Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł badawczy

Mechanizm i eksperymentalna walidacja całkowitych flawonoidów kłącza drynariae w leczeniu zapalenia stawów moczanowych

111 wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/70849

⸱

5 czerwca 2026

 ,  , 
1School of Chinese Materia Medica, Beijing University of Chinese Medicine, 2Quality department, Beijing Tongrentang Kangyang Industry Development Co., Ltd, 3Engineering Research Center of Good Agricultural Practice for Chinese Crude Drugs, Ministry of Education

W tym artykule

Podsumowanie

Całkowite flawonoidy Rhizoma Drynariae (TFRD) łagodzą zapalenie stawów moczanowych (GA) poprzez hamowanie infiltracji komórek zapalnych i obniżanie poziomów TNF-α, IL-6 i IL-17A, głównie poprzez hamowanie szlaków sygnalizacyjnych AKT, MAPK i NF-κB, podkreślając jego potencjał terapeutyczny przeciwzapalny i immunomodulacyjny.

Streszczenie

Zapalenie stawów moczanowy (GA) to zapalna choroba stawów wywołana przez osadzanie się kryształów miśnianu monosodu (MSU) w przestrzeni stawowej i otaczających tkankach. W tradycyjnej medycynie chińskiej Rhizoma Drynariae (Gusuibu) od dawna jest szeroko stosowany w leczeniu GA, a flawonoidy są uważane za jego kluczowe bioaktywne składniki. Badania te wykorzystały farmakologię sieciową do stworzenia sieci komponent-cel całkowitych flawonoidów Rhizoma Drynariae (TFRD) przeciwko GA, tym samym identyfikując kluczowe składniki, kluczowe cele i powiązane szlaki. Modele szczurów zostały opracowane przez wstrzyknięcie wewnątrzstawowe zawiesiny kryształów monosodu z mizernianu i poddane leczeniu TFRD lub pozytywnej kontroli, kolchicynie, doustnie. Po zebraniu próbek wyniki prognoz opartych na farmakologii sieciowej zostały następnie zweryfikowane za pomocą metabolomiki surowicy szczurzej, enzymatycznego immunosorbentu (ELISA) oraz analizy Western blot. Analiza farmakologii sieciowej wykazała, że efekty anty-GA TFRD są pośredniczone przez kluczowe cele, w tym IL6, AKT1, TNF, EGFR, JUN i PTGS2, i są głównie związane ze szlakami zapalnymi, immunologicznymi i apoptozą, takimi jak szlaki sygnalizacyjne IL-17, TNF, NF-κB, MAPK, PI3K-AKT, JAK-STAT oraz receptory T-komórkowe. Podobnie metabolomika odkryła kluczową rolę odpowiedzi zapalnej. Barwienie hematoksylyny i eozyny (H&E) potwierdziło, że TFRD zmniejsza infiltrację komórek zapalnych. Test ELISA potwierdził, że grupa TFRD istotnie hamowała ekspresję czynników zapalnych TNF-α, IL-6 i IL-17A w tkance maziowej. Analiza Western blot wykazała, że TFRD hamuje hiperfosforylację AKT, MAPK p38 i NF-κB p65 indukowaną przez GA w tkance maziowej szczura. TFRD może skutecznie łagodzić zmiany wywołane stanem zapalnym u szczurów GA, bezpośrednio modulując powiązane czynniki zapalne i szlaki zapalne.

Wprowadzenie

Artretyzm dny moczanowej (GA) to zapalna choroba stawów wywołana przez osadzanie się kryształów moczanu monosodu (MSU) w i wokół stawów, które stymulują obszar stawu 1,2. Patogeneza GA obejmuje złożoną współpracę predyspozycji genetycznych, wpływów środowiskowych oraz zaburzeń metabolicznych, charakteryzujących się głównie hiperurycemią wynikającą z nadmiernej produkcji kwasu moczowego lub niewystarczającego wydalania nerek 3,4. Prowadzi to do systemowego gromadzenia kryształów moczanu w tkankach nerek i przestrzeniach stawowych, gdzie aktywują one wrodzony układ odpornościowy i wywołują intensywne kaskady zapalne 5,6. W ostatnich latach seria badań wykazała, że globalna częstość występowania GA wzrosła równolegle ze wzrostem otyłości i zespołu metabolicznego, prowadząc do upośledzenia funkcjonalnego i nakładając znaczne obciążenie społeczno-ekonomiczne na osoby dotknięte7. Strategia leczenia dna moczanowego koncentruje się na kontrolowaniu ostrego lokalnego zapalenia stawów oraz kontrolowaniu długoterminowego poziomu kwasu moczowego 8,9. Niemniej jednak użyteczność istniejących farmakoterapii często jest ograniczona przez ich profile działań niepożądanych oraz specyficzne przeciwwskazania. Na przykład niesteroidowe leki przeciwzapalne są zazwyczaj unikane u pacjentów z przewlekłą chorobą nerek ze względu na ryzyko wywołania lub pogorszenia ostrego uszkodzenia nerek10,11. Podobnie, środek obniżający wniżanie moczu allopurinol niesie ze sobą dobrze udokumentowane ryzyko ciężkich reakcji niepożądanych skóry, takich jak zespół Stevensa–Johnsona, podczas gdy benzbromaron może wywołać istotną hepatotoksyczność 11,12,13,14,15. Dlatego nadal istnieje pilna potrzeba opracowania bezpieczniejszych, szerzej stosowalnych i mechanistycznie ukierunkowanych terapii dla skutecznego zarządzania GA.

W tradycyjnej medycynie chińskiej (TCM) GA należy do kategorii diagnostycznych takich jak "Lijie Disease" (ból biegania stawów), "dna bi (wada dna moczanowa) oraz "Yu Zhuo bi" (staza i mętność). Interwencje TCM w leczeniu GA oferują efekty synergiczne poprzez działanie przeciwzapalne i przeciwbólowe, modulację metabolizmu kwasu moczowego, poprawę mikrocyrkulacji oraz zachowanie funkcji stawów, co czyni ten obszar ważnym obszarem współczesnych badań 16,17,18,19. Kłącza Drynariae (Gusuibu), pochodząca z suszonego kłącza Drynaria fortunei (Kunze) J.Sm., wieloletniej paproci z rodziny Polypodiaceae, jest powszechnie stosowana w praktykach klinicznych do leczenia GA. Bioaktywne związki Rhizoma Drynariae zawierają głównie flawonoidy, fenylopropanoidy, triterpenoidy, kwasy fenolowe oraz ich glikozydy20,21. Spośród nich flawonoidy stanowią najbardziej badaną klasę związków w ostatnich latach 22,23,24. Wcześniejsze badania wykazały, że flawonoidy posiadają znaczące właściwości przeciwzapalne i antyoksydacyjne25.

Wstępne badania wykazały, że całkowite flawonoidy Rhizoma Drynariae (TFRD) mogą skutecznie tłumić reakcje zapalne w chorobach zwyrodnieniowych stawów, reumatoidalnych i innych stanach zapalnychstawów 26,27,28. Jednak mechanizmy leżące u podstaw TFRD wobec GA nie zostały jeszcze dokładnie zbadane. Dlatego celem tego badania jest zastosowanie zintegrowanego podejścia łączącego farmakologię sieci, metabolomikę i eksperymenty z biologii molekularnej do badania i weryfikacji specyficznych mechanizmów oraz skuteczności terapeutycznej TFRD w leczeniu GA. Systematyczne badanie mechanizmów wieloskładnikowych, wielocelowych i wieloszlakowych leżących u podstaw leczenia TFRD przeciwko GA ma przyspieszyć odkrywanie leków oraz dostarczyć innowacyjne opcje i praktyczne rozwiązania dla klinicznego zarządzania GA.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Badanie to zostało przeanalizowane i zatwierdzone przez Komitet Etyki Zwierząt Szpitala Przyjaźni Chiny-Japonia (nr zatwierdzenia: zryhyy21-22-08-10) i przeprowadzone zgodnie z wytycznymi instytucjonalnymi dotyczącymi etycznej opieki i wykorzystania zwierząt laboratoryjnych.

Przewidywanie i przesiewanie celów związanych z TFRD i związanych z GA
Składniki chemiczne Rhizoma Drynariae zostały pobrane z Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP), używając "Rhizoma Drynariae" jako hasła29. Badania przesiewowe pod kątem potencjalnie bioaktywnych składników przeprowadzono na podstawie kryteriów biodostępności doustnej (OB) ≥ 30% oraz podobieństwa do leku (DL) ≥ 0,18 30,31,32. Z powstałej puli związków zidentyfikowano i wybrano składniki flawonoidów zgodnie z ich strukturą chemiczną. Te składniki flawonoidów, dalej określane jako całkowite flawonoidy Rhizoma Drynariae (TFRD), zostały włączone do analizy dalszej. Po uzyskaniu genów docelowych związanych z TFRD z bazy TCMSP, ich odpowiadające im standaryzowane symbole genów zostały zaanotowane przy użyciu bazy danych UniProt33. Używając terminu "dna moczanowa" jako hasła, cele związane z chorobą zostały pobrane z bazy danych GeneCards, aby ustalić zestaw genów kandydatów34.

Utworzenie sieci compound-target
Zidentyfikowano i zdefiniowano przecięcie celów związanych z TFRD a celami związanymi z GA jako kluczowe cele terapeutyczne pośredniczące w anty-GA efektach TFRD, a nakładający się zestaw zobrazowano za pomocą diagramu Venna. Ponadto zbudowano i przeanalizowano sieć regulacyjną "TFRD - cele - GA" przy użyciu oprogramowania Cytoscape35.

Sieć interakcji białko-białko
Kluczowe terapeutyczne cele TFRD wobec GA zostały zaimportowane do internetowej bazy danych, aby wygenerować sieć interakcji białko-białko (PPI), z minimalnym wymaganym wynikiem interakcji ustawionym na "wysoki poziom pewności (0,700)"36. Sieć PPI została zoptymalizowana za pomocą oprogramowania Cytoscape, a 30 głównych celów uszeregowanych według centralności stopnia zostało wybranych do wygenerowania wykresu słupkowego37,38.

Analiza wzbogacania szlaku KEGG
Analiza wzbogacenia szlaku KEGG została przeprowadzona na tych kluczowych celach przy użyciu oprogramowania R oraz bazy danych Bioconductor38,39. Szlaki o wartości p < 0,05 uznano za statystycznie istotne. Po wykluczeniu szlaków związanych z chorobą i metabolizmem, w Cytoscape zwizualizowano sieć interakcji szlak-cel. Wśród tych szlaków, 20 najlepszych szlaków uszeregowanych według rosnącej wartości P zostało przedstawionych na wykresie słupkowym.

Przygotowanie leków
Do przygotowania zawiesiny kryształowej z usaniany monosodu (MSU) ważono 500 mg kryształów MSU za pomocą wagi analitycznej, rozpraszano w 10 mL soli fizjologicznej i 2 mL Tween 80, a następnie podgrzewano podczas mieszania magnetycznego. Następnie mieszanina została dostosowana do końcowej objętości 20 mL z normalną solą fizjologiczną, aby uzyskać zawiesinę 25 mg/mL. Po autoklawowaniu zawieszenie przechowywano w temperaturze 4 °C do czasu użycia. Typowa kliniczna dawka TFRD wynosi 750 mg dziennie dla dorosłego o wadze 70 kg, co odpowiada dawce szczura 67,5 mg/kg masy ciała dziennie. TFRD rozpuszczano w wodzie destylowanej do stężenia 6,75 mg/mL i przechowywano w temperaturze 4 °C do późniejszego użytku. Zgodnie z metodą normalizacji powierzchni ciała, równoważna doustna dawka kolchicyny (leku pozytywnego) u szczurów przekształconych w stosunku do klinicznej dawki u ludzi (0,6 mg/60 kg) wynosi 0,062 mg/kg. Roztwór kolchicyny przygotowywano w wodzie destylowanej w stężeniu 0,0062 mg/mL i przechowywano w temperaturze 4 °C do późniejszego użycia.

Zwierzęta
W tym badaniu wykorzystano łącznie 36 sześciotygodniowych samców szczurów Sprague–Dawley (SD) (220 ± 10 g) (licencja zwierzęca nr SCXK [Jing] 2025-0008). Zwierzęta były przechowywane w Centrum Zwierząt Laboratoryjnych Szpitala Przyjaźni Chiny-Japonii w standardowych warunkach dietetycznych w temperaturze 22–24 °C i wilgotności 50–70%.

Tworzenie wzorca i interwencja
Po tygodniu aklimatyzacji szczury zostały losowo podzielone na cztery grupy (n = 9 każda): kontrola, model, TFRD oraz lek pozytywny. Losowość przeprowadzono za pomocą tabeli liczb losowych. Zbieranie i analiza danych odbywały się w warunkach zaślepienia. Wszystkie zabiegi podawano raz dziennie za pomocą doustnej dawki. Wszystkie interwencje były podawane raz dziennie doustnie o godzinie 08:00 przez siedem kolejnych dni. Grupy kontrolne i modelowe z pustymi lekami otrzymały prawidłową sól fizjologiczną (10 mL/kg), natomiast grupy leków TFRD i pozytywne otrzymały odpowiednie zawiesiny leków w równoważnej objętości (10 mL/kg). Czwartego dnia interwencji grupa kontrolna z pustą dawką otrzymała wewnątrzstawowy zastrzyk bezpłodnej soli fizjologicznej, natomiast szczury w modelu, TFRD oraz pozytywnych lekach zostały wstrzyknięte z zawiesiną kryształów MSU w celu wywołania ostrego zapalenia stanu moczanowego. Przed podaniu szczurów unieczulony za pomocą systemu znieczulenia izofluranowego. Każdy szczur w modelu, TFRD oraz pozytywnych grupach leków otrzymał 200 μL zawiesziny MSU do jamy lewego stawu skokowego. Po wyjęciu igły delikatnie naciskano sterylny waciczek w miejscu wkłucia przez kilka sekund, aby zapobiec wyciekowi.

Pobieranie próbek i przetwarzanie
72 godziny po indukcji modelu szczury zostały znieczulone i ułożone na plecach. Po dezynfekcji jamy brzusznej otwarto jamę otrzewną, a jelita delikatnie cofano, odsłaniając aortę brzuszną. Igła pobierająca krwi była prowadzona równolegle do naczynia, aby pobrać krew z aorty brzusznej, która natychmiast była przenoszona do heparynizowanych rurek schłodzonych w kąpieli w lodowatej wodzie. Próbki były wirowane w 3000 × g przez 10 minut w temperaturze 4 °C, aby uzyskać surowicę, która została alicytowana i przechowywana w -80 °C do późniejszego profilowania metabolomowego. Zwierzęta były następnie usypiane przez uduszenie CO₂. Sierść wokół lewego stawu kostkowego została ogolona, a otaczająca skóra i mięśnie starannie usunięte, by odsłonić nienaruszoną strukturę stawową. Tkanka maziowa, wyglądająca jako cienka biaława błona wyściełająca torebkę stawową, była delikatnie izolowana od sąsiedniej powięzi za pomocą cienkich kleszczy. Pobrane próbki łączeń zostały utrzane w 4% paraformaldehydzie w temperaturze 4 °C przez 72 godziny. Następnie część tkanki stawowej była odwapniana w roztworze DEKALCYFIKACJI EDTA, a roztwór odnawiano co tydzień przez 8 tygodni. Całkowitą dewaccyfikację potwierdzono testem kłuciowym igłą: jeśli napotkano opór, kontynuowano odwapnianie aż do pełnej penetracji tkanki.

Po odwapnieniu stawy kostkowe były przecięte sagittalnie, umieszczane w kasetach przetwarzających i poddawane stopniowemu odwodnieniu etanolem. Tkanki były oczyszczane ksylenem, infiltrowane parafiną i osadzane w blokach parafiny. Sekcje o grubości 6 μm były cięte za pomocą automatycznego mikrotomu, unosiły na wodzie o temperaturze 40 °C i montowane na klejowych szkiełkach. Po wyschnięciu w 60 °C przez 30 minut przekroje były deparafinizowane, barwione hematoksyliną i eozyną (H&E) zgodnie ze standardowymi protokołami, a na końcu pokrywane neutralnym balsamem. Całe zdjęcia slajdów były pozyskiwane za pomocą cyfrowego skanera slajdów.

Analiza metabolomiki surowicy
Próbki serum z grup modelowych i TFRD były rozmrażane w temperaturze 4 °C przed procesem. Na każdą próbkę 100 μL surowicy zostało przelane do rurki mikrowirówki i połączone z 400 μL wstępnie schładzonego rozpuszczalnika ekstrakcyjnego (metanol: acetonitryl, 1:1, v/v) zawierającego standardy wewnętrzne. Mieszanka była wirowana przez 1 minutę, a następnie sonakowana w kąpieli lodowo-wodnej przez 10 minut. Następnie inkubowano go w temperaturze -40 °C przez godzinę, aby ułatwić wytrącanie białka, a następnie wirowano w 12 000 × g przez 15 minut w temperaturze 4 °C. Supernatant uzyskany po wirowaniu był starannie pobierany i przeładowywany do fiolek z autopróbkowaniem do analizy UHPLC–MS. Dodatkowo, równe ilości supernatantu z każdej próbki w tej samej grupie były łączone, aby uzyskać próbki kontroli jakości (QC).

Po wykryciu metabolitów w próbkach surowicy obu grup, surowe dane ze spektrometrii mas zostały przetworzone przez dedykowane oprogramowanie do automatycznego wykrywania, ekstrakcji szczytów, wyrównywania i integracji, co dało ustrukturyzowaną macierz danych cech spektralnych jonów. Wykryte cechy spektralne zostały porównane z ugruntowanymi bibliotekami spektralnymi metabolomiki, aby zidentyfikować metabolity pochodzące z TFRD, które weszły w obieg systemowy. Niezidentyfikowane cechy oraz te zawierające nadmierne braki wartości zostały usunięte z zbioru danych. Kuratorowany zbiór danych został ponownie zindeksowany i ustrukturyzowany w standaryzowanym formacie40.

Różnicowanie ekspresji metabolitów między tymi dwoma grupami oceniano poprzez obliczenie zarówno zmiany fałdowania (FC, wyrażonej jako stosunek między grupami), jak i istotności statystycznej (wartość p). Metabolity spełniające próg |log₂FC| ≥ 1 i P < 0,05 zostały zdefiniowane jako różnicowo ekspresowane metabolity (DEM). Wyniki przesiewania zostały wizualnie podsumowane metodami takimi jak wykresy wulkaniczne. Przesiewane różnicowe metabolity zostały następnie zaimportowane do bazy danych PubChem, aby uzyskać ich kanoniczne identyfikatory (CID)41. Odpowiadające im identyfikatory KEGG były następnie pozyskiwane na podstawie CID. Na koniec identyfikatory KEGG zostały zaimportowane do platformy analizy metabolomiki, aby przeprowadzić analizę wzbogacenia szlaków metabolicznych i zidentyfikować szlaki sygnalizacyjne istotnie powiązane z DEM-ami.

ELISA
Próbki tkanki maziowej były szybko zamrażane w ciekłym azocie i rozdrobnione na drobny proszek. Około 100 mg proszku zostało zważone za pomocą precyzyjnej wagi elektronicznej, wymieszane z 1 mL lodowatego PBS i ujednoliczone na lodzie za pomocą szklanego homogenizatora. Homogenat był wirowany w 10 000 × g przez 5 minut w temperaturze 4 °C, a supernatant pobierano do późniejszego wykrywania ELISA. Przed analizą zestaw ELISA został pozostawiony do temperatury pokojowej przez 30 minut. Wszystkie odczynniki, w tym standardy rozcieńczone seryjne, bufor do płukania, roztwór roboczy znakowany biotyną oraz roztwór sprzężony enzymatycznie, zostały przygotowane zgodnie z zaleceniami producenta. Następnie do wyznaczonych dołków mikropłyty powlekanej wcześniej dodano 100 μL standardów o różnych stężeniach i próbkach. Płytka była uszczelniana i inkubowana w temperaturze 37 °C przez 90 minut. Po inkubacji zawartość została wyrzucona, a studnie myto czterokrotnie. Następnie do każdego dołku dodawano 100 μL biotinylowanego roztworu roboczego przeciwciał, następnie inkubowano w temperaturze 37 °C przez 60 minut i kolejny etap płukania. Następnie wprowadzono 100 μL enzymatycznego sprzężonego roztworu roboczego, a płytkę inkubowano w 37 °C przez 30 minut, po czym przeprowadzono dodatkowe płukanie. Następnie dodano chromogeniczne podłoże, a płytka była inkubowana w ciemności w temperaturze 37 °C przez 10 minut. Reakcję zakończono dodaniem 100 μL roztworu stopowego, a absorpcję zmierzono na poziomie 450 nm za pomocą czytnika mikropłytek. Skonstruowano krzywą standardową, dopasowując wartości gęstości optycznej (OD) standardów do ich odpowiadających im stężeń, a stężenia próbek zostały odpowiednio obliczone.

Western blot
Tkanki błonowe były szybko zamrażane i mechanicznie mielone na drobny proszek. Odmierzona część proszku została zlikwidowana w odpowiedniej objętości lodowatego buforu RIPA wzbogaconego o inhibitory proteazy i fosfatazy (1:100, v/v), po czym nastąpiła inkubacja na lodzie przez 30 minut. Lizaty były następnie wirowane w 10 000 × g przez 5 minut w temperaturze 4 °C, a supernatanty były starannie zbierane. Stężenia białek zostały zmierzone ilościowo za pomocą testu BCA, a wszystkie próbki zostały dostosowane do równych stężeń z buforem RIVA. Białka były rozdzielane za pomocą SDS-PAGE i przekazywane na błony PVDF. Błony były blokowane, a następnie inkubowane z przeciwciałami pierwotnymi (rozcieńczenie 1:1000), a następnie przeciwciałami wtórnymi (rozcieńczenie 1:5000). Sygnały białkowe były wizualizowane za pomocą systemu detekcji ECL, a intensywności pasm określano za pomocą oprogramowania Image Lab (wersja 5.2.1). Względne poziomy ekspresji zostały znormalizowane względem β-aktyny.

Analiza statystyczna
Analizy statystyczne przeprowadzano za pomocą oprogramowania SPSS (wersja 20.0). Dane przedstawiane są jako średnia ± odchylenie standardowe (SD). Do porównań między wieloma grupami zastosowano jednokierunkową analizę wariancji (ANOVA), gdy spełniono założenie jednorodności wariancji, a następnie test LSD dla porównań parowych po hoc. Jeśli wariancja jednorodności nie została spełniona, przeprowadzano ANOVA Welcha, a następnie test T3 Dunnetta dla wielu porównań. Wartość p < 0,05 uznano za istotną statystycznie.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Kluczowe składniki TFRD
Potencjalne składniki bioaktywne Rhizoma Drynariae pobrano z bazy danych TCMSP, co pozwoliło uzyskać 71 kandydatów. Następnie te 71 aktywnych składników poddano procesowi przesiewowemu w oparciu o biodostępność doustną (OB ≥ 30%) i podobieństwo do leku (DL ≥ 0,18), co doprowadziło do zidentyfikowania 18 związków. Dalsza analiza tej listy wykazała, że 10 z tych aktywnych związków to flawonoidy, w tym: (2R)-5,7-dihydroksy-2-(4-hydroksyfenylo)chroman-4-on, aureusydyna, e...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

GA to powszechna forma zapalnego zapalenia stawów. Obecnie leczenie kliniczne opiera się głównie na niesteroidowych lekach przeciwzapalnych (NLPZ), kortykosteroidach oraz środkach obniżających wnianymoczowe 42. Jednak łączne podawanie tych leków powoduje szereg skutków niepożądanych u pacjentów i znacząco obciąża metabolizm wątroby i nerek43. Jest to szczególnie szkodliwe dla pacjentów z istniejącymi wcześniej zaburzeniami wątroby lub nerek. Flawonoidy, klasa związków polif...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy informują, że w tej pracy nie ma konfliktów interesów.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
4% paradehyduSolarbioP1110
5X bufor ładowania białekSolarbioP1040
Przeciwciało AKTTechnologia sygnalizacji komórkowej4691S
Roztwór rozcieńczalnika przeciwciałBeyotime BiotechnologyP0268
Baza danych Bioconductor https://www.bioconductor.org/
kolchicynaShanghai Yuanye Co., Ltd
Baza danych GeneCards https://www.genecards.org/
Hematoksylina i eozyna (H& E) Zestaw do bejcowaniaSolarbioG1120
MetaboAnalyst 6.0 platforma online & nbsp;https://www.metaboanalyst.ca/
Zestaw ELISA MOUSE IL-17A4a Biotech Co LtdCME0041
Zestaw ELISA IL-6 Mouse4a Biotech Co LtdCME0006
Mysz TNF i alfa; Zestaw ELISA4a Biotech Co LtdCME0004
NF-κ Przeciwciało B p65Technologia sygnalizacji komórkowej8242T
Mleko suche bez tłuszczuSolarbioD8340
przeciwciało MAPK p38AbclonalA14401
Koktajl inhibitorów fosfatazyBeyotime BiotechnologyP1081
Przeciwciało Phospho-AKT (Ser473)Technologia sygnalizacji komórkowejLATA 4060
Phospho-NF-κ Przeciwciało B p65Technologia sygnalizacji komórkowej3031S
Przeciwciało Phospho-p38 MAPKAbclonalAP0526
Fenylosulfonylowofluorek (PMSF)SolarbioR0010
Membrana fluorku poliwinylidenu (PVDF)MilliporeIPVH00010
Bazy danych PubChemhttps://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/
R software www.r project.org/
Bufor lizy RIPASolarbioR0010
Woda wolna od RNazAmbionAM9937
Szczury SDBeijing Vital River Laboratory Animal Technology Co., Ltd. 
Bufor elektroforezy SDS-PAGEServicebioG2144
Baza danych STRINGhttps://string-db.org/
Bufor TBST (10X)SolarbioT1085
TCMSPhttps://old.tcmsp-e.com
Bufor transferowy Tris-GlycineServicebioG2017
TFRDBeijing Qihuang Pharmaceutical Co., Ltd.
Baza UniProt  https://www.uniprot.org/
β-Przeciwciało aktynoweZhongshan Jingqiao BiotechnologyTA-09

Bibliografia

  1. Keller, S. F., Mandell, B. F. Management and cure of gouty arthritis. Rheum Dis Clin North Am. 48 (2), 479-492 (2022).
  2. Ma, C., et al. Metabolic reprogramming of macrophages by biomimetic melatonin-loaded liposomes effectively attenuates acute gouty arthritis in a mouse model. Adv Sci (Weinh). , e2410107 (2024).
  3. Li, C., et al. Targeting neutrophil extracellular traps in gouty arthritis: insights into pathogenesis and therapeutic potential. J Inflamm Res. 17, 1735-1763 (2024).
  4. Zhang, Y., Chen, S., Yuan, M., Xu, Y., Xu, H. Gout and diet: a comprehensive review of mechanisms and management. Nutrients. 14 (17), 3525 (2022).
  5. Wang, R., et al. Sulforaphane-driven reprogramming of gut microbiome and metabolome ameliorates the progression of hyperuricemia. J Adv Res. 52, 19-28 (2023).
  6. Zhang, S., et al. Mechanism of reactive oxygen species-guided immune responses in gouty arthritis and potential therapeutic targets. Biomolecules. 14 (8), 978 (2024).
  7. GBD 2021 Gout Collaborators. Global, regional, and national burden of gout, 1990-2020, and projections to 2050: a systematic analysis of the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet Rheumatol. 6 (8), e507-e517 (2024).
  8. Towiwat, P., Li, Z. Long-term remission in gout: challenges and future opportunities. Rheumatol Autoimmun. 6, 7-15 (2026).
  9. Chen, S., Li, Z., Deng, X., Gao, L. Advances in understanding the mechanisms of treatment for gouty arthritis: a comprehensive review. Physiol Res. 74 (5), 693-710 (2025).
  10. LaForge, J. M., et al. Non-steroidal anti-inflammatory drugs: clinical implications, renal impairment risks, and AKI. Adv Ther. 40 (5), 2082-2096 (2023).
  11. Klomjit, N., Ungprasert, P. Acute kidney injury associated with non-steroidal anti-inflammatory drugs. Eur J Intern Med. 101, 21-28 (2022).
  12. Anis, T. R., Meher, J. Allopurinol-induced Stevens-Johnson syndrome (SJS). Clin Pharmacol. 15, 99-105 (2023).
  13. Hasegawa, A., Abe, R. Stevens-Johnson syndrome and toxic epidermal necrolysis: updates in pathophysiology and management. Chin Med J (Engl). 137 (19), 2294-2307 (2024).
  14. Gupta, S. S., Sabharwal, N., Patti, R., Kupfer, Y. Allopurinol-induced Stevens-Johnson syndrome. Am J Med Sci. 357 (4), 348-351 (2019).
  15. Sun, W., et al. Risk of hepatotoxicity in patients with gout treated with febuxostat or benzbromarone: a propensity score-matched cohort study. Arthritis Care Res (Hoboken). 77 (9), 1149-1156 (2025).
  16. Guo, J. W., et al. Therapeutic potential and pharmacological mechanisms of traditional Chinese medicine in gout treatment. Acta Pharmacol Sin. 46 (5), 1156-1176 (2025).
  17. Jiang, Z., et al. The correlation between traditional Chinese medicine constitution and hyperuricemia and gout: a systematic review and meta-analysis. Evid Based Complement Alternat Med. 2023, 5097490 (2023).
  18. Wang, S., et al. Traditional herbal medicine: therapeutic potential in acute gouty arthritis. J Ethnopharmacol. 330, 118182 (2024).
  19. Wang, Y. B., Jin, C. Z. Roles of traditional Chinese medicine extracts in hyperuricemia and gout treatment: mechanisms and clinical applications. World J Gastroenterol. 30 (47), 5076-5080 (2024).
  20. Jingying, G., et al. A comprehensive review of Drynariae Rhizoma: botany, traditional applications, and active flavonoid components. J Pharm Pharmacol. 77 (10), 1319-1337 (2025).
  21. Chen, G. Y., et al. Prediction of Rhizoma Drynariae targets in the treatment of osteoarthritis based on network pharmacology and experimental verification. Evid Based Complement Alternat Med. 2021, 5233462 (2021).
  22. Zhang, Y., et al. Total flavonoids from Rhizoma Drynariae (Gusuibu) for treating osteoporotic fractures: implication in clinical practice. Drug Des Devel Ther. 11, 1881-1890 (2017).
  23. Yu, X. B., et al. Chondroprotective effects of Gubitong Recipe via inhibiting excessive mitophagy of chondrocytes. Evid Based Complement Alternat Med. 2022, 8922021 (2022).
  24. Zhang, F., et al. Total flavonoids of Drynariae Rhizoma improve glucocorticoid-induced osteoporosis of rats: UHPLC-MS-based qualitative analysis, network pharmacology strategy and pharmacodynamic validation. Front Endocrinol (Lausanne). 13, 920931 (2022).
  25. Liu, F., et al. Mechanism of flavonoids in the treatment of gouty arthritis (review). Mol Med Rep. 30 (2), 132 (2024).
  26. 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 Des Devel Ther. 16, 1743-1766 (2022).
  27. Chen, G. Y., et al. Total flavonoids of Rhizoma Drynariae restore the MMP/TIMP balance in models of osteoarthritis by inhibiting the activation of the NF-λB and PI3K/AKT pathways. Evid Based Complement Alternat Med. 2021, 6634837 (2021).
  28. Chen, G. Y., et al. Total flavonoids of Rhizoma Drynariae treat osteoarthritis by inhibiting arachidonic acid metabolites through AMPK/NFλB pathway. J Inflamm Res. 16, 4123-4140 (2023).
  29. Ru, J., et al. TCMSP: a database of systems pharmacology for drug discovery from herbal medicines. J Cheminform. 6, 13 (2014).
  30. Chen, G. Y., et al. Mechanisms of total glucosides of paeony in alleviating methotrexate-induced liver injury. Drug Des Devel Ther. 19, 3407-3423 (2025).
  31. Zhang, P., et al. Network pharmacology: towards the artificial intelligence-based precision traditional Chinese medicine. Brief Bioinform. 25 (1), bbad518 (2023).
  32. Luo, W., et al. Integration of molecular docking, molecular dynamics, and network pharmacology to explore the multi-target pharmacology of fenugreek against diabetes. J Cell Mol Med. 27 (14), 1959-1974 (2023).
  33. UniProt Consortium. UniProt: the universal protein knowledgebase in 2023. Nucleic Acids Res. 51 (D1), D523-D531 (2023).
  34. Stelzer, G., et al. The GeneCards suite: from gene data mining to disease genome sequence analyses. Curr Protoc Bioinformatics. 54, 1.30.1-1.30.33 (2016).
  35. Chen, G. Y., et al. Integrating network pharmacology and experimental validation to explore the key mechanism of Gubitong Recipe in the treatment of osteoarthritis. Comput Math Methods Med. 2022, 7858925 (2022).
  36. Szklarczyk, D., et al. The STRING database in 2023: protein-protein association networks and functional enrichment analyses for any sequenced genome of interest. Nucleic Acids Res. 51 (D1), D638-D646 (2023).
  37. Chen, G. Y., et al. Network pharmacology-based strategy to investigate the mechanisms of Cibotium barometz in treating osteoarthritis. Evid Based Complement Alternat Med. 2022, 1826299 (2022).
  38. Robinson, M. D., McCarthy, D. J., Smyth, G. K. edgeR: a Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data. Bioinformatics. 26 (1), 139-140 (2010).
  39. Jin, Q., et al. Network and experimental pharmacology to decode the action of Wendan Decoction against generalized anxiety disorder. Drug Des Devel Ther. 16, 3297-3314 (2022).
  40. Pang, Z., et al. MetaboAnalyst 6.0: towards a unified platform for metabolomics data processing, analysis, and interpretation. Nucleic Acids Res. 52 (W1), W398-W406 (2024).
  41. Kim, S., et al. PubChem in 2021: new data content and improved web interfaces. Nucleic Acids Res. 49 (D1), D1388-D1395 (2021).
  42. Pillinger, M. H., Mandell, B. F. Therapeutic approaches in the treatment of gout. Semin Arthritis Rheum. 50 (3S), S24-S30 (2020).
  43. Yao, T. K., et al. Advances in gouty arthritis management: integration of established therapies, emerging treatments, and lifestyle interventions. Int J Mol Sci. 25 (19), 10853 (2024).
  44. Li, W., et al. Effects of total flavonoids of Rhizoma Drynariae on biochemical indicators of bone metabolism: a systematic review and meta-analysis. Front Pharmacol. 15, 1443235 (2024).
  45. Mohammed, H. S., et al. Investating the involvement of the NLRP3/ASC/caspase-1 and NF-λB/MAPK pathways in the pathogenesis of gouty arthritis: insights from irradiated and non-irradiated Trifolium alexandrium L. extracts and some metabolites. J Ethnopharmacol. 334, 118566 (2024).
  46. Shi, M. F., et al. Study on the effect and mechanism of Zexie Decoction in treating MSU-induced acute gouty arthritis model through PI3K-AKT-mTOR signaling pathway. Int Immunopharmacol. 150, 114214 (2025).
  47. Cui, L., et al. Selenium suppressed the LPS-induced inflammation of bovine endometrial epithelial cells through NF-λB and MAPK pathways under high cortisol background. J Cell Mol Med. 27 (10), 1373-1383 (2023).
  48. Balakin, E., et al. Regulation of stress-induced immunosuppression in the context of neuroendocrine, cytokine, and cellular processes. Biology (Basel). 14 (1), 76 (2025).
  49. Chen, L., et al. AMPK signaling in osteoarthritis: from mechanisms to targeted therapeutics. Front Pharmacol. 16, 1681610 (2025).
  50. FitzGerald, J. D., et al. 2020 American College of Rheumatology guideline for the management of gout. Arthritis Care Res (Hoboken). 72 (6), 744-760 (2020).
  51. Limbachia, V., et al. The effect of different types of oral or intravenous corticosteroids on capillary blood glucose levels in hospitalized inpatients with and without diabetes. Clin Ther. 46 (2), e59-e63 (2024).
  52. Xue, Y., et al. Association of serum glucocorticoids with various blood pressure indices in patients with dysglycemia and hypertension: the Henan Rural Cohort Study. Biomed Environ Sci. 34 (12), 952-962 (2021).
  53. Uson, J., et al. EULAR recommendations for intra-articular therapies. Ann Rheum Dis. 80 (10), 1299-1305 (2021).
  54. Lucenti, L., et al. Do preoperative corticosteroid injections increase the risk of infection after shoulder arthroscopy or shoulder arthroplasty? A systematic review. Healthcare (Basel). 12 (5), 543 (2024).
  55. Feng, W., Cui, D., Yang, T. Interpretation of key points of Chinese guidelines for diagnosis and management of hyperuricemia and gout (2019). J Clin Intern Med. 37 (07), 528-531 (2020).
  56. Lin, Y., et al. Luteolin-4'-O-glucoside and its aglycone, two major flavones of Gnaphalium affine D. Don, resist hyperuricemia and acute gouty arthritis activity in animal models. Phytomedicine. 41, 54-61 (2018).
  57. Wang, Y., et al. A luteolin-loaded electrospun fibrous implantable device for potential therapy of gout attacks. Macromol Biosci. 16 (11), 1598-1609 (2016).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Farmakologia sieciowamodel szczurametabolomika surowicytest immunoenzymatycznyWestern blotszlaki zapalnetkanka maziowa
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki Korzystania

Zasady

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.