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Medicine

Análises Farmacológicas Comportamentais e de Redes para a Medicina Mongol Tradicional Zadi-5 em um Modelo de Depressão em Rato

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

O presente protocolo descreve um método para validação de testes comportamentais e predição bioinformática da eficácia terapêutica do Zadi-5, uma medicina tradicional da Mongólia, na depressão.

Abstract

Zadi-5 é um medicamento tradicional da Mongólia que é amplamente utilizado para o tratamento da depressão e sintomas de irritação. Embora os efeitos terapêuticos do Zadi-5 contra a depressão tenham sido indicados em estudos clínicos previamente relatados, a identidade e o impacto dos compostos farmacêuticos ativos presentes na droga não foram totalmente elucidados. Este estudo utilizou farmacologia de rede para prever a composição do fármaco e identificar os compostos terapeuticamente ativos em comprimidos de Zadi-5. Aqui, estabelecemos um modelo de estresse leve crônico imprevisto (CUMS) em ratos e conduzimos um teste de campo aberto (OFT), análise do labirinto aquático de Morris (MWM) e teste de consumo de sacarose (SCT) para investigar a potencial eficácia terapêutica do Zadi-5 na depressão. Este estudo teve como objetivo demonstrar os efeitos terapêuticos do Zadi-5 para depressão e predizer o caminho crítico da ação do Zadi-5 contra o transtorno. Os escores vertical e horizontal (OFT), TCE e números de cruzamento de zonas dos grupos fluoxetina (controle positivo) e Zadi-5 foram significativamente maiores (P < 0,05) do que os dos ratos do grupo SCM sem tratamento. De acordo com os resultados da análise farmacológica de rede, a via PI3K-AKT mostrou-se essencial para o efeito antidepressivo do Zadi-5.

Introduction

A depressão, também conhecida como transtorno depressivo maior (TDM), é uma doença neuropsiquiátrica grave responsável por crescentes encargos médicos e econômicos para a sociedade. Devido à complexidade associada, morbidade e mortalidade, uma quantidade significativa de pesquisas tem sido conduzida para encontrar soluções para o transtorno 1,2. De acordo com uma pesquisa de saúde mental da Organização Mundial da Saúde, cerca de 350 milhões de pessoas sofrem atualmente de depressão e seus sintomas associados em todo o mundo. Prevê-se que a depressão ultrapasse o câncer e as doenças cardiovasculares como a principal causa de carga de doenças globalmente até 2030. Assim, a prevenção e o tratamento da depressão tornar-se-ão uma prioridade mundial em um futuropróximo3. A patogênese do TDM ainda não foi elucidada. Ainda assim, é comumente atribuída aos seguintes fatores: predisposição genética, disfunção do eixo hipotálamo-hipófise-adrenal, redução da secreção de neurotransmissores, neuroinflamação induzida por desregulação neuroimune, apoptose celular e redução da proliferação celular 4,5.

Dentre esses fatores, a neuroinflamação induzida pela desregulação neuroimune e a secreção alterada de fatores neurotróficos têm recebido atenção especial por seu papel no desenvolvimento da depressão e de muitas outras doenças psiquiátricas6. Na última década, estudiosos demonstraram que o hipocampo é o local dominante para as funções nervosas regenerativas e está envolvido na regulação da emoção e da cognição. Nesse sentido, os neurônios do hipocampo são reconhecidos como novos alvos terapêuticos para medicamentos antidepressivos em desenvolvimento 7,8. Além disso, o hipocampo também é relatado para estar envolvido na memória de curto e longo prazo na aprendizagem e consolidação de memórias. Especificamente, a escassez de neurônios piramidais na região CA1 do hipocampo causa amnésia retrógrada e anterógrada9. Uma estratégia terapêutica típica de antidepressivos visa aumentar a proliferação celular e a neurogênese no giro denteado do hipocampo. Compostos derivados de produtos naturais e pequenas moléculas sintetizadas com base em técnicas de química medicinal são consideradas fontes primárias de agentes terapêuticos inovadores para várias condições neuropsiquiátricas.

As medicinas tradicionais da Mongólia, que têm uma longa história e um sistema médico teórico bem apoiado, descendem dos nômades do planalto mongol Estes medicamentos apresentam efeitos multi-alvo e multi-vias devido aos vários componentes medicinais que atuam em conjunto para gerar funções sinérgicas. Zadi-5 é uma formulação bem estabelecida entre tais drogas e foi registrada pela primeira vez em "Clinical Experience of Dr. Gao Shi", escrito por um notável clínico mongol chamado Dr. Gao Shi (1804-1876). Há muito tempo é prática clínica na Mongólia o uso dessas pílulas para tratar os sintomas de angústia, palpitação, irritação e dor em pontada cardíaca10,11. Além disso, o Zadi-5 tem efeitos comprovados no alívio da depressão pós-AVC em pacientes afetados12. A recente pesquisa experimental sobre SCUM revelou que a formulação de Zadi-5 alivia a depressão regulando os neurotransmissores centrais13; de fato, com o Zadi-5, níveis aumentados de fator neurotrófico derivado do cérebro (BDNF) e receptor B de tirosina quinase (TrkB) foram detectados e correlacionados com melhora do aprendizado e da memória em um modelo de depressão em ratos14. No entanto, o mecanismo exato de ação do Zadi-5 para tal alívio da depressão ainda não foi elucidado.

Este estudo teve como objetivo demonstrar os efeitos terapêuticos do Zadi-5 contra a depressão em ratos usando um teste comportamental e identificar os componentes do Zadi-5 usando a farmacologia de sistemas de medicina tradicional chinesa (TCMSP) e a predição de alvos suíços para prever os mecanismos potenciais subjacentes à eficácia do Zadi-5, um medicamento tradicional da Mongólia, no tratamento da depressão.

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Protocol

Todos os protocolos experimentais foram aprovados pelo Comitê de Ética em Cuidados com Experimentos Animais da Inner Mongolia Medical University e seguiram as diretrizes do National Institutes of Health sobre cuidados e ética animal. Ratos machos da raça Sprague Dawley (SD) com 8 semanas de idade (200 g ± 20 g) foram alojados em uma sala com temperatura controlada (22 °C ± 2 °C) e umidade (55% ± 15%) sob um ciclo claro/escuro regulado de 12 h/12 h por 1 semana. Consulte a Figura 1 para obter o fluxo de trabalho da análise de farmacologia de rede.

1. Teste comportamental em ratos

  1. Estabelecer um modelo de rato CUMS
    1. Aplicar os seguintes estímulos combinados com isolamento por 28 dias em todos os ratos, exceto nos controles: inversão do ciclo claro/escuro por 24 h, privação de alimento por 24 h, privação de água por 24 h, agitação de nível de alta velocidade por 15 min (uma vez/s), pinça de cauda por 2 min, natação em água fria (4 °C) por 5 min, estimulação térmica a 45 °C e preenchimento úmido por 24 h (Tabela 1). Levantar os ratos em gaiolas individuais.
      OBS: Evite repetir o mesmo tipo de estímulo por dias consecutivos.  Os procedimentos acima para estabelecer um modelo de CUMS em ratos foram aprovados pelo comitê de ética animal e descritos anteriormente15.
  2. Preparo de medicamentos
    1. Pulverizar o comprimido de Zadi-5 num moedor e preparar uma solução de 1,16 g/ml em água destilada. Preparar separadamente uma solução de fluoxetina de 0,36 mg/mL em água destilada.
  3. Administração de medicamentos
    1. Dividir os ratos aleatoriamente em seis grupos (n = 10): controle (CON), modelo (MOD), grupo Zadi-5 (Zadi-5, 1,6 g de Zadi-5/kg16), grupo fluoxetina (Fluoxetina, 3,6 mg de fluoxetina/kg). Uma vez por dia, durante 28 dias, administrar 1 mL/g por rato da solução apropriada do fármaco por gavagem e tratar os grupos CON e MOD com igual volume de água destilada.
      NOTA: A gavagem começa no início do estabelecimento do modelo para todos os grupos.
  4. Teste de campo aberto (OFT)
    1. Divida uma caixa preta (50 cm x 50 cm x 30 cm) em nove regiões quadradas de área igual. Equipe a caixa com um sistema de análise de rastreamento de vídeo. Um dia após a última gavagem, coloque o rato no quadrado central e registre suas atividades horizontais e verticais por 3 min.
    2. Pontuar o número de quadrados cruzados com todas as patas como uma atividade horizontal e pontuar em pé e tosa como uma atividade vertical. Após cada teste, limpar a caixa com álcool a 75% para remover o cheiro do rato para testes subsequentes17.
  5. Teste de consumo de sacarose (TCE)
    1. Pesar os respectivos frascos antes e depois do consumo e calcular as taxas de preferência de sacarose de 60 min no dia 0, dia 7, dia 14, dia 21 e dia 28 usando a equação (1):
      Consumo de sacarose = Equation 1 × 100% (1)
  6. Labirinto aquático Morris (MWM)
    1. Divida a piscina em quatro quadrantes. Ordene os quadrantes de um a quatro e coloque a plataforma oculta no terceiro quadrante, 1 cm abaixo da superfície da água.
    2. Coloque o sujeito do rato no labirinto em diferentes quadrantes para procurar a plataforma por 120 s e registre o tempo de latência usando o sistema de análise de trilhas de vídeo MWM.
    3. Coloque o rato em posição fixa na piscina. Se o sujeito não conseguir encontrar a plataforma oculta em 120 s, registre a latência como 120 s.
    4. Em seguida, desaloje a plataforma, coloque o rato na água e registre o número de travessias de zona por 120 s.
    5. Adicione leite à piscina para obter algum nível de opacidade. Manter a temperatura da água a 23 °C ± 1 °C durante o experimento.

2. Predição farmacológica de rede

  1. Tela dos componentes ativos no Zadi-5.
    1. Navegue pela Farmacologia dos Sistemas de Medicina Tradicional Chinesa (TCMSP, https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php) e insira "Myristicae Semen Seeds", "Aucklandiae Radix roots" e "Piperis Longi Fructus" na seção "nome da erva" para obter os nomes dos produtos químicos. Definir o índice farmacocinético de biodisponibilidade oral (OB) para >30% e o índice semelhante a medicamento (DL) para >0,18 (Arquivo Suplementar 1).
    2. Pesquisar "Rou Dou Kou" (Myristica fragrans Houtt), "Tu Mu Xiang" (Inula helenium L.), "Mu Xiang" (Aucklandia lappa Decne.), "Guang Zao" (Choerospondias axillaris Roxb. Burtt Hill) e "Bi Ba" (Piper longum L.) na Farmacopeia da Medicina Chinesa (http://www.zhongyaocai360.com/zhongguoyaodian/) para identificar os nomes químicos de cada componente.
    3. Pesquise os nomes químicos identificados no PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/) para encontrar o isômero SMILES ou InChIkey
  2. Identificar as proteínas-alvo dos componentes ativos do Zadi-5.
    1. Identifique as proteínas-alvo dos componentes ativos usando SEA (http://sea.bkslab.org/), BATMAN (http://bionet.ncpsb.org.cn/batman-tcm/) e Swiss Target Prediction (http://www.swisstargetprediction.ch/) com SMILES isomérico ou InChIkey, e encontre as proteínas sobrepostas.
    2. Use o banco de dados de proteínas UniProt (http://www.uniprot.org/uploadlists/) para converter os alvos identificados em nomes de genes unificados.
  3. Procure as proteínas-alvo para a depressão.
    1. Pesquise e identifique os potenciais alvos proteicos para depressão usando as palavras-chave "depression" e "depressive disorder" em Genecards (https://www.genecards.org/), Disgenet (https://www.disgenet.org/) e Drugbank (https://www.drugbank.com/).
  4. Encontre os genes-alvo.
    1. Navegue pelo diagrama de Venn (http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/Venn/), carregue os alvos dos componentes ativos do Zadi-5 na Lista-1, carregue os alvos para depressão na Lista-2 e envie. Obtenha o diagrama de Venn e filtre os candidatos de destino sobrepostos.
  5. Construa a rede.
    1. Construa uma planilha chamada "Tipo e Rede" (Arquivo Suplementar 2). "Tipo" é a assinatura da rede, e "Rede" ilustra a relação entre os sinais.
    2. Exporte o "Tipo e Rede" para o Cytoscape v3.9.0 para construir a rede "Zadi-5 ervas-ingredientes-alvos de doenças".
  6. Analisar a rede de interação proteína-proteína (PPI) dos candidatos-alvo.
    1. Defina os destinos comuns no banco de dados STRING (https://cn.string- db.org/) para analisar suas interações. Defina o tipo de proteína como "homo sapiens". Defina o valor de limite de interação como 0,9 e selecione apenas os tipos verificados experimentalmente. Não exiba os nós solitários da ilha.
  7. Conduzir uma Enciclopédia de Genes e Genomas de Kyoto (KEGG) e análises de enriquecimento de Ontologia Gênica (GO) das vias relacionadas ao alvo.
    1. Cole 86 alvos antidepressivos potenciais de Zadi-5 no suporte de análise inicial em DAVID (https:// david.ncifcrf.gov/) para estudar as vias de sinalização relacionadas, realizando a função de Ontologia Gênica (GO) - incluindo processo biológico, componente celular e função molecular - e análises de enriquecimento da via da Enciclopédia de Genes e Genomas de Kyoto (KEGG).
      NOTA: O KEGG é visualizado no gráfico de bolhas usando um IMageGP online (http://www.ehbio.com /ImageGP/index.php/Home/Index/). O tamanho da bolha representa o número de alvos enriquecidos no caminho indicado, e a cor da bolha representa o valor P do enriquecimento.
  8. Construir a rede para ilustrar os compostos ativos em Zadi-5 que interagem com a via de sinalização PI3K-AKT.
    1. Faça o download do documento do caminho KEGG, selecione os genes do caminho PI3K-AKT a partir da análise de enriquecimento e cole-os na planilha para construir um documento "Tipo e Rede".
    2. Exporte o documento "Tipo e Rede" para o Cytoscape para gerar a "Rede PI3K-AKT visualizada compostos-alvos-caminhos" (Arquivo Suplementar 3).
      Observação : "Tipo" é a assinatura da rede e "Rede" ilustra a relação entre os sinais.

3. Análise estatística

  1. Use uma análise de variância (ANOVA) one-way, seguida pelo teste post hoc de Duncan, para determinar as diferenças significativas nos parâmetros bioquímicos e de expressão gênica. Calcule a média ± o desvio padrão (DP) e visualize os dados. Considere P < 0,05 como estatisticamente significante.

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Representative Results

Teste comportamental em animais
Resultados dos testes comportamentais no modelo de depressão induzida por CUMS em ratos
Não foram encontradas diferenças significativas entre os grupos testados para o escore de TFO, consumo de sacarose e análise de MWM antes da estimulação com EMC. Após o estabelecimento do modelo de SCM, os escores verticais e horizontais do grupo MOD foram menores do que os do grupo CON (P < 0,05). Em comparação com o grupo MOD, os escores vertical e horizontal dos grupos POS e Zadi-5 foram significativamente maiores (P < 0,05) (Figuras 2A,B).

No dia 0, os grupos testados não apresentaram diferença significativa no consumo de sacarose (%). O consumo de sacarose (%) dos grupos Zadi-5 e SOP foi maior do que o do grupo MOD no 28º dia (Figura 2C).

Em comparação com o grupo CON, a latência do grupo MOD para encontrar a plataforma no MWM foi significativamente maior (P < 0,01). A latência no grupo SOP foi marcadamente menor do que no grupo MOD. As latências dos ratos do grupo Zadi-5 foram menores do que as do grupo MOD, mas não em grau significativo. Em relação à contagem de zonas, o grupo MOD apresentou menos cruzamentos que o grupo CON. Os grupos POS e Zadi-5 apresentaram mais cruzamentos que o grupo MOD (Figura 2D,E).

Predição de farmacologia de rede
Havia 134 componentes ativos no Zadi-5, e 220 candidatos a proteína-alvo foram recuperados para esses componentes. Além disso, 1.000 alvos proteicos relacionados à depressão foram previstos. De acordo com a análise do diagrama de Venn, 86 alvos sobrepostos foram identificados como alvos críticos relacionados à depressão do Zadi-5 (Figura 3). Com base nesses achados, foram construídos "Zadi-5 ervas-ingredientes-alvos de doenças" e uma análise da rede PPI dos candidatos-alvo (Figura 4A, B, Figura 5 e Tabela 2). A via PI3K-AKT mostrou bordas relativamente irregulares, indicando que essa via é essencial para o efeito antidepressivo do Zadi-5. De acordo com a análise da via de KEGG, a via de sinalização PI3K-AKT foi classificada em sétimo lugar (Figura 6) e foi associada a várias vias de sinalização. Assim, foi considerada relativamente mais importante que as outras vias de enriquecimento (Figura 7A-C e Figura 8).

Figure 1
Figura 1: Fluxo de trabalho da análise farmacológica da rede para validação in vivo . Abreviações: PPI = interação proteína-proteína; KEGG = Enciclopédia de Genes e Genomas de Quioto; GO = Ontologia Gênica; OFT = teste de campo aberto; MWM = Labirinto de Água Morris; TCE = teste de consumo de sacarose. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 2
Figura 2: Efeitos do Zadi-5 no modelo de depressão induzida por CUMS. (A) Escores verticais do OFT. (B) Pontuações horizontais do OFT. (C) Nível de consumo de sacarose (%) nos dias 0 e 28. (D) Tempo de latência para o teste MWM. (E) Números de cruzamento de zonas para o teste MWM. ##P < 0,01 indica que o grupo CUMS MOD apresentou diferenças significativas em comparação com o grupo CON. *P < 0,05 indica que o grupo POS e o grupo Zadi-5 apresentaram diferenças significativas em comparação com o grupo MOD. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 3
Figura 3: Diagrama de Venn dos alvos proteicos do Zadi-5 e proteínas associadas à depressão. O círculo vermelho representa os alvos dos componentes ativos no Zadi-5, enquanto o círculo azul representa as proteínas associadas à depressão. A intersecção das duas cores representa as proteínas sobrepostas que podem ser identificadas como alvos terapêuticos para o alívio da depressão pelo Zadi-5. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 4
Figura 4: Construção da "rede Zadi-5 ervas-ingredientes-alvos de doenças". Os paralelogramos vermelhos representam o Zadi-5 e suas ervas, enquanto os círculos rosa, laranja, amarelo, verde e roxo representam os componentes de cada erva. Os diamantes azuis representam as proteínas associadas à depressão, que é o hexágono verde. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 5
Figura 5: PPI dos alvos proteicos sobrepostos. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 6
Figura 6: O gráfico de bolhas para os 20 principais termos enriquecidos com KEGGs com base nos 86 alvos de proteína sobrepostos. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 7
Figura 7: Principais resultados de bioinformática para os componentes do Zadi-5 e alvos proteicos associados à depressão. (A) As 20 principais funções moleculares sobrepostas GO termos de Zadi-5 e depressão. (B) Os 20 principais componentes celulares sobrepostos GO termos de Zadi-5 e depressão. (C) Os 20 principais processos biológicos sobrepostos GO termos de Zadi-5 e depressão. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 8
Figura 8: Rede de alvos da via de sinalização Zadi-5 PI3K-AKT para o tratamento da depressão. O círculo representa os ingredientes do Zadi-5, os hexágonos indicam cada droga do Zadi-5 e os diamantes verdes representam os alvos enriquecidos da via de sinalização PI3K-AKT. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Tabela 1: Sequência e métodos de aplicação de estímulos de estresse para indução de SCU em ratos. Clique aqui para baixar esta tabela.

Tabela 2: Os códigos de identificação usados na Figura 2. Abreviações: MF = Myristica fragrans Inula IH = Innula helenium L.; CF = Fructus choerospondiatis; AL = Aucklandia lappa Decne.; PL = Piper Longum L. Clique aqui para baixar esta tabela.

Arquivo Suplementar 1: Imagens de captura de tela do protocolo de farmacologia de rede. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo suplementar 2: Zadi-5 componentes-proteínas-depressão rede. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo suplementar 3: Tipo de rede. Clique aqui para baixar este arquivo.

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Discussion

A depressão é uma doença mental caracterizada por baixo humor, anedonia e falta de energia. Esse distúrbio é acompanhado por distração, disfunção cognitiva, retraimento social, insônia, disfunção sexual e doenças gastrointestinais18,19. No estudo da depressão, o estabelecimento de um modelo animal é crucial para a compreensão dos mecanismos patológicos e dos efeitos de novas drogas. Neste estudo, um modelo de depressão induzida por CUMS em ratos foi estabelecido através das irritações descritas na seção 2 e na Tabela 1 do protocolo para simular estresse, ataque e frustração de fontes relacionadas à sociedade, família e trabalho. A sequência adequada e o ajuste das intensidades dos estímulos são fundamentais para o estabelecimento desse modelo de depressão. Além disso, após cada teste de TFO no rato, a caixa deve ser limpa imediatamente para evitar que o rastro do próximo rato seja influenciado. A CUMS combinada com o isolamento cria efetivamente um modelo confiável de depressão em ratos20 que simula o desenvolvimento de sintomas depressivos e sinais bioquímicos em pacientes humanos. Esse modelo tem sido amplamente utilizado para explorar os mecanismos fisiopatológicos da depressão e avaliar antidepressivos em desenvolvimento21,22. Testes como o TFO, TCE e MWM são maneiras simples, objetivas e razoáveis de avaliar o apetite, a ausência de motivação, a capacidade de aprendizado e a memória dos sujeitos do rato. Esses testes são reconhecidos como o padrão-ouro para testar modelos animais de neurodistúrbios.

Neste estudo, a farmacologia da rede baseou-se na base de dados de sites on-line TCMSP, que coleta, armazena e manipula dados de muitas fontes disponíveis, como sites, livros e periódicos acadêmicos23. Apoia efetivamente a exploração de medicamentos tradicionais que possuem mecanismos de ação complexos, reduzindo o tempo e os custos necessários para a investigação 24,25. Na farmacologia de rede, os dados são copiados para os arquivos excel e claramente classificados com base em cada medicamento e banco de dados. A medicina tradicional mongol é diferente da medicina tradicional chinesa em que os componentes de cada droga não podem ser pesquisados. A esse respeito, a etapa 2.2.1 do protocolo lista um banco de dados valioso para identificar componentes químicos efetivos neste estudo. Conforme descrito na etapa 2.4 do protocolo, a determinação da sobreposição de proteínas-alvo de Zadi-5 e depressão com base em três bancos de dados distintos poderia garantir a precisão e a eficiência da investigação. Isso representa uma modificação fundamental do experimento que é essencial para melhorar a precisão dos resultados. As análises de interação PPI, KEGGs e enriquecimento funcional GO indicaram que a via de sinalização PI3K-AKT desempenha um papel vital nos efeitos terapêuticos do Zadi-5 contra a depressão. A via PI3K/AKT da cascata de sinalização da quinase pró-sobrevivência é uma via de transdução de sinal intracelular que exerce um papel fundamental na lesão neuronal por meio de estresse antioxidante e efeitos antiapoptóticos26. A via de sinalização PI3K-AKT está intimamente associada a funções celulares fundamentais, como proliferação, sobrevivência, diferenciação e tradução de proteínas. Além disso, desempenha papel dominante no metabolismo de células de órgãos específicos, como o coração e océrebro27. Tem sido relatado que a ativação da via PI3K-AKT pode controlar as funções dos neurônios e proteger os neurônios do dano oxidativo, regulando proteínas antioxidantes Bcl-2 para inibir a geração de espécies reativas de oxigênio (ROS)28,29.

Este estudo utilizou um teste comportamental e predição farmacológica de rede para estimar os efeitos do Zadi-5. No futuro, a farmacologia de rede pode ser usada para prever os constituintes bioativos de fitoterápicos e suas proteínas-alvo. Avaliação patológica e testes de moléculas-chave serão realizados para caracterizar os componentes bioativos do Zadi-5. Testes comportamentais serão aplicados para validar a motivação, apetite e memória dos animais. Para garantir a qualidade da validação, a predição dos componentes do Zadi-5 com base em bancos de dados on-line será analisada por cromatografia líquida-espectrometria de massas (LC-MS) e espectroscopia de ressonância magnética nuclear (RMN). As proteínas-alvo serão analisadas por western blot e reação em cadeia da polimerase quantitativa (qPCR)30.

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Disclosures

Os autores não têm conflitos de interesse a declarar.

Acknowledgments

Somos gratos pela instrumentação e laboratório fornecidos pela faculdade de medicina da Mongólia da Universidade de Medicina da Mongólia Interior, China. Este estudo foi apoiado pela Fundação Nacional de Ciências Naturais da China (81760762) e pelo Projeto Plano de Ciência e Tecnologia da Comissão de Saúde da Mongólia Interior, China (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

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