Yöntem makalesi

Kronik Kısıtlama Strese Bağlı Depresyon Sıçan Modelinde Qiangzhifang'ın Antidepresan Mekanizmalarının Ağ Farmakolojisi ve Doğrulanması

945 görüntüleme

⸱

DOI:

10.3791/68198

⸱

6 Haziran 2025

 ,  ,  , 
1College of Traditional Chinese Medicine, Shandong University of Traditional Chinese Medicine, 2Innovation Research Institute of Traditional Chinese Medicine, Shandong University of Traditional Chinese Medicine, 3Office of Shandong College of Traditional Chinese Medicine

* These authors contributed equally

Bu makalede

Özet

Bu çalışma, kronik kısıtlama stresine bağlı depresyonun bir sıçan modelinde Qiangzhifang'ın antidepresan etkinliğini değerlendirdi ve ağ farmakolojisi ve moleküler yerleştirme analizi ile HIF-1 ve JAK-STAT yolları üzerindeki düzenleyici etkisini aydınlattı.

Özet

Depresyon, önemli tedavi zorlukları ortaya çıkaran karmaşık bir psikiyatrik bozukluktur. Geleneksel Çin tıbbında kullanılan bir bileşik olan Qiangzhifang (QZF), depresyon tedavisinde potansiyel klinik etkinlik göstermektedir. Bununla birlikte, QZF'nin etki mekanizmaları ve aktif bileşenleri tam olarak açıklanmamıştır. Bu çalışmanın birincil amacı, ağ farmakolojisi tahminlerini deneysel doğrulamalarla bütünleştirerek depresyonun hafifletilmesi için QZF'nin etkili aktif bileşenlerini ve potansiyel moleküler mekanizmalarını aydınlatmaktı.

Kronik kısıtlama stresi (CRS) sıçan modelini benimsedik ve QZF'nin depresyon üzerindeki terapötik etkilerini değerlendirmek için açık alan testi (OFT), sükroz tercih testi (SPT) ve zorla yüzme testi (FST) gibi davranış testleri yaptık. Davranışsal parametrelerle ilgili olarak, QZF grubu, model grubuna kıyasla anlamlı olarak daha yüksek vücut kütlesi, sükroz tercih oranı ve merkezi bölgede kalma süresi sergiledi (P < 0.01, P < 0.01, P < 0.01) ve zorunlu yüzme testinde önemli ölçüde azalmış immobilizasyon süresi (P < 0.001). Ağ farmakolojisi ve moleküler yerleştirme çalışmaları, QZF'nin HIF-1 ve JAK-STAT yolaklarını modüle ederek antidepresan etkilere sahip olabileceğini ve AKT1, IL-6, MTOR ve TP53 dahil olmak üzere anahtar hedef genlerin iltihaplanma, nöroproteksiyon ve apoptozda rol oynadığını düşündürmektedir. Sonuç olarak, bu çalışma, depresyonun kapsamlı tedavisi için Çin tıbbı bileşiklerinin modernizasyonu ve geliştirilmesi hakkında yeni bilgiler sunmaktadır.

Giriş

Yaygın bir küresel sağlık sorunu olan depresyon, kalıcı bir düşük ruh hali, azalmış ilgi ve zevk ve bilişsel ve nörolojik bozukluklarla karakterizedir1. Dünya Sağlık Örgütü tarafından bildirildiği üzere, depresyon dünya çapında yaklaşık 380 milyon insanı etkilemektedir ve bu rakamın artması beklenmektedir2. Karmaşık, çok faktörlü bir ruhsal bozukluk olan depresyon, hastaların yaşam kalitesini etkiler ve yüksek insidans, nüks oranları ve sakatlık oranları ile karakterize toplum üzerinde önemli bir ekonomik ve tıbbi yük oluşturur3.

Depresyonun etiyolojisi karmaşıktır ve kesin mekanizmalar henüz tam olarak anlaşılamamıştır. Bu alandaki araştırmalar ilerledikçe, nöroinflamasyon, oksidatif stres ve apoptoz gibi faktörler önemli ölçüde dikkat çekmiştir. Çalışmalar, depresyonu olan hastaların sağlıklı bireylere kıyasla TNF ve interlökin-1β gibi proinflamatuar sitokin seviyelerinin yüksek olduğunu ve inflamatuar durumu olanlarda daha yüksek depresyon prevalansının gözlendiğini göstermektedir4. Oksidatif streste, reaktif oksijen türleri (ROS) zararlı uyaranlara yanıt olarak aşırı üretilir, vücudun antioksidan savunmasını ezer ve oksidatif ve antioksidan sistemler arasında dengesizliğe yol açarak doku hasarına neden olur. Depresyonda yüksek oksidatif stres, lipid peroksidasyonunu artırabilir ve hücresel genlere ve proteinlere verilen hasarı şiddetlendirebilir, nöronal fonksiyonu etkileyebilir ve nöronal dejenerasyona, apoptoza ve bozulmuş plastisiteye katkıda bulunabilir5. Ek olarak, depresyonlu hastalarda klinik sunumlarda, biyokimyasal belirteçlerde ve beyin yapılarında gözlenen değişiklikler apoptoz ile bağlantılıdır. Görüntüleme çalışmaları, depresyonu olan hastalarda hipokampal hacmin ve atrofinin azaldığını ve nöronal apoptozun bu değişikliklerde potansiyel olarak çok önemli bir rol oynadığını ortaya koymaktadır6.

Şu anda, ilaç tedavisi depresyonu yönetmek için birincil yaklaşımdır ve seçici serotonin geri alım inhibitörleri (SSRI'lar) ve norepinefrin geri alım inhibitörleri (NRI'ler) klinik uygulamada sıklıkla kullanılmaktadır7. Bununla birlikte, bu ilaçlara önemli yan etkiler eşlik eder. Baş ağrısı ve uykusuzluk gibi merkezi sinir sistemi semptomlarına ek olarak, çoğu antidepresan ayrıca mide bulantısı ve ishal dahil olmak üzere yaygın olarak gastrointestinal yan etkiler gösterir 8,9. Bazı antidepresanlar da cinsel işlev bozukluğuna10 neden olabilir, bu da tedavi sonuçlarını ciddi şekilde etkiler ve depresyonu olan hastalarda ilaç uyumunuazaltır 11. Ayrıca, bu ilaçların etkinliği bazı hastalar için sınırlıdır. Son metabolomik çalışmalar, bağırsak mikrobiyotasındaki bireysel farklılıkların ilaç etkinliğini etkileyebileceğini göstermiştir12. Bu nedenle, daha güvenli ve daha etkili tedavilerin geliştirilmesi, depresyon araştırmalarında kritik bir odak noktası olmaya devam etmektedir.

Geleneksel Çin tıbbı (TCM) formülasyonları, birden fazla bileşen, hedef ve yol içeren sinerjik etkilerine atfedilen depresyon tedavisinde önemli bir potansiyel göstermiştir13. TCM, güçlü Yang qi'nin vücudun canlılığını korumak için gerekli olduğunu öne sürüyor. Bu nedenle, Profesör Yuanqing Ding, TCM tanı ve tedavisinin benzersiz ilkelerinden ve kapsamlı klinik deneyimden yararlanarak, "yang yu shen tui" nin depresyonun temel patogenezi olduğunu öne sürdü. Bu konsepte dayanarak, bu patogenezi spesifik olarak ele almak için Qiangzhifang'ı (QZF) geliştirdi14. QZF'nin depresyon tedavisinde klinik uygulaması, toplam %71.43'lük bir etkinlik oranı ile önemli bir etkinlik göstermiştir15. QZF, Ramulus cinnamomi (gui zhi, GZ), Polygala tenuifolia (yuan zhi, YZ), Alpinia oxyphylla miq (yi zhi ren, YZR), Paeonia lactiflora (bai shao, BS), Fritillariae cirrhosae bulbus (chuan bei mu, CBM), Panax ginseng (ren shen, RS), Rhodiola rosea L (hong jing tian, HJT) ve meyan kökü (gan cao, GC) (Ek Dosya 1). Çalışmalar, Polygala tenuifolia'nın saponinler açısından zengin olduğunu ve nöroprotektif etkiler gösterdiğini göstermiştir16. Benzer şekilde, Ramulus Cinnamomi-Paeonia lactiflora bitki çifti, ağrı ve depresyonu hafifletmede potansiyel etkinlik göstermektedir17. Ek olarak, ginseng'in toplam saponinleri, sıçanlarda hipokampal proinflamatuar sitokin seviyelerini azaltabilir, depresif davranışı iyileştirebilir ve hipokampal sinir hasarını azaltabilir18. Meyan kökü esas olarak triterpenoidler ve flavonoidler içerir. Meyan kökü'nün toplam flavonoidleri (LF), depresif davranışı iyileştirerek, BDNF/TrkB sinyal yolunu modüle ederek ve sinaptik plastisiteyi artırarak antidepresan bir rol oynayabilir19. Bununla birlikte, QZF'nin antidepresan etkilerinin altında yatan spesifik mekanizmalar belirsizliğini korumaktadır ve bu nedenle yaygın uygulamasını sınırlamaktadır.

Bu nedenle, çalışmamız bir CRS depresyon sıçan modeli oluşturmayı, davranışsal deneyler yoluyla QZF'nin sıçanlarda depresyon üzerindeki terapötik etkisini göstermeyi ve ağ farmakolojisi ve moleküler yerleştirme teknolojisini kullanarak QZF'nin antidepresan mekanizmasını sistematik olarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır20. QZF'nin aktif bileşenlerini ve potansiyel hedeflerini açıklığa kavuşturarak, depresyonun temel hedefleri doğru bir şekilde bulunabilir. QZF'nin etki mekanizmasını derinlemesine araştırarak, sadece depresyonlu hastalar için daha güvenli ve daha etkili tedavi seçenekleri sunmakla kalmayıp, aynı zamanda TCM'nin depresyon tedavisinde uygulanması için bilimsel bir temel sağlayabileceğimize inanıyoruz.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Tüm deney protokolleri, Shandong Geleneksel Çin Tıbbı Üniversitesi Hayvan Deneyleri Etik Kurulu (onay numarası: YYLW2023000327) tarafından onaylandı ve Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından yayınlanan Laboratuvar Hayvanlarının Bakımı ve Kullanımı Kılavuzu'na uygun hale getirildi. Bu deneyde, ortalama vücut ağırlığı (140 ± 10) g olan SPF dereceli 40 sağlıklı erkek Wistar sıçan kullanıldı (Şekil 1). Bu protokolde kullanılan tüm malzeme, ekipman ve yazılımların listesi için Malzeme Tablosuna bakın.

1. Sıçan depresyonu modeli

  1. Hayvan barınağı ve gruplandırma
    1. Hayvanlarla birlikte üreme odasına girin ve bir kuyruk işaretleme aleti kullanarak onları numaralandırın.
    2. Fareleri, 21 ± 2 ° C sıcaklıkta ve 12 saat / 12 saat aydınlık / karanlık döngüsünü koruyarak kafeslerde ayrı ayrı barındırın.
    3. Sıçanları 7 gün boyunca laboratuvarda alıştırın, adaptasyon için günlük olarak tutarken yiyecek ve suya ad libitum erişim sağlayın.
    4. Alışma döneminden sonra vücut ağırlığını ölçün ve sükroz tercih testlerini (SPT) ve açık alan testlerini (OFT) yapın.
    5. Deneysel verilere dayanarak, sıçanları dört gruba ayırın ve her grubun 10 sıçandan oluştuğundan emin olun: kontrol (CON) grubu, model (CRS) grubu, QZF grubu ve fluoksetin (F) grubu.
  2. Kronik Kısıtlama Stresi (CRS) sıçan modelinin kurulması
    1. Sıçan kısıtlama cihazını oluşturun. Sıçanın21 bedenine uygun çap ve uzunlukta şeffaf bir plastik tüp seçin, bu da farenin kaçmasını önlerken ayakta durmasına ve içeri dönmesine izin verir. Uygun hava sirkülasyonunu sağlamak için plastik borunun yanlarında ve kapakta delikler oluşturmak için elektrikli bir havya delgeç kullanın.
    2. İlacın günlük intragastrik uygulamasından 1 saat sonra sıçanları nazikçe kısıtlama cihazlarına (Grup C'dekiler hariç) yerleştirin ve rahat bir pozisyonda olduklarından emin olun.
    3. Kısıtlama süresi boyunca tüm fare gruplarını yiyecek ve sudan mahrum edin. Kısıtlama süresi sona erdikten sonra, onlara eşit şekilde bol miktarda yiyecek ve su sağlayın. Günlük kısıtlama süresini 6 saate (9:30 - 15:30 arası) sabitleyin ve art arda 28 gün boyunca koruyun.

2. İlaç müdahalesi

  1. Gavaj yoluyla uygulayın: 1 mL çözelti / 100 g vücut ağırlığı, fluoksetin (2.7 mg · kg-1 · gün-1) ve QZF (2 g · kg-1 · gün-1) 22. Tek değişkenli kontrol için Grup C ve CRS'ye eşdeğer normal salin sağlayın.
    NOT: Günlük ilaç uygulaması saat 08:00'de gerçekleştirilmiş, model oluşturma ile eş zamanlı olarak başlamış ve 28 günlük modelleme süresi boyunca devam etmiştir.

3. Sükroz tercih testi (SPT)

  1. Deney başlamadan önce fareleri 24 saat boyunca yiyecek ve sudan mahrum edin.
  2. % 1'lik bir sulu sükroz çözeltisi hazırlayın ve çözeltiyi ve saf suyu tartmak için deney hayvanlarının içme şişelerine doldurun. Deneyden önce ve sonra şişeleri tartarak saf su ve sakaroz suyu tüketimini ölçün.
  3. İçmeye ücretsiz erişim için her bir sıçan kafesi kapağının su girişine bir şişe sükroz çözeltisi ve bir şişe saf su koyun, biri solda ve biri sağda. Sıçanların su alımı için bir tarafı tercih etmesini önlemek için, deneye 30 dakika sonra su şişelerinin konumlarını sola ve sağa değiştirin.
  4. Deneyden 1 saat sonra, tüm su şişelerini çıkarın, hemen tartın ve sakaroz çözeltisi ve saf su tüketimini kaydedin. Aşağıdaki formülü kullanarak haftalık sükroz tercih oranını hesaplayın:
    Sükroz tercih değeri = figure-protocol-1 × 0

4. Vücut ağırlığı ölçümü

  1. Sıçanları laboratuvara girişlerinde haftalık olarak tartın ve tartım için sabit zamanı sabah 7:00 olarak ayarlayın. Vücut ağırlığı değişikliklerinin gözlemlenmesini kolaylaştırmak için bu programı oluşturun.

5. Açık alan testi (OFT)

  1. Deney başlamadan önce, fareleri 1 saat boyunca davranış odasına alıştırın ve eşit dağılımı sağlamak için açık alan kutusundaki aydınlatmayı ayarlayın. Farelerin izleme yazılımında açıkça görülebildiğini onaylayın.
  2. Açık alan kutusunun alt yüzeyini (50 cm x 50 cm x 50 cm) dokuz eşit alanlı kare ızgaraya bölmek için video izleme ve analiz sistemini kullanın. Duvarlara bitişik sekiz ızgarayı çevresel alan ve merkezi ızgarayı merkezi alan olarak belirleyin.
  3. Fareyi açık alan kutusunun orta alanına yerleştirin. Video izleme sistemini kullanarak farenin hareketini 5 dakika boyunca kaydedin.
  4. Her sıçanı test ettikten sonra, kalan kokuyu gidermek ve bir sonraki sıçanın davranışına müdahale etmeyi önlemek için hazneyi% 75 etanol ile temizleyin. OFT kayıtlarına açık alan etkinliklerinin toplam mesafesini (mm) ve merkezi ızgaradaki giriş sayısını girin.

6. Zorunlu yüzme testi (FST)

NOT: Sıçan zorla yüzme deneyi, bir ön deney ve resmi bir deneyden oluşur. Ön deneyi, resmi deneyden 24 saat önce, aynı prosedürü izleyerek, sıçan 15 dakika yüzerken gerçekleştirin.

  1. Deney hayvanlarını, çevreye alışmalarını sağlamak için deneyden en az 30 dakika önce davranış odasına taşıyın.
  2. Şeffaf silindirik bir pleksiglas su silindiri (50 cm yüksekliğinde, 20 cm çapında) hazırlayın ve 23-25 °C'de suyla doldurun. Su derinliğini hayvanın ağırlığına göre ayarlayın ve hayvanın kuyruğunun silindirin dibinden belirli bir mesafede kalmasını sağlayın.
  3. Fareleri yavaşça su silindirine yerleştirin ve deney boyunca sessiz kalın. Kamerayı ve sinyal toplama sistemini etkinleştirin. 300 s içinde yüzen hareketsizlik süresini gözlemleyin ve kaydedin. Fareleri hemen sudan çıkarın ve deneyin sonunda kurutun.
  4. Her seanstan sonra, bir sonraki sıçan üzerinde herhangi bir etkiyi önlemek için suyu değiştirin.

7. Ağ farmakolojik tahmini

  1. QZF bileşiklerinin ve varsayılan hedeflerin toplanması
    1. Geleneksel Çin Tıbbı Sistemleri Farmakolojisi (TCMSP) veritabanına (https://old.tcmsp-e.com/)23, HERB veritabanına24 ve TCMID veritabanına (https://www.bidd.group/TCMID/) erişin. Bitkilerin aktif bileşiklerini ve hedeflerini aramak için anahtar kelime olarak GZ, YZ, YZR, BS, CBM, RS, HJT ve ZGC dahil olmak üzere QZF'deki sekiz TCM adını kullanın. TCMSP ve İsviçre hedef tahmininden (http://www.swisstargetprediction.ch/) hedefleri toplayın. Filtre değerini Olasılık* > 0 olarak ayarlayın.
      NOT: Tipik olarak, bileşenler farmakokinetik özelliklerine göre aktif bileşenler olarak dahil edilmiştir: oral biyoyararlanım (OB)% ≥ 30 ve ilaç benzeri özellikler (DL) ≥ 0.1825.
  2. Hastalık hedeflerinin tahmini
    1. GeneCards veritabanında (https://www.genecards.org/) "depresyon" anahtar kelimesini arayın, depresyonla ilişkili gen hedeflerini elde edin, hastalık hedeflerinin elektronik elektronik tablosunu indirin, ortalama değerden daha yüksek olan gen skorlarını filtreleyin ve depresyon hedeflerinin bir listesini derleyin26.
  3. İlaç-bileşen-hastalık-hedef ağı
    1. Yeni bir elektronik tablo oluşturun ve bu tabloyu aynı sütunda depresyonla ilgili hedefler ve ilaç hedefleriyle doldurun. Menü çubuğunda Başlat'a tıklayın | Koşullu Biçimlendirme | Hücreleri Vurgulama Kuralları | Yinelenen değerler. 27 görünen iletişim kutusunda bir biçim seçin (örneğin, "Açık Kırmızı Dolgu") sonuçları görüntülemek için Tamam'ı tıklayın.
    2. Ağ analizi yazılımını başlatın ve menü çubuğundaki Dosya'ya tıklayarak elektronik tablo dosyasını içe aktarın | İthalat | Ağ. Sol kontrol panelinde bulunan Stil panelindeki düğümlerin boyutunu ve rengini ayarlayarak ağın görünümünü optimize edin. Menü çubuğundaki Araçlar'a tıklayarak ağ topolojisi analizi gerçekleştirin | Ağı Analiz Edin27.
  4. Protein-protein etkileşimi (PPI) ağı
    1. Jvenn (https://jvenn.toulouse.inrae.fr/app/example.html) aracına erişin, bileşik hedefleri ve hastalık hedeflerini ayrı ayrı yükleyin, bileşik varsayılan hedefler ile hastalık hedefleri arasında Çakışan Genleri (OGE) çizin. Resimdeki sayılara tıklayın ve bunları bir elektronik tabloya kopyalayın ve Venn şeması görüntüsünü indirin.
    2. STRING veritabanına (https://stringdb.org/)28 erişin ve elektronik tablodaki OGE'leri veritabanına girin. Özellikle, QZF anti-depresyon çakışan hedef listesini İsim Listesi iletişim kutusuna yapıştırın. Organizmalar bölümünde Homo sapiens'i seçin ve ARA | DEVAM ET. Başlık çubuğundan Dışa Aktar seçeneğini seçin ve PPI ağının özet tablosunu hem PNG hem de TSV formatlarındaindirin 29.
  5. Çekirdek proteinlerin taranması
    1. Ağ analiz yazılımını (https://cytoscape.org/) başlatın. Ardından, menü çubuğunda Dosya | İthalat | Ağ | Önceki adım30'da oluşturulan TSV biçimindeki dosyayı içe aktarmak için dosya.
    2. Menü çubuğunda Analyze Network (Ağı Analiz Et) seçeneğini belirleyin ve Analyze (Analiz Et) düğmesine tıklayın. Ardından, analiz sonuçlarını görüntüleyin ve ağın düğüm sayısı, kenar sayısı ve ortalama derece gibi genel yapısal özelliklerini anlayın.
    3. Uygulamalar | Menü çubuğundaki Uygulama Yöneticisi. MCODE'u arayın, eklentiyi yükleyin ve hub hedefini almak için eklentiyi çalıştırın. Ardından, CytoNCA'yı arayın, eklentiyi yükleyin ve Derece, Yakınlık merkeziliği (CC) ve Arada merkezilik (BC) olmak üzere üç parametre değerine odaklanın. Bu parametrelerin değerlerine göre, genellikle çekirdek proteinler olarak kabul edilen daha yüksek Derece, CC ve BC'ye sahip T Düğümleri31.
  6. Gen ontolojisi (GO) ve Kyoto Genler ve Genomlar Ansiklopedisi (KEGG) zenginleştirme analizi
    1. Biyoinformatik platformunu (https://www.omicshare.com/) açın. Araçlar menüsüne tıklayın, ID gen dönüştürme aracını bulun ve üzerine tıklayın. Ardından, dosya yükle düğmesine tıklayın, hedef genlerin çekirdeğinde oluşturulan adımı seçin ve dönüştürülen dosya kimliği listesini indirin.
    2. Araçlar menüsünde, Dinamik KEGG zenginleştirme Analizi aracına tıklayın. Gen kimlik listesini yükleyin. Türler seçeneğinde Homo sapiens'i seçin ve Gönder düğmesine tıklayın.
    3. Araçlar menüsünde, Dinamik GO zenginleştirme Analizi aracına tıklayın | Gen seçeneği | Dosya yükle seçeneği. Gen kimliği listesini seçin ve Tür seçeneğinde Homo sapiens'i seçin. Biyolojik Proses, Moleküler İşlev ve Hücresel Bileşen dahil olmak üzere analiz için GO türünü seçin.
    4. KEGG ve GO zenginleştirme analizi sonuçları için filtreleme eşiğini p < 0.05 olarak ayarlayınız. Sayıları azalan düzende düzenleyin.

8. Moleküler yerleştirme doğrulaması

  1. PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/) web sitesini ziyaret edin. Arama çubuğuna hedef bileşikleri girin. 2D Yapıya tıklayın ve indirin.
  2. PDB (https://www.Rcsb.org/) veritabanını açın. Yüksek çözünürlüklü ve orijinal ligandı içeren kristal yapıyı seçin. PDB dosyasını indirin.
  3. Protein yapısını optimize etmek için moleküler görselleştirme yazılımını açın. İndirilen PDB dosyasını yükleyin. Su moleküllerini çıkarın ve optimize edilmiş PDB dosyasını kaydedin.
  4. Moleküler yerleştirme yazılımını açın ve optimize edilmiş PDB dosyasını içe aktarın. AutoDockTools'ta Düzenle | Suyu Sil : Su moleküllerini silmek için. Düzenle | Hidrojen Ekle | Protein ve liganda hidrojen atomları eklemek için ekleyin29.
  5. AutoDockTools'ta alıcı çubuğunu receptor.pdbqt ve ligand çubuğunu ligand.pdbqt olarak ayarlayın. pdbqt'yi açın. Protein ve ligandın bağlanma bölgelerini görüntülemek için dosyalayın ve reseptör proteinini ve ligand bileşiğini tamamen kapsayabilmesini sağlamak için yerleştirme kutusunun boyutunu ve konumunu ayarlayın. AutoDockTools'ta Izgara | Kutunun merkez koordinatlarını ve boyutlarını ayarlamak için Izgara Kutusunu tanımlayın ve moleküler yerleştirme için varsayılan değerleri kullanın. Yerleştirme çerçeveleri, bağlanma enerjilerinin azalan sırasına göre otomatik olarak sıralanacaktır.
  6. Sonuç dosyasını açın ve en uygun bağlama enerjisi değerini kaydedin. Daha düşük bağlanma enerjileri daha kararlı bağlanmayı gösterir. Sonuç dosyasını yüklemek için moleküler görselleştirme yazılımını kullanın. Ligand-reseptör etkileşimini net bir şekilde görüntülemek için görünümü ve rengi ayarlayın.

9. İstatistiksel analiz

  1. Bilimsel veri analizi ve görselleştirme yazılımında istatistiksel analiz yapın ve tüm verileri ortalama SEM ± olarak temsil edin. İlaç uygulamasından önce ve sonra gruplar arasında karşılaştırmalar için tekrarlanan ölçümler iki yönlü ANOVA kullanın. İkiden fazla grup arasında karşılaştırmalar yapmak için tek yönlü ANOVA kullanın.
  2. P < 0.05 değerini istatistiksel olarak anlamlı olarak alın.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

CRS ile indüklenen sıçan depresyonu modelinde davranışsal test sonuçları

Sakkaroz tercih testi sonuçları
Başlangıçta, gruplar arasında sükroz tercih katsayısında fark yoktu (P > 0.05). 28 günlük müdahalenin ardından, KRS grubunun sükroz tercih katsayısı CON grubundan anlamlı olarak düşüktü (P < 0.05), F ve QZF grupları ise KRS grubuna göre anlamlı olarak daha yüksek katsayılar gösterdi (her ikisi de P < 0.01). Sonuçlar, ...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

CRS, hayvan depresyon modelleri oluşturmak için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Bu model, insan yaşamında karşılaşılan kronik psikolojik stresi taklit eder ve sıçanlarda depresyon benzeri davranışlara neden olur35. Bu çalışmada, sıçan kısıtlama tüpü şeffaf plastikten yapılmıştır ve deney sırasında net gözlem sağlarken hayvan güvenliğini de sağlamıştır. Şeffaf tüp, yaklaşık 18 cm uzunluğunda ve 6 cm çapındaydı ve sıçanlar için yeterli hava akışı sağlamak iç...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Yazarların beyan edebilecekleri herhangi bir çıkar çatışması yoktur.

Teşekkürler

Araştırma, Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (82374311), Geleneksel Çin Tıbbı Devlet İdaresi Üst Düzey Geleneksel Çin Tıbbı (TCM) Temel Teori Anahtar Disiplin İnşaat Projesi (zyyzdxk-2023118), Ulusal Geleneksel Çin Tıbbı Uzmanları Stüdyo İnşaat Projesi (Ulusal Çin Tıbbı Eğitim Mektubu No.75) ve Shandong Eyaleti Doğa Bilimleri Vakfı (ZR2022LZY016) tarafından desteklenmiştir. QZF granülleri, Shandong Geleneksel Çin Tıbbı Üniversitesi'ne bağlı Eczacılık Ürünleri Bölümü tarafından hazırlandı.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Hayvan davranış analiz sistemiShanghai Xinsoft Bilgi Teknolojileri Co, LTDXR-Süper Labirent
Otomatik Yerleştirme AraçlarıScripps Araştırma Enstitüsü
Cytoscape  yazılımCytoscape KonsorsiyumuSürüm 3.7.2
Elektrikli havya delgeçNanjing Naiwei Teknoloji Co, Ltd.
FluoksetinLilly Suzhou İlaç A.Ş., LTD
Açık alan deney sistemiShanghai Xinsoft Bilgi Teknolojileri Co, LTDXR-XZ301 Serisi
PyMolSchrö Dinger
Qiangzhifang Shandong Geleneksel Çin Tıbbı Üniversitesi'ne Bağlı Hastane, Jinan, Çin
Şeffaf plastik tüp Nantong Baiyang Plastik Ürünler Co., Ltd. 

Kaynaklar

  1. Wu, C., Mu, Q., Gao, W., Lu, S. The characteristics of anhedonia in depression: A review from a clinically oriented perspective. Transl Psychiatry. 15 (1), 90(2025).
  2. Moitra, M., et al. Global mental health: Where we are and where we are going. Curr Psychiatry Rep. 25 (7), 301-311 (2023).
  3. Rong, J., Cheng, P., Li, D., Wang, X., Zhao, D. Global, regional, and national temporal trends in prevalence for depressive disorders in older adults, 1990-2019: An age-period-cohort analysis based on the global burden of disease study 2019. Ageing Res Rev. 100, 102443(2024).
  4. Liu, F., et al. Impacts of inflammatory cytokines on depression: A cohort study. BMC Psychiatry. 24 (1), 195(2024).
  5. Correia, A. S., Cardoso, A., Vale, N. Oxidative stress in depression: The link with the stress response, neuroinflammation, serotonin, neurogenesis and synaptic plasticity. Antioxidants (Basel). 12 (2), 470(2023).
  6. Xu, D. H., et al. Upregulation of KLK8 contributes to CUMS-induced hippocampal neuronal apoptosis by cleaving NCAM1. Cell Death Dis. 14 (4), 278(2023).
  7. Kovich, H., Kim, W., Quaste, A. M. Pharmacologic treatment of depression. Am Fam Physician. 107 (2), 173-181 (2023).
  8. Braund, T. A., et al. Antidepressant side effects and their impact on treatment outcome in people with major depressive disorder: An iSPOT-D report. Transl Psychiatry. 11 (1), 417(2021).
  9. Oliva, V., et al. Gastrointestinal side effects associated with antidepressant treatments in patients with major depressive disorder: A systematic review and meta-analysis. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry. 109, 110266(2021).
  10. Rothmore, J. Antidepressant-induced sexual dysfunction. Med J Aust. 212 (7), 329-334 (2020).
  11. Niarchou, E., Roberts, L. H., Naughton, B. D. What is the impact of antidepressant side effects on medication adherence among adult patients diagnosed with depressive disorder: A systematic review. J Psychopharmacol. 38 (2), 127-136 (2024).
  12. Wang, Y., et al. Multi-omics reveal microbial determinants impacting the treatment outcome of antidepressants in major depressive disorder. Microbiome. 11 (1), 195(2023).
  13. Yang, J., et al. Analysis of medication rule of traditional Chinese medicine in treating depression based on data mining. Heliyon. 10 (20), e39245(2024).
  14. Liu, X. Study on the mechanism of qiangzhifang's remodeling of hippocampal neural structure in depression model rats based on the pathogenesis of "yang yu shen tui". , https://link.cnki.net/doi/10.27282/d.cnki.gsdzu.2020.000110 (2020).
  15. Zhou, M. The effect of qiangzhifang on camp-pka-creb signaling pathway in hippocampus of depression emotion model rats based on "yang yu shen tui" pathogenesis. , https://link.cnki.net/doi/10.27282/d.cnki.gsdzu.2019.000030 (2019).
  16. Chen, Z., Yang, Y., Han, Y., Wang, X. Neuroprotective effects and mechanisms of senegenin, an effective compound originated from the roots of polygala tenuifolia. Front Pharmacol. 13, 937333(2022).
  17. Pan, H. T., Xi, Z. Q., Wei, X. Q., Wang, K. A network pharmacology approach to predict potential targets and mechanisms of "Ramulus cinnamomi (Cassiae) - Paeonia lactiflora" herb pair in the treatment of chronic pain with comorbid anxiety and depression. Ann Med. 54 (1), 413-425 (2022).
  18. Qin, M., et al. Total saponins of panax ginseng via the CX3CL1/CX3CR1 axis attenuates neuroinflammation and exerted antidepressant-like effects in chronic unpredictable mild stress in rats. Phytother Res. 37 (5), 1823-1838 (2023).
  19. Wang, R., et al. Antidepressant effect of licorice total flavonoids and liquiritin: A review. Heliyon. 9 (11), e22251(2023).
  20. Xiao, Y. G., Wu, H. B., Chen, J. S., Li, X., Qiu, Z. K. Exploring the potential antidepressant mechanisms of pinellia by using the network pharmacology and molecular docking. Metab Brain Dis. 37 (4), 1071-1094 (2022).
  21. Seewoo, B. J., et al. Validation of chronic restraint stress model in young adult rats for the study of depression using longitudinal multimodal mr imaging. eNeuro. 7 (4), (2020).
  22. Wei, Y. Discussion on "yang yu shen tui"mechanism of depression. , https://link.cnki.net/doi/10.27282/d.cnki.gsdzu.2022.000933 (2022).
  23. Ru, J., et al. TCMSP: A database of systems pharmacology for drug discovery from herbal medicines. J Cheminform. 6, 13(2014).
  24. Fang, S., et al. A high-throughput experiment- and reference-guided database of traditional Chinese medicine. Nucleic Acids Res. 49 (D1), D1197-D1206 (2021).
  25. Zou, J., et al. Network pharmacology-based approach to research the effect and mechanism of Si-Miao-Yong-An decoction against thromboangiitis obliterans. Ann Med. 55 (1), 2218105(2023).
  26. Safran, M., et al. Genecards version 3: The human gene integrator. Database (Oxford). 2010, baq020(2010).
  27. Zhao, X. Y., Yang, Y. Y., Feng, J. L., Feng, C. L. Network pharmacology prediction and experimental validation of Trichosanthes-fritillaria thunbergii action mechanism against lung adenocarcinoma. J Vis Exp. (193), e64847(2023).
  28. Szklarczyk, D., et al. The string database in 2023: Protein-protein association networks and functional enrichment analyses for any sequenced genome of interest. Nucleic Acids Res. 51 (D1), D638-D646 (2023).
  29. Zeng, B., et al. Network pharmacology prediction and metabolomics validation of the mechanism of fructus phyllanthi against hyperlipidemia. J Vis Exp. (194), e65071(2023).
  30. Shannon, P., et al. Cytoscape: A software environment for integrated models of biomolecular interaction networks. Genome Res. 13 (11), 2498-2504 (2003).
  31. Huang, S. P., et al. Evaluation of the mechanism of jiedu huazhuo quyu formula in treating Wilson's disease-associated liver fibrosis by network pharmacology analysis and molecular dynamics simulation. Evid Based Complement Alternat Med. 2022, 9363131(2022).
  32. Zhou, W., et al. Huangqin qingre qubi capsule inhibits RA pathology by binding FZD8 and further inhibiting the activity of Wnt/β-catenin signaling pathway. J Ethnopharmacol. 302 (Pt A), 115886(2023).
  33. Tan, X., et al. Cinnamaldehyde ameliorates dextran sulfate sodium-induced colitis in mice by modulating TLR4/NF-κB signaling pathway and NLRP3 inflammasome activation. Chem Biodivers. 20 (2), e202200089(2023).
  34. Que, W., et al. Molecular mechanism of Gelsemium elegans (gardner and champ.) benth. against neuropathic pain based on network pharmacology and experimental evidence. Front Pharmacol. 12, 792932(2021).
  35. Tzeng, H. T., Chyuan, I. T., Lai, J. H. Targeting the JAK-STAT pathway in autoimmune diseases and cancers: A focus on molecular mechanisms and therapeutic potential. Biochem Pharmacol. 193, 114760(2021).
  36. Chen, H., et al. The potential role of hypoxia-inducible factor-1 in the progression and therapy of central nervous system diseases. Curr Neuropharmacol. 20 (9), 1651-1666 (2022).
  37. Xie, X., et al. Scutellarin attenuates oxidative stress and neuroinflammation in cerebral ischemia/reperfusion injury through PI3K/AKT-mediated Nrf2 signaling pathways. Eur J Pharmacol. 957, 175979(2023).
  38. Semenza, G. L. Hypoxia-inducible factors in physiology and medicine. Cell. 148 (3), 399-408 (2012).
  39. Amin, N., et al. Hif-1α ablation reduces the efficiency of NeuroD1 gene-based therapy and aggravates the brain damage following ischemic stroke. Expert Opin Drug Deliv. 22 (1), 121-138 (2025).
  40. Bergeron, M., et al. Role of hypoxia-inducible factor-1 in hypoxia-induced ischemic tolerance in neonatal rat brain. Ann Neurol. 48 (3), 285-296 (2000).
  41. Zhang, Y., et al. Lactate modulates microglial inflammatory responses through Hif-1α-mediated CCL7 signaling after cerebral ischemia in mice. Int Immunopharmacol. 146, 113801(2025).
  42. Moresi, V., Adamo, S., Berghella, L. The JAK/STAT pathway in skeletal muscle pathophysiology. Front Physiol. 10, 500(2019).
  43. Fei, S., Li, W., Xiang, L., Xie, X., Zhang, L. Protective effect of alprostadil on acute pancreatitis in rats via inhibiting janus kinase 2 (JAK2)/STAT3 signal transduction pathway. Med Sci Monit. 25, 7694-7701 (2019).
  44. Sarapultsev, A., et al. JAK-STAT signaling in inflammation and stress-related diseases: Implications for therapeutic interventions. Mol Biomed. 4 (1), 40(2023).
  45. Dowlati, Y., et al. A meta-analysis of cytokines in major depression. Biol Psychiatry. 67 (5), 446-457 (2010).
  46. Li, J., et al. The JAK/STAT/NF-κB signaling pathway can be regulated by rosemary essential oil, thereby providing a potential treatment for DNCB-induced in mice. Biomed Pharmacother. 168, 115727(2023).
  47. Heinrich, P. C., Behrmann, I., Müller-Newen, G., Schaper, F., Graeve, L. Interleukin-6-type cytokine signalling through the gp130/Jak/STAT pathway. Biochem J. 334 (Pt 2), 297-314 (1998).
  48. Nguyen, T. L. L., Huynh, D. T. N., Jin, Y., Jeon, H., Heo, K. S. Protective effects of ginsenoside-Rg2 and -Rh1 on liver function through inhibiting TAK1 and STAT3-mediated inflammatory activity and Nrf2/ARE-mediated antioxidant signaling pathway. Arch Pharm Res. 44 (2), 241-252 (2021).
  49. Croce, C. M., et al. The BCL-2 protein family: From discovery to drug development. Cell Death Differ. , (2025).
  50. Fakhri, S., et al. Natural products attenuate PI3K/AKT/mTOR signaling pathway: A promising strategy in regulating neurodegeneration. Phytomedicine. 91, 153664(2021).
  51. Huang, Z., Jin, G. Licochalcone B induced apoptosis and autophagy in osteosarcoma tumor cells via the inactivation of PI3K/AKT/mTOR pathway. Biol Pharm Bull. 45 (6), 730-737 (2022).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Davran sal TestlerMolek ler KenetlenmeHIF 1 YolaJAK STAT YolaGeleneksel in T bb

İlgili makaleler