Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Исследовательская статья

Молекулярные механизмы отвода Дачэнци при остром синдроме дыхательного дистресса: сетевой фармакологический анализ и биоинформатика

228 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/69651

⸱

27 марта 2026 г.

 , 
1Department of Emergency Medicine, The Fourth Affiliated Hospital of Soochow University

В этой статье

Краткое содержание

В данном исследовании раскрываются молекулярные механизмы отварения Дачэнци (DCQD) при остром респираторном дистресс-синдроме (ОРДС) с использованием сетевой фармакологии, биоинформатики и молекулярного докирования. Были определены ключевые цели и пути. Молекулярное стыкование подтвердило устойчивые взаимодействия лиганд-мишень, что подтверждает многоцелевую терапевтическую потенциал DCQD для ОРДС.

Аннотация

Острый респираторный дистресс-синдром (ОРДС) — это угрожающее жизни осложнение сепсиса, характеризующееся рефрактерной гипоксемией и воспалением лёгких. В настоящее время эффективные фармакологические вмешательства остаются ограниченными. Традиционная китайская медицина (ТКМ), примером которой является отвар Дачэнци (DCQD), продемонстрировала терапевтический потенциал в модулировании сложных воспалительных реакций. Для изучения механизма ДККД в лечении ОРДС активные компоненты ДККД и связанные с ними мишени были впервые извлечены из публичных баз данных. Цели, связанные с ОРДС, были выявлены с помощью биоинформатического анализа публичных наборов данных. Путём пересечения лекарственно-специфических мишеней с мишенями, связанными с заболеваниями, была построена сеть взаимодействия DCQD-ARDS с использованием анализа взаимодействия белок-белок (PPI) и функционального обогащения. Комплексный анализ выявил 32 перекрывающихся гена, критически важных для терапевтической эффективности DCQD при ОРДС. Анализ обогащения выявил ключевые пути, включая сигнальный путь хемокина, сигнализацию рецепторов, похожих на NOD, и образование нейтрофильной внеклеточной ловушки (NET), которые участвуют в иммуномодуляции и воспалении. Сеть PPI определила HSP90AB1, MMP9, HSP90AA1, ARG1 и MYC как основные цели. Молекулярное стыкование подтвердило сильные связывающие связи между этими мишенями и компонентами DCQD. Наши результаты раскрывают механистическую основу, поддерживающую DCQD как перспективную дополнительную терапию для сепсис-индуцированной ОРДС.

Введение

Острый респираторный дистресс-синдром (ОРДС) — это высокогетерогенный клинический синдром, вызванный различными легочными или экстралегмональными факторами, в первую очередь характеризующийся диффузным повреждением лёгких и рефрактернойгипоксемией 1. С момента первого определения в 1967 году понимание ОРДС постоянно эволюционировало, что привело к итеративным пересмотрам его диагностическихкритериев 2. Кроме того, внедрение терапевтических стратегий, включая защитную вентиляцию лёгких, поддержку ex vivo и положение на лёже, существенно повлияло как на клиническое управление, так и на прогрессисследований 3. Тем не менее, смертность от ОРДС остаётся тревожно высокой. Глобальный опрос показал, что пациенты с ОРДС составляют 10,4% всех госпитализаций в отделения интенсивной терапии (ICU). Несмотря на значительный прогресс в области интенсивной терапии за последние десятилетия, уровень смертности (как в отделении интенсивной терапии, так и после выписки) остаётся на уровне 35-45%4.

Патофизиология ОРДС сложна и включает повреждение эндотелий альвеолярных эпителиев и капилляров, лёгочные и системные воспалительные реакции, а также повреждения лёгких, вызванные аппаратом искусственной вентиляциилёгких 5. Примечательно, что ОРДС, связанный с COVID-19, проявляет выраженные патофизиологические особенности по сравнению с классическим ОРДС, при этом COVID-19 потенциально вызывает более тяжёлый микрососудистый тромбоз и регионально гетерогенноевоспаление 6,7. Учитывая сложную патофизиологию заболевания и высокую гетерогенность, в настоящее время не существует окончательной фармакотерапии для ОРДС. Кроме кортикостероидов и нейромышечных блокаторов — которые условно рекомендуются из-за преимуществ к смертности — другие методы терапии (например, оксид азота [NO], простациклин, интерферон-β, легочные поверхностно-активные вещества и активированный белок C) не показали клинической эффективности. Напротив, β-агонисты (например, альбутерол) и фактор роста кератиноцитов доказали своювредность 8,9. В результате разработка безопасных многофункциональных терапевтических средств остаётся важнейшим приоритетом исследований.

Традиционная китайская медицина (ТКМ), имеющая историю более 3000 лет, используется для профилактики и лечения различных респираторных заболеваний. За тысячелетия клинического применения и модернизации исследований в области ТКМ он продемонстрировал потенциал в управленииОРДС 10,11. ТКМ оказывает свои терапевтические эффекты с помощью многокомпонентных, многопутных и многоцелевых механизмов, особенно за счёт снижения воспалительных реакций, модуляции иммунной функции и защиты лёгочныхтканей 12. Например, инъекция Xuebijing (XBJ), препарат из ТКМ, состоящий из корней Paeonia lactiflora, корневищ Ligusticum chuanxiong, корней Salvia miltiorrhiza, цветов Carthamus tinctorius и корней Angelica sinensis, содержит множество активных компонентов. Он облегчает ОРДС, регулируя иммунную функцию, окислительный стресс и воспаление через сигнальные пути IL-17, HIF-1 иTNF 13. Клинические исследования также показали, что пациенты, подвергавшиеся лечению XBJ, демонстрировали снижение смертности, сокращение пребывания в реанимации и более низкий уровень воспалительныхцитокинов 14. Во время пандемии COVID-19 чрезмерная активация иммунитета, вызванная тяжёлыми воспалительными реакциями, стала критическим фактором в тяжелыхслучаях 15,16. Кроме того, некоторые компоненты ТКМ обладают антиоксидантными свойствами, позволяя им поглощать свободные радикалы и ослаблять повреждения лёгких, вызванные окислительным стрессом. ОРДС часто сопровождается дисфункцией микроциркуляции лёгких, что нарушает газообмен. Некоторые составы ТКМ обладают эффектами, активирующими кровь и разрешающими стазис, улучшая микроциркуляцию для снижения отёка лёгких и улучшения оксигенации. Кроме того, ТКМ может смягчать повреждения лёгких, регулируя пути гибеликлеток 12,17,18. В совокупности эти результаты подчёркивают значительный клинический потенциал ТКМ в лечении ОРДС.

Отвар Дачэнци (DCQD), важная формула в ТКМ при острых состояниях, состоит из четырёх растительных компонентов: ревеня, мирабилита, коры магнолии и незрелого горькогоапельсина 19. Как состав соединения, DCQD проявляет многокомпонентные и многоцелевые взаимодействия, эффективно ингибируя выработку различных воспалительных медиаторов и реактивных видов кислорода, включая фактор некроза опухоли альфа (TNF-α) и интерлейкин-6 (IL-6)20,21. Группа с высокой мобильностью (бокс 1, HMGB1), глубокий воспалительный медиатор, играет ключевую роль в патогенезе и прогрессировании сепсиса. Толлоподобный рецептор 4 (TLR4), рецептор, экспрессируемый на иммунных клетках, активирует воспалительные сигнальные пути ниже по потоку, такие как ядерный фактор-каппа B (NF-κB) и митоген-активированная протеинкиназа (MAPK), при связывании с HMGB1, что приводит к увеличению выделения воспалительных цитокинов. DCQD оказывает терапевтический эффект, модулируя ось сигнализации HMGB1-TLR4, тем самым подавляя активацию NF-κB и p38 MAPK, снижая производство воспалительных цитокинов и смягчая системноевоспаление 22,23. Кроме того, компоненты DCQD оказывают терапевтический эффект, модулируя провоспалительные сигнальные пути, окислительный стресс, апоптоз ипироптоз 24,25,26,27. DCQD также играет ключевую роль в лечении ОРДС, ослабляя гипервоспалительные реакции, вызванные липополисахаридами (ЛПС), и повреждения эпителия лёгких. Механистически он подавляет белок 1, связывающий Z-ДНК 1 (ZBP1), взаимодействующий с рецепторами протеинкиназа 1 (RIPK1)-ПАНоптосом (процесс формирования мультибелкового комплекса, способного вызвать воспалительную гибель клеток), тем самым смягчая ПАНоптоз 28, индуцированныйLPS. Терапевтическое пероральное введение DCQD усиливает экспрессию белков аквапорин-1 (AQP-1) и аквапорин-5 (AQP-5) в ткани лёгких, одновременно ингибируя сигнальный путь TLR4/NF-κB и производство воспалительных цитокинов, что в конечном итоге смягчает воспаление, связанное с ОРДС.

Сложный состав ТКМ, характеризующийся синергетическим эффектом множества соединений, представляет как преимущества, так и вызовы для разъяснения его фармакологических механизмов. Различные компоненты ТКМ могут оказывать терапевтический эффект через различные молекулярные мишени и пути, в то время как потенциальные взаимодействия между этими компонентами дополнительно усложняют всестороннее понимание их интегрированныхмеханизмов 29,30. В частности, фитохимикаты, участвующие в лечении ОРДС, и их механистические пути остаются неуловимыми. Для устранения этих пробелов в знаниях биоинформатика — новая междисциплинарная область, объединяющая аналитику больших данных и искусственный интеллект, — обладает перспективами для выявления активных фармацевтических ингредиентов и расшифровки основных механизмовлекарств 31,32,33. Соответственно, в данном исследовании применяются биоинформатические подходы, включая сетевую фармакологию и молекулярное докирование, для систематического выявления основных фитохимических веществ, молекулярных мишень и путей, лежащих в основе терапевтического эффекта DCQD в лечении ОРДС.

Основываясь на вышеуказанном обосновании, мы выдвигаем гипотезу, что DCQD оказывает терапевтическое воздействие на ОРДС, синергетически модулируя ключевые патологические процессы, включая воспалительную дисрегуляцию и активацию иммунных клеток, через свою многокомпонентную сеть. Чтобы проверить эту гипотезу и выйти за рамки традиционного прогнозирования целей, мы применили интегрированный биоинформатический подход. Ключевая инновация этой стратегии заключается в пересечении потенциальных целей DCQD с генами, связанными с ОРДС, полученными не только из публичных баз данных, но, что важнее, из клинического транскриптомного набора данных (GSE32707) пациентов с сепсис-индуцированным ОРДС. Этот трёхуровневый скрининг направлен на повышение клинической значимости наших результатов и выявление ключевых генов и путей, через которые DCQD может улучшать ARDS, обеспечивая тем самым более точную и надёжную теоретическую основу для механизма его действия.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Все материалы, включая базы данных, программное обеспечение и экспериментальные реагенты, использованные в этом исследовании, перечислены в Таблице материалов. Все экспериментальные процедуры были одобрены Комитетом по этике животных больницы озера Сучжоу Душу (номер разрешения: 2410008).

Скрининг активных компонентов и обнаружение целей DCQD
Активные компоненты составляющих трав ревеня, мирабилита, коры магнолии и незрелого горького апельсина в отваре Да-Чэн-Ци (DCQD) были проверены из базы данных традиционной китайской медицинской системы фармакологии (TCMSP) по следующим критериям: пероральная биодоступность (OB) ≥30% и лекарственная похожость (DL) ≥0,18. Затем были собраны соответствующие цели идентифицированных активных компонентов. Эти пороги широко применяются в исследованиях сетевой фармакологии для фильтрации соединений с благоприятными фармакокинетическими свойствами и более высоким потенциалом быть лекарственноподобнымимолекулами 34,35. Для повышения надёжности отбора соединений и снижения смещения при скрининге в одной базе данных была проведена перекрёстная валидация с использованием базы данных BATMAN-TCM. BATMAN-TCM — это интегративная база данных, которая хранит известные и предсказанные взаимодействия между ингредиентами ТКМ и целевых белками, помогая исследовать фармакологические механизмы ТКМ и открывать лекарства. Обновлённая версия 2.0 предлагает значительно расширенный набор данных TTI и расширенные функции, что делает его ценным ресурсом для понимания молекулярных механизмов TCM и разработки новых методов лечения сложных заболеваний. Были исключены соединения без прогнозируемых целей или с баллами BATMAN-TCM ниже 20. Кроме того, соединения с относительно низкими значениями OB, но с предсказанными мишенями в BATMAN-TCM и хорошо задокументированной фармакологической активностью (например, антрахиноны и флавоноиды) были сохранены в ходе изучения литературы. Для дальнейшего снижения потенциально ложноположительных компонентов вручную исключались эндогенные гормоны и нейротрансмиттероподобные вещества (например, прогестерон и серотонин). Окончательный набор соединений использовался для дальнейшего прогнозирования целей и построения сети. Подробный рабочий процесс иллюстрирован на дополнительном рисунке 1. Окончательный список активных компонентов приведён в Дополнительной таблице 1.

Идентификаторы SMILES (линейный метод обозначения, использующий ASCII-строки для описания химической структуры молекул. Используя конкретные символы и правила, он кодирует атомы, химические связи и молекулярную топологию в непрерывную цепочку символов без пробелов, что позволяет кратко, однозначное и читаемое для компьютера хранение и передачу молекулярной информации каждого активного компонента из базы данных PubChem, а потенциальные цели предсказывались с помощью швейцарского прогноза цели, параметр организма был установлен в «Homo sapiens» и применялся пороговой балл вероятности >0. Целевые наборы, полученные из обеих баз данных, были объединены, а дублирующие записи удалены для генерации окончательного кандидата для DCQD.

Важно отметить, что Mirabilitum (Mangxiao, Na₂SO₄·10H₂O), минеральный препарат из DCQD, не включён в базы данных TCMSP или аналогичных соединений-мишень. Следовательно, из-за ограничения базы данных сеть компонент-мишень, построенная в данном исследовании, не охватывает потенциальные вклады Mirabilitum. Таким образом, сеть основана на фитохимических компонентах других трёх растительных компонентов: Rheum palmatum, магнолии officinalis и Citrus aurantium.

Анализ обогащения целей DCQD
Цели DCQD были импортированы в базу данных метаскейпа для анализа обогащения, при этом вид был ограничен «Homo sapiens». Были проведены анализы обогащения по онтологии генов (GO) и Киотской энциклопедии генов и геномов (KEGG), при этом первый включал биологические процессы (BP), клеточные компоненты (CC) и молекулярные функции (MF). Были выбраны топ-6 результатов по обогащению GO и топ-20 по результатам обогащения KEGG. Графики баров KEGG и GO были созданы с помощью онлайн-инструмента от биоинформатики. Данные импортировались через пакет DOSE в R для построения столбчатого графика онтологии заболевания (DO).

Строительство сети «Фитомедицина — компонент — цель»
Соответствующие компоненты DCQD и соответствующие им цели были импортированы в Cytoscape 3.10.3 для построения сетевой диаграммы, иллюстрирующей взаимосвязь «растительная медицина-компонент-мишень». Плагин CytoNCA, который использовался для расчёта значений степеней, а топ-5 активных компонентов отбирались на основе рейтинга.

Извлечение целей ARDS из публичных баз данных
Используя ключевое слово «острый респираторный дистресс-синдром», связанные с ОРДС мишени были извлечены из баз данных OMIM и GeneCards. В Gene Cards выбирались цели с показателем релевантности >5. После слияния и удаления дубликат из обеих баз данных был получен кандидат-целевой набор для ARDS.

Анализ биоинформатики
Набор данных, связанный с сепсисом и ОРДС, GSE32707 (платформа GPL570, n = 45), включающий данные РНК-секвенции из периферических мононуклеарных клеток крови 30 пациентов с ОРДС, вызванных сепсисом, и 15 здоровых контрольных групп, был загружен из базы данных NCBI GEO. Данные импортировались с помощью пакета GEOquery в R, а нормализация выполнялась с помощью пакета limma для минимизации изменчивости между выборками. Дифференцированно экспрессированные гены (DEG) были идентифицированы с помощью порогов |log2FC| > 1 и p < 0,05. Визуализация проводилась с помощью диаграмм вулканов и тепловых карт. Для анализа путей были проведены анализы обогащения GO и KEGG, результаты которых представлены в виде пузырьковых и барных диаграмм.

Прогнозирование потенциальных целей для DCQD в лечении ОРДС
Диаграмма Венна была создана с помощью онлайн-инструмента биоинформатики для сравнения DEGs, связанных с ОРДС мишень из публичных баз данных и мишеней для лекарств DCQD, тем самым идентифицируя потенциальные терапевтические цели ДККД для ОРДС.

Построение сети взаимодействия белков и белков (PPI) и скрининг основных мишеней
Перекрывающиеся цели импортировались в базу данных STRING с видом, установленным как «Homo sapiens» и пороговым показателем взаимодействия 0,4. Сетевые данные PPI экспортировались в формате TSV и визуализировались с помощью Cytoscape 3.10.3. Плагин CytoHubba применялся для отбора топ-10 целей на основе MCC, MNC, степени, EPC, промежуточности, близости, радиальности и стрессовых показателей. Пересечение этих целей дало 5 основных целей.

Создание сети «Фитомедицина — компонент — таргет»
На основе перекрывающихся целей были определены соответствующие компоненты DCQD. Соответствующие компоненты вместе с их мишенями и связями заболеваний были внесены в Cytoscape 3.10.3 для построения сетевой диаграммы, иллюстрирующей взаимоотношения «фитомедицина-компонент-таргет-болезнь».

Анализ обогащения основных целей и построение сети «растительная медицина-компонент-таргет-путь болезни»
Для изучения возможных биологических функций и ключевых сигнальных путей DCQD в лечении ОРДС основные мишени подвергались анализу обогащения GO и KEGG в Metascape (вид: «Homo sapiens»). Были выбраны топ-10 результатов GO и топ-13 по результатам обогащения KEGG. Визуализация проводилась с помощью биоинформатических инструментов для создания пузырьковых графиков KEGG, GO bar-графиков и пузырьковых графиков Sankey. Кроме того, на основе результатов функционального обогащения в Cytoscape 3.10.3 была построена сетевая диаграмма для иллюстрации взаимосвязи «компонент травяной медицины-таргет-болезнь-путь».

Молекулярная стыковка и визуализация
Вторичные молекулярные структуры соединений были извлечены из базы данных PubChem, а 3D-структуры основных мишень — из базы данных PDB (http://www.rcsb.org/). Молекулы воды и аминокислотные остатки были удалены с помощью PyMOL. Целевые белки и соединения импортировались в AutoDock для молекулярного стыковкивания с целью расчёта энергии связывания. Визуализация проводилась с помощью PyMOL. Тепловая карта энергии связывания была создана с использованием пакета pheatmap в R, с основными целями по оси x, соединениями по оси y и цветовым градиентом, отражающим энергии связывания. Двумерные диаграммы взаимодействия результатов стыковки были созданы с помощью Discovery Studio Visualizer 4.5. Молекулярное стыкование проводилось для оценки возможности связывания между соединениями и мишеньями, а не для прогнозирования реальной ингибирующей эффективности.

Построение модели мыши ARDS
Это исследование было одобрено медицинским этическим комитетом больницы озера Сучжоу Душу (2410008). Были получены здоровые самцы мышей C57BL/6J (n = 30; 20 ± 5 g). Мыши были разделены на контрольную группу (n = 10), группу LPS (n = 10, LPS 10 мг/кг) и группу DCQD (n = 10, получая DCQD 0,9 г/кг перорально в сочетании с LPS 10 мг/кг). Мыши в группе LPS получили внутрибрюшинную инъекцию LPS. Мышям в группе с DCQD вводили DCQD 0,9 г/кг пероральной гаважной кислотой сразу после инъекции ЛПС внутрибрюшно. Измерения проводились непосредственно до и после удаления лёгких у всех мышей. Впоследствии ткани лёгких хранили при -80 °C.

Вестерн-блот анализ (WB)
Белки были выделены из лизатов лёгких мышиных тканей, а их концентрации измерялись с помощью набора для количественной оценки белков BCA. Впоследствии белки денатурировали при кипячении при 95 °C в течение 10 минут. Денатурированные белки были разделены на 10% гель SDS-PAGE, приготовленный с помощью комплекта для приготовления геля, затем перенесён на мембрану PVDF. Чтобы предотвратить неспецифическое связывание, мембраны PVDF блокировались при комнатной температуре на 5 минут с помощью безбелкового быстрого блокирующего буфера. После промывания с помощью PBST мембраны инкубировали ночью при 4 °C с первичными антителами против MMP9, HSP90, MYC и ARG1. После ещё одной промывки с PBST мембраны инкубировали 2 часа при комнатной температуре с помощью козьего противокроличьего препарата IgG(H+L). Наконец, был применён сверхчувствительный набор для обнаружения хемилюминесценции, а химилюминесцентные белковые полоски обнаружены с помощью системы хемилюминесценции BIO-RAD. Анализ в оттенках серого проводился с помощью ImageJ. Антитела, использованные в этом эксперименте, перечислены в дополнительной таблице 2.

Ферментно-связанный иммуносорбентный анализ (ELISA)
Сначала бронхоальвеолярная жидкость для промывания (BALF) была собрана путём трижды промывания 2 мл физиологического раствора. Полученные жидкости для промывания собирались в бассейн и центрифугировали при 10 000 г в течение 10 минут для удаления клеток. Затем супернатант аспирировался и хранился замороженным в жидком азоте. Впоследствии концентрации мишенных цитокинов были определены согласно инструкциям производителя с использованием наборов для ИФА мыши IL-6, набора для ИФА для мыши IL-18 и набора TNF-альфа для ИФА для мыши. Затем реакционная пластина помещалась в считыватель микропластин, и значение оптической плотности (OD) каждой ямы измерялось на длине волны 450 нм, при этом пустая управляющая яма использовалась для нулевой настройки. Наконец, была построена стандартная кривая на основе концентраций и соответствующих значений OD стандартов. Концентрация целевого фактора в каждом образце рассчитывалась согласно стандартному уравнению кривой.

Статистический анализ
Данные анализировались с помощью GraphPad Prism 10.1.2. Значимость различий между группами оценивалась статистически с помощью одностороннего анализа дисперсии или теста Стьюдента. Если значение P меньше 0,05, разница считается значимой; если значение P меньше 0,01, оно считается очень значимым.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Анализ биоактивности DCQD
Чтобы распутать молекулярные механизмы, лежащие в основе биоактивности DCQD, потенциальные цели сначала были выявлены путём скрининга швейцарских баз данных прогнозирования целей и TCMSP. Всего было сопоставлено 16 компонентов ревеня, 17 из незрелого горького апельсина и 2 из коры магнолии, что дало 614 потенциальных мишеней (рисунок 1A). Впоследствии была построена сетевая диаграмма для визуализации взаимосвязей между тремя травяными препаратами...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

ОРДС превратилась в угрожающее жизни заболевание лёгких, возлагающее значительную нагрузку на глобальное здравоохранение, с годовой показателем от 1,5 до 79 случаев на 100 000 человек, а уровень смертности варьируется от 34,9% до 46,1% при различных уровняхтяжести 37. Несмотря на достижения в методах механической вентиляции, включая защитную вентиляцию лёгких и положение на лёже, клинические результаты остаются неоптимальными из-за гетерогенности патофизиологическ...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов. Генеративный ИИ и технологии с поддержкой ИИ не использовались при подготовке этой работы.

Благодарности

Это исследование было поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (номер гранта: 82570078).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Поликлональное антитело к аргиназе-1Protein Tech Group Inc., США16001-1-AP
AutoDockИсследовательский институт СкриппсаNAhttp://autodock.scripps.edu/
База данных BATMAN-TCM Пекинский университет китайской медициныNAhttp://bionet.ncpsb.org.cn/batman-tcm/
Комплект для количественной оценки белков BCAServicebioG2026
БиоинформатикаБиоинформатикаNAhttps://www.bioinformatics.com.cn/
Система хемилюминесцентной визуализации BIO-RADТермо Фишер Сайентификhttps://www.bio-rad.com/en-in/category/chemidoc-imaging-systems?ID=NINJ0Z15
Мыши C57BL/6JХанчжоу Цзыюань Лабораторная Технология Животных Ко., Лтд
c-MYC поликлональное антителоProtein Tech Group Inc., США10828-1-AP
ЦитоскейпЦитоскейпверсия 3.10.3https://cytoscape.org/
DCQDОтделение традиционной китайской медицины больницы озера Сучжоу Душу
Discovery Studio Visualizer ОткрытиеВерсия 4.5
GraphPad Prism ДотматикаВерсия 10.1.2https://www.graphpad.com/
Поликлональное антитело GAPDHProtein Tech Group Inc., США10494-1-AP
Набор для приготовления геляServicebioG2003
GeneCards  База данныхЦентр генома человека CrownNAhttps://previous.genecards.org/
База данных GEOНациональный центр биотехнологической информации (NCBI)GSE32707 (платформа GPL570, n=45)
HRP-конъюгированный Affinipure Goat Anti-Rabbit IgG(H+L)Protein Tech Group Inc., СШАSA00001-2
Поликлональное антитело HSP90Protein Tech Group Inc., США13171-1-AP
Липополисахариды (LPS)SolarbioL8880
База данных MetascapeNIHNAhttps://metascape.org/gp/index
Считыватель микропластинBioTeKhttps://www.agilent.com/en/product/cell-analysis/microplate-readers?srs
ltid=AfmBOoqJhJhNJW6vNU
fnskFb9jjcTgXww1A1km-JVP
P1SScq1Mx78HBi
Поликлональное антитело MMP-9 (N-терминальное)Protein Tech Group Inc., США10375-2-AP
Набор мыши IL-18 ELISAServicebioGEH0010
Набор мыши IL-6 ELISAServicebioGEM0001
Набор ELISA для мыши TNF-alphaServicebioGEH0004
База данных OMIMУниверситет Джонса ХопкинсаNAhttps://www.omim.org/
Omni-ECL™ Комплект для обнаружения сверхчувствительной хемилюминесценцииEpizyme BiotechSQ201
База данных PDBRCSBNAhttp://www.rcsb.org/
Безбелковый буфер быстрого блокированияEpizyme BiotechG2052
База данных PubChemНациональный центр биотехнологической информации (NCBI)https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/
Мембрана PVDFMerckNA
PyMOLШрёдингерверсия 3.10.3
База данных STRINGГлобальная коалиция по биоданным и эликсирNAhttps://cn.string-db.org/
Швейцарская база данных прогнозирования целейШвейцарский институт биоинформатикиNAhttp://www.swisstargetprediction.cn/
База данных традиционной китайской медицинской фармакологии (TCMSP)Северо-Западный политехнический университетВерсия 2.3https://www.tcmsp-e.com/

Ссылки

  1. ARDS Definition task force. Acute respiratory distress syndrome: the Berlin definition. JAMA. 307 (23), 2526-2533 (2012).
  2. Ashbaugh, D. G., Bigelow, D. B., Petty, T. L., Levine, B. E. Acute respiratory distress in adults. Lancet. 2 (7511), 319-323 (1967).
  3. Matthay, M. A., et al. A new global definition of acute respiratory distress syndrome. Am. J. Respir. Crit. Care Med. 209 (1), 37-47 (2024).
  4. Jia, F., et al. A prediction model for 30-day mortality in patients with ARDS admitted to the intensive care unit. Eur J Med Res. 30 (1), 559(2025).
  5. Bos, L. D. J., Ware, L. B. Acute respiratory distress syndrome: causes, pathophysiology, and phenotypes. Lancet. 400 (10358), 1145-1156 (2022).
  6. Lippi, G., Mattiuzzi, C., Favaloro, E. J. Prone position and the risk of venous thrombosis in COVID-19 patients with respiratory failure. Semin Thromb Hemost. 50 (7), 1019-1021 (2024).
  7. Ball, L., et al. Understanding the pathophysiology of typical acute respiratory distress syndrome and severe COVID-19. Expert Rev Respir Med. 16 (4), 437-446 (2022).
  8. Battaglini, D., Iavarone, I. G., Rocco, P. R. M. An update on the pharmacological management of acute respiratory distress syndrome. Expert Opin Pharmacother. 25 (9), 1229-1247 (2024).
  9. Matera, M. G., Rogliani, P., Bianco, A., Cazzola, M. Pharmacological management of adult patients with acute respiratory distress syndrome. Expert Opin Pharmacother. 21 (17), 2169-2183 (2020).
  10. Rahman, M. M., et al. Natural therapeutics and nutraceuticals for lung diseases: Traditional significance, phytochemistry, and pharmacology. Biomed Pharmacother. 150, 113041(2022).
  11. Chen, Z., Ye, S. Y. Research progress on antiviral constituents in traditional Chinese medicines and their mechanisms of action. Pharm Biol. 60 (1), 1063-1076 (2022).
  12. Liu, Y., et al. Pharmacological mechanisms of traditional Chinese medicine against acute lung injury: From active ingredients to herbal formulae. Phytomedicine. 135, 155562(2024).
  13. Li, J., Shen, M., Yin, Z. Exploring the mechanism of action of xuebijing injection in treating acute respiratory distress syndrome based on network pharmacology and animal experiments. J Inflamm Res. 18, 6037-6047 (2025).
  14. Zhang, Y., Wang, J., Liu, Y. M., Yang, H., Wu, G. J., He, X. H. Analysis of the efficacy and mechanism of action of xuebijing injection on ARDS using meta-analysis and network pharmacology. BioMed Res Int. 2021, 8824059(2021).
  15. Mehta, P., et al. COVID-19: consider cytokine storm syndromes and immunosuppression. Lancet. 395 (10229), 1033-1034 (2020).
  16. Cavalcante-Silva, L. H. A., et al. Neutrophils and COVID-19: The road so far. Int Immunopharmacol. 90, 107233(2021).
  17. Zhang, Y., et al. Electroacupuncture alleviates LPS-induced ARDS through α7 nicotinic acetylcholine receptor-mediated inhibition of ferroptosis. Front Immunol. 13, 832432(2022).
  18. Zhang, H., et al. Pharmacodynamic advantages and characteristics of traditional Chinese medicine in prevention and treatment of ischemic stroke. Chin Herb Med. 15 (4), 496-508 (2023).
  19. Liu, Z., et al. Dachengqi Decoction alleviates intestinal inflammation in ovalbumin-induced asthma by reducing group 2 innate lymphoid cells in a microbiota-dependent manner. J Tradit Complement Med. 13 (2), 183-192 (2023).
  20. Shuhan, W., et al. Dachengqi decoction ameliorated liver injury in liver fibrosis mice by maintaining gut vascular barrier integrity. Phytomedicine. 136, 156272(2025).
  21. Yin, F. T., et al. Prediction of the mechanism of Dachengqi Decoction treating colorectal cancer based on the analysis method of " into serum components -action target-key pathway.". J Ethnopharmacol. 293, 115286(2022).
  22. Chen, Z., et al. Dachengqi Decoction attenuates inflammatory response via inhibiting HMGB1 mediated NF-κB and P38 MAPK signaling pathways in severe acute pancreatitis. Cell Physiol Biochem. 37 (4), 1379-1389 (2015).
  23. Zhu, Q., et al. Large Chengqi Decoction improves sepsis-related intestinal damage by inhibiting inflammatory response through the HMGB1-TLR4 signaling pathway. J Inflamm Res. 18, 5415-5425 (2025).
  24. Vajdi, M., Karimi, A., Karimi, M., Abbasalizad Farhangi, M., Askari, G. Effects of luteolin on sepsis: A comprehensive systematic review. Phytomedicine. 113, 154734(2023).
  25. Gao, L. L., Wang, Z. H., Mu, Y. H., Liu, Z. L., Pang, L. Emodin promotes autophagy and prevents apoptosis in sepsis-associated encephalopathy through activating BDNF/TrkB signaling. Pathobiology. 89 (3), 135-145 (2022).
  26. Fu, W., et al. Emodin inhibits NLRP3 inflammasome activation and protects against sepsis via promoting FUNDC1-mediated mitophagy. Int J Biol Sci. 21 (8), 3631-3648 (2025).
  27. Chunlian, W., Heyong, W., Jia, X., Jie, H., Xi, C., Gentao, L. Magnolol inhibits tumor necrosis factor-α-induced ICAM-1 expression via suppressing NF-κB and MAPK signaling pathways in human lung epithelial cells. Inflammation. 37 (6), 1957-1967 (2014).
  28. Zhang, M., et al. Dachengqi decoction dispensing granule ameliorates LPS-induced acute lung injury by inhibiting PANoptosis in vivo and in vitro. J Ethnopharmacol. 336, 118699(2025).
  29. Li, J., et al. Macrophagedriven pathogenesis in acute lung injury/acute respiratory disease syndrome: Harnessing natural products for therapeutic interventions (Review). Mol Med Rep. 31 (1), 16(2025).
  30. He, Y. Q., et al. Natural product derived phytochemicals in managing acute lung injury by multiple mechanisms. Pharmacol Res. 163, 105224(2021).
  31. He, T., et al. Integrating network pharmacology and non-targeted metabolomics to explore the common mechanism of Coptis Categorized Formula improving T2DM zebrafish. J Ethnopharmacol. 284, 114784(2022).
  32. Liu, D., Zhang, Y., Bai, B., Xiong, X., Zhou, Q., Shi, R. Integration of single-cell RNA sequencing and network pharmacology to elucidate the effect of Yantiao Formula on alleviating ALI by regulating the polarization of alveolar macrophages. J Ethnopharmacol. 343, 119436(2025).
  33. Mao, X., et al. Toosendanin alleviates acute lung injury by reducing pulmonary vascular barrier dysfunction mediated by endoplasmic reticulum stress through mTOR. Phytomedicine. 136, 156277(2025).
  34. Li, X., Liu, Z., Liao, J., Chen, Q., Lu, X., Fan, X. Network pharmacology approaches for research of Traditional Chinese Medicines. Chin J Nat Med. 21 (5), 323-332 (2023).
  35. Zhao, L., et al. Network pharmacology, a promising approach to reveal the pharmacology mechanism of Chinese medicine formula. J Ethnopharmacol. 309, 116306(2023).
  36. Hsin, K. Y., Ghosh, S., Kitano, H. Combining machine learning systems and multiple docking simulation packages to improve docking prediction reliability for network pharmacology. PloS One. 8 (12), e83922(2013).
  37. Mannes, P. Z., et al. Molecular imaging of chemokine-like receptor 1 (CMKLR1) in experimental acute lung injury. Proc Nat Acad Sci U. 120 (3), e2216458120(2023).
  38. Lu, Y., Li, W., Qi, S., Cheng, K., Wu, H. Mapping knowledge structure and emerging trends of extracorporeal membrane oxygenation for acute respiratory distress syndrome: a bibliometric and visualized study. Front Med. 11, 1365864(2024).
  39. Sherman, E., Han, M. H. Acute and chronic management of neuromyelitis optica spectrum disorder. Curr Treat Options Neurol. 17 (11), 48(2015).
  40. Piccinini, A. M., Midwood, K. S. DAMPening inflammation by modulating TLR signalling. Mediators Inflamm. 2010, 672395(2010).
  41. Al-Husinat, L., et al. A narrative review on the future of ARDS: evolving definitions, pathophysiology, and tailored management. Crit Care. 29 (1), 88(2025).
  42. Ma, W., et al. Advances in acute respiratory distress syndrome: focusing on heterogeneity, pathophysiology, and therapeutic strategies. Signal Transduct Target Ther. 10 (1), 75(2025).
  43. Cao, Z., et al. Targeting of the pulmonary capillary vascular niche promotes lung alveolar repair and ameliorates fibrosis. Nat Med. 22 (2), 154-162 (2016).
  44. Fang, C., Wang, Y., Pan, Z. Formation of self-assembly aggregates in traditional Chinese medicine decoctions and their application in cancer treatments. RSC advances. 15 (7), 5476-5506 (2025).
  45. Shuhan, W., et al. Dachengqi decoction ameliorated liver injury in liver fibrosis mice by maintaining gut vascular barrier integrity. Phytomedicine. 136, 156272(2025).
  46. Pan, G., Wu, Y., Liu, Y., Zhou, F., Li, S., Yang, S. Dachengqi decoction ameliorates sepsis-induced liver injury by inhibiting the TGF-β1/Smad3 pathways. Journal of Traditional and Complementary Medicine. 14 (3), 256-265 (2024).
  47. Guo, W., et al. Dachengqi decoction for the treatment of acute pancreatitis: a comprehensive analysis based on metabolites, pharmacokinetics, and metabolites efficacy mechanisms. Front Pharmacol. 16, 1549909(2025).
  48. Yin, F. T., et al. Prediction of the mechanism of Dachengqi Decoction treating colorectal cancer based on the analysis method of " into serum components -action target-key pathway.". J Ethnopharmacol. 293, 115286(2022).
  49. Hu, X., Liu, S., Zhu, J., Ni, H. Dachengqi decoction alleviates acute lung injury and inhibits inflammatory cytokines production through TLR4/NF-κB signaling pathway in vivo and in vitro. J Cell Biochem. 120 (6), 8956-8964 (2019).
  50. Yang, J. Y., et al. Material basis and molecular mechanism of Dachengqi Decoction in treatment of acute pancreatitis based on network pharmacology. Chin J Chin Materia Medica. 45 (6), 1423-1432 (2020).
  51. Lu, X., et al. Integrating network pharmacology, transcriptome and artificial intelligence for investigating into the effect and mechanism of ning fei ping xue decoction against the acute respiratory distress syndrome. Front Pharmacol. 12, 731377(2021).
  52. Liang, X., et al. Study on intervention mechanism of yiqi huayu jiedu decoction on ARDS based on network pharmacology. Evid-Based Complement Alternat Med. 2020, 4782470(2020).
  53. Yang, B., Liu, X., Liang, Y., Li, Y. Chemical inhibition of HSP90 inhibits TNF-α mediated proliferation and induces apoptosis in human rheumatoid arthritis fibroblast-like synoviocytes. J Cell Biochem. 120 (2), 2547-2553 (2019).
  54. Zhang, X., et al. Ponicidin-induced conformational changes of HSP90 regulates the MAPK pathway to relieve ulcerative colitis. J Ethnopharmacol. 321, 117483(2024).
  55. Albakova, Z. HSP90 multi-functionality in cancer. Front Immunol. 15, 1436973(2024).
  56. Chien, L. H., Deng, J. S., Jiang, W. P., Chou, Y. N., Lin, J. G., Huang, G. J. Evaluation of lung protection of Sanghuangporus sanghuang through TLR4/NF-κB/MAPK, keap1/Nrf2/HO-1, CaMKK/AMPK/Sirt1, and TGF-β/SMAD3 signaling pathways mediating apoptosis. Biomed Pharmacother. 165, 115080(2023).
  57. Warburton, D., Shi, W., Xu, B. TGF-β-Smad3 signaling in emphysema and pulmonary fibrosis: an epigenetic aberration of normal development. Am J Physiol Lung Cell Mol Physiol. 304 (2), L83-L85 (2013).
  58. Yadav, P., et al. Macrophage-fibroblast crosstalk drives Arg1-dependent lung fibrosis via ornithine loading. bioRxiv: The Preprint Server for Biology. , (2024).
  59. Lamoke, F., et al. Amyloid β peptide-induced inhibition of endothelial nitric oxide production involves oxidative stress-mediated constitutive eNOS/HSP90 interaction and disruption of agonist-mediated Akt activation. J Neuroinflamm. 12, 84(2015).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

Сеть белок-белковых взаимодействийхемокиновый сигналингNOD-подобный рецепторнейтрофильные внеклеточные ловушкимолекулярный докингвоспалительный ответ
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.