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Medicina

Predicción de farmacología en red y validación experimental del mecanismo de acción de Trichosanthes-Fritillaria thunbergii contra el adenocarcinoma de pulmón

Published: March 03, 2023
doi:
10.3791/64847
, , ,
1Dongzhimen Hospital affiliated to Beijing University of Chinese Medicine, 2Traditional Chinese Medicine Department,Peking University People’s Hospital

Summary

Este estudio revela el mecanismo de Trichosanthes-Fritillaria thunbergii en el tratamiento del adenocarcinoma de pulmón basado en la farmacología de red y la verificación experimental. El estudio también demuestra que la vía de señalización PI3K / AKT juega un papel vital en la acción de Trichosanthes-Fritillaria thunbergii en el tratamiento del adenocarcinoma de pulmón.

Abstract

Nuestro objetivo fue estudiar el mecanismo de Trichosanthes-Fritillaria thunbergii en el tratamiento del adenocarcinoma de pulmón (LUAD) basado en la farmacología de la red y la verificación experimental. Los componentes efectivos y los objetivos potenciales de Trichosanthis y Fritillaria thunbergii se recopilaron mediante experimentos de alto rendimiento y bases de datos guiadas por referencia (HERB) de medicina tradicional china y una base de datos de enfoque de conjunto de similitud (SEA), y los objetivos relacionados con LUAD fueron consultados por las bases de datos GeneCards y Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM). El software Cytoscape construyó una red de fármacos-componentes-enfermedad-diana. Se realizaron análisis de enriquecimiento de la vía de la red de interacción proteína-proteína (PPI), la función de la ontología génica (GO) y la enciclopedia de genes y genomas de Kyoto (KEGG) para obtener objetivos centrales y vías clave. Para la validación experimental posterior se utilizó un extracto acuoso de células de Trichosanthes-Fritillaria thunbergii y A549. A través de la base de datos HERB y la búsqueda bibliográfica, se examinaron 31 compuestos efectivos y 157 genes diana potenciales de Trichosanthes-Fritillaria thunbergii, de los cuales 144 eran objetivos reguladores de Trichosanthes-Fritillaria thunbergii en el tratamiento del adenocarcinoma de pulmón. El análisis de enriquecimiento funcional GO mostró que el mecanismo de acción de Trichosanthes-Fritillaria thunbergii contra el adenocarcinoma de pulmón es principalmente la fosforilación de proteínas. El análisis de enriquecimiento de la vía KEGG sugirió que el tratamiento del adenocarcinoma de pulmón por Trichosanthes-Fritillaria thunbergii implica principalmente la vía de señalización PI3K / AKT. La validación experimental mostró que un extracto acuoso de Trichosanthes-Fritillaria thunbergii podría inhibir la proliferación de células A549 y la fosforilación de AKT. A través de la farmacología en red y la validación experimental, se verificó que la vía de señalización PI3K / AKT juega un papel vital en la acción de Trichosanthes-Fritillaria thunbergii en el tratamiento del adenocarcinoma de pulmón.

Introduction

El cáncer de pulmón se refiere a tumores malignos que se originan en la mucosa bronquial pulmonar, incluidos el carcinoma de células escamosas, el adenocarcinoma, el carcinoma de células grandes y el carcinoma de células pequeñas1. El adenocarcinoma de pulmón (LUAD) es el tipo más común de cáncer de pulmón, que representa alrededor del 40% del total de casos de cáncer de pulmón2. La mayoría de los pacientes son diagnosticados en una etapa avanzada o tienen metástasis remotas y, por lo tanto, pierden la oportunidad de la cirugía3. En el tratamiento clínico actual, la quimiorradioterapia concurrente es la estrategia más común para el tratamiento de la LUAD, pero su aplicación es limitada debido a reacciones adversas graves4.

La medicina tradicional china (MTC) puede aliviar eficazmente los síntomas clínicos de los pacientes con LUAD y reducir las reacciones adversas causadas por la radioterapia y la quimioterapia y, por lo tanto, se ha convertido en un punto caliente de investigación 5,6,7. En la medicina tradicional china, el cáncer de pulmón pertenece a la categoría de “acumulación pulmonar” y “petroso pulmonar”. La deficiencia de Qi y la interacción de flema, estasis y veneno son importantes en la patogénesis del cáncer de pulmón. Por lo tanto, tonificar el Qi y eliminar la flema y la estasis sanguínea son el principal tratamiento clínico8 métodos para el cáncer de pulmón según la teoría de la MTC9. Trichosanthes kirilowii Maxim (Gualou) y Fritillaria thunbergii Miq (Zhebeimu) representan un par de fármacos comunes en el tratamiento del cáncer de pulmón, y esta combinación tiene los efectos de eliminar el calor y reducir la flema10,11,12. Sin embargo, su mecanismo de acción aún no está claro, y es necesario realizar más investigaciones.

La farmacología de redes es un método integral basado en la teoría de la biología de sistemas y la farmacología multidireccional que tiene como objetivo revelar relaciones complejas de red entre múltiples fármacos y enfermedades13. Las prescripciones tradicionales chinas tienen las características de ser multicomponente y multiobjetivo, por lo que son muy adecuadas para el estudio de la farmacología de red14,15. Recientemente, la farmacología en red ha surgido como un enfoque poderoso en el estudio de las fórmulas de MTC y se ha convertido en un punto caliente de investigación16,17.

Sin embargo, hasta donde sabemos, todas las investigaciones sobre farmacología de redes se presentan como texto. Presentar esta tecnología a través de video reducirá en gran medida el umbral de aprendizaje y facilitará la promoción de esta tecnología, que es una de las ventajas de este artículo. En este estudio, tomamos Trichosanthes-Fritillaria thunbergii contra adenocarcinoma de pulmón como ejemplo para llevar a cabo la predicción de farmacología en red y la validación experimental.

Protocol

Todos los procedimientos de farmacología en red se llevaron a cabo de acuerdo con las Directrices para los métodos de evaluación de farmacología en red18. Todos los procedimientos experimentales se realizaron de acuerdo con las regulaciones de gestión de laboratorio de la Universidad de Medicina China de Beijing. 1. Predicción farmacológica en red Selección de componentes activosAbra la base de datos HERB (http://herb.ac.cn)<su…

Representative Results

Se identificaron un total de 31 componentes activos relacionados con Trichosanthes-Fritillaria thunbergii, incluidos 21 componentes de Trichosanthes y 10 componentes de Fritillaria thunbergia, así como 144 objetivos correspondientes. En general, se extrajeron 9.049 y 67 genes relacionados con LUAD de la base de datos GeneCards y la base de datos OMIM, respectivamente. Después de eliminar genes duplicados, se identificaron 9.057 genes relacionados con LUAD. La intersección de los genes relac…

Discussion

En general, un estudio completo de farmacología de red incluye la identificación de componentes activos a partir de bases de datos, la adquisición de objetivos correspondientes a componentes activos y enfermedades, la construcción de una red de fármacos-componentes-enfermedad-diana, y la predicción de objetivos y vías centrales. La asociación entre los componentes activos y las proteínas centrales (acoplamiento molecular) se predice preliminarmente mediante tecnología informática, y la verificación final se l…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este estudio fue apoyado por el Programa de Capacitación en Innovación de la Universidad de Medicina China de Beijing (No: 202110026036).

Materials

0.25% trypsin-EDTA Gibco R001100
A549 cell line Procell CL-0016
AKT antibody CST 4691S
BCA Protein Assay Kit Solarbio PC0020
Chemiluminescence detection system Shanghai Qinxiang Scientific Instrument Factory ChemiScope 6100
Dulbecco's modified eagle medium (DMEM) Solarbio 11995
Enhanced chemiluminescence (ECL) kit  ABclonal RM00021
Fetal bovine serum ScienCell 0025
HRP Goat Anti-Rabbit IgG (H+L) ABclonal AS014
MTS assay kit Promega G3580
p-AKT antibody CST 6040S
Penicillin streptomycin Gibco C14-15070-063
Phenylmethanesulfonyl fluoride (PMSF) Solarbio P0100
Phosphatase inhibitor Beyotime P1081
Phosphate buffered saline (PBS) Solarbio P1020
Polyvinylidene difluoride (PVDF) membranes Millipore ISEQ00010
RIPA lysis solution Solarbio R0010
Rotary evaporator Shanghai Yarong Biochemical Instrument Factory RE52CS-1
Vacuum freeze-drying mechanism Ningbo Scientz Biotechnology SCIENTZ-10
β-Actin antibody ABclonal AC026
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Referências

  1. Thai, A. A., Solomon, B. J., Sequist, L. V., Gainor, J. F., Heist, R. S. Lung cancer. The Lancet. 398 (10299), 535-554 (2021).
  2. Sinha, A., et al. Early-stage lung adenocarcinoma MDM2 genomic amplification predicts clinical outcome and response to targeted therapy. Cancers. 14 (3), 708 (2022).
  3. Howlader, N., et al. The effect of advances in lung-cancer treatment on population mortality. The New England Journal of Medicine. 383 (7), 640-649 (2020).
  4. Hirsch, F. R., et al. Lung cancer: Current therapies and new targeted treatments. The Lancet. 389 (10066), 299-311 (2017).
  5. Liu, J., et al. Comprehensive treatment with Chinese medicine in patients with advanced non-small cell lung cancer: A multicenter, prospective, cohort study. Chinese Journal of Integrative Medicine. 23 (10), 733-739 (2016).
  6. Xiao, Z. W., et al. Comprehensive TCM treatments combined with chemotherapy for advanced non-small cell lung cancer: A randomized, controlled trial. Medicina. 100 (18), 25690 (2021).
  7. Li, Y., et al. Effectiveness of traditional Chinese medicine on chemoradiotherapy induced leukaemia in patients with lung cancer: A meta-analysis. Journal of Traditional Chinese Medicine. 38 (5), 661-667 (2018).
  8. Yuan, F., et al. Therapeutic effect and apoptosis mechanism of lung-tonifying and expectorant decoction on lung cancer rats with Qi deficiency and blood stasis. Asian Pacific Journal of Tropical Medicine. 8 (11), 983-988 (2015).
  9. Zhang, Y. L., Liang, Y. E., He, C. W. Anticancer activities and mechanisms of heat-clearing and detoxicating traditional Chinese herbal medicine. Chinese Medicine. 12, 20 (2017).
  10. Wang, T. B., et al. Exploring the rules of application of RONG Yuan-ming in the treatment of non-small cell lung cancer. Guiding Journal of Traditional Chinese Medicine and Pharmacy. 25 (14), 22-25 (2019).
  11. Chen, T. T., Wang, Y., Tian, T. Medication regularity and mechanism of traditional Chinese medicine in treating lung cancer. Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae. 24 (11), 206-210 (2018).
  12. Shen, C. J. Analysis of the rule of Chinese medicine in treating lung cancer. Journal of Shandong University of Traditional Chinese Medicine. 35 (2), 127-129 (2011).
  13. Yang, X. Y., et al. Evidence-based complementary and alternative medicine bioinformatics approach through network pharmacology and molecular docking to determine the molecular mechanisms of Erjing pill in Alzheimer’s disease. Experimental and Therapeutic Medicine. 22 (5), 1252 (2021).
  14. Chen, G. Y., et al. Network pharmacology analysis and experimental validation to investigate the mechanism of total flavonoids of Rhizoma Drynariae in treating rheumatoid arthritis. Drug Design Development and Therapy. 16, 1743-1766 (2022).
  15. Chen, G. Y., et al. Integrating network pharmacology and experimental validation to explore the key mechanism of Gubitong recipe in the treatment of osteoarthritis. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2022, 7858925 (2022).
  16. Xie, G. G., et al. A network pharmacology analysis to explore the effect of Astragali Radix-Radix Angelica Sinensis on traumatic brain injury. BioMed Research International. 2018, 3951783 (2018).
  17. Chen, G. Y., et al. Prediction of Rhizoma Drynariae targets in the treatment of osteoarthritis based on network pharmacology and experimental verification. Evidence Based Complementary and Alternative Medicine. 2021, 5233462 (2021).
  18. World Federation of Chinese Medicine Societies. Network pharmacology evaluation methodology guidance. World Chinese Medicine. 16 (4), 527-532 (2021).
  19. Fang, S. S., et al. A high-throughput experiment- and reference-guided database of traditional Chinese medicine. Nucleic Acids Research. 49, 1197-1206 (2021).
  20. Chen, G. Y., et al. Network pharmacology-based strategy to investigate the mechanisms of Cibotium barometz in treating osteoarthritis. Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine. 2022, 1826299 (2022).
  21. Yu, J. H., et al. ZiYinHuaTan recipe inhibits cell proliferation and promotes apoptosis in gastric cancer by suppressing PI3K/AKT pathway. BioMed Research International. 2020, 2018162 (2020).
  22. Daina, A., Michielin, O., Zoete, V. SwissADME: A free web tool to evaluate pharmacokinetics, drug-likeness and medicinal chemistry friendliness of small molecules. Scientific Reports. 7, 42717 (2017).
  23. Keiser, M. J., et al. Relating protein pharmacology by ligand chemistry. Nature Biotechnology. 25 (2), 197-206 (2007).
  24. Safran, M., et al. GeneCards Version 3: The human gene integrator. Database. 2010, (2010).
  25. Amberger, J. S., Hamosh, A. Searching Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM): A knowledgebase of human genes and genetic phenotypes. Current Protocols in Bioinformatics. 58, 1-12 (2017).
  26. Mering, C. V., et al. STRING: Known and predicted protein-protein associations, integrated and transferred across organisms. Nucleic Acids Research. 33, 433-437 (2005).
  27. Zhou, Y. Y., et al. Metascape provides a biologist-oriented resource for the analysis of systems-level datasets. Nature Communications. 10, 1523 (2019).
  28. Pundir, S., et al. UniProt protein knowledgebase. Methods in Molecular Biology. 1558, 41-55 (2017).
  29. Burley, S. K., et al. Protein data bank (PDB): The single global macromolecular structure archive. Methods in Molecular Biology. 1607, 627-641 (2017).
  30. Welsh, L. C., Welsh, M. VEGFA and tumour angiogenesis. Journal of Internal Medicine. 273 (2), 114-127 (2013).
  31. Hsu, L. H., Chu, N. M., Kao, S. H. Estrogen, estrogen receptor and lung cancer. International Journal of Molecular Sciences. 18 (8), 1713 (2017).
  32. Atmaca, A., et al. SNAI2/SLUG and estrogen receptor mRNA expression are inversely correlated and prognostic of patient outcome in metastatic non-small cell lung cancer. BMC Cancer. 15, 300 (2015).
  33. Lakshmi, S. P., Reddy, A. T., Banno, A., Reddy, R. C. PPAR agonists for the prevention and treatment of lung cancer. PPAR Research. 2017, 8252796 (2017).
  34. Oguro, A., Sakamoto, K., Funae, Y., Imaoka, S. Overexpression of CYP3A4, but not of CYP2D6, promotes hypoxic response and cell growth of Hep3B cells. Drug Metabolism and Pharmacokinetics. 26 (4), 407-415 (2011).
  35. Jamroze, A., Chatta, G., Tang, D. G. Androgen receptor (AR) heterogeneity in prostate cancer and therapy resistance. Cancer Letters. 518, 1-9 (2021).
  36. Wu, Y. I., et al. Regulation of global gene expression and cell proliferation by APP. Scientific Reports. 6, 22460 (2016).
  37. Sedlář, A., et al. Growth factors VEGF-A 165 and FGF-2 as multifunctional biomolecules governing cell adhesion and proliferation. International Journal of Molecular Sciences. 22 (4), 1843 (2021).
  38. Guo, L. H., Yin, M., Wang, Y. X. CREB1, a direct target of miR-122, promotes cell proliferation and invasion in bladder cancer. Oncology Letters. 16 (3), 3842-3848 (2018).
  39. Wang, D. D., et al. Induction of CYP1A1 increases gefitinib-induced oxidative stress and apoptosis in A549 cells. Toxicology In Vitro. 44, 36-43 (2017).
  40. Tan, A. C. Targeting the PI3K/Akt/mTOR pathway in non-small cell lung cancer (NSCLC). Thoracic Cancer. 11 (3), 511-518 (2020).
  41. Jin, X., et al. RBM10 inhibits cell proliferation of lung adenocarcinoma via RAP1/AKT/CREB signalling pathway. Journal of Cellular and Molecular Medicine. 23 (6), 3897-3904 (2019).
  42. Henkels, K. M., et al. Phospholipase D (PLD) drives cell invasion, tumor growth and metastasis in a human breast cancer xenograph model. Oncogene. 32 (49), 5551-5562 (2013).
  43. Zhang, Z. Y., et al. CircRNA_101237 promotes NSCLC progression via the miRNA-490-3p/MAPK1 axis. Scientific Reports. 10, 490-493 (2020).
  44. Gao, T. X., et al. Exploring the mechanism of Fu-Zi Decoction in treatment of chronic heart failure based on network pharmacology and molecular docking technology. Journal of Chinese Pharmaceutical Sciences. 30 (09), 705-715 (2021).
  45. Wang, B., et al. PP4C facilitates lung cancer proliferation and inhibits apoptosis via activating MAPK/ERK pathway. Pathology, Research and Practice. 216 (5), 152910 (2020).
  46. Moon, M. Y., et al. Rap1 regulates hepatic stellate cell migration through the modulation of RhoA activity in response to TGF-β1. International Journal of Molecular Medicine. 44 (2), 491-502 (2019).
  47. Kan, J., et al. He-Chan Pian inhibits the metastasis of non-small cell lung cancer via the miR-205-5p-mediated regulation of the GREM1/Rap1 signaling pathway. Phytomedicine. 94, 153821 (2022).
  48. Sidrat, T., et al. Role of Wnt signaling during in-vitro bovine blastocyst development and maturation in synergism with PPARδ signaling. Cells. 9 (4), 923 (2020).
  49. Wagner, N., Wagner, K. D. PPAR beta/delta and the hallmarks of cancer. Cells. 9 (5), 1133 (2020).
  50. Miriam, M., et al. PI3K/AKT signaling pathway and cancer: An updated review. Annals of Medicine. 46 (6), 372-383 (2014).
  51. Ma, X. L., et al. CD73 promotes hepatocellular carcinoma progression and metastasis via activating PI3K/AKT signaling by inducing Rap1-mediated membrane localization of P110β and predicts poor prognosis. Journal of Hematology & Oncology. 12 (1), 37 (2019).
  52. Li, T., et al. Pomegranate flower extract bidirectionally regulates the proliferation, differentiation and apoptosis of 3T3-L1 cells through regulation of PPARγ expression mediated by PI3K-AKT signaling pathway. Biomedicine & Pharmacotherapy. 131, 110769 (2020).

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Keywords: Network PharmacologyTraditional Chinese MedicineMulticomponentTarget PredictionBiological ValidationLung AdenocarcinomaTrichosanthesFritillaria ThunbergiiHERB DatabaseSMILESSwiss ADMESimilarity Ensemble ApproachGeneCardsOMIM
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Citar este artigo
Zhao, X., Yang, Y., Feng, J., Feng, C. Network Pharmacology Prediction and Experimental Validation of Trichosanthes–Fritillaria thunbergii Action Mechanism Against Lung Adenocarcinoma. J. Vis. Exp. (193), e64847, doi:10.3791/64847 (2023).
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