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背景この研究では、ネットワークの薬理学法と細胞モデルを使用して、胆管癌（CCA）のRadix Astragali（RA）の効果を評価し、コアターゲットと分子メカニズムを予測しました。材料と方法CCK8アッセイ、ライブセル分析システム、およびトリパンブルー染色を使用したCCAに対するRAの効果を評価するために、in vitro研究を実施しました。RAのコンポーネントとターゲットは、従来の漢方薬システムの薬理学データベースを使用して分析され、CCAに関連する遺伝子がGeneCardsおよびOmimプラットフォームから取得されました。タンパク質間相互作用は、ストリングプラットフォームで分析されました。コンポーネントターゲットディジーゼネットワークは、Cytoscapeによって構築されました。タイマーデータベースは、多様な免疫浸潤レベルを持つコアターゲットの発現を明らかにしました。GOおよびKEGG分析を実行して、分子生物学プロセスとシグナル伝達経路を特定しました。予測は、ウエスタンブロッティングによって検証されました。結果濃度依存性抗腫瘍活性は、RAで処理した胆管癌QBC939細胞株で確認されました。RAには16の活性化合物が含まれており、ケルセチンとケンペフェロールがコア化合物として含まれていました。CCAのRAの最も重要なバイオターゲットは、カスパーゼ3、MAPK8、MYC、EGFR、およびPARPでした。タイマーデータベースは、CasPase3とMYCの発現がCCAの多様な免疫浸潤レベルに関連していることを明らかにしました。ウエスタンブロッティングの結果は、RAがネットワークの薬理学が予測した5つのターゲットの発現に大きく影響したことを示しました。結論RAは、CCAの安全で効果的な多ターゲット抗がん治療に発展できる積極的な薬剤です。
背景この研究では、ネットワークの薬理学法と細胞モデルを使用して、胆管癌（CCA）のRadix Astragali（RA）の効果を評価し、コアターゲットと分子メカニズムを予測しました。材料と方法CCK8アッセイ、ライブセル分析システム、およびトリパンブルー染色を使用したCCAに対するRAの効果を評価するために、in vitro研究を実施しました。RAのコンポーネントとターゲットは、従来の漢方薬システムの薬理学データベースを使用して分析され、CCAに関連する遺伝子がGeneCardsおよびOmimプラットフォームから取得されました。タンパク質間相互作用は、ストリングプラットフォームで分析されました。コンポーネントターゲットディジーゼネットワークは、Cytoscapeによって構築されました。タイマーデータベースは、多様な免疫浸潤レベルを持つコアターゲットの発現を明らかにしました。GOおよびKEGG分析を実行して、分子生物学プロセスとシグナル伝達経路を特定しました。予測は、ウエスタンブロッティングによって検証されました。結果濃度依存性抗腫瘍活性は、RAで処理した胆管癌QBC939細胞株で確認されました。RAには16の活性化合物が含まれており、ケルセチンとケンペフェロールがコア化合物として含まれていました。CCAのRAの最も重要なバイオターゲットは、カスパーゼ3、MAPK8、MYC、EGFR、およびPARPでした。タイマーデータベースは、CasPase3とMYCの発現がCCAの多様な免疫浸潤レベルに関連していることを明らかにしました。ウエスタンブロッティングの結果は、RAがネットワークの薬理学が予測した5つのターゲットの発現に大きく影響したことを示しました。結論RAは、CCAの安全で効果的な多ターゲット抗がん治療に発展できる積極的な薬剤です。
BACKGROUND This study used network pharmacology method and cell model to assess the effects of Radix Astragali (RA) on cholangiocarcinoma (CCA) and to predict core targets and molecular mechanisms. MATERIAL AND METHODS We performed an in vitro study to assess the effect of RA on CCA using CCK8 assay, the Live-Cell Analysis System, and trypan blue staining. The components and targets of RA were analyzed using the Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology database, and genes associated with CCA were retrieved from the GeneCards and OMIM platforms. Protein-protein interactions were analyzed with the STRING platform. The components-targets-disease network was built by Cytoscape. The TIMER database revealed the expression of core targets with diverse immune infiltration levels. GO and KEGG analyses were performed to identify molecular-biology processes and signaling pathways. The predictions were verified by Western blotting. RESULTS Concentration-dependent antitumor activity was confirmed in the cholangiocarcinoma QBC939 cell line treated with RA. RA contained 16 active compounds, with quercetin and kaempferol as the core compounds. The most important biotargets for RA in CCA were caspase 3, MAPK8, MYC, EGFR, and PARP. The TIMER database revealed that the expression of caspase3 and MYC was related with diverse immune infiltration levels of CCA. The results of Western blotting showed RA significantly influenced the expression of the 5 targets that network pharmacology predicted. CONCLUSIONS RA is an active medicinal material that can be developed into a safe and effective multi-targeted anticancer treatment for CCA.
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