ペリのポリゴニ・クスピダティ・リゾマのメカニズムと分子標的を特定するGEOデータベースと組み合わせたネットワーク薬理学

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Jul 07, 2023

ペリのポリゴニ・クスピダティ・リゾマのメカニズムと分子標的を特定するGEOデータベースと組み合わせたネットワーク薬理学

Scientific Reports volume 12、記事番号: 8227 (2022) この記事を引用する 2047 アクセス数 2 引用数 1 オルトメトリック メトリクスの詳細 インプラント周囲は骨吸収を引き起こす慢性疾患であり、

Scientific Reports volume 12、記事番号: 8227 (2022) この記事を引用

2047 アクセス

2 引用

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

インプラント周囲炎は、骨の吸収とインプラントの損失を引き起こす慢性疾患です。 Polygoni Cuspidati Rhizoma (PCRER) は、伝統的な漢方薬であり、骨代謝疾患の治療に使用されてきました。 しかし、抗骨吸収のメカニズムはまだ不明です。 私たちは、ネットワーク薬理学によって、その分子標的とインプラント周囲へのPCRER潜在的治療理論に関与するメカニズムを特定することを目的としました。 PCRER の有効成分と潜在的な疾患関連ターゲットは、TCMSP、Swiss Target Prediction、SEA データベースから取得され、GEO マイクロアレイ データベースで得られたインプラント周囲疾患の鑑別遺伝子と結合されました。 交雑された遺伝子は、タンパク質間相互作用 (PPI) 構築、遺伝子オントロジー (GO)、および KEGG エンリッチメント分析に使用されました。 STRING データベースと Cytoscape プラグインを使用してタンパク質相互作用ネットワークを構築し、ハブ遺伝子をスクリーニングし、AutoDock vina ソフトウェアによる分子ドッキングを通じて検証します。 合計 13 の活性化合物と PCRER の 90 のクロスターゲットが分析のために選択されました。 GO および KEGG 濃縮分析により、PCRER の抗ペリインプラント標的が主に、特に IL-17 シグナル伝達、カルシウムシグナル伝達経路、Toll 様受容体シグナル伝達経路、TNF シグナル伝達経路における応答に役割を果たしていることが示されました。 そして、CytoHubba は 10 個のハブ遺伝子 (MMP9、IL6、MPO、IL1B、SELL、IFNG、CXCL8、CXCL2、PTPRC、PECAM1) をスクリーニングしました。 最後に、分子ドッキングの結果は、活性化合物およびハブ遺伝子との良好な結合能力を示しました。 PCRERのコア成分は、抗炎症作用、骨代謝促進作用によりインプラント周囲の治療に効果的な薬剤として期待されています。 私たちの研究は、インプラント周囲の予防と治療のための自然医学の開発に新たな考え方を提供します。

インプラント周囲。インプラント周囲の硬組織および軟組織に対する炎症性損傷を指します。これには、インプラント周囲粘膜炎やインプラント周囲炎症が含まれます。 インプラント周囲粘膜炎は周囲の軟組織に限定されており、未治療のまま放置するとインプラント周囲がインプラント内に侵入し、重度の骨吸収を引き起こす可能性があり、インプラントの損失を引き起こす可能性があります1。 最近の研究では、インプラント患者の最大 56%、さらにはインプラント部位の 43% がインプラント周囲の影響を受けていることが示されています 2。

インプラント周囲は主に軟部組織の炎症、膿瘍、瘻孔の形成として現れます3。 歯肉縁下のプラークがこの病気の主な病原原因であり、病原菌は主にフソバクテリウム・ヌクレアタム、ポルフィロモナス・ジンジバリス、アクチノバチルス・アクチノミセテムコミタンなどの嫌気性細菌です。病原菌、口腔衛生不良、喫煙、アルコールなど、膨大な全身的および局所的要因が含まれます。消費はインプラント周囲の開発に関連しています4。 伝統的な中国医学と西洋医学におけるインプラントの理解と治療には、類似点と相違点があります。 西洋医学では、インプラント周囲炎も歯周炎もプラーク微生物によって引き起こされる感染症です。 したがって、インプラント周囲の治療では、主に、歯周ポケットを除去し、骨損失を回復するために、細菌性炎症の破壊、コラーゲン線維およびマトリックスの分解と戦うために、大量の抗菌薬を長期間投与する必要があります5。 ミノサイクリン塩酸塩は、コラーゲン酵素活性を阻害する可能性があり、骨組織との優れた親和性と広い抗菌スペクトルを有し、強力な滅菌活性を有し、また、その理想的な透過性により、インプラント周囲の軟組織の再生を促進します6,7。 しかし、抗生物質の使用は、アレルギー反応、胃腸反応などの多くの有害反応を引き起こすことがよくあります8。

伝統的な中国医学(TCM)は中国で千年にわたって使用されており、骨粗鬆症や歯周炎などの複雑な骨代謝疾患を含むさまざまな疾患に対して多標的治療効果があります9、10。 長い間、Polygoni Cuspidati Rhizoma Et Radix(PCRER) はヨーロッパと北アメリカでは侵入植物と考えられていましたが、最近ヨーロッパ薬局方に掲載されたことにより、伝統的な植物薬として使用することが可能になりました 11。 PCRER には主にアントラキノン、スチルベン、およびいくつかの脂肪酸化合物が含まれており、抗炎症、抗ウイルス、抗アポトーシス、血中脂質の調節、抗血栓、心筋保護、抗酸化、抗腫瘍などのさまざまな薬理効果があります。その他の薬理効果。 伝統的な中国医学として、PCRER は肝損傷、慢性骨盤炎症性疾患、座瘡、月経不順、火傷、関節炎などの治療にさまざまな TCM と組み合わせて使用​​されることがよくありました 12、13、14。 いくつかの研究では、PCRER またはその主要化合物の抽出物には抗酸化作用と抗菌作用があり、韓国、中国、日本では骨髄炎の治療に使用されていると報告されています 15,16。 また、ミュータンス連鎖球菌に対する抗菌活性があることも証明されており、韓国では口腔衛生を維持するために民間の医療機関によって使用されています17,18。 ハジクら。 齲蝕病原体、特に連鎖球菌に対して最も高い静菌活性と殺菌活性を持つ PCRER の抽出物が得られました。 さらに、PCRER 抽出物の S. mutans に対する細胞毒性は抗菌濃度では低く、正常なヒト線維芽細胞に対して刺激効果があると考えられ、これにより歯肉の傷の治癒が促進される可能性があります 19。 現在、インプラント周囲を漢方薬やマンギフェリン 20、クランベリー 21、ケルセチン 22、レスベラトロール 23 などの PCRER 化合物で治療する実験が数多く行われています。 ただし、PCRER によるインプラント周囲の治療の具体的なメカニズムはまだ不明です。

 1. Then, the volcano plot and heatmaps of DEGs from three dataset were plotted by the ‘Pheatmap’ and ‘ggplot’ package in the R software. Finally, we combined the differential genes in the three data sets, deleted the duplicate values, and established the gene target database of peri-implantitis after standardization with Uniprot database./p> 0.4 as interception criteria) and. tsv data were obtained34. Next, to further identify the core therapeutic targets, Cytoscape plug-in MCODE (Molecular Complex Detection) was used to identify significant modules (MCODE score ≥ 4) and another plug-in Cytohubba was used. MCC algorithm was used to study node degree (score ≥ 10) of key nodes in significant modules35, the hub genes contained in PPI network was screened./p> 1 and P < 0.05. Joint analysis of gene chips in the GEO database (GSE178351, GSE57631, GSE106090) contained 11 samples from healthy individuals and 16 Peri-implants patients which identified 1398 differentially expressed genes related to Peri-implants (Supplementary Table S2), volcano plot of the distribution of three dataset’s DEGs are shown in Fig. 1, the heatmap of the three data sets are shown in Fig. 2, the quality assessment results of the three data sets are shown in Figure S1./p>