S'abonner

Modulatory effects of Xihuang Pill on lung cancer treatment by an integrative approach - 27/10/20

Doi : 10.1016/j.biopha.2020.110533 
Chunyu Li a, 1, Wei Chen a, 1, Mingyu Zhang a, Congen Zhang b, Bo Cao c, Bin Dong a, Shuya Qi a, Yujun Zhang a, Xiaofei Fei a, Xingjie Li d, RuiSheng Li d, Jiabo Wang e, , Guohui Li a,
a National Cancer Center/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, Beijing, 100021, China 
b Beijing Friendship Hospital, Capital Medical University, Beijing, 100050, China 
c Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu, 611137, China 
d Research Center for Clinical and Translational Medicine, Fifth Medical Center of Chinese PLA General Hospital, Beijing, 100039, China 
e China Military Institute of Chinese Medicine, Fifth Medical Center of Chinese PLA General Hospital, Beijing, 100039, China 

Corresponding author. Current address: No. 17 Panjiayuan Street South, Chaoyang District, Beijing, 100021, China.No. 17 Panjiayuan Street SouthChaoyang DistrictBeijing100021China⁎⁎Corresponding author. Current address: No. 100 West 4th Ring Middle Road, Fengtai District, Beijing, 100039, China.No. 100 West 4th Ring Middle RoadFengtai DistrictBeijing100039China

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

pages 9
Iconographies 9
Vidéos 0
Autres 0

Graphical abstract




Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

Xihuang Pill inhibited tumour growth without evident toxicity to internal organs in the Lewis lung cancer (LLC) -incubated mouse model.
11 differentially expressed metabolites that could reflect the effect of Xihuang Pill in lung cancer treatment were identified using untargeted metabolomics analysis.
The regulatory role of Xhuang Pill treatment for lung cancer by reversing potential metabolites associated with amino acids metabolism.
4 biomarkers were regulated by 107 components of Xihuang Pill acting directly on 13 key targets that associated with cancer.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Lung cancer has a rapidly increasing incidence and remains the highest ranked cancer in terms of mortality worldwide. Xihuang Pill(XHW), a famous four-herb traditional Chinese formulation, has been used to treat lung cancer in China for more than 100 years. It is usually prescribed as a complementary and alternative medicine for cancer therapy. However, the main active ingredients of XHW that treat lung cancer and their regulatory effects remain unclear. Here, we revealed modulatory effects effects of XHW on lung cancer in a mouse model of Lewis lung cancer (LLC) by a comprehensive strategy combining network pharmacology with metabolomics. The results demonstrated that XHW inhibited tumour growth in this model. Additionally, 11 differentially expressed metabolites were identified in the XHW group compared to those in the model group or normal group by untargeted metabolomics. They were enriched in amino acid-related metabolic pathways, and the top three pathways were phenylalanine metabolism; phenylalanine, tyrosine and tryptophan biosynthesis; and aminoacyl-tRNA biosynthesis. A total of 107 active components derived from Niuhuang, Shexiang, Ruxiang and Moyao, directly acted on 13 important targets (NR3C2, AKR1D1, MPO, PNP, NT5E, TAAR1, ADRB2, ADRB1, ADRA1A, ADRA2B, ADRA2A, MAOA and MAOB) to regulate 4 metabolites (L-phenylalanine, l-adrenaline, corticosterone and guanosine). Our results suggested that the key metabolites of XHW involved in the treatment of lung cancer were regulated by a multi-component and multi-target interaction network. This research elucidated the modulatory effect and therapeutic advantages of XHW treatment for lung tumours through an integrated approach.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Xihuang Pill, Lung cancer, Metabolomics, Network pharmacology, Modulatory effects


Plan


© 2020  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 130

Article 110533- octobre 2020 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Therapeutic effect of phycocyanin on acute liver oxidative damage caused by X-ray
  • Qi Liu, Wenjun Li, Song Qin
| Article suivant Article suivant
  • Radix Rehmanniae Praeparata promotes bone fracture healing through activation of TGF-? signaling in mesenchymal progenitors
  • Rui Xu, Cheng Luo, Qinwen Ge, Jun Ying, Peng Zhang, Chenjie Xia, Liang Fang, Huihui Xu, Wenhua Yuan, Taotao Xu, Shuaijie Lv, Hongting Jin, Peijian Tong, Kun Tian, Pinger Wang

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’achat d’article à l’unité est indisponible à l’heure actuelle.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.