Kronik Kısıtlama Strese Bağlı Depresyon Sıçan Modelinde Qiangzhifang'ın Antidepresan Mekanizmalarının Ağ Farmakolojisi ve Doğrulanması

Bu çalışma, kronik kısıtlama stresine bağlı depresyonun bir sıçan modelinde Qiangzhifang'ın antidepresan etkinliğini değerlendirdi ve ağ farmakolojisi ve moleküler yerleştirme analizi ile HIF-1 ve JAK-STAT yolları üzerindeki düzenleyici etkisini aydınlattı.

Depresyon, önemli tedavi zorlukları ortaya çıkaran karmaşık bir psikiyatrik bozukluktur. Geleneksel Çin tıbbında kullanılan bir bileşik olan Qiangzhifang (QZF), depresyon tedavisinde potansiyel klinik etkinlik göstermektedir. Bununla birlikte, QZF'nin etki mekanizmaları ve aktif bileşenleri tam olarak açıklanmamıştır. Bu çalışmanın birincil amacı, ağ farmakolojisi tahminlerini deneysel doğrulamalarla bütünleştirerek depresyonun hafifletilmesi için QZF'nin etkili aktif bileşenlerini ve potansiyel moleküler mekanizmalarını aydınlatmaktı.

Kronik kısıtlama stresi (CRS) sıçan modelini benimsedik ve QZF'nin depresyon üzerindeki terapötik etkilerini değerlendirmek için açık alan testi (OFT), sükroz tercih testi (SPT) ve zorla yüzme testi (FST) gibi davranış testleri yaptık. Davranışsal parametrelerle ilgili olarak, QZF grubu, model grubuna kıyasla anlamlı olarak daha yüksek vücut kütlesi, sükroz tercih oranı ve merkezi bölgede kalma süresi sergiledi (P < 0.01, P < 0.01, P < 0.01) ve zorunlu yüzme testinde önemli ölçüde azalmış immobilizasyon süresi (P < 0.001). Ağ farmakolojisi ve moleküler yerleştirme çalışmaları, QZF'nin HIF-1 ve JAK-STAT yolaklarını modüle ederek antidepresan etkilere sahip olabileceğini ve AKT1, IL-6, MTOR ve TP53 dahil olmak üzere anahtar hedef genlerin iltihaplanma, nöroproteksiyon ve apoptozda rol oynadığını düşündürmektedir. Sonuç olarak, bu çalışma, depresyonun kapsamlı tedavisi için Çin tıbbı bileşiklerinin modernizasyonu ve geliştirilmesi hakkında yeni bilgiler sunmaktadır.

Yaygın bir küresel sağlık sorunu olan depresyon, kalıcı bir düşük ruh hali, azalmış ilgi ve zevk ve bilişsel ve nörolojik bozukluklarla karakterizedir¹. Dünya Sağlık Örgütü tarafından bildirildiği üzere, depresyon dünya çapında yaklaşık 380 milyon insanı etkilemektedir ve bu rakamın artması beklenmektedir². Karmaşık, çok faktörlü bir ruhsal bozukluk olan depresyon, hastaların yaşam kalitesini etkiler ve yüksek insidans, nüks oranları ve sakatlık oranları ile karakterize toplum üzerinde önemli bir ekonomik ve tıbbi yük oluşturur³.

Depresyonun etiyolojisi karmaşıktır ve kesin mekanizmalar henüz tam olarak anlaşılamamıştır. Bu alandaki araştırmalar ilerledikçe, nöroinflamasyon, oksidatif stres ve apoptoz gibi faktörler önemli ölçüde dikkat çekmiştir. Çalışmalar, depresyonu olan hastaların sağlıklı bireylere kıyasla TNF ve interlökin-1β gibi proinflamatuar sitokin seviyelerinin yüksek olduğunu ve inflamatuar durumu olanlarda daha yüksek depresyon prevalansının gözlendiğini göstermektedir⁴. Oksidatif streste, reaktif oksijen türleri (ROS) zararlı uyaranlara yanıt olarak aşırı üretilir, vücudun antioksidan savunmasını ezer ve oksidatif ve antioksidan sistemler arasında dengesizliğe yol açarak doku hasarına neden olur. Depresyonda yüksek oksidatif stres, lipid peroksidasyonunu artırabilir ve hücresel genlere ve proteinlere verilen hasarı şiddetlendirebilir, nöronal fonksiyonu etkileyebilir ve nöronal dejenerasyona, apoptoza ve bozulmuş plastisiteye katkıda bulunabilir⁵. Ek olarak, depresyonlu hastalarda klinik sunumlarda, biyokimyasal belirteçlerde ve beyin yapılarında gözlenen değişiklikler apoptoz ile bağlantılıdır. Görüntüleme çalışmaları, depresyonu olan hastalarda hipokampal hacmin ve atrofinin azaldığını ve nöronal apoptozun bu değişikliklerde potansiyel olarak çok önemli bir rol oynadığını ortaya koymaktadır⁶.

Şu anda, ilaç tedavisi depresyonu yönetmek için birincil yaklaşımdır ve seçici serotonin geri alım inhibitörleri (SSRI'lar) ve norepinefrin geri alım inhibitörleri (NRI'ler) klinik uygulamada sıklıkla kullanılmaktadır⁷. Bununla birlikte, bu ilaçlara önemli yan etkiler eşlik eder. Baş ağrısı ve uykusuzluk gibi merkezi sinir sistemi semptomlarına ek olarak, çoğu antidepresan ayrıca mide bulantısı ve ishal dahil olmak üzere yaygın olarak gastrointestinal yan etkiler gösterir ^8,9. Bazı antidepresanlar da cinsel işlev bozukluğuna¹⁰ neden olabilir, bu da tedavi sonuçlarını ciddi şekilde etkiler ve depresyonu olan hastalarda ilaç uyumunu^{azaltır 11}. Ayrıca, bu ilaçların etkinliği bazı hastalar için sınırlıdır. Son metabolomik çalışmalar, bağırsak mikrobiyotasındaki bireysel farklılıkların ilaç etkinliğini etkileyebileceğini göstermiştir¹². Bu nedenle, daha güvenli ve daha etkili tedavilerin geliştirilmesi, depresyon araştırmalarında kritik bir odak noktası olmaya devam etmektedir.

Geleneksel Çin tıbbı (TCM) formülasyonları, birden fazla bileşen, hedef ve yol içeren sinerjik etkilerine atfedilen depresyon tedavisinde önemli bir potansiyel göstermiştir¹³. TCM, güçlü Yang qi'nin vücudun canlılığını korumak için gerekli olduğunu öne sürüyor. Bu nedenle, Profesör Yuanqing Ding, TCM tanı ve tedavisinin benzersiz ilkelerinden ve kapsamlı klinik deneyimden yararlanarak, "yang yu shen tui" nin depresyonun temel patogenezi olduğunu öne sürdü. Bu konsepte dayanarak, bu patogenezi spesifik olarak ele almak için Qiangzhifang'ı (QZF) geliştirdi¹⁴. QZF'nin depresyon tedavisinde klinik uygulaması, toplam %71.43'lük bir etkinlik oranı ile önemli bir etkinlik ^{göstermiştir15}. QZF, Ramulus cinnamomi (gui zhi, GZ), Polygala tenuifolia (yuan zhi, YZ), Alpinia oxyphylla miq (yi zhi ren, YZR), Paeonia lactiflora (bai shao, BS), Fritillariae cirrhosae bulbus (chuan bei mu, CBM), Panax ginseng (ren shen, RS), Rhodiola rosea L (hong jing tian, HJT) ve meyan kökü (gan cao, GC) (Ek Dosya 1). Çalışmalar, Polygala tenuifolia'nın saponinler açısından zengin olduğunu ve nöroprotektif etkiler gösterdiğini göstermiştir¹⁶. Benzer şekilde, Ramulus Cinnamomi-Paeonia lactiflora bitki çifti, ağrı ve depresyonu hafifletmede potansiyel etkinlik göstermektedir¹⁷. Ek olarak, ginseng'in toplam saponinleri, sıçanlarda hipokampal proinflamatuar sitokin seviyelerini azaltabilir, depresif davranışı iyileştirebilir ve hipokampal sinir hasarını azaltabilir¹⁸. Meyan kökü esas olarak triterpenoidler ve flavonoidler içerir. Meyan kökü'nün toplam flavonoidleri (LF), depresif davranışı iyileştirerek, BDNF/TrkB sinyal yolunu modüle ederek ve sinaptik plastisiteyi artırarak antidepresan bir rol oynayabilir¹⁹. Bununla birlikte, QZF'nin antidepresan etkilerinin altında yatan spesifik mekanizmalar belirsizliğini korumaktadır ve bu nedenle yaygın uygulamasını sınırlamaktadır.

Bu nedenle, çalışmamız bir CRS depresyon sıçan modeli oluşturmayı, davranışsal deneyler yoluyla QZF'nin sıçanlarda depresyon üzerindeki terapötik etkisini göstermeyi ve ağ farmakolojisi ve moleküler yerleştirme teknolojisini kullanarak QZF'nin antidepresan mekanizmasını sistematik olarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır²⁰. QZF'nin aktif bileşenlerini ve potansiyel hedeflerini açıklığa kavuşturarak, depresyonun temel hedefleri doğru bir şekilde bulunabilir. QZF'nin etki mekanizmasını derinlemesine araştırarak, sadece depresyonlu hastalar için daha güvenli ve daha etkili tedavi seçenekleri sunmakla kalmayıp, aynı zamanda TCM'nin depresyon tedavisinde uygulanması için bilimsel bir temel sağlayabileceğimize inanıyoruz.

Tüm deney protokolleri, Shandong Geleneksel Çin Tıbbı Üniversitesi Hayvan Deneyleri Etik Kurulu (onay numarası: YYLW2023000327) tarafından onaylandı ve Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından yayınlanan Laboratuvar Hayvanlarının Bakımı ve Kullanımı Kılavuzu'na uygun hale getirildi. Bu deneyde, ortalama vücut ağırlığı (140 ± 10) g olan SPF dereceli 40 sağlıklı erkek Wistar sıçan kullanıldı (Şekil 1). Bu protokolde kullanılan tüm malzeme, ekipman ve yazılımların listesi için Malzeme Tablosuna bakın.

1. Sıçan depresyonu modeli

1. Hayvan barınağı ve gruplandırma
   1. Hayvanlarla birlikte üreme odasına girin ve bir kuyruk işaretleme aleti kullanarak onları numaralandırın.
   2. Fareleri, 21 ± 2 ° C sıcaklıkta ve 12 saat / 12 saat aydınlık / karanlık döngüsünü koruyarak kafeslerde ayrı ayrı barındırın.
   3. Sıçanları 7 gün boyunca laboratuvarda alıştırın, adaptasyon için günlük olarak tutarken yiyecek ve suya ad libitum erişim sağlayın.
   4. Alışma döneminden sonra vücut ağırlığını ölçün ve sükroz tercih testlerini (SPT) ve açık alan testlerini (OFT) yapın.
   5. Deneysel verilere dayanarak, sıçanları dört gruba ayırın ve her grubun 10 sıçandan oluştuğundan emin olun: kontrol (CON) grubu, model (CRS) grubu, QZF grubu ve fluoksetin (F) grubu.
2. Kronik Kısıtlama Stresi (CRS) sıçan modelinin kurulması
   1. Sıçan kısıtlama cihazını oluşturun. Sıçanın²¹ bedenine uygun çap ve uzunlukta şeffaf bir plastik tüp seçin, bu da farenin kaçmasını önlerken ayakta durmasına ve içeri dönmesine izin verir. Uygun hava sirkülasyonunu sağlamak için plastik borunun yanlarında ve kapakta delikler oluşturmak için elektrikli bir havya delgeç kullanın.
   2. İlacın günlük intragastrik uygulamasından 1 saat sonra sıçanları nazikçe kısıtlama cihazlarına (Grup C'dekiler hariç) yerleştirin ve rahat bir pozisyonda olduklarından emin olun.
   3. Kısıtlama süresi boyunca tüm fare gruplarını yiyecek ve sudan mahrum edin. Kısıtlama süresi sona erdikten sonra, onlara eşit şekilde bol miktarda yiyecek ve su sağlayın. Günlük kısıtlama süresini 6 saate (9:30 - 15:30 arası) sabitleyin ve art arda 28 gün boyunca koruyun.

2. İlaç müdahalesi

1. Gavaj yoluyla uygulayın: 1 mL çözelti / 100 g vücut ağırlığı, fluoksetin (2.7 mg · ^kg-1 · ^gün-1) ve QZF (2 g · ^kg-1 · ^gün-1) ²². Tek değişkenli kontrol için Grup C ve CRS'ye eşdeğer normal salin sağlayın.
   NOT: Günlük ilaç uygulaması saat 08:00'de gerçekleştirilmiş, model oluşturma ile eş zamanlı olarak başlamış ve 28 günlük modelleme süresi boyunca devam etmiştir.

3. Sükroz tercih testi (SPT)

1. Deney başlamadan önce fareleri 24 saat boyunca yiyecek ve sudan mahrum edin.
2. % 1'lik bir sulu sükroz çözeltisi hazırlayın ve çözeltiyi ve saf suyu tartmak için deney hayvanlarının içme şişelerine doldurun. Deneyden önce ve sonra şişeleri tartarak saf su ve sakaroz suyu tüketimini ölçün.
3. İçmeye ücretsiz erişim için her bir sıçan kafesi kapağının su girişine bir şişe sükroz çözeltisi ve bir şişe saf su koyun, biri solda ve biri sağda. Sıçanların su alımı için bir tarafı tercih etmesini önlemek için, deneye 30 dakika sonra su şişelerinin konumlarını sola ve sağa değiştirin.
4. Deneyden 1 saat sonra, tüm su şişelerini çıkarın, hemen tartın ve sakaroz çözeltisi ve saf su tüketimini kaydedin. Aşağıdaki formülü kullanarak haftalık sükroz tercih oranını hesaplayın:
   Sükroz tercih değeri = × %100

4. Vücut ağırlığı ölçümü

1. Sıçanları laboratuvara girişlerinde haftalık olarak tartın ve tartım için sabit zamanı sabah 7:00 olarak ayarlayın. Vücut ağırlığı değişikliklerinin gözlemlenmesini kolaylaştırmak için bu programı oluşturun.

5. Açık alan testi (OFT)

1. Deney başlamadan önce, fareleri 1 saat boyunca davranış odasına alıştırın ve eşit dağılımı sağlamak için açık alan kutusundaki aydınlatmayı ayarlayın. Farelerin izleme yazılımında açıkça görülebildiğini onaylayın.
2. Açık alan kutusunun alt yüzeyini (50 cm x 50 cm x 50 cm) dokuz eşit alanlı kare ızgaraya bölmek için video izleme ve analiz sistemini kullanın. Duvarlara bitişik sekiz ızgarayı çevresel alan ve merkezi ızgarayı merkezi alan olarak belirleyin.
3. Fareyi açık alan kutusunun orta alanına yerleştirin. Video izleme sistemini kullanarak farenin hareketini 5 dakika boyunca kaydedin.
4. Her sıçanı test ettikten sonra, kalan kokuyu gidermek ve bir sonraki sıçanın davranışına müdahale etmeyi önlemek için hazneyi% 75 etanol ile temizleyin. OFT kayıtlarına açık alan etkinliklerinin toplam mesafesini (mm) ve merkezi ızgaradaki giriş sayısını girin.

6. Zorunlu yüzme testi (FST)

NOT: Sıçan zorla yüzme deneyi, bir ön deney ve resmi bir deneyden oluşur. Ön deneyi, resmi deneyden 24 saat önce, aynı prosedürü izleyerek, sıçan 15 dakika yüzerken gerçekleştirin.

1. Deney hayvanlarını, çevreye alışmalarını sağlamak için deneyden en az 30 dakika önce davranış odasına taşıyın.
2. Şeffaf silindirik bir pleksiglas su silindiri (50 cm yüksekliğinde, 20 cm çapında) hazırlayın ve 23-25 °C'de suyla doldurun. Su derinliğini hayvanın ağırlığına göre ayarlayın ve hayvanın kuyruğunun silindirin dibinden belirli bir mesafede kalmasını sağlayın.
3. Fareleri yavaşça su silindirine yerleştirin ve deney boyunca sessiz kalın. Kamerayı ve sinyal toplama sistemini etkinleştirin. 300 s içinde yüzen hareketsizlik süresini gözlemleyin ve kaydedin. Fareleri hemen sudan çıkarın ve deneyin sonunda kurutun.
4. Her seanstan sonra, bir sonraki sıçan üzerinde herhangi bir etkiyi önlemek için suyu değiştirin.

7. Ağ farmakolojik tahmini

1. QZF bileşiklerinin ve varsayılan hedeflerin toplanması
   1. Geleneksel Çin Tıbbı Sistemleri Farmakolojisi (TCMSP) veritabanına (https://old.tcmsp-e.com/)²³, HERB veritabanına²⁴ ve TCMID veritabanına (https://www.bidd.group/TCMID/) erişin. Bitkilerin aktif bileşiklerini ve hedeflerini aramak için anahtar kelime olarak GZ, YZ, YZR, BS, CBM, RS, HJT ve ZGC dahil olmak üzere QZF'deki sekiz TCM adını kullanın. TCMSP ve İsviçre hedef tahmininden (http://www.swisstargetprediction.ch/) hedefleri toplayın. Filtre değerini Olasılık* > 0 olarak ayarlayın.
      NOT: Tipik olarak, bileşenler farmakokinetik özelliklerine göre aktif bileşenler olarak dahil edilmiştir: oral biyoyararlanım (OB)% ≥ 30 ve ilaç benzeri özellikler (DL) ≥ 0.18²⁵.
2. Hastalık hedeflerinin tahmini
   1. GeneCards veritabanında (https://www.genecards.org/) "depresyon" anahtar kelimesini arayın, depresyonla ilişkili gen hedeflerini elde edin, hastalık hedeflerinin elektronik elektronik tablosunu indirin, ortalama değerden daha yüksek olan gen skorlarını filtreleyin ve depresyon hedeflerinin bir listesini derleyin²⁶.
3. İlaç-bileşen-hastalık-hedef ağı
   1. Yeni bir elektronik tablo oluşturun ve bu tabloyu aynı sütunda depresyonla ilgili hedefler ve ilaç hedefleriyle doldurun. Menü çubuğunda Başlat'a tıklayın | Koşullu Biçimlendirme | Hücreleri Vurgulama Kuralları | Yinelenen değerler. ²⁷ görünen iletişim kutusunda bir biçim seçin (örneğin, "Açık Kırmızı Dolgu") sonuçları görüntülemek için Tamam'ı tıklayın.
   2. Ağ analizi yazılımını başlatın ve menü çubuğundaki Dosya'ya tıklayarak elektronik tablo dosyasını içe aktarın | İthalat | Ağ. Sol kontrol panelinde bulunan Stil panelindeki düğümlerin boyutunu ve rengini ayarlayarak ağın görünümünü optimize edin. Menü çubuğundaki Araçlar'a tıklayarak ağ topolojisi analizi gerçekleştirin | Ağı Analiz Edin²⁷.
4. Protein-protein etkileşimi (PPI) ağı
   1. Jvenn (https://jvenn.toulouse.inrae.fr/app/example.html) aracına erişin, bileşik hedefleri ve hastalık hedeflerini ayrı ayrı yükleyin, bileşik varsayılan hedefler ile hastalık hedefleri arasında Çakışan Genleri (OGE) çizin. Resimdeki sayılara tıklayın ve bunları bir elektronik tabloya kopyalayın ve Venn şeması görüntüsünü indirin.
   2. STRING veritabanına (https://stringdb.org/)²⁸ erişin ve elektronik tablodaki OGE'leri veritabanına girin. Özellikle, QZF anti-depresyon çakışan hedef listesini İsim Listesi iletişim kutusuna yapıştırın. Organizmalar bölümünde Homo sapiens'i seçin ve ARA | DEVAM ET. Başlık çubuğundan Dışa Aktar seçeneğini seçin ve PPI ağının özet tablosunu hem PNG hem de TSV formatlarında^{indirin 29}.
5. Çekirdek proteinlerin taranması
   1. Ağ analiz yazılımını (https://cytoscape.org/) başlatın. Ardından, menü çubuğunda Dosya | İthalat | Ağ | Önceki adım^30'da oluşturulan TSV biçimindeki dosyayı içe aktarmak için dosya.
   2. Menü çubuğunda Analyze Network (Ağı Analiz Et) seçeneğini belirleyin ve Analyze (Analiz Et) düğmesine tıklayın. Ardından, analiz sonuçlarını görüntüleyin ve ağın düğüm sayısı, kenar sayısı ve ortalama derece gibi genel yapısal özelliklerini anlayın.
   3. Uygulamalar | Menü çubuğundaki Uygulama Yöneticisi. MCODE'u arayın, eklentiyi yükleyin ve hub hedefini almak için eklentiyi çalıştırın. Ardından, CytoNCA'yı arayın, eklentiyi yükleyin ve Derece, Yakınlık merkeziliği (CC) ve Arada merkezilik (BC) olmak üzere üç parametre değerine odaklanın. Bu parametrelerin değerlerine göre, genellikle çekirdek proteinler olarak kabul edilen daha yüksek Derece, CC ve BC'ye sahip T Düğümleri³¹.
6. Gen ontolojisi (GO) ve Kyoto Genler ve Genomlar Ansiklopedisi (KEGG) zenginleştirme analizi
   1. Biyoinformatik platformunu (https://www.omicshare.com/) açın. Araçlar menüsüne tıklayın, ID gen dönüştürme aracını bulun ve üzerine tıklayın. Ardından, dosya yükle düğmesine tıklayın, hedef genlerin çekirdeğinde oluşturulan adımı seçin ve dönüştürülen dosya kimliği listesini indirin.
   2. Araçlar menüsünde, Dinamik KEGG zenginleştirme Analizi aracına tıklayın. Gen kimlik listesini yükleyin. Türler seçeneğinde Homo sapiens'i seçin ve Gönder düğmesine tıklayın.
   3. Araçlar menüsünde, Dinamik GO zenginleştirme Analizi aracına tıklayın | Gen seçeneği | Dosya yükle seçeneği. Gen kimliği listesini seçin ve Tür seçeneğinde Homo sapiens'i seçin. Biyolojik Proses, Moleküler İşlev ve Hücresel Bileşen dahil olmak üzere analiz için GO türünü seçin.
   4. KEGG ve GO zenginleştirme analizi sonuçları için filtreleme eşiğini p < 0.05 olarak ayarlayınız. Sayıları azalan düzende düzenleyin.

8. Moleküler yerleştirme doğrulaması

1. PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/) web sitesini ziyaret edin. Arama çubuğuna hedef bileşikleri girin. 2D Yapıya tıklayın ve indirin.
2. PDB (https://www.Rcsb.org/) veritabanını açın. Yüksek çözünürlüklü ve orijinal ligandı içeren kristal yapıyı seçin. PDB dosyasını indirin.
3. Protein yapısını optimize etmek için moleküler görselleştirme yazılımını açın. İndirilen PDB dosyasını yükleyin. Su moleküllerini çıkarın ve optimize edilmiş PDB dosyasını kaydedin.
4. Moleküler yerleştirme yazılımını açın ve optimize edilmiş PDB dosyasını içe aktarın. AutoDockTools'ta Düzenle | Suyu Sil : Su moleküllerini silmek için. Düzenle | Hidrojen Ekle | Protein ve liganda hidrojen atomları eklemek için ekleyin²⁹.
5. AutoDockTools'ta alıcı çubuğunu receptor.pdbqt ve ligand çubuğunu ligand.pdbqt olarak ayarlayın. pdbqt'yi açın. Protein ve ligandın bağlanma bölgelerini görüntülemek için dosyalayın ve reseptör proteinini ve ligand bileşiğini tamamen kapsayabilmesini sağlamak için yerleştirme kutusunun boyutunu ve konumunu ayarlayın. AutoDockTools'ta Izgara | Kutunun merkez koordinatlarını ve boyutlarını ayarlamak için Izgara Kutusunu tanımlayın ve moleküler yerleştirme için varsayılan değerleri kullanın. Yerleştirme çerçeveleri, bağlanma enerjilerinin azalan sırasına göre otomatik olarak sıralanacaktır.
6. Sonuç dosyasını açın ve en uygun bağlama enerjisi değerini kaydedin. Daha düşük bağlanma enerjileri daha kararlı bağlanmayı gösterir. Sonuç dosyasını yüklemek için moleküler görselleştirme yazılımını kullanın. Ligand-reseptör etkileşimini net bir şekilde görüntülemek için görünümü ve rengi ayarlayın.

9. İstatistiksel analiz

1. Bilimsel veri analizi ve görselleştirme yazılımında istatistiksel analiz yapın ve tüm verileri ortalama SEM ± olarak temsil edin. İlaç uygulamasından önce ve sonra gruplar arasında karşılaştırmalar için tekrarlanan ölçümler iki yönlü ANOVA kullanın. İkiden fazla grup arasında karşılaştırmalar yapmak için tek yönlü ANOVA kullanın.
2. P < 0.05 değerini istatistiksel olarak anlamlı olarak alın.

CRS ile indüklenen sıçan depresyonu modelinde davranışsal test sonuçları

Sakkaroz tercih testi sonuçları
Başlangıçta, gruplar arasında sükroz tercih katsayısında fark yoktu (P > 0.05). 28 günlük müdahalenin ardından, KRS grubunun sükroz tercih katsayısı CON grubundan anlamlı olarak düşüktü (P < 0.05), F ve QZF grupları ise KRS grubuna göre anlamlı olarak daha yüksek katsayılar gösterdi (her ikisi de P < 0.01). Sonuçlar, stresli sıçanların tipik anhedonik semptomlar sergilediğini ve bunların F ve QZF ile tedavi ile hafifletildiğini göstermiştir (Şekil 2A).

Vücut ağırlığı sonuçları
KRS indüksiyonundan önce gruplar arasında anlamlı fark gözlenmedi (P > 0.05). 4 haftalık stres sonrasında, KRS grubunun vücut ağırlığı artış hızı CON grubuna göre anlamlı olarak düşüktü (P < 0.01), F ve QZF grupları M grubuna göre anlamlı olarak daha yüksek büyüme oranları sergiledi (P < 0.001, P < 0.01). Bu bulgular, stresin sıçanlarda normal fizyolojik metabolizmayı bozduğunu, F ve QZF gruplarının anormal metabolik profillerinde önemli iyileşmeler ve düzeltmeler gösterdiğini göstermektedir (Şekil 2B).

Açık alan test sonuçları
Müdahaleden 28 gün sonra, dört grup arasında açık alan testinin toplam mesafesinde anlamlı bir fark yoktu (P > 0.05) (Şekil 2D). Grup CON ile karşılaştırıldığında, grup KRS'nin santral bölgesinde geçirilen süre anlamlı olarak azaldı (P < 0.01). KRS grubu ile karşılaştırıldığında, F ve QZF gruplarının merkezi alanda geçirilen süre anlamlı olarak artmıştır (her ikisi de P < 0.01). Tedavi grupları arasında anlamlı fark yoktu (P > 0.05) (Şekil 2C,E).

Zorla yüzme testi sonuçları
28 günlük müdahaleden sonra, KRS grubu, CON grubuna kıyasla önemli ölçüde artmış bir hareketsizlik süresi sergiledi (P < 0.0001). KRS grubu ile karşılaştırıldığında, F ve QZF grupları hareketsizlik sürelerinde anlamlı azalma gösterdi (P < 0.05, P < 0.001) (Şekil 2F).

Ağ farmakolojisi tahmini

Bileşik varsayımlarla ağları hedefleme
QZF-bileşik-varsayımsal hedef ağını oluşturmak için, önce ağ analiz yazılımı tarafından toplanan ve bileşik hedefler olarak görselleştirilen 1.020 varsayımsal QZF hedefini taradık. Ağ 1.184 düğüm ve 8.728 kenar gösterdi (Şekil 3)³².

QZF ve depresyon hedef taraması
GeneCards veritabanından toplam 17.947 depresyonla ilgili hedef alındı ve ortalama 1.105 alaka düzeyi puanı sergilendi. Alaka Düzeyi Puanı 1.105'i (n = 5.048) aşan hedefler daha sonra daha fazla veri analizi için seçildi. 612 ortak hedef (OGE) elde etmek için QZF'den 1.020 hedefle bir Venn şeması oluşturuldu (Şekil 4A). 612 ortak hedef, analiz için STRING veritabanına aktarıldı ve PPI ağı 607 düğüm ve 14.375 kenar içeriyordu (Şekil 4B) ve OGE'ler, etkileşim ağını elde etmek için ağ analiz yazılımına aktarıldı.

Çekirdek hedef genlerin taranması
MCODE eklentisi kullanılarak yapılan modül analizi, 54.19029³¹ MCODE puanına sahip en yüksek puana sahip küme modülünü belirledi. Küme hub modülünde QZF'nin antidepresan etkileri için kritik olan 64 anahtar hedef belirledik (Şekil 4C). CytoNCA eklentisini kullanarak, üç merkezilik metriğine dayalı olarak yüksek düzeyde bağlantılı düğümleri taradık: Derece Merkeziliği (DC), Yakınlık Merkeziliği (CC) ve Arada Merkezilik (BC). Spesifik olarak, derece merkeziliği, bir düğümün ağ içinde sahip olduğu doğrudan bağlantıların sayısını ölçer. Yakınlık merkeziliği, bir düğüm ile diğer tüm düğümler arasındaki ortalama en kısa yol uzunluğunun tersini ölçerek, bir düğümün diğerlerine ne kadar verimli bir şekilde erişebileceğini gösterir. Arada merkezilik, bir düğümün tüm düğüm çiftleri arasındaki en kısa yollarda görünme sıklığını değerlendirir ve aracılık rolünü yansıtır. Bu metriklere dayanarak, çekirdek ağı oluşturduk ve en çok bağlantılı 10 düğümü belirledik: BCL2, AKT1, IL6, BCL2L1, MTOR, CASP3, TP53, STAT3, NFKB1 ve HIF1A (Şekil 4D). Veri filtrelemenin ardından, biyolojik işlevlerini daha da aydınlatmak için bu 10 anahtar hedef gen üzerinde fonksiyonel zenginleştirme analizi gerçekleştirdik.

GO zenginleştirme analizi
GO zenginleştirme analizi, 2.385'i istatistiksel anlamlılık sergileyen toplam 2.783 açıklamalı öğe verdi. Bu analiz ağırlıklı olarak biyolojik süreç (BP), moleküler fonksiyon (MF) ve hücresel bileşen (CC) kategorilerini etkiledi. Spesifik olarak, GO-BP kategorisi 2.450 maddeyi kapsıyordu ve bunların 1.926'sı istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi. Moleküler fonksiyon (GO-MF) kategorisi 184 öğe tanımladı ve 117'si istatistiksel anlamlılık gösterdi. Hücresel bileşen (GO-CC) kategorisinde 149 madde ortaya çıktı ve bunlardan 59'u istatistiksel olarak anlamlıydı (Şekil 5).

KEGG zenginleştirme analizi
KEGG yol zenginleştirme analizi, 10 ana hedefle ilişkili toplam 156 yol tanımladı ve bu yolların 119'u istatistiksel anlamlılık gösterdi. Rakamlar, en yüksek zenginleştirme puanlarına sahip ilk 20 yolu göstermektedir (Şekil 6). Bazı ilişkili hastalıkların çıkarılması, QZF ve depresyon için anahtar yollar olduğu tahmin edilen HIF-1 ve JAK-STAT sinyal yolları olmak üzere iki sinyal yolu bıraktı.

QZF ve Depresyon için ana hedef yol ağları
QZF ile depresyon üzerindeki etkileri arasındaki mekanik ilişkiyi aydınlatmak için, önemli bir TCM-bileşik-hedef-yol etkileşim ağı geliştirdik (Şekil 7). Ağ analiz yazılımını kullanarak, ilişkili hedefleriyle birlikte en önemli p değerine sahip sinyal yolunu görselleştirdik. Ortaya çıkan ağ grafiği 93 düğüm ve 218 kenardan oluşuyordu. Ayrıca, özellikle HIF-1 ve JAK-STAT çekirdek sinyal yollarına odaklanarak, anahtar genleri ve bunlara karşılık gelen aktif bileşikleri temsil etmek için bir Sankey diyagramı oluşturduk (Şekil 8).

Moleküler yerleştirme
Bileşiğin hedef özgüllüğünü doğrulamak için moleküler yerleştirme analizi benimsendi. Bu teknik, bir ligand ile protein hedefi arasındaki bağlanma afinitesini değerlendirir, burada daha düşük bağlanma enerjisi büyüklükleri, ligandın bağlanma bölgesine³³ daha güçlü bir etkileşimi ve daha yakın bir etkileşimi gösterir. Sonuçlar, bağlanma enerjilerinin HIF1A ve Glycyrrhiza flavonol A için -8.7 kcal/mol, STAT3 ve Ginsenoside rh2 için -8.5 kcal/mol, BCL2 ve Isolicoflavonol için -7.6 Kcal/mmol, MTOR ve Licochalcone B için -6.8 Kcal/mol, AKT1 ve Kaempferol için -6.7 Kcal/mol ve IL6 ve Linolenik asit için -5.2 Kcal/mol olduğunu ortaya koydu.

Genel olarak, moleküler yerleştirme sonuçları, bileşiklerin hedefleri için güçlü bir bağlanma afinitesi sergilediğini gösterdi. Her proteinin bağlanma enerjisi şu şekilde görselleştirilir: beyaz karikatür deseni protein reseptörünü temsil eder, mavi olan küçük moleküllü liganddır, sarı noktalı çizgi ligand ve reseptör arasında oluşan hidrojen bağını gösterir, yeşil, protein reseptörü ile küçük moleküllü ligand arasındaki hidrojen bağının bağlanma bölgesini temsil eder, ve sayılar hidrojen bağ mesafelerini gösterir, bu da ligand ile reseptör arasındaki bağlanmanın oldukça kararlı olduğunu ima eder (Şekil 9)³⁴.

Şekil 1: Deney fareleri için gruplandırma ve davranış testlerinin akış şeması. Kısaltmalar: CRS = kronik kısıtlama stresi; QZF (Q) = qiangzhifang; F = fluoksetin; OFT = açık alan testi; FST = zorunlu yüzme testi; SPT = sükroz tercih testi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 2: QZF'nin CRS ile indüklenen sıçan depresyonu modeli üzerindeki etkileri. (A) 0. gün ve 28. günde sükroz tüketim seviyesi (%) (B) 0. gün ve 28. günde vücut ağırlığı (g). (C) 4. haftadaki açık alan testinde sıçan yörüngelerinin çizimi. (D) 0. ve 28. günlerde açık alan toplam mesafesi. (E) 4. haftada her grupta OFT'nin merkezi bölgesinde kalış süresi. ** P < 0.01, F ve QZF grupları arasında CRS grubuna göre anlamlı bir fark olduğunu gösterir. (F) 4. haftada her grupta FST hareketsizlik süresi (%) * P < 0.01, F grubu ile CRS grubu arasında anlamlı bir fark olduğunu gösterir. P < 0.001, QZF grubunun SRC grubuna göre anlamlı farklılıklar gösterdiğini göstermektedir. Kısaltmalar: CRS = kronik kısıtlama stresi; QZF = qiangzhifang. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 3: QZF-Compound-Target ağı. Yeşil üçgenler, QZF'deki geleneksel Çin ilaçlarını gösterir; daireler geleneksel Çin ilaçlarının bileşenlerini gösterir; Eşkenar dörtgenler hedefleri belirtir. Pembe oklar, birkaç Çin bitkisel ilacının ortak bileşenlerini göstermektedir. A (MOL000211) Bai shao ve Zhi gan cao ile ilgilidir; B (MOL000358) Bai shao, Chuan bei mu, Gu zhi ve Ren shen ile ilişkilidir; C (MOL000359) Bai shao, Chuan bei mu ve Gui zhi ile bağlantı kurar; D (MOL000422) Bai shao, Zhi gan cao ve Ren shen ile ilgilidir; E (MOL000492) Bai shao ve Gu zhi ile ilgilidir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 4: Kesişim hedeflerinin belirlenmesi ve çekirdek hedeflerin taranması. (A) QZF ve depresyonun ortak hedeflerinin Venn şeması. Açık yeşil daireler, QZF'deki aktif bileşenlerin hedef proteinlerini temsil eder; Mavi daireler, depresyon ile ilişkili proteinleri gösterir. İki rengin kesiştiği örtüşen alanlar, toplam 612 olan paylaşılan proteinleri göstermektedir. (B) ÜFE QZF ve depresyon ağı. (C) MCODE analizi. (D) İlk 10 temel hedef. Kısaltmalar: QZF = qiangzhifang; PPI = protein-protein etkileşimi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 5: Ortak hedeflerin GO zenginleştirme analizi için histogram. Yeşil çubuklar biyolojik süreçleri temsil eder; kırmızı çubuklar moleküler fonksiyonları temsil eder; Mavi çubuklar hücresel bileşenleri temsil eder. Her çubuğun yüksekliği, karşılık gelen GO terimiyle ilişkili gen sayısını yansıtır. Kısaltma: GO = Gen Ontolojisi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 6: Depresyonda QZF'nin terapötik hedeflerinin KEGG zenginleştirme yolları. (A) P değerine göre sıralanmış ilk 20 yolun çubuk grafiği. (B) İlk 20 yolun kabarcık grafiği: nokta boyutu gen sayısını gösterir; renk yoğunluğu P değeri önemini yansıtır. (C) KEGG yollarının işlevsel açıklaması. Kısaltma: KEGG = Kyoto Genler ve Genomlar Ansiklopedisi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 7: TCM-bileşik-hedef-yolunun etkileşim ağı. Kırmızı, QZF ve depresyonu belirtir, mor sinyal yollarını, yeşil çekirdek yol proteinlerini belirtir, sarı, QZF içindeki geleneksel Çin ilaçlarını tanımlar ve mavi, kurucu bitkisel bileşikleri belirtir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 8: HIF-1 ve JAK-STAT sinyal yollarına dayalı olarak QZF'nin antidepresan etkisi için TCM-bileşik-hedef-yolunun Sankey diyagramı. Kısaltmalar: QZF = qiangzhifang; TCM = Geleneksel Çin tıbbı; HIF-1 = hipoksi ile indüklenebilir faktör-1; JAK-STAT = Janus ile aktive edilen kinaz sinyal dönüştürücüleri ve transkripsiyon aktivatörleri. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 9: Moleküler yerleştirme doğrulama sonuçları. (A) QZF'nin temsili bileşenleri ile hedef protein molekülleri arasındaki bağlanma enerjisinin (kcal/mol) ısı haritası: (B) Kenetlenme durumunun görselleştirilmesi. Kısaltma: QZF = qiangzhifang. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 1: QZF geleneksel Çin tıbbı granüllerinin hazırlanması. Kısaltma: QZF = qiangzhifang. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

CRS, hayvan depresyon modelleri oluşturmak için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Bu model, insan yaşamında karşılaşılan kronik psikolojik stresi taklit eder ve sıçanlarda depresyon benzeri davranışlara neden olur³⁵. Bu çalışmada, sıçan kısıtlama tüpü şeffaf plastikten yapılmıştır ve deney sırasında net gözlem sağlarken hayvan güvenliğini de sağlamıştır. Şeffaf tüp, yaklaşık 18 cm uzunluğunda ve 6 cm çapındaydı ve sıçanlar için yeterli hava akışı sağlamak için yanlar ve kapak boyunca eşit olarak dağıtılmış, her biri 1 cm çapında çok sayıda havalandırma deliğine sahipti. Stresli sıçanlar, depresyonun karakteristik davranış değişiklikleri ile birlikte uyuşukluk ve camsı gözler gibi depresif belirtiler sergiledi. Spesifik olarak, bu değişiklikler OFT'de azalmış motor aktiviteyi, FST'de uzun süreli hareketsizlik süresini ve SPT'de azalmış sükroz tüketimini içeriyordu. Bu davranışsal belirtiler, klinik depresyonu olan hastalarda gözlenen bradikinezi, anhedoni ve ilgi kaybına çok benzer.

Depresyonun karmaşık patolojik mekanizmalarının incelenmesi bağlamında, ağ farmakolojisi ve moleküler yerleştirme teknolojisinin kombinasyonu, depresyon tedavisinde geleneksel Çin tıbbı bileşiklerinin moleküler mekanizmalarını analiz etmek için yenilikçi bir strateji sağlar. Bu çalışma, depresyon tedavisinde HIF1A, STAT3, BCL2, MTOR, AKT1 ve IL6'yı QZF'nin temel hedefleri olarak tanımladı. Bu hedefler öncelikle HIF-1 ve JAK-STAT sinyal yollarında zenginleştirildi. Bu iki sinyal yolu, nöroinflamasyon, oksidatif stres ve apoptoz gibi depresyonun temel patolojik süreçlerinde merkezi bir rol oynar.

Hücresel oksijen metabolizması için merkezi düzenleyici mekanizma olarak hizmet eden HIF-1 sinyal yolu, nöroproteksiyon, antioksidan stres tepkileri ve anjiyogenez³⁶ dahil olmak üzere çeşitli fizyolojik süreçlerde çok önemli bir rol oynar. Araştırmalar, depresyonu olan bireylerin beyin dokusunun, nöroinflamatuar yanıtların aktivasyonu ve nörotransmiterlerin dengesizliği ile yakından ilişkili olan belirgin bir hipoksik mikro çevre ve oksidatif stres hasarı sergilediğini göstermektedir³⁷. Semenza'nın araştırması, hipoksik koşullar altında, HIF-1α'nın vasküler endotelyal büyüme faktörü (VEGF), eritropoietin (EPO) ve mitokondriyal genler dahil olmak üzere oksijen metabolizması ve antioksidan savunma mekanizmaları ile ilişkili genleri yukarı regüle ettiğini göstermektedir. Sonuç olarak, bu mitokondriyal fonksiyonu geliştirir, beyin mikro damarlarının oluşumunu teşvik eder, beyin dokusuna oksijen iletimini arttırır ve reaktif oksijen türleri (ROS) birikimini azaltır³⁸.

Daha ileri deneysel çalışmalar, HIF-1α eksikliğinin oksidatif strese karşı nöronal duyarlılığı belirgin şekilde artırdığını ve böylece apoptotik sinyal yolunun³⁹ anormal aktivasyonunu tetiklediğini göstermektedir. Bu, nöronal apoptozda önemli bir artışa ve ilerleyici bilişsel gerilemeye yol açar. Buna karşılık, transgenik fare modellerinde nörona özgü HIF-1α aşırı ekspresyonu, hem nöronal sağkalımı hem de sinaptik yoğunluğu⁴⁰ önemli ölçüde artırır. Bu bulgular sadece HIF-1α'nın antioksidan savunma mekanizmasındaki kritik rolünü doğrulamakla kalmaz, aynı zamanda nöral plastisitenin yeniden modellenmesi ve sinaptik mimarinin optimizasyonu yoluyla beyin fonksiyonunu geliştirmedeki potansiyel terapötik önemini de vurgulamaktadır. Ayrıca, HIF-1 sinyal yolu, NF-κB sinyal iletim yolunu antagonize eder, bu da inflamatuar sitokinler IL-6 ve TNF-α'in üretiminde bir azalmaya, nöroinflamasyonun baskılanmasına ve potansiyel nöroprotektif ve antidepresan etkilerin sergilenmesine^{yol açar 41}.

Özellikle, QZF'nin aktif bileşenlerinden biri olan Glycyrrhiza flavonol A'nın antioksidan ve antienflamatuar özellikler sergilediği doğrulanmıştır. Bu çalışmada, moleküler yerleştirme verileri, liquiritigenin A'nın HIF-1α proteinine yüksek bir bağlanma afinitesi sergilediğini ve -8.7 kcal/mol'e ulaştığını ortaya koymaktadır. Bu bulgu, Glycyrrhiza flavonol A'nın, protein stabilitesini veya transkripsiyonel aktivitesini modüle ederek doğrudan HIF-1α'yı hedefleyebileceğini güçlü bir şekilde göstermektedir. Sonuç olarak, HIF-1 sinyal yolu içinde oksijen metabolizması ve antioksidan savunmada yer alan genlerin ekspresyonunu düzenler, böylece hipoksik koşullar altında nöronal sağkalımı arttırır ve depresyonla ilişkili nöral hasarı hafifletir.

JAK-STAT sinyal yolu, sitokin sinyal iletimi için merkezi merkez görevi görür ve inflamasyon regülasyonu, immün yanıt modülasyonu ve nöronal sağkalım dahil olmak üzere çeşitli biyolojik süreçlerde çok önemli bir rol oynar ^42,43. Kapsamlı araştırmalar, depresyonun patogenezinin, JAK-STAT sinyal yolu^44'ün düzensizliği ile karmaşık bir şekilde bağlantılı olduğunu göstermiştir. Dowlati ve ark. tarafından yapılan bir meta-analiz, sağlıklı kontrollerle karşılaştırıldığında, depresyonlu hastalarda IL-6 ve TNF-α gibi proinflamatuar sitokinlerin serum seviyelerinin önemli ölçüde arttığını ve depresif semptomların şiddeti ile pozitif korelasyon gösterdiğini ortaya koymuştur⁴⁵. Spesifik olarak, bu pro-enflamatuar faktörler JAK-STAT yolunu aktive edebilir ve böylece inflamatuar bir yanıt ortaya çıkarabilir. Bu süreç sadece nöronlara ve glial hücrelere doğrudan zarar vermekle kalmaz, aynı zamanda sinaptik yapı ve işlevi de tehlikeye atar ve sonuçta hastalarda bilişsel ve duygusal bozuklukları şiddetlendirir⁴⁶.

Ayrıca, JAK-STAT yolunun aşırı aktivasyonu, nöronal apoptoz ile güçlü bir şekilde ilişkilidir. Sürekli STAT3 fosforilasyonu, Kaspaz ailesinin üyeleri de dahil olmak üzere pro-apoptotik genlerin ekspresyonunu yukarı regüle eder ve sonuçta nöronal kayba neden olur. Ek olarak, bu yolun anormal aktivasyonu, hipokampal bölgedeki nörojenezi bozar ve sinaptik plastisiteyi azaltır, böylece nörofonksiyonel eksiklikleri şiddetlendirir⁴⁷. Bu çalışmada, QZF'nin önemli bir aktif bileşeni olan ginsenosid Rh2, moleküler yerleştirme analizinde STAT3 proteini ile önemli bağlanma afinitesi sergilemiştir. Bu bulgulara dayanarak, ginsenosid Rh2, STAT3 aktivasyonunu spesifik olarak inhibe ederek ve böylece pro-inflamatuar sitokinlerin üretimini ve salınımını azaltarak nöroinflamatuar yanıtları etkili bir şekilde hafifletebilir⁴⁸.

İki temel sinyal yolu olan HIF-1 ve JAK-STAT'a ek olarak, bu çalışma, QZF'nin antidepresan etkisi sırasında diğer aktif bileşenler ve hedefler arasındaki sinerjik etkileşimleri tanımladı. Kanonik bir anti-apoptotik protein olan BCL2, hücre sağkalımının sürdürülmesinde ve apoptotik sinyal yollarının baskılanmasında önemli bir rol oynar⁴⁹. QZF'de izolikoflavonol, BCL2 proteinini spesifik olarak hedefleyerek ve aktive ederek antioksidan ve anti-apoptotik özellikler sergiler, böylece nöronal apoptozu etkili bir şekilde inhibe eder, nöronları korur ve depresyonla ilişkili nöro-patolojik değişiklikleri iyileştirir. Ayrıca, depresyonu olan hastalarda anormal MTOR sinyal yolu, nöronal disfonksiyon⁵⁰ ile güçlü bir şekilde ilişkilidir. Çalışmalar, Licochalcone B'nin nöronal büyümeyi ve sağkalımı desteklediğini, MTOR sinyal yolu^51'i modüle ederek sinaptik plastisiteyi ve fonksiyonel bağlanabilirliği geliştirdiğini ve böylece bir antidepresan etki gösterdiğini göstermiştir. Ek olarak, güçlü antioksidan ve antienflamatuar aktiviteleri ile karakterize edilen doğal flavonoid kaempferol, AKT1 sinyal yolunu spesifik olarak aktive eder. Birden fazla anahtar aşağı akış molekülünün düzenlenmesi yoluyla, sadece nöronal sağkalımı teşvik etmekle kalmaz, aynı zamanda fonksiyonel iyileşmeyi hızlandırır, böylece QZF'nin antidepresan etkileri için ek moleküler hedef desteği sağlar.

Özetle, bu çalışma, depresyon tedavisinde QZF'nin terapötik yollarını, temel hedeflerini ve etkili aktif bileşenlerini tahmin etmek için ağ farmakolojisi ve moleküler yerleştirme kullanmıştır. QZF'nin antidepresan etkisi, bir sıçan depresyon modelinde doğrulandı, bu da HIF-1 ve JAK-STAT dahil olmak üzere çoklu sinyal yollarını modüle ederek ve nöroinflamasyon, oksidatif stres ve apoptoz gibi temel patolojik süreçleri hedefleyerek antidepresan etkilerini gösterebileceğini düşündürdü. Bu bulgu sadece depresyonun altında yatan patolojik mekanizmalar hakkındaki anlayışımızı derinleştirmekle kalmaz, aynı zamanda geleneksel Çin tıbbı formüllerinin depresyon tedavisinde uygulanması için teorik bir temel ve yeni terapötik hedefler sağlar. Ancak, bu çalışmanın bazı sınırlılıkları vardır. QZF'deki çoklu bileşenlerin sinerjik mekanizmaları tam olarak aydınlatılmayı beklemektedir ve bu bileşenlerin in vivo metabolik süreçleri ve etkileşimleri daha fazla araştırma gerektirmektedir. Gelecekteki araştırmalar, QZF'nin antidepresan etkileriyle ilişkili temel hedefleri ve yolları kapsamlı ve doğru bir şekilde tanımlamak için sıvı kromatografisi, yüksek verimli dizileme ve çoklu omik entegrasyonu gibi ileri teknolojilerle in vitro ve in vivo deneyleri entegre edebilir, böylece ağ farmakolojisi yoluyla yapılan tahminleri doğrulayabilir ve genişletebilir.

Yazarların beyan edebilecekleri herhangi bir çıkar çatışması yoktur.

Araştırma, Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (82374311), Geleneksel Çin Tıbbı Devlet İdaresi Üst Düzey Geleneksel Çin Tıbbı (TCM) Temel Teori Anahtar Disiplin İnşaat Projesi (zyyzdxk-2023118), Ulusal Geleneksel Çin Tıbbı Uzmanları Stüdyo İnşaat Projesi (Ulusal Çin Tıbbı Eğitim Mektubu No.75) ve Shandong Eyaleti Doğa Bilimleri Vakfı (ZR2022LZY016) tarafından desteklenmiştir. QZF granülleri, Shandong Geleneksel Çin Tıbbı Üniversitesi'ne bağlı Eczacılık Ürünleri Bölümü tarafından hazırlandı.