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연구 논문

게겐 친리안 타취제는 PANoptosis를 억제하여 궤양성 대장염을 완화합니다: 다중 오믹스 및 실험 연구

228 조회수

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DOI:

10.3791/69858

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2026년 5월 22일

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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

이 논문에서

요약

여기서는 다중 오믹스 분석과 생체 내 검증을 통합한 프로토콜을 제시하여, Gegen Qinlian Decoction이 PANopsosis 관련 표적과 염증 신호 경로를 조절하여 궤양성 대장염을 어떻게 완화하는지 조사합니다.

초록

우리는 궤양성 대장염(UC)에서 Gegen Qinlian Decoction(GQD)의 치료 기전을 명확히 하기 위한 통합 생물정보학 및 네트워크 약리학 프로토콜을 제시하며, 특히 PANoptosis 관련 조절에 중점을 둡니다. 이 프로토콜은 다중 데이터베이스 마이닝과 전사체 분석을 통해 잠재적 생리활성 화합물, 치료 표적, 신호 전달 경로 및 면역 관련 기전을 체계적으로 식별하도록 설계되었습니다. UC 코호트의 유전자 발현 프로필, GEO 데이터베이스의 GSE87466 및 GSE92415 포함)은 차별 발현 분석과 가중 유전자 공동 발현 네트워크 분석을 통해 질병 관련 유전자를 식별합니다. GQD의 후보 표적은 공개 약리학 데이터베이스에서 수집되어 UC 및 PANoptosis 관련 유전자와 교차하여 핵심 치료 표적을 결정합니다. 단백질-단백질 상호작용 네트워크 구축, 농축 분석, 화합물-표적-경로 네트워크 모델링을 수행하여 GQD 활성의 분자적 기초를 밝혀냅니다. 또한, 주요 유전자와 장 내 면역 미세환경 간의 관계를 탐구하기 위해 면역 침윤 분석도 포함되었습니다. 분자 도킹은 주요 활성 화합물과 허브 표적 간의 결합 잠재력을 평가하는 데에도 추가로 사용됩니다. 이 프로토콜은 GQD가 PANoptosis 및 관련 염증 경로를 조절하여 UC를 완화하는 방식을 재현 가능하고 체계적으로 연구할 수 있는 틀을 제공하며, 복잡한 염증 질환에서 전통 중의학 처방의 기전 연구에 유용한 참고 자료가 될 수 있습니다.

서론

궤양성 대장염(UC)은 염증성 장 질환의 주요 형태 중 하나로, 주로 대장 점막에 영향을 미치는 만성 재발성 염증 질환으로, 일반적으로 직장에서 시작하여 지속적인 근위 확장이 나타납니다. 발병 기전은 복잡하며, 점막 면역 활성화의 이상, 상피 장벽 기능 장애, 미생물 교란, 숙주-환경 상호작용 조절 이상을 포함하며, 이로 인해 상당하고 증가하는 전 지구적 건강 부담을 가합니다 1,2. 지속적인 점막 염증은 복통, 설사, 혈변과 같은 반복적인 증상을 유발할 뿐만 아니라, 특히 광범위하고 장기 질환이 있는 환자에서 대장염 관련 대장암의 장기적 위험을 증가시킵니다 3,4.

현재 UC의 약리학적 관리는 주로 5-아미노살리실레이트, 코르티코스테로이드, 면역조절제, 생물학적 제제, 소분자 약물에 의존하며, 이는 질병의 중증도와치료 반응에 따라 다르다. 이러한 전략들이 임상 결과를 개선했음에도 불구하고, 상당수의 환자들이 여전히 1차 비반응, 2차 반응 상실, 불내증, 스테로이드 의존, 치료 관련 부작용을 경험하고 있어 더 안전하고 기전 중심적인치료 옵션의 필요성을 강조합니다. 따라서 상피 손상과 장 면역 조절 장애를 동시에 조절하는 상류 분자 프로그램을 규명하는 것은 매우 중요한 번역 연구입니다.

최근 연구들은 조절 불안정한 프로그램성 세포 사멸이 UC 발병 기전과 깊이 관여하고 있음을 보여주었습니다. 고전적 세포자살 사위를 넘어, 열살증과 중사상병은 상피 장벽 파괴와 점막 염증 증폭에 관여하는 것으로 밝혀졌습니다7. PANopsosis는 최근 정의된 염증성 프로그램형 세포사멸 경로로, 열살사멸사, 세포사멸사의 주요 특징을 통합하여 만성 염증성 질환에 특히 중요한 기전 틀로 부상했습니다. 이 과정은 다단백질 PANoptosome 복합체에 의해 조정되며, ZBP1, RIPK1/RIPK3, CASP8과 같은 중심 매개체와 NLRP3를 포함한 인플라마좀 관련 분자들이 맥락 의존적으로 관여합니다. 중요하게도, 누적된 증거는 PANoptosis가 UC에서 활성화되어 장 상피 손상, 장벽 붕괴, 면역 불균형을 촉진하여 질병 진행에 기여할 수 있음을 시사합니다 10,11,12. 이러한 발견은 PANopsosis가 단순히 염증의 하행적 결과가 아니라, 상피 손상과 점막 면역 증폭을 연결하는 기전적으로 작용 가능한 결절일 수 있음을 시사합니다.

게겐 친리안 약(GQD)은 상한륜에서 처음 기록된 고전 처방으로, 푸에라리아 로바다, 스쿠텔라리아 바이칼렌시스, 콥티스 치넨시스, 글리키리자 우라렌시스로 구성되어 있습니다. 설사와 장 염증성 질환 치료에 전통 중국 의학에서 오랫동안 사용되어 왔습니다. 현대 약리학 연구에 따르면 GQD는 염증 반응을 억제하고, 장 장벽의 완전성을 회복하며, 장내 미생물군을 재형성하고, Th17/Treg 관련 신호 전달과 염증종 활성을 포함한 면역 항상성을 조절함으로써 실험적 대장염을 완화할 수 있음이 밝혀졌습니다13,14. 이러한 다중 표적 작용은 GQD를 UC15에서 PANoptosis 관련 병리학적 과정에 개입할 가능성이 높게 만듭니다. 그러나 항대장제 효능에 대한 증거가 증가함에 따라, GQD가 PANoptosis 관련 분자망의 조정된 조절을 통해 치료 효과를 발휘하는지는 여전히 불분명합니다.

현재 두 가지 주요 공백이 남아 있습니다. 첫째, UC 세포 사멸 기전에 관한 기존 연구들은 주로 세포자국 세포자국 세포 사멸, 열세포 사태, 철세포 세포 사태 등 고립된 경로에 초점을 맞추고 있었으나, 한방 제방의 치료 효과를 매개하는 PAN옵토시스의 통합적 역할은 충분히 명확히 밝혀지지 않았습니다 7,10,11. 둘째, 네트워크 약리학은 전통 공식의 '다중 성분-다중 표적-다중 경로' 특성 특성 특성에 적합하지만, 화합물 표적 데이터베이스만을 기반으로 한 예측은 질병 맥락 특이성이 부족할 수 있으며, 생물학적 타당성과 번역 신뢰도를 높이기 위해 전사체 우선순위 지정과 실험적 검증이 필요할 수 있습니다 16,17,18,19. 따라서 질병 전사체학, 네트워크 약리학, 생체 내 검증을 결합한 통합 전략은 UC에서 GQD 기전을 규명하는 보다 엄밀한 틀을 제공할 수 있습니다.

조직병리학적 관찰, 단일 경로 분자 분석, 데이터베이스 기반 네트워크 약리학만을 기반으로 한 접근법과 비교할 때, 현재의 워크플로우는 질병-맥락 전사체 신호, 공식-표적 예측, 실험적 대장염 모델 내 생물학적 검증 간의 교차 검증을 가능하게 하여 이 질문에 더 적합합니다. 조직학적 또는 분자 지표만으로는 UC 병리의 제한된 측면만 포착할 수 있는 반면, 네트워크 약리학만으로는 충분한 질병 특이성과 실험적 근거가 부족할 수 있습니다. 전사체 우선순위 지정과 생체 내 검증을 통합함으로써, 이 워크플로우는 표적 식별의 생물학적 타당성을 높이고, GQD 개입과 UC 내 PANoptosis 관련 기전을 연결하는 보다 일관된 틀을 제공합니다.

이 프로토콜은 실험적 UC에서 다성분 중재가 상피 손상, 염증 반응 및 PANoptosis 관련 경로를 어떻게 조절하는지 평가하려는 기전 연구에 가장 적합합니다. 특히 계산 예측과 동물 수준의 생물학적 검증을 표준화된 워크플로우에서 연결하는 데 유용합니다. 그러나 임상 진단 접근법을 대체하려는 의도는 아니며, 장기 환자 이질성, 마이크로바이옴 전반의 인과 상호작용, 단일 세포 및 공간적으로 해상도된 면역 지도 등 UC 발병의 모든 측면을 포괄적으로 다루지도 않습니다. 따라서 그 범위는 메커니즘 지향적이고 치료 평가를 위한 재현 가능한 전임상 프레임워크로 정의되는 것이 가장 적합합니다.

따라서 우리는 GQD가 PANopsosis 관련 신호 네트워크를 조절함으로써 UC를 완화시켜 장 상피 손상을 완화하고 염증성 미세환경을 재프로그래밍한다고 가설을 세웠습니다. 이 가설을 검증하기 위해 UC의 전사체 분석과 네트워크 약리학을 통합하여 GQD의 공통 치료 표적과 주요 경로를 규명했으며, 특히 PANopsosis 관련 조절인자에 중점을 두었습니다. 우리는 덱스트란 황산나트륨(DSS) 유도 생쥐 대장염 모델에서 예측된 기전을 추가로 검증하였습니다. 계산적 표적 우선순위 지정과 생물학적 검증을 결합함으로써, 본 연구는 GQD의 항UC 효과에 대해 보다 질병과 관련성 있고 기전적으로 근거 있는 설명을 제공하고, PANoptosis가 UC에서 잠재적 치료 축으로서 존재함을 지지하는 새로운 증거를 제시하는 것을 목표로 했습니다.

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프로토콜

모든 동물 시술은 기관 지침에 따라 수행되었으며, 청두 중의학대학교 윤리위원회(승인번호 2022-126)에서 연구 시작 전에 승인을 받았습니다. 생물정보학 분석에는 공개된 GEO 및 GWAS 데이터셋만 사용되었으며; 따라서 이 연구의 계산 부분에 대해서는 추가적인 사전 동의나 윤리 승인이 필요하지 않았습니다. 유해 화학물질, 생물학적 샘플, 동물 폐기물과 관련된 모든 절차는 기관 실험실 안전 규정과 유해 폐기물 처리 절차에 따라 수행되었습니다.

GEO 데이터셋의 획득 및 전처리

궤양성 대장염(UC)과 관련된 인간 전사체 데이터셋은 GEO 데이터베이스에서 "궤양성 대장염"이라는 키워드를 사용하여 검색되었습니다. 명확하게 정의된 UC 및 건강한 대조군, 충분한 표본 크기를 가진 발현 프로파일링 데이터셋을 선별한 후, GPL13158 플랫폼에서 생성된 GSE8746620 명과 GSE9241521명이 훈련 코호트로 선정되었습니다. 이 데이터셋에는 각각 87개의 UC 샘플과 21개의 건강한 대조군, 53개의 UC 샘플과 21개의 건강한 대조군이 포함되어 있습니다. 외부 검증을 위해 GSE8747322 (106개의 UC 샘플과 21개의 건강한 대조군)와GSE16879 23 (48개의 UC 샘플과 12개의 건강한 대조군)을 사용했습니다. GPL570 플랫폼)이 포함되어 있었습니다. 원시 또는 직렬 행렬 파일을 다운로드하여 R에 가져와 전처리했습니다. 프로브 식별자는 해당 플랫폼 주석 파일에 따라 유전자 기호로 변환되었습니다. 여러 프로브가 동일한 유전자 심볼에 매핑되었을 때, 평균 발현 값이 유지되었습니다. 명확한 그룹 정보가 부족한 샘플은 하위 분석 전에 제외하였습니다. 두 훈련 데이터셋은 공통 유전자 기호로 병합되었습니다. 발식 값은 필요할 때 log2 변환을 거치고, 표준 배열 간 정규화 절차를 사용해 정규화되었으며, 데이터셋 원점을 배치 변수로 정의한 후 배치 조정 방법으로 배치 효과를 보정했습니다. 주성분 분석과 박스플롯 검사는 정규화/배치 보정 전후로 품질 관리 검사 포인트로 사용되었습니다. 성공적인 전처리는 데이터셋 간 표본 분포의 중복 개선과 데이터셋 기반 군집화의 감소로 정의되었습니다. 총 902개의 PANopsosis 관련 유전자가 출판된 문헌에서 수집되어 통합 분석의 참고 유전자 세트로 사용되었습니다.

차별발현 유전자의 식별과 WGCNA 네트워크 구축

병합된 훈련 행렬은 R에서 미분식 워크플로우를 사용해 분석되었습니다. |log2 fold|를 가진 유전자| ≥ 0.585와 조정 P < 0.05는 차별발현 유전자(DEGs)로 정의되었습니다. 화산 플롯과 히트맵을 중간 출력으로 생성하여 필터링 기준이 UC군과 대조군 간 생물학적으로 해석 가능한 발현 차이를 발생시켰음을 확인했습니다. 가중 유전자 공동 발현 네트워크 분석(WGCNA)에서는 샘플 간 분산에 따라 유전자를 순위화했으며, 변이가 가장 큰 상위 25%의 유전자를 입력으로 유지했습니다. 먼저 표본 군집 트리를 통해 잠재적 이상치 표본을 식별하였다; 품질 관리 기준에 의해 제거가 정당화되지 않는 한 명백한 예외 변수는 네트워크 건설에 남기지 않았습니다. 스케일 프리 위상 적합 지수를 기반으로 소프트 임계값 멱을 선택했고, 근사적으로 스케일 프리 네트워크를 달성하는 가장 작은 멱을 사용해 인접 행렬을 구성했습니다. 인접 행렬은 위상 중첩 행렬로 변환되었고, TOM 기반 비유사성을 사용하여 계층적 군집화가 수행되었습니다. 모듈은 최소 100개의 유전자 크기인 동적 트리 커팅을 통해 확인되었습니다. 밀접하게 관련된 모듈들은 고유유전자 상관이 미리 설정된 병합 기준을 초과할 때 병합되었다. 모듈 고유유전자, 모듈 유의성, 유전자 유의값을 계산하여 UC 표현형과 가장 강하게 연관된 모듈을 식별하였습니다. 성공적인 WGCNA 단계는 안정적인 모듈 분리, 생물학적으로 그럴듯한 모듈 크기, 그리고 질병 상태와 명확한 상관관계를 보이는 하나 이상의 모듈로 정의되었습니다.

GQD에서 후보 목표 식별

Gegen Qinlian Decoction(GQD)의 네 가지 한방 성분인 푸에라리아 로바타, 스쿠텔라리아 바이칼렌시스, 콥티스 치넨시스, 글리키리자 우라렌시스에 해당하는 후보 화합물과 표적은 TCMSP24 와 BATMAN-TCM25에서 수집되었습니다. 선별 기준은 다음과 같이 설정되었습니다: 한 데이터베이스에서 파생된 기록의 경구 생체이용률은 30%, 약물 유사성은 0.18≥≥; 신뢰 점수는 0.84≥ 다른 데이터베이스에서 파생된 기록에 대해 조정된 P < 0.05였습니다. 초기 검색에서 관련 기록이 포착되지 않은 경우, 추가 화합물은 한약 의학 데이터베이스에서 보조되었습니다. 보존된 화합물의 정형적 SMILES 연쇄가 온라인 ADME 평가 플랫폼에 제출되었습니다. 화합물은 위장 흡수율이 높고 Lipinski, Ghose, Veber, Egan, Muegge 사이에서 최소 두 가지 약물 유사성 규칙을 충족할 때 유지되었습니다. 추정 표적들은 확률 0.1> 표적 예측 플랫폼을 사용하여 예측하고 단백질 주석 데이터베이스를 통해 공식 유전자 기호로 표준화했습니다. 중복된 화합물과 중복 표적은 데이터베이스 병합 후 제거되었습니다. 이 단계의 예상 결과물은 중복되지 않은 GQD 화합물 표적 데이터셋으로, 중복 분석에 적합했습니다.

중복 유전자의 식별 및 기능 분석 수행

잠재적 치료 표적은 GQD 관련 표적, 차별 발현과 WGCNA에서 확인된 UC 관련 유전자, 그리고 PANoptosis 관련 유전자 집합의 교차점으로 정의되었습니다. 중첩 관계는 벤 다이어그램을 사용하여 시각화했습니다. 교차하는 유전자들은 단백질-단백질 상호작용(PPI) 데이터베이스에 제출되었고, 신뢰도가 0.4≥ 상호작용 쌍을 유지했습니다. 결과적으로 생성된 PPI 네트워크는 네트워크 분석 플랫폼에서 내보내져 시각화되었습니다. 성공적인 PPI 단계는 고립된 노드가 아닌 대부분의 교차 유전자를 포함하는 연결된 네트워크의 존재로 정의되었습니다. 유전자 온톨로지(GO)와 교토 유전자 및 게놈 백과사전(KEGG) 분석을 포함한 기능적 풍부 분석이 R에서 q< 0.05의 유의점 기준으로 수행되었습니다. 이 기준을 충족하지 못하는 용어나 경로는 제외되었습니다. 상위 생물학적 과정과 신호 전달 경로를 요약하여 GQD가 UC를 조절할 수 있는 잠재적 메커니즘을 추론하였습니다. 바 플롯과 버블 플롯이 중간 출력으로 생성되어 생물학적 맥락에서 예상되는 염증, 면역, 또는 상피 손상 관련 경로에 의해 풍부화 결과가 우세한지 검증하였다.

발현 패턴, 염색체 위치 및 상관관계 분석

공유 유전자의 발현 수준은 R의 표준 차별 발현 시각화 워크플로우를 사용해 UC군과 대조군 간 비교되었으며, 박스플롯과 히트맵을 생성했으며, P < 0.05는 통계적으로 유의한 것으로 간주되었습니다. 훈련 코호트 전반에 걸쳐 발현 방향과 일관된 행동을 가진 유전자만이 이후 기전 평가를 위해 유지되었습니다. 유전자 주석 파일을 필요한 입력 구조로 포맷한 후 선택된 핵심 유전자의 염색체 위치가 매핑되었고, 원형 염색체 플롯 워크플로우를 통해 유전체 위치가 시각화되었습니다. 핵심 유전자 간의 상관 행렬은 쌍별 상관 분석을 통해 계산되었습니다. 이 단계의 기대 결과는 공유 조절이나 기능적 상호작용을 지원할 수 있는 조정된 발현 패턴을 보이는 유전자 쌍을 식별하는 것이었습니다.

머신러닝 모델의 구축 및 평가

진단 모델 개발은 병합된 훈련 코호트(GSE87466 + GSE92415)를 사용하여 수행되었으며, GSE16879와 GSE87473는 독립적인 외부 검증 데이터셋으로 사용되었습니다. 12개의 머신러닝 알고리즘—Lasso, Ridge, Stepglm, XGBoost, Random Forest, Enet, plsRglm, GBM, NaiveBayes, LDA, glmBoost, SVM—이 사용되어 113개의 모델 조합(26)을 생성했습니다. 훈련 코호트 내에서 10배 교차 검증이 적용되었습니다. 각 폴드에서 모델 학습, 특징 선택, 성능 추정은 정보 유출을 방지하기 위해 동일한 훈련/테스트 분할 로직을 사용하여 수행되었습니다. 모델 성능은 주로 수신기 작동 특성 곡선(AUC) 아래 면적을 기준으로 평가되었습니다. 최적 모델은 훈련 및 검증 데이터셋 전반에서 가장 높은 평균 AUC를 가진 모델로 정의되었으며, 단독 훈련 AUC만 가진 모델이 아니었습니다. 훈련 AUC가 매우 높지만 외부 검증 성능이 낮은 모델을 보유하지 않았습니다. 각 보유 모델별로 ROC 곡선이 생성되었고, 최종 선정된 바이오마커로부터 노모그램이 작성되었습니다. 성공적인 모델링 단계는 안정적인 교차 검증 성능과 외부 데이터셋에서의 판별 능력 유지로 정의되었습니다.

GSVA의 성과 및 프로필 핵심 유전자 발현

유전자 집합 변이 분석(GSVA)은 각 핵심 유전자의 중앙값으로 정의되는 고발현군과 저발현군 간 경로 풍부도를 비교하기 위해 수행되었습니다. 유의미한 경로 차이의 기준으로 조정 P < 0.05가 사용되었습니다. 이 기준을 충족하지 못하는 경로는 해석에서 제외되었습니다. 히트맵과 상관관계 플롯을 생성하여 경로 활동과 공동 발현 패턴을 보여주었습니다. 이 단계의 중간 성공은 염증성, 면역성 또는 대사 조절 이상과 일치하는 농축 프로필로 나타났습니다.

면역 지형 분석 및 ceRNA 네트워크 구축

면역 세포 조성은 1,000개의 순열을 가진 디컨볼루션 알고리즘을 사용해 추정되었다. 내부 탈합성 유의성 기준에 부합하지 않는 샘플은 이후 면역-상관 분석에서 제외되었다. 이 분석을 보완하기 위해 단일 샘플 유전자 집합 풍부 분석(ssGSEA)도 면역 침윤 패턴을 평가하였습니다. 면역세포 분획과 핵심 유전자 발현 간의 상관관계를 계산하고 시각화하였습니다. ceRNA 네트워크 구축을 위해 핵심 mRNA를 표적으로 하는 miRNA를 공개된 상호작용 데이터베이스에서 확인하고, 이들 miRNA와 상호작용하는 후보 lncRNA를 선별했습니다. 데이터베이스 예측 또는 주석 기록에 의해 지원되는 상호작용만이 유지되었습니다. mRNA-miRNA-lncRNA 조절 네트워크는 네트워크 분석 플랫폼에서 시각화되었습니다. 이 단계의 예상 결과물은 핵심 유전자와 연결된 생물학적으로 그럴듯한 상류 조절자를 가진 구조화된 ceRNA 네트워크였습니다.

단일 셀 분석의 성능

단일 셀 데이터셋 GSE214695은 R에 가져오고 표준 단일 셀 분석 워크플로우를 사용하여 단일 셀 객체로 변환되었습니다. 품질 관리는 저특징 세포, 잠재적 빈 물론, 전사체 품질이 낮은 세포 등 표준 지표에 따라 세포를 필터링하여 수행되었습니다. 품질 관리를 통과한 세포는 정규화되었고, 상위 2,000개의 변이가 큰 유전자를 선정하여 주성분 분석을 수행했습니다. 의미 있는 생물학적 분산을 기여하는 주성분들은 비감독 군집화에 보존되었고, UMAP은 2차원 시각화에 사용되었습니다. 클러스터 마커 유전자는 클러스터 간 차등 발현 분석을 통해 확인되었습니다. 셀 유형 주석은 참조 기반 분류로 수행되었고, 가능할 경우 주석을 표준 마커 표현과 교차 검증했습니다. 성공적인 단일 세포 단계는 UMAP 플롯에서 주요 세포군의 명확한 분리, 각 클러스터27에 대한 해석 가능한 마커 유전자, 그리고 UC와 관련된 주요 면역 및 기질 세포 유형의 일관된 주석으로 정의되었습니다.

멘델 무작위화 분석의 수행

핵심 유전자 발현과 UC 감수성 간의 인과관계를 평가하기 위해 2표본 멘델 무작위화(MR)를 수행하였습니다. 도구 변수는 발현 정량적 형질 좌위 데이터셋에서 추출했으며, UC 전역 유전체 연관 연구 요약 통계를 결과 데이터셋으로 사용하였습니다. SNP는 노출 형질과의 관련성 및 조화에 따라 모호하거나 중복된 변이의 제거를 포함한 표준 MR 품질 관리 기준에 따라 선별되었습니다. 역분산 가중 방법이 주요 인과 추정 수단으로 사용되었습니다. 코크란의 Q 검정은 이질성을 평가하기 위해 적용되었다. MR-Egger 및 MR-PRESSO 분석을 감도 분석으로 사용하여 수평 다면형성을 평가하고 필요시 교정하였습니다. 성공적인 MR 단계는 유효한 기기 조화, 주요 이질성 또는 다변성28의 부재, 그리고 상호 보완적인 MR 방법 간 방향성 일치 추정에 의해 정의되었습니다.

후보 화합물의 분자 결합 성능

표적 단백질의 3차원 구조는 단백질 데이터베이스에서, 리간드 구조는 공개 소분자 데이터베이스에서 얻었습니다. 도킹 전에는 단백질과 리간드가 적절한 경우 물 분자를 제거하고, 수소를 추가하며, 원자 유형을 정의하고, 도킹에 필요한 파일 형식을 변환하여 전처리했습니다. 그 후 분자 도킹 워크플로우를 사용하여 도킹을 수행했고, 각 리간드-타겟 쌍에 대한 결합 에너지를 계산했습니다. -5 kcal/mol 미만의 결합 친화도는 유리한 결합으로 해석되었고, -7 kcal/mol 미만은 비교적 강한 결합으로 해석되었습니다. 도킹 히트맵을 통해 목표물 간 전역 결합 패턴을 비교했습니다. 상위 등급의 구조는 3차원에서 시각화되어 수소 결합, 소수성 상호작용, 잔류 근접성을 조사하였습니다. 이 단계의 성공적인 완료는 안정적인 도킹 출력 파일, 타겟 결합 영역 내 그럴듯한 리간드 포즈, 그리고 후보 우선순위와 일치하는 결합 에너지로 정의되었습니다.

생체 내 실험 검증 수행

GQD 준비

GQD는 네 가지 전통 중국 약초로 다음과 같은 조잡한 약비로 제조되었습니다: 푸에라리아에 로뱃에 라딕스(Gegen) 24g, 스쿠텔라리아에 라딕스 9g(Huangqin), 코옵티디스 리조마(Coptidis Rhizoma, 황련) 9g, 그리고 글리키리자 라딕스 에 리조마(Glycyrrhizae Radix et Rhizoma, Gancao) 6g. 식물학 자료와 그 출처에 대한 자세한 내용은 재료표에 제공되어 있습니다. 허브는 곱게 갈아 완전히 섞은 후 증류수 390mL에 1시간 동안 담갔습니다. 혼합물은 두 번 발효되었습니다. 첫 번째 증제는 허브를 강한 불로 삶은 후 약한 불에서 30분간 끓였다. 거즈로 여과한 후, 잔여물을 10배 양의 물로 다시 끓였다. 두 여과액은 혼합되어 수욕에서 최종 조약 농도인 5g/mL로 농축되었다. 추출물을 여과하고 냉각한 후 4°C에서 보관하다가 사용했습니다.

DSS에 의해 유도된 UC 마우스 모델의 확립

이 연구에는 8주 된 수컷 BALB/c 쥐 18마리가 사용되었으며, 모든 동물 시술은 청두 중의학대학교 윤리위원회(승인 번호 2022-126)에서 승인되었습니다. 동물 출처에 대한 자세한 내용은 재료표에 제공되어 있습니다. 쥐들은 20–22 °C, 습도 55%의 특정 병원균이 없는 환경에서 12시간의 밝고 어두운 주기 하에 사육되었습니다. 1주일간의 적응 기간 후, 동물들은 무작위로 세 그룹(n=6명)으로 나뉘었습니다: NC, UC, GQD. NC 그룹은 실험 내내 멸균된 식수를 받았고, UC와 GQD 그룹은 5일 연속 1.5% 덱스트란 황산나트륨(MW 36-50 kDa)을 식수에 투여한 후 2일간 일반 물을 투여했습니다. 이 주기는 만성 대장염을 확립하기 위해 세 번 반복되었다. 중재 기간 동안 NC 및 UC 그룹은 0.5% 카복시메틸 셀룰로오스 나트륨 200 μL로 하루 두 차례 가베지(gqd) 투여를 받았으며, GQD 그룹은 하루 두 번 경구 가베지로 GQD를 투여하였습니다.

GQD의 임상 처방은 24g의 Gegen, 9g의 황친, 9g의 황련, 6g의 간저로 구성되어 있으며, 성인의 총 원약 용량은 하루 48g에 해당합니다. 성인 체중이 60kg이라고 가정할 때, 성인 용량은 0.8 g/kg/일이었습니다. 기존의 인간-쥐 변환 계수 1:12를 기준으로 해당 마우스 등가량은 9.6 g/kg/day였습니다. 미리 설정된 저용량, 중용량, 고용량 비율인 1:2:4에 따르면, 계산된 용량은 각각 9.6, 19.2, 38.4 g/kg/kg이었습니다. 반복된 DSS 유발 대장염 모델에서 대장 염증의 심각성과 지속성을 고려하여, 생체 내 검증 과정에서 적절한 약물 개입을 보장하기 위해 고용량 요법을 선택하였습니다. 활성 염증기 동안 충분한 약물 노출을 지원하기 위해, 하루 총 38.4 g/kg/일의 투여량을 두 번의 균등한 투여로 나누어 투여했습니다. 실험 기간 동안 체중, 대변 농도, 직장 출혈 현황을 매일 모니터링하였습니다. 프로토콜 종료 시 쥐를 안락사시키고 대장 조직을 채취하여 후속 분석을 진행했습니다.

체중 및 질병 활동 지수 평가

체중은 매일 기록되었으며, 0일차 초기 체중의 백분율로 표현되었습니다. 질병 중증도는 체중 감소, 변 질도, 직장 출혈 세 가지 지표를 포함하는 질병 활동 지수(DAI)를 사용하여 평가하였습니다. 각 매개변수는 임상 증상의 심각도에 따라 0에서 4 척도로 독립적으로 점수를 매겼으며, 점수가 높을수록 더 심각한 질병 활동성을 나타냈다. 최종 DAI는 세 개인 점수의 평균으로 계산되어 0에서 4 사이의 총점을 산출했습니다. 간단히 말해, 0점은 이상이 없음을 나타내는 반면, 1–4점은 점차 더 큰 체중 감소, 변 질도가 느슨해지고 직장 출혈이 심해졌음을 나타냈습니다. 상세한 점수 기준은 표 1에 제시되어 있습니다.

H&E 염색 수행 및 조직학적 활성 지수 산출

조직학적 평가를 위해 대장 조직을 4% 파라포름알데히드에 고정하고, 등급 에탄올로 탈수한 후 파라핀에 박힌 후 4 μm 두께로 절개하였습니다. 절단은 탈파라핀, 재수화, 헤마톡실린으로 염색, 에오신으로 교환 염색, 탈수, 제거, 장착 과정을 거쳤습니다. 조직학적 이미지는 밝야 현미경으로 관찰되고 슬라이드 스캐닝 시스템으로 스캔되었습니다. 특정 장비 정보는 재료표에 기재되어 있습니다. 조직병리학적 손상은 고블릿 세포 고갈, 지하 구조 손상, 염증 세포 침윤 등 세 가지 지표를 기준으로 평가되었습니다. 각 매개변수는 조직 손상 정도에 따라 점수를 매겼으며, 세 매개변수 점수의 합은 0에서 10까지의 조직학적 활성 지수(HAI)로 정의되었으며, 이는 표 2에 요약되어 있습니다. 고블릿 셀 정량화를 위해 각 단면당 400× 배율로 무작위로 선택된 겹치지 않는 5개의 필드를 분석했습니다. 필드당 고블릿 셀 수는 수작업으로 블라인드 방식으로 계산되었고, 각 대표 대장 절편별로 평균 셀 수는 계산되었습니다.

면역조직화학적 염색의 수행

탈파라핀화 및 재수화 후, 조직 절편은 37°C에서 0.1% 트립신으로 30분간 항원 회취를 거쳐, 3% 과산화수소로 인큐베이션하여 내인성 과산화효소 활성을 차단하였습니다. 절단은 이후 4°C에서 하룻밤 동안 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)에 대한 토끼 1차 항체를 1% BSA에 희석하여 배양하였습니다. 항체와 그 출처에 대한 자세한 내용은 재료표에 제공되어 있습니다. PBS로 세척한 후, 해당 2차 항체(1:2000)와 함께 실온에서 1.5시간 배양하였습니다. 염색 생성 검출 시약을 사용하여 면역반응성을 시각화하였고, 핵은 헤마톡실린으로 염색하였다. 정량적 이미지 분석은 재료표에 나열된 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 수행되었습니다.

qRT-PCR 분석의 성과

총 RNA는 페놀 기반 RNA 추출 시약을 사용해 추출하고, 1가닥 cDNA 합성 키트를 사용해 역전사했습니다. 역전사는 25°C에서 10분, 55°C에서 15분, 85°C에서 5분간 수행되었습니다. qRT-PCR은 이후 실시간 PCR 시스템과 SYBR Green qPCR 혼합물을 사용하여 수행되었습니다. 증폭 조건은 다음과 같았습니다: 95°C에서 초기 변성(60초), 이어서 95°C에서 15초, 60°C에서 15초, 72°C에서 45초. 프라이머 서열은 프라이머 설계 소프트웨어를 사용하여 설계되었으며, 표 3에 나열되어 있습니다. 내부 기준으로 GAPDH가 사용되었고, 상대적인 mRNA 발현 수준은 2^-ΔΔCt 방법으로 계산되었습니다. 각 샘플은 3부로 분석되었고, 각 실험은 최소 세 번 이상 반복되었다. 시약, 기기, 소프트웨어에 대한 자세한 내용은 재료표에 제공되어 있습니다.

서부 블롯 분석 수행

대장 조직은 프로테아제 억제제가 포함된 용해 버퍼에 얼음 위에 균질화되어 2시간 동안 완전히 용해되었다. 단백질 농도는 단백질 분석 키트를 사용하여 측정하였습니다. 동일한 양의 단백질을 로딩 버퍼와 혼합하고, 전기영동 전에 변성시키고, 10% SDS-PAGE로 분리한 후 1시간 동안 100V의 PVDF 막에 옮겼다. 5% 무지방 우유로 상온에서 1시간 동안 차단한 후, 막을 4°C에서 하룻밤 동안 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), GAPDH에 대한 1차 토끼 항체와 함께 하룻밤 동안 적립 희석 상태에서 배양하였습니다. TBST(20 mM Tris, 150 mM NaCl, 0.1% Tween-20; pH 7.4)로 세척한 후, 막을 상온에서 해당 2차 항체(1:5000)와 함께 1시간 배양하였습니다. 단백질 밴드는 화학발광 검출 시약을 사용해 시각화되었습니다. 영상 분석 소프트웨어를 사용해 밴드 강도를 분석하였고, 표적 단백질의 발현 수준을 GAPDH로 정규화하였습니다. 검출된 단백질의 예상 분자량은 STAT3가 약 88 kDa, TIMP1이 21 kDa, SPHK2가 28 kDa, HSPA5가 70 kDa, GAPDH 가 36 kDa였습니다. 항체, 막, 시약 및 소프트웨어에 대한 자세한 내용은 재료표에 제공되어 있습니다. 특정 제품명, 제조사, 카탈로그 번호, 기기 모델, 소프트웨어 세부사항은 재료표에 제공되며, 본문에서는 중립성과 일반적 적용성을 높이기 위해 일반 설명이 사용됩니다.

통계 분석의 수행

데이터는 평균± 표준편차로 제시됩니다. 통계 검정은 통계 소프트웨어를 사용하여 수행되었습니다. 다그룹 비교에는 일원 ANOVA 후 Tukey의 사후 검정이 사용되었습니다. P 값 ≤ 0.05는 통계적으로 유의미한 것으로 간주되었습니다.

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결과

GEO 데이터셋 획득 및 UC 관련 유전자 확인

UC에서 유전자 발현 변화를 조사하기 위해, GEO 데이터베이스에서 "궤양성 대장염"이라는 검색어를 사용하여 두 개의 전사체 데이터셋-GSE87466과 GSE92415-를 얻었으며, 선정 기준에는 데이터셋 유형, 명확한 질병/대조 주석, 충분한 표본 크기 등이 포함되었습니다. 이 데이터셋에는 140건의 UC 사례와 42건의 건강한 대조군이 포함되었습니다. 명확한 표현형 표지나 유효한 발현 프로필이 없는 샘플은 후속 통합 전에 제외하였습니다. 원시 표현 데이터를 얻은 후, 데이터셋 간 기술적 차이를 최소화하기 위해 정규화 및 배치 보정 절차를 수행했습니다. 품질 관리 산출물로서, 박스플롯은 정규화 후 발현 분포의 비교 가능성이 향상되었고, 샘플 클러스터링은 배치 보정 후 데이터셋 기반 분리가 감소하여 병합된 훈련 코호트의 성공적인 전처리를 지원...

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토론

궤양성 대장염(UC)은 주로 대장 점막에 영향을 미치는 만성 특발성 염증성 장 질환으로, 지속성 또는 간헐적인 염증이 특징입니다. 이 질병은 환자의 삶의 질을 크게 저하시키고 대장암 발생 위험을 높입니다. 전 세계적으로 유병률이 꾸준히 증가하고 있지만, 정확한 원인과 기전은 부분적으로만 이해되고 있습니다. 현재 치료 옵션은 종종 최적이지 않은 결과를 낳고 부작용을 동반하는 경우가 많아 보다 효과적인 치료법의 필요성을 강조합니다. 누적된 연구들은 TCM이 점막 염증 완화29, 산화 스트레스 완화30, 장 내 미생물 군집 재형성31, 세포 사멸 경로를 조절32 등 UC 병태생리를 조절할 잠재력을 강조합니다. 최근 증거는 한방 약물이 장내 미생물군, 장 장벽 무결성, 숙주 면역 반응의 조정된 조절을 통해 ...

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공개 사항

저자들은 본 논문에서 보도된 연구에 영향을 미칠 수 있는 알려진 경쟁 재정적 이해관계나 개인적 관계가 없다고 선언한다.

감사의 글

저자들은 또한 GEO 데이터베이스에 데이터 공개 접근을 제공해 주었고, 검토자들의 건설적인 의견에 감사드립니다.

자금 지원: 이 연구는 중국 국가자연과학기금(81973684, 82174358), 쓰촨성 자연과학기단(2023NSFSC1760, 2025ZNSFSC1834), 쓰촨성 전통중의학 관리 관리 특별 프로젝트 (2023MS365, 2020JC0094), 청두 보건위원회와 청두 전통중의학대학교 공동 혁신기금(WXLH202402019의 지원을 받았습니다. WXLH202403012, WXLH202501238, WXLH202501201).

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
푸에라리아에 로뱃 라딕스쓰촨 네오투스 전통 중의학 주식회사NTC-001GQD 제제를 위한 한방 재료
스쿠텔라리아에 라딕스쓰촨 네오투스 전통 중의학 주식회사NTC-002GQD 제제를 위한 한방 재료
코옵티디스 리조마쓰촨 네오투스 전통 중의학 주식회사NTC-003GQD 제제를 위한 한방 재료
글리시리자 라딕스 에 리조마쓰촨 네오투스 전통 중의학 주식회사NTC-004GQD 제제를 위한 한방 재료
BAL/C 마우스, 수컷, 8주베이징 HFK 바이오사이언스 유한회사.해당 없음실험 동물
덱스트론 황산염 나트륨(DSS), MW 36-50 kDaMP 생의학160110대장염 유발 시약
카복시메틸 셀룰로오스 나트륨시그마-올드리치, 세인트루이스, 미주리, 미국C5678구강 게비지를 위한 매개체
파라포름알데히드시그마-올드리치, 세인트루이스, 미주리, 미국158127조직 고정제
헤마톡실린시그마-올드리치, 세인트루이스, 미주리, 미국H9627핵 염색
이오신시그마-올드리치, 세인트루이스, 미주리, 미국E4009조직학을 위한 대스테인
밝야 현미경니콘이클립스 80i조직학적 관찰
슬라이드 스캔 시스템3DHISTECH Ltd.파노라마 250디지털 전체 슬라이드 이미지 획득
트립신깁코, 캘리포니아주 칼스배드, 미국25200-056항원 회출 시약
과산화수소시그마-올드리치, 세인트루이스, 미주리, 미국H1009내인성 과산화효소 활성 차단
소 혈청 알부민 (BSA)시그마-올드리치, 세인트루이스, 미주리, 미국A7906항체 희석제/차단 시약
항-STAT3 1차 항체, 토끼세포 신호 전달 기술9139IHC/WB에 대한 1차 항체
항-TIMP1 1차 항체, 토끼앱캠AB211925IHC/WB에 대한 1차 항체
항-SPHK2 1차 항체, 토끼앱캠ab187030IHC/WB에 대한 1차 항체
항-HSPA5 1차 항체, 토끼세포 신호 전달 기술3177IHC/WB에 대한 1차 항체
항-GAPDH 1차 항체, 토끼앱캠AB9485WB의 적재 제어
염소 항토끼 2차 항체예센 바이오테크놀로지33201IHC/WB에 대한 2차 항체
염색원 검출 시약비요타임 바이오테크놀로지 [상하이] 유한회사, 상하이, 중국P0202면역조직화학을 위한 신호 개발
이미지 분석 소프트웨어미디어 사이버네틱스이미지-프로 플러스 7.0염색 및 밴드 강도의 정량화
페놀 기반 RNA 추출 시약인비트로젠트리졸 시약, 15596026총 RNA 추출
1가닥 cDNA 합성 키트비요타임 바이오테크놀로지컬DRR047A역전사
실시간 PCR 시스템응용 생명 시스템ABI 프리즘 7300정량적 PCR 증폭
SYBR 그린 qPCR 믹스비요타임 바이오테크놀로지컬DRR420AqPCR 검출 시약
프라이머 설계 소프트웨어프리미어 바이오소프트 인터내셔널, 캘리포니아주 팔로알토, 미국프라이머 5.0프라이머 설계
RIPA 용해 완충제비요타임 바이오테크놀로지컬P0013B단백질 추출 시약
프로테아제 억제제(PMSF)비요타임 바이오테크놀로지컬ST506용해 과정 중 단백질 보호
BCA 단백질 분석 키트비요타임 바이오테크놀로지컬P0010단백질 정량화
PVDF 멤브레인메르크 밀리포어IPVH00010단백질 전달막
화학발광 검출 시약 / 시스템써모피셔 사이언티브32106서부 얼룩 신호 감지
통계 소프트웨어IBMSPSS 23.0통계 분석

참고문헌

  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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