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牛蒡子苷Arctiin通过激活NRF2通路拮抗骨关节炎软骨退变(下)

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(接上文)

二、主要结果:

3. Arctiin通过NRF2增强抗氧化效应

为阐明Arctiin的作用机制,研究团队进行了转录组测序分析,发现Arctiin处理后,细胞的氧化应激反应通路发生显著改变。后续实验验证表明,Arctiin能显著提升包括SOD1、SOD2、CAT、GPX1在内的多种关键抗氧化酶的基因与蛋白表达水平,并促进核心转录因子NRF2的表达及其核转位,从而有效清除IL-1β诱导的细胞内及线粒体活性氧(ROS)积累。尤为重要的是,当使用NRF2特异性抑制剂ML385后,Arctiin所介导的抗氧化及软骨保护效应被完全逆转,这确凿地证明了NRF2通路的激活是Arctiin发挥其药理作用的核心分子机制。


图5:牛蒡子苷通过激活NRF2介导的抗氧化特性预防骨关节炎

4. 构建GG-CD@ARC微载体实现长效释放

为解决Arctiin系统给药靶向性差、关节腔内半衰期短的技术瓶颈,本研究创新性地设计并构建了一种基于结冷胶-环糊精(Gellan Gum-Cyclodextrin)的药物递送系统——GG-CD@ARC微载体。通过扫描电镜(SEM)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和X射线衍射(XRD)等多种表征技术,确认了载体的成功制备及Arctiin的有效包载。体外释放曲线显示,该微载体能实现Arctiin的持续、缓慢释放,释放周期可达14天。此外,细胞增殖与活死染色实验证明,GG-CD@ARC载体具有良好的生物相容性,对软骨细胞无毒性作用。


图6:制备的GG-CD@ARC生物胶特性

5. 关节腔注射GG-CD@ARC促进软骨再生

在体内动物模型中,研究评估了不同给药方式的疗效。首先,腹腔注射Arctiin能有效缓解DMM手术诱导的小鼠软骨磨损、降低OARSI评分,并改善软骨下骨的异常硬化。更重要的是,在更为严峻的12周重度OA模型中,关节腔注射GG-CD@ARC微载体展现出卓越的长期疗效:它不仅显著提升了关节腔内COLII和NRF2的阳性细胞比例,有效促进了软骨基质的再生与修复,还在微观CT分析中显示出对软骨下骨 sclerosis 和骨赘形成的明显抑制作用,从而验证了该缓释微载体在临床治疗中,尤其是对于中晚期OA患者的巨大应用潜力。


图7:关节内注射GG-CD@ARC减轻小鼠软骨下骨硬化

二、点评:

本研究首次系统揭示了牛蒡子苷Arctiin通过激活NRF2通路拮抗OA软骨退变的分子机制,并创新性地构建了具有缓释功能的GG-CD@ARC微载体,实现了对重度OA的长期、局部治疗。这不仅为Arctiin作为潜在抗OA药物的开发提供了坚实依据,也为中药活性成分的现代剂型改造与临床转化提供了新思路。

未来研究可进一步探索:Arctiin与NRF2直接相互作用的分子结构基础;GG-CD@ARC在大型动物OA模型中的疗效与安全性;Arctiin与其他中药成分联用的协同效应。

TCMSP平台围绕系统药理学与网络药理学的技术体系,支持中药单味药、复方制剂及民族药等相关领域的研究工作。我们可提供从复方作用机制解析、多组学数据整合分析、计算模拟预测,到动物实验方案设计及结果验证的全流程方法学支持。

团队拥有自主构建的专业数据库资源与计算平台,在中医药复杂系统作用机制研究方面具备长期积累与项目实践经验。若您在相关课题的数据挖掘、机制阐释或研究方法设计等环节中需要进一步的探讨或协作,我们可提供相应的学术交流与技术辅助支持。

三、药代动力学评价(ADME)服务

1. 服务内容

针对小分子药物、生物制剂等,开展吸收、分布、代谢、排泄及毒性(ADME/T)的全面预测与评价,为药物筛选与优化提供数据支撑。

2.具体分析步骤

数据准备:收集药物分子结构文件(如 SMILES 格式、PDB 文件),确认评价需求(核心参数 / 全维度评价);

核心参数预测:利用 Schrödinger、Discovery Studio 等软件,预测胃肠道吸收速率、血浆蛋白结合率、血脑屏障穿透性等关键指标;

代谢与排泄分析:通过代谢酶亚型预测(CYP450 家族)、肾脏排泄率建模,明确药物代谢途径与排泄效率;

毒性评价:开展急性毒性、遗传毒性、肝脏毒性等预测,生成毒性风险等级评估:结果整合:汇总数据并进行统计学分析,生成可视化图表,撰写分析结论。

3.交付成果

ADME/T评价报告 1 份(含参数汇总表、毒性风险评估表)、可视化图表(吸收 / 代谢路径图)、原始数据文件。

4.服务类型



探索中药方剂的疗效机制,往往需要攻克多重研究壁垒:复方多成分的作用靶点与通路难以系统梳理,构建的调控网络繁杂无序,实验数据的整合与解读也面临诸多阻碍。

我们以网络药理学为核心技术支点,结合多组学整合分析手段,助力科研人员系统解析复方“成分-靶点-通路”的内在关联,将复杂的调控网络清晰可视化,精准定位核心作用机制;同时融合多维度组学数据,为研究结论提供更坚实的科学依据。

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