2025년 6월 6일
본 연구는 만성 억제 스트레스 유발 우울증의 쥐 모델에서 Qiangzhifan의 항우울 효능을 평가하고 네트워크 약리학 및 분자 도킹 분석을 통해 HIF-1 및 JAK-STAT 경로에 대한 조절 효과를 규명했습니다.
이 연구는 Qiangzhifang이 우울증에 어떻게 작용하는지 조사하고 주요 활성 성분을 식별하며 작용 메커니즘을 이해하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 우울증 추적을 위한 Qiangzhifang의 특정 메커니즘과 활성 성분을 이해하는 데 있어 격차를 메웁니다.
우리는 Qiangzhifang이 면역 체계에 어떤 영향을 미치는지 연구하여 우울증을 찾고 잠재적인 새로운 치료 응용 분야를 탐구할 것입니다.
[해설자] 쥐의 크기에 적합한 직경과 길이의 투명 플라스틱 튜브를 선택하여 쥐 구속 장치를 구성하여 쥐가 탈출을 방지하면서 내부로 서서 회전할 수 있도록 합니다. 전기 납땜 인두 구멍 펀처를 사용하여 플라스틱 튜브의 측면과 뚜껑에 구멍을 뚫어 적절한 공기 순환을 보장합니다. 쥐를 4개의 그룹으로 나누고 각 그룹이 10마리의 쥐로 구성되도록 합니다. 매일 약물을 위내 투여한 후 1시간 후, 대조군을 제외하고 쥐를 구속 장치에 부드럽게 놓고 편안한 자세를 취하도록 합니다. 플루옥세틴 그룹에는 하루 킬로그램당 2.7밀리그램의 플루옥세틴을, 강황술을 통해 강황을 통해 Qiangzhifang 그룹에 킬로그램당 2.7밀리그램의 플루옥세틴을 투여합니다. 실험 동물의 식수병에 순수한 물 또는 1% 자당 수용액을 채웁니다. 각 용액을 별도의 병에 넣은 다음 병의 무게를 잰다. 각 쥐 새장의 물 섭취량에 자당 용액 한 병과 순수한 물 한 병을 놓습니다. 왼쪽에 하나, 오른쪽에 하나씩 무료로 마실 수 있습니다. 30분 후 측면 선호도를 피하기 위해 병의 위치를 전환하십시오. 1시간 후 모든 물병을 꺼냅니다. 즉시 무게를 측정하여 두 솔루션의 소비 값을 측정하십시오. 그런 다음 주어진 방정식을 사용하여 주간 자당 선호도 비율을 계산합니다. 매주 아침 7시의 고정된 시간에 쥐의 무게를 잰다. 체중 변화를 모니터링합니다. 추적 소프트웨어에서 쥐의 균일한 분포와 명확한 가시성을 위해 열린 필드 상자의 조명을 조정하십시오. 비디오 추적 및 분석 시스템을 사용하여 열린 필드 상자의 바닥면을 9개의 동일한 정사각형 격자로 나누고 벽에 인접한 8개의 격자를 주변 영역으로, 중앙을 중앙 영역으로 나눕니다. 쥐를 열린 필드 상자의 중앙 영역에 놓고 추적 시스템을 사용하여 5분 동안 쥐의 움직임을 기록합니다. 각 쥐를 테스트한 후 75% 에탄올로 야외 챔버를 청소하여 잔류 냄새를 제거하고 다음 쥐의 행동에 방해가 되는 것을 방지합니다. 오픈 필드 활동의 총 거리와 오픈 필드 테스트 레코드의 중앙 그리드에 항목 수를 입력합니다. 투명한 플렉시 유리 물통을 가져다가 섭씨 23도에서 25도의 온도의 물을 채웁니다. 동물의 체중에 따라 수심을 조절하여 쥐의 꼬리가 바닥에서 일정 거리를 유지하도록 합니다. 카메라와 신호 수집 시스템을 활성화한 후 쥐를 천천히 물통에 넣고 실험 내내 침묵을 유지합니다. 300초 이내에 부유 부동 시간을 관찰하고 기록합니다. 세션이 끝나면 즉시 쥐를 물에서 제거하고 말리십시오. 각 세션이 끝나면 다음 쥐에게 영향을 미치지 않도록 실린더의 물을 교체하십시오. Access, 한의학 시스템 약리학 또는 TCMSP 데이터베이스, 허브 데이터베이스 및 TCMID 데이터베이스. Qiangzhifang의 8가지 한약 이름을 키워드로 사용하여 약초의 활성 화합물과 표적을 검색합니다. TCMSP 및 스위스 표적 예측 데이터베이스에서 표적 정보를 수집합니다. 필터 값을 0보다 큰 확률로 설정합니다. 이제 GeneCards 데이터베이스로 이동하여 키워드 depression을 검색합니다. 우울증과 관련된 유전자 표적을 얻은 후 전자 스프레드시트를 다운로드하고 평균보다 높은 유전자 점수를 필터링하고 우울증 관련 표적 목록을 작성합니다. 이제 생성 도구에 액세스하여 복합 표적과 질병 표적 파일을 업로드합니다. 화합물 추정 표적과 질병 표적 사이의 중복 유전자를 표시합니다. 그런 다음 다이어그램 이미지를 다운로드합니다. 마지막으로 String 데이터베이스에 액세스하여 겹치는 유전자, 특히 Qiangzhifang 항우울증 중첩 대상 목록을 이름 목록 대화 상자에 붙여넣습니다. 유기체 섹션에서 호모 사피엔스를 선택하고 검색을 클릭한 다음 계속을 클릭합니다. 제목 표시줄에서 내보내기 옵션을 선택하고 PNG 및 TSV 형식의 단백질-단백질 상호 작용 네트워크 요약 표를 다운로드합니다. 28일 후 자당 선호도 테스트에서 만성 구속 스트레스 그룹은 대조군보다 자당 선호도가 유의하게 낮았습니다. Qiangzhifang과 Fluoxetine 치료 그룹 모두 스트레스 그룹에 비해 훨씬 더 높은 값을 보였습니다. 체중 증가는 28일 후 대조군에 비해 만성 구속 스트레스 그룹에서 유의하게 감소했지만 스트레스 그룹에 비해 Qiangzhifang 및 플루옥세틴 그룹에서 유의하게 증가했습니다. 개방 필드 이동 플롯은 스트레스 그룹에서 감소된 중앙 영역 탐색을 보여주었습니다. 두 치료 그룹 모두 눈에 띄게 더 중심적인 활동을 보였습니다. 오픈 필드 테스트에서 이동한 총 거리는 모든 그룹에서 유의미한 차이를 보여주지 않았습니다. 중앙 영역의 시간도 스트레스 그룹에서 유의하게 감소했으며 두 치료 그룹 모두에서 유의하게 증가했습니다. 또한, 강제 수영 테스트에서 움직이지 않는 시간은 스트레스 그룹에서 더 높았고 두 치료 모두에서 유의하게 감소했습니다.
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본 연구에서는 만성 구속 스트레스로 유도된 우울증 쥐 모델에서 Qiangzhifang의 항우울 효능을 평가하였습니다. 또한, 네트워크 약리학 및 분자 도킹 분석을 통해 HIF-1 및 JAK-STAT 경로에 대한 조절 효과를 규명하였습니다.
네트워크 약리학과 실험적 검증을 통합하여, 본 연구는 만성 구속 스트레스 쥐 모델에서 강지방(Qiangzhifang)의 항우울 효과에 대한 기전적 이해를 증진시킵니다. 이러한 접근 방식은 다중 표적 경로 조사를 가능하게 하여, 초기 단계의 신경정신약물 발견에 있어 예측 신뢰도를 높여줍니다. 이러한 통찰은 우울증과 같은 복잡한 질환을 표적으로 하는 새로운 중추신경계(CNS) 치료제의 포트폴리오 선별 및 리스크 감소 전략에 기여합니다.
이 통합 워크플로우는 초기 발견부터 전임상 검증 단계까지 아우르며, 가설 생성을 위한 네트워크 약리학과 기능적 확인을 위한 in vivo 모델을 활용합니다.