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Jun 04, 2024

Scientific Reports volume 12、記事番号: 9347 (2022) この記事を引用

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2 オルトメトリック

メトリクスの詳細

伝統医学で使用されるエレウシン インディカは、いくつかの癌細胞株に対して抗増殖活性を示します。 しかし、がん細胞において E. indica によって誘発される代謝産物の変化を評価するためのメタボローム研究はまだ不足しています。 本研究では、H1299、MCF-7、および SK-HEP-1 細胞株に対する E. indica の根画分 (R-S5-C1-H1) の抗がん効果を調査し、超音波を使用して処理されたがん細胞の代謝変化を分析しました。 -高速液体クロマトグラフィー高分解能質量分析 (UHPLC-HRMS)。 細胞代謝活性アッセイでは、R-S5-C1-H1 による処理後に 3 つのがん細胞株の細胞生存率が大幅に低下し、最大阻害濃度の半値は 12.95 μg/mL、15.99 μg/mL、および 13.69 μg であることが実証されました。 /mL、72時間でそれぞれ。 Hoechst 33342 および Annexin V 蛍光色素を使用した顕微鏡分析により、R-S5-C1-H1 で処理した細胞はアポトーシス細胞死を起こしたことが明らかになり、化学分析分析では、アポトーシスが R-S5-C1-H1 処理の 48 時間後に誘発されたことが示唆されました。 デコンボリューションした細胞メタボロミクスにより、トリアシルグリセロール、ホスファチジルコリン、ホスファチジルエタノールアミン、スフィンゴミエリン、セラミドなどの疎水性代謝産物が大幅に変化していることが明らかになり、R-S5-C1-H1によるアポトーシス誘導がリン脂質合成とスフィンゴ脂質代謝の調節を通じて起こっている可能性が示唆されました。 これらのメタボロームプロファイリングの結果は、E. indica の抗がんメカニズムに対する新たな洞察を提供し、治療介入後の分子事象の全体的な理解を促進します。

In the continuing battle of humans against cancer, which dates as far back as 3000 BC, the earliest written account of cancer is the description of breast cancer found in the Edwin Smith Papyrus1. Currently, cancer remains one of the leading causes of premature death among people aged between 30 and 69 years worldwide2,3. It is estimated that there were 19.3 million new cases in 20202 and almost 10.0 million deaths from cancer. Furthermore, the incidence of all cancers in Malaysia has been projected to almost double by 2040, from 48,639 to 86,666 new cases (2020)." href="/articles/s41598-022-13575-6#ref-CR4" id="ref-link-section-d279179327e580">4. 最近の治療法の進歩5にもかかわらず、この病気は現在のがん治療の限界により患者の生活の質に影響を及ぼし続けています。

世界保健機関によると、依然として多くの人々が主な医療資源として漢方薬に依存しています6。 したがって、植物は医療革命において重要な役割を果たします。 伝統的な中国医学では、ハーブはさまざまな病気の予防と治療に使用されてきました7。 例えば、中国当局は、感染力の高い新型コロナウイルス(SARS-CoV2)に感染した患者を保護し治療するために、伝統的な中国医学と西洋医学を併用することを奨励しており、このアプローチは現在までに効果的であることが証明されている8。 植物では、二次代謝産物は調節代謝に関与していないため、一次代謝の成分とは異なります。 むしろ、植物を捕食や微生物の侵入から守るために機能します9。 150,000 種を超える植物種に関する数十年にわたる植物化学的研究により、フェノール類、フラボノイド、テルペノイド、アルカロイド、硫黄含有化合物などの二次代謝産物が、さまざまな興味深い生物学的効果を及ぼすことが明らかになりました 10。 1981 年以来、処方された抗がん剤のほぼ 4 分の 3 (64.9 %) が植物由来となっています 11。 したがって、薬用植物は抗がん剤発見のための重要かつ信頼できる供給源とみなされています12、13、14。

メタボロミクスは、生物学的サンプル内の小さな代謝産物 (<1500 Da) の完全なセットの包括的な研究です15。 この技術は、遺伝子型と表現型の間のギャップを埋めることにより、生物のシステム生物学の見方を広げます 16,17。 メタボロミクスは、植物、動物、医学、食品の研究に広く応用されています。 核磁気共鳴 (NMR)、ガスクロマトグラフィー (GC)、質量分析 (MS) と組み合わせた液体クロマトグラフィー (LC) など、メタボロミクスに適用される技術の中で、LC-MS は元素組成の検出と決定に最適な技術です。誘導体化ステップなしで実行できるため、目的の分析物の分子式も確認できます。 さらに、クロマトグラフィー分離のための LC におけるソフトなイオン化と非広範囲な熱の適用により、プロファイリング中の化合物分解の可能性が減少します 18。 ハイスループットメタボロミクスを使用した治療薬の内因性および外因性代謝特性により、研究者はこれらの薬剤の有効性と安全性を評価できるようになります19。 がん研究では、メタボロミクス研究は包括的な情報を提供し、がん細胞の代謝変化の評価を通じてがんの発病と薬剤効果の根本的なメカニズムの理解を深めてきました 20,21。 したがって、抽出された代謝産物の同定と定量化により、試験サンプル中の外部刺激に対する反応のモニタリングが可能になります 22,23。

 18.2 MΩ-cm/methanol (MeOH)/chloroform was employed. Following this, the lower layer of the mixture was removed and vacuum-concentrated to obtain a semisolid crude extract./p> 50% were removed, and missing values were replaced by 1/5 of minimum positive values of the corresponding variables by default. The acquired data sets were log-transformed and Pareto-scaled prior to multivariable analyses to examine data distribution and identify outliers. Multivariate analyses of data including PCA, OPLS-DA, and hierarchical cluster analysis (heat map) were obtained. Subsequently, for OPLS-DA, the model examined internal relationships in matrix X-variables and response matrix Y. Model quality was estimated by R2X or R2Y values and Q2 values. To avoid OPLS-DA model over-fitting, an additional cross-validation tool (permutation test with Y variables randomized 100 times) was performed for each model. Goodness-of-fit parameters for the OPLS-DA model, R2X, R2Y, and Q2 were calculated (varying from 0 to 1). The R2Y and Q2 in the permutated test described the fitness of the data and the predictability of the derived model, respectively. In addition, the metabolite features (non-parametric t-test, p < 0.05) and corresponding fold changes (fold change threshold ≥ 2) showed how the selected differential metabolites varied between the treatment and control groups; these metabolites were selected and underwent further compound matching and analysis. In the current study, all metabolomics data analyses focused on the non-polar layer only and were performed on the positive ionization mode data sets, as the negative ionization mode revealed no significant differences (data excluded)./p> (2020)./p>