2025年6月6日
本研究では、慢性拘束ストレス誘発性うつ病のラットモデルにおいて、Qiangzhifangの抗うつ薬の有効性を評価し、ネットワーク薬理学と分子ドッキング解析により、HIF-1およびJAK-STAT経路に対するその調節効果を解明しました。
この研究は、Qiangzhifang がうつ病に対してどのように作用するかを調査し、主要な有効成分を特定し、その作用機序を理解することを目的としています。この研究は、うつ病を追跡するための Qiangzhifang の特定のメカニズムと有効成分を理解する際のギャップを埋めます。
Qiangzhifang が免疫系にどのような影響を与えるかを研究して、うつ病を見つけ、その潜在的な新しい治療用途を探ります。
[ナレーター]まず、ラットの大きさに適した直径と長さの透明なプラスチックチューブを選択してネズミ拘束装置を構築し、ラットが逃げを防ぎながら中に立ったり回転したりできるようにします。電動はんだごて穴あけ機を使用して、プラスチックチューブの側面と蓋に穴を開け、空気の循環を適切に確保します。ラットを4つのグループに分け、各グループが10匹のラットで構成されるようにします。薬物の毎日の胃内投与の1時間後、対照群を除くラットを拘束装置にそっと置き、快適な位置にあることを確認します。フルオキセチングループには1日あたり2.7ミリグラムのフルオキセチンを投与し、両方の溶液で体重100グラムあたり1ミリリットルの投与量を使用して、強制経口を介して強志方グループに1日あたり2グラム/キログラムのフルオキセチンを投与します。.実験動物の飲料ボトルに純水または1%スクロース水溶液を入れます。各溶液を別々のボトルに入れ、ボトルの重量を量ります。各ネズミケージの取水口にスクロース溶液のボトル1本と純水のボトル1本を置きます。左に1つ、右に1つ、無料で飲みに行ける。30分後、サイドの好みを避けるためにボトルの位置を切り替えます。1時間後、すべての水筒を取り外します。すぐに重量を量り、両方の溶液の消費値を測定します。次に、与えられた式を使用して毎週のスクロース選好率を計算します。毎週朝7時の決まった時間にラットの体重を量ります。体重の変化を監視します。オープンフィールドボックスの照明を調整して、追跡ソフトウェアでネズミを均一に分布させ、明確に視認できるようにします。ビデオ追跡および分析システムを使用して、オープンフィールドボックスの底面を9つの等しい正方形のグリッドに分割し、壁に隣接する8つのグリッドを周辺領域として、中央を中央領域として分割します。ラットをオープンフィールドボックスの中央エリアに置き、追跡システムを使用してその動きを5分間記録します。各ラットをテストした後、オープンフィールドチャンバーを75%エタノールで洗浄して、残留臭気を取り除き、次のラットの行動への干渉を防ぎます。オープンフィールドアクティビティの合計距離と、オープンフィールドテストレコードの中央グリッドのエントリ数を入力します。透明なプレキシガラスのウォーターシリンダーを取り、摂氏23〜25度の温度の水を入れます。動物の体重に応じて水深を調整し、ネズミの尻尾が底から一定の距離を保つようにします。カメラと信号取得システムを作動させた後、実験中ずっと沈黙を保ちながら、ゆっくりとネズミを水筒に入れます。300秒以内の浮遊不動の持続時間を観察し、記録します。セッションの最後に、すぐにネズミを水から取り出し、乾かします。各セッションの後、次のネズミに影響を与えないようにシリンダー内の水を交換します。Access、伝統的な漢方薬システム薬理学またはTCMSPデータベース、ハーブデータベースおよびTCMIDデータベース。Qiangzhifangの8つの伝統的な漢方薬の名前をキーワードとして使用して、ハーブの活性化合物とターゲットを検索します。TCMSPとスイスのターゲット予測データベースからターゲット情報を収集します。フィルター値をゼロより大きい確率に設定します。次に、GeneCardsデータベースに移動し、キーワードdepressionを検索します。うつ病に関連する遺伝子標的を取得した後、電子スプレッドシートをダウンロードし、平均よりも高い遺伝子スコアを除外し、うつ病関連標的のリストを作成します。次に、生成ツールにアクセスし、化合物ターゲットに続いて疾患ターゲットファイルをアップロードします。化合物の推定標的と疾患標的の間の重複する遺伝子をプロットします。次に、図の画像をダウンロードします。最後に、文字列データベースにアクセスし、重複する遺伝子、特にQiangzhifang抗うつ重複ターゲットリストを名前のリストダイアログボックスに貼り付けます。生物セクションでホモ・サピエンスを選択し、「検索」をクリックし、「続行」をクリックします。タイトルバーからエクスポートオプションを選択し、タンパク質間相互作用ネットワークの概要表をPNGおよびTSV形式でダウンロードします。28日後のスクロース選好テストでは、慢性拘束ストレス群は対照群よりもスクロース選好度が有意に低かった。一方、Qiangzhifangとフルオキセチン治療群はどちらも、ストレス群と比較して有意に高い値を示しました。体重増加は、28日後に対照と比較して慢性拘束ストレス群で有意に減少しましたが、ストレス群と比較してQiangzhifangおよびフルオキセチン群で有意に増加しました。オープンフィールド移動プロットは、ストレスグループで中心領域の探索の減少を示しました。どちらの治療グループも目に見えてより中枢的な活動を示しました。オープンフィールドテストで移動した総距離は、すべてのグループで有意差は見られませんでした。中心領域での時間もストレス群で有意に減少し、両方の治療群で有意に増加しました。さらに、強制水泳テストの不動時間はストレス群で高く、両方の治療で有意に減少しました。
完全なトランスクリプトを表示し、数千本の科学動画にアクセス
本研究では、慢性拘束ストレス誘発性うつ病ラットモデルを用いて、強至方(Qiangzhifang)の抗うつ効果を評価した。また、ネットワーク薬理学および分子ドッキング解析を用いて、HIF-1およびJAK-STAT経路に対する調節作用を解明した。
ネットワーク薬理学と実験的検証を統合することにより、本研究は慢性拘束ストレスラットモデルにおける強心方(Qiangzhifang)の抗うつ効果に関する機序的な理解を前進させます。このアプローチにより、マルチターゲットのパスウェイ解析が可能となり、初期段階の精神神経薬開発における予測の信頼性が向上します。これらの知見は、うつ病のような複雑な疾患を標的とした新規CNS治療薬のポートフォリオ選別およびリスク低減に寄与します。
この統合ワークフローは、ネットワーク薬理学を用いた仮説生成から、in vivoモデルによる機能的確認まで、初期探索から前臨床検証までを網羅しています。