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연구 논문

급성 호흡곤란 증후군에서 다청기 조제의 분자 기전: 네트워크 약리학 및 생물정보학 분석

228 조회수

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DOI:

10.3791/69651

⸱

2026년 3월 27일

 , 
1Department of Emergency Medicine, The Fourth Affiliated Hospital of Soochow University

이 논문에서

요약

본 연구는 네트워크 약리학, 생물정보학, 분자 도킹을 활용하여 급성 호흡곤란 증후군(ARDS)에 대한 다청기(DCQD)의 분자 기전을 밝히는 것입니다. 주요 목표와 경로가 확인되었습니다. 분자 도킹은 견고한 리간드-표적 상호작용을 검증하여 DCQD의 ARDS에 대한 다중 표적 치료 잠재력을 지지했습니다.

초록

급성 호흡곤란 증후군(ARDS)은 난치성 저산소증과 폐 염증을 특징으로 하는 패혈증의 생명을 위협하는 합병증입니다. 현재 효과적인 약물 개입은 제한적입니다. 전통 중의학(TCM), 예를 들어 다청기(DCQD)은 복잡한 염증 반응을 조절하는 치료 잠재력을 입증했습니다. ARDS 치료에서 DCQD의 기전을 조사하기 위해, 먼저 DCQD의 활성 성분과 관련 표적을 공개 데이터베이스에서 검색하였습니다. ARDS 관련 표적은 공개 데이터셋의 생물정보학 분석을 통해 확인되었습니다. 약물 특이적 표적과 질병 관련 표적을 교차시켜 단백질-단백질 상호작용(PPI) 분석과 기능 풍부화를 통해 DCQD-ARDS 상호작용 네트워크를 구축하였습니다. 종합 분석 결과, DCQD의 치료 효능에 중요한 32개의 중복 유전자가 발견되었습니다. 농축 분석은 면역조절과 염증에 관여하는 화학민 신호 전달 경로, NOD 유사 수용체 신호전달, 호중구 세포외 함정(NET) 형성 등 주요 경로들을 강조하였습니다. PPI 네트워크는 HSP90AB1, MMP9, HSP90AA1, ARG1, MYC를 핵심 표적으로 식별했습니다. 분자 도킹은 이 표적들과 DCQD 구성 요소 간의 강한 결합 친화도를 확인했습니다. 우리의 연구 결과는 DCQD가 패혈증 유발 ARDS에 대한 유망한 보조 치료제로서 지지하는 기전적 근거를 해소합니다.

서론

급성 호흡곤란 증후군(ARDS)은 다양한 폐 또는 폐외 요인에 의해 발생하는 매우 이질적인 임상 증후군으로, 주로 확산성 폐 손상과 불응성 저산소증을 특징으로 합니다. 1967년 최초 정의 이후, ARDS에 대한 이해는 지속적으로 발전하여 진단 기준의 반복적인 개정을 이어왔습니다. 더 나아가, 폐 보호 인공호흡, 체외 지지, 엎드린 자세 등 치료 전략의 도입은 임상 관리와 연구 진행 모두에 깊은 영향을 미쳤습니다. 그럼에도 불구하고 ARDS 사망률은 여전히 놀라울 정도로 높습니다. 전 세계 조사에 따르면 ARDS 환자가 전체 중환자실(ICU) 입원의 10.4%를 차지합니다. 최근 수십 년간 중환자 치료에서 큰 발전이 있었음에도 불구하고, 중환자실 및 퇴원 후 사망률은 여전히 35-45%로 유지되고 있습니다.

ARDS의 병태생리는 복잡하며, 폐포 상피 및 모세혈관 내피 손상, 폐 및 전신 염증 반응, 인공호흡기 유발 폐 손상을 포함합니다. 특히, COVID-19 관련 ARDS는 고전적 ARDS와 달리 뚜렷한 병태생리학적 특징을 보이며, COVID-19는 더 심각한 미세혈관 혈전증과 지역적으로 이질적인 염증을 유발할 가능성이 있습니다 6,7. 이 질환의 복잡한 병태생리와 높은 이질성을 고려할 때, 현재 ARDS에 대한 확실한 약물치료법은 존재하지 않습니다. 사망률 이점 때문에 조건부 권장되는 코르티코스테로이드와 신경근차단제를 제외하면, 다른 약물 치료제들(예: 일산화질소[NO], 프로스타사이클린, 인터페론-β, 폐 계면활성제, 활성화 단백질 C)은 임상적 효능을 입증하지 못했습니다. 반대로, β작용제(예: 알부테롤)와 각질세포 성장인자는 해로운 것으로 입증되었습니다 8,9. 따라서 안전하고 다기능 치료제 개발은 여전히 중요한 연구 우선순위로 남아 있습니다.

전통 중의학(TCM)은 3,000년이 넘는 역사를 가지고 있으며, 다양한 호흡기 질환의 예방과 치료에 사용되어 왔습니다. 수천 년간의 임상 적용과 한의학 연구의 현대화를 통해 ARDS10,11 관리에 잠재력을 입증했습니다. 한의학은 다성분, 다중 경로, 다중 표적 기전을 통해 치료 효과를 발휘하며, 특히 염증 반응 완화, 면역 기능 조절, 폐 조직 보호를 통해 나타납니다12. 예를 들어, 석주사 주사(XBJ)는 Paeonia lactiflora 뿌리, Ligusticum chuanxiong 뿌리줄기, Salvia miltiorrhiza 뿌리, Carthamus tinctorius 꽃, Angelica sinensis 뿌리로 구성된 TCM 유래 제제로, 여러 활성 성분을 포함하고 있습니다. 이 약물은 IL-17, HIF-1, TNF 신호 전달 경로를 통해 면역 기능, 산화 스트레스, 염증을 조절하여 ARDS를 완화합니다. 임상 연구는 XBJ 치료를 받은 환자들이 사망률 감소, 중환자실 입원 기간이 짧아지고, 염증성 사이토카인 수치가 낮아졌음을 보여주었다14. COVID-19 팬데믹 기간 동안, 심각한 염증 반응에 의해 유발되는 과도한 면역 활성화가 중증 사례에서 중요한 요인으로 부상했습니다15,16. 또한 특정 중의학 성분은 항산화 특성을 지니고 있어 자유 라디칼을 제거하고 산화 스트레스로 인한 폐 손상을 완화할 수 있습니다. ARDS는 종종 폐 미세순환 기능 장애를 동반하여 가스 교환을 방해합니다. 일부 중의학 제형은 혈액 활성화 및 정체 해소 효과를 보여 미세순환을 개선하여 폐부종을 완화하고 산소 공급을 증진합니다. 더 나아가, 중의학은 세포 사멸 경로를 조절하여 폐 손상을 완화할 수 있습니다. 이 결과들은 ARDS 치료에서 TCM의 상당한 임상적 잠재력을 강조합니다.

다청기(DCQD)은 급성 질환에 필수적인 한의학 처방으로, 루바브, 미라빌라이트, 목련 껍질, 미성숙 쓴 오렌지19 네 가지 허브 성분으로 구성되어 있습니다. 화합물로서 DCQD는 다중 성분 및 다중 표적 상호작용을 보이며, 종양 괴사 인자-알파(TNF-α)와 인터루킨-6(IL-6)20,21 등 다양한 염증 매개체와 활성 산소종의 생성을 효과적으로 억제합니다20,21. 고이동성 그룹 박스 1(HMGB1)은 심층 염증 매개체로, 패혈증의 병인과 진행에 중요한 역할을 합니다. 면역세포에 발현되는 Toll 유사 수용체 4(TLR4)는 HMGB1에 결합하면 핵인자-카파 B(NF-κB)와 미토겐 활성화 단백질 키나아제(MAPK)와 같은 하류 염증 신호 전달 경로를 활성화하여 염증성 사이토카인 분비를 증가시킵니다. DCQD는 HMGB1-TLR4 신호 축을 조절하여 NF-κB 및 p38 MAPK의 활성화를 억제하고, 염증성 사이토카인 생성을 감소시키며, 전신 염증을 완화함으로써 치료 효과를 발휘한다22,23. 더 나아가, DCQD 성분은 염증성 신호 전달 경로, 산화 스트레스, 세포자멸사, 열혈증을 조절하여 치료 효과를 발휘합니다 24,25,26,27. DCQD는 또한 지질다당류(LPS)에 의해 유발된 과염증 반응과 폐 상피 손상을 완화하여 ARDS 치료에 중요한 역할을 합니다. 기전적으로는 Z-DNA 결합 단백질 1(ZBP1)-수용체 상호작용 단백질 키나제 1(RIPK1)-PANoptosome 조립(염증성 세포 사멸을 유발할 수 있는 다중 단백질 복합체 형성 과정을 의미함)을 억제하여 LPS에 의해 유도된 PANoptosis28을 완화합니다. DCQD의 경구 치료적 투여는 폐 조직 내 아쿠아포린-1(AQP-1)과 아쿠아포린-5(AQP-5) 단백질 발현을 상향 조절하면서 TLR4/NF-κB 신호 전달 경로와 염증성 사이토카인 생성을 억제하여 궁극적으로 ARDS 관련 염증을 완화합니다.

여러 화합물의 시너지 효과가 특징인 한의학의 복잡한 조성은 약리학적 메커니즘 규명에 장단점을 동시에 제시합니다. 서로 다른 TCM 성분들은 서로 다른 분자 표적과 경로를 통해 치료 효과를 발휘할 수 있으며, 이들 성분 간의 잠재적 상호작용은 이들의 통합 메커니즘에 대한 포괄적인 이해를 더욱 복잡하게 만듭니다 29,30. 구체적으로, ARDS 치료에 관여하는 식물화학물질과 그 기전 경로는 여전히 밝혀지지 않았습니다. 이러한 지식 공백을 해소하기 위해, 빅데이터 분석과 인공지능을 통합하는 신흥 학제간 분야인 생물정보학은 활성 의약품 성분을 식별하고 근본적인 약물 기전 해독에 가능성을 지니고 있습니다 31,32,33. 따라서 본 연구는 네트워크 약리학과 분자 도킹을 포함한 생물정보학 접근법을 활용하여 ARDS 치료에서 DCQD의 치료 효과에 기반한 필수 식물화학물질, 분자 표적 및 경로를 체계적으로 규명합니다.

위의 논리에 근거하여, 우리는 DCQD가 다성분 네트워크를 통해 염증 조절 이상과 면역 세포 활성화 등 주요 병리 과정을 시너지 조절하여 ARDS에 치료 효과를 발휘한다고 가설을 세웁니다. 이 가설을 검증하고 전통적인 표적 예측의 한계를 넘어서기 위해 통합 생물정보학 접근법을 사용했습니다. 이 전략의 핵심 혁신은 DCQD의 잠재적 표적을 공개 데이터베이스뿐만 아니라 더 중요한 패혈증 유발 ARDS 환자의 임상 전사체 데이터셋(GSE32707)에서 도출한 ARDS 관련 유전자와 교차하는 데 있습니다. 이 3단계 선별검사는 우리의 발견의 임상적 관련성을 높이고, DCQD가 ARDS를 완화할 수 있는 핵심 허브 유전자와 경로를 규명하여 작용 기전에 대한 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 이론적 틀을 제공하는 것을 목표로 합니다.

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프로토콜

이 연구에 사용된 모든 재료, 데이터베이스, 소프트웨어, 실험 시약은 재료표에 나열되어 있습니다. 모든 실험 절차는 쑤저우 두슈호 병원 동물윤리 위원회(허가 번호: 2410008)의 승인을 받았습니다.

활성 성분 스크리닝 및 DCQD 표적 획득
다청기 구제(DCQD)의 구성 허브인 루바브, 미라빌라이트, 목련 껍질, 미성숙 쓴 오렌지의 활성 성분은 전통 중의학 시스템 약리학(TCMSP) 데이터베이스에서 다음 기준으로 선별되었습니다: 경구 생체이용률(OB) ≥30%, 약물 유사성(DL) ≥0.18). 식별된 활성 성분의 해당 표적을 수집했습니다. 이 임계값은 유리한 약동학적 특성과 약물 유사 분자가 될 가능성이 높은 화합물을 필터링하기 위해 네트워크 약리학 연구에서 널리 채택됩니다34,35. 단일 데이터베이스 스크리닝의 편향을 줄이고 화합물 선별의 신뢰성을 높이기 위해 BATMAN-TCM 데이터베이스를 이용한 교차 검증이 수행되었습니다. BATMAN-TCM은 TCM 성분과 표적 단백질 간의 알려진 및 예측된 상호작용을 저장하는 통합 데이터베이스로, TCM의 약리학적 메커니즘 탐구와 신약 발견을 돕습니다. 업데이트 버전 2.0은 크게 확장된 TTI 데이터셋과 향상된 기능을 제공하여 TCM의 분자 메커니즘을 이해하고 복잡한 질병에 대한 새로운 치료법 개발에 귀중한 자원이 되었습니다. 예측 표적이 없는 화합물이나 BATMAN-TCM 표적 점수가 20 미만인 화합물은 제외되었다. 또한, 상대적으로 OB 값이 낮지만 BATMAN-TCM에서 예측 표적이 있고 약리학적 활성이 잘 알려진 화합물(예: 안트라퀴논과 플라보노이드)은 문헌 선별을 통해 유지되었습니다. 위양성 가능성을 추가로 줄이기 위해 내인성 호르몬과 신경전달물질 유사 물질(예: 프로게스테론, 세로토닌)을 수동으로 제외하였습니다. 최종 복합 집합은 이후 표적 예측과 네트워크 구축에 사용되었습니다. 상세한 작업 흐름은 보충 그림 1에 나와 있습니다. 최종 활성 성분 목록은 보충 표 1에 제공되어 있습니다.

SMILES 식별자(ASCII 문자열을 사용해 분자의 화학 구조를 설명하는 선형 표기법)입니다. 특정 기호와 규칙을 사용하여 원자, 화학 결합, 분자 위상을 공백 없는 연속적인 문자열로 인코딩하여 각 활성 성분의 간결하고 명확하며 컴퓨터가 읽을 수 있는 분자 정보를 저장하고 전송할 수 있게 합니다). 각 활성 성분은 PubChem 데이터베이스에서 추출되었고, 스위스 표적 예측을 사용하여 잠재적 표적을 예측했습니다. 생물체 매개변수는 '호모 사피엔스'로 설정하고 확률 점수 컷오프는 >0이었습니다. 두 데이터베이스에서 얻은 타겟 세트는 병합되었고, 중복된 항목은 제거되어 DCQD의 최종 후보 타겟 세트를 생성했습니다.

DCQD에 포함된 미네랄 약물인 미라빌리툼(망샤오, Na₂SO₄·10H₂O)은 TCMSP 또는 유사한 화합물 표적 데이터베이스에 포함되지 않는다는 점을 유의해야 합니다. 따라서 데이터베이스의 한계로 인해, 본 연구에서 구축된 구성 요소-표적 네트워크는 미라빌리텀의 잠재적 기여를 포함하지 못합니다. 따라서 이 네트워크는 다른 세 가지 허브 성분인 팔마툼(Rheum palmatum), 오피시날리스(Magnolia officinalis), 감귤(Citrus aurantium)의 식물화학적 성분을 기반으로 합니다.

DCQD 표적의 농축 분석
DCQD 표적은 메타스케이프 데이터베이스에 도입되어 농축 분석을 위해 종을 "호모 사피엔스"로 제한했습니다. 유전자 온톨로지(GO)와 교토 유전자 및 게놈 백과사전(KEGG) 부채 분석이 수행되었으며, 전자는 생물학적 과정(BP), 세포 구성 요소(CC), 분자 기능(MF)을 포함했습니다. GO 농축 결과 상위 6개와 KEGG 농축 결과 상위 20개가 선정되었습니다. KEGG와 GO 바 플롯은 생물정보학의 온라인 도구를 사용해 생성되었습니다. 데이터는 R의 DOSE 패키지를 통해 가져와 질병 온톨로지(DO) 막대 플롯을 구성했습니다.

"한약-성분-표적" 네트워크 구축
DCQD의 관련 구성 요소와 해당 표적들은 Cytoscape 3.10.3에 도입되어 '한약-성분-표적' 관계를 보여주는 네트워크 다이어그램을 구축했습니다. CytoNCA 플러그인을 사용해 Degree 값을 계산했고, 상위 5개의 활성 구성 요소를 순위에 따라 선별했습니다.

공개 데이터베이스에서 ARDS 표적 조회
"급성 호흡 곤란 증후군"이라는 키워드를 사용해 ARDS 관련 표적을 OMIM과 GeneCards 데이터베이스에서 검색하였습니다. 유전자 카드에서는 관련성 점수 >5를 가진 대상이 선택되었습니다. 두 데이터베이스에서 중복 데이터를 병합하고 제거한 후, ARDS의 후보 목표 집합이 얻어졌습니다.

생물정보학 분석
패혈증-ARDS 관련 데이터셋 GSE32707(GPL570 플랫폼, n = 45)는 패혈증 유발 ARDS 환자 30명과 건강한 대조군 15명의 말초혈 단핵세포에서 RNA-seq 데이터를 포함하며, NCBI GEO 데이터베이스에서 다운로드되었습니다. 데이터는 R의 GEOquery 패키지를 사용하여 가져오고, 표본 간 변동성을 최소화하기 위해 limma 패키지를 사용해 정규화가 수행되었습니다. 차별발현 유전자(DEGs)는 임계값 |log2FC| > 1과 p < 0.05. 시각화는 화산 플롯과 열지도를 통해 수행되었습니다. 경로 분석을 위해 GO 및 KEGG 농축 분석이 수행되었으며, 결과는 버블 플롯과 바 플롯으로 제시되었습니다.

ARDS 치료에서 DCQD의 잠재적 표적 예측
생물정보학 온라인 도구를 사용하여 DEGs, 공개 데이터베이스의 ARDS 관련 표적, DCQD 약물 표적을 비교하여 ARDS에 대한 잠재적 치료 표적을 식별하는 벤 다이어그램을 생성했습니다.

단백질-단백질 상호작용(PPI) 네트워크 구축 및 핵심 표적 스크리닝
겹치는 표적들은 종을 "호모 사피엔스"로 설정하고 상호작용 점수 임계값 0.4로 하여 STRING 데이터베이스에 임포트되었습니다. PPI 네트워크 데이터는 TSV 형식으로 내보내져 Cytoscape 3.10.3을 사용해 시각화되었습니다. CytoHubba 플러그인은 MCC, MNC, 등급, EPC, 간도, 근접성, 반경도, 스트레스 점수를 기준으로 상위 10개 타겟을 선별하는 데 적용되었습니다. 이 목표물들의 교차점에서 5개의 핵심 목표물이 발견되었습니다.

"한약-성분-표적-질병" 네트워크 구축
겹치는 표적을 바탕으로 해당 DCQD 구성 요소를 확인하였습니다. 관련 성분과 그에 따른 표적 및 질병 연관은 Cytoscape 3.10.3에 도입되어 '한약-성분-표적-질병' 관계를 보여주는 네트워크 다이어그램을 구성했습니다.

핵심 표적의 농축 분석 및 "한약-성분-표적-질병 경로" 네트워크 구축
ARDS 치료에서 DCQD의 잠재적 생물학적 기능과 주요 신호 전달 경로를 탐구하기 위해, 핵심 표적들은 Metascape(종: '호모 사피엔스')에서 GO 및 KEGG 농축 분석을 수행하였습니다. GO 상위 10위와 KEGG 풍부화 결과 상위 13위가 선정되었습니다. 시각화는 생물정보학 도구를 사용하여 KEGG 버블 플롯, GO 바 플롯, Sankey 버블 플롯을 생성했습니다. 또한, 기능 풍부화 결과를 바탕으로 Cytoscape 3.10.3에서 '한약-성분-표적-질병-경로' 관계를 보여주는 네트워크 다이어그램이 구축되었습니다.

분자 도킹 및 시각화
화합물의 2차 분자 구조는 PubChem 데이터베이스에서, 핵심 표적의 3D 구조는 PDB 데이터베이스에서 얻었습니다(http://www.rcsb.org/). 물 분자와 아미노산 잔기는 PyMOL을 사용해 제거되었습니다. 표적 단백질과 화합물은 분자 결합 에너지를 계산하기 위해 AutoDock에 가져왔습니다. 시각화는 PyMOL을 사용하여 수행되었습니다. 결합 에너지 히트맵은 R의 피트맵 패키지를 사용하여 생성되었으며, 코어 타겟은 x축, 화합물은 y축, 색상 그라데이언트는 결합 에너지를 나타냅니다. 도킹 결과의 2차원 상호작용 다이어그램은 Discovery Studio Visualizer 4.5를 사용해 생성되었습니다. 분자 결합은 실제 억제 효능 예측보다는 화합물과 표적 간의 결합 타당성을 평가하기 위해 수행되었습니다.

ARDS 마우스 모델 구성
이 연구는 쑤저우 두슈호수 병원(2410008) 의학윤리위원회의 승인을 받았습니다. 건강한 수컷 C57BL/6J 마우스(n = 30; 20 ± 5 g)를 얻었습니다. 쥐들은 대조군(n = 10), LPS 그룹(n = 10, LPS 10 mg/kg), DCQD 그룹(n = 10, 경구 개베이지와 LPS 10 mg/kg을 결합해 DCQD 0.9 g/kg 투여)로 나누었습니다. LPS 그룹의 쥐들은 LPS 복막 내 주사를 받았습니다. DCQD 그룹의 쥐들은 LPS 복강내 주사 직후 경구 개비지를 통해 DCQD 0.9 g/kg을 투여받았다. 모든 쥐에서 폐 추출 직전과 직후에 측정이 이루어졌습니다. 이후 폐 조직은 -80°C에 저장되었습니다.

서부 블롯 분석 (WB)
단백질은 마우스 폐 조직 용해체에서 분리되었고, 그 농도는 BCA 단백질 정량 키트를 사용해 측정되었습니다. 이후 단백질은 95°C에서 10분간 끓여 변성시켰다. 변성 단백질은 젤 준비 키트로 10% SDS-PAGE 겔에서 분리된 후 PVDF 막으로 옮겼습니다. 비특이적 결합을 방지하기 위해 PVDF 막은 단백질 무첨가 신속 차단 완충제를 사용해 실온에서 5분간 차단했습니다. PBST로 세척한 후, 막을 MMP9, HSP90, MYC, ARG1에 대한 1차 항체와 함께 4°C에서 하룻밤 배양하였습니다. PBST로 다시 세척한 후, 막을 HRP 결합 염소 반토끼 IgG(H+L)와 함께 실온에서 2시간 배양하였습니다. 마지막으로 초민감 화학발광 검출 키트 기판을 적용하고, BIO-RAD 화학발광 이미징 시스템을 사용해 화학발광 단백질 밴드를 검출하였습니다. ImageJ를 사용하여 그레이스케일 분석이 수행되었습니다. 이 실험에서 사용된 항체는 보충표 2에 나열되어 있습니다.

효소 결합 면역흡착 분석 (ELISA)
먼저, 2mL 생리식염수로 세 차례 세척을 시행하여 기관지 폐포 세척액(BALF)을 채취하였습니다. 생성된 세척액은 10,000g에서 10분간 원심분리하여 세포를 제거했습니다. 상정액은 흡입되어 액체 질소에 냉동 보관되었습니다. 이후 제조사의 지침에 따라 마우스 IL-6 ELISA 키트, 마우스 IL-18 ELISA 키트, 마우스 TNF-alpha ELISA 키트를 사용하여 표적 사이토카인 농도를 측정하였습니다. 다음으로 반응판을 마이크로플레이트 리더기에 넣고, 각 웰의 광밀도(OD) 값을 450nm 파장에서 측정했으며, 제로 조정에는 블랭크 컨트롤 웰이 사용되었습니다. 마지막으로, 표준의 농도와 해당 OD 값을 바탕으로 표준 곡선을 그렸습니다. 각 샘플의 목표 인자의 농도는 표준 곡선 방정식에 따라 계산되었습니다.

통계 분석
데이터는 GraphPad Prism 10.1.2를 사용하여 분석되었습니다. 그룹 간 차이의 유의성은 분산의 일방향 분석 또는 학생 t-검정을 통해 통계적으로 평가되었습니다. P 값이 0.05 미만이면 차이가 유의미하다고 간주됩니다; P 값이 0.01 미만이면 매우 유의한 것으로 간주됩니다.

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결과

DCQD의 생체 활성 분석
DCQD의 생체 활성 기전을 풀기 위해, 먼저 스위스 표적 예측 및 TCMSP 데이터베이스를 스크리닝하여 잠재적 표적을 식별했습니다. 루바브에서 16가지 성분, 미성숙 쓴맛 오렌지에서 17가지, 목련 나무 껍질에서 2가지 성분이 일치하여 614개의 잠재적 표적을 발견했습니다(그림 1A). 이후 세 가지 한방 약물, 35가지 활성 성분, 그리고 614가지 표적 간의 관계를 시각화하기 위한 네트워크 다이어그램이 구축되었습니다. 그림 1B에서 보듯이, 초록색 사각형은 세 가지 한방 약을 나타내고, 삼각형은 해당 성분 ID, 파란 사각형은 잠재적 표적을 나타냅니다. 특히 MOL000006와 MOL013435 같은 부품들은 높은 연결성을 보였으며, 여러 개의 엣지가 여러 표적과 연결되었다. 이러한 광범위한 상호 연결성은 이들 화합물이 여러 생물학적 경로를 동시에 조절함으...

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토론

ARDS는 생명을 위협하는 폐 질환으로 진화하여 전 세계 의료에 상당한 부담을 주고 있으며, 연간 10만 명당 1.5-79건의 발생률과 34.9%에서 46.1% 사이의 다양한 중증도 수준을 기록하고있습니다. 폐 보호 인공호흡과 엎드린 자세 등 기계적 환기 전략의 발전에도 불구하고, 병태생리학적 과정의 이질성과 제한된 치료 옵션으로 인해 임상 결과는 여전히 최적이 아닙니다38. 코르티코스테로이드와 호중구 엘라스타제 억제제와 같은 현재 치료제는 인구별로 효능이 다르며, 항C5a 단클론 항체(STSA-1002)와 같은 신약들은 초기에 유망한 결과를 보여주었으나 추가 검증이 필요하다39,40. 이 증후군의 이질성은 뚜렷한 하위 유형과 역동적인 염증 연쇄 반응을 통해 나타나며, '획일적인'...

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공개 사항

저자들은 이 연구가 잠재적인 이해 충돌로 해석될 수 있는 상업적 또는 금융적 관계가 전혀 없는 상태에서 수행되었다고 주장합니다. 이 작업 준비에는 생성형 AI와 AI 지원 기술이 사용되지 않았습니다.

감사의 글

이 연구는 중국 국가자연과학기금(연구비 번호: 82570078)의 지원을 받았습니다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
아르기나아제-1 다클론 항체프로틴 테크 그룹 주식회사, 미국16001-1-AP
오토독스크립스 연구소NAhttp://autodock.scripps.edu/
배트맨-TCM 데이터베이스  베이징 중의대NAhttp://bionet.ncpsb.org.cn/batman-tcm/
BCA 단백질 정량화 키트서비스바이오G2026
생물정보학생물정보학NAhttps://www.bioinformatics.com.cn/
바이오-RAD 화학발광 이미징 시스템써모피셔 사이언티브https://www.bio-rad.com/en-in/category/chemidoc-imaging-systems?ID=NINJ0Z15
C57BL/6J 마우스항저우 쯔위안 실험동물기술유한회사(Hangzhou Ziyuan Labatory Animal Technology Co., Ltd)
c-MYC 다클론 항체프로틴 테크 그룹 주식회사, 미국10828-1-AP
사이토스케이프사이토스케이프버전 3.10.3https://cytoscape.org/
DCQD쑤저우 두슈호수 병원 중의학과
디스커버리 스튜디오 시각화 도구와 nbsp;발견버전 4.5
그래프패드 프리즈앤 nbsp;닷매틱스버전10.1.2https://www.graphpad.com/
GAPDH 다클론 항체프로틴 테크 그룹 주식회사, 미국10494-1-AP
젤 준비 키트서비스바이오G2003
GeneCards  데이터베이스크라운 인간 게놈 센터NAhttps://previous.genecards.org/
GEO 데이터베이스국립생명공학정보센터(NCBI)GSE32707 (GPL570 플랫폼, n=45)
HRP 결합 Affinipure 염소 항토끼 IgG(H+L)프로틴 테크 그룹 주식회사, 미국SA00001-2
HSP90 다클론 항체프로틴 테크 그룹 주식회사, 미국13171-1-AP
지포다당류(LPS)솔라비오L8880
메타스케이프 데이터베이스NIHNAhttps://metascape.org/gp/index
마이크로플레이트 리더바이오테크https://www.agilent.com/en/product/cell-analysis/microplate-readers?srs<브> ltid=AfmBOoqJhJhNJW6vNU
fnskFb9jjcTgXww1A1km-JVP
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