Objectives The network pharmacological study on herbal remedies in Traditional Chinese Medicine (TCM) is actively being carried out based on the TCM databases such as TCMID and TCMSP. It is necessary to select Sasang Constitution-specific (SC-s) herbs from these databases in order to study the prescriptions in Sasang Constitutional Medicine. Methods SC-s herbs and their processing types listed in "Dongyisusebowon Sinchukbon" were searched from TCMID and TCMSP. Results and Conclusions 1. There were total 144 herbs (Soeum 47, Soyang 37, Taeeum 44, Taeyang 16 specific herbs) listed in "Dongyisusebowon Sinchukbon". 2. There were total 130 herbs (Soeum 43, Soyang 37, Taeeum 42, Taeyang 8 specific herbs) searched from TCMID, and total 92 herbs (Soeum 31, Soyang 30, Taeeum 27, Taeyang 4 specific herbs) from TCMID. 3. In some cases, the name given in "Dongyisusebowon Sinchukbon" was different from that in TCMID and TCMSP. It was needed to be careful during the searching process. 4. Although the processing form of some herbs could be searched, there was a significant reduction in the herbal compound information compared to the raw form. It is necessary to reconsider whether or not to use the processing form. 5. Herbal scientific names given in TCMID and TCMSP or used in China and Korea were different each other in some cases. Additional screening process among such herbs would be required based on the efficacy of herbs used in clinical field.
The purpose of this study was is to understand how the network pharmacology databases of traditional medicine in China are established and provide suggestion for successful implementation in Traditional Korean Medicine. We searched for network-pharmacology-related TCM Databases provided on the internet, and analysed their contents. Then, we compared herbs related to Sasang with herbs of the TCM Databases. We chose 8 network-pharmacology-related TCM Databases. They shared information about compounds, herbs, formulae, drugs, targets and diseases, and provided interaction networks between these components. In comparison with herbs related to Sasang, TCMSP Database did not have information about 99 herbs in total, and 25 herbs included in major Sasang formulae. The implications and recommendations for Traditional Korean Medicine researches were discussed. Based on the results of this primary study, more related studies should be carried out in the future.
Objectives : Network pharmacology analysis is commonly used to investigate the synergies and potential mechanisms of multiple compounds by analyzing complex, multi-layered networks. We used TCMSP and BATMAN-TCM databases to compare results of network pharmacological analysis between White Ginseng(WG) and Red Ginseng(RG). Methods : WG and RG were compared with components and their target molecules using TCMSP database, and compound-target-pathway/disease networks were compared using BATMAN-TCM database. Results : Through TCMSP, 104 kinds of target molecules were derived from WG and 38 kinds were derived from RG. Using the BATMAN-TCM database, target pathways and diseases were screened, and more target pathways and diseases were screened compared to RG due to the high composition of WG ingredients. Analysis of component-target-pathway/disease network using network analysis tools provided by BATMAN-TCM showed that WG formed more networks than RG. Conclusions : Network pharmacology analysis can be effectively performed using various databases used in system biology research, and although the materials that have been reported in the past can be used efficiently for research on diseases related to targets, the results are unreliable if prior studies are focused on limited or narrow research areas.
Objectives : To explore the associated potential pathways and molecular targets of Hwangryunhaedok-tang(HHT) by the approaches of network pharmacology and bioinformatics in traditional chinese medicine(TCM). Methods : Hwangryunhaedok-tang constituent drugs(Coptidis Rhizoma, CR; Scutellariae Radix, SR; Phellodendri Cortex, PC; Gardeniae Fructus, GF) and their processing types were searched from TCM systems pharmacology(TCMSP). The databases of TCMSP, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(KEGG), MCODE and STRING were used to gather information. The network of bioactive ingredients and target gene was constructed by Cytoscape software(version 3.8). Results : A total of 94 HHT active compounds(CR, 12; SR, 35; PC, 33; GF, 14, respectively) were found, and HHT were identified by TCMSP. Applications of KEGG and MCODE analysis indicates that total of 6 bioactive ingredients in the top 10% ranking were obtained and 32 diseases of HHT were screened. The molecular pathway analysis revealed that HHT exerts cancer, inflammation and cerebrovascular diseases effects by acting on several signaling pathway. In addition, HHT found that three genes(e.g. SPIN1, TRIM25, and APP) correlate with the aforementioned diseases. Conclusions : This study showed that network pharmacology analysis is useful to elucidate the complex mechanisms of action of HHT.
Objectives : Saposhnikoviae Radix (SR) and Glehniae Radix (GR) have been frequently used in traditional medicine to treat diseases related to 'wind' syndrome, but there have been cases where it has been mixed in a state where the plant of origin is not clear. In this study, to select materials for conducting preclinical cerebral infarction research, the network pharmacology analysis method was used to select suitable medicinal materials for the study. Methods : In this study, a Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP) based network pharmacology analysis method was used, and oral bioavailability (OB), drug likeness (DL), Caco-2 and BBB permeability were utilized to select compounds with potential activity. For the values of each variable used in this study, OB ≥ 20%, DL ≥ 0.18, Caco-2 ≥ 0, and BBB ≥ -0.3 were applied, then networks of bioactive compounds, target proteins, and target diseases was constructed. STRING database was used to construct a protein-protein interaction network. Results : It was confirmed that SR rather than GR has various target proteins and target diseases based on network pharmacological analysis using TCMSP database. And it was analyzed that the bioactive compounds only in SR act more on neurovascular diseases, and both drugs are expected to be effectively used for cardiovascular diseases. Conclusions : In our future study, SR will be used in an ischemic stroke mouse model, and the mechanism of action will be explored focusing on apoptosis and cell proliferation.
Objectives: Dementia is a disease in which a person maintains a normal intellectual level during the growth period, but has acquired cognitive impairment and personality change. In this study, we tried to check whether the network pharmacology analysis method is useful in the search for herbal medicine resources for the treatment of dementia. Methods: The Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP) database is a database frequently used in Chinese medicine research. We used the TCMSP to identify herbal medicines and their molecular targets that can be used for dementia by using network pharmacology research methods. Results: It was possible to select 28 types of components that are expected to be active by applying them to the living body, and 75 types of targets that these components act on were secured. In addition, 16 kinds of drugs were identified by checking the drugs containing 28 kinds of ingredients, and it was found that Radix Salviae contained 2 kinds of the selected 28 kinds of ingredients. Conclusions: Through this study, we were able to identify ingredients, drugs, and targets that can be used for basic and clinical research on dementia.
시스템 약리학적 분석을 통해 대회향(Anisi Stellati Fructus)의 활성성분 스크리닝, 표적유전자 확보 및 관련 질병과의 네트워크를 구축한 후 대회향의 항균작용을 중점적으로 분석하였다. Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology (TCMSP) Database 와 Analysis Platform을 통해 대회향의 잠재적 활성성분 49개를 확보하였으며, 그 중 설정한 조건에 부합하는 9개 활성성분을 스크리닝 하였다. TCMSP Database는 활성성분의 약물 동태학적 특성 및 약물-표적-질병 간의 관련성을 네트워크 수준에서 파악할 수 있는 획기적인 in silico적 접근을 가능하게 해준다. 활성성분과 반응하는 201개의 유전자 정보를 UniProt database를 통해 확인하고, 취합한 유전자들이 관여하는 348개의 생물학적 과정을 David 6.8 Gene Functional Classification Tool에서 확보하였다. Chemokine ligand 2, Interleukin-10, Interleukin-6, Tumor Necrosis Factor를 포함한 총 47개의 유전자가 항균작용에 관여하였고 이들을 표적으로 하는 luteolin, kaempferol, quercetin 등이 대표적 항균 관련 활성성분이었다. 이와 같이 확보된 데이터는 연구 재료 선정에 정확성과 시간, 노력, 비용 절감의 효과를 제공함과 더불어 추후 실험적 증명으로 이어져 감염병의 예방과 치료 전략에 과학적인 근거를 제시할 수 있을 것이다.
Objectives : This study is a pharmacological network approach, aimed to identify the potential active compounds contained in Curcumae Radix, and their associated targets, to predict the various bio-reactions involved, and finally to establish the cornerstone for the deep-depth study of the representative mechanisms. Methods : The active compounds of Curcumae Radix have been identified using Traditional Chinese Medicine System Pharmacology Database and Analysis Platform. The UniProt database was used to collect each of information of all target proteins associated with the active compounds. To find the bio-metabolic processes associated with each target, the DAVID6.8 Gene Functional classifier tool was used. Compound-Target and Target-Pathway networks were analyzed via Cytoscape 3.40. Results : The target information from 32 potential active compounds of Curcumae Radix was collected through TCMSP analysis. The active compounds interact with 133 target genes engaging in total of 885 biological pathways. The most relevant pathway was the lipid-related metabolism, in which 3 representative active compounds were naringenin, oleic acid, and ${\beta}-sitosterol$. The mostly targeted proteins in the lipid pathway were ApoB, AKT1 and PPAR. Conclusions : The pharmacological network analysis is convenient approach to predict the overall metabolic mechanisms in medicinal herb research, which can reduce the processes of various experimental trial and error and provide key clues that can be used to validate and experimentally verify the core compounds.
Objectives : The purpose of this study was to confirm whether Codonopsis Radix(CR) could be used in the same way for expected indications or diseases of adaptation instead of Ginseng Radix(GR), which acts as a principal herb in Sagunja-tang. Methods : The Traditional Chinese Medicine Systems pharmacology(TCMSP), a database for the study of systems biology related to Chinese medicine, screened potential active compounds in each quartet. By searching for all the proteins that each compound provides, the target of Sagunja-tang with GR(GRST) and the target of Sagunja-tang with CR(CRST) were compared using the network analysis method, and the top ranked target of each serving was selected. Results : Through TCMSP, a Chinese medicine database, the potential effective ingredients of GRST or CRST screened, and the target proteins related to these substances were found to be the most affected by Glycyrrhizae Radix et Rhizome, an herbal medicine mixed in Sagunja-tang, and the target diseases were the same. And the same were found for the target protein, gene and target diseases of GRST and CRST. Conclusions : The prescription with similar composition is likely to have similar network pharmacology analysis results, and the analysis result may be controlled by the herbal medicines which are assumed to be the main function. Therefore, rich and reproducible basic studies is more important because network pharmacological studies can be dominated by data that has been done a lot of previous studies.
Objectives : The root of Salvia miltiorrhiza, known as 'Dansam (DS, 丹參)', is used for and treating cardiovascular diseases based on its efficacy of promoting blood circulation and breaking through a blood stasis. In this study, we would like to see if DS could be effectively used for stroke from the perspective of network pharmacology. Methods : The analysis was conducted using Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP) database to derive the main active compounds of DS and identify the mechanism of each compound acting on the human body. The networks between compounds, target protein and disease were expressed through Cytoscape. Protein-protein interaction (PPI) analysis was performed using STRING database. Results : Fifty two active compounds of DS were identified by screening the ingredients of DS through TCMSP. Based on the networks of these compounds with target protein and disease, it can be said that DS might be effective for preventing and treating stroke. PPI result showed that adrenergic receptor has many interactions among proteins, indicating its significance in stroke pathway. Conclusion : In this study, we derived target proteins and target diseases of DS that could be used in study of stroke. However, since it is uncertain if these targets can be controlled by DS extracts or not, we would like to confirm the results with further animal experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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