Methodenartikel

Netwerk farmacologie voorspelling en experimentele validatie van Trichosanthes-Fritillaria thunbergii Werkingsmechanisme tegen long adenocarcinoom

2.1K weergaven

⸱

DOI:

10.3791/64847

⸱

3 maart 2023

 ,  ,  , 
1Dongzhimen Hospital affiliated to Beijing University of Chinese Medicine, 2Traditional Chinese Medicine Department, Peking University People's Hospital

In dit artikel

Samenvatting

Deze studie onthult het mechanisme van Trichosanthes-Fritillaria thunbergii bij de behandeling van longadenocarcinoom op basis van netwerkfarmacologie en experimentele verificatie. De studie toont ook aan dat de PI3K / AKT-signaleringsroute een vitale rol speelt in de werking van Trichosanthes-Fritillaria thunbergii bij de behandeling van adenocarcinoom van de longen.

Samenvatting

We wilden het mechanisme van Trichosanthes-Fritillaria thunbergii bestuderen bij de behandeling van longadenocarcinoom (LUAD) op basis van netwerkfarmacologie en experimentele verificatie. De effectieve componenten en potentiële doelen van Trichosanthis en Fritillaria thunbergii werden verzameld door high-throughput experiment en referentiegeleide (HERB) database van de traditionele Chinese geneeskunde en een similarity ensemble approach (SEA) database, en de LUAD-gerelateerde doelen werden bevraagd door de GeneCards en Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) databases. Een drug-component-disease-target netwerk werd gebouwd door Cytoscape software. Eiwit-eiwitinteractie (PPI) netwerk, gen ontologie (GO) functie, en Kyoto encyclopedie van genen en genomen (KEGG) pathway verrijking analyses werden uitgevoerd om kerndoelen en belangrijke routes te verkrijgen. Een waterig extract van Trichosanthes-Fritillaria thunbergii en A549 cellen werden gebruikt voor de daaropvolgende experimentele validatie. Via de HERB-database en literatuuronderzoek werden 31 effectieve verbindingen en 157 potentiële doelgenen van Trichosanthes-Fritillaria thunbergii gescreend, waarvan 144 regulerende doelwitten waren van Trichosanthes-Fritillaria thunbergii bij de behandeling van longadenocarcinoom. De GO functionele verrijkingsanalyse toonde aan dat het werkingsmechanisme van Trichosanthes-Fritillaria thunbergii tegen longadenocarcinoom voornamelijk eiwitfosforylering is. De KEGG-routeverrijkingsanalyse suggereerde dat de behandeling van longadenocarcinoom door Trichosanthes-Fritillaria thunbergii voornamelijk de PI3K / AKT-signaleringsroute omvat. De experimentele validatie toonde aan dat een waterig extract van Trichosanthes-Fritillaria thunbergii de proliferatie van A549-cellen en de fosforylering van AKT kon remmen. Door middel van netwerkfarmacologie en experimentele validatie werd geverifieerd dat de PI3K / AKT-signaleringsroute een vitale rol speelt in de werking van Trichosanthes-Fritillaria thunbergii bij de behandeling van adenocarcinoom van de longen.

Inleiding

Longkanker verwijst naar kwaadaardige tumoren afkomstig van het longbronchiale slijmvlies, waaronder plaveiselcelcarcinoom, adenocarcinoom, grootcellig carcinoom en kleincellig carcinoom1. Longadenocarcinoom (LUAD) is de meest voorkomende vorm van longkanker, goed voor ongeveer 40% van de totale gevallen van longkanker2. De meeste patiënten worden gediagnosticeerd in een vergevorderd stadium of hebben metastase op afstand en verliezen dus de kans op een operatie3. In de huidige klinische behandeling is gelijktijdige chemoradiotherapie de meest voorkomende strategie voor de behandeling van LUAD, maar de toepassing ervan is beperkt vanwege ernstige bijwerkingen4.

Traditionele Chinese geneeskunde (TCM) kan de klinische symptomen van LUAD-patiënten effectief verlichten en de bijwerkingen veroorzaakt door radiotherapie en chemotherapie verminderen en is zo een onderzoekshotspotgeworden 5,6,7. In de traditionele Chinese geneeskunde behoort longkanker tot de categorie "longaccumulatie" en "pulmonale petrous". Het tekort aan Qi en de interactie van slijm, stasis en gif zijn belangrijk in de pathogenese van longkanker. Daarom zijn tonificerende Qi en het elimineren van slijm en bloedstasis de belangrijkste klinische behandeling8-methoden voor longkanker volgens TCM-theorie9. Trichosanthes kirilowii | Maxim (Gualou) en Fritillaria thunbergii Miq (Zhebeimu) vertegenwoordigen een veel voorkomend medicijnpaar bij de behandeling van longkanker, en deze combinatie heeft de effecten van het opruimen van warmte en het verminderen van slijm10,11,12. Het werkingsmechanisme is echter nog onduidelijk en er moet verder onderzoek worden gedaan.

Netwerkfarmacologie is een uitgebreide methode gebaseerd op de theorie van systeembiologie en multidirectionele farmacologie die tot doel heeft complexe netwerkrelaties tussen meerdere geneesmiddelen en ziekten te onthullen13. Traditionele Chinese recepten hebben de kenmerken van multi-component en multi-target, wat betekent dat ze zeer geschikt zijn voor de studie van netwerkfarmacologie14,15. Onlangs is netwerkfarmacologie naar voren gekomen als een krachtige benadering in de studie van TCM-formules en is het een onderzoekshotspot geworden16,17.

Voor zover bekend wordt al het onderzoek naar netwerkfarmacologie echter als tekst gepresenteerd. Het presenteren van deze technologie via video zal de leerdrempel aanzienlijk verlagen en de promotie van deze technologie vergemakkelijken, wat een van de voordelen van dit artikel is. In deze studie namen we Trichosanthes-Fritillaria thunbergii tegen longadenocarcinoom als voorbeeld om netwerkfarmacologievoorspelling en experimentele validatie uit te voeren.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

Alle netwerkfarmacologieprocedures werden uitgevoerd in overeenstemming met de richtlijnen voor netwerkfarmacologie-evaluatiemethoden18. Alle experimentele procedures werden uitgevoerd in overeenstemming met de laboratoriumbeheervoorschriften van de Beijing University of Chinese Medicine.

1. Netwerk farmacologische voorspelling

  1. Selectie van actieve componenten
    1. Open de HERB-database (http://herb.ac.cn)19 en gebruik "Gualou" (de Chinese naam voor Trichosanthes kirilowii Maxim) en "Zhebeimu" (de Chinese naam voor Bulbus Fritillariae thunbergii) als trefwoorden om de componenten van de twee geneesmiddelen te verkrijgen. Download de lijst en de canonieke SMILES-structuren van de gerelateerde componenten van de twee geneesmiddelen.
    2. Bepaal of de verkregen component de actieve component is.
      1. Neem als actieve componenten die met orale biologische beschikbaarheid (OB) en geneesmiddelachtige (DL) waarden op in de HERB-groepdatabase (d.w.z. componenten met OB ≥ 30% en DL ≥ 0,18)20,21.
      2. Als het onderdeel geen OB- en DL-waarden heeft, voert u het onderdeel in de Zwitserse ADME-database (http://www.swissadme.ch/index.php)22 in om de informatie over elk onderdeel te verkrijgen. Neem componenten met een "hoge" GI-absorptie en ten minste twee "Ja" DL-waarden op als actieve componenten.
  2. Doelvoorspelling van de actieve componenten
    1. Open de HERB-database (http://herb.ac.cn). Zoek en kopieer de canonieke SMILES-structuren van de actieve componenten.
    2. Open de SEA-database (Similarity ensemble approach, http://sea.bkslab.org)23. Plak de canonieke SMILES-structuren van de actieve componenten in het zoekvak en klik op SEA proberen om de doelsleutel, doelnaam, P-waarde en MaxTC van elke actieve component te verkrijgen.
    3. Kopieer de gegevens naar een spreadsheet en gebruik de filterfunctie van het spreadsheetbestand om de doelen van de actieve componenten te filteren op doeltoets (Human, P < 0,05 en MaxTC > 0,5).
    4. Kopieer alle doelen naar een spreadsheet en verwijder de duplicaten om de drugsdoelen te verkrijgen.
  3. Voorspelling van ziektedoelen
    1. Open de GeneCards-database (https://www.genecards.org)24 en de Online Mendeliaanse Overerving in Man-database (OMIM, https://www.omim.org)25 en gebruik Longadenocarcinoom als trefwoord om de ziektedoelen van het longadenocarcinoom te verkrijgen.
    2. Download de spreadsheets van de ziektedoelen. Verwijder de herhaalde doelen om de LUAD-doelen te verkrijgen.
  4. Bouw van een drug-component-disease-target netwerk
    1. Kopieer de LUAD-gerelateerde doelen en drugsdoelen naar dezelfde kolom in een nieuwe spreadsheet. Gebruik de functie Gegevens - Duplicaten identificeren op de werkbalk om snijdoelen van de LUAD-gerelateerde doelen en de Trichosanthes-Fritillaria thunbergii actieve componentgerelateerde doelen te verkrijgen.
    2. Open Cytoscape 3.8.0. Klik op Bestand in de menubalk en selecteer vervolgens Importeren > netwerk uit bestand om het spreadsheetbestand te importeren. Optimaliseer de grootte en kleur van de netwerkknooppunten via de stijlbalk in het linker configuratiescherm.
    3. Gebruik de functie Netwerk analyseren voor de analyse van de netwerktopologie. Klik op Extra in de menubalk en selecteer vervolgens Netwerk analyseren. Klik in het deelvenster Tabel op de graad in de titelbalk om de componenten op graad in aflopende volgorde te rangschikken. Neem de top tien componenten en doelen als de belangrijkste actieve componenten en kerndoelen.
  5. Bouw van het PPI-netwerk en screening van de kerneiwitten
    1. Open de STRING-database (https://cn.string-db.org/)26. Plak de lijst met tekstindelingen van de potentiële doelwitten van Trichosanthes-Fritillaria thunbergii tegen LUAD in het dialoogvenster Lijst met namen . Selecteer Homo sapiens in Organismen en klik op de knoppen ZOEKEN > DOORGAAN .
    2. Wanneer de resultaten beschikbaar zijn, klikt u op Instellingen en vinkt u Hoog vertrouwen (0,700) aan in Basisinstellingen > minimaal vereiste interactiescore. Schakel het selectievakje Verberg niet-verbonden knooppunten in het netwerk in Geavanceerde instellingen in en klik vervolgens op de knop UPDATE .
    3. Klik op Exports in de titelbalk en download de korte tabeltekst van de PPI-relatie in TSV-indeling.
    4. Open Cytoscape 3.8.0. Klik op Bestand > Importeer > netwerk uit bestand om het TSV-formaatbestand te importeren voor visuele analyse.
    5. Gebruik de functie Network Analyzer om de topologische analyse uit te voeren. Optimaliseer de grootte en kleur van de netwerkknooppunten via de stijlbalk in het linker configuratiescherm.
  6. KEGG verrijkingsanalyse
    1. Open het Metascape (https://metascape.org/)27 platform. Plak de lijst met tekstindelingen van de potentiële therapeutische doelen in het dialoogvenster en klik vervolgens op de knop Verzenden. Vink H. sapiens aan in zowel Invoer als Soort en Analyse als Soort en klik vervolgens op de knop Aangepaste analyse. Selecteer Verrijking, vink alleen het KEGG-pad aan en klik vervolgens op Verrijkingsanalyse. Nadat de voortgangsbalk 100% heeft bereikt, klikt u op de oranje knop Analysis Report Page voor de verrijkingsresultaten.
    2. Klik op All in One Zip-bestand voor het downloaden van het verrijkingsresultaat en open vervolgens het bestand _ FINAL_GO.csv in de map Enrichment_GO om het resultaat te verkrijgen.
    3. Open R-software (https://cran.r-project.org/). Typ install.package (" ggplot2") en library (ggplot2) in R voor de installatie van het ggplot2 R-pakket. Druk op Enter om het KEGG-visualisatieprogramma uit te voeren.

2. Experimentele verificatie

  1. Bereiding van geneesmiddelen
    OPMERKING: Fritillaria thunbergii Miq en Trichosanthes kirilowii Maxim werden gekocht bij Dongzhimen Hospital, verbonden aan de Beijing University of Chinese Medicine.
    1. Meng 50 g Fritillaria thunbergii Miq en 50 g Trichosanthes kirilowii Maxim door elkaar. Week het mengsel gedurende 20 minuten in 1 l gedestilleerd water en decoct het mengsel vervolgens gedurende 1 uur bij 100 °C onder normale druk.
    2. Filter het afkooksel om een filtraat te verkrijgen met een dubbele laag steriel medisch gaas en gebruik vervolgens 80 μm filterpapier om het extract verder te filteren. Herhaal de bovenstaande bewerking drie keer.
    3. Meng het filtraat samen tot een afkooksel van ongeveer 1,2 L. Plaats de oplossing in de kolf van een roterende verdamper. Stel het toerental in op 50 rpm met een temperatuur van 37 °C. Meng en condenseer de afkooksels tot een extract in de roterende verdamper gedurende 6 uur om een viskeuze vloeistof te verkrijgen.
    4. Schakel het vacuüm vriesdroogmechanisme in om de temperatuur voor te koelen tot −40 °C. Doe het verkregen extract in de materiaalbak en plaats het in de koude val om te bevriezen.
    5. Wanneer de temperatuur van de koude val −50 °C bereikt en het materiaal gedurende 2 uur is bevroren, brengt u de bevroren materialen over naar een droogrek dat in de koudeval is geplaatst. Zet de vacuümpomp aan om het lyofilisatieproces te starten. Haal het gevriesdroogde poeder eruit en bewaar dit in de koelkast bij −20 °C voor later gebruik.
  2. Celkweek
    1. Configureer DMEM compleet medium met 89% DMEM basismedium, 10% foetaal runderserum en 1% penicilline-streptomycine.
    2. Nadat u de A549-cellen uit vloeibare stikstof hebt verwijderd, incubeer u de cellen in een waterbad van 37 °C en roert u totdat het medium in de injectieflacon smelt.
    3. Voeg een viervoudig volume DMEM compleet medium toe aan de gesmolten cellen. Centrifugeer de cellen (4 °C, 679 x g, 5 min) en gooi het supernatant weg.
    4. Resuspendeerde de neergeslagen cellen met 6 ml DMEM compleet medium, plaats ze in een T25-kweekkolf en incuber de kolf in een celincubator bij 37 °C, 5% CO2.
  3. Detectie van de levensvatbaarheid van cellen
    1. Verwerk de logaritmische groeifase A549-cellen met 1 ml 0,25% trypsine gedurende 1 minuut bij 37 °C. Voeg 1 ml DMEM compleet medium toe om de trypsine te neutraliseren en blaas het voorzichtig om celuitscheiding te bevorderen. Centrifugeer het mengsel om de celpellet te verkrijgen (4 °C, 192 x g, 5 min). Resuspendie van de verkregen cellen met behulp van DMEM compleet medium.
    2. Voeg de celsuspensie toe aan een hemocytometer en tel met behulp van een geautomatiseerde celteller. Verdun het tot 5 x 104 cellen / ml met behulp van DMEM compleet medium.
    3. Los 1 g Trichosanthes-Fritillaria thunbergii waterextract op in 10 ml PBS-oplossing en filtersteriliseer het door een filter van 0,22 μm. Verdun het mengsel tot 90 mg / ml, 80 mg / ml, 70 mg / ml, 60 mg / ml, 50 mg / ml, 40 mg / ml, 30 mg / ml, 20 mg / ml en 10 mg / ml met behulp van PBS.
    4. Plaats de verdunde cellen op 96-putplaten met 100 μL per put. Voeg na celtrouw 1 μL Trichosanthes-Fritillaria thunbergii waterextracten van verschillende concentraties toe om de concentratie van elke put aan te passen aan 900 μg / ml, 800 μg / ml, 700 μg / ml, 600 μg / ml, 500 μg / ml, 400 μg / ml, 300 μg / ml, 200 μg / ml en 100 μg / ml.
    5. Gooi het oorspronkelijke medium na 24 uur cultuur weg en voeg 100 μL DMEM-basismedium toe voor verdere incubatie gedurende 2 uur bij 37 °C, 5% CO2.
    6. Voeg na de bovenstaande behandeling 20 μL MTS-oplossing (materiaaltabel) toe en incuber de cellen gedurende nog eens 1 uur bij 37 °C, 5% CO2.
    7. Breng het geïncubeerde mengsel over op een andere plaat. Meet de absorptie (OD) op een golflengte van 490 nm met behulp van een microplaatlezer. Bereken de levensvatbaarheid van de cel met behulp van de volgende formule:
      Levensvatbaarheid (%) = 100 × (OD van het behandelde monster − OD van het medium)/(OD van het controlemonster − OD van het medium).
      OPMERKING: Een minimale concentratie in de buurt van IC50 wordt gedefinieerd als een hoge dosis. De concentratie waarbij de celproliferatie begint te worden geremd, wordt gedefinieerd als een lage dosisconcentratie en de tussenwaarde wordt gedefinieerd als een gemiddelde dosisconcentratie voor latere experimentele studies. In deze studie werden 400 μg / ml, 600 μg / ml en 800 μg / ml gebruikt als de lage, gemiddelde en hoge doses.
  4. Geneesmiddelinterventie en monsterverzameling
    OPMERKING: De celgroei werd tegen de tijd uitgezet om de logfase te bepalen.
    1. Verdun de logaritmische groeifase A549 cellen tot 5 x 105 cellen/ml. Voeg 2 ml van de celsuspensie toe aan een plaat met 6 putten en groei gedurende 12 uur.
    2. Herhaal stap 2.3.3 om 80 mg/ml, 60 mg/ml en 40 mg/ml PBS-verdunningen van Trichosanthes-Fritillaria thunbergii-waterextract te verkrijgen. Voeg 20 μL van de PBS-oplossing, 20 μL van het 40 mg/ml Trichosanthes-Fritillaria thunbergii waterextract, 20 μL van het 60 mg/ml Trichosanthes-Fritillaria thunbergii waterextract en 20 μL van het 80 mg/ml Trichosanthes-Fritillaria thunbergii waterextract toe aan de blanco controlegroep, lage concentratiegroep, middenconcentratiegroep en hoge concentratiegroep, respectievelijk. Gooi het supernatant na 24 uur interventie weg en reinig de cellen drie keer met PBS.
      OPMERKING: De concentraties van de blanco controlegroep, lage concentratiegroep, middenconcentratiegroep en hoge concentratiegroep van Trichosanthes-Fritillaria thunbergii waterextract waren respectievelijk 0 μg / ml, 400 μg / ml, 600 μg / ml en 800 μg / ml.
    3. Voeg 250 μL RIPA-buffer (met 1% PMSF en 1% fosfataseremmer) toe aan elk putje en lyseer de cellen gedurende 30 minuten. Verzamel het lysaat voor centrifugatie (4 °C, 6,714 x g, 10 min) en verkrijg het supernatant.
  5. Western blotting
    1. Detecteer de eiwitconcentratie van de monsters volgens de BCA-methode volgens de instructies van de fabrikant. Gebruik RIPA-buffer om de concentratie van elk monster aan te passen zodat deze consistent is.
    2. Meng 40 μL van het eiwitmonster met 10 μL 5x laadbuffer en kook gedurende 5 minuten bij 100 °C. Centrifugeer (4 °C, 6,714 x g, 10 min) het mengsel om het supernatant te verkrijgen voor latere experimenten.
    3. Isoleer de eiwitten door gel-elektroforese met behulp van 120 V verticale elektroforese.
    4. Bereid een elektrische "sandwich" (spons - filterpapier - gel - PVDF-membraan - filterpapier - spons). Week het overdrachtsapparaat in een ijsbad en breng het eiwit gedurende 60 minuten over op PVDF-membranen bij 70 V.
    5. Gebruik 100 ml TBST-oplossing (0,05% [v/v] Tween-20, 10 mM Tris, 150 mM NaCl, pH 7,5) en 5 g magere melkpoeder om 5% melk te configureren. Verdun de AKT- en p-AKT-antilichamen vooraf met het antilichaamverdunningsmiddel in een verhouding van 1:1.000.
    6. Blokkeer het PVDF-membraan in 5% magere melkpoeder gedurende 1 uur met schudden. Gooi na het blokkeren de blokkerende melk weg en voeg het verdunde primaire antilichaam toe voor nachtelijke incubatie bij 4 °C.
    7. Gebruik na het verwijderen van het primaire antilichaam de TBST-oplossing om het PVDF-membraan vijf keer gedurende elk 5 minuten te wassen.
    8. Verdun het secundaire antilichaam vooraf met het antilichaamverdunningsmiddel in een verhouding van 1:5.000. Voeg het secundaire antilichaam toe en incubeer gedurende 1,5 uur bij kamertemperatuur (RT). Gebruik na het verwijderen van het secundaire antilichaam de TBST-oplossing om het PVDF-membraan vijf keer gedurende 5 minuten elk te wassen.
    9. Detecteer het eiwit met behulp van een chemiluminescentiedetectiesysteem.

3. Moleculaire koppeling

  1. Open de UniProt-database (https://www.uniprot.org)28. Typ de doelsymbolen in het zoekvak en klik op de knop ZOEKEN . Klik in de subkop Structuur op Downloaden voor de 3D-structuren van de eiwitdoelen.
  2. Open de RCSB VOB-database (https://www.rcsb.org/pdb/home/sitemap.do)29. Typ de naam van de eiwitmacromoleculen in het zoekvak. Download de eiwitmacromolecuulstructuren in PDB-formaat.
  3. Download het installatiepakket van UCSF Chimera 1.16 software (https://vina.scripps.edu/) en AutoDock Vina (https://vina.scripps.edu/). Installeer en open de UCSF Chimera 1.16 software. Klik op Bestand > openen om het receptoreiwit weer te geven.
  4. Klik op Tools > Structure Editing > Dock Prep en vink Remove Solvent, Add Hydrogens en Add Charges aan in de pop-over om water te verwijderen en hydrogenering toe te voegen en balansladingen toe te voegen. Klik op Mol2-bestand schrijven om het receptoreiwit in mol2-formaat op te slaan. Voer dezelfde stap uit op het ligand.
  5. Klik op File > Open om de ligand in mol2-formaat weer te geven in de UCSF Chimera 1.16 software. Stel in Tools > Surface/Binding Analysis > AutoDock Vina de receptorbalk in op de naam van het receptoreiwit en de ligandbalk op de naam van het ligand. Voer een waarde in het vak achter Center en Size in om de nieuw ontwikkelde ruimte aan te passen, waardoor het mogelijk wordt om het ligand en de receptor volledig te omvatten.
  6. Klik op OK voor de moleculaire docking virtuele screening om de optimale locatie voor ligandbinding aan de receptor te verkrijgen. Noteer de bindingsenergiewaarde op de optimale positie.

4. Statistische analyse

  1. Open SPSS 26.0 statistische software. Klik op Bestand > Gegevens importeren voor het laden van gegevens.
  2. Presenteer de experimentele gegevens als gemiddelde ± standaarddeviatie.
  3. Vergelijk meerdere groepen met behulp van een eenrichtings-ANOVA.
    OPMERKING: P < 0,05 werd in dit werk als statistisch significant beschouwd.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

Een totaal van 31 Trichosanthes-Fritillaria thunbergii-gerelateerde actieve componenten werden geïdentificeerd, waaronder 21 Trichosanthes en 10 Fritillaria thunbergia componenten, evenals 144 overeenkomstige doelen. In totaal werden respectievelijk 9.049 en 67 LUAD-gerelateerde genen geëxtraheerd uit de GeneCards-database en de OMIM-database. Na het verwijderen van gedupliceerde genen werden 9.057 genen gerelateerd aan LUAD geïdentificeerd. De kruising van de LUAD-gerelateerde genen en Tr...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

Over het algemeen omvat een volledige netwerkfarmacologiestudie de identificatie van actieve componenten uit databases, de verwerving van doelen die overeenkomen met actieve componenten en ziekten, de constructie van een geneesmiddel-component-ziekte-doelnetwerk en de voorspelling van kerndoelen en -routes. De associatie tussen actieve componenten en kerneiwitten (moleculaire docking) wordt voorlopig voorspeld door computertechnologie en de uiteindelijke verificatie wordt uitgevoerd met behulp van een experiment.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

De auteurs hebben geen belangenconflicten te melden.

Dankbetuigingen

Deze studie werd ondersteund door het Innovation Training Program van de Beijing University of Chinese Medicine (Nr: 202110026036).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
0.25% trypsin-EDTAGibcoR001100
A549 cellijnProcellCL-0016
AKT antilichaamCST4691S
BCA-eiwitanalysekitSolarbioPC0020
Chemiluminescentie detectiesysteemShanghai Qinxiang Scientific Instrument FactoryChemiScope 6100
Dulbecco's gemodificeerd arendsmedium (DMEM)Solarbio11995
Verbeterde chemiluminescentie (ECL) kit ABclonalRM00021
Foetaal runder serumScienCell0025
HRP Geit Anti-Konijn IgG (H+L)ABclonalAS014
MTS-analysekitPromegaG3580
p-AKT antilichaamCST6040S
Penicilline-streptomycineGibcoC14-15070-063
Fenylmethaansulfonylfluoride (PMSF)SolarbioP0100
Fosfatase remmerBeyotimeP1081
Fosfaat gebufferde zoutoplossing (PBS)SolarbioP1020
Polyvinylideendifluoride (PVDF) membranenMilliporeISEQ00010
RIPA-lyseoplossingSolarbioR0010
Roterende verdamperShanghai Yarong Biochemisch InstrumentenfabriekRE52CS-1
VakuumvriesdroogmechanismeNingbo Scientz BiotechnologySCIENTZ-10
β-Actine antilichaamABclonalAC026

Referenties

  1. Thai, A. A., Solomon, B. J., Sequist, L. V., Gainor, J. F., Heist, R. S. Lung cancer. The Lancet. 398 (10299), 535-554 (2021).
  2. Sinha, A., et al. Early-stage lung adenocarcinoma MDM2 genomic amplification predicts clinical outcome and response to targeted therapy. Cancers. 14 (3), 708(2022).
  3. Howlader, N., et al. The effect of advances in lung-cancer treatment on population mortality. The New England Journal of Medicine. 383 (7), 640-649 (2020).
  4. Hirsch, F. R., et al. Lung cancer: Current therapies and new targeted treatments. The Lancet. 389 (10066), 299-311 (2017).
  5. Liu, J., et al. Comprehensive treatment with Chinese medicine in patients with advanced non-small cell lung cancer: A multicenter, prospective, cohort study. Chinese Journal of Integrative Medicine. 23 (10), 733-739 (2016).
  6. Xiao, Z. W., et al. Comprehensive TCM treatments combined with chemotherapy for advanced non-small cell lung cancer: A randomized, controlled trial. Medicine. 100 (18), 25690(2021).
  7. Li, Y., et al. Effectiveness of traditional Chinese medicine on chemoradiotherapy induced leukaemia in patients with lung cancer: A meta-analysis. Journal of Traditional Chinese Medicine. 38 (5), 661-667 (2018).
  8. Yuan, F., et al. Therapeutic effect and apoptosis mechanism of lung-tonifying and expectorant decoction on lung cancer rats with Qi deficiency and blood stasis. Asian Pacific Journal of Tropical Medicine. 8 (11), 983-988 (2015).
  9. Zhang, Y. L., Liang, Y. E., He, C. W. Anticancer activities and mechanisms of heat-clearing and detoxicating traditional Chinese herbal medicine. Chinese Medicine. 12, 20(2017).
  10. Wang, T. B., et al. Exploring the rules of application of RONG Yuan-ming in the treatment of non-small cell lung cancer. Guiding Journal of Traditional Chinese Medicine and Pharmacy. 25 (14), 22-25 (2019).
  11. Chen, T. T., Wang, Y., Tian, T. Medication regularity and mechanism of traditional Chinese medicine in treating lung cancer. Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae. 24 (11), 206-210 (2018).
  12. Shen, C. J. Analysis of the rule of Chinese medicine in treating lung cancer. Journal of Shandong University of Traditional Chinese Medicine. 35 (2), 127-129 (2011).
  13. Yang, X. Y., et al. Evidence-based complementary and alternative medicine bioinformatics approach through network pharmacology and molecular docking to determine the molecular mechanisms of Erjing pill in Alzheimer's disease. Experimental and Therapeutic Medicine. 22 (5), 1252(2021).
  14. Chen, G. Y., et al. Network pharmacology analysis and experimental validation to investigate the mechanism of total flavonoids of Rhizoma Drynariae in treating rheumatoid arthritis. Drug Design Development and Therapy. 16, 1743-1766 (2022).
  15. Chen, G. Y., et al. Integrating network pharmacology and experimental validation to explore the key mechanism of Gubitong recipe in the treatment of osteoarthritis. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2022, 7858925(2022).
  16. Xie, G. G., et al. A network pharmacology analysis to explore the effect of Astragali Radix-Radix Angelica Sinensis on traumatic brain injury. BioMed Research International. 2018, 3951783(2018).
  17. Chen, G. Y., et al. Prediction of Rhizoma Drynariae targets in the treatment of osteoarthritis based on network pharmacology and experimental verification. Evidence Based Complementary and Alternative Medicine. 2021, 5233462(2021).
  18. World Federation of Chinese Medicine Societies. Network pharmacology evaluation methodology guidance. World Chinese Medicine. 16 (4), 527-532 (2021).
  19. Fang, S. S., et al. A high-throughput experiment- and reference-guided database of traditional Chinese medicine. Nucleic Acids Research. 49, 1197-1206 (2021).
  20. Chen, G. Y., et al. Network pharmacology-based strategy to investigate the mechanisms of Cibotium barometz in treating osteoarthritis. Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine. 2022, 1826299(2022).
  21. Yu, J. H., et al. ZiYinHuaTan recipe inhibits cell proliferation and promotes apoptosis in gastric cancer by suppressing PI3K/AKT pathway. BioMed Research International. 2020, 2018162(2020).
  22. Daina, A., Michielin, O., Zoete, V. SwissADME: A free web tool to evaluate pharmacokinetics, drug-likeness and medicinal chemistry friendliness of small molecules. Scientific Reports. 7, 42717(2017).
  23. Keiser, M. J., et al. Relating protein pharmacology by ligand chemistry. Nature Biotechnology. 25 (2), 197-206 (2007).
  24. Safran, M., et al. GeneCards Version 3: The human gene integrator. Database. 2010, (2010).
  25. Amberger, J. S., Hamosh, A. Searching Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM): A knowledgebase of human genes and genetic phenotypes. Current Protocols in Bioinformatics. 58, 1-12 (2017).
  26. Mering, C. V., et al. STRING: Known and predicted protein-protein associations, integrated and transferred across organisms. Nucleic Acids Research. 33, 433-437 (2005).
  27. Zhou, Y. Y., et al. Metascape provides a biologist-oriented resource for the analysis of systems-level datasets. Nature Communications. 10, 1523(2019).
  28. Pundir, S., et al. UniProt protein knowledgebase. Methods in Molecular Biology. 1558, 41-55 (2017).
  29. Burley, S. K., et al. Protein data bank (PDB): The single global macromolecular structure archive. Methods in Molecular Biology. 1607, 627-641 (2017).
  30. Welsh, L. C., Welsh, M. VEGFA and tumour angiogenesis. Journal of Internal Medicine. 273 (2), 114-127 (2013).
  31. Hsu, L. H., Chu, N. M., Kao, S. H. Estrogen, estrogen receptor and lung cancer. International Journal of Molecular Sciences. 18 (8), 1713(2017).
  32. Atmaca, A., et al. SNAI2/SLUG and estrogen receptor mRNA expression are inversely correlated and prognostic of patient outcome in metastatic non-small cell lung cancer. BMC Cancer. 15, 300(2015).
  33. Lakshmi, S. P., Reddy, A. T., Banno, A., Reddy, R. C. PPAR agonists for the prevention and treatment of lung cancer. PPAR Research. 2017, 8252796(2017).
  34. Oguro, A., Sakamoto, K., Funae, Y., Imaoka, S. Overexpression of CYP3A4, but not of CYP2D6, promotes hypoxic response and cell growth of Hep3B cells. Drug Metabolism and Pharmacokinetics. 26 (4), 407-415 (2011).
  35. Jamroze, A., Chatta, G., Tang, D. G. Androgen receptor (AR) heterogeneity in prostate cancer and therapy resistance. Cancer Letters. 518, 1-9 (2021).
  36. Wu, Y. I., et al. Regulation of global gene expression and cell proliferation by APP. Scientific Reports. 6, 22460(2016).
  37. Sedlář, A., et al. Growth factors VEGF-A 165 and FGF-2 as multifunctional biomolecules governing cell adhesion and proliferation. International Journal of Molecular Sciences. 22 (4), 1843(2021).
  38. Guo, L. H., Yin, M., Wang, Y. X. CREB1, a direct target of miR-122, promotes cell proliferation and invasion in bladder cancer. Oncology Letters. 16 (3), 3842-3848 (2018).
  39. Wang, D. D., et al. Induction of CYP1A1 increases gefitinib-induced oxidative stress and apoptosis in A549 cells. Toxicology In Vitro. 44, 36-43 (2017).
  40. Tan, A. C. Targeting the PI3K/Akt/mTOR pathway in non-small cell lung cancer (NSCLC). Thoracic Cancer. 11 (3), 511-518 (2020).
  41. Jin, X., et al. RBM10 inhibits cell proliferation of lung adenocarcinoma via RAP1/AKT/CREB signalling pathway. Journal of Cellular and Molecular Medicine. 23 (6), 3897-3904 (2019).
  42. Henkels, K. M., et al. Phospholipase D (PLD) drives cell invasion, tumor growth and metastasis in a human breast cancer xenograph model. Oncogene. 32 (49), 5551-5562 (2013).
  43. Zhang, Z. Y., et al. CircRNA_101237 promotes NSCLC progression via the miRNA-490-3p/MAPK1 axis. Scientific Reports. 10, 490-493 (2020).
  44. Gao, T. X., et al. Exploring the mechanism of Fu-Zi Decoction in treatment of chronic heart failure based on network pharmacology and molecular docking technology. Journal of Chinese Pharmaceutical Sciences. 30 (09), 705-715 (2021).
  45. Wang, B., et al. PP4C facilitates lung cancer proliferation and inhibits apoptosis via activating MAPK/ERK pathway. Pathology, Research and Practice. 216 (5), 152910(2020).
  46. Moon, M. Y., et al. Rap1 regulates hepatic stellate cell migration through the modulation of RhoA activity in response to TGF-β1. International Journal of Molecular Medicine. 44 (2), 491-502 (2019).
  47. Kan, J., et al. He-Chan Pian inhibits the metastasis of non-small cell lung cancer via the miR-205-5p-mediated regulation of the GREM1/Rap1 signaling pathway. Phytomedicine. 94, 153821(2022).
  48. Sidrat, T., et al. Role of Wnt signaling during in-vitro bovine blastocyst development and maturation in synergism with PPARδ signaling. Cells. 9 (4), 923(2020).
  49. Wagner, N., Wagner, K. D. PPAR beta/delta and the hallmarks of cancer. Cells. 9 (5), 1133(2020).
  50. Miriam, M., et al. PI3K/AKT signaling pathway and cancer: An updated review. Annals of Medicine. 46 (6), 372-383 (2014).
  51. Ma, X. L., et al. CD73 promotes hepatocellular carcinoma progression and metastasis via activating PI3K/AKT signaling by inducing Rap1-mediated membrane localization of P110β and predicts poor prognosis. Journal of Hematology & Oncology. 12 (1), 37(2019).
  52. Li, T., et al. Pomegranate flower extract bidirectionally regulates the proliferation, differentiation and apoptosis of 3T3-L1 cells through regulation of PPARγ expression mediated by PI3K-AKT signaling pathway. Biomedicine & Pharmacotherapy. 131, 110769(2020).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Toestemming aanvragen om de tekst of afbeeldingen van dit JoVE-artikel te hergebruiken

Toestemming aanvragen

Trefwoorden

PI3K AKT signaalrouteeiwitfosforyleringA549 cellenKEGG verrijkingeiwitinteractienetwerkremming van celproliferatiemoleculaire docking

Gerelateerde artikelen