zhang, H., Zhang, H., Yang, H., et al. Machine learning-based integrated identification of predictive combined diagnostic biomarkers for endometriosis. Front Genet. 14, 1290036 (2023).
  27. Chen, B., Khodadoust, M. S., Liu, C. L., et al. Profiling tumor infiltrating immune cells with CIBERSORT. Methods Mol Biol. 1711, 243-259 (2018).
  28. Burgess, S., Thompson, S. G. Interpreting findings from Mendelian randomization using the MR-Egger method. Eur J Epidemiol. 32 (5), 377-389 (2017).
  29. Feuerstein, J. D., Cheifetz, A. S. Ulcerative colitis: epidemiology, diagnosis, and management. Mayo Clin Proc. 89 (11), 1553-1563 (2014).
  30. Gros, B., Kaplan, G. G. Ulcerative colitis in adults: a review. JAMA. 330 (10), 951-965 (2023).
  31. Wang, M., Fu, R., Xu, D., et al. Traditional Chinese medicine: a promising strategy to regulate the imbalance of bacterial flora, impaired intestinal barrier and immune function attributed to ulcerative colitis through intestinal microecology. J Ethnopharmacol. 318 (Pt A), 116879 (2024).
  32. Naito, Y., Takagi, T. Role of gut microbiota in inflammatory bowel disease pathogenesis. J Clin Biochem Nutr. 75 (3), 175-177 (2024).
  33. Su, M., Tang, T., Tang, W., et al. Astragalus improves intestinal barrier function and immunity by acting on intestinal microbiota to treat T2DM: a research review. Front Immunol. 14, 1243834 (2023).
  34. Sun, X., Yang, Y., Meng, X., et al. PANoptosis: mechanisms, biology, and role in disease. Immunol Rev. 321 (1), 246-262 (2024).
  35. Wu, Y., Fang, Y., Li, Y., et al. A network pharmacology approach and experimental validation to investigate the anticancer mechanism of Qi-Qin-Hu-Chang formula against colitis-associated colorectal cancer through induction of apoptosis via JNK/p38 MAPK signaling pathway. J Ethnopharmacol. 319 (Pt 3), 117323 (2024).
  36. Liu, B., Piao, X., Niu, W., et al. Kuijieyuan decoction improved intestinal barrier injury of ulcerative colitis by affecting TLR4-dependent PI3K/AKT/NF-κB oxidative and inflammatory signaling and gut microbiota. Front Pharmacol. 11, 1036 (2020).
  37. Lin, C., Zhou, Z., Zhang, L., et al. Gegen Qinlian decoction relieves ulcerative colitis via adjusting dysregulated Nrf2/ARE signaling. Evid Based Complement Alternat Med. 2022, 2934552 (2022).
  38. Chong, J., Chen, Z., Ma, J., et al. Mechanistic investigation and the optimal dose based on baicalin in the treatment of ulcerative colitis-a preclinical systematic review and meta-analysis. BMC Gastroenterol. 25 (1), 50 (2025).
  39. Li, X., Xu, S., Zhang, Y., et al. Berberine depresses inflammation and adjusts smooth muscle to ameliorate ulcerative colitis of cats by regulating gut microbiota. Microbiol Spectr. 10 (6), e0320722 (2022).
  40. Li, H., Fan, C., Lu, H., et al. Protective role of berberine on ulcerative colitis through modulating enteric glial cells-intestinal epithelial cells-immune cells interactions. Acta Pharm Sin B. 10 (3), 447-461 (2020).
  41. Jia, N., Meng, Y., Li, J., et al. Pharmacodynamic and pharmacokinetic study of Shaoyao Gancao decoction for repairing intestinal barrier damage in ulcerative colitis. Mol Immunol. 175, 132-142 (2024).
  42. Yu, T., Xie, Y., Wang, Z., et al. Quercetin ameliorates celiac-related intestinal inflammation caused by wheat gluten through modulating oxidative stress, Th1/Th2/Treg balance, and intestinal microflora structure. Food Funct. 15 (18), 9343-9356 (2024).
  43. Sun, W., Jia, J., Liu, G., et al. Polysaccharides extracted from old stalks of Asparagus officinalis L. improve nonalcoholic fatty liver by increasing the gut butyric acid content and improving gut barrier function. J Agric Food Chem. 73 (11), 6632-6645 (2025).
  44. Huang, R., Wang, K., Gao, L., et al. TIMP1 is a potential key gene associated with the pathogenesis and prognosis of ulcerative colitis-associated colorectal cancer. Onco Targets Ther. 12, 8895-8904 (2019).
  45. Tran, M. T. Identification of TIMP1-induced dysregulation of epithelial-mesenchymal transition as a key pathway in inflammatory bowel disease and small intestinal neuroendocrine tumors shared pathogenesis. Front Genet. 15, 1376123 (2024).
  46. Sukocheva, O. A., Lukina, E., McGowan, E., et al. Sphingolipids as mediators of inflammation and novel therapeutic target in inflammatory bowel disease. Adv Protein Chem Struct Biol. 120, 123-158 (2020).
  47. Gong, Z. Z., Li, T., Yan, H., et al. Exploring the autophagy-related pathogenesis of active ulcerative colitis. World J Clin Cases. 12 (9), 1622-1633 (2024).
  48. Gao, F., Zhu, F., Shuai, B., et al. Quercetin ameliorates ulcerative colitis by restoring the balance of M2/M1 and repairing the intestinal barrier via downregulating cGAS-STING pathway. Front Pharmacol. 15, 1351538 (2024).
  49. Elhefnawy, E. A., Zaki, H. F., El Maraghy, N. N., et al. Genistein and/or sulfasalazine ameliorate acetic acid-induced ulcerative colitis in rats via modulating INF-γ/JAK1/STAT1/IRF-1, TLR-4/NF-κB/IL-6, and JAK2/STAT3/COX-2 crosstalk. Biochem Pharmacol. 214, 115673 (2023).
  50. Qu, Y., Li, X., Xu, F., et al. Kaempferol alleviates murine experimental colitis by restoring gut microbiota and inhibiting the LPS-TLR4-NF-κB axis. Front Immunol. 12, 679897 (2021).
  51. Yao, X., Chen, Y., Li, Y., et al. Chrysin ameliorates dextran sulfate-induced ulcerative colitis in mice by modulating inflammation and gut microbiota. Int J Colorectal Dis. 40 (1), 57 (2025).
  52. Lu, J. Z., Ye, D., Ma, B. L. Constituents, pharmacokinetics, and pharmacology of Gegen-Qinlian decoction. Front Pharmacol. 12, 668418 (2021).
  53. Jiang, Z., Yan, M., Qin, Y., et al. Quercetin alleviates ulcerative colitis through inhibiting CXCL8-CXCR1/2 axis: a network and transcriptome analysis. Front Pharmacol. 15, 1485255 (2024).
  54. Helmy, S. A., Samaha, M. M., Abd El Salam, A. S. G., et al. Biotin/sulfasalazine combination therapy alleviates acetic acid-induced ulcerative colitis in rats via modulation of S1PR1/NF-κB/IL-23/STAT3/COX-2 axis. Sci Rep. 15 (1), 27037 (2025).
  55. Tang, L., Liu, Y., Tao, H., et al. Combination of Youhua Kuijie Prescription and sulfasalazine can alleviate experimental colitis via IL-6/JAK2/STAT3 pathway. Front Pharmacol. 15, 1437503 (2024).
  56. Yang, T., Ma, X., Wang, R., et al. Berberine inhibits IFN-γ signaling pathway in DSS-induced ulcerative colitis. Saudi Pharm J. 30 (6), 764-778 (2022).
  57. Wu, G. L., Li, L., Chen, X. Y., et al. Machine learning-based B cell-related diagnostic biomarker signature and molecular subtypes characteristic of ulcerative colitis. Aging (Albany NY). 16 (3), 2774-2788 (2024).
  58. Zhang, M., Li, X., Zhang, Q., et al. Roles of macrophages on ulcerative colitis and colitis-associated colorectal cancer. Front Immunol. 14, 1103617 (2023).
  59. Li, H., Wang, Z., Guan, Z., et al. UCFNNet: ulcerative colitis evaluation based on fine-grained lesion learner and noise suppression gating. Comput Methods Programs Biomed. 247, 108080 (2024).
  60. Wu, Y., Zeng, M., Jiao, X., et al. Protective effects of pollenin B in asthma: PPAR-γ-mediated regulation of inflammatory pathways and arachidonic acid metabolism. Phytomedicine. 145, 156975 (2025).

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