Summary
Diese Untersuchung zielte darauf ab, den Mechanismus der topischen Arzneimittelverabreichung durch eine synergistische Integration von Netzwerkpharmakologie und Genexpressions-Omnibus (GEO)-Datensätzen aufzuklären. In diesem Artikel wurden die Machbarkeit, das Ziel und der Mechanismus von ShiDuGao (SDG) bei der Behandlung von Anusekzemen untersucht.
Abstract
Das Anusekzem ist eine chronische und wiederkehrende entzündliche Hauterkrankung, die den Bereich um den Anus betrifft. Während die Läsionen hauptsächlich in der Anal- und Perianalhaut auftreten, können sie sich auch auf den Damm oder die Genitalien erstrecken. Es wurde festgestellt, dass ShiDuGao (SDG) signifikante reparative Eigenschaften gegen analen Juckreiz, Exsudationskontrolle, Feuchtigkeitsreduzierung und Hautreparatur besitzt. Die genetischen Ziele und pharmakologischen Mechanismen von SDG bei Analekzemen müssen jedoch noch umfassend aufgeklärt und diskutiert werden. Folglich verwendete diese Studie einen netzwerkpharmakologischen Ansatz und verwendete Genexpressions-Omnibus-Datensätze (GEO), um Genziele zu untersuchen. Darüber hinaus wurde ein Protein-Protein-Interaktionsnetzwerk (PPI) etabliert, das zur Identifizierung von 149 Zielen führte, von denen 59 als Hub-Gene innerhalb des "Drug-Target-Disease"-Interaktionsnetzwerks galten.
Die Genfunktion von SDG bei der Behandlung von perianalen Ekzemen wurde durch die Verwendung der Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) und der Gene Ontology (GO) Analyse bewertet. Anschließend wurden die antiperianale Ekzemfunktion und der potenzielle Weg von SDG, wie sie in der pharmakologischen Netzwerkanalyse identifiziert wurden, mit Hilfe der molekularen Docking-Methodik validiert. Die biologischen Prozesse, die mit SDG-gerichteten Genen und Proteinen bei der Behandlung von Anusekzemen verbunden sind, umfassen unter anderem hauptsächlich Zytokin-vermittelte Reaktionen, Entzündungsreaktionen und Reaktionen auf Lipopolysaccharid. Die Ergebnisse der Signalweganreicherung und der funktionellen Annotationsanalysen deuten darauf hin, dass SDG eine entscheidende Rolle bei der Prävention und Behandlung von Analekzemen spielt, indem es die Infektionswege Shigellose und Herpes-simplex-Virus 1 reguliert. Die Analyse der Netzwerkpharmakologie und der GEO-Datenbank bestätigt den Multi-Target-Charakter von SDG bei der Behandlung von Analekzemen, insbesondere durch die Modulation von TNF, MAPK14 und CASP3, die entscheidende Hub-Ziele in den TNF- und MAPK-Signalwegen sind. Diese Ergebnisse geben eine klare Richtung für die weitere Untersuchung des therapeutischen Mechanismus von SDG für Analekzeme vor und unterstreichen gleichzeitig sein Potenzial als wirksamer Behandlungsansatz für diese schwächende Erkrankung.
Introduction
Das Analekzem ist eine allergische Hauterkrankung, die die perianale Region und die Schleimhaut betrifft und verschiedene klinische Manifestationen aufweist1. Zu den charakteristischen Symptomen gehören Analerythem, Papeln, Blasen, Erosion, Exsudate und Krustenbildung. Diese Symptome entstehen meist durch Kratzen, Verdickung und Rauheit des betroffenen Bereichs2.
Das Analekzem, das durch eine verlängerte Krankheitsdauer, wiederkehrende Anfälle und eine schwierige Behandlung gekennzeichnet ist, kann sich nachteilig auf die körperliche und geistige Gesundheit der Patienten auswirken3. Die Pathogenese des Analekzems ist noch nicht klar, und die moderne Medizin legt nahe, dass es mit lokalen Analläsionen, Ernährung, Umwelt, Genetik und anderen Faktoren zusammenhängenkann 4. Neben der Vermeidung des Kontakts mit Reizstoffen und potenziellen Allergenen konzentriert sich die Behandlung von Analekzemen hauptsächlich auf Methoden wie die Hemmung von Entzündungen, Antiallergien und die Linderung von Juckreiz5.
SDG wird in großem Umfang zur Behandlung von Analekzemen und anderen Analerkrankungen eingesetzt. SDG reguliert die Ausscheidung der Analhaut, reduziert die Feuchtigkeit, repariert die Analhaut und bekämpft effektiv Juckreiz 6,7,8. Darüber hinaus hat SDG das Potenzial, die Perianus-Mikrobiota zu regulieren und dadurch das Anusekzem zu verbessern 9,10.
Die Netzwerkpharmakologie, ein neuartiger und interdisziplinärer, hochmoderner bioinformatischer Ansatz im Bereich der künstlichen Intelligenz und Big Data, bietet eine eingehende Erforschung der traditionellen chinesischen Medizin. Diese Disziplin konzentriert sich auf die systemische Darstellung molekularer Korrelationsregeln zwischen Medikamenten und Krankheiten aus einer ökologischen Netzwerkperspektive. Es wurde in großem Umfang für verschiedene Aspekte eingesetzt, darunter die Identifizierung wichtiger Wirkstoffe in Kräuterextrakten, die Entschlüsselung ihrer globalen Wirkmechanismen, die Formulierung von Arzneimittelkombinationen und die Untersuchung der verschreibungspflichtigen Kompatibilität. Traditionelle chinesische Rezepte weisen die Eigenschaften von Mehrkomponenten- und Multi-Target-Rezepten auf, was auf ihre erhebliche Anpassungsfähigkeit an den Bereich der Netzwerkpharmakologie hinweist. Angetrieben von dieser Methodik haben sich neue Perspektiven bei der Untersuchung komplexer Systeme der traditionellen chinesischen Medizin ergeben, die eine solide technische Unterstützung für die Rationalisierung klinischer Anwendungen und Arzneimittelinnovationen bieten 11,12,13,14.
Diese Studie zielt darauf ab, den Wirkmechanismus von SDG bei der Behandlung von Analekzemen zu untersuchen. Diese Forschungsbemühungen zielten darauf ab, den Mechanismus der topischen Arzneimittelverabreichung durch eine synergistische Integration von Netzwerkpharmakologie und GEO-Datensätzen aufzuklären. Die Ergebnisse liefern wertvolle Einblicke in die Wirksamkeit und die zugrunde liegenden Mechanismen von SDG bei der Behandlung von Anusekzemen und weisen auf sein Potenzial als wirksamer therapeutischer Ansatz für diese Erkrankung hin. Das detaillierte Workflow-Diagramm der Studie ist in Abbildung 1 dargestellt.
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Protocol
Diese Studie bezieht sich nicht auf ethische Zustimmung und Zustimmung zur Teilnahme. Die in dieser Studie verwendeten Daten wurden aus Gendatenbanken gewonnen.
1. Vorhersage von Krankheitszielen
- Greifen Sie auf die GeneCards-Datenbank (https://www.genecards.org) und die Online-Datenbank zur Mendelschen Vererbung beim Menschen (OMIM, https://www.omim.org) zu, indem Sie "Anusekzem" als Suchbegriff für Krankheitsziele verwenden.
- Laden Sie die Tabellen der Krankheitsziele herunter. Löschen Sie die wiederholten Ziele, um die Anusekzemziele zu erhalten.
2. Auswahl der Wirkstoffe
- Suchen Sie nach dem Stichwort "Indigo naturalis, goldene Zypresse, kalzinierter Gips, Galmei und chinesische Galle" in der pharmakologischen Datenbank des Systems der Traditionellen Chinesischen Medizin (TCMSP; http://tcmspw.com/tcmsp.php), um die Liste der Wirkstoffkandidaten und Ziele der SDG zu erhalten.
- Vertrauen Sie die Komponente der Schweizer ADME-Datenbank (http://www.swissadme.ch/index.php) an und extrahieren Sie Details derjenigen, die eine "hohe" GI-Absorption aufweisen, gepaart mit mindestens zwei "Ja"-DL-Werten als aktive Elemente.
HINWEIS: Normalerweise werden nur Inhaltsstoffe mit arzneimittelähnlichen (DL) Werten ≥0,18 in der Datenbank als Wirkstoffe aufgenommen.
3. Aufbau des PPI-Netzwerks und Screening der Kernproteine
- Geben Sie in Venny2.1( https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html) die Ziele SDG und Anusekzem in LIST1 bzw. LIST2 ein. Eine visuelle Darstellung der Kreuzung wird sofort generiert. Klicken Sie auf den freigegebenen Bereich, um die gemeinsamen Ziele im Abschnitt Ergebnisse anzuzeigen.
- Greifen Sie auf die STRING-Datenbank zu (https://string-db.org/). Geben Sie die Ziele in das Feld Namensliste ein. Wählen Sie dann Homo sapiens als Organismus aus und fahren Sie mit Suchen > Weiter fort.
- Wenn die Ergebnisse verfügbar sind, öffnen Sie die erweiterten Einstellungen und wählen Sie die Option Getrennte Knoten im Netzwerk ausblenden. Legen Sie im Minimum Required Interaction Score die höchste Konfidenz (0,900) fest und klicken Sie dann auf Aktualisieren.
- Klicken Sie auf Exporte , um den Text des Protein-Protein-Interaktionsnetzwerks (PPI) im .png- und .tsv-Format herunterzuladen.
4. Aufbau eines Wirkstoff-Komponenten-Krankheits-Zielnetzwerks
- Öffnen Sie Cytoscape 3.9.1 und importieren Sie die in Schritt 3.4 erwähnte .tsv-Datei. Klicken Sie in der Systemsteuerung auf die Stilleiste , um Farbe, Schriftart und Seite der Netzwerkknoten zu optimieren.
- Verwenden Sie für die Analyse der Netzwerk-Topologie die Funktion Netzwerk analysieren . Um Hub-Gene zu erhalten, verwenden Sie CytoHubba in der Cytoscape-Software. Etablieren Sie das Netzwerk Medikament-Komponente-Krankheit-Ziel.
5. GO- und KEGG-Anreicherungsanalyse
- Rufen Sie die Metascape-Website auf (https://metascape.org/). Wählen Sie eine Datei aus oder fügen Sie eine Genliste in das Dialogfeld ein und klicken Sie auf die Schaltfläche Senden . Wählen Sie dann H. sapiens sowohl in Eingabe als Spezies als auch in Analyse als Spezies aus; Aktivieren Sie danach die Funktion Benutzerdefinierte Analyse .
- Wählen Sie in der Anreicherungsoption GO Molecular Functions, GO Biological Processes, GO Cellular Components und die KEGG Pathway-Datenbank aus. Aktivieren Sie Ausgewählte GO-Cluster auswählen, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Anreicherungsanalyse . Initiieren Sie nach Abschluss des Fortschrittsbalkens einen Klick auf eine Analyseberichtsseite , um die Anreicherungsergebnisse abzurufen.
6. Analyse des GEO-Genchip-Datensatzes
- Durchsuchen und analysieren Sie den GEO-Genchip-Datensatz (GDS3806) mit dem GEO2R-Tool (https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/), um die Expression zentraler Gene in verschiedenen Datengruppen (Kontrollgruppe-nicht-atopische Dermatitis; experimentelle Gruppe-atopische Dermatitis) zu untersuchen.
- Rufen Sie die Website der GEO-Datenbank auf (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/). Geben Sie das Schlüsselwort oder die GEO-Akzession ein und klicken Sie auf die Schaltfläche Suchen . Wählen Sie das am besten passende Ergebnis aus. Suchen Sie die Referenzreihe (GSE26952).
- Rufen Sie die Website des GEO2R-Werkzeugs (https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/) auf, geben Sie die Referenzreihe in das Feld GEO-Beitritt ein und klicken Sie auf die Schaltfläche Festlegen . Wählen Sie Atopische Dermatitis als Versuchsgruppe aus, wählen Sie Nichtatopische Kontrolle als Kontrollgruppe und klicken Sie auf die Schaltfläche Analysieren . Nachdem die Berechnung abgeschlossen ist, wird das Ergebnis angezeigt.
7. Molekulares Andocken
- Öffnen Sie die TCMSP-Datenbank und laden Sie die 3D-Struktur der ausgewählten Zutaten herunter. Verwenden Sie das Suchfeld "Chemischer Name" und suchen Sie nach den ausgewählten Inhaltsstoffnamen, um die entsprechenden 3D-Strukturdateien im mol2-Format herunterzuladen.
- Öffnen Sie die RCSB-Proteindatenbank (http://www.pdb.org/) und laden Sie die Kristallstrukturen der wichtigsten Ziele herunter. Suchen Sie im Suchfeld nach den Zielnamen und laden Sie die entsprechenden Kristallstrukturdateien im pdb-Format herunter.
- Importieren Sie Inhaltsstoffe und Zielstrukturdateien in die Analysesoftware. Löschen Sie Wassermoleküle, indem Sie auf Bearbeiten > Wasser löschen klicken. Fügen Sie Wasserstoff hinzu, indem Sie auf Bearbeiten > Wasserstoff > Hinzufügen klicken. Legen Sie die Inhaltsstoffe als Liganden fest, wählen Sie ganze Ziele als Rezeptor aus und führen Sie ein blindes Docking durch.
- Bestimmen Sie den Bereich des molekularen Andockens.
- Wählen Sie den Rezeptor und den Liganden nacheinander aus. Klicken Sie auf Raster > Rasterfeld , um das Rasterfeld so anzupassen, dass es das gesamte Modell enthält. Klicken Sie auf Datei > Schließen Sie den aktuellen Speicher, um den Status der Rasterbox zu speichern. Speichern Sie Dateien im gpf-Format.
- Klicken Sie auf Ausführen > Autogrid4 ausführen > Parameterdateiname > Durchsuchen, wählen Sie die gpf-Datei aus und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Starten .
- Verwenden Sie AutoDock 4, um molekulares Andocken durchzuführen.
- Klicken Sie auf Docking > Macromolecule > Set Rigid Filename , um den Rezeptor auszuwählen. Klicken Sie auf Docking > Ligand > Öffnen/ Auswählen , um den Liganden auszuwählen.
- Klicken Sie auf Docking- > Suchparameter , um Betriebsalgorithmen festzulegen, und auf Docking- > Dockingparameter , um Dockingparameter festzulegen. Wählen Sie die dpf-Datei aus und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Starten. Speichern Sie Dateien im dpf-Format.
- Klicken Sie auf Analyze > Docking > Open, wählen Sie die DLG-Datei aus, klicken Sie auf Analyze > Macromolecule , um den Rezeptor zu öffnen, klicken Sie auf Analyze > Conformations > Play, Ranked by Energy, um die Ergebnisse zu analysieren. Klicken Sie auf Set Play > Write Complex , um die Ergebnisse im pdbqt-Format zu speichern.
- Importieren Sie die Docking-Dateien in die PyMOL-Software, um eine weitere Visualisierung zu erstellen.
- Wählen Sie den Liganden aus und klicken Sie auf Aktion > > Polarkontakte suchen > zu anderen Atomen im Objekt , um Wasserstoffbrückenbindungen zwischen Liganden und der äußeren Umgebung anzuzeigen. Klicken Sie auf c, um die Farbe zu ändern.
- Klicken Sie auf Aktion > Objekt extrahieren. Klicken Sie auf > Sticks anzeigen , um die Stickstruktur des Rezeptors anzuzeigen. Identifizieren Sie die mit Liganden verbundenen Rückstände und zeigen Sie die Stickstruktur.
- Klicken Sie auf Hide > Sticks , um die Stickstruktur des Rezeptors auszublenden. Klicken Sie auf Wizard > Measurement und klicken Sie nacheinander auf zwei Atome. Klicken Sie auf > Rückstände beschriften , um das Etikett der Rückstände anzuzeigen. Passen Sie bei Bedarf die Hintergrundfarbe und Transparenz an. Klicken Sie auf Datei > Bild exportieren als , um das Bild zu speichern.
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Representative Results
Anusekzem-verwandte Gene, SDG-Zielgene und gemeinsame Ziele
Insgesamt wurden 958 potenzielle Genkandidaten in Genecards und 634 in OMIM-Datenbanken gescreent, während Duplikate ausgeschlossen wurden. Um ein umfassendes Verständnis der mit Analekzemen verbundenen Gene zu erlangen, wurden die Ergebnisse aus mehreren Datenbanken zusammengeführt, so dass insgesamt 958 verschiedene Gene ergeben wurden. Folglich wurde ein Protein-Protein-Interaktionsnetzwerk (PPI) entwickelt, das für Analekzeme spezifisch ist. SDG besteht aus fünf traditionellen chinesischen Arzneimitteln, nämlich Indigo naturalis, goldener Zypresse, kalziniertem Gips, Galmei und chinesischer Gallone15,16. Der Hauptbestandteil von kalziniertem Gips ist wasserfreies Calciumsulfat (CaSO4), während der Hauptbestandteil von Galmei Zinkcarbonat (ZnCO3) ist. Indigo naturalis, goldene Zypresse und chinesische Gallpresse haben komplexe Inhaltsstoffe. Aus der TCMSP-Datenbank enthalten die Medikamente 92 Verbindungskomponenten, die insgesamt 867 zuverlässige Wirkstoffziele erhalten (Tabelle 1).
Durch die Überlagerung beider Zielgendatensätze wurden insgesamt 149 häufig gleichzeitig auftretende Zielgene lokalisiert (Abbildung 2A), gefolgt vom Aufbau eines essentiellen Zielprotein-Protein-Interaktionsnetzwerks (PPI) (Abbildung 2B). Durch eine medianbasierte Screening-Methode für Grad, Nähe und Betweenness wurden 59 Schlüsselziele als potenzielle Analekzem-Medikamentenziele ausgewählt. Die mittleren Grad-, Nah- und Zwischenwerte für die wichtigsten Ziele betrugen 49, 40,31947 bzw. 0,522. Zu den Top 10 Genen mit einem hohen Gradwert gehörten AKT1, TNF, TP53, EGFR, STAT3, SRC, JUN, CASP3, HRAS und PTGS2 (Tabelle 2). Diese Gene sind für das Analekzem von hoher Relevanz.
Pfade und Netzwerke mit gemeinsamen Zielen
KEGG- und GO-Anreicherungsmethoden wurden verwendet, um 59 Schlüsselziele zu analysieren, wobei 218 assoziierte Signalwege und über 3000 assoziierte biologische Prozesse aufgedeckt wurden. Die Analyse deckte Signalwege auf, die stark mit SDG- und Analekzemproteinen korrelieren, einschließlich Cherry-simplex-Virus 1-Infektion, Shigellose, TNF-Signalweg, EGFR-Tyrosinkinase-Inhibitor-Resistenz, humane Cytomegalievirus-Infektion und T-Zell-Rezeptor-Signalweg (Abbildung 3A). Diese Signalwege beziehen sich hauptsächlich auf Gene wie AKT1, TNF, TP53, STAT3, SRC, EGFR und CASP3. Abbildung 3B zeigt eine detaillierte Darstellung der Zielgene und -wege. Die GO-Analyse wurde zu biologischen Prozessen (BP), Zellzusammensetzung (CC) und molekularer Funktion (MF) durchgeführt (Abbildung 4A). Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass sich diese Studie in erster Linie auf gemeinsame Ziele für SDG und Analekzeme in biologischen Prozessen konzentriert, wobei einige für CC und MF relevant sind. Zu den biologischen Funktionen, die besonders relevant waren, gehören die Peptidyl-Tyrosin-Phosphorylierung, die Peptidyl-Tyrosin-Modifikation, die Regulation der Zell-Zell-Adhäsion, die positive Regulation der Zelladhäsion, die T-Zell-Aktivierung, die Regulation der Leukozyten-Zell-Adhäsion (Abbildung 4B-D).
Vorhersage der Bindung von SDG-Wirkstoffen an Anusekzem-Ziele
Basierend auf den Medianwerten Grad, Nähe und Betweenness wurden 59 Schlüsselziele gescreent, darunter AKT1, TNF, TP53, EGFR, STAT3, SRC, JUN, CASP3, HRAS und PTGS2. Eine weitere Analyse der GEO-Datenbank ergab eine Hochregulation von PPARG, EGFR und TNF, während PTPRC, MMP9, MAPK14 und CASP3 in der Versuchsgruppe herunterreguliert waren (atopische Dermatitis) (Abbildung 5). Durch die Analyse der Anreicherung des gemeinsamen Genwegs wurde festgestellt, dass diese Gene überwiegend an der TNF-Signalkaskade und dem MAPK-Signalweg beteiligt sind. Im TNF-Signalweg war die TNF-Expression hochreguliert, während die MMP9-, MAPK14- und CASP3-Expression herunterreguliert war. Im MAPK-Signalweg waren die EGFR- und TNF-Expression hochreguliert, während MAPK14 und CASP3 herunterreguliert waren (Abbildung 6). Basierend auf diesen Ergebnissen wurden TNF, MAPK14 und CASP3 als potenzielle Ziele in der SDG-Therapie betrachtet.
Um mögliche Ziele in aktiven Komponenten von SDG zu validieren, wurde die Docking-Analyse verwendet, um die Genauigkeit zwischen der Struktur der aktiven Komponente und potenziellen Zielproteinen zu testen. Diese Zielproteine sind an verschiedenen funktionellen Verbindungen beteiligt und sind die hohen Knoten im Netzwerk, was darauf hindeutet, dass sie eine entscheidende Rolle bei der SDG-Reaktion auf Analekzeme spielen. Der negative Wert der Docking-Bindungsenergie zeigt die Fähigkeit von SDG an, in vivo an Krankheitsziele anzudocken, wobei ein negativerer Wert ein leichteres Andocken anzeigt. In dieser Untersuchung wurde das erfolgreiche molekulare Andocken der aktiven Kernkomponenten an das Schlüsselziel erreicht, und die Docking-Bindungsenergie war negativ, mit Werten von weniger als -1 kcal/mol. Indigo und Berberrubin haben eine gute Bindungsaktivität mit einer Bindungsenergie von weniger als -5 kcal/mol (Tabelle 3, Abbildung 7). Zusammengenommen liefern diese Ergebnisse einen weiteren Beweis dafür, dass diese Proteine, die Genorten entsprechen, als SDG-Ziele bei Anusekzemen fungieren können.
Abbildung 1: Arbeitsablauf für die Analyse der Netzwerkpharmakologie. GO, Gen-Ontologie; KEGG, Kyoto-Enzyklopädie der Gene und Genome; TCMSP, Datenbank und Analyseplattform für Systeme der Traditionellen Chinesischen Medizin; GEO, Genexpressions-Omnibus. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 2: Venn-Diagramm und PPI-Netzwerk der gemeinsamen Ziele. (A) Venn-Diagramm der Überschneidung von Wirkstoffziel und Krankheitsziel. (B) Gemeinsames PPI-Zielnetzwerk durch STRING. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 3: Analyse der Anreicherung des KEGG-Signalwegs. (A) Analyse der Anreicherung des KEGG-Signalwegs. Die Top 10 der KEGG-Pfade werden nach den P-Werten in aufsteigender Reihenfolge eingestuft. (B) Die Verbindung zwischen dem Weg und dem Ziel: Weg (gelb), Ziele (rot). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 4: GO-Anreicherungsanalyse. (A) GO-Ergebnisse von drei Ontologien. (B) Blasendiagramm des biologischen Prozesses (BP). (C) Blasendiagramm der Zellkomponente (CC). (D) Blasendiagramm der molekularen Funktion (MF). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 5: Vorhersage des Ergebnisses potenzieller Ziele. (A) Heatmap der Hub-Genexpression in der GEO-Datenbank, Gruppe A ist die Versuchsgruppe (atopische Dermatitis) und Gruppe B ist die Kontrollgruppe (nicht-atopische Dermatitis); (B) PPI-Netzwerkknoten repräsentieren Proteine, Kanten stellen die Beziehungen dar. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 6: Der Signalweg. (A) MAPK-Signalweg. (B) TNF-Signalweg. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 7: Molekulares Andocken von Kerngenen und Inhaltsstoffen. Magenta steht für die Kernkomponenten von SDG und Blau für die Reste der Kerngene. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
| Traditionelle chinesische Medizin | Wirkstoffe | ||
| Indigo naturalis | 9alpha,13alpha-Dihydroxylisopropylidenylisatisin,a, Bisindigotin, indizierend, Isatan B, Isatisin,a, Isoorientin, Isoscoparin, Isovitexin, (+)-Isolariciresinol, 10h-Indolo,[3,2-b],Chinolon, Isoindigo, Saponarin, Indigo, Tryptanthrin, 6-(3-Oxoindolin-2-yliden)indolo[2,1-b]chinazolin-12-on | ||
| Indirubin, Beta-Sitosterol, Lariciresinol, Nonacosan, Isovitexin, Dotriacontanol | |||
| Goldene Zypresse | Berberin, Coptisin, Dauricin (8CI), Javanicin, (±)-Lyoniresinol, Kihadalacton A, Obacunosäure, Obacunon, Phellavin, Phellavin_qt, Phellodendrin, Delta-7-Stigmastenol, Phellopterin, Vanillolosid, Coniferin, Dehydrotanshinon II A, delta7-Dehydrosophoramin, Amurensin, Amurensin_qt, Dihydroniloticin, Hispidol B, Kihadalacton B, Kihadanin A, Niloticin, Nomilin, Rutaearpin, Skimmianin, Chelerythrin, Stigmasterol, Worenin, Campesterylferulat, Cavidin, Kerzentoxin A, Hericenone H, Hispidon, Syrigin, Beta-Sitosterol, Magnograndiolid, (2S,3S)-3,5,7-trihydroxy-2-(4-hydroxyphenyl)chroman-4-on, Palmidin A, Magnoflorin, Menisporphin, Palmatin, Fumarin, Isocorypalmin, Quercetin, Sitoglusid, Friedelin | ||
| STOCK1N-14407, Jatrorrizin, Menisperin, phellamurin_qt, (S)-Canadin, Columbamin, Poriferast-5-en-3beta-ol, Magnoflorin, Berberrubin, Phellodendrin, Limonin, Hyperin, Campesterol, SMR000232320, Canthin-6-on, 4-[(1R,3aS,4R,6aS)-4-(4-hydroxy-3,5-dimethoxyphenyl)-1,3,3a,4,6,6a-hexahydrofuro[4,3-c]furan-1-yl]-2,6-dimethoxyphenol, Dihydroniloticin, Melianon, Phellochin, Thalifendin, Vanillolosid, Aurapten | |||
| Kalzinierter Gips | wasserfreies Calciumsulfat (CaSO4) | ||
| Galmei | Zinkcarbonat (ZnCO3) | ||
| Chinesischer Gall | Digilat | ||
Tabelle 1: Wirkstoffe in SDG.
| Gen | Grad | Betweenness-Zentralität | Nähe Zentralität |
| AKT1 | 204 | 1669.1692 | 0.765625 |
| TNF | 202 | 1988.4543 | 0.761658 |
| TP53 | 190 | 1590.9288 | 0.73134327 |
| EGFR | 174 | 686.3063 | 0.7033493 |
| STAT3 | 168 | 673.03723 | 0.6869159 |
| SRC | 162 | 568.1574 | 0.69014084 |
| JUN | 162 | 435.33737 | 0.6805556 |
| CASP3 | 156 | 483.45276 | 0.67431194 |
| HRAS | 148 | 515.28815 | 0.65625 |
| PTGS2 | 134 | 761.34094 | 0.6447368 |
Tabelle 2: Merkmale der Top-10-Nabengene.
| Ziel (PDB-ID) | Affinität (kcal/mol) | ||
| Indigo | Berberrubin | Digalat | |
| TNF (1A8M) | -5.96 | -5.19 | -2.22 |
| MAPK14 (1A9U) | -5.51 | -5.41 | -1.93 |
| CASP3 (1CP3) | -5.77 | -4.98 | -1.06 |
Tabelle 3: Die molekulare Docking-Bindungsenergie der Inhaltsstoffe und Kerngene.
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Discussion
Atopische Dermatitis ist eine spezifische Form des Ekzems, die den zugrunde liegenden Mechanismen mit Ekzemen teilt. Hub-Gene, von denen angenommen wird, dass sie mit dieser Erkrankung zusammenhängen, sind TNF, MAPK14 und CASP3. Die therapeutische Wirkung von SDG auf das Analekzem wird hauptsächlich auf seine Wirkung auf die TNF- und MAPK-Signalwege über diese drei Hub-Gene zurückgeführt17.
SDG umfasst fünf verschiedene Medikamente: Indigo naturalis, goldene Zypresse, kalzinierter Gips, Galmei und chinesische Galle. In der traditionellen chinesischen Medizin können kalzinierter Gips und Galmei eine Rolle bei der Förderung der Wundheilung und dem Austrocknen von Feuchtigkeit spielen, während Indigo naturalis, goldene Zypresse und chinesische Gallerie Hitze reinigen, entgiften und Feuchtigkeit trocknen können. Die Kombination dieser Kräuter kann die Wirkung erzielen, Feuchtigkeit abzuleiten, die Wundheilung zu fördern, Wärme zu beseitigen und Wind zu vertreiben18.
Frühere Studien haben gezeigt, dass die Hauptbestandteile von SDG entzündungshemmende Eigenschaften haben. Es wurde gezeigt, dass Indigo naturalis (IN) Colitis, Psoriasis und akute Promyelozytenleukämie behandelt 19,20,21. Die Funktion von IN könnte mit der Hemmung der TLR4/MyD88/NF-kB-Signaltransduktion zusammenhängen, die Entzündungen reduziert und die Heilung der Darmschleimhaut bei Patienten mit Colitis ulcerosa (UC) fördert. Es kann auch die Darmflora regulieren, wie das DSS-induzierte UC-Mausmodell 22,23 zeigt. Jüngste Forschungen zeigen, dass UC oft mit einem Ungleichgewicht im Darmmikrobiom einhergeht. IN kann je nach Darmflora die Darmökologie effektiv wieder ins Gleichgewicht bringen und das Magen-Darm-System schützen24. Durch die Verschiebung von proinflammatorischen Zytokinen zu entzündungshemmenden Zytokinen reduziert die goldene Zypresse die Proliferation von T-Lymphozyten und DC-induzierten T-Zell- und IL-12p70-Zytokinsekretionen und fördert die Interaktion zwischen DC und Treg25. Saponarin und Campesterol wirken als natürliche entzündungshemmende Mittel mit antiallergischer Wirkung 26,27,28. Tryptanthrin zeigt eine antimikrobielle Wirkung29. Melianonen zeigt erhebliche hemmende Wirkungen sowohl auf Pilze als auch auf die mikrobielle Flora, die zur Behandlung von Analekzemen beitragen können30,31.
Studien haben ergeben, dass die Schwere von Hautkrankheiten wie Akne, irritativer Kontaktdermatitis und allergischer Kontaktdermatitis mit der mikrobiellen Flora im Darm zusammenhängt. Beim Vergleich der Mikrofloraverteilung von akutem und chronischem Anusekzem zeigten die Ergebnisse, dass die Staphylokokken-Mikroflora von Patienten mit akutem Anusekzem in der chronischen Gruppe häufiger vorkam32. Säuglinge mit atopischem Ekzem und der Diversität des unteren Darmmikrobioms zeigen eine Korrelation zwischen mikrobieller Häufigkeit und Hauterkrankungen33. Aufgrund der Auswirkungen verschiedener Komponenten in SDG auf die Darmflora kann die Möglichkeit nicht ausgeschlossen werden, dass SDG das Anusekzem durch die Regulierung der Mikroflora verbessern kann. Darüber hinaus kann das Melianon in SDG auch auf Pilze wirken, um Anusekzemen vorzubeugen.
Die Mechanismusforschung gilt als der komplizierteste Aspekt der Untersuchung von Kräuterrezepten. Die Netzwerkpharmakologie durchdringt derzeit verschiedene Aspekte des pharmazeutischen Bereichs, markiert einen Paradigmenwechsel von der konventionellen zur modernen Biomedizin und definiert die Entwicklung der traditionellen chinesischen Medizin (TCM) neu 34,35,36. Es verwendet Netzwerkziele als Grundlage und erstellt ein Netzwerkdiagramm, das TCM, Wirkstoffe, Ziele und Störungen miteinander verbindet, um relevante therapeutische Ziele zu antizipieren. Die Netzwerkpharmakologie klärt umfassend die Wechselwirkungen zwischen Medikamenten und Krankheitszielen auf und untersucht systematisch assoziative Netzwerkmechanismen, um so zentrale Stoffwechselwege vorherzusagen. Seine Verwendung wurde strategisch eingesetzt, um die Wirkmechanismen verschiedener Kräuter zu untersuchen. Darüber hinaus hat die Netzwerkpharmakologie durch die Etablierung eines PPI-Netzwerks für Krankheitsmedikamente zusammen mit der Konstruktion von KEGG- und GO-angereicherten Signalwegen die Vorhersage des komplexen Mechanismus erleichtert, durch den chinesische Kräuter Krankheiten beeinflussen und die Pathogenese von Krankheiten untersuchen 37,38,39. Diese Forschung kombinierte Netzwerkpharmakologie mit GEO-Datensätzen, um topische Arzneimittelmechanismen zu erkennen.
Die pharmakologische Analyse des Netzwerks sagt lediglich Arzneimittelkomponenten und -ziele voraus und verifiziert präzise Mechanismen, die Tierversuche oder klinische Studien erfordern. Diese Studie verwendete nur die Verifizierung molekularer Docking-Simulationen, ohne Tierversuche oder klinische Experimente durchzuführen. Das vorgeschlagene Netzwerkpharmakologie-Framework für die traditionelle chinesische Medizin kombiniert die vorhergesagten Ziele einzelner Kräuter, wenn auch mit geringerer Genauigkeit. Die Einbindung von GEO-Datensätzen erhöht diese Präzision erheblich.
In dieser Studie wurde die reine Datengenerierungsmethode verwendet, um die Datennutzung durch die Kombination mehrerer Datenbanken zu maximieren. Insbesondere für einige Krankheiten, für die Tiermodelle schwer zu erstellen sind, werden die Online-Daten vor allem zur Vorhersage und Verifizierung von Krankheiten und Wirkstoffzielen verwendet, um die Forschungsrichtung zu lenken und eine gute Grundlage für die anschließende experimentelle Überprüfung zu schaffen.
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Disclosures
Die Autoren haben nichts offenzulegen.
Acknowledgments
Nichts.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| AutoDockTools | AutoDock | https://autodocksuite.scripps.edu/adt/ | |
| Cytoscape 3.9.1 | Cytoscape | https://cytoscape.org/ | |
| GeneCards database | GeneCards | https://www.genecards.org | |
| GEO database | National Center for Biotechnology Information | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ | |
| GEO2R tool | National Center for Biotechnology Information | https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/ | |
| Metascape | Metascape | https://metascape.org/ | |
| Online Mendelian inheritance in man database | OMIM | https://www.omim.org | |
| RCSB protein database | RCSB Protein Data Bank (RCSB PDB) | http://www.pdb.org/ | |
| STRING database | STRING | https://string-db.org/ | |
| Swiss ADME database | Swiss Institute of Bioinformatics | http://www.swissadme.ch/index.php | |
| Traditional Chinese Medicine system's pharmacology database (TCMSP) | Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform | http://tcmspw.com/tcmsp.php | |
| Venny2.1 | BioinfoGP | https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html |
References
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