Yöntem makalesi

Anüs Egzaması için ShiDuGao Tedavisinin GEO Veri Setleri ve Ağ Farmakolojisine Dayalı Etkinliği ve Altta Yatan Yol Mekanizmaları

1.7K görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/66453

⸱

12 Ocak 2024

 ,  ,  ,  , 
1Department of General Surgery, Tianjin Medical University General Hospital, 2Tianjin General Surgery Institute, 3Department of General Surgery, Zibo Municipal Hospital

* These authors contributed equally

Bu makalede

Özet

Bu araştırma çabası, ağ farmakolojisi ve gen ekspresyonu omnibus (GEO) veri kümelerinin sinerjik bir entegrasyonunu kullanarak topikal ilaç uygulama mekanizmasını aydınlatmaya çalıştı. Bu makalede anüs egzamasının tedavisinde ShiDuGao'nun (SDG) uygulanabilirliği, hedefi ve mekanizması değerlendirilmiştir.

Özet

Anüs egzaması, anüs çevresini etkileyen kronik ve tekrarlayan inflamatuar bir cilt hastalığıdır. Lezyonlar öncelikle anal ve perianal deride meydana gelirken, perine veya genital bölgeye de uzanabilir. ShiDuGao'nun (SDG) anal kaşıntıya, eksüdasyon kontrolüne, nem azaltmaya ve cilt onarımına karşı önemli onarıcı özelliklere sahip olduğu bulunmuştur. Bununla birlikte, SDG'nin anal egzama üzerindeki genetik hedefleri ve farmakolojik mekanizmaları henüz tam olarak aydınlatılmamış ve tartışılmamıştır. Sonuç olarak, bu çalışmada ağ farmakolojik bir yaklaşım kullanılmış ve gen hedeflerini araştırmak için gen ekspresyon omnibus (GEO) veri kümeleri kullanılmıştır. Ek olarak, bir protein-protein etkileşim ağı (PPI) kuruldu ve bunun sonucunda "ilaç-hedef-hastalık" etkileşim ağı içinde 59'u merkez gen olarak kabul edilen 149 hedefin tanımlanması sağlandı.

Perianal egzama tedavisinde SDG'nin gen fonksiyonu, Kyoto Genler ve Genomlar Ansiklopedisi (KEGG) ve Gen Ontolojisi (GO) analizi kullanılarak değerlendirildi. Daha sonra, ağ farmakolojik analizinde tanımlandığı gibi SDG'nin anti-perianal egzama fonksiyonu ve potansiyel yolu, moleküler yerleştirme metodolojisi kullanılarak doğrulandı. Anüs egzamasının tedavisinde SDG hedefli genler ve proteinlerle ilişkili biyolojik süreçler, diğerlerinin yanı sıra öncelikle sitokin aracılı yanıtları, inflamatuar yanıtları ve lipopolisakkarite yanıtları kapsar. Yol zenginleştirme ve fonksiyonel açıklama analizlerinin sonuçları, SDG'nin Shigellosis ve herpes simpleks virüs 1 enfeksiyon yolaklarını düzenleyerek anal egzamanın önlenmesinde ve yönetilmesinde çok önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Ağ farmakolojisi ve GEO veri tabanı analizi, anal egzama tedavisinde, özellikle TNF ve MAPK sinyal yollarında çok önemli merkez hedefleri olan TNF, MAPK14 ve CASP3'ü modüle ederek SDG'nin çok hedefli doğasını doğrulamaktadır. Bu bulgular, SDG'nin anal egzama için terapötik mekanizması hakkında daha fazla araştırma için net bir yön sağlarken, bu zayıflatıcı durum için etkili bir tedavi yaklaşımı olma potansiyelini vurgulamaktadır.

Giriş

Anal egzama, perianal bölgeyi ve mukozayı etkileyen, çeşitli klinik belirtiler gösteren alerjik bir cilt rahatsızlığıdır1. Karakteristik semptomlar arasında anal eritem, papüller, kabarcıklar, erozyon, eksüdalar ve kabuklanma bulunur. Bu belirtiler çoğunlukla etkilenen bölgenin çizilmesi, kalınlaşması ve pürüzlülüğü nedeniyle ortaya çıkar2.

Hastalığın uzun sürmesi, tekrarlayan ataklar ve zorlu tedavi ile karakterize edilen anal egzama, hastaların fiziksel ve zihinsel sağlığı üzerinde olumsuz etkilere neden olabilir3. Anal egzamanın patogenezi henüz net değildir ve modern tıp, lokal anal lezyonlar, diyet, çevre, genetik ve diğer faktörlerle ilişkili olabileceğini düşündürmektedir4. Anal egzama tedavisi, tahriş edici maddeler ve potansiyel alerjenlerle temastan kaçınmanın yanı sıra, esas olarak iltihabı önleme, alerji önleme ve kaşıntıyı hafifletme gibi yöntemlere odaklanır5.

SDG, anal egzama ve diğer anal durumların tedavisinde yaygın olarak kullanılmaktadır. SDG, anal cilt eksüdasyonunu düzenler, nemi azaltır, anal cildi onarır ve kaşıntıyı etkili bir şekilde ele alır 6,7,8. Ayrıca, SDG, perianüs mikrobiyotasını düzenleme ve böylece anüs egzamasını iyileştirme potansiyeline sahiptir 9,10.

Yapay zeka ve büyük veri alanında yeni ve disiplinler arası, son teknoloji bir biyoinformatik yaklaşım olan ağ farmakolojisi, geleneksel Çin tıbbının derinlemesine araştırılmasını sağlar. Bu disiplin, ilaçlar ve hastalıklar arasındaki moleküler korelasyon kurallarının ekolojik ağ perspektifinden sistemik olarak açıklanmasını vurgulamaktadır. Bitki özlerindeki temel aktif bileşenlerin tanımlanması, küresel etki mekanizmalarının deşifre edilmesi, ilaç kombinasyonlarının formüle edilmesi ve reçete uyumluluğunun incelenmesi dahil olmak üzere çeşitli yönlerden kapsamlı bir şekilde benimsenmiştir. Geleneksel Çin reçeteleri, çok bileşenli ve çok hedefli nitelikleri sergiler ve bu da ağ farmakolojisi alanına önemli ölçüde uyarlanabilirliklerini gösterir. Bu metodoloji tarafından yönlendirilen, karmaşık geleneksel Çin tıbbı sistemlerinin incelenmesinde yeni bakış açıları ortaya çıkmış ve klinik uygulama rasyonalizasyonu ve ilaç yeniliği için sağlam teknik destek sağlamıştır 11,12,13,14.

Bu çalışmanın amacı, anal egzama tedavisinde SKH'nin etkinlik mekanizmasını araştırmaktır. Bu araştırma çabası, ağ farmakolojisi ve GEO veri kümelerinin sinerjik bir entegrasyonunu kullanarak topikal ilaç uygulama mekanizmasını aydınlatmaya çalıştı. Bulgular, anüs egzamasının tedavisinde SDG'nin etkinliği ve altında yatan mekanizmalar hakkında değerli bilgiler sağlamakta ve bu durum için etkili bir terapötik yaklaşım olma potansiyelini göstermektedir. Çalışmanın ayrıntılı iş akış şeması Şekil 1'de sunulmuştur.

Protokol

Bu çalışma etik kurul onayı ve katılım onayı anlamına gelmemektedir. Bu çalışmada kullanılan veriler gen veri tabanlarından elde edilmiştir.

1. Hastalık hedeflerinin tahmini

  1. GeneCards veritabanına (https://www.genecards.org) ve insan veritabanında (OMIM, https://www.omim.org) çevrimiçi Mendel kalıtımına erişin ve hastalık hedefleri için arama terimi olarak "anüs egzaması" kullanın.
  2. Hastalık hedeflerinin elektronik tablolarını indirin. Anüs egzaması hedeflerini elde etmek için tekrarlanan hedefleri silin.

2. Aktif bileşenlerin seçimi

  1. SDG'nin aday aktif bileşenlerinin ve hedeflerinin listesini elde etmek için Geleneksel Çin Tıbbı sisteminin farmakoloji veritabanında (TCMSP; http://tcmspw.com/tcmsp.php) "indigo naturalis, altın selvi, kalsine alçıtaşı, kalamin ve Çin Safrası" anahtar kelimesini arayın.
  2. Bileşeni İsviçre ADME veritabanına (http://www.swissadme.ch/index.php) emanet edin, aktif elemanlar olarak en az iki "Evet" DL değeri ile birlikte "yüksek" GI absorpsiyonu sergileyenlerin ayrıntılarını çıkarın.
    NOT: Normalde, yalnızca veritabanında ilaç benzeri (DL) değerlere ≥0.18 olan bileşenler aktif bileşen olarak dahil edilir.

3. PPI ağının inşası ve çekirdek proteinlerin taranması

  1. Venny2.1(https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html)'de, SDG ve anüs egzaması hedeflerini sırasıyla LİSTE1 ve LİSTE2'ye girin. Kavşağın görsel bir temsili anında oluşturulur. Sonuçlar bölümünde ortak hedefleri ortaya çıkarmak için paylaşılan alana tıklayın.
  2. STRING veritabanına (https://string-db.org/) erişin. Hedefleri İsim Listesi alanına girin. Ardından Organizma olarak Homo sapiens'i seçin ve Ara > Devam Et ile devam edin.
  3. Sonuçlar mevcut olduğunda, Gelişmiş Ayarlar'ı açın ve ağdaki bağlantısı kesilmiş düğümleri gizle'yi seçin. Gerekli Minimum Etkileşim Puanı'nda en yüksek güvenirliği (0,900) ayarlayın ve ardından Güncelle'ye tıklayın.
  4. Protein-protein etkileşimi (PPI) ağının metnini .png ve .tsv formatında indirmek için Dışa Aktar'a tıklayın.

4. İlaç-bileşen-hastalık-hedef ağının oluşturulması

  1. Cytoscape 3.9.1'i açın ve adım 3.4'te belirtilen .tsv dosyasını içe aktarın. Ağ düğümlerinin rengini, yazı tipini ve yanını optimize etmek için kontrol panelindeki Stil çubuğuna tıklayın.
  2. Ağ topolojisi analizi için Ağı Analiz Et işlevini kullanın. Hub genlerini elde etmek için Cytoscape yazılımında CytoHubba'yı kullanın. İlaç-bileşen-hastalık-hedef ağını kurun.

5. GO ve KEGG zenginleştirme analizi

  1. Metascape web sitesine erişin (https://metascape.org/). Bir dosya seçin veya bir gen listesini iletişim kutusuna yapıştırın ve Gönder düğmesine tıklayın. Ardından, hem Tür Olarak Girdi'de hem de Tür Olarak Analiz'de H. sapiens'i seçin; bundan sonra, Özel Analiz işlevini etkinleştirin.
  2. Zenginleştirme seçeneğinde GO Moleküler İşlevleri, GO Biyolojik Süreçleri, GO Hücresel Bileşenleri ve KEGG Yolu veritabanını seçin. Pick Selective GO Clusters (Seçmeli GO Kümeleri Seç) seçeneğini işaretleyin ve ardından Enrichment Analysis (Zenginleştirme Analizi ) düğmesine tıklayın. İlerleme çubuğunun tamamlanmasının ardından, zenginleştirme sonuçlarını almak için bir Analiz Raporu Sayfası tıklaması başlatın.

6. GEO gen çipi veri kümesi analizi

  1. Farklı veri gruplarında (kontrol grubu-atopik olmayan dermatit; deney grubu-atopik dermatit) merkezi genlerin ekspresyonunu araştırmak için GEO2R aracını (https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/) kullanarak GEO gen çipi veri setini (GDS3806) arayın ve analiz edin.
  2. GEO veritabanı web sitesine (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) girin. Anahtar kelimeyi veya GEO Erişimini girin ve Ara düğmesine tıklayın. En iyi eşleşen sonucu seçin. Referans serisini (GSE26952) bulun.
  3. GEO2R aracı web sitesine (https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/) girin, GEO Erişimi kutusuna referans serisini girin ve Ayarla düğmesine tıklayın. Deney grubu olarak Atopik Dermatit'i seçin, kontrol grubu olarak Nonatopik Control'ü seçin ve Analiz Et düğmesine tıklayın. Hesaplama tamamlandıktan sonra sonuç görünecektir.

7. Moleküler yerleştirme

  1. TCMSP veritabanını açın ve seçilen bileşenlerin 3B yapısını indirin. Kimyasal Adı arama kutusunu kullanın ve ilgili 3B yapı dosyalarını mol2 formatında indirmek için seçilen bileşen adlarını arayın.
  2. RCSB protein veritabanını (http://www.pdb.org/) açın ve anahtar hedeflerin kristal yapılarını indirin. Arama kutusunda, hedef adlarını arayın ve ilgili kristal yapı dosyalarını pdb formatında indirin.
  3. Bileşenleri ve hedef yapı dosyalarını analiz yazılımına aktarın. Düzenle > Suyu Sil'e tıklayarak su moleküllerini silin. Düzenle > Hidrojenleri >Ekle'ye tıklayarak hidrojen ekleyin. Malzemeleri ligand olarak ayarlayın, reseptör olarak tüm hedefleri seçin ve kör yerleştirme gerçekleştirin.
  4. Moleküler yerleştirme aralığını belirleyin.
    1. Reseptörü ve ligandı sırayla seçin. Izgara kutusunu tüm modeli içerecek şekilde ayarlamak için Izgara > Izgara Kutusu'na tıklayın. Izgara kutusu durumunu kaydetmek için Dosya > Kaydetme akımını kapat'a tıklayın. Dosyaları gpf formatında kaydedin.
    2. Çalıştır'a tıklayın > Autogrid4'ü Çalıştırın > Parametre Dosya Adı > Gözat'a tıklayın, gpf dosyasını seçin ve ardından Başlat düğmesine tıklayın.
  5. Moleküler yerleştirme gerçekleştirmek için AutoDock 4'ü kullanın.
    1. Reseptörü seçmek için Docking > Macromolecule > Set Rigid Filename'e tıklayın. Ligand'ı seçmek için Aç/ >Seç> Yerleştir'e tıklayın.
    2. Çalışma algoritmalarını ayarlamak için Yerleştirme > Arama Parametreleri'ne ve yerleştirme parametrelerini ayarlamak için Yerleştirme > Yerleştirme Parametreleri'ne tıklayın. Dpf dosyasını seçin, ardından Başlat düğmesine tıklayın. Dosyaları dpf formatında kaydedin.
    3. Analyze > Docking > Open'a tıklayın, dlg dosyasını seçin, reseptörü açmak için Analyze > Macromolecule'e tıklayın, sonuçları analiz etmek için Analyze > Conformasyons > Play, Ranked by Energy'ye tıklayın. Sonuçları pdbqt biçiminde kaydetmek için Oynat > Karmaşık Yaz'ı Ayarla'ya tıklayın.
  6. Daha fazla görselleştirme oluşturmak için yerleştirme dosyalarını PyMOL yazılımına aktarın.
    1. Ligandı seçin ve ligandlar ile dış ortam arasındaki hidrojen bağlarını görüntülemek için Nesnedeki Diğer Atomlara > > Polar Kontakları Bul > Eylem'e tıklayın. Rengi değiştirmek için c'ye tıklayın.
    2. Nesneyi Ayıklamak > Eylem'e tıklayın. Reseptörün çubuk yapısını göstermek için > Çubuklarını Göster'e tıklayın. Ligandlara bağlı kalıntıları tanımlayın ve çubuk yapısını gösterin.
    3. Reseptörün çubuk yapısını gizlemek için > Çubuklarını Gizle'ye tıklayın. Ölçüm Sihirbazı > tıklayın ve sırayla iki atoma tıklayın. Kalıntıların etiketini göstermek için Kalıntı > Etiket'e tıklayın. Gerekirse arka plan rengini ve saydamlığı ayarlayın. Resmi kaydetmek için Dosya > Resmi Farklı Dışa Aktar'a tıklayın.

Sonuçlar

Anüs egzaması ile ilişkili genler, SDG hedef genleri ve ortak hedefler
Toplam 958 potansiyel gen adayı Genecard'larda ve 634'ü OMIM veritabanlarında taranırken, kopyalar hariç tutuldu. Anal egzama ile ilgili genler hakkında kapsamlı bir anlayış elde etmek için, birden fazla veri tabanından elde edilen bulgular birleştirildi ve toplam 958 farklı gen elde edildi. Sonuç olarak, anal egzamaya özgü bir protein-protein etkileşim ağı (PPI) titizlikle formüle edildi. SDG, indigo naturalis, altın selvi, kalsine alçıtaşı, kalamin ve Çin Safra15,16 olmak üzere beş geleneksel Çin tıbbından oluşur. Kalsine alçının ana bileşeni susuz kalsiyum sülfattır (CaS04), kalaminin ana bileşeni ise çinko karbonattır (ZnCO3). İndigo naturalis, altın selvi ve Çin Gall'ı karmaşık bileşenlere sahiptir. TCMSP veri tabanından ilaçlar 92 bileşik bileşen içerir ve toplam 867 güvenilir ilaç hedefi elde eder (Tablo 1).

Her iki hedef gen veri setinin üst üste bindirilmesiyle, sıklıkla birlikte ortaya çıkan toplam 149 hedef gen tespit edildi (Şekil 2A), ardından temel bir hedef protein-protein etkileşimi (PPI) ağı oluşturuldu (Şekil 2B). Derece, yakınlık ve aralık için medyan tabanlı bir tarama yöntemi ile 59 anahtar hedef potansiyel anal egzama ilaç hedefi olarak seçildi. Anahtar hedefler için medyan derece, yakınlık ve aradalık puanları sırasıyla 49, 40.31947 ve 0.522 idi. Yüksek derece puanına sahip ilk 10 gen arasında AKT1, TNF, TP53, EGFR, STAT3, SRC, JUN, CASP3, HRAS ve PTGS2 bulunmaktadır (Tablo 2). Bu genler anal egzama ile oldukça ilgilidir.

Ortak hedefleri içeren yollar ve ağlar
59 ana hedefi analiz etmek için KEGG ve GO zenginleştirme yöntemleri kullanıldı ve 218 ilişkili yol ve 3000'den fazla ilişkili biyolojik süreç ortaya çıkarıldı. Analiz, Cherry simpleks virüsü 1 enfeksiyonu, Shigellosis, TNF sinyal yolu, EGFR tirozin kinaz inhibitörü direnci, İnsan sitomegalovirüs enfeksiyonu ve T hücresi reseptör sinyal yolu dahil olmak üzere SDG ve anal egzama proteinleri ile güçlü bir şekilde ilişkili yolları ortaya çıkardı (Şekil 3A). Bu yollar öncelikle AKT1, TNF, TP53, STAT3, SRC, EGFR ve CASP3 gibi genlerle ilgilidir. Şekil 3B, hedef genlerin ve yolların ayrıntılı bir tasvirini sağlar. Biyolojik süreçler (BP), hücre bileşimi (CC) ve moleküler fonksiyon (MF) üzerinde GO analizi yapıldı (Şekil 4A). Sonuçlar, bu çalışmanın öncelikle biyolojik süreçlerde SDG ve anal egzama için ortak hedeflere odaklandığını ve birkaçının CC ve MF ile ilgili olduğunu göstermektedir. Özellikle ilgili biyolojik fonksiyonlar arasında peptidil-tirozin fosforilasyonu, peptidil-tirozin modifikasyonu, hücre-hücre adezyonunun düzenlenmesi, hücre adezyonunun pozitif regülasyonu, T hücresi aktivasyonu, lökosit hücre-hücre adezyonunun düzenlenmesi yer alır (Şekil 4B-D).

SKA aktif bileşenlerinin anüs egzaması hedeflerine bağlanmasının tahmin edilmesi
Derece, yakınlık ve aradalık medyan değerlerine dayanarak, AKT1, TNF, TP53, EGFR, STAT3, SRC, JUN, CASP3, HRAS ve PTGS2 dahil olmak üzere 59 anahtar hedef tarandı. GEO veri tabanının daha ileri analizi, deney grubunda (atopik dermatit) PTPRC, MMP9, MAPK14 ve CASP3'ün aşağı regüle edildiğini gösterirken, PPARG, EGFR ve TNF'nin yukarı regülasyonu ortaya çıktı (Şekil 5). Ortak gen yolağı zenginleştirmesinin analizi yoluyla, bu genlerin ağırlıklı olarak TNF sinyal kaskadına ve MAPK sinyal yoluna katıldığı belirlendi. TNF sinyal yolunda, TNF ekspresyonu yukarı regüle edilirken, MMP9, MAPK14 ve CASP3 ekspresyonu aşağı regüle edildi. MAPK sinyal yolunda, EGFR ve TNF ekspresyonu yukarı regüle edilirken, MAPK14 ve CASP3 aşağı regüle edildi (Şekil 6). Bu bulgulara dayanarak, TNF, MAPK14 ve CASP3, SKA tedavisinde potansiyel hedefler olarak kabul edildi.

SDG'nin aktif bileşenlerinde aday hedefleri doğrulamak için, aktif bileşen yapısı ile potansiyel hedef proteinler arasındaki doğruluğu test etmek için yerleştirme analizi kullanıldı. Bu hedef proteinler çeşitli fonksiyonel bağlantılarda yer alır ve ağdaki yüksek düğümlerdir, bu da anal egzamaya SDG yanıtında çok önemli bir rol oynadıklarını düşündürür. Kenetlenme bağlanma enerjisinin negatif değeri, SDG'nin in vivo olarak hastalık hedefleriyle kenetlenme yeteneğini gösterir ve daha negatif bir değer daha kolay kenetlenmeyi gösterir. Bu araştırmada, çekirdek aktif bileşenlerin anahtar hedefle başarılı bir şekilde moleküler kenetlenmesi sağlandı ve kenetlenme bağlanma enerjisi -1 kcal/mol'den düşük değerlerle negatifti. İndigo ve berberrubin, -5 kcal/mol'den daha az bağlanma enerjisi ile iyi bağlanma aktivitesine sahiptir (Tablo 3, Şekil 7). Birlikte ele alındığında, bu sonuçlar, gen lokuslarına karşılık gelen bu proteinlerin anüs egzamasında SDG hedefleri olarak hareket edebileceğine dair daha fazla kanıt sağlar.

figure-results-1
Şekil 1: Ağ farmakolojisi analizi iş akışı. GO, Gen Ontolojisi; KEGG, Kyoto Genler ve Genomlar Ansiklopedisi; TCMSP, Geleneksel Çin Tıbbı Sistemleri Farmakoloji Veri Tabanı ve Analiz Platformu; GEO, Gen İfadesi Omnibus. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-2
Şekil 2: Ortak hedeflerin Venn şeması ve PPI ağı. (A) İlaç hedefi ile hastalık hedefinin kesişimini gösteren Venn şeması. (B) STRING'e göre ortak hedef ÜFE ağı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-3
Şekil 3: KEGG yolu zenginleştirme analizi. (A) KEGG yolu zenginleştirme analizi. İlk 10 KEGG yolu, P değerlerine göre artan sırada sıralanır. (B) Yol ile hedef arasındaki bağlantı: yol (sarı), hedefler (kırmızı). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-4
Şekil 4: GO zenginleştirme analizi. (A) Üç ontolojinin GO sonuçları. (B) Biyolojik süreç (BP) kabarcık grafiği. (C) Hücre bileşeni (CC) kabarcık grafiği. (D) Moleküler fonksiyon (MF) kabarcık tablosu. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-5
Şekil 5: Potansiyel hedeflerin tahmin edilmesi. (A) GEO veri tabanındaki hub gen ekspresyonunun ısı haritası, A grubu deney grubu (atopik dermatit) ve B grubu kontrol grubudur (atopik olmayan dermatit); (B) ÜFE ağ düğümleri proteinleri temsil eder, kenar ilişkileri temsil eder. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-6
Şekil 6: Sinyal yolu. (A) MAPK sinyal yolu. (B) TNF sinyal yolu. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-7
Şekil 7: Çekirdek genlerin ve bileşenlerin moleküler kenetlenmesi. Macenta, SDG'nin temel bileşenlerini temsil eder ve mavi, çekirdek genlerin kalıntılarını temsil eder. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Geleneksel Çin ilaçlarıAktif bileşenler
İndigo naturalis (Çivit mavisi)9alfa, 13alfa-dihidroksilisopropidenilisisatin, a, bisindigotin, indicant, isatan B, izatizin, a, izooryantin, izoskoparin, izoviteksin, (+) -izolariciresinol, 10h-indolo, [3,2-b], kinolon, İzoindigo, Saponarin, İndigo, triptantrin, 6- (3-oksoindolin-2-iliden) indolo [2,1-b] kinazolin-12-on
İndirubin, beta-sitosterol, Lariciresinol, Nonacosane, isovitexin, Dotriacontanol
Altın selviberberin, coptisine, Dauricine (8CI), Javanicin, (±) -lyoniresinol, Kihadalakton A, Obakunoik asit, Obakunon, phellavin, Phellavin_qt, phellodendrine, delta 7-stigmastenol, Phellopterin, Vanillolosit, Coniferin, Dehidrotanshinone II A, delta7-Dehidrosophoramine, Amurensin, Amurensin_qt, dihidroniloticin, hispidol B, kihadalakton B, kihadanin A, niloticin, nomilin, rutaecarpine, Skimmianin, Chelerythrine, Stigmasterol, Worenine, Campesteryl ferulate, Cavidine, Candletoxin A, Hericenone H, Hispidon, Sirigin, beta-sitosterol, Magnograndiolide, (2S, 3S) -3,5,7-trihidroksi-2- (4-hidroksifenil) chroman-4-one, Palmidin A, magnoflorin, Menisporfin, palmatin, Fumarin, İzokoripalin, kuersetin, Sitogluside, Friedelin
STOCK1N-14407, jatrorrizin, menisperin, phellamurin_qt, (S)-Kanadin, columbamine, poriferast-5-en-3beta-ol, magnoflorin, berberrubin, phellodendrine, limonin, Hiperin, kampesterol, SMR000232320, Canthin-6-one, 4- [(1R, 3aS, 4R, 6aS) -4- (4-hidroksi-3,5-dimetoksifenil) -1,3,3a, 4,6,6a-heksahidrofuro [4,3-c] furan-1-il] -2,6-dimetoksifenol, dihidronilotikin, melianon, phellochin, talifendin, vanillolosit, Aurapten
Kalsine alçısusuz kalsiyum sülfat (CaS04)
Calamineçinko karbonat (ZnCO3)
Çin Safra Salonudigallate

Tablo 1: SDG'deki aktif bileşenler.

GenDereceArada MerkeziyetçilikYakınlık Merkezilik
AKT12041669.16920.765625
TNF (Radyo Frekansı2021988.45430.761658
TP53 Serisi1901590.92880.73134327
EGFR (İngilizce)174686.30630.7033493
STAT3168673.037230.6869159
SRC162568.15740.69014084
HAZİRAN162435.337370.6805556
CASP3 (İngilizce)156483.452760.67431194
İHS148515.288150.65625
PTGS2 Serisi134761.340940.6447368

Tablo 2: En iyi 10 hub geninin özellikleri.

Hedef (PDB Kimliği)Afinite (kcal/mol)
İndigoBerberrubinDigallat
TNF (1A8M)-5.96-5.19-2.22
MAPK14 (1A9U)-5.51-5.41-1.93
CASP3 (1CP3)-5.77-4.98-1.06

Tablo 3: Bileşenlerin ve çekirdek genlerin moleküler kenetlenme bağlanma enerjisi.

Tartışma

Atopik dermatit, egzama ile altta yatan mekanizmaları paylaşan spesifik bir egzama şeklidir. Bu durumla ilişkili olduğuna inanılan hub genleri TNF, MAPK14 ve CASP3'tür. SDG'nin anal egzama üzerindeki terapötik etkileri, esas olarak bu üç hub geni17 aracılığıyla TNF ve MAPK sinyal yolları üzerindeki etkisine atfedilir.

SDG beş farklı ilaç içerir: indigo naturalis, altın selvi, kalsine alçıtaşı, kalamin ve Çin Gall'i. Geleneksel Çin tıbbında, kalsine alçı ve kalamin, yara iyileşmesini ve nemi kurutmayı teşvik etmede rol oynayabilirken, indigo naturalis, altın selvi ve Çin Safra ısıyı temizleyebilir, detoksifiye edebilir ve nemi kurutabilir. Bu bitkilerin kombinasyonu, nemi boşaltma, yara iyileşmesini destekleme, ısıyı temizleme ve rüzgarı dağıtma etkisini sağlayabilir18.

Önceki çalışmalar, SDG'nin ana bileşenlerinin anti-inflamatuar özelliklere sahip olduğunu göstermiştir. Indigo naturalis'in (IN) kolit, sedef hastalığı ve akut promiyelositik lösemiyi tedavi ettiği gösterilmiştir 19,20,21. IN'nin işlevi, ülseratif kolitli (UC) hastalarda inflamasyonu azaltan ve bağırsak mukozasının iyileşmesini destekleyen TLR4/MyD88/NF-kB sinyal iletiminin inhibisyonu ile ilişkili olabilir. DSS kaynaklı UC fare modelinde 22,23'te gösterildiği gibi bağırsak florasını da düzenleyebilir. Son araştırmalar, UC'nin genellikle bağırsak mikrobiyomundaki bir dengesizlikle birleştiğini vurgulamaktadır. IN, bağırsak florasına bağlı olarak bağırsak ekolojisini etkili bir şekilde yeniden dengeleyebilir ve gastrointestinal sistemi koruyabilir24. Altın selvi, proinflamatuar sitokinleri anti-inflamatuar sitokinlere kaydırarak, T lenfositlerin ve DC ile indüklenen T hücresi ve IL-12p70 sitokin sekresyonlarının proliferasyonunu azaltır ve DC ile Treg25 arasındaki etkileşimi teşvik eder. Saponarin ve kampesterol, anti-alerjik etkileri olan doğal anti-enflamatuar ajanlar olarak işlev görür 26,27,28. Triptantrin antimikrobiyal bir etki sergiler29. Melianonen, anal egzama tedavisine katkıda bulunabilecek hem mantarlar hem de mikrobiyal flora üzerinde önemli inhibitör etkiler sergiler30,31.

Çalışmalar, akne, tahriş edici kontakt dermatit ve alerjik kontakt dermatit gibi cilt hastalıklarının şiddetinin bağırsaktaki mikrobiyal flora ile ilişkili olduğunu bulmuştur. Akut ve kronik anüs egzamasının mikroflora dağılımı karşılaştırıldığında, sonuçlar, akut anüs egzaması hastalarının stafilokok mikroflorasının kronik grupta daha bol olduğunu göstermiştir32. Atopik egzaması ve alt bağırsak mikrobiyom çeşitliliği olan bebekler, mikrobiyal bolluk ile cilt hastalıkları arasında bir ilişki olduğunu göstermektedir33. SDG'deki çeşitli bileşenlerin bağırsak florası üzerindeki etkilerine dayanarak, SDG'nin mikroflorayı düzenleyerek anüs egzamasını iyileştirme olasılığı göz ardı edilemez. Ek olarak, SDG'deki melianon da anüs egzamasını önlemek için mantarlar üzerinde etkili olabilir.

Mekanizma araştırması, bitkisel reçete araştırmasının en karmaşık yönü olarak kabul edilmektedir. Ağ farmakolojisi şu anda farmasötik alanın çeşitli yönlerine nüfuz etmekte, gelenekselden çağdaş biyotıbba bir paradigma kaymasına işaret etmekte ve geleneksel Çin tıbbı (TCM) gelişimini yeniden tanımlamaktadır 34,35,36. İlgili terapötik hedefleri tahmin etmek için TCM'yi, aktif bileşenleri, hedefleri ve bozuklukları birbirine bağlayan bir ağ diyagramı oluşturarak ağ hedeflerini bir temel olarak kullanır. Ağ farmakolojisi, ilaçlar ve hastalık hedefleri arasındaki etkileşimleri kapsamlı bir şekilde aydınlatır ve ilişkisel ağ mekanizmalarını sistematik olarak inceler, böylece önemli metabolik yolları tahmin eder. Kullanımı, çeşitli bitkilerin etki mekanizmalarını araştırmak için stratejik olarak uygulanmıştır. Ayrıca, KEGG ve GO ile zenginleştirilmiş yolların inşasının yanı sıra bir hastalık ilacı hedef ÜFE ağı kurarak, ağ farmakolojisi, Çin bitkilerinin hastalıkları etkilediği karmaşık mekanizmanın tahminini kolaylaştırdı ve hastalıkların patogenezini araştırdı 37,38,39. Bu araştırma, topikal ilaç mekanizmalarını ayırt etmek için ağ farmakolojisini GEO veri setleriyle birleştirdi.

Ağ farmakolojisi analizi, yalnızca ilaç bileşenlerini ve hedeflerini tahmin ederek, hayvan deneyleri veya klinik deneyler gerektiren kesin mekanizmaları doğrular. Bu çalışma, doğrulamak için hayvan veya klinik deneyler yapmadan yalnızca moleküler yerleştirme simülasyonu doğrulamasını kullandı. Geleneksel Çin tıbbı için önerilen ağ farmakolojisi çerçevesi, daha düşük bir doğrulukla da olsa, bireysel bitkilerin öngörülen hedeflerini birleştirir. GEO veri kümelerinin dahil edilmesi bu hassasiyeti önemli ölçüde artırır.

Bu çalışmada, birden fazla veri tabanını birleştirerek veri kullanımını en üst düzeye çıkarmak için saf veri üretme yöntemi kullanılmıştır. Özellikle hayvan modelleri oluşturmanın zor olduğu bazı hastalıklar için, çevrimiçi veriler öncelikle hastalıkları ve ilaç hedeflerini tahmin etmek ve doğrulamak için kullanılır, böylece araştırma yönünü yönlendirir ve sonraki deneysel doğrulama için iyi bir temel oluşturur.

Açıklamalar

Yazarların açıklayacak hiçbir şeyi yok.

Teşekkürler

Hiç kimse.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
AutoDockToolsAutoDockhttps://autodocksuite.scripps.edu/adt/
Cytoscape 3.9.1 Cytoscapehttps://cytoscape.org/
GeneCards veritabanı GeneCardshttps://www.genecards.org
GEO veritabanıUlusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezihttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/
GEO2R aracı Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezihttps://ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/
MetascapeMetascapehttps://metascape.org/
İnsan veritabanında çevrimiçi Mendel kalıtımıOMIMhttps://www.omim.org
RCSB protein veritabanı RCSB Protein Veri Bankası (RCSB PDB)http://www.pdb.org/
STRING veritabanı STRINGhttps://string-db.org/
İsviçre ADME veritabanı İsviçre Biyoinformatik Enstitüsühttp://www.swissadme.ch/index.php
Geleneksel Çin Tıbbı sisteminin farmakoloji veritabanı (TCMSP)Geleneksel Çin Tıbbı Sistemleri Farmakoloji Veritabanı ve Analiz Platformuhttp://tcmspw.com/tcmsp.php
Venny2.1BioinfoGPhttps://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html
,

Kaynaklar

  1. Ma, M., Lu, H., Yang, Z., Chen, L., Li, Y., Zhang, X. Differences in microbiota between acute and chronic perianal eczema. Medicine. 100 (16), e25623(2021).
  2. Dietrich, C. F., Hoch, F. Anal eczema. Revue Therapeutique. 78 (9), 509-512 (2021).
  3. Dietrich, A., Ruzicka, T., Hermans, C. Differential diagnosis of anal eczema. Hautarzt. 66 (6), 400-407 (2015).
  4. Rohde, H. Anal eczema, condylomata acuminata. Deutsche Medizinische Wochenschrift. 133 (6), 245-246 (2008).
  5. Havlickova, B., Weyandt, G. H. Therapeutic management of anal eczema: an evidence-based review. International Journal of Clinical Practice. 68 (11), 1388-1399 (2014).
  6. Rainer, B. M., et al. Characterization and analysis of the skin microbiota in Rosacea: A case-control study. American Journal of Clinical Dermatology. 21 (1), 139-147 (2020).
  7. Park, S. Y., Kim, H. S., Lee, S. H., Kim, S. Characterization and analysis of the skin microbiota in acne: Impact of systemic antibiotics. Journal of Clinical Medicine. 9 (1), 168(2020).
  8. Woo, Y. R., Lee, S. H., Cho, S. H., Lee, J. D., Kim, H. S. Characterization and analysis of the skin microbiota in Rosacea: Impact of systemic antibiotics. Journal of Clinical Medicine. 9 (1), 185(2020).
  9. Zheng, Y., et al. Alterations in the skin microbiome are associated with disease severity and treatment in the perioral zone of the skin of infants with atopic dermatitis. European Journal of Clinical Microbiology & Infectious Diseases. 38 (9), 1677-1685 (2019).
  10. Totté, J. E. E., et al. Nasal and skin microbiomes are associated with disease severity in paediatric atopic dermatitis. The British Journal of Dermatology. 181 (4), 796-804 (2019).
  11. Zhao, X. Y., Yang, Y. Y., Jl Feng,, Feng, C. I. Network pharmacology prediction and experimental validation of Trichosanthes-Fritillaria thunbergii action mechanism against lung adenocarcinoma. Journal of Visualized Experiments. (193), e64847(2023).
  12. Zeng, B., et al. Network pharmacology prediction and metabolomics validation of the mechanism of Fructus Phyllanthi against hyperlipidemia. Journal of Visualized Experiments. (194), e65071(2023).
  13. Wang, T., Jiang, X., Ruan, Y., Li, L., Chu, L. The mechanism of action of the combination of Astragalus membranaceus and Ligusticum chuanxiong in the treatment of ischemic stroke based on network pharmacology and molecular docking. Medicine. 101 (28), Baltimore. e29593(2022).
  14. Wang, T., et al. Exploring the mechanism of luteolin by regulating microglia polarization based on network pharmacology and in vitro experiments. Scientific Reports. 13 (1), 13767(2023).
  15. Qi-Yue, Y., et al. From natural dye to herbal medicine: a systematic review of chemical constituents, pharmacological effects and clinical applications of indigo naturalis. Chinese Medicine. 15 (1), 127(2020).
  16. André, C., Dumur, J. P., Hrabina, M., Lefebvre, E., Sicard, H. Juniperus ashei: the gold standard of the Cuppressaceae. Allergie et Immunologie. 32 (3), 104-106 (2000).
  17. Weidinger, S., Novak, N. Atopic dermatitis. Lancet. 387 (10023), 1109-1122 (2016).
  18. Cai, L. L., Wu, Y., He, J. Network pharmacology of Shidu ointment in the treatment of EGFR-TKIs induced acneiform eruptions. China Pharmaceuticals. 29 (16), 5(2020).
  19. Gu, S., et al. Mechanisms of indigo naturalis on treating ulcerative colitis explored by GEO gene chips combined with network pharmacology and molecular docking. Scientific Reports. 10 (1), 15204(2020).
  20. Lou, Y., Ma, Y., Jin, J., Zhu, H. Oral realgar-indigo naturalis formula plus retinoic acid for acute promyelocytic leukemia. Frontiers in Oncology. 10, 597601(2021).
  21. Zhang, Q., et al. Psoriasis treatment using Indigo Naturalis: Progress and strategy. Journal of Ethnopharmacology. 297, 115522(2022).
  22. Naganuma, M., et al. Efficacy of Indigo Naturalis in a multicenter randomized controlled trial of patients with ulcerative colitis. Gastroenterology. 154 (4), 935-947 (2018).
  23. Yang, Q. Y., et al. Exploring the mechanism of Indigo Naturalis in the treatment of ulcerative colitis based on TLR4/MyD88/NF-κB signaling pathway and gut microbiota. Frontiers in Pharmacology. 12, 674416(2021).
  24. Sun, Z., et al. Indigo Naturalis alleviates dextran sulfate sodium-induced colitis in rats via altering gut microbiota. Frontiers in Microbiology. 11, 731(2020).
  25. Cao, H., et al. Immune and metabolic regulation mechanism of Dangguiliuhuang decoction against insulin resistance and hepatic steatosis. Frontiers in Pharmacology. 8, 445(2017).
  26. Min, S. Y., Park, C. H., Yu, H. W., Park, Y. J. Anti-inflammatory and anti-allergic effects of saponarin and its impact on signaling pathways of RAW 264.7, RBL-2H3, and HaCaT cells. International Journal of Molecular Sciences. 22 (16), 8431(2021).
  27. Seo, K. H., et al. Saponarin from barley sprouts inhibits NF-κB and MAPK on LPS-induced RAW 264.7 cells. Food & Function. 5 (11), 3005-3013 (2014).
  28. Moreno-Anzúrez, N. E., et al. A cytotoxic and anti-inflammatory campesterol derivative from genetically transformed hairy roots of Lopezia racemosa Cav. (Onagraceae). Molecules. 22 (1), Basel, Switzerland. 118(2017).
  29. Numao, N., et al. Tryptanthrin attenuates TLR3-mediated STAT1 activation in THP-1 cells. Immunologic Research. 70 (5), 688-697 (2022).
  30. Veni, A., Lokeswari, T. S., Pavithra, D., Sugapriya, T. Melianone inhibits secreted aspartic proteases (SAP), a virulence factor during hyphal formation in Candida albicans. Current Computer-Aided Drug Design. 18 (5), 327-336 (2022).
  31. Veni, A., Lokeswari, T. S., Krishna Kumari, G. N., Gayathri, D., Sudandiradoss, C. Bioactivity of melianone against Salmonella and in silico prediction of a membrane protein target. 3 Biotech. 10 (10), 460(2020).
  32. Ma, M., Lu, H., Yang, Z., Chen, L., Li, Y., Zhang, X. Differences in microbiota between acute and chronic perianal eczema. Medicine. 100 (16), e25623(2021).
  33. Williams, H. C., Chalmers, J. Prevention of atopic dermatitis. Acta Dermato-Venereologica. 100 (12), (2020).
  34. Nogales, C., Mamdouh, Z. M., List, M., Kiel, C., Casas, A. I., Schmidt, H. H. H. W. Network pharmacology: curing causal mechanisms instead of treating symptoms. Trends in Pharmacological Sciences. 43 (2), 136-150 (2022).
  35. Wang, T., Zhou, Y., Wang, K., Jiang, X., Wang, J., Chen, J. Prediction and validation of potential molecular targets for the combination of Astragalus membranaceus and Angelica sinensis in the treatment of atherosclerosis based on network pharmacology. Medicine (Baltimore). 101 (26), e29762(2022).
  36. Jiang, X., et al. Exploration of Fuzheng Yugan mixture on COVID-19 based on network pharmacology and molecular docking. Medicine (Baltimore). 102 (3), e32693(2023).
  37. Dong, Y., Zhao, Q., Wang, Y. Network pharmacology-based investigation of potential targets of astragalus membranaceous-angelica sinensis compound acting on diabetic nephropathy. Scientific Reports. 11 (1), 19496(2021).
  38. Wang, T., Jiang, X., Lu, Y., Ruan, Y., Wang, J. Identification and integration analysis of a novel prognostic signature associated with cuproptosis-related ferroptosis genes and relevant lncRNA regulatory axis in lung adenocarcinoma. Aging (Albany NY). 15 (5), 1543-1563 (2023).
  39. Wang, T., Jiang, X., Ruan, Y., Zhuang, J., Yin, Y. Based on network pharmacology and in vitro experiments to prove the effective inhibition of myocardial fibrosis by Buyang Huanwu decoction). Bioengineered. 13 (5), 13767-13783 (2022).

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

Protein Etkileşim AğıMoleküler KenetlenmeKEGG YoluGen OntolojisiTNF SinyaliMAPK Yolu
Anüs Egzaması için ShiDuGao Tedavisinin GEO Veri Setleri ve Ağ Farmakolojisine Dayalı Etkinliği ve Altta Yatan Yol Mekanizmaları
Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.