Alle materialen, waaronder databases, software en experimentele reagentia, die in deze studie zijn gebruikt, zijn opgenomen in de Materiaaltabel. Alle experimentele procedures werden goedgekeurd door de Animal Ethics Committee van het Suzhou Dushu Lake Ziekenhuis (vergunningsnummer: 2410008).
Screening van actieve componenten en doelacquisitie van DCQD
De actieve bestanddelen van de bestanddelen rabarber, mirabilite, magnoliabast en onrijpe bittere sinaasappel in Da-Cheng-Qi Decoctie (DCQD) werden gescreend uit de traditionele Chinese geneeskundesystemen farmacologie (TCMSP) database met de volgende criteria: orale biobeschikbaarheid (OB) ≥30% en geneesmiddelgelijkheid (DL) ≥0,18. De overeenkomstige doelen van de geïdentificeerde actieve componenten werden vervolgens verzameld. Deze drempels worden breed toegepast in netwerkfarmacologiestudies om te filteren op verbindingen met gunstige farmacokinetische eigenschappen en een hoger potentieel om geneesmiddelachtige moleculente zijn 34,35. Om de betrouwbaarheid van de selectie van verbindingen te verbeteren en bias door screening in één database te verminderen, werd kruisvalidatie uitgevoerd met behulp van de BATMAN-TCM-database. BATMAN-TCM is een integratieve database die bekende en voorspelde interacties tussen TCM-ingrediënten en doeleiwitten opslaat, wat helpt bij het verkennen van TCM-farmacologische mechanismen en geneesmiddelenontdekking. De geüpdatete versie 2.0 biedt een aanzienlijk uitgebreide TTI-dataset en verbeterde functies, waardoor het een waardevolle bron is voor het begrijpen van de moleculaire mechanismen van TCM en het ontwikkelen van nieuwe behandelingen voor complexe ziekten. Verbindingen zonder voorspelde doelen of met BATMAN-TCM doelscores onder de 20 werden uitgesloten. Daarnaast werden verbindingen met relatief lage OB-waarden maar met voorspelde doelen in BATMAN-TCM en goed gedocumenteerde farmacologische activiteiten (bijv. anthraquinonen en flavonoïden) behouden via literatuurcuratie. Om potentiële vals-positieve componenten verder te verminderen, werden endogene hormonen en neurotransmitterachtige stoffen (bijv. progesteron en serotonine) handmatig uitgesloten. De definitieve compoundset werd gebruikt voor latere doelvoorspelling en netwerkconstructie. De gedetailleerde workflow wordt geïllustreerd in Aanvullende Figuur 1. De definitieve lijst van actieve componenten is te vinden in Aanvullende Tabel 1.
De SMILES-identificaties (een lineaire notatiemethode die ASCII-strings gebruikt om de chemische structuur van moleculen te beschrijven. Door gebruik te maken van specifieke symbolen en regels, codeert het atomen, chemische bindingen en moleculaire topologie in een continue reeks tekens zonder spaties, waardoor beknopte, ondubbelzinnige en computerleesbare opslag en overdracht van moleculaire informatie mogelijk is) van elk actief component werden opgehaald uit de PubChem-database en potentiële doelen werden voorspeld met behulp van de Zwitserse doelvoorspelling, waarbij de organismeparameter werd ingesteld op 'Homo sapiens' en een kansscore-cut-off van >0 werd toegepast. De doelsets verkregen uit beide databases werden samengevoegd en dubbele vermeldingen werden verwijderd om de uiteindelijke kandidaatdoelset voor DCQD te genereren.
Het is belangrijk op te merken dat Mirabilitum (Mangxiao, Na₂SO₄·10H₂O), een mineraalgeneesmiddel in DCQD, niet is opgenomen in de TCMSP- of vergelijkbare compound-target databases. Bijgevolg omvat het component-doelnetwerk dat in deze studie is geconstrueerd door deze databasebeperking de potentiële bijdragen van Mirabilitum niet. Het netwerk is daarom gebaseerd op de fytochemische bestanddelen van de andere drie kruidenbestanddelen: Rheum palmatum, Magnolia officinalis en Citrus aurantium.
Verrijkingsanalyse van DCQD-doelen
DCQD-doelen werden geïmporteerd in de metascape-database voor verrijkingsanalyse, waarbij de soorten beperkt waren tot "Homo sapiens". Genontologie (GO) en Kyoto encyclopedia of gens and genomes (KEGG) verrijkingsanalyses werden uitgevoerd, waarbij de eerste biologische processen (BP), cellulaire componenten (CC) en moleculaire functies (MF) omvatte. De top 6 van GO-verrijkingsresultaten en de top 20 van KEGG-verrijkingsresultaten werden geselecteerd. De KEGG- en GO-balkgrafieken zijn gegenereerd met behulp van de online tool van bioinformatica. Gegevens werden geïmporteerd via het DOSE-pakket in R om de ziekte-ontologie (DO) balkgrafiek te construeren.
Constructie van het netwerk "Kruidengeneeskunde-Component-Doelwit"
De relevante componenten van DCQD en hun bijbehorende doelwitten werden geïmporteerd in Cytoscape 3.10.3 om een netwerkdiagram te construeren dat de relaties tussen "kruidengeneeskunde-component-doel" illustreert. De CytoNCA-plugin werd gebruikt om Degree-waarden te berekenen, en de top 5 actieve componenten werden gescreend op basis van rangschikking.
Terughalen van ARDS-doelen uit openbare databases
Met "acuut respiratoir noodsyndroom" als trefwoord werden ARDS-gerelateerde doelen opgevraagd uit de OMIM- en GeneCards-databases. In genkaarten werden doelwitten met een relevantiescore >5 geselecteerd. Na het samenvoegen en verwijderen van duplicaten uit beide databases werd een kandidaat-doelstelling voor ARDS verkregen.
Bio-informatica analyse
De sepsis-ARDS-gerelateerde dataset GSE32707 (GPL570 platform, n = 45), bestaande uit RNA-seq gegevens van perifere mononucleaire bloedcellen van 30 door sepsis geïnduceerde ARDS-patiënten en 15 gezonde controles, werd gedownload uit de NCBI GEO-database. Gegevens werden geïmporteerd met het GEOquery-pakket in R, en normalisatie werd uitgevoerd met het limma-pakket om variabiliteit tussen samples te minimaliseren. Differentieel expressieve genen (DEGs) werden geïdentificeerd met behulp van de drempels |log2FC| > 1 en p < 0,05. De visualisatie werd uitgevoerd via vulkaangrafieken en heatmaps. GO- en KEGG-verrijkingsanalyses werden uitgevoerd voor padanalyse, waarbij de resultaten werden gepresenteerd als bubbeldiagrammen en staafdiagrammen.
Voorspelling van potentiële doelen voor DCQD in ARDS-behandeling
Een Venn-diagram werd gegenereerd met behulp van de bio-informatica online tool om de DEGs, ARDS-gerelateerde doelen uit openbare databases en DCQD-geneesmiddeldoelen te vergelijken, waarmee potentiële therapeutische doelwitten van DCQD voor ARDS werden geïdentificeerd.
Constructie van het eiwit-eiwitinteractie (PPI) netwerk en screening van kerndoelwitten
De overlappende doelen werden geïmporteerd in de STRING-database met de soort ingesteld op "Homo sapiens" en een interactiescoredrempel van 0,4. De PPI-netwerkgegevens werden geëxporteerd in TSV-formaat en gevisualiseerd met Cytoscape 3.10.3. De CytoHubba-plugin werd toegepast om de top 10 doelen te screenen op basis van MCC, MNC, graad, EPC, tussenheid, nabijheid, straal en stressscores. Het kruispunt van deze doelen leverde 5 kerndoelen op.
Constructie van het netwerk "Herbal Medicine-Component-Target-Disease"
Op basis van de overlappende doelen werden overeenkomstige DCQD-componenten geïdentificeerd. De relevante componenten, samen met hun bijbehorende doelwitten en ziekteverbindingen, werden geïmporteerd in Cytoscape 3.10.3 om een netwerkdiagram te construeren dat de relaties tussen "kruidengeneeskunde-component-doelziekte" illustreert.
Verrijkingsanalyse van kerndoelen en opbouw van het netwerk van "kruidengeneeskunde-component-doelziekte-pathway"
Om de potentiële biologische functies en belangrijke signaalroutes van DCQD in ARDS-behandeling te onderzoeken, werden de kerndoelwitten onderworpen aan GO- en KEGG-verrijkingsanalyses in Metascape (soort: "Homo sapiens"). De top 10 van GO en de top 13 van KEGG-verrijkingsresultaten werden geselecteerd. Visualisatie werd uitgevoerd met behulp van bioinformatica-tools om KEGG-bubbeldiagrammen, GO-balgrafieken en Sankey-bubbelgrafieken te genereren. Daarnaast werd, op basis van de resultaten van functionele verrijking, een netwerkdiagram geconstrueerd in Cytoscape 3.10.3 om de relaties tussen "kruidengeneeskunde-component-doel-ziekte-route" te illustreren.
Moleculaire koppeling en visualisatie
De secundaire moleculaire structuren van verbindingen werden opgehaald uit de PubChem-database, terwijl de 3D-structuren van kerndoelen werden verkregen uit de PDB-database (http://www.rcsb.org/). Watermoleculen en aminozuurresiduen werden verwijderd met behulp van PyMOL. Doeleiwitten en verbindingen werden in AutoDock geïmporteerd voor moleculaire koppeling om bindingsenergieën te berekenen. De visualisatie werd uitgevoerd met PyMOL. Een bindingsenergie-heatmap werd gegenereerd met het pheatmap-pakket in R, met kerndoelen op de x-as, verbindingen op de y-as en een kleurverloop dat bindingsenergieën weergeeft. Tweedimensionale interactiediagrammen van koppelingsresultaten werden gegenereerd met Discovery Studio Visualizer 4.5. Moleculaire koppeling werd uitgevoerd om de bindingshaalbaarheid tussen verbindingen en doelwitten te evalueren, in plaats van om de daadwerkelijke remmende effectiviteit te voorspellen.
Constructie van het ARDS-muismodel
Deze studie werd goedgekeurd door de medische ethische commissie van het Suzhou Dushu Lake Hospital (2410008). Gezonde mannelijke C57BL/6J muizen (n = 30; 20 ± 5 g) werden verkregen. De muizen werden verdeeld in een controlegroep (n = 10), een LPS-groep (n = 10, LPS 10 mg/kg) en een DCQD-groep (n = 10, die DCQD 0,9 g/kg kreeg via orale gavage gecombineerd met LPS 10 mg/kg). Muizen in de LPS-groep kregen een intraperitoneale injectie van LPS. Muizen in de DCQD-groep kregen DCQD 0,9 g/kg via orale gavage direct na de intraperitoneale injectie van LPS. Metingen werden direct voor en na de longextractie bij alle muizen uitgevoerd. Vervolgens werden de longweefsels opgeslagen bij -80 °C.
Western blot-analyse (WB)
Eiwitten werden geïsoleerd uit muislongweefsellysaten en hun concentraties werden gemeten met een BCA-eiwitkwantificatiekit. Vervolgens werden de eiwitten gedenatureerd door 10 minuten te koken op 95 °C. De gedenatureerde eiwitten werden gescheiden op een 10% SDS-PAGE gel die werd bereid met een gelvoorbereidingsset en vervolgens overgebracht naar een PVDF-membraan. Om niet-specifieke binding te voorkomen, werden de PVDF-membranen bij kamertemperatuur gedurende 5 minuten geblokkeerd met behulp van een eiwitvrije snelle blokkeringsbuffer. Na het wassen met PBST werden de membranen 's nachts geïncubeerd bij 4 °C met primaire antistoffen tegen MMP9, HSP90, MYC en ARG1. Na een nieuwe wasbeurt met PBST werden de membranen 2 uur geïncubeerd bij kamertemperatuur met HRP-geconjugeerde geiten-antikonijn IgG(H+L). Ten slotte werd het substraat voor ultragevoelige chemiluminescentiedetectiekit toegepast en werden chemiluminescente eiwitbanden gedetecteerd met behulp van een BIO-RAD chemiluminescentiebeeldvormingssysteem. Grijswaardenanalyse werd uitgevoerd met ImageJ. De antilichamen die in dit experiment zijn gebruikt, zijn vermeld in Aanvullende Tabel 2.
Enzym-gekoppelde immunosorbent-assayanalyse (ELISA)
Eerst werd bronchoalveolaire spoelvloeistof (BALF) verzameld door drie keer spoeling uit te voeren met 2 ml zoutoplossing. De resulterende lavagevloeistoffen werden verzameld en gecentrifugeerd op 10.000 g gedurende 10 minuten om cellen te verwijderen. Het supernatant werd vervolgens geaspireerd en bevroren opgeslagen in vloeibare stikstof. Vervolgens werden de concentraties van doelcytokines bepaald volgens de instructies van de fabrikant met behulp van de Mouse IL-6 ELISA Kit, Mouse IL-18 ELISA Kit en Mouse TNF-alpha ELISA Kit. Vervolgens werd de reactieplaat in een microplaatlezer geplaatst, en werd de optische dichtheid (OD) waarde van elke put gemeten bij een golflengte van 450 nm, waarbij de blank control well werd gebruikt voor nul aanpassing. Ten slotte werd een standaardcurve uitgezet op basis van de concentraties en bijbehorende OD-waarden van de standaarden. De concentratie van de doelfactor in elk monster werd berekend volgens de standaardkrommevergelijking.
Statistische analyse
De gegevens werden geanalyseerd met GraphPad Prism 10.1.2. De significantie van de verschillen tussen groepen werd statistisch geëvalueerd via eenrichtingsvariantieanalyse of de Student's t-test. Als de P-waarde kleiner is dan 0,05, wordt het verschil als significant beschouwd; als de P-waarde kleiner is dan 0,01, wordt deze als zeer significant beschouwd.