乳香、没药活性成分KTDA、FSA及其配伍的抗炎镇痛作用及机制研究

目的 研究乳香活性成分3-羰基-甘遂-8,24-二烯-21-羧酸(KTDA)与没药活性成分2-甲氧基-5-乙酰基-呋喃吉玛烷-1(10)-烯-6-酮(FSA)单独及配伍使用的抗炎镇痛作用及机制。方法 将90只昆明种小鼠随机分为正常对照组、模型组、布洛芬组(90 mg·kg^(-1))、FSA高/低剂量组(90、45 mg·kg^(-1))、KTDA高/低剂量组(18、9 mg·kg^(-1))及配伍高/低剂量组(FSA 90 mg·kg^(-1)+KTDA 18 mg·kg^(-1)、FSA 45 mg·kg^(-1)+KTDA 9 mg·kg^(-1))。采用小鼠热水浴甩尾实验和醋酸扭体实验,根据小鼠热水浴甩尾时间计算小鼠甩尾实验最大镇痛效应百分比(MPE),观察记录小鼠扭体次数。采用ELISA法测定小鼠血清中的P物质(SP)、5-羟色胺(5-HT)、β-内啡肽(β-EP)含量,以及小鼠大脑皮层中的肿瘤坏死因子α(TNF-α)、白细胞介素6(IL-6)、SP、5-HT含量。结果 与正常对照组比较,各给药组小鼠甩尾实验的MPE值均明显升高(P<0.05,P<0.01);模型组小鼠的扭体次数显著增加(P<0.01),血清SP、5-HT含量均显著升高(P<0.01),血清β-EP含量显著降低(P<0.01),大脑皮层的TNF-α、IL-6、SP含量均明显升高(P<0.05,P<0.01)。与模型组相比,各给药组小鼠的扭体次数均明显减少(P<0.05,P<0.01);FSA高、低剂量组小鼠的胸腺指数明显升高(P<0.05);给药组小鼠的血清β-EP含量均明显升高(P<0.05,P<0.01);FSA高剂量组及KTDA高、低剂量组小鼠的血清SP含量明显降低(P<0.05,P<0.01);FSA高、低剂量组及KTDA高剂量组小鼠的血清5-HT含量显著降低(P<0.01);FSA高、低剂量组以及KTDA高剂量组、配伍高剂量组小鼠大脑皮层的的TNF-α、IL-6含量均明显降低(P<0.05,P<0.01);KTDA高、低剂量组以及配伍高、低剂量组小鼠大脑皮层的SP含量明显降低(P<0.05);FSA低剂量组、KTDA高剂量组、配伍低剂量组小鼠大脑皮层的5-HT含量显著升高(P<0.01)。结论 KTDA、FSA无论单独使用还是配伍使用均可在外周和中枢起到抗炎镇痛作用,可能在治疗炎症性疼痛方面发挥重要作用。

基于网络药理学及细胞实验的乳香-没药功效成分抗炎机制研究

3-羰基-甘遂-8,24-二烯-21-羧酸(KTDA)和2-甲氧基-5-乙酰基-呋喃吉玛烷-1(10)-烯-6-酮(FSA)分别为从乳香和没药中分离得到的萜类化合物,在制备过程中具有得率高且易于结晶的特点。该研究基于网络药理学和细胞活性验证探讨KTDA和FSA的网络调控靶标及抗炎作用机制。首先采用Swiss ADME服务器对活性成分进行类药性预测;通过Swiss Target Prediction和Pharmmapper数据库对活性成分进行靶点预测;使用TTD、DrugBank和Gene Cards数据库检索炎症相关基因,进而得到活性成分的炎症相关靶点;通过STRING数据库分别对KTDA和FSA的炎症靶点进行蛋白互作分析,使用Cytoscape软件对互作结果进行拓扑分析并构建蛋白互作网络图;通过DAVID数据库对活性成分的炎症靶点进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析,构建"活性成分-靶点-通路"网络图。最后采用脂多糖(LPS)诱导的RAW264.7细胞炎症模型,分别采用不同浓度的KTDA和FSA处理,检测一氧化氮(NO)浓度、相关蛋白和m RNA的表达水平。结果表明,KTDA和FSA均显示出较好的类药性;KTDA和FSA共筛选出157和142个炎症相关靶点;PPI网络分析显示MAPK1、AKT1、MAPK8、PIK3CA、PIK3R1、EGFR等蛋白可能为其发挥抗炎作用的关键蛋白;KEGG和GO-BP富集得到PI3K/AKT和MAPK信号通路。细胞实验结果表明,KTDA和FSA可通过抑制NO生成、降低JNK、p38、AKT蛋白的磷酸化水平、降低白细胞介素(interleukin,IL)-1β、IL-6的m RNA表达发挥抗炎作用,同时FSA还可抑制ERK磷酸化。研究结果提示KTDA和FSA具有显著的抗炎活性,为乳香-没药的深入研究与开发利用提供了科学依据和重要支撑。

基于网络药理学-分子对接研究乳香-没药配伍改善类风湿性关节炎的作用机制

应用网络药理学方法及分子对接技术,探讨乳香-没药配伍有效成分对应靶基因及治疗类风湿性关节炎(RA)可能的作用机制。基于文献研究并结合相关中药系统药理数据库和文献检索筛选得到乳香-没药主要有效成分,通过SwissTargetPrediction数据库对活性成分进行靶标预测。同时通过DrugBank,GeneCards及Therapeutic Target Database(TTD)数据库收集RA相关靶标,并利用VENNY 2.1取交集靶标在线绘制药物与疾病共同靶标的韦恩图。运用STRING数据库构建蛋白相互作用(PPI)网络图,根据相互关系大小筛选核心靶标。利用Cytoscape 3.6.0软件构建"中药-成分-靶点""中药-成分-靶点-疾病"网络模型和核心靶标相互作用网络模型。运用DAVID 6.8在线数据库对交集靶点进行基因GO功能分析和KEGG通路富集分析,Pathon将其可视化;最后运用AutoDock Vina和Pymol将得到的核心有效成分与核心靶标进行分子对接。结果收集乳香-没药药对中16个活性成分,得到相关潜在靶点320个,RA相关靶点468个,通过韦恩图得到交集靶点62个。主要作用于IL6,TNF,IL1B,MAPK1等多个靶标,涉及TNF信号通路和Toll样受体信号通路以发挥治疗RA作用。该实验基于网络药理学和分子对接方法,对乳香-没药配伍治疗RA可能的靶标和信号通路进行探讨,并对核心靶标与核心活性成分进行分子对接,为乳香-没药配伍作用机制的研究提供了科学依据。