慢性閉塞性肺疾患におけるブチファタンタンの統合マルチオミクス解析

サマリー

慢性閉塞性肺疾患におけるブチ・フアタン・タン(BTHTT)のマルチオミクスプロファイリングにより、IL-1R2/IL-1β-甲状腺ホルモンの代謝軸を調節する可能性が明らかになりました。本研究はBTHTTの生物活性成分のさらなる機構的検証の枠組みを提供し、この軸を確認するために必要な将来の因果介入研究の基盤を築きます。

要約

本研究は、多組学的および計算生物学的枠組みを用いて、伝統中国医学(TCM)の処方であるブティファタンタン(BTHTT)の慢性閉塞性肺疾患(COPD)に対する治療的可能性を調査しました。BTHTT介入後のラットモデルでは有意な生理学的改善が観察されました。組織学的解析では肺の病理的損傷の逆転が確認され、生化学的アッセイおよびトランスクリプトミクスでは IL-1β および IL-1R2 レベルの正常化が確認されました。さらに、代謝プロファイリングによりBTHTTは甲状腺ホルモンのT3およびT4レベルの障害を補正することが明らかになりました。 IL-1β/IL-1R2 軸とこれらの甲状腺ホルモンとの間に負の相関が観察され、その調節がこの処方の治療効果と関連していることが示唆されました。直接測定を超えて、機械学習アルゴリズムは臨床データベースから10つのCOPDシグネチャー遺伝子を特定しました。経路富集解析は、BTHTTがサイトカイン-サイトカイン-受容体相互作用および甲状腺ホルモン合成経路を通じて作用する可能性を示唆しています。さらに、体内で283成分 が同定されましたが、タンシノンIIAやクリプトタンシノンなどの化合物が現在候補として有効物質とされています。主要な駆動要因としての役割は、IL-1R2に安定的に結合するモデルによって支えられています。この推論は、直接的な実験的分離ではなく、分子ドッキングおよび分子動力学(MD)シミュレーションに基づいています。全体として、データはBTHTTが炎症と代謝恒常性を調節することでCOPDに多標的効果を発揮するモデルを支持しています。この統合的アプローチはBTHTTの臨床応用のための洗練された科学的基盤を提供し、将来の実験的検証のための具体的な経路を示しています。

概要

慢性閉塞性肺疾患(COPD)は、臨床で最も一般的な呼吸器疾患の一つであり、極めて高い障害率と再発する急性悪化のために、世界で死因第3位^{となっています。}COPDは人口の労働力喪失と家族介護費の急増をもたらした重要な要因であり、社会的・経済的損失はほとんどの慢性疾患の損失をはるかに上回るものでした^。「ヘルシー・チャイナ・イニシアティブ2030」では、COPDが予防と治療の重要疾患として挙げられています。COPDのメカニズムが不完全であったため、気管支拡張薬とコルチコステロイドの併用が主な治療法として残りました。この方法は比較的明白な症状緩和をもたらしましたが、肺機能の進行性低下を防ぐことはできません。さらに、コルチコステロイドの長期使用は副作用の発生率を必然的に増加させ、薬剤の長期的有効性や患者の耐性にさらに影響を及ぼします³。研究によると、トリプルセラピーを行っても、28%〜31%の患者が急性の悪化や症状の悪化を経験することが示されています。したがって、COPDに対する効果的な薬剤の開発は、現在のCOPD^{研究において}依然として重要かつ主要な課題となっています。

これらのニーズに応えるために、ブティファタンタン(BTHTT)、聖梅陰、布飛湯などの古典的な中医の処方が開発されています。その中でも、BTHTTは肺の強硬化、エネルギー増加、痰の解消による咳の緩和に顕著な効果が特に注目^{されました。}BTHTTは、その卓越した効果と最小限の副作用だけでなく、肺機能の進行性低下を逆転させる可能性からもCOPDの臨床治療に広く用いられました。臨床および社会的文脈で大きな可能性を秘めており、「二次開発」として主要な薬剤として、科学的・経済的価値が高まる可能性を秘めていました^。しかし、体系的かつ長期的な科学的研究が不足しているため、BTHTTに関する研究は、その構成要素の基盤や未特定の核心的目標が一般的に不明確に苦しんでいます。根本的には、BTHTTの主なメカニズムおよび潜在的な治療物質の基盤に関する研究の著しい不備が原因でした。

この特性に対応して、メタボロミクスやトランスクリプトミクスなどの複数のオミクス技術やマルチアルゴリズムマイニング手法を統合し、特徴的な主要遺伝子と体内の微^{小環境における}主要な代謝経路との相関に焦点を当てることで、治療の本質を探るだけでなく、活性成分の相乗効果も評価します。特に甲状腺ホルモン軸に注目が置かれており、新たな研究によれば甲状腺機能障害はCOPDにおける頻繁な併存疾患であり、しばしば全身炎症の増加や呼吸筋機能障害と相関していることが示されています。この軸の調節は、肺疾患における代謝恒常性を回復する新しい経路となる可能性があります^16,17。

まとめると、本研究は症候群と公式対応の前提に基づき、マルチオミクス統合と計算生物学を組み合わせた三本柱のアプローチを採用しました。一方で、TCM血清薬理化学技術を用いて、効果的な条件下でBTHTTの血液由来成分を特定しました。一方で、COPDの主要な特徴遺伝子に焦点を当て、包括的な組織メタボロミクスを用いて内因性小分子から疾患バイオマーカーを発見し、処方全体の効果を正確に評価しました。同時に、マルチアルゴリズムマイニングおよびトランスクリプト体同定解析と組み合わせて、効果的な条件下でBTHTTによって調節される主要な特徴遺伝子を特定し、主要な特徴遺伝子と主要な代謝経路間の相関解析を行いました。潜在的な治療物質の基盤は分子ドッキングおよび分子動態解析によってスクリーニングされました。

当社のマルチオミクスフレームワークとBTHTTの薬理学的プロファイルに基づき、本研究は以下の検証可能な予測を提案します。抗炎症調節:BTHTT介入は全身および肺の炎症マーカーを有意に減少させ、特にIL-1β/IL-1R2発現軸を正規化して組織損傷を軽減します。代謝回復:BTHTTは甲状腺ホルモン合成経路の信号を変化させ、T3/T4レベルの測定可能な修正と、その後肺微小環境の代謝状態の改善をもたらします。代謝回復:BTHTTは甲状腺ホルモン合成経路のシグナルを変化させ、T3/T4レベルの測定可能な修正と肺微小環境の代謝状態の改善をもたらします。

プロトコル

注:本研究で使用される試薬および機器は材料表に記載されています。

臨床データ取得および前処理

COPDの分子シグネチャーを調査するために、遺伝子発現オムニバス(GEO)データベースからトランスクリプトミックデータセットを取得しました。合計5つのデータセットが選ばれました:GSE11784、GSE12472、GSE16972、GSE38974、GSE222965。生データとプラットフォーム注釈ファイルはプローブから遺伝子へのマッピングのためにダウンロードされました。複数のプローブが単一の遺伝子を標的とした場合、最大発現値が保持されました。その結果得られた遺伝子発現行列(行は遺伝子、列はサンプル)は単一の発見データセットに統合されました。異なるマイクロアレイプラットフォームや研究コホート間の技術的差異を考慮し、sva RパッケージのComBatアルゴリズムを用いてバッチ効果補正を実施しました。補正の有効性は主成分分析(PCA)プロットによって検証されました。バッチ補正後、統合された発見データセットは差分解析に利用されました。COPD患者と健康対照群間でLIMMAパッケージを用いて差異発現遺伝子(DEGs)を特定しました。有意性の閾値は|logFC|≥ 1 と p ≤ 0.05。

最も堅牢な特徴遺伝子を特定するために、3つの独立した機械学習アルゴリズムを統合しました。モデルの信頼性を確保しデータの漏洩を防ぐため、特徴選択プロセスは該当する交差検証ループ内に入れ子にされ、発見データセットは独立した検証セットから厳密に分離されました。GLMNETパッケージを用いてDEGにLASSOモデルを適用しました。最適なペナルティパラメータを決定するために10分割のクロスバリデーションを用いました。最小の交差検証誤差に対応する最適なペナルティパラメータ値を、コア特徴遺伝子を特定する閾値として選定しました。SVMは識別力に基づいて遺伝子をランク付けするために利用されました。10分割のクロスバリデーション戦略を用いて、最小の一般化誤差点を特定し、特徴遺伝子の最適数を決定しました。randomForestパッケージは、平均精度低下率とジニ指数に基づいてDEGをランク付けするために使用されました。最も重要度の高い遺伝子が疾患関連の特徴として選ばれました。

LASSO、SVM、randomForestで特定された特徴の交差点を用いて、最終的なコア特徴遺伝子を定義しました。これらの遺伝子の診断性能は、受講者動作特性(ROC)曲線解析を用いて評価されました。曲線下面積(AUC)および関連する95%信頼区間(CI)はpROCパッケージを用いて算出されました。AUCが0.70>遺伝子が高い診断価値を持つと考えられました。最後に、これらの遺伝子の発現レベルと診断精度は独立した検証セットでさらに検証され、所見の一般化可能性が保証されました。

PubChem(https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)およびドラッグバンク(https://go.drugbank.com/)を用いて、LABAS、LAMAs、SABAs、SAMAs、フルチカゾンプロピオネート、ブデソニド、ベクロメタゾン、フルチカゾン、サルメテロール、ウメクリディニウム、ビランテロール、テオフィリンなど合計12種類の特異的薬物プロファイルを取得しました。コンパイルされた標的はUniprotデータベース(https://www.uniprot.org/)を用いて校正され、非ヒト遺伝子は除去され、無効な重複標的は削除されて標準化された遺伝子名が得られました。GeneCards(https://www.genecards.org/)、OMIM(https://www.omim.org/)、DisGENET(https://www.disgenet.org/)データベースに「慢性閉塞性肺疾患」「COPD」というキーワードを入力することで、疾患関連標的を取得しました。3つのデータベースからのすべてのターゲットはExcelファイルに統合され、重複遺伝子は除去され、Uniprotデータベースを用いてデータをキャリブレーションして最終的な疾患標的遺伝子情報を得ました。

機械学習モデルの開発

マルチアルゴリズムの機械学習フレームワークは、Rパッケージのglmnet、e1071、randomForestを順次利用して構築されました。具体的には、ペナルティに基づく次元削減のためにLASSO回帰が行われ、サンプルグループ化に基づく検証誤差を評価するためにサポートベクターマシン(SVM)解析が用いられ、重要度スコアに基づいて特徴をフィルタリングするためにランダムフォレストが用いられました。このプロセスにより、交差検証曲線や遺伝子重要度バブルプロットを含む対応する診断可視化が得られました。モデル構築後、これら複数のアルゴリズムで特定された遺伝子セットに対してベン図解析が行われ、重なり合う「交差」特徴遺伝子を抽出し、潜在的なバイオマーカーの信頼性を高めました。これらの交差遺伝子の発現マトリックスを抽出し、バイオリンプロットを通じてグループ間の発現差を可視化しました。最後に、各遺伝子に対して反復ループを行ってROC曲線を作成し、曲線下面積(AUC)を計算し、候補バイオマーカーとしての診断価値を検証しました。

動物モデル誘導

この実験プロトコルは貴州医科大学(2303411)動物倫理委員会の承認を受け、ARRIVEガイドラインおよび動物福祉規則に従って行われました。合計72頭のスプラグ・ドーリー(サウスダコタ州)のSPFグレード(230 ± 20 g)ラット。標準条件(25 ± 1°C、湿度50±5%、12時間の明暗サイクル)で1週間の適応的飼育後、ラットはランダムにコントロール群(C群)(n = 24)とモデル群(M群)(n = 48)に分けられました。

M群は二重要因のモデリングを受けました。断続的なタバコ煙曝露(9週間、週6日、研究用タバコ3本、2回のセッションに分けて30分)と気管内LPS挿入(1回200μg、隔週1回)^18,19。C群は同等量の生理食塩水を受け取りました。モデリングに成功した後、グループはM群(n = 12)、高用量BTHTT群(H群)(高用量、臨床用量1× n = 12)、低用量BTHTT群(L群)(低用量、臨床用量1/×2、n=12)に無作為に分けられ、2週間にわたる継続的なガベージ介入が行われました。CグループとMグループには同期して蒸留水が与えられました。

体重および自発活動パラメータは週ごとに記録されました。モデリングと治療の終了時に、肺組織、血清、および気管支肺胞洗浄液(BALF)を採取しました。炎症マーカー(すなわちTNF-α、IL-1β、IL-6、IL-8、OPN、MCP-1)のレベルはキットの説明書に従ってELISAを用いて測定されました。組織病理学および多重オミクス解析も実施されました。

治療投与

ブティ・ファタン・タン(BTHTT)は、9種類の伝統的な中国薬草、すなわち 黄耆(Astragalus membranaceus , Fisch.)Bge。(アストラガリ・ラディックス、15g)、 Pseudostellaria heterophylla (Miq.)パックス(Pseudostellariae Radix、15 g)、 シナモム・カッシア (L.) J. プレスル(Cinnamomi Cortex, 15 g)、 アンジェリカ・シネンシス(Oliv .)Diels(Angelicae Sinensis Radix、10g)、 Salvia miltiorrhiza Bge。(Salviae Miltiorrhizae Radix et Rhizoma、15g)、 Perilla frutescens (L.) Britt.(Perillae Folium, 10 g)、 Raphanus sativus L.(Raphani Semen, 10 g)、 Lepidium apetalum Willd.(Descurainiae Semen、10g)、 およびMahonia fortunei (リンドル)フェッデ(マホニアエ・フォリウム、10g)。ハーブ素材は合計重量の10倍の水で30分間浸され、その後1時間ほどデコングされました。煎じ液はろ過され、ろ過液は3等分に分けられ経口投与されました。

臨床的安全性と有効性に基づき、成人の標準用量は臨床用薬ガイドラインによれば1.57 g・^kg-1・日-¹ でした。ラットの用量換算係数を考慮すると、標準ラット用薬用量はヒトの標準用量6.3×とされ、ラットの対応するH群は9.9g∙kg-1∙day-1、L群はこの半分(4.95g∙^kg-1∙^day-1)に設定されました。BTHTTの最終濃度体積が50 mLであることを踏まえ、ラットのH群投与量は約1.6 mL、L群は約0.8 mLでした。この薬は経口ガベージで1日1回投与されました。

組織とBALFの収集

実験的評価項目(第9週および第11週)では、ラットに対して5%ペントバルビタールナトリウム(1 mL/100 g)の腹腔内注射で麻酔が行われました。門脈から血液を採取し、室温で30分間放置した後、13,000 × g で4°Cで15分間遠心分離しました。上清液は-80°Cで保存されました。肺組織は液体窒素で急速凍結され、-80°Cで保存されました。BALFは冷たいPBSを用いた3回連続洗浄で採取されました。

トランスクリプトミクス解析

総RNAは肺組織から抽出され、(A₂₆₀/_{A 280} > 1.8)(RIN ≥ 7.0)を用いて品質管理されました。RNAシーケンシングライブラリーが構築されました。mRNAはオリゴ(dT)で濃縮され、断片化され、二本鎖cDNAを合成し、アダプターオリゴヌクレオチドにリグイントされ、PCRで増幅されました。ライブラリはシーケンス前に定量化され品質チェックが行われました。内容分布検査、各サンプルのFPKM密度分布解析、RNA-seq²⁰の総合品質評価解析が含まれます。

シーケンスプラットフォームで生成された生のトランスクリプトトミクスデータは、Perlスクリプトを用いてアダプタ配列や低品質リード(Qが25塩基>≤60%またはN率>5%)を除去しました。このフィルタリング処理の結果、クリーンリードが得られました。クリーンリードはHISAT2を用いて参照ゲノムにアラインメントされ、遺伝子発現レベルを定量してFPKM値を算出しました。差異発現解析が実施され(スクリーニング基準は|log2FC| > 1およびp-adj< 0.05)。転写因子の注釈は、動物TFDBまたはPfam/DBDデータベースに基づいており、遺伝子IDおよびタンパク質ドメイン情報を照合しました^。

種間検証の方法論的厳密性を確保するために、オルトロギュース遺伝子マッピング戦略が用いられました。この戦略は、NCBI HomoloGeneおよびEnsembl BioMartデータベースを用いて、ラットのコアヒト遺伝子(例: SRPX2、 IL-1R2、 TFF3)のオルソログを取得することを含みました。選択は明確な「一対一」のマッピング関係を示し、高タンパク質配列同一性を示す遺伝子ペアに限定されました。複数の候補者が存在する場合、HGNCが認証した直系同語ペアが優先されました。高い検出精度を確保するため、特定されたラットのオルソログのmRNA配列を基に特定のRT-qPCRプライマーを設計しました。検証基準は発現方向の一貫性と機能検証によって定義されました。発現方向の一貫性:煙誘発ラットCOPDモデルにおいて、RT-qPCRはラット肺組織における標的遺伝子の発現傾向がヒトGEO臨床データセットで観察されたものと完全に一致していることを示しました。種を超えて同じ極性変化を示す遺伝子は、病気のバイオマーカーとして保存性を持つと考えられていました。病理学的検証:発現の一貫性を確認した後、これらの遺伝子がCOPDの病理的進化に関与しているかを検証するために相関解析が行われました。

メタボロミクスのワークフロー

肺組織(20–50 mg)は予冷のメタノール・アセトニトリル水(2:2:1、v/v)で均質化され、氷浴で超音波検査を行いました。ホモジネートは13,000 × g で4°Cで20分間遠心分離されました。上清液は真空濃縮され、アセトニトリル水(1:1、v/v)に再溶解され、0.22μmの膜を通してLC-MS^{分析を行い}ました。

クロマトグラフィー分離はアミド系UPLCカラム(1.7μm、2.1mm×100mm)を用いて達成されました。柱の温度は25°Cに維持されました。移動相は、(A) 25 mMアセテートアンモニウムおよび25 mMアンモニアを含む水、および (B) アセトニトリルから成り立っていました。流量は0.5 mL/minに設定され、注入量は2 μLでした。勾配洗脱プログラムは以下の通りです:0–0.5分、95% B;0.5〜7分、Bの直線的な減少率が95%から65%へ;7〜8分、Bの線形減少が65%から40%へ;8〜9分、Bは40%を維持しました。9〜9.1分、Bの40%から95%への直線的な増加;9.1〜12分、Bは95%を維持しました。分析全体を通じて、サンプルはオートサンプラー内で4°Cに保持されました。システムの安定性と実験データの信頼性を確保するため、サンプルはランダムな順序で分析され、品質管理(QC)サンプルがキューに挿入されました。質量分析は、超高性能液体クロマトグラフィー(UHPLC)システムを質量分析器と組み合わせて実施されました。試料は正イオンモードと負イオンモードの両方でエレクトロスプレーイオン化(ESI)を用いてイオン化されました。ESIのソースおよびMS設定は以下の通りです:ネブライザーガス(ガス1)は50、補助ガス(ガス2)は2、イオン源温度は350°C、噴霧電圧(ISVF)は正イオンモードで3,500V、負イオンモードでは2,800Vに設定されました。MS1の質量範囲は70から1,200 Daに設定され、解像度は60,000、走査累積時間は100 msでした。MS2では、段階的な衝突エネルギーを用いたデータ依存取得(DDA)が使用されました。MS2の質量範囲も70から1,200 Daに設定され、解像度は60,000、スキャン蓄積時間は100 msでした。動的排除時間は4秒に設定されました。

生のメタボロミクスデータはmzXML形式に変換され、ピークアライメント、保持時間補正、ピーク面積抽出のために処理されました。データ前処理のワークフローには以下のステップが含まれていました。まず、欠損率が50%>のイオンピークを除去しました。次に、残りの欠損値はKNNアルゴリズムを用いて代帰されました。第三に、相対標準偏差(RSD)>50%の代謝特徴は除外されました。実験データの品質は主成分分析(PCA)およびQCサンプルのクラスタリングを用いて評価されました。その後の解析には、単変量統計(例:t検定)、多変量統計(PLS-DA)、差別代謝物スクリーニング(VIP > 1およびp < 0.05)、およびKEGG経路濃縮解析(超幾何学的検定)が含まれました^23,24。

in vivoおよびin vitro成分の分析手法の確立

BTHTTサンプルの体 外 試験準備:BTHTTは水で煮込み(2×30分)抽出し、1.1〜1.2 g/mLに濃縮し、その後凍結乾燥しました。分析前に、600μLの凍結乾燥粉末溶液を400μLのメタノールと混合し、40%メタノールに再溶解させて遠心分離して上清液を採取しました。

生 体内 試験用のBTHTTサンプルの準備:血清はメタノール(1:1)と混合し、−20°Cで30分間沈殿し、その後20分間遠心分離して脱タンパク化しました。上澄液は真空乾燥させ、40%メタノールに再溶解して最終サンプルを得ました。ブランク血清+BTHTTサンプルの調製には、適切な量のブランク血清に in vitro のBTHTT上清液を添加し、残りの工程は前述通りに実施されました。

サンプルは逆位相UPLCカラム(2.1 mm × 100 mm、1.8 μm)を備えたUHPLCシステムを用いて分離されました。カラム温度は35°Cに保たれ、流量は0.3 mL/minに設定されました。移動相は、水中の(A) 0.1%の蟻酸、(B) アセトニトリル中の0.1%の蟻酸から成り立っていた。勾配洗脱 は表1に示されたように行われました。

質量分析計はMS1およびMS2両方のスペクトルの取得に用いられました。質量分析計はUHPLCシステムと連携し、正および負のESIモードで動作しました。ESIパラメータは以下の通りで、スプレー電圧3,800 V(ESI+)/3500 V(ESI-)、シースガス圧45 arb、補助気圧20 arb、イオントランスファーチューブ温度320°C、蒸発器温度350 °C。 検出モードはフルスキャン/データ依存のMS2(Full-MS/dd-MS2)に設定され、MS1は60,000、MS2は15,000の解像度でした。MS1の上位10イオンがMS/MS断片化に選ばれ、衝突エネルギーは20、40、60の段階的に正規化されました。MS1の質量範囲は90〜1,300 Daに設定されました。

in vivo 分析では、ブランク群サンプル、投与群サンプル、ブランクグループ+BTHTTサンプルを含め、各サンプルから6μLを正確に注入しました。BTHTTの in vitro 分析のために、サンプル2μLを注入しました。各バッチのブランクおよび投与されたグループサンプルは1回ずつ注入され、ブランクグループ+BTHTTサンプルは三重に、BTHTTサンプルは五重に注入されました。

mzXML形式のデータが処理され、地域の高解像度TCM質量分析データベースに基づいて化合物が同定されました。識別基準は以下の通りに設定されました:MS1の質量誤差<25 ppm、MS2のマッチスコア>0.7(このスコアは断片イオンの類似性を反映し、信頼できる閾値≥0.7)^25,26。統計解析には、化合物の計数および分類(例:フラボノイド、アルカロイド)が含まれ、質量分析データベース²⁷の注釈と組み合わせて実施されました。

分子ドッキングとMDシミュレーション

同定された特徴タンパク質と対応する配位子間の潜在的な結合モードを調査するために、 インシリコ 分子ドッキングが行われました。小分子の三次元構造はPubChemデータベースから取得され、幾何学的配置が最適化されました。標的タンパク質の結晶構造はRCSBタンパク質データバンク(PDB)から得られました。PyMOLを用いて水分子とヘテロアトムを除去し、共結晶配位子を抽出して活性サイト座標を定義しました。水素原子が追加され、ガスタイガー電荷はソフトウェアで割り当てられました。ドッキングシミュレーションが実行され、1回のランで15の独立した構造が生成されました。結合エネルギーが最も低い立体構造が選ばれ、さらなる解析が行われました。非共有結合相互作用を厳密に特徴づけるため、受容体-リガンド複合体はタンパク質-リガンド相互作用プロファイラー(PLIP)を用いて解析されました。注:これらのドッキング結果は分子相互作用の構造的支援を提供し、さらなる動的精緻化の基盤となることを強調することが重要です。しかし、それらは生物学的有効性の単独の証拠とはなりません。

生理学的に関連した条件下で予測されたタンパク質-リガンド複合体の安定性と立体構造的進化を評価するため、GROMACSソフトウェアパッケージを用いて分子動力学シミュレーションを実施しました。タンパク質とリガンドの両方のトポロジーファイルは、GROMOS96 43a1力場に基づいて生成されました。各錯体は十二面体ボックスの中心に配置され、ボックスの縁から最小1.0 nmの距離を維持し、SPC水モデルでソルベーションされました。電気的中立性を確保するために、必要に応じてナトリウムまたは塩化物イオンがシステムに加えられました。最大力が1,000.0 kJ∙^mol-1∙^nm-1未満になるまで、最も急な降下アルゴリズムを用いてエネルギー最小化が行われました。システムは2段階で平衡されました。まず、NVTアンサンブルを用いてVリスケールサーモスタットを用いて100 psで300 Kまで加熱しました。次に、NPTアンサンブルを用いて、パリネロ・ラフマン気圧器を用いて1バール超100psの圧力を安定化させました。生産シミュレーションは合計10ナ秒、時間ステップ2 fsで実施されました。長距離静電相互作用は粒子メッシュ・エワルト法(PME)を用いて計算され、短距離ファンデルワールスおよび静電気相互作用はカットオフ半径1.2 nmで管理されました。シミュレーションの信頼性を確保するため、可能な限り3回の独立ランが実施されました。複合体の安定性は、タンパク質骨格原子の初期構造に対する均方根偏差(RMSD)および平均二乗平根変動(RMSF)を計算することで定量的に評価されました。RMSDプロファイルにおけるプラトーの達成が、システムの平衡と構造安定性の主要な基準として用いられました。

一般統計解析

この実験では、 t検定または一方向分散分析(ANOVA)を用いてグループ計算を行いました。

結果

COPDにおける主要特徴遺伝子の予測

複数のマイクロアレイプラットフォームからの臨床データのバッチ効果補正(補足ファイル1–補足図S1)を経て、差別発現解析が実施されました。SRPX2、CLDN10、 TFF3を含む34の候補遺伝子(32がアップレギュレーション、2がダウンレギュレーション)同定されました(図1A)。

これらの候補を堅牢な予測シグネチャに洗練させるために、3つの機械学習アルゴリズムが用いられて共同モデルを形成しました。LASSO回帰では、最小交差検証誤差に対応するλ値を使用し、16の特徴が選ばれました(図1B,C)。SVMでは、最小スクリーニング誤差点で3...

ディスカッション

甲状腺ホルモンレベルの合成と維持はCOPD患者にとって重要であり、単なる内分泌機能を超えて、疾患の進行、栄養状態、肺機能、全体的な予後に大きな影響を与えます 31,32,33。特に急性悪化時には、COPD患者はしばしば「低T3症候群」と呼ばれる甲状腺機能低下症様の状態を示しました。甲状腺ホルモンレベルの低下はCOPDの重症度と正の相関があると報告されています^34,35。第一に、T3は基礎代謝率とタンパク質合成を調節する重要なホルモンでした。T3レベルの低下は筋肉タンパク質合成の減少と異化代謝の促進を引き起こし、これはCOPD患者における筋萎縮、体重減少、栄養失調の重要なメカニズムの一つでした^36,37...

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
アセトニトリル(クロマトグラフィーグレード)	メルク、ドイツ	1499230-935
Agilent 4150バイオアナライザー	アジレント・テクノロジーズ、アメリカ
酢酸アンモニウム	SIGMA、ドイツ	SRE0035-20230321
アンジェリカ・シネンシス(オリブ)ディエルス(Angelicae Sinensis Radix)、	貴州山海通家製薬有限公司、中国	20240807
アストラガルス・メンブラナセウス(フィッシュ)Bge。(アストラガリ・ラディックス)、	貴州山海通家製薬有限公司、中国	20240601
ケムオフィス		化学構造図および分子モデリングソフトウェア
シナモム・カッシア(L.) J. Presl(シナモミ・コルテックス)、	貴州山海通家製薬有限公司、中国	20240901
エッペンドルフ遠心分離機 5430 R	エッペンドルフ、ドイツ
実験用タバコ	中国、ハルビン台華	20230208
GraphPad プリズム8		統計解析およびグラフ作成ソフトウェア
黄山タバコ		煙曝露実験用の研究用タバコ
IL-1とベータ;ELISAキット	上海酵素連結バイオテクノロジー、中国	E-EL-R0012c-20230522
イルミナ・ノヴァセク6000シーケンシングプラットフォーム	イルミナ、アメリカ
Lepidium apetalum Willd.(デスクライニアエ・セメン)	貴州山海通家製薬有限公司、中国	20240201
レピディウム・サティヴム L.(ラファニ精液)	貴州山海通家製薬有限公司、中国	20240301
リポポリサカリド(LPS)	山東惠野製薬、中国	20230315
マホニア・フォルトゥネイ(リンドル)フェッデ(フォリウム・マホニアエ)	貴州山海通家製薬有限公司、中国	20240301
メタノール(クロマトグラフィーグレード)	フィッシャー、アメリカ	DK745764
ナノドロップ ND-2000 分光光度計	サーモ・サイエンティフィック、アメリカ
ペリラ・フルテセンス(L.)ブリット。(ペリラエ・フォリウム)	貴州山海通家製薬有限公司、中国	20240510
Pseudostellaria heterophylla (Miq.)パックス(Pseudostellariae Radix)、	貴州山海通家製薬有限公司、中国	20250201
Qubit 4.0 フルオロメーター	サーモフィッシャー・サイエンティフィック、アメリカ
RNAライブラリ構築キット	アブクローナル、アメリカ	RK20301-20230415
スミナ		分子ドッキングソフトウェア
サルビア・ミルティオリザBge。(Salviae Miltiorrhizae Radix et Rhizoma)	貴州山海通家製薬有限公司、中国	20240902
小動物自発活動記録装置(KW-ZF)	南京カールビン・バイオテクノロジー、中国
ペントバルビタールナトリウム	上海実験試薬調達会社、中国	20230412
TNF-およびα;ELISAキット	上海酵素連結バイオテクノロジー、中国	E-EL-R2856c-20230522
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