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Enregistrement W4300816853 · doi:10.1155/2022/7416448

Exploring the Potential Mechanism of Qi-Shen-Di-Huang Drug Formulary for Myasthenia Gravis (MG) based on UHPLC-QE-MS Network Pharmacology and Molecular Docking Techniques

2022· article· en· W4300816853 sur OpenAlexaff
Yibin Zhang, Tianying Chang, Qi Lu, Yingzi Cui, Dongmei Zhang, Baitong Wang, Peng Xu, Jing Lü, Jinhui Ma, Zhiguo Lv, Jian Wang

Notice bibliographique

RevueEvidence-based Complementary and Alternative Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePlant-based Medicinal Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesEducation Department of Jilin ProvincePeople's Government of Jilin ProvinceAdministration of Traditional Chinese Medicine of Jilin ProvinceJilin Province Development and Reform Commission
Mots-clésMyasthenia gravisFormularyPharmacologyDrugMechanism (biology)MedicineChemistryInternal medicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myasthenia gravis (MG) is a rare and refractory autoimmune disease, and Qi Shen Di Huang (QSDH) drug formulary is an in-hospital herbal decoction with proven clinical efficacy in treating MG. Currently, most of the research on the QSDH drug formulary has concentrated on its clinical efficacy, and there is a lack of systematic study on the material basis. The active compounds and their mechanism of action have not been entirely determined. Therefore, this study sought to identify the active compounds in the QSDH drug formulary and analyze the key targets and potential mechanisms. We used ultra-performance liquid chromatography Q Exactive-mass spectrometry (UHPLC-QE-MS) and Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP) database to identify and screen 85 active ingredients corresponding to 59 potential targets (17 herbs) associated with myasthenia gravis, and further identified AKT1 as the primary core target and the PI3K/AKT signaling pathway as the most substantial enriched pathway. Molecular docking and UPLC-MS analysis identified quercetin, luteolin, wogonin, kaempferol, laccasein, and epigallocatechin gallate are the core compounds of the QSDH drug formulary. In vivo rat studies showed that the QSDH drug formulary reduced Lennon's clinical score and decreased acetylcholine receptor antibody levels in peripheral blood rats with experimental autoimmune myasthenia gravis. In addition, the QSDH drug formulary downregulated P-PI3K/PI3K and P-Akt/Akt protein expression. Collectively, these findings describe the role and potential mechanism of the QSDH drug formulary in the treatment of MG, which exerts potential value by acting on AKT targets and regulating the PI3K/AKT signaling pathway and providing a theoretical reference for QSDH drug formulary application in the clinical treatment of MG.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,264
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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