Araştırma makalesi

Rhizoma Drynariae'nin Rotator Manşet Yaralanmasına Karşı Mekanizması Ağ Farmakolojisi ve Moleküler Kenetleme ile Ortaya Çıkarıldı

0 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/73695

⸱

16 Ekim 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Orthopedic Ward 2, Kaifeng Central Hospital, 2Department of Traumatology and Orthopedics, Affiliated Hospital of Chengde Medical College

Yazışma yazarları: Zhenyan Su <kfzxyy147369@163.com>, Yafang Zhang <kfzxyy147@163.com>

Bu makalede

Özet

Ağ farmakolojisi ve moleküler kenetlenme çalışmaları, Rhizoma Drynariae'nin anti-inflamatuar, anti-apoptotik ve pro-anjiyojenik etkiler aracılığıyla rotator cuff yaralanmasını hafifletmek için birden fazla hedef ve yolak üzerinde etki gösterdiğini ortaya koymuştur.

Özet

Rotator manşet yaralanması (RCI); kronik inflamasyon, tenosit apoptozu, bozulmuş anjiyogenez ve hücre dışı matris (ECM) düzensizliği ile karakterize edilen ve sınırlı klinik tedavi seçeneği bulunan dirençli bir kas-iskelet sistemi bozukluğudur. Bu çalışma, Rhizoma Drynariae'nin (RD) RCI'ya karşı aktif bileşenlerini, temel hedeflerini ve sinyal yolaklarını sistematik olarak incelemek için ağ farmakolojisi ve moleküler kenetleme yöntemlerini kullanmıştır. TCMSP, ETCM ve SymMap üzerinden RD'nin on sekiz aktif bileşeni ve 213 tekrarlamayan hedefi belirlenirken; GeneCards ve OMIM'den 870 RCI ile ilişkili hedef geri çağrılmış ve sonuç olarak 71 örtüşen aday hedef elde edilmiştir. Protein-protein etkileşim ağı analizi ve cytoHubba taraması; TNF, IL6, VEGFA, PTGS2, CASP3, AKT1, CCL2, PPARG, MAPK3 ve HMOX1 dahil olmak üzere on adet merkez gen ortaya çıkarmıştır. Gen Ontolojisi zenginleştirmesi; inflamatuar yanıt, oksidatif stres, anjiyogenez, hücre proliferasyonu ve ECM organizasyonuna dikkat çekerken, KEGG yolak analizi TNF, PI3K‑Akt, MAPK ve HIF‑1 sinyal yolaklarını ilişkilendirmiştir. Moleküler kenetleme; eriodictyol, luteolin, kateşin, naringenin ve aureusidin'in bu çekirdek proteinlere karşı stabil ve yüksek afiniteli bağlanmasını doğrulamıştır. Toplu olarak RD; çok bileşenli, çok hedefli ve çok yolaklı bir ağ üzerinden anti-RCI etkileri göstermekte, inflamasyonu ve apoptozu baskılayarak, anjiyogenezi destekleyerek ve ECM onarımını artırarak RCI'yı potansiyel olarak hafifletmekte, böylece klinik uygulaması ve deneysel doğrulanması için teorik bir temel sağlamaktadır.

Giriş

Rotator cuff yaralanması (RCY), ortopedi ve spor tıbbında en yaygın omuz bozukluklarından biridir; 20 yaş üstü yetişkinlerin yaklaşık %20'sini ve 60 yaş üstündekilerin %54'e kadarını etkiler1,2. RCY patolojik olarak tendon dejenerasyonu, inflamatuar hücre infiltrasyonu, aşırı tenosit apoptozu, yetersiz neovaskülarizasyon ve düzensiz hücre dışı matris sentezi ile karakterize olup; bunlar kronik omuz ağrısına, hareket kısıtlılığına, kas atrofilerine ve hatta eklem instabilitesine yol açar3. Tedavi edilmediği takdirde RCY, yaşam kalitesini ciddi şekilde düşürebilir ve ağır sosyoekonomik yüklere neden olabilir4. RCY için mevcut terapötik stratejiler arasında konservatif tedavi ve cerrahi onarım yer almaktadır5. Nonsteroid antiinflamatuar ilaçlar (NSAİİ) ve kortikosteroid enjeksiyonları ağrıyı hafifletir ancak gastrointestinal hasar, renal disfonksiyon, kıkırdak dejenerasyonu ve osteoporoz risklerini taşır6,7. Cerrahi onarım kısa vadeli fonksiyonu iyileştirir ancak yüksek yeniden yırtılma oranları, postoperatif yapışıklık ve düşük uzun vadeli iyileşme kalitesi ile sınırlıdır8,9. Bu nedenle, RCY için güvenli, etkili ve çok hedefli terapötik ajanların geliştirilmesine acilen ihtiyaç duyulmaktadır.

Geleneksel Çin tıbbı (TCM), çok bileşenli, çok hedefli ve düşük toksisite avantajlarıyla kas-iskelet sistemi hastalıklarının tedavisinde uzun bir geçmişe sahiptir10. Drynaria fortunei (Kunze) J. Sm.'nin kurutulmuş rizomu olan Rhizoma Drynariae (RD), kan dolaşımını destekleyen, kan stazını gideren ve tendon ile kemik onarımını hızlandıran temsili bir kemik güçlendirici bitkidir11,12. Modern farmakoloji, flavonoidlerin RD'nin ana aktif bileşenleri olduğunu ve anti-inflamatuar, antioksidan, osteojenik ve kondroprotektif etkiler gösterdiklerini doğrulamıştır13. RD; osteoporoz, osteoartrit, femoral baş nekrozu ve intervertebral disk dejenerasyonu durumlarında yaygın olarak kullanılmıştır14,15,16. Ancak, RD'nin RCI'ya karşı etkinliğini ve mekanizmasını araştıran sistematik bir çalışma bulunmamaktadır. Ağ farmakolojisi; biyoinformatik, sistem biyolojisi ve farmakolojiyi entegre eden ve TCM'nin bütünsel mekanizmasını çözmek için ideal olan gelişmekte olan disiplinler arası bir yaklaşımdır17,18. Bu yaklaşım, "ilaç–bileşen–hedef–yolak–hastalık" düzenleyici ağının sistematik olarak kurulmasına ve potansiyel terapötik hedeflerin yüksek kapasiteli öngörüsüne olanak tanır19. Bu çalışmada, RD'nin RCI tedavisindeki aktif bileşenlerini, merkez genlerini ve temel sinyal yolaklarını araştırmak için moleküler kenetlenme ile birleştirilmiş ağ farmakolojisi kullanılmış; böylece klinik uygulama ve sonraki deneysel araştırmalar için teorik bir temel sağlanması amaçlanmıştır.

Protokol

Bu çalışma yalnızca anonimleştirilmiş halka açık biyoinformatik veritabanlarını kullanmış olup insan veya hayvan deneyleri içermemiştir. Çin'in ulusal etik inceleme düzenlemelerinin 32. Maddesi ve Helsinki Deklarasyonu uyarınca, etik onay ve bilgilendirilmiş onamdan feragat edilmiştir. Bu çalışmada kullanılan tüm materyaller Materyal Tablosu'nda listelenmiştir.

Çalışma tasarımı ve iş akış şeması

Bileşen tarama, hedef belirleme, ağ oluşturma, zenginleştirme analizi ve moleküler kenetlenme doğrulamasını içeren bu ağ farmakolojisi çalışmasının tüm iş akışı, tahmin edilen tüm verilerin tekrarlanabilirliğini sağlamak amacıyla her adımda birleştirilmiş biyoinformatik standartları takip edilerek gerçekleştirilmiştir (Şekil 1).

RD'deki aktif bileşenlerin taranması

Geleneksel Çin Tıbbı Sistem Farmakolojisi Veritabanı ve Analiz Platformu (TCMSP, https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php), bitkisel sistem farmakolojisi temelinde oluşturulmuş çevrimiçi bir platformdur20. Bu platform; oral biyoyararlanım (OB), ilaç benzerliği (DL), kan-beyin bariyeri ve bunlarla ilişkili hedef bilgilerini içeren doğal bileşiklerin farmakokinetik parametrelerini kapsamlı bir şekilde toplamıştır. Yazarlar, TCMSP veritabanında kayıtlı olan RD'nin tüm kimyasal bileşenlerini aramak için "Rhizoma Drynariae" anahtar kelimesini girmiş ve OB ≥ 30% ile DL ≥ 0.18 kriterlerine göre, emilim, dağılım, metabolizma ve atılım (ADME) indekslerine dayanarak uygun aktif bileşenleri filtrelemiştir. Yukarıdaki iki standartı karşılayan bileşikler, RD'nin RCI'ya karşı terapötik mekanizmasını araştırmak için aday aktif bileşenler olarak tutulmuştur. Veritabanı erişim tarihi: TCMSP V2.3 [2025-12-08]. Dışa aktarılan alanlar arasında bileşik adı, OB değeri, DL değeri ve ilgili hedef protein girişleri yer almıştır. Yinelenen bileşik girişleri manuel olarak kaldırılmıştır.

RD'nin potansiyel hedeflerinin toplanması

Araştırmacılar, RD'nin etki hedeflerini üç bağımsız veri tabanından elde ettiler: TCMSP, Geleneksel Çin Tıbbı Ansiklopedisi (ETCM, http://www.tcmip.cn/ETCM/)21 ve SymMap (http://www.symmap.org/)22. TCMSP, bitkisel ilaçlar, küçük moleküllü bileşikler, protein hedefleri ve insan hastalıkları arasındaki karşılıklı ilişkiyi kaydeden özel bir bitkisel sistemler farmakolojisi platformu olarak hizmet vermiştir. ETCM, yaygın Çin tıbbi bitkilerinin ve formüllerinin standartlaştırılmış bilgilerini entegre ederek bitkisel bileşenler, hedef genler, yolaklar ve hastalıklara ait verileri kaydetmiştir. SymMap ise moleküler mekanizmalar ve semptom eşlemesi aracılığıyla TCM teorilerini ve modern tıbbı entegre etmiştir. İlaç hedefleri çıkarılırken tür, tekdüze olarak Homo sapiens şeklinde ayarlanmıştır. Ham hedef protein dizileri elde edildikten sonra, UniProt veri tabanı (https://www.uniprot.org/)23 tüm hedef girişlerini birleştirilmiş standart gen sembollerine dönüştürmüştür. Mükerrer hedef genler elenmiş ve RD'nin tekilleştirilmiş hedef seti, hastalık hedefleriyle çapraz analiz için saklanmıştır. Veri tabanı erişim tarihleri: ETCM V2.0 [2025-12-10], SymMap V2.0 [2025-12-11], UniProt sürümü [2025-12-12]. Yazarlar, TCMSP, ETCM ve SymMap'ten ham hedef-protein girişlerini dışa aktarmışlardır. Protein tanımlayıcılarını resmi insan HUGO gen sembollerine eşlemek için UniProt kullanılmıştır. Birden fazla veri tabanından kaynaklanan hedef tekrarları kaldırılmış ve hedef başına tek bir benzersiz gen sembolü tutulmuştur.

RCI için potansiyel hedeflerin aranması

"rotator cuff injury" (rotator manşet yaralanması) erişim anahtar kelimesini kullanarak RCI ile ilişkili insan genlerini taramak için iki yetkin veritabanı benimsenmiştir. GeneCards (https://www.genecards.org/), 150'den fazla genetik platformdan gelen çoklu omik verilerini birleştirmiş ve gen fonksiyonu anotasyonu sağlamıştır24. Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM, https://omim.org/), insan kalıtsal hastalıklarını kaydetmiş ve gen varyasyonu ile klinik fenotipler arasındaki korelasyonları ortaya koymuştur25. Gen isimleri ve ID'leri dahil olmak üzere tüm RCI ile ilişkili gen kayıtları çıkarılmıştır. Venn kesişim analizi için patojenik genlerin eksiksiz bir havuzunu elde etmek amacıyla iki veritabanından gelen veriler birleştirilmiş ve tekrarlar giderilmiştir. Veritabanı erişim tarihleri: GeneCards [2025-12-15], OMIM [2025-12-21]. Arama terimi: “rotator cuff injury”. Dışa aktarılan alanlar, hastalıkla ilişkili insan gen isimlerini ve gen ID'lerini içeriyordu. Birleştirme işleminden sonra iki veritabanı arasındaki mükerrer gen kayıtları kaldırılmıştır. Tür filtresi Homo sapiens olarak ayarlanmıştır.

Protein-protein etkileşim (PPI) ağının oluşturulması

Taranan RD hedef veri seti ve RCI patojenik gen veri seti, bir Venn diyagramı oluşturmak ve ortak paylaşılan genleri belirlemek amacıyla Venny çevrimiçi platformuna (https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/) yüklendi. Kesişen genler, PPI ağı kurulumu için STRING v11.5 (https://cn.string-db.org/) sistemine aktarıldı26. STRING, 5000'den fazla türe ait 24 milyondan fazla proteini kapsayan, doğrulanmış ve öngörülmüş protein etkileşimlerini geri çağırdı. Tür Homo sapiens olarak ayarlandı ve düşük güvenilirlikli etkileşim çiftlerini filtrelemek için güven puanı eşik değeri 0,7 olarak belirlendi. Dışa aktarılan PPI dosyaları, görselleştirme ve topolojik analiz için Cytoscape 3.8.0'a aktarıldı27. Venny 2.0'a Venn diyagramı hesaplamaları için [2025-12-24] tarihinde erişildi. STRING v11.5 erişim tarihi: [2025-12-28]. Yazarlar; protein tanımlayıcılarını, gen sembollerini ve birleştirilmiş etkileşim güven puanlarını içeren tam TSV formatındaki protein-protein etkileşim tablosunu dışa aktardı.

Hub gen analizi

Cytoscape 3.8.0'e entegre edilmiş cytoHubba eklentisi, her bir ağ düğümünün topolojik özelliklerini analiz etti. En yüksek Maksimum Klik Merkeziyeti (MCC) skoruna sahip ilk 10 hub gen seçildi. MCC, cytoHubba içindeki yerleşik sıralama algoritmalarından biridir; daha yüksek MCC skorları, PPI ağı içerisinde daha kritik topolojik konumları belirtir. Bu genler, tüm ağda temel düzenleyici etkiler gösterir.

Gen Ontolojisi (GO) ve Kyoto Gen ve Genom Ansiklopedisi (KEGG) yolak zenginleştirme analizi

RD'nin RCI'ya karşı tüm örtüşen terapötik hedefleri, tür Homo sapiens olarak ayarlanmış şekilde R x64 4.0.3 yazılımına aktarıldı. Bioconductor clusterProfiler paketi kullanılarak GO ve KEGG zenginleştirme analizleri tamamlandı. GO analizi; hedef proteinlerin biyolojik davranışlarını, hücre altı lokalizasyonlarını ve biyokimyasal fonksiyonlarını ayrı ayrı açıklayan biyolojik süreç (BP), hücresel bileşen (CC) ve moleküler fonksiyon (MF) olmak üzere üç modül içeriyordu28. KEGG analizi, hedeflerin çeşitli biyolojik yolaklardaki dağılımını gözlemlemek amacıyla genleri hücre içi sinyal kaskatlarıyla eşleştirdi29. RD'nin RCI üzerindeki müdahalesiyle ilgili anlamlı şekilde zenginleşmiş BP, CC, MF terimleri ve temel yolaklar çıkarıldı ve tüm zenginleştirme sonuçları, anlamlılık eşiği p < 0.05 olacak şekilde grafikleme için dışa aktarıldı.

Moleküler kenetlenme simülasyonu

PPI analizinden taranan hub genler protein reseptörleri olarak tanımlandı ve RD aktif bileşenleri küçük moleküllü ligandlar olarak belirlendi. Hub proteinler ve ilgili bileşenler arasındaki doğal bağlanma etkileşimlerini araştırmak için moleküler kenetleme (docking) simülasyonu gerçekleştirildi. Üç boyutlu ligand yapıları PubChem'den (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)30, reseptör kristal yapıları ise RCSB PDB'den (https://www.rcsb.org/)31 indirildi. Reseptör yapıları, gereksiz suyun uzaklaştırılması ve polar hidrojen eklenmesi dahil olmak üzere AutoDock 432 ile ön işleme tabi tutuldu. Toplu kenetleme hesaplamaları, Open Babel yazılımı ile birlikte AutoDock Vina tarafından tamamlandı. Bağlanma serbest enerjisi ≤ −7.0 kcal/mol olan kompleksler, en üst sıradaki kenetleme komplekslerini temsil eden kararlı bağlanma yapıları olarak tanımlandı. Bağlanma serbest enerjisi ≤ −7.0 kcal/mol olan kompleksler, yüksekle moleküller arası afiniteye sahip kararlı bağlanma yapıları olarak tanımlandı. Bu ampirik eşik değer, protein-ligand etkileşimlerinin deneysel doğrulamasına alternatif olmasa da, botanik biyoaktif bileşiklerin AutoDock-Vina tabanlı in silico araştırmalarında yaygın olarak uygulanmaktadır33. Optimal afiniteye sahip ilk 20 kenetleme kompleksi, üç boyutlu bağlanma konformasyon diyagramlarını çizmek için PyMOL'e aktarıldı34. PubChem erişim tarihi: [2026-02-10]; RCSB-PDB erişim tarihi: [2026-02-03]. Küçük molekül yapıları bileşik ismiyle; protein reseptör yapıları ise gene karşılık gelen PDB erişim ID'leri ile elde edildi.

İstatistiksel analiz

Tüm biyoinformatik istatistikleri ve haritalama işlemleri için R x64 4.0.3, Cytoscape 3.8.0 ve PyMOL kullanılmıştır. Tüm zenginleştirme öğeleri için p < 0.05 değeri, istatistiksel olarak anlamlı bir farkı temsil etmiştir.

Sonuçlar

RD'nin aktif bileşenleri

TCMSP veri tabanından "Rhizoma Drynariae" anahtar kelimesi kullanılarak toplam 71 ham kimyasal bileşen elde edilmiştir. İkincil tarama ADME kriterlerine (OB ≥ 30%, DL ≥ 0.18) göre gerçekleştirilmiş ve sonuç olarak uygun oral absorbsiyona ve ilaçlaştırılabilirlik özelliğine sahip 18 biyoaktif bileşen belirlenmiştir. Tablo 1, bu 18 aktif bileşene ait ayrıntılı temel bilgileri özetlemektedir. Bu 18 bileşik, RD'nin RCI'ya karşı etkisindeki çok bileşenli materyal temelini oluşturmuştur.

RD'nin ilgili gen hedefleri

RD aktif bileşenleriyle eşleşen hedef genler için TCMSP, ETCM ve SymMap veri tabanları taranmış ve toplamda 327 orijinal hedef girişi toplanmıştır. Verilerin entegre edilmesi ve tekrarlanan gen sembollerinin çıkarılmasının ardından, sonraki kesişim analizi için RD'nin 213 adet tekrarsız potansiyel hedef geni elde edilmiştir.

RCI için ilgili gen hedefleri

Genecards ve OMIM veri tabanları "rotator cuff injury" anahtar kelimesi kullanılarak taranmış ve RCI ile ilgili 989 ham gen girişi elde edilmiştir. Veri entegrasyonu ve mükerrer kayıtların temizlenmesinin ardından, RCI progresyonu ile yakından ilişkili 870 benzersiz insan patojenik geni belirlenmiştir.

PPI ağının oluşturulması

213 RD hedef geni ile 870 RCI patojenik geni arasında yapılan kesişim analizi, RCI tedavisi için RD'nin potansiyel terapötik hedefleri olarak tanımlanan 71 örtüşen gen belirlemiştir. Kesişim ilişkisini gösteren Venn diyagramı Venny 2.0 yazılımı ile oluşturulmuştur (Şekil 2). 71 örtüşen hedef, RCI'yı etkileyen RD'nin PPI ağını kurmak için STRING'e aktarılmıştır (Şekil 3). Tüm PPI verileri Cytoscape'e aktarılmış ve cytoHubba ile en yüksek MCC skorlarına sahip ilk 10 hub gen taranmıştır: TNF, IL6, VEGFA, PTGS2, CASP3, AKT1, CCL2, PPARG, MAPK3, HMOX1. Bunların MCC topolojik bilgileri Tablo 2'de özetlenmiş ve Şekil 4'te görselleştirilmiştir. Kesişen 71 gen, RD'nin RCI'ya karşı terapötik etkisini aracılarla sağlayan temel hedefleri temsil etmektedir.

GO ve KEGG zenginleştirme analizi

RCI tedavisinde RD aday hedeflerinin moleküler mekanizmasını araştırmak için, çakışan terapötik hedefler üzerinde clusterProfiler paketi kullanılarak GO ve KEGG zenginleştirme analizleri gerçekleştirilmiştir. BP, CC ve MF için ayrı GO zenginleştirme istatistikleri yürütülmüştür. Şekil 5A–B, 6A–B ve 7A–B; BP, CC ve MF'nin en anlamlı zenginleşmiş ilk 10 girdisini göstermekte ve her şeklin B alt grafiği her bir fonksiyonel terimin gen dağılımını sergilemektedir. RD'nin RCI üzerindeki müdahalesinde yer alan temel yolakları ortaya çıkarmak için ayrıca KEGG zenginleştirme analizi yapılmış ve zenginleşmiş ilk 30 yolak Şekil 8'de görselleştirilmiştir.

Moleküler kenetlenme simülasyonu

En yüksek 10 hub gen protein reseptörleri olarak belirlenmiş ve tüm 18 RD aktif bileşeni, AutoDock Vina ve Open Babel aracılığıyla yapılacak docking hesaplamaları için ligand olarak benimsenmiştir. Ligand-reseptör bağlanma konformasyonları PyMOL ile görselleştirilmiştir. Docking sonuçları, çoğu hub hedef proteinin RD aktif bileşenleri ile stabil bağlanma yapıları oluşturduğunu göstermiştir. Tablo 3 ve Şekil 9, optimal bağlanma afinitesine sahip en iyi 20 kompleksin tüm docking parametrelerini ve üç boyutlu bağlanma diyagramlarını kaydetmektedir.

Mevcut ağ farmakolojisi analizinde, RD'nin 18 biyoaktif bileşeni ve 213 tekrarlayan olmayan ilaçla ilişkili hedef geri çağrılmıştır. 870 RCI ilişkili genle kesiştirme yapıldıktan sonra, 71 ortak terapötik aday hedef elde edilmiştir. PPI ağı oluşturma ve cytoHubba-MCC taraması sonucunda on adet merkez gen belirlenmiştir: TNF, IL6, VEGFA, PTGS2, CASP3, AKT1, CCL2, PPARG, MAPK3 ve HMOX1. GO zenginleştirme analizi BP, CC ve MF'yi kapsarken, KEGG zenginleştirmesi birden fazla zenginleştirilmiş sinyal yolunu tanımlamıştır. Moleküler kenetleme simülasyonu, RD'nin ana aktif bileşenleri ile bu merkez hedef proteinler arasındaki uygun bağlanma afinitesini doğrulamıştır.

VERİERİLEBİLİRLİK:

Hedef listeleri, PPI ağı dosyaları, GO ve KEGG zenginleştirme sonuçları ve moleküler kenetlenme matrisi dahil olmak üzere bu çalışmada üretilen tüm ham ve işlenmiş veriler Science Data Bank'e kaydedilmiştir. Ham veri erişim bağlantısı https://www.scidb.cn/anonymous/alVOVlJu şeklindedir.

figure-results-1
Şekil 1: Bu çalışmada uygulanan biyoinformatik işlem hattını özetleyen şematik iş akışı. Soldan başlanarak, aday biyoaktif bileşikler ve bunlara karşılık gelen RD hedefleri TCMSP, ETCM ve SymMap veri tabanlarından elde edilmiştir. Sağ tarafta, RCI ile ilişkili genler GeneCards ve OMIM'den alınmıştır. Bu iki veri setinden gelen örtüşen gen hedefleri bir Venn diyagramı kullanılarak belirlenmiş ve potansiyel terapötik hedefler olarak tanımlanmıştır. Ortak hedefler daha sonra iki ayrı kolda işlenmiştir: bir kol STRING ve Cytoscape kullanarak bir protein-protein etkileşim ağı oluşturmuş; diğer kol ise R paketi clusterProfiler kullanarak GO ve KEGG zenginleştirme analizleri gerçekleştirmiştir. PPI ağından çıkarılan hub genler; yapısal hazırlık ve simülasyonları PubChem, PDB, AutoDock Vina ve PyMOL kullanılarak tamamlanan moleküler kenetleme ile daha fazla doğrulanmıştır. Kısaltmalar: RD = Rhizoma Drynariae, RCI = rotator manşet yaralanması, TCMSP = The Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform, ETCM = The Encyclopedia of Traditional Chinese Medicine, OMIM = The Online Mendelian Inheritance in Man, GO = gen ontolojisi, KEGG = Kyoto encyclopedia of genes and genomes. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-2
Şekil 2: RD ve RCI arasındaki ortak hedeflerin Venn diyagramı. Mavi daire, RCI ile ilişkili hedefleri temsil eder. Sarı daire, RD'nin potansiyel terapötik hedeflerini temsil eder. Kesişen zeytin yeşili bölge, RD ve RCI arasındaki ortak hedefleri belirtir. Her bölgenin içindeki sayılar ve yüzdeler, benzersiz veya ortak hedeflerin sayısını ve oranını ifade eder. Kısaltmalar: RD = Rhizoma Drynariae, RCI = rotator manşet yaralanması. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayınız.

figure-results-3
Şekil 3: RD ve RCI'yi ilişkilendiren 71 örtüşen gen hedefinden oluşturulan PPI ağı. Ağdaki her daire, resmi gen sembolüyle etiketlenmiş bir hedef geni temsil eder. İki daireyi birbirine bağlayan çizgiler, halka açık biyoinformatik veri tabanlarından elde edilen protein-protein ilişkilerini göstermektedir. Düğüm boyutu ve renk doygunluğu, ağ içindeki bireysel genlerin topolojik önemini yansıtır. Daha büyük dairelere ve daha koyu yeşil tonlara sahip genler, daha yüksek topolojik skorlara ulaşmış ve daha merkezi konumlarda yer almaktadır; daha küçük, soluk sarı daireler ise topolojik önemi daha düşük olan genleri belirtmektedir. Kısaltmalar: RD = Rhizoma Drynariae, RCI = rotator cuff yaralanması, PPI = protein-protein etkileşimi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-4
Şekil 4: cytoHubba eklentisi kullanılarak PPI ağından belirlenen ilk 10 hub gen. Dikdörtgen kutular, her biri resmi gen sembolüyle etiketlenmiş hub genleri temsil eder. Kutuları birbirine bağlayan siyah çizgiler, bu temel hedefler arasındaki protein etkileşimlerini yansıtmaktadır. Parlak kırmızıdan turuncuya ve sarıya doğru giden renk gradyanı, hub genlerin cytoHubba eklentisi tarafından hesaplanan MCC skorlarına göre sıralamasını görselleştirmektedir; parlak kırmızı kutular en yüksek MCC skorlarına ve en büyük ağ önemine sahip genleri, sarı kutular ise nispeten daha düşük skorlu genleri belirtir. Kısaltmalar: PPI = protein-protein etkileşimi, MCC = Maksimal Clique Centrality.Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-5
Şekil 5: RD'nin RCI'ya karşı 71 ortak hedef geninin BP zenginleştirme analizi. (A) BP için potansiyel terapötik hedeflerin GO zenginleştirme analizi. En anlamlı olarak zenginleşmiş ilk 10 GO biyolojik süreç terimini gösteren yatay bir çubuk grafiktir. Yatay X-ekseni, her bir GO terimine atanan hedef gen sayısına karşılık gelen gen sayısını temsil eder. Dikey Y-ekseni, tekil zenginleşmiş GO terimlerini listeler. Sağdaki sürekli renk çubuğu -log10(p-değeri) değerini kodlar; daha sıcak kırmızı tonlar daha yüksek -log10(p-değeri) ve daha güçlü istatistiksel anlamlılığı, daha soğuk mor ve mavi tonlar ise daha düşük anlamlılığı belirtir. (B) Potansiyel terapötik hedefler ve BP arasındaki ilişki. Panel B, zenginleşmiş GO terimleri ve bunlara karşılık gelen hedef genler arasındaki ikili ilişkileri gösteren bir akor diyagramıdır. Dış dairesel segmentler iki kategoriye ayrılmıştır: renkli bloklar farklı GO biyolojik süreç terimlerini temsil eder ve gri dikdörtgen işaretler tekil hedef gen sembollerini etiketler. Daire içindeki kavisli şeritler, GO terimlerini eşleşen hedef genlere bağlar ve her şerit bir geni katıldığı GO terimine eşler. Her şeridin rengi, dış halkadaki karşılık gelen GO teriminin tonundan miras alınmıştır. Alttaki lejand, her rengi ilgili GO terimiyle ilişkilendirir. Kısaltmalar: RD = Rhizoma Drynariae, RCI = rotator manşet yaralanması, BP = biyolojik süreç, GO = gen ontolojisi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-6
Şekil 6: RCI tedavisinde RD'nin 71 aday hedefinden türetilen GO-CC terimleri. (A) CC için potansiyel terapötik hedeflerin GO zenginleştirme analizi. (B) Potansiyel terapötik hedefler ile CC arasındaki ilişki. Panel A, en anlamlı şekilde zenginleşmiş ilk 10 GO hücresel bileşen girdisini gösteren yatay bir çubuk grafiktir. Yatay X ekseni, her bir GO terimine atanan hedef gen sayısını belirler ve Counts olarak etiketlenmiştir. Zenginleştirilmiş GO hücresel bileşen tanımları dikey Y ekseni boyunca düzenlenmiştir. Sağdaki renk çubuğu, renk değişimini -log10(pvalue) değerleriyle eşleştirir; parlak kırmızı daha yüksek -log10(pvalue) değerlerini ve daha güçlü istatistiksel anlamlılığı, mavi tonlar ise daha düşük anlamlılık seviyelerini temsil eder. Panel B, zenginleştirilmiş GO hücresel bileşen terimleri ile bunlarla ilişkili hedef genler arasındaki bağlantıları görselleştiren bir akor diyagramı sunar. Dış halkadaki segmentler iki gruba ayrılmıştır: renkli bloklar farklı GO hücresel bileşen terimlerini, gri işaretler ise bireysel hedef gen sembollerini belirtir. Dairenin içindeki kavisli şeritler her geni eşleştiği GO terimine bağlar ve her şerit, dış halkadaki karşılık gelen GO teriminin rengini alır. Alttaki lejant, tüm GO hücresel bileşen kategorileri için renk kodlamasını tanımlar. Kısaltmalar: RD = Rhizoma Drynariae, RCI = rotator manşet yaralanması, CC = hücresel bileşen, GO = gen ontolojisi Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-7
Şekil 7: RCI müdahalesi için RD'nin örtüşen 71 hedef geni üzerinde gerçekleştirilen MF zenginleştirme analizi. (A) MF için potansiyel terapötik hedeflerin GO zenginleştirme analizi. (B) Potansiyel terapötik hedefler ve MF arasındaki ilişki. Panel A, en anlamlı şekilde zenginleşmiş ilk 10 GO moleküler fonksiyon terimini sıralayan yatay bir çubuk grafiğidir. Yatay X eksenindeki değerler, her bir moleküler fonksiyon girdisine atanan toplam hedef gen sayısına karşılık gelen gen sayılarını temsil eder. Dikey Y ekseni, bireysel GO moleküler fonksiyon tanımlarını listeler. Sağdaki renk gradyan çubuğu, renk varyasyonunu -log10(pvalue) metriklerine dönüştürür; parlak kırmızı daha yüksek -log10(pvalue) değerlerine ve daha güçlü istatistiksel anlamlılığa karşılık gelirken, mavi tonlar daha zayıf anlamlılığı gösterir. Panel B, zenginleşmiş GO moleküler fonksiyon kategorileri ile bunlarla ilişkili hedef genler arasındaki ilişkileri eşleyen bir kord diyagramıdır. Dış halkadaki segmentler iki etiket sınıfı içerir: renkli bloklar farklı GO moleküler fonksiyon terimlerini belirtir ve küçük gri dikdörtgen işaretler bireysel hedef gen sembollerini işaretler. Dış halkadan içeriye doğru uzanan kavisli şeritler, her geni eşleştiği fonksiyonel terime bağlar ve her şerit, karşılık gelen GO terimine atanan rengi alır. Alttaki lejant, grafikte gösterilen tüm GO moleküler fonksiyon kategorileri için renk kodlamasını tanımlar. Kısaltmalar: RD = Rhizoma Drynariae, RCI = rotator manşet yaralanması, MF = moleküler fonksiyon, GO = gen ontolojisi Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayınız.

figure-results-8
Şekil 8: RD'nin RCI'ya karşı 71 ortak hedef geninin KEGG yolak zenginleştirme analizi. Bu nokta grafiği, en çok zenginleşen KEGG yolaklarını görselleştirmektedir. Dikey Y ekseni, zenginleşen münferit yolakların isimlerini listeler. Yatay X ekseni, bir yolakla eşleşen hedef genlerin o yolaktaki toplam gen sayısına oranı olarak tanımlanan GeneRatio değerini temsil eder. Her bir dairesel nokta, zenginleşmiş bir yolağı temsil eder. Nokta boyutu gen sayısına karşılık gelir; daha büyük daireler, yolağa daha fazla hedef genin atandığını gösterir. Nokta rengi p-değerini yansıtır: kırmızı daha düşük p-değerlerini ve daha güçlü istatistiksel anlamlılığı, koyu mavi ise daha yüksek p-değerlerini ve daha zayıf istatistiksel anlamlılığı gösterir. İki yan lejant, gen sayısı ve p-değeri renk eşlemesi ölçeklerini ayrı ayrı tanımlar. Kısaltmalar: RD = Rhizoma Drynariae, RCI = rotator manşet yaralanması, KEGG = Kyoto gen ve genom ansiklopedisi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-9
Şekil 9: En yüksek sıralamaya sahip docking kompleksleri. (A) (PTGS2, eriodictyol, -9.7 kcal/mol). (B) (PTGS2, luteolin, -9.6 kcal/mol). (C) (PTGS2, catechin, -9.5 kcal/mol). (D) (PTGS2, naringenin, -9.5 kcal/mol). (E) (PTGS2, Aureusidin, -9.4 kcal/mol). (F) (PTGS2, kaempferol, -9.2 kcal/mol). (G) (PTGS2, chroman, -9.1 kcal/mol). (H) (TNF, catechin, -9.1 kcal/mol), (I) (PTGS2, digallate, -9 kcal/mol). (J) (TNF, digallate, -9 kcal/mol), (K) (PPARG, chroman, -8.9 kcal/mol); (L) (PPARG, naringenin, -8.9 kcal/mol), (M) (TNF, Aureusidin, -8.9 kcal/mol); (N) (TNF, kaempferol, -8.8 kcal/mol); (O) (MAPK3, chroman, -8.7 kcal/mol); (P) (MAPK3, naringenin, -8.7 kcal/mol); (Q) (PPARG, Aureusidin, -8.7 kcal/mol); (R) (PPARG, kaempferol, -8.7 kcal/mol); (S) (PTGS2, 22_Stigmasten_3_one, -8.7 kcal/mol); (T) (MAPK3, luteolin, -8.6 kcal/mol). A'dan T'ye kadar olan paneller, ilgili protein hedeflerin bağlanma boşluğu içindeki münferit küçük moleküllü bileşiklerin hesaplanan bağlanma geometrisini ayrı ayrı göstermektedir. Siyan renkli çubuk modelleri, protein bağlanma boşluğunu çevreleyen amino asit kalıntılarını betimlemektedir. Küçük moleküllü ligandlar, farklı kimyasal yapıları ayırt etmek için macenta veya yeşil çubuklar şeklinde sunulmuştur. Sarı kesikli çizgiler, ligandlar ve cep kalıntıları arasındaki moleküller arası hidrojen bağlarını belirtmekte olup, sayısal notasyonlar hidrojen bağı mesafelerini angstrom (Å) cinsinden göstermektedir. Yarı saydam beyaz yüzey, her bir protein reseptörünün genel 3D topolojisini ana hatlarıyla belirtmektedir. Tüm bağlanma pozu hesaplamaları, AutoDock Vina yazılımı kullanılarak rijit reseptör moleküler docking yoluyla gerçekleştirilmiştir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayınız.

Mol KimliğiMolekül Adıoral biyoyararlanım(OB) (%)ilaç benzerliği (DL)
MOL001040(2R)-5,7-dihydroxy-2-(4-hydroxyphenyl)chroman-4-one42.360.21
MOL001978Aureusidin53.420.24
MOL002914Eriodyctiol (flavanon)41.350.24
MOL000449Stigmasterol43.830.76
MOL000358beta-sitosterol36.910.75
MOL000422kaempferol41.880.24
MOL004328naringenin59.290.21
MOL000492(+)-kateşin54.830.24
MOL005190eriodiktyol71.790.24
MOL000569digallat61.850.26
MOL000006luteolin36.160.25
MOL00906122-Stigmasten-3-on39.250.76
MOL009063Siklolaudenol asetat41.660.79
MOL009075sikloartenon40.570.79
MOL009076Siklolaudenol39.050.79
MOL009078davallioside A_qt62.650.51
MOL009087marioside_qt70.790.19
MOL009091ksantogalenol41.080.32

Tablo 1: RD'den türetilen on sekiz aday biyoaktif bileşenin farmakokinetik profilleri. Bileşikler TCMSP veritabanından alınmış ve iki ADME ile ilgili eşik değere göre filtrelenmiştir: OB ≥ 30% ve DL ≥ 0.18. Sütunlar; her bir taranmış bileşen için TCMSP erişim numarasını (Mol ID), bileşik adını, hesaplanan OB değerini (%) ve DL skorunu listelemektedir. Kısaltmalar: RD = Rhizoma Drynariae, RCI = rotator manşet yaralanması, ADME = absorbsiyon, dağılım, metabolizma, ekskresyon, TCMSP = Geleneksel Çin Tıbbı Sistemleri Farmakoloji Veritabanı ve Analiz Platformu, OB = oral biyoyararlanım, DL = ilaç benzerliği.

SıralamaGenİsimPuan
1TNFtümör nekroz faktörü328291218366500
2IL6interlökin 6328291215913592
3VEGFAvasküler endotelyal büyüme faktörü A328291215896284
4PTGS2prostaglandin-endoperoksit sentaz 2328288656326402
5CASP3Kaspaz 3328288180323600
6AKT1AKT serin/treonin kinaz 1328287745700516
7CCL2C-C motif kemokin ligand 2328161521686320
8PPARGperoksizom proliferasyonla aktive olan reseptör gama325302724852296
9MAPK3mitojenle aktive olan protein kinaz 3308779166166218
10HMOX1hem oksijenaz 1299171945318400

Tablo 2: PPI ağından belirlenen en önemli 10 hub gen. Genler, Cytoscape içindeki cytoHubba eklentisi tarafından hesaplanan MCC skorlarına göre sıralanmıştır. MCC, yüksek sayısal değerlerin ağ içindeki daha büyük topolojik önemi yansıttığı bir cytoHubba topolojik metriğidir. Sütunlar; sıralama sırasını, resmi gen sembolünü, tam gen adını ve her bir hub gen için karşılık gelen ham MCC skorunu göstermektedir. Kısaltmalar: PPI = protein-protein etkileşimi, MCC = Maksimal Clique Centrality.

ReseptörlerLigandlarSerbest enerji (kcal/mol)Şekil 9'daki karşılık gelen seri numaraları
PTGS2eriodictyol-9.7A
PTGS2luteolin-9.6B
PTGS2catechin-9.5C
PTGS2naringenin-9.5D
PTGS2Aureusidin-9.4E
PTGS2kaempferol-9.2F
PTGS2chroman-9.1G
TNFcatechin-9.1H
PTGS2digallate-9I
TNFdigallate-9J
PPARGchroman-8.9K
PPARGnaringenin-8.9L
TNFAureusidin-8.9M
TNFkaempferol-8.8N
MAPK3chroman-8.7O
MAPK3naringenin-8.7P
PPARGAureusidin-8.7Q
PPARGkaempferol-8.7R
PTGS222_Stigmasten_3_one-8.7S
MAPK3luteolin-8.6T

Tablo 3: Seçilen 20 reseptör-ligand kompleksi için moleküler kenetlenme bağlanma afinitesi sonuçları. Her satır reseptör proteinini, küçük molekül ligandı, hesaplanan bağlanma serbest enerjisini (kcal/mol) ve Şekil 9'daki ilgili alt grafik etiketini listelemektedir. Daha negatif serbest enerji değerleri, protein cebi ile ligand bileşiği arasındaki daha güçlü bağlanma stabilitesine karşılık gelir. Kısaltmalar: PTGS2 = prostaglandin-endoperoksit sentaz 2, TNF = tümör nekroz faktörü, PPARG = peroksizom proliferatif aktive reseptör gama, MAPK3 = mitojenle aktive olan protein kinaz 3.

Tartışma

RCI; kronik inflamasyon, aşırı tenosit apoptozu, bozulmuş anjiyogenez ve yetersiz hücre dışı matris yeniden şekillenmesini içeren, birleşmiş patolojik değişiklikleri tendon-kemik iyileşmesinin zayıf olmasına ve suboptimal klinik prognoza yol açan karmaşık bir kas-iskelet sistemi bozukluğudur35. Bu hastalık sıklıkla akut travma veya uzun süreli omuz aşırı kullanımından kaynaklanır ve kalıcı inflamasyon, tendon hücre dışı matrisinin metabolik dengesini bozar36. Klinik olarak, mevcut tedaviler birden fazla patolojik bağlantıyı eş zamanlı olarak hedefleyememekte, bu da sınırlı etkinlik ve yüksek nüksetme oranıyla sonuçlanmaktadır37. RD, kemikleri güçlendiren, kan dolaşımını aktive eden ve doku onarımını teşvik eden, kemik ve tendon hasarlarının tedavisinde uzun süredir klinik olarak kullanılan klasik bir Geleneksel Çin Tıbbı (TCM) bitkisidir38. Ancak, RD'nin RCI üzerindeki kesin moleküler düzenleyici mekanizması mevcut çalışmalarda sistematik olarak analiz edilmemiştir.

Yukarıdaki araştırma geçmişine dayanarak, bu çalışma ağ farmakolojisi ve moleküler kenetlenme kullanarak RD'nin RCI'ya karşı çok bileşenli, çok hedefli ve çok yollu mekanizmasını sistematik olarak ortaya koymaktadır. Önceki fitokimyasal ve farmakolojik çalışmalar, RD'den türetilen flavonoidlerin, doku onarım fonksiyonunun temel materyal temelini oluşturan önemli anti-enflamatuar, antioksidan, anti-apoptotik ve pro-anjiyojenik biyolojik aktivitelere sahip olduğunu tam olarak doğrulamıştır39. Önceki çalışmaların bulgularıyla tutarlı olarak, RD'den toplam 18 aktif bileşen belirlenmiş olup; bunlar arasında eriodictyol, luteolin, catechin, naringenin ve aureusidin çekirdek bileşenler olarak tanımlanmıştır. Çok sayıda fitokimyasal çalışma, flavonoidlerin RD'nin temel farmakodinamik maddeleri olduğunu kanıtlamıştır40. Bu tür küçük moleküllü bileşikler doku bariyerlerini geçebilir ve hasarlı tendonların onarım mikroçevresi üzerinde kapsamlı düzenleyici etkiler gösterebilir41. Elverişli ADME özellikleri, iyi bir OB ve ilaç benzerliği sağlayarak, bunların RCI için doğal terapötik ajanlar olma potansiyelini desteklemektedir. Tek hedefli kimyasal sentetik ilaçların aksine, bu doğal flavonoidler enflamasyonu, oksidatif hasarı, hücre sağkalımını ve anjiyogenezi aynı anda etkileyebilmekte ve kronik dejeneratif tendon lezyonları için benzersiz avantajlar göstermektedir42.

Biriken çalışmalar, RCI'nın ortaya çıkışının ve gelişiminin birden fazla fonksiyonel genin anormal ekspresyonu ile yakından ilişkili olduğunu doğrulamış ve çeşitli çekirdek genlerin tendon inflamasyonu, apoptoz ve doku yeniden şekillenmesinin patolojik süreçlerine katıldığı kanıtlanmıştır43. RCI'nın kabul görmüş gen düzenleme mekanizmasına dayanarak, bu çalışma RD'nin terapötik hedeflerini daha detaylı araştırmıştır. RCI'ya karşı RD'nin potansiyel terapötik hedefleri olarak 71 örtüşen hedef belirlenmiştir. PPI ağ analizi ile 10 hub gen taranmıştır: TNF, IL6, VEGFA, PTGS2, CASP3, AKT1, CCL2, PPARG, MAPK3 ve HMOX1. Bunlar arasında TNF ve IL6, inflamatuar kaskadları tetikleyen, tenosit proliferasyonunu inhibe eden ve hücre dışı matris sentezini baskılayarak tendon yaralanmasını şiddetlendiren temel pro-inflamatuar sitokinlerdir44. Bu iki sitokinin masif salınımı immün hücreleri mobilize edecek, inflamatuar reaksiyonu amplifiye edecek ve tendon kök hücrelerinin proliferasyonunu kısıtlayacaktır45. VEGFA, yaralanma bölgesinde neovaskülarizasyonu teşvik eder, lokal kan akışını iyileştirir ve iyileşen dokunun mekanik gücünü artırır46. Tendon-kemik arayüzü doğal olarak kan damarları açısından fakirdir ve yetersiz yeni damar oluşumu, yaralanma sonrası tatmin edici olmayan iyileşme kalitesine yol açan ana faktördür47. PTGS2 inflamatuar ağrıyı ve prostaglandin üretimini aracılarken, CASP3 tenosit apoptozunun temel yürütücüsüdür48,49. PTGS2'nin aşırı ekspresyonu inflamatuar şişkinliği ve ağrıyı şiddetlendirecek, CASP3'ün yüksek aktivasyonu ise fonksiyonel tenositlerin sürekli kaybını indükleyecektir50,51. AKT1 ve MAPK3, tendon rejenerasyonu için temel olan hücre sağkalımı, proliferasyonu ve diferansiyasyonunu düzenleyen çekirdek kinazlardır52,53. Bu iki kinazın orta düzeyde aktivasyonu, onarım hücrelerinin canlılığını koruyabilir ve hücre dışı matris depolanmasını hızlandırabilir54. CCL2 inflamatuar hücreleri toplarken, PPARG ve HMOX1 anti-inflamatuar ve antioksidan etkiler gösterir55,56,57. Bu iki gen oksidatif stresi hafifletebilir ve lokal tendon dokularındaki aşırı inflamatuar infiltrasyonu azaltabilir58. Toplu olarak bu hub genler, RCI'da inflamasyonu, apoptozu, anjiyogenezi ve doku yeniden şekillenmesini modüle eden çekirdek bir düzenleyici ağ oluşturur.

Mevcut patolojik çalışmalar, RCI'nın patolojik ilerlemesinin temel olarak inflamatuar yanıt, oksidatif stres, anormal hücre proliferasyonu ve bozulmuş hücre dışı matris organizasyonu tarafından yönlendirildiğini, bunların RCI'nın oluşumu ve onarımı boyunca temel patolojik bağlantılar olduğunu netleştirmiştir59. Bu temel üzerine, mevcut çalışmada RD'nin RCI'ya müdahale etmesinin potansiyel biyolojik mekanizmasını araştırmak için GO zenginleştirme analizi gerçekleştirilmiştir. Bu biyolojik süreçler, lezyon oluşumu ve onarımı boyunca RCI'nın tam olarak temel patolojik bağlantılarıdır ve bu durum RD'nin birden fazla patolojik süreci eş zamanlı olarak hedefleyebileceğini göstermektedir60. Çok sayıda önceki mekanistik çalışma; TNF sinyal yolunun, PI3K-Akt sinyal yolunun, MAPK sinyal yolunun ve HIF-1 sinyal yolunun tendon inflamasyonunu, hücre onarımını ve doku yeniden yapılanmasını düzenleyen temel sinyal yolları olduğunu doğrulamıştır61,62,63,64. RCI tedavisinde RD'nin potansiyel sinyal mekanizmasını daha detaylı araştırmak için bu çalışma, yukarıdaki araştırma temeline dayanarak KEGG yol zenginleştirme analizi yürütmüştür. Sonuçlar, RD'nin RCI'ya karşı etkisinin öncelikle yukarıdaki dört yolu içerdiğini ortaya koymuştur. TNF sinyal yolu, inflamatuar yanıtı ve tenosit apoptozunu teşvik ederek tendon inflamatuar dejenerasyonunun bir üst akış sürücüsü olarak rol oynar65. PI3K‑Akt yolu, tendon iyileşmesi için faydalı olan hücre sağkalımını ve anjiyogenezi artırır ve fibroblastların kolajen salgılanmasını kolaylaştırmak için birden fazla büyüme faktörünü koordine edebilir66,67. MAPK sinyal yolu; hücre proliferasyonunu, diferansiyasyonunu ve hücre dışı matris sentezini düzenleyerek tendon yeniden yapılanma sürecinin tamamında yer alır68. HIF‑1 sinyal yolu hipoksiye yanıt verir ve vasküler rejenerasyonu teşvik ederek yaralı tendonların hipoksik mikroçevresini etkili bir şekilde iyileştirir69. Bu yollar karşılıklı etkileşim kurarak karmaşık bir düzenleyici ağ oluşturur ve RD'nin RCI tedavisindeki çok yollu özelliklerini tam olarak somutlaştırır.

Moleküler kenetleme, aktif bileşenler ile çekirdek hedefler arasındaki bağlanma aktivitesini doğrudan karakterize edebildiği için ağ farmakolojisi araştırmalarında rutin ve yardımcı bir doğrulama yöntemi haline gelmiştir. Buna uygun olarak, bu çalışma ağ farmakolojisinin öngörü sonuçlarını doğrulamak için moleküler kenetleme yöntemini benimsemiştir70. Sonuçlar, RD'nin çekirdek flavonoid bileşenlerinin merkez proteinlerin aktif ceplerine stabil bir şekilde bağlanabildiğini göstermiş olup, bu durum ağ farmakolojik öngörülerin güvenilirliğini daha da doğrulamaktadır. Bu stabil bağlanma modları, RD'nin terapötik etkiler göstermek için doğrudan ana hedefler üzerinde etki edebileceğini düşündürmektedir. Flavonoid ligandlar ile merkez proteinlerin aktif bölgeleri arasındaki sıkı bağlanma, sezgisel moleküler etkileşim kanıtı sağlamakta ve aynı zamanda sonraki hücre fonksiyonel doğrulama deneyleri için aday bileşikler sunmaktadır.

Bu çalışmanın birkaç kısıtlılığı bulunmaktadır. İlk olarak, tahminler, iyi çalışılmış proteinlere yönelik anotasyon yanlılığına yol açabilecek olan genel veri tabanlı biyoinformatik analizlere dayanmaktadır. Rotator manşet tendonuna özgü gen ekspresyonu ve protein izoformları dahil edilmemiştir ve yönlendirilmemiş STRING kaynaklı PPI ağı, tendona özgü biyolojiyi tam olarak yansıtamamaktadır. TNF, PI3K‑Akt ve MAPK gibi zenginleşmiş yolaklar, RD'ye özgü imzalardan ziyade yaygın inflamatuar kaskadları temsil etmektedir. Genel omik kaynakları, insan rotator manşet dokusunun in vivo dinamik patolojik değişimlerini ve bireysel farklılıklarını yansıtamamaktadır. Gelecekteki çalışmalar, mekanistik yorumlamayı geliştirmek için tek hücreli RNA dizileme veri setlerini entegre edebilir. İkinci olarak, bileşik taramasında ampirik ADME eşik değerleri (OB ≥ 30%, DL ≥ 0.18) kullanılmıştır; bu durum, oral biyoyararlanımı düşük olan biyoaktif bileşiklerin elenmesine yol açmış olabilir. Moleküler kenetleme, biyofiziksel doğrulama (örneğin, SPR, ITC) olmaksızın, protein esnekliğini ve yapısal su moleküllerini göz ardı eden rijit reseptör düzenekleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Pozitif ilaç kontrolleri, duyarlılık analizi, toksisite değerlendirmesi ve tam farmakokinetik profilleme yapılmamıştır. Tüm çıktılar hesaplamalı tahminlerdir; hedef yolak işlevlerini ve bileşen-merkezi gen düzenleyici ilişkilerini doğrulamak için in vitro hücresel ve in vivo hayvan deneyleri gereklidir. Üçüncü olarak, birden fazla RD bileşeni arasındaki sinerjik etkileşimler ve bunların in vivo farmakokinetik davranışları henüz araştırılmamıştır. Bu bitkisel ilacın bileşenler arası etkileşimlerini ve metabolik profillerini çözmek için sistematik deneysel çalışmalara ihtiyaç vardır. Bu çalışma, RD'nin RCI'yi çok bileşenli, çok hedefli ve çok yolaklı bir düzenleyici ağ aracılığıyla tedavi ettiğini sistematik olarak ortaya koymaktadır. RD; TNF, PI3K‑Akt, MAPK ve HIF‑1 sinyal yolakları aracılığıyla inflamasyonu inhibe ederek, tenosit apoptozunu azaltarak, anjiyogenezi teşvik ederek ve hücre dışı matris onarımını artırarak terapötik etkiler gösterebilir. Bu bulgular, RD'nin RCI'deki klinik uygulaması ve mekanistik araştırmaları için sağlam bir teorik temel sağlamaktadır.

Açıklamalar

Yazarlar, araştırmanın potansiyel bir çıkar çatışması olarak yorumlanabilecek herhangi bir ticari veya finansal ilişki olmaksızın yürütüldüğünü beyan ederler.

Teşekkürler

Yazarlar; TCMSP, ETCM, SymMap, GeneCards, OMIM, STRING, UniProt, PubChem ve RCSB‑PDB dahil olmak üzere bu çalışmada kullanılan halka açık biyoinformatik kaynakların geliştiricilerine ve yöneticilerine minnettardır. Bu açık erişimli veri tabanları, bu çalışmada açıklanan hesaplamalı analizleri destekleyen, kamuya açık veri setleri sağlamıştır. Bu araştırma herhangi bir dış finansman almamıştır.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
AutoDock VinaScripps Research InstituteV1.2.0Protein-ligand bağlanma simülasyonu için moleküler docking yazılımı; RRID: Mevcut değil. URL: https://github.com/ccsb-scripps/AutoDock-Vina
clusterProfilerBioconductorV3.2.14GO ve KEGG zenginleştirme analizi için R paketi; R 4.0.3 ile uyumludur; RRID: SCR_016884. URL: https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/clusterProfiler.html
cytoHubba National Taiwan University(Cytoscape eklentisi)V0.1Topolojik metrikler aracılığıyla hub-gen taraması için Cytoscape eklentisi; RRID: SCR_006556. URL: https://apps.cytoscape.org/apps/cytohubba
CytoscapeInstitute for Systems BiologyV3.8.0Ağ görselleştirme ve analizi için yazılım;  RRID: SCR_003032. URL: https://cytoscape.org/
ETCM (Encyclopedia of Traditional Chinese Medicine)Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical SciencesV2.0Geleneksel Çin Tıbbı (TCM) bileşenleri, hedefleri ve formülleri için küratörlü veri tabanı; RRID: Mevcut değil. URL: http://www.tcmip.cn/ETCM2/front/#/
GeneCardsWeizmann Institute of Science—Periyodik ana sürümler ve artımlı güncellemeler içeren entegratif insan-gen veri tabanı; veriler 2025-12-15 tarihinde alınmıştır; RRID: Mevcut değil. URL: https://www.genecards.org
Open BabelOpen Babel development team—Global bir sürüm numarası olmayan, günlük olarak güncellenen gen-fenotip veri tabanı; veriler 2026-02-16 tarihinde alınmıştır; RRID: Mevcut değil. URL: https://omim.org
OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man)Johns Hopkins University—Moleküler-dosya dönüşümü için açık kaynaklı kemoinformatik araç kiti; veriler 2025-12-21 tarihinde alınmıştır; RRID: Mevcut değil. URL: https://openbabel.org/
PubChemNational Center for Biotechnology Information (NCBI)—Sabit bir global sürümü olmadan sürekli güncellenen halka açık kimyasal veri tabanı; bileşik verileri 2026-02-10 tarihinde alınmıştır; RRID: Mevcut değil. URL: https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov
PyMOLSchrödinger, LLCV2.5Protein-ligand yapı görselleştirme ve render işlemi için yazılım; RRID: SCR_000305. URL: https://pymol.org
R softwareR Foundation for Statistical ComputingV4.0.3İstatistiksel hesaplama ve grafik ortamı; RRID: SCR_001905. URL: https://cran.r-project.org
RCSB PDBRCSB Protein Data Bank—3D protein yapılarının halka açık arşivi; her PDB girdisinin bağımsız versiyonlaması vardır; yapı dosyaları 2026-02-03 tarihinde alınmıştır; RRID: SCR_012820. URL: https://www.rcsb.org
STRINGELIXIRV11.5Bilinen ve öngörülen protein-protein etkileşimleri veri tabanı; RRID: SCR_005223. URL: https://string-db.org
SymMapChina Academy of Chinese Medical SciencesV2.0Bitkisel ilaçları, bileşenleri, hedefleri ve semptomları birbirine bağlayan entegre veri tabanı; RRID: Mevcut değil. URL: http://www.symmap.org
TCMSPNorthwest A&F UniversityV2.3Bileşenler, hedefler ve ADME özelliklerini içeren TCM Sistemler Farmakolojisi Veri Tabanı; RRID: Mevcut değil. URL: https://old.tcmsp-e.com/tcmsp.php
UniProtEuropean Bioinformatics Institute (EMBL-EBI)—Planlı sürümler ve sürekli güncellemeler içeren kapsamlı protein dizisi ve anotasyon veri tabanı; veriler 2025-12-12 tarihinde alınmıştır; RRID: SCR_002380. URL: https://www.uniprot.org
VennyBioinfoGP, Spanish National Centre for BiotechnologyV2.0Venn diyagramı oluşturma ve örtüşen gen setleri için web tabanlı araç; RRID: SCR_016561. URL: https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index2.0.2.html

Kaynaklar

  1. Desmeules F, et al. Rotator cuff tendinopathy diagnosis, nonsurgical medical care, and rehabilitation: a clinical practice guideline. J Orthop Sports Phys Ther. 2025;55(4):235-274.
  2. Yoshida M, et al. Post-operative rotator cuff integrity, based on Sugaya's classification, can reflect abduction muscle strength of the shoulder. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 2018;26(1):161-168.
  3. Aydın A, et al. The effects of N-acetylcysteine and adipose-derived stem cells on tendon healing in chronic rotator cuff tears: a rabbit model study. BMC Musculoskelet Disord. 2025;26(1):1014.
  4. Bolam SM, et al. Ethnicity, sex, and socioeconomic disparities in the treatment of traumatic rotator cuff injuries in Aotearoa/New Zealand. J Shoulder Elbow Surg. 2023;32(1):121-132.
  5. Patel HP, Patel S, Zalin M, Agrawal DK. Calcified vs. non-calcified tendinopathy of the rotator cuff: clinical presentations, prognostic implications, and emerging therapeutic strategies. J Orthop Sports Med. 2025;7(3):379-391.
  6. Sewpaul Y, et al. Non-steroidal anti-inflammatory drugs and cyclooxygenase-2 inhibitors do not affect healing after rotator cuff repair: a systematic review and meta-analysis. Arthroscopy. 2024;40(3):930-940.e1.
  7. Hopewell S, et al. Progressive exercise compared with best practice advice, with or without corticosteroid injection, for the treatment of patients with rotator cuff disorders (GRASP): a multicentre, pragmatic, 2 × 2 factorial, randomised controlled trial. Lancet. 2021;398(10298):416-428.
  8. Kandikattu S, Aavula M, Pisarski T, Parvizi D, Agrawal DK. Effect of metabolic syndrome in the incidence of rotator cuff injury and recovery following surgical repair. J Surg Res (Houst). 2025;8(1):202-210.
  9. Longo UG, et al. Retear rates after rotator cuff surgery: a systematic review and meta-analysis. BMC Musculoskelet Disord. 2021;22(1):749.
  10. Siu WS, Ma H, Cheng W, Shum WT, Leung PC. Traditional Chinese medicine for topical treatment of skeletal muscle injury. Pharmaceuticals (Basel). 2023;16(8):1144.
  11. Jingying G, et al. A comprehensive review of Drynariae rhizoma: botany, traditional applications, and active flavonoid components. J Pharm Pharmacol. 2025;77(10):1319-1337.
  12. Chen GY, et al. Prediction of Rhizoma Drynariae targets in the treatment of osteoarthritis based on network pharmacology and experimental verification. Evid Based Complement Alternat Med. 2021;2021:5233462.
  13. Yang G, et al. Total flavonoids of Rhizoma Drynariae enhance bone marrow mesenchymal stem cell-mediated tendon-bone healing by promoting tissue regeneration, angiogenesis, and modulation of cytokine expression. Biology (Basel). 2025;14(11):1593.
  14. Shen J, et al. Rhizoma Drynariae-derived EV-like particles alleviate osteoporosis by promoting osteogenic differentiation in BMSCs through the activation of the hsa_circ_0001275/miR-422a pathway. Bone. 2025;196:117489.
  15. Cai L, et al. Hydrogel microspheres loaded with sinomenine and Drynaria rhizome enhance the treatment of rheumatoid arthritis via immune regulation and promoting bone repair. J Nanobiotechnology. 2026;24(1):174.
  16. Chen GY, et al. Network pharmacology analysis and experimental validation to investigate the mechanism of total flavonoids of Rhizoma Drynariae in treating rheumatoid arthritis. Drug Des Devel Ther. 2022;16:1743-1766.
  17. Chen GY, et al. Mechanisms of total glucosides of paeony in alleviating methotrexate-induced liver injury. Drug Des Devel Ther. 2025;19:3407-3423.
  18. Zhang P, et al. Network pharmacology: towards the artificial intelligence-based precision traditional Chinese medicine. Brief Bioinform. 2024;25(1):bbad518.
  19. Zhao L, et al. Network pharmacology, a promising approach to reveal the pharmacology mechanism of Chinese medicine formula. J Ethnopharmacol. 2023;309:116306.
  20. Ru J, et al. TCMSP: a database of systems pharmacology for drug discovery from herbal medicines. J Cheminform. 2014;6:13.
  21. Xu HY, et al. ETCM: an encyclopaedia of traditional Chinese medicine. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D976-D982.
  22. Wu Y, et al. SymMap: an integrative database of traditional Chinese medicine enhanced by symptom mapping. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D1110-D1117.
  23. UniProt Consortium. UniProt: the universal protein knowledgebase. Nucleic Acids Res. 2018;46(5):2699.
  24. Stelzer G, et al. The GeneCards Suite: from gene data mining to disease genome sequence analyses. Curr Protoc Bioinformatics. 2016;54:1.30.1-1.30.33.
  25. Amberger JS, Hamosh A. Searching Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM): a knowledgebase of human genes and genetic phenotypes. Curr Protoc Bioinformatics. 2017;58:1.2.1-1.2.12.
  26. 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. 2023;51(D1):D638-D646.
  27. Otasek D, Morris JH, Bouças J, Pico AR, Demchak B. Cytoscape Automation: empowering workflow-based network analysis. Genome Biol. 2019;20(1):185.
  28. Pitarch B, Chagoyen M, Ranea JAG, Pazos F. A review on Gene Ontology evaluations. Database (Oxford). 2025;2025:baaf058.
  29. Kanehisa M, Furumichi M, Sato Y, Kawashima M, Ishiguro-Watanabe M. KEGG for taxonomy-based analysis of pathways and genomes. Nucleic Acids Res. 2023;51(D1):D587-D592.
  30. Kim S, et al. PubChem in 2021: new data content and improved web interfaces. Nucleic Acids Res. 2021;49(D1):D1388-D1395.
  31. Burley SK, et al. RCSB Protein Data Bank: celebrating 50 years of the PDB with new tools for understanding and visualizing biological macromolecules in 3D. Protein Sci. 2022;31(1):187-208.
  32. Eberhardt J, Santos-Martins D, Tillack AF, Forli S. AutoDock Vina 1.2.0: new docking methods, expanded force field, and Python bindings. J Chem Inf Model. 2021;61(8):3891-3898.
  33. Li QR, Han YX, Bian YT, Lan MQ, Chen GY. Unveiling the mechanism of Cibotium barometz in the treatment of rheumatoid arthritis: a study based on network pharmacology and experimental validation. Curr Med Chem. 2026. Online ahead of print.
  34. Seeliger D, de Groot BL. Ligand docking and binding site analysis with PyMOL and Autodock/Vina. J Comput Aided Mol Des. 2010;24(5):417-422.
  35. Wang Y, Xu B, Ma C, Huang D, Zhou L. Association between inflammatory proteins and rotator cuff tears: a bidirectional Mendelian randomization study. Sci Rep. 2025;15(1):26987.
  36. Wang KC, et al. The influence of age on cellular senescence in injured versus healthy muscle and its implications on rotator cuff injuries. J Shoulder Elbow Surg. 2025;34(6 Suppl):S117-S126.
  37. Wellington IJ, et al. Management of failed rotator cuff repairs: a review. Orthop Clin North Am. 2022;53(4):473-482.
  38. Han L, Wang C, Wang T, Hu Y, Wang H. Total flavonoids of Rhizoma Drynariae improves tendon-bone healing for anterior cruciate ligament reconstruction in mice and promotes the osteogenic differentiation of bone mesenchymal stem cells by the ERR1/2-Gga1-TGF-β/MAPK pathway. Environ Toxicol. 2024;39(1):106-119.
  39. Chai S, et al. Luteolin rescues postmenopausal osteoporosis elicited by OVX through alleviating osteoblast pyroptosis via activating PI3K-AKT signaling. Phytomedicine. 2024;128:155516.
  40. Li W, et al. Effects of total flavonoids of Rhizoma Drynariae on biochemical indicators of bone metabolism: a systematic review and meta-analysis. Front Pharmacol. 2024;15:1443235.
  41. Wang Z, Cao L, Wang X. Total flavonoids of Rhizoma Drynariae ameliorate tendon-bone healing following anterior cruciate ligament reconstruction in rats by activating the FSP1/CoQ10 pathway to inhibit osteoblast mitochondrial dysfunction and ferroptosis. Appl Biochem Biotechnol. 2026;198(8):5916-5938.
  42. Kim JG, et al. Therapeutic potential of quercetin as an antioxidant for bone-muscle-tendon regeneration and aging. Aging Dis. 2024;16(3):1414-1437.
  43. Worsfold SI, et al. Rotator cuff tendinopathy: pathways of apoptosis. Sports Med Arthrosc Rev. 2024;32(1):12-16.
  44. Chen L, et al. AMPK signaling in osteoarthritis: from mechanisms to targeted therapeutics. Front Pharmacol. 2025;16:1681610.
  45. Li Y, et al. Leptin enhances M1 macrophage polarization and impairs tendon-bone healing in rotator cuff repair: a rat model. Clin Orthop Relat Res. 2025;483(5):939-951.
  46. Yang Y, et al. Celastrol suppresses neovascularization in rat aortic vascular endothelial cells stimulated by inflammatory tenocytes via modulating the NLRP3 pathway. Open Med (Wars). 2025;20(1):20241121.
  47. Li Y, et al. Prevascularized bone marrow-derived mesenchymal stem cell sheets promote tendon-bone integration in rotator cuff repair. J Bone Joint Surg Am. 2026;108(17):1389-1398.
  48. Zhao MJ, et al. Eupatorin as a promising natural compound against knee osteoarthritis: from network pharmacology to experimental validation. Front Biosci (Landmark Ed). 2025;30(12):46747.
  49. Cho W, et al. Valdecoxib ameliorates apoptosis and ferroptosis in tenocytes via the SIRT6/NRF2-mediated suppression of oxidative stress. Arch Med Res. 2025;56(6):103231.
  50. Cheng Y, et al. Amentoflavone alleviated cartilage injury and inflammatory response of knee osteoarthritis through PTGS2. Naunyn Schmiedebergs Arch Pharmacol. 2024;397(11):8903-8916.
  51. Cho W, et al. Therapeutic potential of ginsenoside compound K in managing tenocyte apoptosis and extracellular matrix damage in diabetic tendinopathy. Tissue Cell. 2024;86:102275.
  52. Cheng P, et al. High-purity magnesium screws modulate macrophage polarization during the tendon-bone healing process in the anterior cruciate ligament reconstruction rabbit model. Regen Biomater. 2022;9:rbac067.
  53. Zhou L, et al. Regorafenib attenuates osteoclasts differentiation by inhibiting the NF-κB, NFAT, ERK, and p38 signaling pathways. ACS Omega. 2024;9(31):33574-33593.
  54. Cho MH, Jin H, Ha J, Chu S, An S. An integrated systems pharmacology approach combining bioinformatics, untargeted metabolomics and molecular dynamics to unveil the anti-aging mechanisms of Tephroseris flammea. Biomolecules. 2025;15(12):1740.
  55. Wang L, et al. IL-33/ST2 drives inflammatory pain via CCL2 signaling and activation of TRPV1 and TRPM8. Commun Biol. 2025;8(1):724.
  56. Zhang P, Xu X, Wang H, Zhang Y. Anti-inflammatory activity and potential anti-inflammatory mechanisms of Artemisia scoparia essential oil. J Pharm Pharmacol. 2026;78(2):rgag004. 
  57. Wang Z, et al. Engineered mesenchymal stem cells with endogenous trehalose expression activate the NRF2-HMOX1 pathway to enhance antioxidant stress and wound healing capacity. Adv Wound Care (New Rochelle). 2026. Online ahead of print.
  58. Lu Y, et al. Dual-PPARα/δ agonist H11 alleviates tendinopathy via modulating the Nrf2/HO-1/GPX4 pathway. Free Radic Biol Med. 2026;242:333-344.
  59. Chung SW, Yoon JP, Park SJ. Inhibiting muscle degeneration in rotator cuff tears: integrative biologic approaches targeting regeneration, fibrosis, and metabolism. Stem Cells Transl Med. 2026;15(6):szag023.
  60. Feuerriegel GC, et al. Assessment of the rotator cuff muscles: state-of-the-art MRI and clinical implications. Radiology. 2025;315(2):e242131.
  61. He Y, et al. SHED-derived exosome-mimetics promotes rotator cuff tendon-bone healing via macrophage immunomodulation through NF-κB suppression and autophagy activation. Mater Today Bio. 2025;34:102146.
  62. Zhang Z, et al. Curcumin improves functional recovery of ruptured tendon by promoting tenogenesis via PI3K/Akt signaling. Stem Cells Transl Med. 2024;13(5):477-489.
  63. Chen C, et al. CTHRC1 attenuates tendinopathy via enhancing EGFR/MAPK signaling pathway. Adv Sci (Weinh). 2024;11(47):e2406611.
  64. Zulkifli A, et al. The potential mechanism of hypoxia-induced tenogenic differentiation of mesenchymal stem cell for tendon regeneration. Tissue Cell. 2023;82:102075.
  65. Xiang L, Deng H, Zhou S. Effects of TNF-α on behaviour and inflammation in rats with rotator cuff injury through NGF. Discov Med. 2024;36(185):1241-1249.
  66. Liu H, et al. RNA-sequencing-based elucidation of the mechanism underlying aFGF mediated regulation of BMSCs via the PI3K-AKT pathway and its implications for rotator cuff injury repair. J Orthop Surg Res. 2025;20(1):997.
  67. Chen GY, et al. Total flavonoids of Rhizoma Drynariae restore the MMP/TIMP balance in models of osteoarthritis by inhibiting the activation of the NF-κB and PI3K/AKT pathways. Evid Based Complement Alternat Med. 2021;2021:6634837.
  68. Wang Y, Gu X, Tu J, Xu B. MCP-1 exacerbates diabetic rotator cuff tear by driving synovial inflammation via MAPK/ERK-mediated macrophage polarization. J Shoulder Elbow Surg. 2026. Online ahead of print.
  69. Lin J, et al. Hypobaric hypoxia ameliorates impaired regeneration after diabetic skeletal muscle injury by promoting HIF-1α signaling. Int J Mol Sci. 2026;27(2):648.
  70. Tian M, Wang K, Chen D. Efficacy and mechanisms of Xiangsha Liujunzi Decoction for gastroesophageal reflux disease: a study integrating meta-analysis, network pharmacology and molecular docking. Phytomedicine. 2026;151:157766.

Yeniden basım ve izinler

Daha fazla makale keşfet

Protein Etkileşim AğıHub Genlerİnflamatuar YanıtAnjiyogenezEkstraselüler MatriksSinyal Yolları
Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.