A eficácia terapêutica do Zadi-5 no tratamento da depressão pode ser estabelecida através de testes comportamentais, enquanto a farmacologia de rede pode prever os potenciais mecanismos subjacentes à sua potência. A farmacologia em rede pode apoiar a exploração de medicamentos tradicionais que apresentam intrincados mecanismos de ação e minimizar ainda mais o tempo e os gastos necessários para a investigação. Testes como o teste de campo aberto, o teste de consumo de sacarose e o Morris Water Maze são o padrão-ouro para avaliar apetite, níveis de motivação, capacidade de aprendizagem e memória, em modelos animais de distúrbios neurológicos.
Esses testes são métodos simples, objetivos e razoáveis de avaliação. O estabelecimento de um modelo animal é crucial para a compreensão dos mecanismos e efeitos patológicos de novas drogas em um estudo de transtorno depressivo. Para estabelecer um bom modelo de depressão, os pesquisadores devem sequenciar e ajustar adequadamente as intensidades dos estímulos.
Para começar, aplicar os estímulos de depressão selecionados, combinados com isolamento, por 28 dias em todos os ratos, exceto nos controles, e elevar os ratos em gaiolas individuais. Para realizar o teste de campo aberto, divida uma caixa preta em nove regiões quadradas de igual área. Equipe a caixa com um sistema de análise de rastreamento de vídeo.
Um dia após a última gavagem, coloque o rato no quadrado central e registre suas atividades horizontais e verticais por três minutos. Em seguida, marque o número de quadrados cruzados com todas as pausas como uma atividade horizontal e pontue em pé e se arrumando como uma atividade vertical. Após cada teste, limpe a caixa com álcool a 75% para remover o cheiro do rato para testes subsequentes.
Em seguida, realizar o teste de consumo de sacarose pesando os respectivos frascos antes e após o consumo. E calcule as taxas de preferência de sacarose de 60 minutos nos dias zero, sete, 14, 21 e 28 usando esta equação. Para realizar o Morris Water Maze Test, divida a piscina em quatro quadrantes.
Ordene os quadrantes de um a quatro e coloque a plataforma oculta no terceiro quadrante, um centímetro abaixo da superfície da água. Adicione leite à piscina para obter algum nível de opacidade. Em seguida, coloque o sujeito rato no labirinto em diferentes quadrantes para procurar a plataforma por 120 segundos.
E registre o tempo de latência usando o sistema de análise de trilhas de vídeo Morris Water Maze. Coloque o rato em posição fixa na piscina. Se o sujeito não conseguir encontrar a plataforma oculta em 120 segundos, registre a latência como 120 segundos.
Em seguida, desaloje a plataforma, coloque o rato na água e registre o número de travessias de zona por 120 segundos. Navegue pela página de farmacologia do sistema de medicina tradicional chinesa e insira sementes de sêmen mirístico, raízes de al-glandia-radiks e piperis longi fructus na seção de nome da erva para obter os nomes dos produtos químicos. Defina o índice farmacocinético de biodisponibilidade oral, ou OB, para ser maior que 30% e o índice semelhante a um medicamento para ser maior que 0,18.
Pesquise os componentes ativos na farmacopeia da medicina chinesa para identificar os nomes químicos de cada componente. Em seguida, pesquise os nomes químicos identificados no Pub Chem para encontrar os sorrisos isoméricos, ou inky. Identifique as proteínas-alvo dos componentes ativos usando SEA, Batman e previsão de alvo suíço com sorrisos isoméricos ou inky e encontre as proteínas sobrepostas.
Copie os dados para um arquivo do Excel. Em seguida, pesquise e identifique os potenciais alvos proteicos para depressão usando as palavras-chave depressão e transtorno depressivo em GeneCards, DisGeNET e DrugBank. Copie os dados para um arquivo do Excel.
Navegue pelo diagrama de Venn e carregue os alvos da depressão na lista um. Em seguida, carregue os destinos para os componentes ativos do Zadi-5 na lista dois e envie. Obtenha o diagrama de Venn e filtre os candidatos de destino sobrepostos.
Construa uma planilha, chamada rede. Construa também uma planilha, chamada de tipo. Exporte a folha para o Cytoscape para construir a rede, Zadi-5 ervas ingredientes alvos de doenças.
Defina os destinos comuns no banco de dados de cadeia de caracteres para analisar suas interações. Defina o tipo de proteína como homosapiens. Defina o valor de limite de interação como 0,9 para selecionar apenas os tipos verificados experimentalmente e não exibir os nós de ilha solitária.
Abra a ferramenta DAVID e cole os 86 alvos antidepressivos potenciais do Zadi-5 no suporte de análise inicial para estudar as vias de sinalização relacionadas. Faça o download do documento do caminho do barril. Selecione os genes no caminho PI3k-AKT a partir da análise de enriquecimento e cole-os na planilha para construir um tipo e documento de rede.
Exporte o tipo de documento de rede para o Cytoscape para gerar a rede de caminhos de alvos compostos visualizados PI3K-AKT. O grupo de animais testados não mostrou diferenças significativas antes do estresse leve imprevisto crônico ou estimulação da SCM. Após o estabelecimento do modelo de SCM, os escores verticais e horizontais do grupo foram menores que os do controle.
Em comparação com o grupo modelo, os escores vertical e horizontal dos grupos controle positivo e Zadi-5 foram significativamente maiores. No dia zero, os grupos testados não apresentaram diferença significativa no consumo de sacarose. Os grupos Zadi-5 e controle positivo foram maiores que o grupo modelo no dia 28.
No Morris Water Maze, a latência do grupo modelo para encontrar a plataforma foi significativamente maior quando comparada com o controle. A latência dos grupos controle positivo e Zadi-5 foi menor do que no grupo modelo. Em relação à contagem de cruzamentos de zonas, o grupo modelo apresentou menos cruzamentos que o controle.
Os grupos controle positivo e Zadi-5 apresentaram mais cruzamentos que o grupo modelo. A análise do diagrama de Venn revelou 86 alvos sobrepostos como alvos relacionados à depressão crítica do Zadi-5 dos 1000 alvos proteicos relacionados à depressão. Com base nesses achados, ingredientes de ervas Zadi-5 alvos de doenças e uma análise de rede de interação proteína-proteína dos candidatos-alvo foram construídos.
De acordo com a análise da via KEG, a via de sinalização PI3K-AKT foi classificada em sétimo lugar. Estava associada a muitas vias de sinalização. Assim, a via PI3K-AKT foi considerada relativamente mais importante do que as outras vias de enriquecimento.
Ao tentar esse procedimento, é crucial evitar repetir o mesmo tipo de estímulo por dias consecutivos. Após as análises dos componentes do Zadi-5 nos bancos de dados on-line, a qualidade da validação pode ser assegurada por cromatografia líquida, espectrometria de massas e espectroscopia de ressonância magnética nuclear.
