Name: network pharmacology prediction and experimental validation of trichosanthes-fritillaria thunbergii action mechanism against lung adenocarcinoma
Uploaded: 2023-03-03T14:35:00
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Este estudio fue apoyado por el Programa de Capacitación en Innovación de la Universidad de Medicina China de Beijing (No: 202110026036).

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
<ol><li>Selección de componentes activos<ol><li>Abra la base de datos HERB (http://herb.ac.cn)<su...

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...

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.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>0.25% trypsin-EDTA</td>
			<td>Gibco</td>
			<td>R001100</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>A549&#160;cell line</td>
			<td>Procell</td>
			<td>CL-0016</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AKT antibody</td>
			<td>CST</td>
			<td>4691S</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BCA Protein Assay Kit</td>
			<td>Solarbio</td>
			<td>PC0020</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Chemiluminescence detection system</td>
			<td>Shanghai Qinxiang Scientific Instrument Factory</td>
			<td>ChemiScope 6100</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Dulbecco&#39;s modified eagle medium (DMEM)</td>
			<td>Solarbio</td>
			<td>11995</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Enhanced chemiluminescence (ECL) kit&#160;</td>
			<td>ABclonal</td>
			<td>RM00021</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Fetal bovine serum</td>
			<td>ScienCell</td>
			<td>0025</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HRP Goat Anti-Rabbit IgG (H+L)</td>
			<td>ABclonal</td>
			<td>AS014</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MTS assay kit</td>
			<td>Promega</td>
			<td>G3580</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>p-AKT antibody</td>
			<td>CST</td>
			<td>6040S</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Penicillin streptomycin</td>
			<td>Gibco</td>
			<td>C14-15070-063</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Phenylmethanesulfonyl fluoride (PMSF)</td>
			<td>Solarbio</td>
			<td>P0100</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Phosphatase inhibitor</td>
			<td>Beyotime</td>
			<td>P1081</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Phosphate buffered saline (PBS)</td>
			<td>Solarbio</td>
			<td>P1020</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Polyvinylidene difluoride (PVDF) membranes</td>
			<td>Millipore</td>
			<td>ISEQ00010</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RIPA lysis solution</td>
			<td>Solarbio</td>
			<td>R0010</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Rotary evaporator</td>
			<td>Shanghai Yarong Biochemical Instrument Factory</td>
			<td>RE52CS-1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Vacuum freeze-drying mechanism</td>
			<td>Ningbo Scientz Biotechnology</td>
			<td>SCIENTZ-10</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>&#946;-Actin antibody</td>
			<td>ABclonal</td>
			<td>AC026</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

network pharmacology prediction and experimental validation of trichosanthes-fritillaria thunbergii action mechanism against lung adenocarcinoma

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.

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...

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Network Pharmacology Prediction and Experimental Validation of Trichosanthes-Fritillaria thunbergii Action Mechanism Against Lung Adenocarcinoma

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.

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

We aimed to study the mechanism of Trichosanthes-Fritillaria thunbergii in treating lung adenocarcinoma (LUAD) based on network pharmacology and ...

Medicina Tradicional China, hablaremos de las características de multicomponente del objetivo. Que es la caja muy básica para la investigación de redes y biológica. Hicimos una demostración de la tecnología que reducirá el umbral.Network Pharmacological es una tecnología analítica sistemática, construye las herramientas de interacción de trabajo en red de multifactores. Puede predecir efectivamente la vía única de la Medicina Tradicional China en Los datos de Network Pharmacological provienen de la base de datos, aunque no puede predecir la relación con medicamentos, proteínas, y esto aún debe ser verificado por experimentos posteriores. Para comenzar, abra la base de datos HERB y use Gua Liu y Zhebimu como palabras clave para obtener los componentes de los dos medicamentos.Descargue la lista y la estructura canónica SMILES de los componentes relacionados de los dos medicamentos. Ahora determine si el componente obtenido es activo incluyendo componentes con biodisponibilidad oral y valores similares a los medicamentos en la base de datos del Grupo HERB. Si el componente no tiene biodisponibilidad oral y valores similares a los de un fármaco, ingrese el componente en la base de datos suiza ADME para obtener la información sobre cada componente.Incluya componentes con alta absorción GI y al menos dos valores similares a los de un fármaco como componentes activos. Para predecir el objetivo de los componentes activos, abra la base de datos HERB. Busque y copie las estructuras SMILES canónicas de los componentes activos.Luego abra el enfoque de conjunto de similitud y pegue las estructuras SMILES canónicas de los componentes activos en el cuadro de búsqueda. Haga clic en probar SEA' para obtener el valor P del nombre de destino clave de destino y el TC máximo de cada componente activo. Copie los datos en una hoja de cálculo y utilice la función de filtrado de archivos de hoja de cálculo para filtrar los destinos de los componentes activos por clave de destino.Copie todos los objetivos en una hoja de cálculo y elimine los duplicados para obtener los objetivos farmacológicos. Ahora abra la base de datos de tarjetas genéticas y la herencia mendeliana en línea en el hombre para predecir objetivos de enfermedades. Utilice Adenocarcinoma de pulmón como la palabra clave para obtener los objetivos de la enfermedad del adenocarcinoma de pulmón.Descargue las hojas de cálculo de los objetivos de la enfermedad y elimine los objetivos repetidos, para obtener los objetivos de adenocarcinoma de pulmón. Construya una red de objetivos de enfermedad de componentes farmacológicos copiando los objetivos relacionados con el adenocarcinoma de pulmón y los objetivos farmacológicos en la misma columna, en una nueva hoja de cálculo. Utilice la función de identificación de datos duplicados, en la barra de herramientas para obtener objetivos de intersección de los objetivos relacionados con el adenocarcinoma de pulmón y los objetivos relacionados con el componente activo de Trichosanthes Fritillaria Thunbergia.Abra Cytoscape 3.8.0. Haga clic en archivo en la barra de menú y seleccione importar. Seguido de red desde archivo.Para importar el archivo de hoja de cálculo, optimiza el tamaño y el color de los nodos de red a través de la barra de estilo en el panel de control izquierdo. Utilice la función analizar red para el análisis de topología de red. Haga clic en herramientas en la barra de menú y seleccione analizar red.En el panel de la tabla, haga clic en el grado en la barra de título para organizar los componentes por grado en orden descendente. Tome los 10 componentes y objetivos principales como los principales componentes activos y objetivos principales. Construir la red PPI y cribar las proteínas centrales.Abra la base de datos de cadenas y pegue la lista de formatos de texto de los objetivos potenciales de Trichosanthes Fritillaria Thunbergia, contra adenocarcinomas de pulmón en el cuadro de diálogo de la lista de nombres. Luego seleccione homosapiens en organismos. Haga clic en buscar y seleccione continuar botones, cuando los resultados estén disponibles, haga clic en configuración Y marque Confianza alta 0.700 En la configuración básica, en la puntuación de interacción mínima requerida, marque los nodos desconectados altos en la red, en la configuración avanzada.A continuación, haga clic en el botón de actualización. A continuación, haga clic en exportaciones en la barra de título y descargue el breve texto tabular de la relación PPI en formato TSV. Abra Cytoscape 3.8.0.Haga clic en archivo, seleccione, importe, seguido de red desde archivo para importar el archivo de formato TSV para el análisis visual. Utilice la función de analizador de red para realizar el análisis topológico. Optimice el tamaño y el color de los nodos de red a través de la barra de estilo en el panel de control izquierdo.Realice el análisis de enriquecimiento KEGG abriendo la plataforma Medscape, pegando la lista de formatos de texto de los posibles objetivos terapéuticos en el cuadro de diálogo y luego haciendo clic en el botón "enviar". Marque Homo sapiens tanto en la entrada como en el análisis como especie y luego haga clic en el botón de análisis personalizado. Seleccione enriquecimiento.Marque solo la ruta KEGG y luego haga clic en análisis de enriquecimiento. Una vez que la barra de progreso alcance el 100%, haga clic en el botón naranja de la página del informe de análisis para obtener los resultados de enriquecimiento. Haga clic en todo en un archivo zip' para descargar el resultado del enriquecimiento y luego abra el archivo _FINAL_GO'csv en la carpeta Enrichment_GO' para obtener el resultado.Abra R-Software y escriba el paquete de instalación GG plot two' y la biblioteca GG Plot two'en R Para la instalación del paquete GG plot two R. Presione enter para ejecutar el programa de visualización KEGG. Para detectar la viabilidad celular, digiera las células logarítmicas de fase de crecimiento A 549 con un mililitro de 0,25% de tripsina durante un minuto a 37 grados centígrados.Agregue un mililitro de DMEM Complete Medium para neutralizar la tripsina y sople suavemente para promover el desprendimiento celular. Luego centrifugar la mezcla para obtener el pellet celular y resuspender las células obtenidas, utilizando DMEM Complete Medium. Agregue la suspensión celular a un hemocitómetro y cuente usando un contador celular automatizado, dilúyala a cinco veces 10 a la cuarta células por mililitro, usando medio completo DMEM Ahora disuelva un gramo de extracto de agua de Trichosanthes Fritillaria Thunbergia en 10 mililitros de PBS y esterilice el filtro a través de un filtro de 0.22 micrómetros.Diluir la mezcla a diferentes concentraciones usando PBS. Placa 100 microlitros de las células diluidas en cada pocillo de una placa de 96 pocillos. Después de la adherencia celular, agregue un microlitro de extractos de agua de Trichosanthes Fritillaria Thunbergia de diferentes concentraciones para ajustar la concentración de cada pocillo.Deseche el medio original después de 24 horas de cultivo y agregue 100 microlitros de DMEM. Medio básico para la incubación adicional durante dos horas a 37 grados centígrados y 5% de dióxido de carbono. Al final de la incubación, agregue 20 microlitros de solución MTS e incube las células durante otra hora.Transfiera la mezcla incubada a un plato diferente. Usando un lector de microplacas, mida la absorbancia a una longitud de onda de 490 nanómetros y calcule la viabilidad celular. Diluir la fase de crecimiento logarítmico A 549 células a cinco veces 10 a la quinta células por mililitro.Agregue dos mililitros de la suspensión celular a una placa de seis pocillos y crezca durante 12 horas. Después de obtener diferentes diluciones PBS de extracto de agua de Trichosanthes Fritillaria Thunbergia como se demostró anteriormente, agregue 20 microlitros de la solución PBS al grupo de control en blanco y 20 microlitros de las diversas diluciones de extracto de agua de Trichosanthes Fritillaria Thunbergia a diferentes grupos de concentración. Después de 24 horas de intervención, deseche el sobrenadante y limpie las células con PBS tres veces.Agregue 250 microlitros de tampón RIPA a cada pocillo y lisar las células durante 30 minutos. Recoger el lisado para centrifugarlo y obtener el sobrenadante. Se muestra la red de interacción diana de la enfermedad componente farmacológico de Trichosanthes Fritillaria Thunbergia contra el adenocarcinoma de pulmón.En la red de interacción, los 10 principales componentes activos obtenidos son los componentes activos clave de la acción de Trichosanthes Fritillaria Thunbergia en el tratamiento del adenocarcinoma de pulmón. La red PPI incluyó 122 proteínas funcionales y 210 relaciones de interacción. Las 10 proteínas principales están involucradas principalmente en la neovascularización, la proliferación celular, la apoptosis y el transporte de la membrana celular.De las 20 vías principales clasificadas por KEGG, la vía de señalización PI3K-AKT, la vía de señalización Rap1, la vía de señalización Phospholipasa-D y la vía de señalización MAPK1 están estrechamente asociadas con el cáncer de pulmón, entre las cuales la vía PI3K-AKT ocupó el primer lugar. Los extractos de Trichosanthes Fritillaria Thunbergia en concentraciones superiores a 400 microgramos por mililitro podrían inhibir la proliferación celular y el efecto inhibidor sobre las células A-549 en concentraciones de hasta 800 microgramos por mililitro, fue cercano a la mitad de la concentración inhibitoria. La intervención de los extractos de Trichosanthes Fritillaria Thunbergia no causó cambios significativos en la expresión de la proteína AKT en cada grupo.Sin embargo, la expresión de p-AKT Serine-473 fue inhibida, y mostró un efecto dependiente de la dosis. Los componentes críticos de Trichosanthes Fritillaria Thunbergia se acoplaron molecularmente con las proteínas clave de la vía PI3K AKT, y los resultados sugirieron que las energías de unión de Diosmetin y Kaempferol con AKT1 eran menos de menos siete, lo que indica una fuerte actividad de unión. Lo más importante es haber logrado ingredientes activos en los objetivos de la Medicina Tradicional China.Así como los objetivos de los cuales es el núcleo de la Red Farmacológica.

Research

JoVE Journal

Medicine

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