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Medicine

Analyses basées sur la pharmacologie comportementale et de réseau pour la médecine traditionnelle mongole Zadi-5 dans un modèle de dépression chez le rat

Published: February 24, 2023 doi: 10.3791/64832
Automatic Translation
*1, *1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1
1Faculty of Mongolian Medicine, Inner Mongolia Medical University, 2Affiliated Hospital of Inner Mongolia Medical University
* These authors contributed equally

Summary

Le présent protocole décrit une méthode de validation des tests comportementaux et de prédiction bioinformatique de l’efficacité thérapeutique de Zadi-5, un médicament traditionnel mongol, dans la dépression.

Abstract

Zadi-5 est un médicament traditionnel mongol qui est largement utilisé pour le traitement de la dépression et des symptômes d’irritation. Bien que les effets thérapeutiques de Zadi-5 contre la dépression aient été indiqués dans des études cliniques précédemment rapportées, l’identité et l’impact des composés pharmaceutiques actifs présents dans le médicament n’ont pas été entièrement élucidés. Cette étude a utilisé la pharmacologie en réseau pour prédire la composition du médicament et identifier les composés thérapeutiquement actifs dans les pilules Zadi-5. Ici, nous avons établi un modèle de stress léger chronique imprévu (CUMS) chez le rat et effectué un test en champ ouvert (OFT), une analyse du labyrinthe aquatique de Morris (MWM) et un test de consommation de saccharose (SCT) pour étudier l’efficacité thérapeutique potentielle de Zadi-5 dans la dépression. Cette étude visait à démontrer les effets thérapeutiques de Zadi-5 sur la dépression et à prédire la voie critique de l’action de Zadi-5 contre la maladie. Les scores verticaux et horizontaux (OFT), SCT et les nombres de croisement de zone des groupes fluoxétine (contrôle positif) et Zadi-5 étaient significativement plus élevés (P < 0,05) que ceux des rats du groupe CUMS sans traitement. Selon les résultats de l’analyse pharmacologique du réseau, la voie PI3K-AKT s’est avérée essentielle pour l’effet antidépresseur de Zadi-5.

Introduction

La dépression, également connue sous le nom de trouble dépressif majeur (TDM), est une maladie neuropsychiatrique grave responsable d’un fardeau médical et économique croissant pour la société. En raison de la complexité, de la morbidité et des taux de mortalité associés, une quantité importante de recherches a été menée pour trouver des remèdes à la maladie 1,2. Selon une enquête sur la santé mentale menée par l’Organisation mondiale de la santé, environ 350 millions de personnes souffrent actuellement de dépression et de symptômes associés dans le monde. On prévoit que la dépression dépassera le cancer et les maladies cardiovasculaires en tant que principale cause de morbidité dans le monde d’ici 2030. Ainsi, la prévention et le traitement de la dépression deviendront une priorité mondiale dans un avenir proche3. La pathogenèse du TDM n’a pas encore été élucidée. Pourtant, elle est communément attribuée aux facteurs suivants : prédisposition génétique, dysfonctionnement de l’axe hypothalamus-hypophyso-surrénalien, réduction de la sécrétion de neurotransmetteurs, neuroinflammation induite par la dysrégulation neuro-immunitaire, apoptose cellulaire et réduction de la prolifération cellulaire 4,5.

Parmi ces facteurs, la neuroinflammation induite par le dérèglement neuroimmunitaire et l’altération de la sécrétion de facteurs neurotrophiques ont fait l’objet d’une attention particulière pour leur rôle dans le développement de la dépression et de nombreuses autres maladies psychiatriques6. Au cours de la dernière décennie, les chercheurs ont démontré que l’hippocampe est le site dominant des fonctions nerveuses régénératrices et qu’il est impliqué dans la régulation des émotions et de la cognition. À cet égard, les neurones de l’hippocampe sont reconnus comme de nouvelles cibles thérapeutiques pour les médicaments antidépresseurs en cours de développement 7,8. De plus, l’hippocampe serait également impliqué dans la mémoire à court et à long terme dans l’apprentissage et la consolidation des souvenirs. Plus précisément, la pénurie de neurones pyramidaux dans la région CA1 de l’hippocampe provoque une amnésie rétrograde et antérograde9. Une stratégie thérapeutique antidépressive typique vise à améliorer la prolifération cellulaire et la neurogenèse dans le gyrus denté de l’hippocampe. Les composés dérivés de produits naturels et les petites molécules synthétisées à l’aide de techniques de chimie médicinale sont considérés comme les principales sources d’agents thérapeutiques innovants pour diverses affections neuropsychiatriques.

Les médecines traditionnelles mongoles, qui ont une longue histoire et un système médical théorique bien étayé, descendent des nomades du plateau mongol Ces médicaments présentent des effets multi-cibles et multi-voies en raison des divers composants médicinaux qui agissent de concert pour générer des fonctions synergiques. Zadi-5 est une formulation bien établie parmi ces médicaments et a été enregistrée pour la première fois dans « Expérience clinique du Dr Gao Shi », écrit par un clinicien mongol exceptionnel appelé Dr Gao Shi (1804-1876). C’est une pratique clinique depuis longtemps en Mongolie d’utiliser ces pilules pour traiter les symptômes de détresse, de palpitations, d’irritation et de douleur cardiaque lancinante10,11. De plus, Zadi-5 a des effets prouvés sur le soulagement de la dépression post-AVC chez les patients touchés12. Les recherches expérimentales récentes sur le CUMS ont révélé que la formulation Zadi-5 soulage la dépression en régulant les neurotransmetteurs centraux13 ; En effet, avec Zadi-5, des niveaux accrus de facteur neurotrophique dérivé du cerveau (BDNF) et de récepteur B de la tyrosine kinase (TrkB) ont été détectés et corrélés à une amélioration de l’apprentissage et de la mémoire dans un modèle de dépression chez le rat14. Cependant, le mécanisme d’action exact de Zadi-5 pour un tel soulagement de la dépression n’a pas été élucidé.

Cette étude visait à démontrer les effets thérapeutiques de Zadi-5 contre la dépression chez le rat à l’aide d’un test comportemental et à identifier les composants de Zadi-5 à l’aide de la pharmacologie des systèmes de médecine traditionnelle chinoise (TCMSP) et de la prédiction de cibles suisses pour prédire les mécanismes potentiels sous-jacents à l’efficacité de Zadi-5, un médicament traditionnel mongol, dans le traitement de la dépression.

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Protocol

Tous les protocoles expérimentaux ont été approuvés par le Comité d’éthique des soins expérimentaux sur les animaux de l’Université médicale de Mongolie intérieure et ont suivi les directives des National Institutes of Health sur les soins et l’éthique des animaux. Des rats Sprague Dawley mâles (SD) âgés de 8 semaines (200 g ± 20 g) ont été logés dans une pièce à température contrôlée (22 °C ± 2 °C) et à humidité (55 % ± 15 %) selon un cycle lumière/obscurité régulé de 12 h/12 h pendant 1 semaine. Reportez-vous à la figure 1 pour le flux de travail de l’analyse pharmacologique en réseau.

1. Test comportemental chez le rat

  1. Etablir un modèle de rat CUMS
    1. Appliquer les stimuli suivants combinés à l’isolement pendant 28 jours à tous les rats, à l’exception des témoins : inversion du cycle lumière/obscurité pendant 24 h, privation de nourriture pendant 24 h, privation d’eau pendant 24 h, secousses de niveau à grande vitesse pendant 15 min (une fois/s), pince de queue pendant 2 min, nage en eau froide (4 °C) pendant 5 min, Stimulation thermique à 45 °C et rembourrage humide pendant 24 h (tableau 1). Élevez les rats dans des cages individuelles.
      REMARQUE : Évitez de répéter le même type de stimuli pendant des jours consécutifs.  Les procédures ci-dessus pour établir un modèle de rat CUMS ont été approuvées par le comité d’éthique animale et décrites précédemment15.
  2. Préparation des médicaments
    1. Pulvérisez la pilule Zadi-5 dans un broyeur et préparez une solution de 1,16 g/mL dans de l’eau distillée. Préparer séparément une solution de fluoxétine de 0,36 mg/mL dans de l’eau distillée.
  3. Administration de médicaments
    1. Divisez les rats au hasard en six groupes (n = 10) : témoin (CON), modèle (MOD), groupe Zadi-5 (Zadi-5, 1,6 g de Zadi-5/kg16), groupe fluoxétine (fluoxétine, 3,6 mg de fluoxétine/kg). Une fois par jour pendant 28 jours, administrer 1 mL/g par rat de la solution médicamenteuse appropriée par gavage et traiter les groupes CON et MOD avec un volume égal d’eau distillée.
      REMARQUE : Le gavage commence au début de l’établissement du modèle pour tous les groupes.
  4. Test en champ libre (OFT)
    1. Divisez une boîte noire (50 cm x 50 cm x 30 cm) en neuf régions carrées de surface égale. Équipez la box d’un système d’analyse de suivi vidéo. Un jour après le dernier gavage, placez le rat dans la case centrale, et notez ses activités horizontales et verticales pendant 3 min.
    2. Marquez le nombre de cases croisées avec toutes les pattes comme une activité horizontale, et notez la position debout et le toilettage comme une activité verticale. Après chaque test, nettoyez la boîte avec de l’alcool à 75 % afin d’éliminer l’odeur du rat pour les tests ultérieurs17.
  5. Test de consommation de saccharose (SCT)
    1. Pesez les bouteilles respectives avant et après la consommation et calculez les taux de préférence de saccharose sur 60 minutes le jour 0, le jour 7, le jour 14, le jour 21 et le jour 28 à l’aide de l’équation (1) :
      Consommation de saccharose = Equation 1 × 100% (1)
  6. Labyrinthe aquatique Morris (MWM)
    1. Divisez la piscine en quatre quadrants. Classez les quadrants de un à quatre et placez la plate-forme cachée dans le troisième quadrant, à 1 cm sous la surface de l’eau.
    2. Placez le sujet rat dans le labyrinthe dans différents quadrants pour rechercher la plate-forme pendant 120 s et enregistrez le temps de latence à l’aide du système d’analyse de la piste vidéo MWM.
    3. Placez le sujet rat dans une position fixe dans la piscine. Si le sujet ne trouve pas la plate-forme cachée en 120 s, enregistrez la latence à 120 s.
    4. Ensuite, délogez la plate-forme, placez le rat dans l’eau et notez le nombre de passages de zone pendant 120 s.
    5. Ajoutez du lait à la piscine pour un certain niveau d’opacité. Maintenir la température de l’eau entre 23 °C ± 1 °C pendant l’expérience.

2. Prédiction pharmacologique du réseau

  1. Criblez les composants actifs de Zadi-5.
    1. Parcourez la pharmacologie des systèmes de médecine traditionnelle chinoise (TCMSP, https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php) et entrez « Graines de semence de Myristicae », « Racines d’Aucklandiae Radix » et « Piperis Longi Fructus » dans la section « nom de l’herbe » pour obtenir les noms des produits chimiques. Définir l’indice pharmacocinétique de biodisponibilité orale (OB) sur >30 % et l’indice de pharmacogence (DL) sur >0,18 (Fichier supplémentaire 1).
    2. Recherche « Rou Dou Kou » (Myristica fragrans Houtt), « Tu Mu Xiang » (Inula helenium L.), « Mu Xiang » (Aucklandia lappa Decne.), « Guang Zao » (Choerospondias axillaris Roxb. Burtt Hill) et « Bi Ba » (Piper longum L.) dans la Pharmacopée de médecine chinoise (http://www.zhongyaocai360.com/zhongguoyaodian/) pour identifier les noms chimiques de chaque composant.
    3. Recherchez les noms chimiques identifiés dans PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/) pour trouver l’isomère SMILES ou InChIkey
  2. Identifier les protéines cibles des composants actifs de Zadi-5.
    1. Identifiez les protéines cibles des composants actifs à l’aide de SEA (http://sea.bkslab.org/), BATMAN (http://bionet.ncpsb.org.cn/batman-tcm/) et Swiss Target Prediction (http://www.swisstargetprediction.ch/) avec l’isomère SMILES ou InChIkey, et trouvez les protéines qui se chevauchent.
    2. Utilisez la base de données de protéines UniProt (http://www.uniprot.org/uploadlists/) pour convertir les cibles identifiées en noms de gènes unifiés.
  3. Rechercher les protéines cibles de la dépression.
    1. Recherchez et identifiez les cibles protéiques potentielles de la dépression en utilisant les mots-clés « dépression » et « trouble dépressif » dans Genecards (https://www.genecards.org/), Disgenet (https://www.disgenet.org/) et Drugbank (https://www.drugbank.com/).
  4. Trouvez les gènes cibles.
    1. Parcourez le diagramme de Venn (http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/Venn/), téléchargez les cibles des composants actifs de Zadi-5 dans la liste-1, téléchargez les cibles de dépression dans la liste-2 et soumettez. Procurez-vous le diagramme de Venn et filtrez les cibles candidates qui se chevauchent.
  5. Construisez le réseau.
    1. Construisez une feuille de calcul appelée « Type et réseau » (Fichier supplémentaire 2). « Type » est la signature du réseau, et « Réseau » illustre la relation entre les signes.
    2. Exportez le « Type et le Réseau » vers Cytoscape v3.9.0 pour construire le réseau « Zadi-5 herbes-ingrédients-maladies cibles ».
  6. Analyser le réseau d’interaction protéine-protéine (IPP) des candidats cibles.
    1. Définissez les cibles communes dans la base de données STRING (https://cn.string- db.org/) pour analyser leurs interactions. Définissez le type de protéine comme « homo sapiens ». Définissez la valeur du seuil d’interaction sur 0,9 et sélectionnez uniquement les types vérifiés expérimentalement. N’affichez pas les noeuds de l’île solitaire.
  7. Effectuer des analyses d’enrichissement des voies liées à la cible dans le cadre de l’Encyclopédie des gènes et des génomes (KEGG) et de l’ontologie génique (GO).
    1. Collez 86 cibles antidépressives potentielles de Zadi-5 dans la fourchette d’analyse de départ de DAVID (https:// david.ncifcrf.gov/) pour étudier les voies de signalisation associées en effectuant la fonction d’ontologie génique (GO) - y compris le processus biologique, la composante cellulaire et la fonction moléculaire - et les analyses d’enrichissement de la voie de l’Encyclopédie des gènes et des génomes de Kyoto (KEGG).
      REMARQUE : KEGG est visualisé dans le graphique à bulles à l’aide d’un IMageGP en ligne (http://www.ehbio.com /ImageGP/index.php/Home/Index/). La taille de la bulle représente le nombre de cibles enrichies dans la voie indiquée, et la couleur de la bulle représente la valeur P de l’enrichissement.
  8. Construire le réseau pour illustrer les composés actifs de Zadi-5 qui interagissent avec la voie de signalisation PI3K-AKT.
    1. Téléchargez le document sur la voie KEGG, sélectionnez les gènes de la voie PI3K-AKT à partir de l’analyse d’enrichissement et collez-les sur la feuille de calcul pour construire un document « Type et réseau ».
    2. Exportez le document « Type et réseau » vers le Cytoscape pour générer le « réseau de composés-cibles-voies visualisés PI3K-AKT » (Fichier supplémentaire 3).
      REMARQUE : « Type » est la signature du réseau, et « Réseau » illustre la relation entre les panneaux.

3. Analyse statistique

  1. Utilisez une analyse de variance à un facteur (ANOVA), suivie du test post-hoc de Duncan, pour déterminer les différences significatives dans les paramètres biochimiques et d’expression génique. Calculez la moyenne ±écart-type (ET) et visualisez les données. Considérez P < 0,05 comme statistiquement significatif.

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Representative Results

Test comportemental chez l’animal
Résultats des tests comportementaux dans le modèle de dépression de rat induite par le CUMS
Aucune différence significative entre les groupes testés n’a été trouvée pour le score OFT, la consommation de saccharose et l’analyse MWM avant la stimulation CUMS. Après l’établissement du modèle CUMS, les scores verticaux et horizontaux du groupe MOD étaient inférieurs à ceux du groupe CON (P < 0,05). Par rapport au groupe MOD, les scores verticaux et horizontaux des groupes POS et Zadi-5 étaient significativement plus élevés (P < 0,05) (Figures 2A,B).

Au jour 0, les groupes testés n’avaient pas de différence significative dans la consommation de saccharose (%). La consommation de saccharose (%) des groupes Zadi-5 et POS était supérieure à celle du groupe MOD au jour 28 (Figure 2C).

Par rapport au groupe CON, la latence du groupe MOD pour trouver la plate-forme dans le MWM était significativement plus élevée (P < 0,01). La latence dans le groupe POS était nettement inférieure à celle du groupe MOD. Les latences des rats du groupe Zadi-5 étaient plus faibles que celles du groupe MOD, mais pas à un degré significatif. En ce qui concerne le nombre de passages à niveau, le groupe MOD a enregistré moins de passages à niveau que le groupe CON. Les groupes POS et Zadi-5 ont montré plus de croisements que le groupe MOD (Figure 2D,E).

Prédiction de la pharmacologie en réseau
Il y avait 134 composants actifs dans Zadi-5, et 220 protéines candidates cibles ont été récupérées pour ces composants. De plus, 1 000 cibles protéiques liées à la dépression ont été prédites. Selon l’analyse du diagramme de Venn, 86 cibles qui se chevauchent ont été identifiées comme les cibles critiques liées à la dépression de Zadi-5 (Figure 3). Sur la base de ces résultats, des « cibles Zadi-5 herbes-ingrédients-maladies » et une analyse du réseau PPI des candidats cibles ont été construites (Figure 4A, B, Figure 5 et Tableau 2). La voie PI3K-AKT a montré des bords relativement irréguliers, ce qui indique que cette voie est essentielle à l’effet antidépresseur de Zadi-5. Selon l’analyse de la voie KEGG, la voie de signalisation PI3K-AKT était classée septième (Figure 6) et était associée à de nombreuses voies de signalisation. Par conséquent, elle a été considérée comme relativement plus importante que les autres voies d’enrichissement (figure 7A-C et figure 8).

Figure 1
Figure 1 : Workflow de l’analyse pharmacologique en réseau pour la validation in vivo. Abréviations : PPI = interaction protéine-protéine ; KEGG = Encyclopédie des gènes et des génomes de Kyoto ; GO = Ontologie des gènes ; OFT = test en champ ouvert ; MWM = Labyrinthe d’eau Morris ; SCT = test de consommation de saccharose. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 2
Figure 2 : Effets de Zadi-5 sur le modèle de dépression chez le rat induit par le CUMS. (A) Scores verticaux de l’OFT. (B) Scores horizontaux OFT. (C) Niveau de consommation de saccharose (%) au jour 0 et au jour 28. (D) Temps de latence pour le test MWM. (E) Numéros de passage à niveau pour l’essai MWM. ##P < 0,01 indique que le groupe MOD CUMS a montré des différences significatives par rapport au groupe CON. *P < 0,05 indique que le groupe POS et le groupe Zadi-5 ont montré des différences significatives par rapport au groupe MOD. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 3
Figure 3 : Diagramme de Venn des cibles protéiques de Zadi-5 et des protéines associées à la dépression. Le cercle rouge représente les cibles des composants actifs de Zadi-5, tandis que le cercle bleu représente les protéines associées à la dépression. L’intersection des deux couleurs représente les protéines qui se chevauchent et qui peuvent être identifiées comme les cibles thérapeutiques pour le soulagement de la dépression par Zadi-5. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 4
Figure 4 : Construction du « réseau Zadi-5 herbes-ingrédients-maladies cibles ». Les parallélogrammes rouges représentent Zadi-5 et ses herbes, tandis que les cercles roses, oranges, jaunes, verts et violets représentent les composants de chaque herbe. Les losanges bleus représentent les protéines associées à la dépression, qui est l’hexagone vert. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 5
Figure 5 : IPP des cibles protéiques qui se chevauchent. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 6
Figure 6 : Le graphique à bulles pour les 20 principaux termes enrichis en KEGG en fonction des 86 cibles protéiques qui se chevauchent. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 7
Figure 7 : Les principaux résultats bioinformatiques pour les composants Zadi-5 et les cibles protéiques associées à la dépression. (A) Les 20 principales fonctions moléculaires qui se chevauchent GO termes de Zadi-5 et de la dépression. (B) Les 20 principaux composants cellulaires qui se chevauchent GO en termes de Zadi-5 et de dépression. (C) Les 20 principaux processus biologiques qui se chevauchent GO en termes de Zadi-5 et de dépression. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 8
Figure 8 : Le réseau d’enrichissement de la voie de signalisation des ingrédients Zadi-5-PI3K-AKT cible le réseau pour le traitement de la dépression. Le cercle représente les ingrédients de Zadi-5, les hexagones indiquent chaque médicament de Zadi-5 et les losanges verts représentent les cibles enrichies de la voie de signalisation PI3K-AKT. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Tableau 1 : Séquence et méthodes d’application des stimuli de stress pour l’induction du CUMS chez les sujets rats. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce tableau.

Tableau 2 : Les codes d’identification utilisés dans la figure 2. Abréviations : MF = Myristica Fragrans Inula IH = Innula helenium L. ; FC = Fructus Choerospondiatis ; AL = Aucklandia lappa Decne. ; PL = Piper Longum L. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce tableau.

Fichier supplémentaire 1 : Captures d’écran du protocole de pharmacologie réseau. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Fichier complémentaire 2 : Réseau Zadi-5 composants-protéines-dépression. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Fichier complémentaire 3 : Type de réseau. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

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Discussion

La dépression est une maladie mentale caractérisée par une humeur maussade, une anhédonie et un manque d’énergie. Ce trouble s’accompagne de distraction, de dysfonctionnement cognitif, de retrait social, d’insomnie, de dysfonctionnement sexuel et de maladies gastro-intestinales18,19. Dans l’étude de la dépression, l’établissement d’un modèle animal est crucial pour comprendre les mécanismes pathologiques et les effets des nouveaux médicaments. Dans cette étude, un modèle de dépression chez le rat induit par le CUMS a été établi à partir des irritations décrites dans la section 2 du protocole et le tableau 1 pour simuler le stress, les attaques et la frustration provenant de sources liées à la société, à la famille et au travail. La séquence appropriée et l’ajustement des intensités des stimuli sont essentiels à l’établissement de ce modèle de dépression. De plus, après chaque test d’OFT sur les rats, la boîte doit être nettoyée immédiatement pour éviter que la trace du rat suivant ne soit influencée. Le CUMS combiné à l’isolement crée efficacement un modèle de dépression de ratfiable 20 qui simule le développement de symptômes dépressifs et de signes biochimiques chez les patients humains. Ce modèle a été largement utilisé pour explorer les mécanismes physiopathologiques de la dépression et évaluer les antidépresseurs en cours de développement21,22. Des tests tels que l’OFT, le SCT et le MWM sont des moyens simples, objectifs et raisonnables d’évaluer l’appétit, l’absence de motivation, la capacité d’apprentissage et la mémoire des sujets rats. Ces tests sont reconnus comme l’étalon-or pour tester des modèles animaux de troubles neurologiques.

Dans cette étude, la pharmacologie du réseau était basée sur la base de données TCMSP des sites en ligne, qui collecte, stocke et traite des données provenant de nombreuses sources disponibles, telles que des sites Web, des livres et des revues académiques23. Il soutient efficacement l’exploration des médecines traditionnelles qui ont des mécanismes d’action complexes en réduisant le temps et les coûts nécessaires à l’investigation24,25. En pharmacologie de réseau, les données sont copiées dans les fichiers Excel et clairement classées en fonction de chaque médicament et de chaque base de données. La médecine traditionnelle mongole est différente de la médecine traditionnelle chinoise en ce sens que les composants de chaque médicament ne peuvent pas être recherchés. À cet égard, l’étape 2.2.1 du protocole répertorie une base de données précieuse pour identifier les composants chimiques efficaces dans cette étude. Comme décrit à l’étape 2.4 du protocole, la détermination du chevauchement des protéines cibles de Zadi-5 et de la dépression sur la base de trois bases de données distinctes pourrait garantir l’exactitude et l’efficacité de l’enquête. Il s’agit d’une modification clé de l’expérience qui est essentielle pour améliorer la précision des résultats. Les analyses d’interaction IPP, de KEGG et d’enrichissement fonctionnel GO ont indiqué que la voie de signalisation PI3K-AKT joue un rôle essentiel dans les effets thérapeutiques de Zadi-5 contre la dépression. La voie PI3K/AKT en cascade de signalisation kinase pro-survie est une voie de transduction du signal intracellulaire qui joue un rôle central dans les lésions neuronales par le biais d’effets anti-stress oxydatif et anti-apoptotiques26. La voie de signalisation PI3K-AKT est étroitement associée à des fonctions cellulaires fondamentales telles que la prolifération, la survie, la différenciation et la traduction des protéines. De plus, il joue un rôle dominant dans le métabolisme des cellules d’organes spécifiques tels que le cœur et le cerveau27. Il a été rapporté que l’activation de la voie PI3K-AKT peut contrôler les fonctions neuronales et protéger les neurones des dommages oxydatifs en régulant les protéines Bcl-2 anti-oxydatives pour inhiber la génération d’espèces réactives de l’oxygène (ROS)28,29.

Cette étude a utilisé un test comportemental et une prédiction pharmacologique en réseau pour estimer les effets de Zadi-5. À l’avenir, la pharmacologie en réseau pourra être utilisée pour prédire les constituants bioactifs des médicaments à base de plantes et leurs protéines cibles. Une évaluation pathologique et des tests moléculaires clés seront entrepris pour caractériser les composants bioactifs de Zadi-5. Des tests comportementaux seront appliqués pour valider la motivation, l’appétit et la mémoire des animaux. Pour assurer la qualité de la validation, la prédiction des composants de Zadi-5 basée sur des bases de données en ligne sera analysée par chromatographie liquide-spectrométrie de masse (LC-MS) et spectroscopie par résonance magnétique nucléaire (RMN). Les protéines cibles seront analysées par Western blot et par réaction en chaîne par polymérase quantitative (qPCR)30.

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Disclosures

Les auteurs n’ont aucun conflit d’intérêts à divulguer.

Acknowledgments

Nous sommes reconnaissants pour l’instrumentation et le laboratoire fournis par la faculté de médecine mongole de l’Université médicale de Mongolie intérieure, en Chine. Cette étude a été financée par la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (81760762) et le projet de plan scientifique et technologique de la Commission de la santé de Mongolie intérieure, Chine (202201300).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Cytoscape software  version 3.7.0
Fluoxetine Lilly Suzhou Pharmaceutical Co., Ltd J20160029
Morris water maze video trail analysing system  Tai Meng Tech Co., Ltd WMT-200
Sprague Dawley rats Beijing Biotechnology Co., Ltd, China  SCXK (JING) 2016-0002
 video tracking system Tai Meng Tech Co., Ltd ZH-ZFT
Zadi-5 pill Pharmaceutical Preparation Center of International Mongolian Hospital, Inner Mongolia, China M1301006

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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Médecine Numéro 192 Traitement de la dépression Effets thérapeutiques Composés pharmaceutiques actifs Pharmacologie en réseau Modèle de rat Stress léger chronique imprévu (CUMS) Test en champ ouvert (OFT) Analyse du labyrinthe d’eau de Morris (MWM) Test de consommation de saccharose (SCT) Efficacité thérapeutique Voie critique Fluoxétine Voie PI3K-AKT
Analyses basées sur la pharmacologie comportementale et de réseau pour la médecine traditionnelle mongole Zadi-5 dans un modèle de dépression chez le rat
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