Discovery of FBP1 as novel therapeutic target and asiatic acid-hydrogen sulfide donors accelerate diabetic wound healing
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Wound healing impairment is highly prevalent in diabetes and frequently progresses to serious complications, including refractory ulcers and necessitated amputations. RNA sequencing in methylglyoxal (MGO)-injured HaCaT cells implicated fructose-1,6-bisphosphatase 1 (FBP1) in suppressing keratinocyte proliferation and migration, identifying it as a potential therapeutic target. Objectives This study aimed to validate FBP1 as a therapeutic target for diabetic wounds and evaluate asiatic acid (AA) and its novel hydrogen sulfide (H 2 S)-donor derivatives, designed to enhance efficacy, as FBP1-targeted interventions. Methods Target discovery was performed via transcriptomics in MGO-injured HaCaT cells, identifying FBP1 as a key regulator. Virtual screening of compound libraries was combined with experimental screening to discover AA as a potent FBP1 inhibitor. Based on AA’s structure, novel H 2 S-donor derivatives were rationally designed and synthesized to enhance therapeutic properties. A topical AA4 gel was formulated and tested for its therapeutic impact on diabetic wound repair in mouse models. Results AA was identified as a potent FBP1 inhibitor (IC 50 = 2.5 μM). AA4 , a synthesized H 2 S-donor derivative, exhibited dual mechanisms: direct FBP1 enzymatic inhibition and H 2 S-mediated FBP1 downregulation. This synergistically restored proliferation pathways (AKT/mTOR/HIF-1α/uPAR) and reduced apoptosis (Bcl-2/Bax/Caspase-3). Topical AA4 gel markedly enhanced wound closure rates in diabetic mice, primarily through promoting epidermal regeneration and collagen deposition. Conclusion This study validates FBP1 targeting as a feasible strategy to address diabetic wound healing. It establishes AA-H 2 S donor derivatives, particularly AA4 acting via dual FBP1 targeting, as an encouraging precision therapy for diabetic wound healing.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».