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Enregistrement W4410121652 · doi:10.1021/acsomega.5c00261

Mechanism of the Proprietary Chinese Medicine “JiuLiWan” to Treat Ulcerative Colitis Revealed by Network Pharmacology, Molecular Docking, and Experimental Verification <i>In Vitro</i>

2025· article· en· W4410121652 sur OpenAlexaff
Linxuan Li, Sikai Li, Xingxing Xing, Xin Xiao Zheng, Pin Gui, Qi Liu, Guan Rong, Yiming Shao, Hongbo Liao, Xin Wu

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacological Effects of Natural Compounds
Établissements canadiensCentre for Drug Research and Development
Organismes subventionnairesTraditional Chinese Medicine Bureau of Guangdong Province
Mots-clésUlcerative colitisIn vitroMechanism (biology)PharmacologyDocking (animal)Computational biologyTraditional Chinese medicineMedicineChemistryBiologyBiochemistryPathologyPhilosophyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide JiuLiWan (JLW), as a classic traditional Chinese medicine formula, has been clinically used against ulcerative colitis (UC). However, the exact mechanism of its therapeutic effect remains unclear. This study aims to explore and validate the main components and pharmacological mechanism of JLW in the treatment of UC through network pharmacology, molecular docking, and cell experiments. Network pharmacology analyses indicated a total of 107 main components and 286 core targets of JLW against UC. Pathway enrichment analysis demonstrated the involvement of PI3K-AKT, MAPK, Ras, Rap1, TNF, T cell receptor, HIF-1, C-type lectin receptor, VEGF, and Th17 cell differentiation signal pathways in the efficacy of the formula. The molecular docking results indicated that the prominent components (ailanthone (AIL), butylidenephthalide, honokiol, dehydrocostuslactone, ganoderic acid A, atractylenolide I, neokurarinol, glycyrrhetinic acid, palmatine, tangeretin, and bruceine A) could bind to core targets AKT1, P53, STAT3, c-JUN, and ERK1. Subsequently, AIL was used as a representative compound to conduct cell experiments to verify its role and mechanism in anti-inflammation and immunomodulation. Interestingly, AIL could switch Jurkat T cells into a quiescence state without activating the inflammatory and immune status. However, AIL could significantly decrease the levels of interleukin-2 (IL-2) and interferon-gamma (IFN-γ), as well as the expression of surface activation markers CD69 and CD25, in PMA/ionomycin-activated Jurkat T cells by suppressing the RAF/ERK/STAT3 signaling pathway and increasing the phosphorylation of p53. This study combines network pharmacology prediction with experimental verification in vitro to demonstrate the mechanism of JLW in treating UC and provides an effective, safe, and inexpensive strategy for UC treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,366 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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