Name: network pharmacology prediction and metabolomics validation of the mechanism of fructus phyllanthi against hyperlipidemia
Uploaded: 2023-04-07T14:10:00
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本研究は、TCM健康維持・リハビリテーション(2022C005)の商品開発・イノベーションチームと「健康維持・リハビリテーション+」の新規事業越境統合に関する研究の支援を受けて行われました。

動物の取り扱いを含むすべての手順は、実験動物の世話と使用のための成都中医薬大学ガイドに従って実施され、成都中医薬大学の制度倫理委員会(プロトコル番号2020-36)によって承認されました。雄のC57BL / 6マウス(20 ± 2 g)を本研究に使用しました。マウスは市販の供給源から入手した( 材料表参照)。
1. ネットワーク薬理学に基づく予測
<p class...

近年、主に長期的な不健康な食生活により、高脂血症の発生率が上昇しています。TCMとその化学成分にはさまざまな薬理学的活性があり、近年広く研究されています37,38。FPは果物資源の一種であり、医薬品としても食品としても利用されており、高脂血症の治療に重要な可能性を秘めています。ただし、高脂血症に対するFPの潜在的な治療メカニ?...

高脂血症は、人間の健康に深刻な影響を与える一般的な代謝性疾患であり、心血管疾患の主要な危険因子でもあります1。最近、この病気は加齢に伴う減少傾向にあり、長期的な不規則なライフスタイルや不健康な食生活のために若年層が影響を受けやすくなっています2。診療所では、高脂血症の治療にさまざまな薬が使用されています。例えば、高脂血症および関連するアテローム性動脈硬化症を有する患者に最も一般的に使用される薬物の1つはスタチンである。しかし、スタチンの長期使用には無視できない副作用があり、不耐性、治療抵抗性、有害事象などの予後不良につながります3,4。これらの欠点は、高脂血症患者にとって追加の苦痛となっています。したがって、安定した脂質低下効果とより少ない副作用のための新しい治療法を提案する必要があります。
伝統的な漢方薬(TCM)は、その優れた有効性と副作用の少なさから、病気の治療に広く使用されています5。フルクタスフィランティ(FP)、フィランサスエンブリカリンのドライフルーツ。(一般にアムラベリーまたはインドのグーズベリーとして知られている)は、伝統的な中国とインドの薬の有名な薬と食品の相同材料です6,7。この薬は、TCM理論8に従って、熱を取り除き、血液を冷却し、消化を促進するために使用されてきました。現代の薬理学的研究は、FPが抗酸化剤、抗炎症剤、肝臓保護剤、抗脂質低下薬などとして作用することにより、さまざまな多面的な生物学的特性に関与する没食子酸、エラグ酸、ケルセチン9などの生理活性化合物が豊富であることが示されています10。最近の研究では、FPが高脂血症患者の血中脂質を効果的に調節できることも示されています。例えば、Variyaら11は、FPフルーツジュースとその主要な化学成分である没食子酸が血漿コレステロールを減少させ、肝臓と大動脈への油の浸潤を減らすことができることを実証しました。治療効果は、ペルオキシソーム増殖因子活性化受容体アルファの発現を増加させ、肝脂肪生成活性を低下させるFPの調節に関連していた。しかし、高脂血症の改善におけるFPの根底にあるメカニズムは、その生理活性成分が非常に広範囲であるため、さらに調査する必要があります。FPの治療効果の潜在的なメカニズムを探り、この薬のさらなる開発と利用に有益である可能性を探ろうとしました。
現在、ネットワーク薬理学は、TCMの治療メカニズムを研究するための全体的かつ効率的な技術と見なされています。単一の疾患原因遺伝子や個々の標的のみを治療する薬物を探すのではなく、完全な薬物-成分-遺伝子-疾患ネットワークを構築して、それらの包括的な治療に関する多成分薬のマルチターゲットメカニズムを見つけます12。この技術は、化学組成が膨大であるため、TCMに特に適しています。残念ながら、ネットワーク薬理学は、理論的には化学成分の影響を受けるターゲットを予測するためにのみ使用できます。疾患モデルの内因性代謝物は、ネットワーク薬理学の有効性を検証するために観察する必要があります。システム生物学の発展とともに出現したメタボロミクス法は、内因性代謝物の変化を監視するための重要なツールです13。代謝産物の変化は宿主の定常状態の変化を反映しており、これも内部メカニズムを研究するための重要な指標です。一部の研究者は、ネットワーク薬理学とメタボロミクスを統合して、薬物と疾患の相互作用メカニズムを探求することに成功しました14,15。
本稿では、ネットワーク薬理学とメタボロミクス技術を統合することにより、高脂血症に対するFPの機構的基盤を探ります。ネットワーク薬理学を適用して、FPの主な有効成分と高脂血症の分子標的との関係を分析しました。続いて、メタボロミクスを行い、動物モデルにおける内因性代謝物の変化を観察し、代謝レベルでの薬物作用を説明できる。ネットワーク薬理学やメタボノミクス単独の応用と比較して、この統合解析はより具体的で包括的な研究メカニズムを提供しました。さらに、分子ドッキング戦略を使用して、有効成分と主要タンパク質の間の相互作用を分析しました。一般に、この統合アプローチは、ネットワーク薬理学の実験的証拠の欠如とメタボロミクス法の内因性メカニズムの欠如を補うことができ、自然医学の治療メカニズム分析に使用できます。プロトコルの主な概略フローチャートを 図1に示します。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>101-3B Oven</td>
			<td>Luyue Instrument and Equipment Factory</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>80312/80302 Glass Slide</td>
			<td>Jiangsu Sitai Experimental Equipment Co., LTD</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>80340-1630 Cover Slip</td>
			<td>Jiangsu Sitai Experimental Equipment Co., LTD</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AccucoreTM C18 (3 mm &#215; 100 mm, 2. 6 &#956;m)</td>
			<td>Thermo Fisher Scientific</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Acetonitrile</td>
			<td>Fisher Chemical</td>
			<td>A998</td>
			<td>Version 1.5.6</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ACQUITY UPLC HSS T3 Column (2.1 mm &#215; 100 mm, 1.8 &#956;m)</td>
			<td>Thermo Fisher Scientific</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Aethanol</td>
			<td>Fisher Chemical</td>
			<td>A995</td>
			<td>Version 3.0</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ammonia Solution</td>
			<td>Chengdu Cologne Chemicals Co., LTD</td>
			<td>1336-21-6</td>
			<td>Version 3.9.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AutoDockTools</td>
			<td>Scripps Institution of Oceanography</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BS-240VT Full-automatic Animal Biochemical Detection System</td>
			<td>Shenzhen Mindray Bio-Medical Electronics Co., Ltd.</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Compound Discoverer</td>
			<td>Thermo Fisher Scientific</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cytoscape</td>
			<td>Cytoscape Consortium</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DM500 Optical Microscope</td>
			<td>Leica</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DV215CD Electronic Balance</td>
			<td>Ohaus Corporation ., Ltd</td>
			<td>T15A63</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ethyl Alcohol</td>
			<td>Chengdu Cologne Chemicals Co., LTD</td>
			<td>64-17-5</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Formic Acid</td>
			<td>Fisher Chemical</td>
			<td>A118</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HDL-C Assay Kit</td>
			<td>Nanjing Jiancheng Bioengineering Institute</td>
			<td>A112-1-1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hematoxylin Staining Solution</td>
			<td>Biosharp</td>
			<td>BL700B</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>High Fat Diet</td>
			<td>ENSIWEIER</td>
			<td>202211091031</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hitachi CT15E/CT15RE Centrifuge</td>
			<td>Hitachi., Ltd.</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Homogenizer</td>
			<td>Oulaibo Technology Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hydrochloric Acid</td>
			<td>Chengdu Cologne Chemicals Co., LTD</td>
			<td>7647-01-0</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Image-forming System</td>
			<td>LIOO</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>JB-L5 Freezer</td>
			<td>Wuhan Junjie Electronics Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>JB-L5 Tissue Embedder</td>
			<td>Wuhan Junjie Electronics Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>JK-5/6 Microtome</td>
			<td>Wuhan Junjie Electronics Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>JT-12S Hydroextractor</td>
			<td>Wuhan Junjie Electronics Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>KQ3200E Ultrasonic Cleaner</td>
			<td>Kun Shan Ultrasonic Instruments Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LDL-C Assay Kit</td>
			<td>Nanjing Jiancheng Bioengineering Institute</td>
			<td>A113-1-1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Male C57BL/6 Mice</td>
			<td>&#160;SBF Biotechnology Co., Ltd.</td>
			<td>\</td>
			<td>Version 2.3.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Neutral Balsam</td>
			<td>Shanghai Yiyang Instrument Co., Ltd</td>
			<td>10021190865934</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Pure Water</td>
			<td>Guangzhou Watson&#39;s Food &#38; Beverage Co., Ltd</td>
			<td>GB19298</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PyMOL</td>
			<td>DeLano Scientific LLC</td>
			<td>\</td>
			<td>Version 14.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RE-3000 Rotary Evaporator</td>
			<td>Yarong Biochemical Instrument Factory ., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RM2016 Pathological Microtome</td>
			<td>Shanghai Leica Instruments Co., Ltd</td>
			<td>\</td>
			<td>Version 26.0</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SIMCA-P</td>
			<td>Umetrics AB</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Simvastatin</td>
			<td>Merck Sharp &#38; Dohme., Ltd</td>
			<td>14202220051</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SPSS</td>
			<td>International Business Machines Corporation</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TC Assay Kit</td>
			<td>Nanjing Jiancheng Bioengineering Institute</td>
			<td>A111-1-1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TG Assay Kit</td>
			<td>Nanjing Jiancheng Bioengineering Institute</td>
			<td>A110-1-1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>UPLC-Q-Exactive Quadrupole Electrostatic Field Orbital Hydrazine High Resolution Mass Spectrometry</td>
			<td>Thermo Fisher Scientific</td>
			<td>\</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Vortex Vibrator</td>
			<td>Beijing PowerStar Technology Co., Ltd.</td>
			<td>LC-Vortex-P1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Xylene</td>
			<td>Chengdu Cologne Chemicals Co., LTD</td>
			<td>1330-20-7</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

network pharmacology prediction and metabolomics validation of the mechanism of fructus phyllanthi against hyperlipidemia

高脂血症は、世界中の心血管疾患や肝障害の主要な危険因子になっています。Fructus Phyllanthi(FP)は、伝統的な中国医学(TCM)およびインド医学の理論における高脂血症に対する効果的な薬ですが、潜在的なメカニズムはさらなる調査が必要です。本研究では、ネットワーク薬理予測とメタボロミクス検証を組み合わせた統合戦略に基づき、高脂血症に対するFPのメカニズムを明らかにすることを目的とする。総コレステロール(TC)、トリグリセリド(TG)、低密度リポタンパク質コレステロール(LDL-C)、高密度リポタンパク質コレステロール(HDL-C)などの血漿脂質レベルを評価することにより、高脂肪食(HFD)誘発マウスモデルを確立しました。ネットワーク薬理学を応用し、FPの有効成分と高脂血症に対する潜在的な標的を見いだしました。血漿および肝臓のメタボロミクスは、正常群、モデル群、および介入群の間で異なる代謝物およびそれらに対応する経路を特定するために実施された。ネットワーク薬理学とメタボロミクスの関係をさらに構築し、高脂血症に対するFPのプロセスを包括的に把握しました。得られた主要な標的タンパク質を分子ドッキングによって検証した。これらの結果は、FPがHFDによって誘発される高脂血症の血漿脂質レベルと肝障害を改善したことを反映しています。FP中の没食子酸、ケルセチン、およびベータシトステロールは、主要な活性化合物として実証されました。血漿および肝臓における合計16および6の潜在的な分化代謝産物が、メタボロミクスによる高脂血症に対するFPの治療効果に関与することが見出された。さらに、統合解析の結果、介入効果はCYP1A1、AChE、MGAM、および主にトリプトファン代謝経路を含むL-キヌレニン、コルチコステロン、アセチルコリン、およびラフィノースの調整に関連していることが示されました。分子ドッキングにより、高脂血症関連タンパク質標的に作用する上記の成分が脂質低下に重要な役割を果たすことが確認されました。要約すると、この研究は高脂血症の予防と治療のための新しい可能性を提供しました。

ネットワーク薬理学 FP中の合計18の潜在成分を、データベースおよびLC-MS分析からの薬物動態学的および薬力学的特性に従ってスクリーニングしました(合計イオンクロマトグラムは補足図1に示されています)。関連する文献を通じて、没食子酸の含有量は他の成分よりもはるかに高く、脂質を下げるのに効果的です9,11。?...

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Network Pharmacology Prediction and Metabolomics Validation of the Mechanism of Fructus Phyllanthi against Hyperlipidemia

本プロトコルは、ネットワーク薬理学予測およびメタボロミクス検証に基づいて、高脂血症に対するFructus Phyllanthiの主要な標的およびメカニズムを探索するための統合戦略を記載する。

ネットワーク薬理予測とメタボロミクス 高脂血症に対するフルクタス・フィランティのメカニズムの検証

Hyperlipidemia has become a leading risk factor for cardiovascular diseases and liver injury worldwide. Fructus Phyllanthi (FP) is an effective drug ...

私たちの研究には連続実験技術が含まれており、プロトコルには読者が私たちの方法を理解するために必要なこれらの詳細が含まれています。私たちの統合メソッドは、ネットワーク薬理学とメタボロミクスの欠点を補い、自然医学の治療メタアナリシスに使用できます。この方法は、会社の成分から活性化合物をスクリーニングし、伝統的な漢方薬などの大量の化学組成を持つジョギング用のスーツをスクリーニングするために使用されます。まず、伝統的な漢方薬システム薬理学データベースでキーワードphyllanthi fructusを検索して、有効成分と主要なターゲットを選択します。フルクタス・フィランティ(FP)の有効成分候補と標的のリストを入手するには、遺伝子カードデータベース、オンラインメンデル遺伝データベース、および治療標的データベースでキーワード高脂血症を検索し、それぞれの高脂血症の候補標的を取得します。疾患ターゲットのスプレッドシートをダウンロードしてフォルダに保存し、繰り返しターゲットを削除すると、高脂血症ターゲットリストが取得されます。次に、FP有効成分、FPターゲット、および高脂血症ターゲットのリストを新しいスプレッドシートにコピーします。ツールバーの重複データ識別機能を使用して、交差ターゲットを取得します。交差ターゲットリストをUniProtナレッジベースにインポートして、遺伝子名とタンパク質名を標準化します。タンパク質タンパク質相互作用ネットワークを構築するには、Stringデータベース11.5の名前一覧ダイアログボックスに高脂血症に対するFPの交点ターゲットリストを貼り付けます。生物のホモサピエンスを選択します。[検索] をクリックし、[続行] をクリックします。結果が利用可能になったら、詳細設定でネットワーク内の切断率の高いノードを有効にします。最低限必要な交互作用スコアで最高信頼度を0.900に設定します。次に、更新ボタンをクリックします。タイトルバーのエクスポートをクリックし、タンパク質タンパク質相互作用ネットワークの短い表形式のテキストをPNGおよびTSV形式でダウンロードします。創薬成分疾患標的ネットワークを構築するには、Cytoscape 3.9.1を開き、TSV形式のファイルをインポートします。コントロールパネルのスタイルバーを使用して、ネットワークノードの色、フォント、および側面を最適化します。ネットワークトポロジー解析にネットワーク解析機能を用いて、サイトスケープのCytoHubbaのハブ遺伝子を取得し、創薬成分標的疾患ネットワークを確立します。GO および KEGG エンリッチメント解析を実行するには、David バイオインフォマティクスのリソースを開きます。[分析の開始]をクリックし、ターゲットリストを左側のダイアログボックスに貼り付けます。選択した識別子で公式の遺伝子記号を選択し、選択した種でホモサピエンスを選択します。次に、リストタイプで遺伝子リストを有効にし、リストの送信をクリックします。次に、Davidツールの1つを使用して、上記の遺伝子リストを分析する下の機能アノテーションクラスタリングをクリックします。GO用語BP直接、GO用語CC直接、GO用語MF直接、およびGO機能エンリッチメント分析のための遺伝子オントロジーを有効にします。KEGG経路エンリッチメント解析の経路でKEGG経路を有効にします。機能アノテーションチャートをクリックして、結果を表示します。LCMSの結果から得られた積分値の多変量統計分析には、SIMCA Pソフトウェアを使用します。直交偏最小二乗判別分析 (OPLSDA) は、平均中心データとサンプル クラスのモデリングに使用します。OPLSDAテスト後、投影における積分変数の重要性、またはVIP値が1より大きく、学生のTテストからのP値が0.05未満の代謝物を潜在的な鑑別代謝物と見なします。ヒトメタボローム、京都遺伝子・ゲノム百科事典、MetaboAnalyst 5.0などのオープンデータベースソースにより、乱れた代謝物と代謝経路を特定します。MetaboAnalyst 5.0とWukongプラットフォームによる結果ビューを視覚化します。選択したFP成分の3D構造を伝統的な漢方薬システム薬理学データベースからダウンロードします。化学名検索ボックスで成分名を検索し、対応する3DストラクチャーファイルをMOL 2フォーマットでダウンロードします。次に、アルファフォールドタンパク質構造データベースから主要なターゲットの結晶構造をダウンロードします。検索ボックスでターゲット名を検索し、対応する結晶構造ファイルをPDB形式でダウンロードします。次に、材料とターゲット構造ファイルをAutoDockツールソフトウェアにインポートします。水分子を削除するには、水の編集と削除をクリックします。次に、[水素の編集と追加]をクリックして水素を追加します。成分をリガンドとして設定し、ターゲット全体を受容体として選択してブラインドドッキングを行います。中央後方のボックスに値を入力し、サイズを調整して新しく開発した空間を調整し、リガンドと受容体を完全に包み込むことができるようにします。リガンドファイルと受容体ファイルをPDBQT形式で保存します。AutoDock Vina を使用して分子ドッキングを実行します。受容体バーを受容体ドットPDBQTの名前に、リガンドバーをリガンドドットPDBQTの名前に設定します。レセプターへのリガンド結合の最適な位置を取得し、最適な位置での結合エネルギー値を記録します。ドッキングファイルをタンパク質リガンド相互作用プロファイラーにインポートして、視覚系モデルを取得します。モデルファイルをPSC形式でダウンロードし、PyMOLソフトウェアにインポートすることで、さらなる可視化を構築します。ネットワーク薬理学により、FPの計19成分、134成分関連標的を見出した。FP関連標的と高脂血症関連標的を一致させた後、62が高脂血症に対するFPの潜在的標的として同定された。タンパク質タンパク質相互作用ネットワークは、ストリングとサイトスケープによって構築されました。GO濃縮の結果は、FPの生物学的プロセスと高脂血症に対する分子機能が主に遺伝子発現とタンパク質結合に関連していることを示唆しました。KEGG濃縮は、FPが脂質代謝とアテローム性動脈硬化症に介入できることを証明しました。OPLSDA分析を使用して、陰性対照、高脂肪食、高用量FPマウスグループ間の代謝物分離を調査し、同じグループサンプルがクラスター化し、異なるグループサンプルがよく区別されることを示しました。合計16および6の代謝産物が、血漿および肝臓中のHFDマウスに影響を及ぼすFPの異なる代謝産物として同定された。MetaboAnalyst 5.0によってプロットされたヒートマップは、血漿と肝臓のすべての異なる代謝産物が高脂肪食群で変化し、ほとんどがFP群で逆転したことを示しました。トリプトファン代謝は血漿中で有意に影響された。タウリンおよびヒポタウリン代謝は肝臓で有意に影響された。差分代謝物をCytoscapeのMetScapeプラグインにインポートし、ネットワーク薬理学で同定されたハブ遺伝子と照合して、化合物反応酵素遺伝子ネットワークを収集しました。また、成分標的代謝物経路ネットワークが構築されている。分子ドッキングは、それらのリガンド活性部位相互作用を分析するために使用されました。この技術は、伝統的な漢方薬の薬理学的遺伝成分を開始する包括的な方法です。それは完全な成分を含む薬を含む研究のための新しいアイデアを提供します。

Research

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Medicine

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生体内および生体外では腹膜脂肪にミルキースポット構造の卵巣がん転移性コロニー形成を研究するためのアプローチで

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右心カテーテル検査後 Swan-ganz カテーテルのバルーン ヒントから血管内皮細胞の収穫

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On-Site Sampling and Extraction of Brain Tumors for Metabolomics and Lipidomics Analysis

メタボロミクス解析とリピドミクス解析のための脳腫瘍の現場でのサンプリングと抽出

Despite the variety of tools available for cancer diagnosis and classification, methods that enable fast and simple characterization of tumors are still ...

Normothermic Ex Vivo Pancreas Perfusion for the Preservation of Pancreas Allografts before Transplantation

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移植前の膵臓同種移植片の保存のための標準母性 Ex vivo 膵臓灌流

Pancreas transplantation (PTx) is a curative treatment for people who live with the burden of a diagnosis of diabetes mellitus (DM). However, due to organ ...

ネットワーク薬理予測とメタボロミクス 高脂血症に対するフルクタス・フィランティのメカニズムの検証

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