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研究記事

Lycopus lucidus抽出物は、腸内細菌叢およびメタボロームの再構築を伴い、実験的多嚢胞性卵巣症候群を改善する

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DOI:

10.3791/71084

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2026年8月28日

 ,  ,  , 
1Department of Gynecology, Cangzhou Hospital of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Hebei Province, 2Department of Gynecology, Heilongjiang Provincial Institute of Traditional Chinese Medicine Science

この記事について

サマリー

ZeLan抽出物は、DHEA誘発PCOSラットにおける内分泌および代謝表現型を改善しました。16S rRNAシーケンシングと血清メタボロミクスの統合解析により、腸内細菌叢のアルファ多様性の部分的な回復、微生物組成の変化、およびステロイドホルモン、胆汁酸、短鎖脂肪酸を含む代謝物の変化が示されました。

要約

本研究では、多嚢胞性卵巣症候群（PCOS）に対するZeLan抽出物の治療効果を検討し、腸内細菌叢およびメタボロームのリモデリングとの関連を評価した。24匹の雌性Sprague-Dawleyラットを、対照群、デヒドロエピアンドロステロン（DHEA）により誘導したPCOSモデル群、およびZeLan治療群（各群 n = 8）にランダムに分けた。28日間の介入後、血清ホルモンレベルをELISAで測定し、腸内細菌叢の組成を16S rRNA遺伝子シーケンシングを用いて分析し、血清代謝プロファイルをUHPLC-Q-TOF-MSで特性化した。細菌叢とメタボロームの関連性を探索するため、多重検定補正を伴うSpearman相関分析を実施した。ZeLanは、モデル群と比較して、体重、テストステロン（0.92 vs. 1.85 ng/mL, P < 0.05）、LH/FSH比、およびインスリンレベルを低下させ、PCOSに関連する表現型を有意に改善した。シーケンシングの結果、ZeLanは微生物のアルファ多様性を部分的に回復させ（Shannon指数：5.79 vs. 4.19）、Firmicutes/Bacteroidetes比を低下させた。ZeLanはLactobacillusおよびRuminococcusの増加、ならびにBacteroides、Prevotella、Escherichiaの減少と関連していた。メタボロミクスにより、52個の変動した代謝物特徴が同定され、主な変化にはステロイドホルモン、リトコール酸などの胆汁酸、および酪酸などの短鎖脂肪酸が含まれていた。これらの知見は、ZeLanがPCOSに関連する内分泌および代謝異常を改善し、腸内細菌叢および血清代謝プロファイルのリモデリングに関連していることを示唆している。

概要

多嚢胞性卵巣症候群（PCOS）は、生殖年齢の女性に影響を及ぼす最も一般的な内分泌疾患の一つであり、採用される診断基準によって異なりますが、世界的な有病率は6%から20%の間と推定されています1。この複雑な代謝および生殖疾患は、高アンドロゲン血症、排卵機能不全、多嚢胞性卵巣形態を含む一連の臨床症状によって特徴づけられ、これらが総合的に、生殖、代謝、および心理面に重大な影響を及ぼします2。不妊への直接的な影響にとどまらず、PCOSは、2型糖尿病、心血管疾患、子宮内膜癌などの長期的な健康合併症を伴う全身性疾患としてますます認識されるようになっており、それによって個々の患者と世界中のヘルスケアシステムの両方に多大な負担を強いています3。PCOSの病態生理はまだ完全には解明されていませんが、一般的に、遺伝的素因、環境要因、およびライフスタイルの決定因子の間の複雑な相互作用が関与しており、それが罹患した個体に見られる特徴的なホルモンおよび代謝異常に結実すると認められています4。

PCOSに対する現代的な治療アプローチは、主に薬理学的介入による対症療法に重点を置いており、月経調節のための経口避妊薬、インスリン感受性改善のためのメトホルミン、および多毛症管理のための抗アンドロゲン薬などが含まれる5。しかし、これらの従来の治療法では症状の緩和が不十分なことが多く、また、特に妊孕性を希望する女性において、長期的な適用を制限する副作用を伴うことが頻繁にある6。その結果、補完代替医療、特に全体論的な調節メカニズムを通じて婦人科疾患を治療してきた数百年の経験的知見を持つ中医学（TCM）への関心が高まっている7。PCOS管理のために研究されている数多くの生薬の中で、Lycopus lucidus Turcz.（中医学では一般に沢蘭（ZeLan）として知られる）は、活血、祛瘀、および調経における伝統的な応用から大きな注目を集めている8。発表されている植物化学研究では、L. lucidusに抗酸化活性および抗炎症活性を持つポリフェノールやフラボノイドに富む分画が含まれていることが示されている8,9。したがって、本研究では、標準化された総フラボノイド含量を抽出物の化学的な品質管理指標として使用したが、微生物叢および代謝調節を担う特定の活性モノマーの特定には、今後標的を絞った植物化学分析が必要である。

腸内細菌叢は、宿主の代謝および内分泌機能の重要な調節因子として浮上しており、PCOSを含むさまざまな代謝疾患の病態への関与を支持する証拠が増えています10。腸内細菌と卵巣機能の間の双方向的なコミュニケーションを説明するために「腸-卵巣軸」という概念が提唱されており、これは微生物代謝物、免疫シグナル伝達、および神経内分泌経路によって媒介されています11。PCOSの女性では、微生物多様性の減少、FirmicutesとBacteroidetesの比率の変化、およびLactobacillus属やBifidobacterium属などの有益菌の減少を特徴とする腸内細菌叢の乱れ（ディスバイオーシス）が一貫して認められています12。これらの微生物学的変動は、腸管透過性の亢進、全身性の低グレード炎症、ならびに胆汁酸および短鎖脂肪酸（SCFA）代謝の変化を含む複数のメカニズムを通じてPCOSの病態生理に寄与し、その結果としてインスリン感受性やアンドロゲン生合成に影響を及ぼすと考えられています13。重要なことに、プロバイオティクス、プレバイオティクス、および食事改善を含む腸内細菌叢を標的とした介入は、PCOS症状の改善において有望な結果を示しており、治療標的としての腸-卵巣軸の妥当性を支持しています14。

生物学的システムにおける低分子代謝物の包括的な分析であるメタボロミクスは、疾患状態に伴う代謝変動の特性評価や、治療介入による生化学的効果の評価のための強力なアプローチを提供します15。マイクロバイオームプロファイリングのための16S rRNA遺伝子シーケンシングと非標的メタボロミクスを統合することで、腸内細菌叢コミュニティと宿主代謝との関係を体系的に調査することが可能となり、疾患の病態形成と治療反応の両方に伴う可能性のある微生物叢とメタボロームの相互作用に関する知見が得られます。PCOSの管理において腸-卵巣軸を標的とすることの理論的根拠や、婦人科疾患に対するZeLanの伝統的な適応があるにもかかわらず、ZeLan抽出物がPCOSにおける腸内細菌叢-メタボローム界面を調節するかどうかを体系的に調査した研究は、現在までありません。この知識の空白は、ZeLanに関連する生物学的反応への理解を制限し、PCOS治療のためのこの植物性介入の合理的な最適化を妨げています。

本研究は、DHEA誘発 PCOS ラットモデルにおける ZeLan エキスの治療有効性を調査し、16S rRNA シーケンシングと非標的メタボロミクス解析の統合により、それに伴う腸内細菌叢およびメタボロームの変化を評価することを目的として設計されました。具体的には、体重、血清テストステロン、黄体形成ホルモン／卵胞刺激ホルモン（LH/FSH）比、およびインスリンレベルを含む PCOS 関連表現型に対する ZeLan エキスの効果を評価し、ZeLan 投与後の腸内細菌叢組成およびアルファ多様性の変化を特徴づけました。さらに、ZeLan 介入に関連する血清中の差分的代謝物特性および濃縮された代謝経路を同定し、特定の腸内細菌分類群と主要な代謝物との相関性を探索しました。これらの目的を達成することで、PCOS における ZeLan による腸-卵巣軸の調節に関する統合的なマルチオミクス的根拠を提供することを目指しました。

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プロトコル

本研究におけるすべての実験手順は、米国国立衛生研究所（NIH）の「実験動物の飼育および使用に関するガイドライン」に従って実施され、施設動物ケアおよび使用委員会（承認番号：IACUC-2023-0156）の承認を得て行われました。

動物

雌のSprague-Dawleyラット（n = 24、6週齢、体重 180–200 g）を所属機関の実験動物センターから入手し、制御された環境条件下（温度 22 ± 2°C、湿度 50 ± 10%、12時間明暗サイクル）で、標準的な齧歯類用飼料および浄化水を与え、自由摂取させた。1週間の馴化期間の後、動物を3つの実験群（各群 n = 8）にランダムに割り当てた：対照群、PCOSモデル群、およびZeLan投与群。サンプルサイズは、PCOSモデルにおける腸内細菌叢の変化を調査した先行研究に基づいて決定し、パワー分析により、1群あたり8匹の動物がいれば、α = 0.05においてアルファ多様性指数の1.5倍の差を検出するために80%の検出力が得られることが示された。

PCOSモデルの作製および治療プロトコル

PCOSモデルは、ゴマ油に溶解したデヒドロエピアンドロステロン（DHEA; Sigma-Aldrich, USA）を、体重100 gあたり6 mgの用量で、21日間連続して頸背部に皮下注射するという、十分に検証されたプロトコルを用いて確立した。対照動物には、同量のゴマ油溶媒を投与した。全実験タイムラインは、7日間の馴化期間、21日間のモデル誘導期間、および28日間の介入期間で構成され、馴化期間を含むプロトコル56日目にエンドポイントサンプリングを行った（Figure 1）。ZeLan抽出物は、認証済みのLycopus lucidus Turcz.の草本から水抽出により調製し、高速液体クロマトグラフィーによって総フラボノイド含有量が2.5%以上となるよう標準化した。これが植物抽出物の化学的品質管理基準とした。DHEA誘導によるモデル確立の完了後、ZeLan群のラットにはZeLan抽出物を体重1 kgあたり200 mgの用量で28日間連続して経口投与し、対照群およびモデル群には同量の蒸留水を投与した。200 mg/kgという用量は、植物抽出物を用いた過去の動物実験経験および予備的な耐容性の検討に基づいた探索的な薬理学的用量として選択した。なお、正式な用量反応評価は本設計には含まれていない。実験期間中、体重を毎週記録した。本実験設計において、PCOSモデルの確立成功は、DHEA誘導プロトコルとともに、体重、血清テストステロン、LH/FSH比、および空腹時インスリンを含むエンドポイントの内分泌および代謝表現型を用いて評価した。卵巣の組織病理学的検査、卵胞数のカウント、黄体の定量化、および連続的な発情周期のモニタリングはモデル確認のエンドポイントとして含まれていないため、卵巣機能不全の解釈は、直接的な組織レベルの評価ではなく、内分泌および代謝のリードアウトに基づいた。

サンプルの収集および処理

その後の生化学的解析、微生物叢解析、およびメタボローム解析のため、全3群（各群 n = 8）からサンプル（血清および糞便）を採取した。概日リズムおよび摂食に関連する変動を抑えるため、エンドポイントの採取は一晩の絶食後の朝に実施した。血中サンプルは麻酔下で腹大動脈から採取し、4°Cで15分間 3,000 × g で遠心分離して血清を得た。得られた血清は分注し、ホルモン解析およびメタボローム解析まで -80°C で保存した。新鮮な糞便サンプルは、無菌条件下で盲腸から直接滅菌クライオチューブに採取し、搬送中はドライアイスで保持し、採取後10分以内に液体窒素で急冷凍結させ、16S rRNA 遺伝子シーケンシングまで -80°C で保存した。

血清ホルモン測定

テストステロン、黄体形成ホルモン（LH）、卵胞刺激ホルモン（FSH）、およびインスリンの血清濃度を、市販の酵素結合免疫吸着測定法（ELISA）キット（Cusabio Biotech、中国、武漢）を用い、製造元のプロトコルに従って定量した。PCOSに特徴的なゴナドトロピン不均衡の複合指標として、LH/FSH比を算出した。すべてのサンプルは2連（duplicate）で分析し、2連間の変動係数が15%を超えた測定値は再試験を行った。アッセイ内変動係数は10%未満、アッセイ間変動係数は15%未満であることが求められた。外れ値の可能性については、元の記録およびアッセイの性能情報に照らしてスクリーニングを行い、記録された技術的理由のない統計的な根拠のみで除外された値はなかった。

16S rRNA遺伝子シーケンシングおよびバイオインフォマティクス解析

QIAamp DNA Stool Mini Kit (Qiagen, Germany)を用い、製造元のプロトコルに従って盲腸内容物から全細菌ゲノムDNAを抽出した。DNAの質および量は、NanoDrop分光光度計およびアガロースゲル電気泳動を用いて評価し、抽出したDNAはライブラリ作製まで-80°Cで保存した。16S rRNA遺伝子のV3-V4可変領域を、Illuminaアダプター配列を含むユニバーサルプライマー338F (5'-ACTCCTACGGGAGGCAGCA-3')および806R (5'-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3')を用いて増幅した。アンプリコンライブラリを作製し、精製および定量後、等モル濃度でプールし、Illumina NovaSeq 6000プラットフォーム (Novogene, Beijing, China)を用いて250 bpのペアエンドリードでシーケンシングを行った。

生シーケンシングリードは、QIIME2（バージョン 2022.2）パイプラインを用いて処理した。ペアエンドリードのデマルチプレクシングおよびマージを行い、Phredスコアのしきい値を20以上としてクオリティフィルタリングを実施した後、DADA2で処理してキメラ配列の除去およびアンプリコン配列バリアント（ASV）の生成を行った。分類学的分類は、ナイーブベイズ分類器を用いてSILVA 138リファレンスデータベースに対して実施した。サンプル内の多様性と豊富さを評価するため、Shannon指数、Simpson指数、Chao1推定値を含むアルファ多様性指標を算出した。リードサマリー、ASV存在量テーブル、Good's coverage、および希薄化曲線ファイルを含むシーケンシング深度の出力結果は、「データの利用可能性」セクションに記載されたマイクロバイオームデータセットの一部として扱った。Control群とModel群の比較において、LDAスコアのしきい値を2.0超、P < 0.05として、線形判別分析（LEfSe）を用いて疾患関連タクサを特定した。ZeLanに関連する回復は、Model群に対するZeLan群の分類学的存在量シフトの方向性を比較することで評価した。

非標的メタボローム解析

血清メタボロームプロファイリングは、超高速液体クロマトグラフィー四極タイムオブフライト質量分析計（UHPLC-Q-TOF-MS; Agilent 1290 Infinity II/6550, USA）を用いて実施した。血清サンプル（100 μL）に、内部標準物質を含む冷メタノール：アセトニトリル（1:1, v/v）400 μLを混合し、ボルテックス後、-20°Cで1時間インキュベートしてタンパク質を沈殿させた。14,000 × gで15分間遠心分離した後、上清を窒素気流下で乾燥させ、分析用に100 μLのアセトニトリル：水（1:1, v/v）で再溶解した。クロマトグラフィー分離は、40°Cに維持したACQUITY UPLC HSS T3カラム（2.1 × 100 mm, 1.8 μm）を用い、移動相Aとして0.1%ギ酸含有水、移動相Bとして0.1%ギ酸含有アセトニトリルを、流速0.30 mL/minで使用して行った。メタボライトの分離には、有機相を5%から95%まで増加させ、その後にカラム洗浄と再平衡化を行うグラジエントプログラムを用いた。質量分析データは、正および負のエレクトロスプレーイオン化モードの両方で、m/z 50–1200のスキャン範囲で取得した。ソースパラメータは、キャピラリー電圧 3.5 kV、乾燥ガス流量 10 L/min、乾燥ガス温度 325°C、ネブライザー圧力 35 psi、フラグメントー電圧 120 Vとした。

生データファイルはmzXML形式に変換され、RのXCMSパッケージを用いてピーク検出、保持時間の補正、およびピーク面積の積分処理が行われました。装置の安定性を監視するため、すべての血清抽出物の等量分注をプールして調製した品質管理サンプルを、分析シーケンス全体に挿入しました。欠損値が過剰な特徴量や、品質管理サンプルの再現性が不安定なものは、統計モデリングの前に除外されました。代謝物の同定は、正確な質量、保持時間、およびMS/MSフラグメントパターンを、Human Metabolome Database (HMDB)、METLIN、および社内スペクトルライブラリと照合することで行われました。多変量統計解析にはMetaboAnalyst 5.0を使用しました。後続のレポートとして保持する代謝物特徴量は、多変量判別への寄与度、フォールドチェンジの方向、および統計学的根拠を組み合わせた基準を用いて優先順位付けされました。P値は、多重検定を考慮してBenjamini-Hochberg法により補正されました。52個の代謝物特徴量を含む完全なアノテーション済みレポートテーブルを、Supplementary Table 1として提供しています。パスウェイ解析は、Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) データベースを用いて行われました。

統計解析

すべての統計解析は、SPSS version 26.0 (IBM Corporation, Armonk, NY, USA) および R software (version 4.2.1) を用いて実施した。連続データは平均値 ± 標準偏差 (SD) で表記し、推論統計学的検定の前に Shapiro-Wilk test を用いて正規性を評価した。正規分布に従うデータについては、一元配置分散分析 (ANOVA) およびそれに続く Tukey's post hoc test を用いて多群間比較を行い、非正規分布のデータについては、Kruskal-Wallis test および Dunn's post hoc test を用いた。腸内細菌叢の分類群と血清代謝物との相関は、Spearman の順位相関係数を用いて評価し、階層的クラスタリングヒートマップとして可視化した。相関の P-value は Benjamini-Hochberg 法による偽発見率 (false-discovery rate) を用いて多重比較補正を行い、方向性が一致し、かつ統計的に有意な相関のみを解析した。調整後の P-value 閾値が別途指定されていない限り、両側 P-value < 0.05 を統計的に有意とした。

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結果

PCOS臨床表現型に対するZeLan抽出物の影響

DHEAの投与により、対照群と比較して体重、血清テストステロン濃度、LH/FSH比、および空腹時インスリン値が有意に上昇し、ラットにおいてPCOS様の内分泌および代謝表現型が誘導された（すべて P < 0.05）。Shapiro-Wilk検定を用いた分布評価により、Table 1にまとめられた主要な体重およびホルモンエンドポイントのパラメトリック分析が支持された。28日間のZeLan抽出物の投与により、これらの代謝およびホルモン異常が有意に改善した。体重は、7日間の順化期間を含むプロトコル56日目の治療期間終了時に記録した。Table 1に示す通り、モデル群の体重（291.12 ± 15.35 g）は対照群（227.45 ± 10.12 g, P < 0.05）よりも大幅に高く、一方でZeLan投与により体重は245.25 ± 10.21 gへと有意に減少した（モデル群に対して P < 0.05）。血清テストステロ...

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ディスカッション

本研究は、ZeLan抽出物がDHEA誘発ラットモデルにおいてPCOS関連の内分泌および代謝表現型を改善すること、およびこれらの効果が腸内細菌叢組成と血清代謝プロファイルの好ましい変化に関連していることを示す根拠を提示する。統合的なマルチオミクスアプローチにより、ZeLan治療が高アンドロゲン血症、LH/FSH比の上昇、およびインスリン抵抗性を改善し、同時に腸内細菌のα多様性を部分的に回復させ、細菌組成のバランスを整え、PCOSの病態生理に関与する複数の代謝経路を正常化したことが示された。これらの知見は、伝統的な中国植物薬に対する生物学的応答に関する現在の理解を広げるものであり、PCOS介入の潜在的な標的として腸-卵巣軸をさらに調査することを支持している。

ZeLan投与後の血清テストステロンおよびLH/FSH比の低下は、フラボノイドやフェノール化合物を含む植物抽出物の抗アンドロゲン特性を示した先行研究16と一致しています。PCOSに対する生薬を用いた臨床研究の包括的なレビューでは、植物由来の介入による内分泌および代謝の改善がまとめられ...

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開示事項

著者に開示すべき利益相反はありません。

謝辞

本研究は、河北省中医学研究院科学研究計画プロジェクト（助成番号 2021316）の資金提供を受けて実施されました 。

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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
アセトニトリルFisher Chemical / Thermo Fisher ScientificA955-4Optima LC-MS grade, 4 L; モバイル相およびサンプルの再溶解用
ACQUITY UPLC HSS T3 columnWaters Corporation186003539100 Å, 1.8 μm, 2.1 × 100 mm; UHPLC分離用
アガロースゲル電気泳動システムBio-Rad Laboratories1704486Mini-Sub Cell GT 水平電気泳動システム; DNA品質評価用
Agilent 1290 Infinity II/6550 UHPLC-Q-TOF-MSAgilent TechnologiesG7120A/G7167B/G7116B/G6550B6550 iFunnel Q-TOF MSに接続された1290 Infinity II UHPLCモジュールセット; 血清非標的メタボロミクスプラットフォーム
DADA2アルゴリズムBioconductorVersion 1.24.0ASVの生成およびキメラ除去用; R 4.2.1/Bioconductor 3.15ワークフローに適合するバージョン
デヒドロエピアンドロステロン (DHEA)Sigma-Aldrich / MilliporeSigmaD4000PCOSモデル誘導用; 6 mg/100 g 体重; CAS 53-43-0
蒸留水Invitrogen / Thermo Fisher Scientific10977015UltraPure DNase/RNase-Free 蒸留水; 対照群およびモデル群の経口投与用溶媒
ギ酸Fisher Chemical / Thermo Fisher ScientificA117-50Optima LC-MS grade, 50 mL; LC-MSモバイル相用0.1%添加剤
Human Metabolome DatabaseUniversity of Alberta / HMDBHMDB 5.0代謝物アノテーションデータベース
Illumina NovaSeq 6000 プラットフォームIllumina20012850ペアエンド 250 bp 16S rRNA シーケンシングに使用されたシーケンシングサービス提供者のシステム
Lycopus lucidus Turcz. 薬草Beijing Tongrentang Chinese Medicine Co., Ltd.Batch ZL-20230315ZeLan水抽出物の認証済み植物原材料
メタノールFisher Chemical / Thermo Fisher ScientificA456-4Optima LC-MS grade, 4 L; 血清メタボロミクス用タンパク質沈殿用
METLINデータベースScripps ResearchMETLIN Classic 2023代謝物質量分析アノテーションデータベース
NanoDrop分光光度計Thermo Fisher ScientificND-ONE-WNanoDrop One 微量UV-Vis分光光度計; DNA量および純度評価用
QIAamp Fast DNA Stool Mini KitQiagen51604盲腸内容物からのDNA抽出用; 50サンプル分糞便DNAキット
QIIME2QIIME2 development teamVersion 2022.216S rRNA シーケンス処理用
R ソフトウェアR FoundationVersion 4.2.1統計解析およびXCMS処理用
テストステロン、LH、FSH、およびインスリン用血清ELISAキットCusabio BiotechCSB-E05100r; CSB-E12654r; CSB-E06869r; CSB-E05070r血清中のホルモンおよびインスリン定量用ラットテストステロン、LH、FSH、インスリンELISAキット
ゴマ油Sigma-Aldrich / MilliporeSigmaS3547DHEA注射用溶媒
ペントバルビタールナトリウムSigma-Aldrich / MilliporeSigmaP3761麻酔用; 50 mg/kg 腹腔内投与
SPSS ソフトウェアIBM CorporationVersion 26.0統計解析用
ユニバーサル 16S rRNA プライマー 338F/806RSangon Biotech (Shanghai) Co., Ltd.Custom synthesis: 338F/806RV3-V4領域の増幅用; 338F ACTCCTACGGGAGGCAGCAG, 806R GGACTACHVGGGTWTCTAAT
XCMS パッケージBioconductor / RVersion 3.18.0ピーク検出、保持時間アライメント、および積分用
ZeLan 抽出物院内調製水抽出物Batch ZLE-20230402経口投与治療用; 標準化総フラボノイド ≥2.5%

参考文献

  1. Joham AE, Norman RJ, Stener-Victorin E, et al. Polycystic ovary syndrome. Lancet Diabetes Endocrinol. 2022;10(9):668-680.
  2. Islam H, Masud J, Islam YN, et al. An update on polycystic ovary syndrome: a review of the current state of knowledge in diagnosis, genetic etiology, and emerging treatment options. Womens Health (Lond). 2022;18:17455057221117966.
  3. Azziz R, Carmina E, Chen Z, et al. Polycystic ovary syndrome. Nat Rev Dis Primers. 2016;2:16057.
  4. Fahs D, Salloum D, Nasrallah M, et al. Polycystic ovary syndrome: pathophysiology and controversies in diagnosis. Diagnostics (Basel). 2023;13(9):1559.
  5. Conway G, Dewailly D, Diamanti-Kandarakis E, et al. The polycystic ovary syndrome: a position statement from the European Society of Endocrinology. Eur J Endocrinol. 2014;171(4):P1-P29.
  6. Huddleston HG, Dokras A. Diagnosis and treatment of polycystic ovary syndrome. JAMA. 2022;327(3):274-275.
  7. Zhang J, Xin X, Zhang H, et al. The efficacy of Chinese herbal medicine in animal models of polycystic ovary syndrome: a systematic review and meta-analysis. Evid Based Complement Alternat Med. 2022;2022:4892215.
  8. Chen J, Na E, Lim SY. Effect of fractions from Lycopus lucidus Turcz. leaves on genomic DNA oxidation and matrix metalloproteinase activity. Comb Chem High Throughput Screen. 2022;25(10):1778-1784.
  9. Ślusarczyk S, Hajnos M, Skalicka-Woźniak K, et al. Antioxidant activity of polyphenols from Lycopus lucidus Turcz. Food Chem. 2009;113(1):134-138.
  10. Qi X, Yun C, Sun L, et al. Gut microbiota-bile acid-interleukin-22 axis orchestrates polycystic ovary syndrome. Nat Med. 2019;25(8):1225-1233.
  11. He FF, Li YM. Role of gut microbiota in the development of insulin resistance and the mechanism underlying polycystic ovary syndrome. J Ovarian Res. 2020;13(1):73.
  12. Chadchan SB, Singh V, Kommagani R. Female reproductive dysfunctions and the gut microbiota. J Mol Endocrinol. 2022;69(3):R81-R94.
  13. Puspitasari VD, Lestari ES, Pramono N. Testosterone induced Wistar rat model for gut microbiota dysbiosis of polycystic ovarian syndrome research. J Indones Med Assoc. 2024;74(3):132-140.
  14. Zhang J, Sun Z, Jiang S, et al. Probiotic Bifidobacterium lactis V9 regulates the secretion of sex hormones in polycystic ovary syndrome patients. mSystems. 2019;4(2):e00017-19.
  15. Xuan Y, Hong X, Zhou X, et al. The vaginal metabolomics profile with features of polycystic ovary syndrome: a pilot investigation in China. PeerJ. 2024;12:e18194.
  16. Hu M, Zhang Y, Guo X, et al. Hyperandrogenism and insulin resistance induce gravid uterine defects in association with mitochondrial dysfunction and aberrant ROS production. Endocrinology. 2019;160(9):2208-2223.
  17. Moini Jazani A, Nasimi Doost Azgomi H, Nasimi Doost Azgomi A, et al. A comprehensive review of clinical studies with herbal medicine on polycystic ovary syndrome (PCOS). DARU J Pharm Sci. 2019;27(2):863-877.
  18. McCartney CR, Marshall JC. Polycystic ovary syndrome. N Engl J Med. 2016;375(1):54-64.
  19. Cui Y, Zhang C, Li X, et al. Systematic review and meta-analysis of animal experiments on Bushen formulas for the treatment of polycystic ovary syndrome. Sci Rep. 2025;15(1):7648.
  20. Thackray VG. Sex, microbes, and polycystic ovary syndrome. Trends Endocrinol Metab. 2019;30(1):54-65.
  21. Torres PJ, Siakowska M, Banaszewska B, et al. Gut microbial diversity in women with polycystic ovary syndrome correlates with hyperandrogenism. J Clin Endocrinol Metab. 2018;103(4):1502-1511.
  22. Insenser M, Murri M, Del Campo R, et al. Gut microbiota and the polycystic ovary syndrome: influence of sex, sex hormones, and obesity. J Clin Endocrinol Metab. 2018;103(7):2552-2562.
  23. Guo Y, Qi Y, Yang X, et al. Association between polycystic ovary syndrome and gut microbiota. PLoS One. 2016;11(4):e0153196.
  24. Liu R, Zhang C, Shi Y, et al. Dysbiosis of gut microbiota associated with clinical parameters in polycystic ovary syndrome. Front Microbiol. 2017;8:324.
  25. Jobira B, Frank DN, Pyle L, et al. Obese adolescents with PCOS have altered biodiversity and relative abundance in gastrointestinal microbiota. J Clin Endocrinol Metab. 2020;105(6):e2134-e2144.
  26. Bai X, Ma J, Wu X, et al. Impact of visceral obesity on structural and functional alterations of gut microbiota in polycystic ovary syndrome (PCOS): a pilot study using metagenomic analysis. Diabetes Metab Syndr Obes. 2023;16:1-14.
  27. Rizk MG, Thackray VG. Intersection of polycystic ovary syndrome and the gut microbiome. J Endocr Soc. 2021;5(2):bvaa177.
  28. He S, Li H, Yu Z, et al. The gut microbiome and sex hormone-related diseases. Front Microbiol. 2021;12:711137.
  29. Chu W, Han Q, Xu J, et al. Metagenomic analysis identified microbiome alterations and pathological association between intestinal microbiota and polycystic ovary syndrome. Fertil Steril. 2020;113(6):1286-1298.
  30. Yurtdaş G, Akdevelioğlu Y. A new approach to polycystic ovary syndrome: the gut microbiota. J Am Coll Nutr. 2020;39(4):371-382.

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