In Silico 기반 한약의 시너지 약물 조합: Cistanche Tubulosa를 사용한 사례
Feb 25, 2022
이메일을 보내주세요tina.xiang@wecistanche.com자세한 내용은 WhatsApp: plus 8618283608063에 문의하세요.
신경염중추 신경계 조직의 정교한 염증 반응 레퍼토리가 특징입니다. 현재의 신경염 치료제의 한계는 단일요법의 임상시험에서 잘 알려진 부작용이다. 약물 조합 요법은 보상 기전과 표적 효과를 극복하기 위한 유망한 전략입니다. 그러나 한약재에서 시너지 효과가 있는 약물 조합의 발견은 드뭅니다. 성공적으로 적용된 사례에 고무되어 우리는 Cistanche tubulosa (SCHENK) R. WIGHT의 화합물 중 시스템 약리학을 기반으로 효과적인 약물 조합을 조사하기 위해 계속 진행합니다. 첫째, 63개의 잠재적 생리활성 화합물, 관련된 133개의 직접 및 간접 표적이 약물 표적화 프로세스와 결합된 약물 유사성 평가에 의해 스크리닝됩니다. 둘째, 복합 표적 네트워크는 약물 조합 예측을 위한 데이터 세트를 획득하기 위해 구축됩니다. 우리는 알고리즘 PEA(Probability Ensemble Approach)에 의해 사용되는 상위 10개 약물 조합을 나열하고, 해당 약리학적 작용을 발굴하기 위해 조합, 표적 및 경로의 12개 화합물에 의해 Compound-Target-Pathway 네트워크가 구성됩니다. 마지막으로, 다양한 병리학적 특징 관련 생물학적 과정에서 허브의 치료 효과를 설명하기 위해 통합 경로 접근법이 개발되었습니다. 전반적으로, 이 방법은 약물 조합 치료제를 개발하기 위한 생산적인 길을 제공할 수 있습니다.
신경성신경염중추신경계(CNS)에서 병리학적 상태와 강화된 신경 활성에 의해 유발되는 선천성 및 적응성 면역 세포, 혈관 세포 및 뉴런의 조정된 작용으로 정의됩니다. 중추신경계를 자극하는 역할을 할 가능성이 있습니다.염증성통증, 심리적 스트레스 및 간질과 같은 조건에 의한 반응을 나타내거나 신경 퇴행성 질환의 병원성 요인이 됩니다. 현재 신경염 치료제는 도파민, 소마토스타틴, 뉴로펩티드, 아데노신 등의 단독요법이 대부분이다. 그러나 예를 들어 일반적이지만 오래된 약물인 COX 억제제, 비스테로이드성 항염증제(NSAIDs)를 장기간 사용하면 부작용, 위장 병변 또는 심혈관 위험을 유발할 수 있고1,2 임상 시험 결과가 특히 만족스럽지 못하며, 4, 따라서 신경염증의 새로운 치료법에 대한 충족되지 않은 요구가 있습니다.
복합제제의 새로운 치료법은 신약 개발의 요구를 충족시키고 복잡한 질병 치료의 장애물을 극복하기 위한 급증하는 전략이 될 수 있습니다. 다성분 요법의 조합은 두 가지 이상의 약물을 함께 사용5하는 위의 요구 사항을 충족할 수 있으며 나열된 장점은 다음과 같습니다. 단일 약물에 비해 더 높은 효능, 최소 교차 내성, 더 적은 부작용 및 더 적은 독성과 함께 저용량 에이전트6. 거의 30년 동안 복잡한 질병7,8의 치료에 사용되었습니다. 흥미롭게도 약물 조합 요법은 신경 질환 연구에도 적용됩니다. 예를 들어 글리메피리드와 이부프로펜의 조합은 알츠하이머병(AD)9에서 염증을 효과적으로 감소시킬 수 있거나 케타민/아트로핀은 간질 마우스에서 전염증성 단백질 발현을 낮출 수 있습니다10. 따라서 시너지 약물 조합은 다음의 효과적인 치료법을 추적하기 위한 새로운 영감을 가져올 수 있습니다.신경염. 따라서 최적의 조합 약물을 얻기 위해 어떻게 딱딱한 너트를 깨뜨릴 수 있습니까?
1중국 서부의 자원 생물학 및 생명 공학 핵심 연구실, 교육부, 생명 과학부, Northwest University, Xi'an, China. 중국 양링 노스웨스트 A&F대학 생명과학대학 시스템약리학 연구실. 3중국 연운항, Jiangsu Kanion Parmaceutical Co. Ltd, 한약제약공정 신기술의 국가 핵심 연구실. Jianling Liu와 Jinglin Zhu가 이 작업에 동등하게 기여했습니다. 자료에 대한 서신 및 요청은 CZ로 보내야 합니다.
Jianling Liu1, Jinglin Zhu1, Jun Xue1, Zonghui Qin1, Fengxia Shen1, Jingjing Liu1, Xuetong Chen2, Xiaogang Li1, Ziyin Wu2, Wei Xiao3, Chunli Zheng1 & Yonghua Wang1
현재 약물 조합을 스크리닝하기 위한 기존의 접근 방식은 고처리량 스크리닝 방법11 및 '상호작용하는 화합물에 대한 다중 스크리닝'(MuSIC)12과 같은 체외에서 약물 쌍에 대한 체계적인 조사 또는 대용량 약물 조합에 대한 평가입니다. -규모 실험13,14. 그럼에도 불구하고 인력과 천연자원의 과도한 소비, 힘든 경험적 시험의 시간 등은 효과적인 복합제 평가에 있어 불가피한 문제일 수 있다. 단점을 극복하기 위해 네트워크 분석, 특히 유전자 상호 작용 네트워크15, 화학 시스템 생물학 데이터16, 분자 및 약리 데이터17에 기반한 접근 방식도 조합 약물 발견을 위해 등장했습니다. 또한, 증가하는 연구자18,19는 최적의 조합을 예측하기 위한 새로운 네트워크 접근 방식을 제안하고 해당하는 실험적 검증을 제공했습니다. 따라서 네트워크 예측과 실험적 검증을 통합하는 것은 조합 예측 분야의 새로운 추세가 될 수 있습니다.
한약재는 상당한 수의 공식(북경어로 Fang-Ji)과 화학 성분을 포함하고 있으며, 이는 천연물 데이터베이스를 형성하므로 Li20,21 교수 및 교수와 같이 약물 조합 개발을 위한 혁신적인 단서, 기초 생물학 데이터를 제공할 수 있습니다. Liu22는 생약의 분자 메커니즘을 해독하기 위해 통합 생물학을 기반으로 하는 전체론적 분석 방법인 Liu-Wei-Di-Huang 알약 또는 환원 주사를 도입했습니다. 우리의 이전 연구에서 우리는 두 가지 대표적인 허브인 Lonicera japonica와 Fructus Forsythia가 인플루엔자 또는 염증에 시너지 효과를 나타냈을 뿐만 아니라 23 루틴과 아멘토플라본 화합물이 우울증 예방에 시너지 효과를 나타냄을 발견했습니다24.
현재 연구에서 우리는 허브의 화합물 사이에서 시너지 효과가 있는 약물 조합을 발견하기 위한 시스템 약리학 접근 방식을 개발합니다.시스탄체 튜불로사(SCHENK) R. WIGHT, 다음 단계를 제안합니다. 먼저 약물 유사성 예측을 통해 생리 활성 화합물을 선택하고 관련 표적을 낚시하기 위한 미끼로 사용합니다. 그런 다음 "네트워크 표적" 기반 패러다임에서 영감을 받아 높은 처리량 방식으로 상승 작용제 조합을 우선시합니다. 높은 훈련 효율성, 광범위한 적용 가능성 및 약물 조합의 특성을 설명하는 두 가지 정량적 지표. 마지막으로, 우리는 획득한 표적과 후보 쌍의 화합물을 사용하여 네트워크/경로를 구축한 다음 다음 메커니즘을 인코딩하는 분석을 제공합니다.시스탄체 튜불로사~에신경염전체적으로. 예를 들어, 예측의 신뢰성을 승인하기 위해 계산 방법과 실험 검증을 통합하여 시스템 약리학을 기반으로 한 천연물에서 효과적인 약물 조합을 선별하는 것은 이번이 처음입니다. 우리는 이것이 개인화하는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다.신경염 치료, 효과적인 신경보호 발달에 대한 이해를 높이고 미래의 전임상 연구에 도움이 될 것입니다.
결과
Cistanche tubulosa의 표적.
관련된 타겟을 얻으려면신경염우리는 먼저 성분을 달성시스탄체 튜불로사(쉥크)R. WIGHT는 TCMSP 데이터베이스(http://lsp.nwu.edu.cn/)를 검색하여 1{5}}3개의 화합물을 생성합니다(보충 표 S1, 재료 및 방법 참조). 그런 다음 이전 작업에서 구성된 DL 예측 모델을 적용하여 약물 유사성을 분석합니다(재료 및 방법 참조). 이러한 방식으로 DL 지수 이상인 63개의 잠재적 생리 활성 화합물(보충 표 S2)을 얻습니다. 0.18. 그 후, Sys DT 및 WES 알고리즘을 통해 이러한 잠재적 생체 활성 화합물의 117개 표적을 식별합니다. 마지막으로, 화합물의 117개 표적을 CTD 데이터베이스에 매핑하여 노이즈 및 오류를 삭제한 후 신경 염증과 밀접한 관련이 있는 43개의 잠재적 표적(보충 표 S3)을 검색합니다.
표적에 대한 GOBP 농축 분석.
잠재적인 생리활성 화합물이 표적으로 하는 단백질이 다음과 밀접한 관련이 있는지 확인하기 위해신경염, 우리는 대상을 DAVID에 매핑하여 GOBP 농축 분석을 수행합니다. 그림 1은 유의하게 풍부한 GOBP 용어(P 값 0.05 이하)의 결과를 나타내는 GO 트리를 보여줍니다. 여기서 대상은 혈관 평활근의 양성 조절과 같은 20개의 다른 그룹으로 분류됩니다. 세포 증식 및 백혈구 이동의 긍정적인 조절. 이들 그룹 중 화학적 시냅스 전달,염증성반응, 세포-세포 신호 등은 모두 다음과 밀접하게 연관되어 있습니다.신경염. 예를 들어, 신경염증성 질환 동안 발생하는 시냅스 변화는 주로 다음으로 매개됩니다.염증성침윤 T 세포와 활성화된 미세아교세포에서 방출된 사이토카인은 적어도 부분적으로는 비가역적인 수지상 병리학의 원인이 됩니다(총체적으로 이러한 관찰은 예측된 표적이 아마도신경염.
복합 타겟 네트워크 구축 및 분석.
일반적으로 실현 가능하고 효과적인 조합 요법은 특정 표적을 조절하여 질병 네트워크의 균형을 맞출 수 있는 이상적인 약동학 특성을 가진 생리활성 화합물의 조합입니다. 따라서 우리는 토폴로지 관계를 확인하기 위해 정적 복합 타겟 네트워크를 추가로 구성합니다. 그림 2에서 보는 바와 같이 이분 화합물-표적(CT) 네트워크는 시각적으로 매력적인 방식으로 63개의 화합물과 43개의 표적 사이에 482개의 상호 작용을 나타냅니다. 화합물-대상 네트워크에서 노드의 정도를 분석하여 화합물당 평균 정도가 각각 대상당 11.209 및 7.651입니다. 우리는 63개의 화합물 중 38개가 7개 이상의 표적(평균 정도보다 큼)을 조정하여 잠재적인 시너지 효과를 나타내는 것을 관찰했습니다.
예를 들어, syringin(mol30)은 네트워크에서 허브 역할을 할 수 있는 가장 많은 대상과 상호 작용합니다. 흥미롭게도 연구에서 Euonymus alatus(Thunb.) Sieb에서 분리된 페놀 성분 syringin이 입증되었습니다. (Celastraceae)는 NO 생성을 억제하여 항신경염증 효과가 있습니다. 예를 들어, 많은 질병 및 부상 모델에서 신경 보호 특성을 나타내는 분자 샤페론이 있습니다. verbascoside(mol33)의 경우, 이 생리 활성 화합물의 신경 보호 특성은 전사 인자의 조절을 포함하고 결과적으로 유전자 발현을 변경하여 염증을 하향 조절합니다. 네트워크의 토폴로지 속성이 에키나코사이드(mol41, degree{13}})로 편향되지는 않지만 파킨슨병에서 신경염 및 관련 신호를 조절하기 위한 잠재적인 새로운 경구 활성 화합물이며 새로운 임상 치료에 대한 전망. 종합하면, 이러한 결과는 스크리닝된 잠재적 활성 화합물이 모두 신경염증과 관련이 있으며 약물 조합을 예측하기 위한 데이터 세트로 간주될 수 있음을 나타냅니다.
복합-목표-경로 네트워크 구축 및 분석.
PEA 알고리즘을 사용하여 12개의 화합물을 포함하는 10개의 서로 다른 약물 조합(표 1)을 얻습니다. 이들 약물 조합은 모두 시너지 가능성이 높아 두 화합물 사이에 시너지를 일으킬 가능성이 높다. 따라서 이러한 화합물은 어느 정도까지는 튜불로사의 약리학적 기초 물질로 간주됩니다. 이러한 화합물의 표적 정보와 DAVID에서 파생된 경로를 기반으로 화합물-표적-경로(CTP) 네트워크를 구성하여 이러한 화합물의 분자 메커니즘을 미리 조명합니다. 결과 복합 표적 경로 네트워크는 47개의 노드와 99개의 에지로 구성됩니다. 도 3에 도시된 바와 같이, 이들 화합물은 신경염증과 관련된 경로의 상류뿐만 아니라 하류의 단백질, 특히 염증 마커의 직접적인 지표에 작용할 수 있다.
특히, 대다수의 화합물은 HSPB1, HTR2A, NTSR1 등과 같은 상류 단백질을 표적으로 하며, 이는 신경염증 치료를 위한 이러한 화합물의 거시적 조절을 나타냅니다. 예를 들어, 화합물 echinacoside(mol41)는 단백질 HSPB1을 통해 VEGF 경로를 표적화합니다(보충 그림 1). 다행히 연구에 따르면 HSPB1은 생체 내 또는 시험관 내 신경 질환의 여러 모델에서 중요한 세포 보호 특성을 가지며 핵 인자-KB(NF-KB) 신호 전달 경로를 조절하여 항염증 효과에 역할을 할 수 있습니다. 연구는 또한 R-Ras가 부분적으로 VEGF 신호 전달 경로*의 p38 mitogen-activated protein kinase(p38 MAPK)-HSPB1 축의 억제를 통해 내피 세포의 혈관신생 활성을 조절할 수 있음을 보여줍니다.
우리는 화합물 tubuloside A(mol56)가 네트워크에서 단백질 NTSR1을 통해 칼슘 신호 전달 경로를 표적으로 한다는 것을 얻을 수 있습니다. 칼슘 이온(Ca²+)이 면역계 세포의 보편적인 두 번째 메신저라는 것은 모두 알려져 있습니다. 시냅스 활성의 감소 또는 증가된 시냅스 외 N-메틸-D-아스파르트산(NMDA) 수용체 신호전달은 핵 칼슘 항상성37,38을 유도하여 신경 퇴행 및 인지 기능 장애의 발생을 증가시킬 수 있습니다. 또한, 표적 단백질 NTSR1은 G-단백질 결합 수용체의 큰 슈퍼패밀리의 구성원이며, 신호전달은 포스파티딜이노시톨-칼슘 2차 메신저 시스템 및 다운스트림 MAP 키나제를 활성화할 수 있는 결합 G-단백질을 통해 생성됩니다.
또 다른 예는 화합물 2'-acetylacteoside(mol42)가 단백질 PRKCD를 통한 GnRH 신호 전달 경로를 표적으로 한다는 것입니다. PKC isoforms 중 하나인 PRKCD는 성선자극호르몬에 의한 세포외 조절 단백질 키나아제1/2 MAPK(ERK1/2 MAPK), c-Jun N-말단 단백질 키나아제 MAPK(JNK MAPK) 및 p38 MAPK의 활성화의 주요 매개자입니다. 방출 호르몬(GnRH){11}}. 그리고 GnRH로 자극된 신호 전달 네트워크의 핵심 프로세스로서 다운스트림 MAPK 캐스케이드 및 아라키돈산(AA) 대사 산물은 다음을 생성할 수 있습니다.염증성단백질, COX{0}}. Kankanoside O(mol18)와 syringin(mol30)은 하류 단백질인 PTGS2, NOS2 및 기타 단백질과 직접 상호작용합니다.염증성화합물의 효능을 직관적으로 반영하는 지표입니다. 한 연구에 따르면 시린진은 지질다당류(LPS)로 자극된 RAW264.7 세포에서 종양 괴사 인자-c(TNF-c)의 생성을 억제할 수 있음을 보여줍니다42. 그리고 다른 연구에서는 svringin이 또한 NO 농도와 NOS 활성 또는 프로스타글란딘 E2의 생산을 낮출 수 있음을 보여줍니다. MMP9를 표적으로 하는 Isoacteoside(mol43)는 중추신경계에서 중요한 역할을 하며 정신분열병 및 양극성 질환과 같은 신경정신병적 장애에 대한 추정 매개 효소가 될 것입니다5, NF-KB의 분해 및 p38, ERK1/2, JNK MAPK의 인산화 또는 업스트림 신호전달 경로의 Akt(단백질 키나제 B)가 MMP9 유전자 발현을 조절하고 유도성 산화질소 합성효소(iNOS) 비활성화 세포의 발현을 감소시킬 수 있는 MMP9의 억제를 유발할 수 있습니다.{17}}
경로 분석.
통합된 "신경염증 경로"는 알츠하이머병 경로, 칼슘 신호전달 경로, GnRH 신호전달 경로, VEGF 신호전달 경로 및 세로토닌성 시냅스를 포함하는 화합물 표적 경로 네트워크 분석을 통해 얻은 주요 경로를 통합하여 구성됩니다. 43개 표적 중 19개는 "신경염증 경로"에 매핑될 수 있습니다. 도 4에 도시된 바와 같이, Cistanche tubulosa는 "신경염증 경로"에 분포하는 활성 화합물의 표적을 나타냅니다. "신경염증 경로"는 세포 사멸, 세포자멸사, 염증 및 신경 보호와 같은 13개의 다른 치료 모듈로 분류됩니다. 이 연구에서 우리는 신경 염증에 대한 Cistanche tubulosa의 메커니즘을 명확히하기 위해 세포 사멸, 염증 및 신경 보호 모듈을 예로 듭니다.
세포 사멸 모듈. 알츠하이머 병 경로에 위치한 표적은 주로 세포 사멸 과정에 관여하여 세포 사멸이 신경 염증과 밀접한 관련이 있음을 시사합니다. 연구에 따르면 미세아교세포에 의해 매개되는 신경염증은 특정 질병에 국한되지 않고 허혈4, 파킨슨병 및 알츠하이머병5l과 같은 다양한 질병과 관련된 신경 세포 사멸에 기여합니다. 도 4에 도시된 바와 같이,
표적 APP, GRIN2B 및 MAPT는 Cistanche tubulosa의 활성 화합물에 의해 조절되며 이는 세포 사멸을 억제하여 신경 염증 치료를 제공할 수 있음을 나타냅니다. 흥미롭게도 APP 세포 내 도메인은 신경 염증을 유발하여 형질 전환 마우스에서 성체 신경 발생을 손상시킵니다. MAPT의 무능력은 신경 미세 소관 역학을 적절하게 조절하여 신경 세포 사멸을 중재합니다. 이 모든 것은 Cistanche tubulosa가 세포 사멸을 억제하여 신경 염증을 치료할 수 있음을 나타냅니다.
염증 모듈.
신경염이라는 용어는 신경 활동에 대한 중추신경계의 염증 반응입니다1. 이 연구에서 우리는 염증 모듈에서 GnRH 신호 전달 경로와 VEGF 신호 전달 경로 관여를 감지합니다(그림 4). 예를 들어, GnRH 신호 전달 경로의 MMP2는 MMP 계열에 속하며, 이는 염증과 관련된 생리학적 상황 및 병리학적 상태에서 발현됩니다. 그리고 MMP는 염증성 사이토카인 및 케모카인54의 생체이용률 및 활성을 포함하여 염증과 관련된 여러 기능을 조절합니다. 또한, VEGF 신호 전달 경로는 NOS2의 생성을 유도할 수 있으며, 또한 여러 메커니즘에 의해 LPS에 대한 급성 염증 반응에 참여합니다. LPS55. 종합적으로, 이 모든 것은 Cistanche tubulosa가 염증 시스템을 조절하여 신경 염증을 치료할 수 있음을 나타냅니다.
신경 보호 모듈.
신경 보호는 급성 장애(예: 뇌졸중 또는 신경계 손상/외상) 또는 만성 신경퇴행성 질환(예: 파킨슨병, 알츠하이머병, 다발성 경화증)의 결과로 발생하는 CNS의 신경 손상 또는 퇴화로부터 보호하기 위해 사용되는 메커니즘 및 전략입니다. 신경 보호의 목표는 CNS 손상 후 신경 기능 장애/사망을 제한하고 방해받지 않는 신경 기능을 초래하는 뇌에서 세포 상호 작용의 가능한 가장 높은 무결성을 유지하려고 시도하는 것입니다. 그림 4에서 볼 수 있듯이 세로토닌성 시냅스 경로의 일부 표적은 신경 보호 기능에 관여합니다. 예를 들어, PTGS1 및 PTGS2(COX-1 및 COX-2라고도 함)를 통한 프로스타글란딘의 생성은 항염증 및 새로운 해결 메커니즘을 유발하는 데 필수적인 매개체입니다56. 최근 연구에 따르면 cAMP57 생성을 촉매하는 효소인 ADCY5의 유전자 발현이 COX 유도 인간 간세포암종 세포주58에서 프로모터 메틸화에 의해 감소됩니다. 위의 분석을 바탕으로 COX{12}} 축적이 sAPP의 분비에 영향을 미치고, cAMP에 의해 조절되는 -secretase에 의해 절단되는 APP의 절단에 영향을 미치고 추가로 신경 보호 효과를 발휘할 수 있다고 추측합니다59,60. 우리의 결과는 신경 보호가 신경 염증 치료에 중요한 역할을 한다는 것을 보여줍니다.
실험적 검증
화합물에 의해 처리된 BV2 미세아교세포의 생존력.
BV2 미세아교세포(8×1{7}}4 cells/ml)는 24시간 동안 4가지 화합물의 혈청 없이 배양 배지 밀리리터당 37.5~300 uM의 농도로 공급됩니다. DMSO가 0.1% 미만인 경우 무혈청에서 배양한 대조군의 세포 생존율을 100%로 간주합니다(그림 5(ad)). 명백하게, 그룹의 처방된 투여량에서 유의미한 세포 세포독성은 관찰되지 않았다.
시험관 내에서 약물 시너지 효과 및 잠재적인 항염증 효과의 검증.
silico에서 얻은 결과를 추가로 평가하기 위해 isoacteoside, 2'-acetylacteoside, echinacoside 및 verbascoside의 3가지 시너지 쌍을 포함하는 4가지 화합물을 선택하여 LPS로 처리된 BV2 세포를 사용하여 약물 시너지 효과와 잠재적인 항염증 효과를 조사했습니다. 특히 iNOS 및 COX{4}} 단백질 발현에 대한 웨스턴 블롯 분석을 수행하여 예측된 약물 조합의 시너지 및 항염증 효과에 부합하도록 합니다.
그림 5(예)에서 볼 수 있듯이 테스트한 BV2 세포주의 패널에서 iNOS 및 COX{2}} 단백질의 수준이 보고됩니다. 우리는 isoacteoside 또는 2'-acetylacteoside 처리, BV2 세포에서 iNOS 및 COX{6}}의 단백질 발현이 모두 다른 용량 수준에서 유의하게 감소한다는 것을 관찰했습니다. 그러나 isoacteoside와 2'-acetylacteoside의 병용 치료는 염증 인자 iNOS와 COX{10}}의 상당한 증가를 유도합니다(그림 5(e)). 그림 5(1)은 echinacoside 또는 verbascoside 치료가 단일 약제로서 iNOS 및 COX{14}} 발현을 감소시키는 것을 보여줍니다. 또한 예상한 대로 150μM 농도에서 에키나코사이드와 버바스코사이드를 함께 처리하면 단백질 발현(iNOS 및 COX{16}}) 수준이 더욱 현저하게 감소하여 이의 상승적인 항염증 효과를 나타냅니다. 약물 조합. 유사하게, 도 5(g)에 나타난 바와 같이, echinacoside와 2'-acetylacteoside의 조합은 75μM 또는 300μM 농도에서 COX{21}} 억제에 상당한 상승 효과를 보였다. 그러나 iNOS의 경우 300μM의 용량에서 조합은 단백질의 현저한 억제를 나타냅니다. 대조적으로, 우리는 75μM 농도에서 isoacteoside와 2'-acetylacteoside 또는 echinacoside와 verbascoside의 조합에 대해 iNOS와 COX{25}} 모두에 명백한 억제 효과가 없음을 발견했습니다(보충 그림 2). 그림 5(예)에서 볼 수 있는 150 또는 300μuM의 용량에서 단일 제제와 비교하여 다른 쌍과 훨씬 약한 효과를 나타냅니다.
요약하자면, 시험관 내 연구는 강력한 항염증 효과가 있는 약물 조합을 스크리닝하기 위한 추가 정보를 제공하고 in silico 스크리닝 전략의 신뢰성을 보여줍니다.
논의
신경 염증은 결과일 뿐만 아니라 병리학의 방아쇠가 될 수 있기 때문에 대부분의 신경, 정신 및 신경 발달 질환과 관련이 있습니다. 그러나 현재의 신경염증 치료법은 우리가 알고 있는 바와 같이 잘 알려진 부작용에 의해 대부분이 단독 요법입니다. COX-2 억제제는 장기 치료에 반응하는 심혈관 결함을 유발할 수 있으며, TNF 표적 치료는 면역 억제를 통해 감염을 유발할 수 있습니다62. 복합적인 질병의 치료를 개선하기 위해서는 복합적인 치료적 접근이 필수적일 수 있습니다: 대응 네트워크 견고성 및 우회 보상. 최소한의 인체 독성을 유지하면서 증가된 임상 효능과 각 화합물의 감소된 투여량63. 그러나, 시스템 약리학에 기반한 한약 유래 화합물 간의 시너지 약물 조합에 대한 탐색은 화합물의 양이 많을 수 있는 주요 원인으로 인해 거의 제한되지 않습니다.
In the work, we firstly gain 63 potential bioactive compounds from the herb Cistanche tubulosa, fulfilling the criteria (DL>0.18) 바람직한 특성을 가진 더 유망한 분자를 선별하는 데 필수적인 예측의 도움으로 추가 분석을 위해. 63개의 잠재적 생리활성 화합물의 133개 표적을 데이터베이스에 매핑한 후 신경염과 관련된 43개 표적을 얻었고 예측된 표적의 GOBP 클러스터링 분석은 아마도 신경염 치료에 기여할 수 있습니다. CT 네트워크 분석 결과, 화합물당 평균도는 각각 11.209, 7.651로 대상당 7.651로 그 중 38곳이 7개 이상의 대상(평균보다 큰)을 조정했다. 예를 들어, 7개의 표적으로 예측된 echinacoside(mol41){14}}, 9개의 표적이 있는 verbascoside(mol33)3067 또는 8개의 표적이 있는 tubuloside B(mol57)686은 증가하는 문헌에 따라 신경 보호에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.
우리는 APP, MAPT(Tau라고도 함), PPARG70, MMP9, MMP27172 및 HTR2A(5-HT2A라고도 함), GRIN2B(글루타메이트 이온성 수용체 NMDA 유형 서브유닛 2B) 및 GRIA1( 글루타메이트 이온성 수용체 AMPA 유형 서브유닛 1) 신경염 또는 신경계의 다양한 질병과 관련된 PTGS274 또는 NOS27과 같은 다운스트림 잠재적 표적,
화합물-표적-경로 네트워크의 분석은 PEA 알고리즘을 통해 상위 10개 약물 쌍에서 12개 화합물을 표시하며, 43개의 잠재적 표적 및 신경염증과 연결된 경로(예: 칼슘 신호 경로, 신경 활성 리간드-수용체 상호 작용 또는 TNF 신호전달 경로 등. 시스템에서 이러한 예측된 화합물은 신경염 및 염증성 바이오마커와 관련된 경로의 상류뿐만 아니라 하류의 단백질에도 작용할 수 있습니다. 특히, 잠재적으로 항염증 효과가 있는 약물 조합을 스크리닝하기 위한 추가 정보를 제공하고 실험적 검증을 통해 in silico 스크리닝 전략의 신뢰성을 검증합니다. 신경염증 경로는 알츠하이머병 경로, 칼슘 신호 경로, GnRH 신호 경로, VEGF 신호 경로 및 세로토닌성 시냅스로 구성됩니다. 분석 결과는 세포 사멸, 염증 및 신경 보호 모듈이 신경 염증 치료를 위한 Cistanche tubulosa의 메커니즘을 해독하기 위해 예시된다는 것을 분명히 설명했습니다.
신경염은 결과일 뿐만 아니라 병리학의 유발 요인이 될 수 있는 다양한 신경 퇴행성 질환을 동반하므로 항염증 요법이 유망한 치료 접근 방식으로 제안됩니다!. 실망스럽게도 우리는 단일 요법의 한계를 깨달았지만, 복합 요법의 평가와 기본 메커니즘은 새로운 대안 전략 개발에서 여전히 주요 과제입니다. 따라서 이 연구는 신경염증에 대한 새로운 치료 기회를 제공할 수 있으며 천연 제품에서 약물 조합을 발견하기 위한 새로운 길을 열 수 있습니다.
재료 및 방법
화합물 컬렉션.
26개의 페닐에타노이드 배당체, 22개의 이리도이드, 4리그난, 7개의 모노테르펜 배당체, 2개의 질소 물질, 3개의 벤젠을 포함하여 Cistanche tubulosa의 총 66가지 화학 성분은 TCMSP(http://lsp.nwuedu.cn/)6에서 수동으로 수집됩니다. 아크릴로일 설탕, 1 스테롤, 1 케톨. Cistanche tubulosa의 배당체는 일반적으로 가수분해되어 아글리콘을 유리시키고 장 점막에 흡수되므로 qt로 태그가 지정된 글리콜릭이 없는 분자를 고려합니다. 이로 인해 103개의 화합물이 생성되었습니다. 이 분자는 보충 표 S1에 나와 있습니다.
약물 유사성 평가. Cistanche tubulosa에서 잠재적인 생리 활성 화합물을 얻기 위해 우리는 약초 화합물과 Drugbank 데이터베이스8에 있는 모든 화학 물질의 평균 분자 특성 사이의 Tanimoto 유사성77을 계산하여 이러한 성분의 약물 유사성을 평가합니다. 그리고 DL 예측 모델은 생리 활성 화합물을 선택하기 위한 많은 연구98에서 성공적으로 적용되었습니다. 작업에서 후보의 0.18 이상의 DL 지수는 후속 분석에 더 적합하도록 임계값으로 정의됩니다.
약물 표적 예측.
주요 화합물에 대한 효능 목표의 식별은 화합물을 약물 개발로 진행시키는 핵심 단계로 남아 있습니다. 여기에서 두 가지 사내 도구인 SysDT 및 WES를 수행하여 마약 낚시에 대한 분자 표적 정보를 도출합니다. Sys DT는 두 가지 강력한 수학적 도구인 랜덤 포레스트(RF) 및 지원 벡터 머신(SVM)을 기반으로 하는 화학적, 게놈 및 약리학적 정보의 조합으로 수행되는 in silio 모델로 표적 식별 문제를 효과적으로 해결합니다2. 얻어진 모델은 전체 정확도 97.3%, 활성화된 예측 정확도 87.7%, 억제된 예측 정확도 99.8%로 약물 표적 상호작용의 예측을 위한 귀중한 플랫폼으로 제공됩니다. 보다 유망한 구성 요소를 포착하기 위해, 필터링 기준은 이 연구에서 0.7보다 크거나 같은 RF 값 또는 0.8보다 크거나 같은 SVM으로 정의됩니다.
WES(Weighted ensemblesimilarity)는 실제 생리 활성 성분의 약물 직접 표적을 정확히 찾아내는 새롭고 강력한 계산 모델입니다. 새로운 도구로서 획득한 모델은 수신기 작동 곡선(ROC, AUC) 아래의 평균 면적으로 평균 감도가 85%(SEN)인 결합 및 71%(SPE)로 비결합 패턴을 예측하는 데 잘 수행됩니다. 85.2%의 평균 일치도와 77.5%의 일치도. 획득한 대상은 Uniprot(http://www,uniprot.org)에 추가 매핑되어 이후에 이름과 유기체를 정규화합니다. 여기서는 추가 분석을 위해 호모 사피엔스의 대상만 선택합니다. 선택된 화합물의 후보 표적을 CTD 데이터베이스(http://ctdbase.org/)에 매핑하여 관련 질병을 파악하고 최종적으로 신경 염증과 관련된 잠재적 표적을 선별합니다.
목표물에 대한 GO 농축 및 분석. 획득한 타겟의 관련된 생물학적 과정을 조사하기 위해 타겟을 DAVID(http://david.abcc.ncifcrf.gov)8에 매핑하고 0.05보다 작은 P-값을 갖는 용어가 다음에서 선택됩니다. 이번 장.
약물 조합 분석.
우리의 이전 작업에서 시스템 약리학 프레임워크는 약물 조합의 임상 효능과 부작용을 분석할 목적으로 새로 설계된 모델인 PEA(Probability Ensemble Approach)에서 약물 조합을 예측하는 데 활용되었습니다. 구체적으로, 유사성 알고리즘과 통합된 베이지안 네트워크가 화합물 분자 및 약리학적 효과로부터 조합을 모델링하기 위해 개발되었으며, 예측된 쌍에 대한 임상 효능 및 부작용을 결합한 결합 평가가 제시되었습니다26. 간단히 말해서, PEA가 우리 작업에서 높은 특이성과 민감도(AUC{1}}.90)를 가진 쌍의 효능을 예측할 수 있음을 보여줍니다. 이 연구에서는 두 화합물 간의 시너지를 유발할 가능성을 나타내는 시너지 확률을 기반으로 상위 10개 약물 조합을 선택합니다.
네트워크/경로 구축 및 분석.
활성 성분과 염증성 질환 사이의 관계를 조사하기 위해 생물학적 네트워크 시각화 및 데이터 통합을 위한 인기 있는 생물 정보학 패키지인 Cytoscape 2.8.1에서 화합물 표적(CT) 네트워크와 화합물 표적 경로 네트워크(CTP)를 생성합니다※. 네트워크의 정량적 속성은 다음 두 플러그인 Network Analyzer 및 CentiScaPe 1.2에 의해 분석됩니다. 그래픽 네트워크에서 노드는 화합물, 표적 또는 경로를 나타내며 가장자리는 약물-표적 상호작용을 인코딩합니다. 세포 표적이 다중 대사 경로를 조절하여 작동하는 방법의 생물학적 효과를 추가로 탐구하기 위해 통합된 "경로"가 다음에 따라 조립됩니다. 신경염증 병리학의 최신 정보. 첫째, KEGG 데이터베이스(http://www.genome.jp/kegg/)에 매핑하여 달성된 목표 프로필을 여러 경로로 집계합니다. 간접 섹션을 포기한 후 병리학 및 임상 데이터를 고려하여 상대적으로 합성된 경로를 수동으로 통합합니다.
실험적 검증
샘플 준비.
Echinacoside, verbascoside, isoacteoside 및 2'-acetylacteoside는 Nanjing Zelang Biological Technology Co., Ltd.(Nanjing, Jiangsu, China)에서 구입합니다. 시험 시료를 DMSO(Dimethyl sulfoxide)(Sigma, USA)에 녹여 원액으로 1{4}}0mM을 얻은 후 4C에서 보관합니다. 배양액에 첨가한 DMSO의 최종 희석액은 0.1을 초과하지 않습니다. 세포 생존율에 영향을 미치지 않는 보장 비율.
세포 배양. BV2 마우스 미세아교 세포는 원래 중국 과학 아카데미 상하이 세포 은행에서 개발했으며 10% 소 태아 혈청(FBS)이 보충된 Dulbecco의 변형된 Eagle 배지(DMEM/25mM HEPES)(Gibco BRL, USA)가 있는 25 또는 75cm2 플라스크에서 배양되었습니다. Gibco BRL, USA), 페니실린 G(100units/mL) 및 스트렙토마이신(100mg/mL)을 37도 0.5% CO2에서 5% CO,/95% O가 있는 가습 인큐베이터에 넣었습니다.
웨스턴 블롯 분석. 제조사의 프로토콜에 따라 지시된 절차를 거친 후 QproteomeMammalian Protein Prep Kit(Qiagen, Germany)를 사용하여 세포주에서 세포 단백질을 추출합니다. Quick Stari Bradford Protein Assay Kit(Bio-Rad, USA)는 단백질 정량에 적용됩니다. 동등한 양의 단백질(5{13}}ug)은 2*laemmli 샘플 로딩 완충액(Bio-Rad, USA)과 5% 3-머캅토에탄올을 1:1 및 레인당 12% SDS-PAGE(나트륨 도데실 설페이트-폴리아크릴아미드 미니 겔)에 로딩하고, 200mA에서 150분 동안 0.45um 폴리비닐리덴 플루오라이드 멤브레인(PDVF)(Millipore, Bedford, MA, USA)으로 전기전사했습니다. 그 후, 막을 실온에서 3% 소 혈청 알부민(BSA)으로 차단하고 1차 항체 iNOS 및 COX{18}}(Abcam)와 함께 4도에서 밤새 인큐베이션합니다. Tris-buffered Saline-Tween(TBST)에서 각각 5분 동안 세 번 철저히 세척한 후, 멤브레인은 양고추냉이 과산화효소(HRP)-접합 이차 항체(1:10000 희석, Abcam)로 실온에서 1.5시간 동안 프로브됩니다. 면역반응성 밴드는 ECL 화학발광 검출 키트(Bio-Rad Laboratories, Richmond, California, USA)를 사용하여 각각 5분 동안 TBST로 두 번, TBS로 한 번 세척한 후 시각화합니다. 밀도 측정 값은 내부 대조군을 로딩하는 -액틴을 사용하여 정규화됩니다.
통계 분석. 데이터는 평균 ± 표준 오차로 표시되며, 웨스턴 블롯 분석은 동일한 결과로 3번의 독립적인 실험을 반복합니다. 일원 분산 분석은 3개 이상의 그룹에 대한 평균의 차이를 비교하는 데 사용되며, 통계적 유의성은 두 그룹 간의 학생 테스트로 분석됩니다. 장비 및 설정. 그림 1에서는 Microsoft Office 2013의 Excel을 사용하였다.
그림 2에서는 Cytoscape 2.8.1을 사용했습니다. 그림 3에서는 Cytoscape 2.8.1을 사용했습니다.
그림 4에서는 Microsoft Office 2013의 Visio를 사용하였다.
Fig.5는 Microsoft Office2013의 Graphpad Prism 6과 Visio를 사용하였다.
데이터 가용성. 현재 연구 중에 생성 및/또는 분석된 데이터 세트는 합당한 요청이 있는 경우 해당 저자로부터 사용할 수 있습니다.
참고문헌
1.Xanthos, DN& Sandkühler, J. 신경인성 신경염증: 신경 활동에 대한 염증성 중추신경계 반응
Nature Reviews Neuroscience 15,{1}}(2014).
2. 펑크, CD&FitzGerald, GACOX{1}} 억제제 및 심혈관 위험. 심혈관 약리학 저널 50,{3}}(2007).
3. Reines, S.et al.Rofecoaxib 1-년 동안 알츠하이머병에 영향을 미치지 않음, 무작위, 맹검, 대조 연구. 신경학 62,66-71(2004).
4. Trepanier, CH& Milgram, NW Neuroinflammation in 알츠하이머병: NSAID 및 선택적 COX{1}} 억제제 다음으로
치료 라인? 알츠하이머병 저널 21,{1}}(2010).
5. Fitzgerald, JB, Schoeberl, B., Nielsen, UB& Sorger, PKSystems 생물학 및 임상 효능 추구에서의 병용 요법. 자연 화학 생물학 2,458-466(2006).
6. Sun,X. Vilar,S.& Tatonetti.NP조합 약물 발견을 위한 고처리량 방법.Si TranslMed5,205rv201-205rv201(2013).
7. Manchado, E. et al. KRAS 돌연변이 폐암 치료를 위한 조합 전략. 자연(2016).
8. Musumeci, G. et al. M48U1 및 Tenofovir 조합은 활성화된 PBMC 및 인간 자궁경부질 조직배양에서 HIV 감염을 상승적으로 억제합니다. Scientific Reports 7, 41018(2017).
9. Anastasio, TJ 알츠하이머병에서 미세아교세포 염증 감소를 위한 잠재적인 다중 약물 조합의 컴퓨터 식별. Front Pharmacol 6(2015).
10. Dhote, F. et al. 케타민과 아트로핀의 조합은 신경 보호 작용을 하며 마우스에서 독성 상태 간질 후 신경 염증을 감소시킵니다. Toxicol Appl Pharm 259, 195–209(2012).
11. Lehár, J. et al. 상승 작용 약물 조합은 치료 관련 선택성을 향상시키는 경향이 있습니다. 자연 생명 공학 27, 659–666 (2009).
12. Tan, X. et al. HIV를 표적으로 하는 시너지 약물 쌍의 체계적인 식별. 자연 생명 공학 30, 1125–1130 (2012).
13. Cokol, M. et al. 시너지 약물 쌍의 체계적인 탐색. 분자 시스템 생물학 7, 544(2011).
14. Winter, GE et al. 이마티닙 내성 CML에서 약물 시너지의 시스템-약리학 해부. 자연 화학 생물학 8, 905–912(2012).
15. Wang, Y.-Y., Xu, K.-J., Song, J. & Zhao, X.-M. 유전적 상호작용 네트워크에서 약물 조합 탐색. BMC 생물정보학 13, S7(2012).
16. Ryall, KA & Tan, AC Systems의 효과적인 약물 조합 발견을 위한 생물학 접근 방식. 화학 정보학 저널 7, 7(2015).
17. 자오, X.-M. et al. 분자 및 약리 데이터를 통합하여 약물 조합을 예측합니다. PLoS 컴퓨터 생물학 7, e1002323(2011).
18. Sun, Y. et al. 암에 대한 시너지 약물 예측의 확장된 기능을 위해 게놈 및 네트워크 특성을 결합합니다. 네이처 커뮤니케이션즈 6, 8481(2015).
19. Jaeger, S. et al. 경로 누화의 정량화는 유방암에 대한 새로운 시너지 약물 조합을 보여줍니다. 암 연구 77, 459–469(2017).
20. Li, S., Zhang, B., Jiang, D., Wei, Y. & Zhang, N. 전통 중국 약초 공식의 조합 규칙을 밝히기 위한 약초 네트워크 구축 및 공동 모듈 분석. BMC 생물정보학 11, S6(2010).
21. Liang, X., Li, H. & Li, S. 전통적인 약초 공식을 분석하기 위한 새로운 네트워크 약리학 접근법: 사례 연구로서의 Liu-Wei-Di-Huang 알약. 몰. 바이오시스트. 10, 1014–1022, https://doi.org/10.1039/c3mb70507b(2014).
22. Liu, J. et al. 한약재의 약리학적 표적으로서의 경로: 주사 감소에 대한 조사. PLoS One 10, e0123109, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0123109(2015).
23. Wang, X. et al. 시스템 약리학은 식물 약물의 야누스 기능(숙주 방어 시스템 활성화 및 인플루엔자 바이러스 복제 억제)을 밝혀냅니다. 통합 생물학 5, 351–371 (2013).
24. Huang, C. et al. 약물 발견의 시스템 약리학 및 약초에 대한 치료적 통찰력. 생물정보학 브리핑 15, 710–733(2014).
25. Li, S., Zhang, B. & Zhang, N. 중국 전통 의학에 적용하여 시너지 약물 조합을 스크리닝하기 위한 네트워크 타겟. BMC 시스템 생물학 5, S10(2011).
26. Li, P. et al. 약물 조합의 대규모 탐색 및 분석. 생물정보학 31, 2007–2016(2015).
27. Jung, EJ et al. BV2 미세아교세포에서 산화질소 생산에 대한 Euonymus alatus 잎과 나뭇가지의 억제 성분. 식품 및 화학 독성학 49, 1394–1398(2011).
28. 읽기, DE & Gorman, AM 열 충격 단백질 27에서 신경 세포 생존 및 신경돌기 파생물. 생화학 및 생물 물리학 연구 커뮤니케이션 382, 6–8 (2009).
29. Sharp, P. et al. 열 충격 단백질 27은 신경 손상 후 운동 뉴런을 구출하고 근육 기능을 보존합니다. Exp Neurol 198, 511–518(2006).
30. Esposito, E. et al. 활성화된 C6 신경교종 세포에서 버바스코사이드의 보호 효과: 가능한 분자 메커니즘. Naunyn Schmiedeberg의 약리학 기록 보관소 381, 93–105(2010).
31. Sharp, PS et al. ALS 모델에서 열 충격 단백질 27의 보호 효과는 질병 진행의 초기 단계에서 발생합니다. Neurobiol Dis 30, 42–55 (2008).
32. Chang, KH et al. HSPB1의 강화에 의한 Tau Misfolding 감소에서 Indole/Indolylquinoline 화합물의 가능성. Cns Neurosci Ter 23, 45–56(2017).
33. Evgrafov, OV et al. 돌연변이 작은 열충격 단백질 27은 축삭 Charcot-Marie-Tooth 질병과 말단 유전성 운동 신경병증을 유발합니다. 자연 유전학 36, 602–606 (2004).
34. Voegeli, TS & Currie, RW siRNA 녹다운 Hsp27 및 대동맥 평활근 세포에서 안지오텐신 II 유도 인산화 NF-κB p65 수준 증가. Infamm Res 58, 336–343(2009).
35. Lim, W. et al. 인간 치은 섬유모세포에서 열 충격 단백질 27을 통한 635 nm 조사에 의한 지질다당류 유도 NF-κB 신호 전달 경로의 조절. 광화학 및 광생물학 89, 199–207(2013).
36. Sawada, J., Li, F. & Komatsu, M. R-Ras는 내피 세포에서 VEGF 유도 p38MAPK 활성화 및 HSP27 인산화를 억제합니다. 혈관 연구 저널 52, 347–359 (2015).
37. Feske, S. 림프구 활성화 및 질병의 칼슘 신호. 네이처 리뷰 면역학 7, 690–702 (2007).
38. Bading, H. 뇌 기능 조절의 핵 칼슘 신호. Nature Review Neuroscience 14, 593–608 (2013).
39. Heakal, Y. et al. 뉴로텐신 수용체{1}} 유도성 팔미토일화는 구조화된 막 마이크로도메인 내에서 효율적인 수용체 매개 유사분열 신호전달에 필요합니다. 암 생물학 및 치료 12, 427–435(2011).
40. Naor, Z. G-단백질 결합 수용체(GPCR)에 의한 신호 전달: GnRH 수용체에 대한 연구. 신경 내분비학의 국경 30, 10-29 (2009).
41. Mugami, S., Dobkin-Bekman, M., Navi, LRB & Naor, Z. 성선자극호르몬 유래 세포에서 MAPK 인산화의 GnRH 자극에서 PKC 동형체(PKC)의 차등 역할. 분자 및 세포 내분비학(2017).
42. Cho, JY et al. syringin의 시험관 내 및 생체 내 면역 조절 효과. J Pharm Pharmacol 53, 1287-1294 (2001).
43. Cui, Y., Zhang, Y. & Liu, G. Syringin은 NOS/NO 경로를 통해 수면 강화 효과를 나타낼 수 있습니다. 기금 Clin Pharmacol 29, 178–184(2015).
44. Yamazaki, T. et al. ( 플러스 )-Syringaresinol-di-O- -d-글루코사이드, Acanthopanax senticosus Harms의 페놀 화합물은 단백질-1 및/또는 핵 인자 활성화를 억제하여 SW982 인간 활액 육종 세포에서 전염증 매개체를 억제합니다. κB 활동. 시험관 내 독성학 21, 1530-1537(2007).
45. Rybakowski, JK Matrix metalloproteinase{1}}(MMP9) - 심혈관 질환, 암 및 신경정신병 장애의 매개 효소. 심혈관 정신과 및 신경과 2009(2009).
46. 서, S.-J. et al. Anthriscus sylvestris Hofm의 Deoxypodophyllotoxin, favolignan. TNF- -유도 HASMC에서 MAPK 경로를 통한 이동 및 MMP-9를 억제합니다. 혈관 약리학 51, 13–20 (2009).
47. Lee, E.-J. & Kim, H.-S. 지질다당류로 자극된 BV2 소교세포에서 에틸 피루브산에 의한 MMP-9 유전자 발현 억제 기전. 신경 과학 편지 493, 38–43(2011).
48. 김성수 베트남에서 열린 제4회 의생명공학 국제회의에서. 238–243(스프링거).
49. Gehrmann, J., Bonnekoh, P., Miyazawa, T., Hossmann, K.-A. & Kreutzberg, GW 허혈에서 초기 미세아교세포 활성화에 대한 면역세포화학 연구. 뇌혈류 및 대사 저널 12, 257–269(1992).
50. Le, W.-d. et al. 미세아교세포 활성화 및 도파민성 세포 손상: 파킨슨병과 관련된 시험관 내 모델. J Neurosci 21, 8447–8455 (2001).
감사의 말 연구는 중국 국립자연과학재단(NO. U1603285, NO. 81373892 및 NO. 31540008)의 재정 지원과 산시성 교육부 시범 프로젝트 산업화: 녹색 무공해 미생물 발효 사료 첨가제 산업화 (제2010JC22호).
저자 기여
개념 및 설계에 대한 저자 기여: JLL, YHW 및 CLZ가 연구를 구상하고 설계했습니다. 약물 표적 예측 및 표적에 대한 GO 농축 및 분석: XTC 및 ZHQ 약물 조합 분석 및 네트워크/경로 구축 및 분석: JLZ, ZHQ, FXS 및 JJL 실험 및 데이터 수집 JLZ, JX 및 ZHQ 데이터 분석 및 해석 JLZ , JX, ZYW 및 WX 원고 초안 작성: JLZ, CLZ 제출된 원고의 최종 버전 승인: J.LL, CL.Z. 및 YH.W.Revised by CLZ, JLZand XGL
추가 정보
추가 정보는 https://doi.org/10.1038/s41598-017-16571-3에서 이 백서와 함께 제공됩니다. 경쟁 이해 관계: 저자는 경쟁 이해 관계가 없음을 선언합니다.
게시자 주: Springer Nature는 게시된 지도 및 기관 제휴의 관할권 주장과 관련하여 중립을 유지합니다.
오픈 액세스 이 기사는 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 4에 따라 사용이 허가되었습니다.{1}} 원저자에게 적절한 크레딧을 제공하는 한 모든 매체 또는 형식의 사용, 공유, 각색, 배포 및 복제를 허용하는 국제 라이선스 (s) 및 소스, Creative Commons 라이선스에 대한 링크를 제공하고 변경 사항이 있는지 표시합니다. 이 기사의 이미지 또는 기타 제3자 자료는 자료에 대한 신용 한도에 달리 명시되지 않는 한 기사의 크리에이티브 커먼즈 라이선스에 포함됩니다. 자료가 기사의 크리에이티브 커먼즈 라이선스에 포함되어 있지 않고 의도한 사용이 법적 규정에 의해 허용되지 않거나 허용된 사용을 초과하는 경우 저작권 소유자로부터 직접 허가를 받아야 합니다. 이 라이선스의 사본을 보려면 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/를 방문하세요. © 테 저자(들) 2017
© 2017. 이 작업은 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/("라이선스")에 게시됩니다. ProQuest 이용 약관에도 불구하고 귀하는 라이선스 조건에 따라 이 콘텐츠를 사용할 수 있습니다.
