[저자] Yexiao Tang, Xiaobo Li, Yueming Yuan, Hongying Zhang, Yuanyuan Zou, Zhiyong Xu, Qin Xu, Jianping Song, Changsheng Deng, Qi Wang
Background Novel Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) is closely associated with cytokines storms. The Chinese medicinal herb Artemisia annua L. ( A. annua ) has been traditionally used to control many inflammatory diseases, such as malaria and rheumatoid arthritis. We performed network analysis and employed molecular docking and network analysis to elucidate active components or targets and the underlying mechanisms of A. annua for the treatment of COVID-19. Methods Active components of A. annua were identified through the TCMSP database according to their oral bioavailability (OB) and drug-likeness (DL). Moreover, target genes associated with COVID-19 were mined from GeneCards, OMIM, and TTD. A compound-target (C-T) network was constructed to predict the relationship of active components with the targets. A Compound-disease-target (C-D-T) network has been built to reveal the direct therapeutic target for COVID-19. Molecular docking, molecular dynamics simulation studies (MD), and MM-GBSA binding free energy calculations were used to the closest molecules and targets between A. annua and COVID-19. Results In our network, GO, and KEGG analysis indicated that A. annua acted in response to COVID-19 by regulating inflammatory response, proliferation, differentiation, and apoptosis. The molecular docking results manifested excellent results to verify the binding capacity between the hub components and hub targets in COVID-19. MD and MM-GBSA data showed quercetin to be the more effective candidate against the virus by target MAPK1, and kaempferol to be the other more effective candidate against the virus by target TP53. We identified A. annua ’s potentially active compounds and targets associated with them that act against COVID-19. Conclusions These findings suggest that A. annua may prevent and inhibit the inflammatory processes related to COVID-19.
All Keywords
【저자키워드】 COVID-19, molecular docking, network pharmacology, Artemisia annua L., Molecule dynamics, MM-GBSA, 【초록키워드】 Treatment, Inflammatory diseases, Apoptosis, Arthritis, Cytokines, molecular docking, quercetin, cytokine, docking, molecular dynamics, virus, binding free energy, rheumatoid arthritis, drug-likeness, MAPK1, Molecular dynamics simulation, free energy, malaria, Free energy calculations, Corona, network analysis, target, targets, novel, differentiation, predict, mechanism, binding, Target genes, Inflammatory response, Analysis, Inflammatory, TP53, therapeutic target, proliferation, Virus Disease, target gene, kaempferol, treatment of COVID-19, Compound, Chinese, GeneCards, OMIM, TCMSP database, component, KEGG, oral bioavailability, Prevent, effective, Result, performed, indicated, inhibit, were used, manifested, TTD, with COVID-19, 【제목키워드】 Treatment, Corona virus, network, disease, pharmacological mechanism, component,
배경 새로운 코로나 바이러스 질병 2019(COVID-19)는 사이토카인 폭풍과 밀접한 관련이 있습니다. 중국 약초인 Artemisia annua L. ( A. annua )는 전통적으로 말라리아 및 류마티스 관절염과 같은 많은 염증성 질환을 조절하는 데 사용되었습니다. 우리는 네트워크 분석을 수행하고 분자 도킹 및 네트워크 분석을 사용하여 활성 구성 요소 또는 표적과 COVID-19 치료를 위한 A. annua의 기본 메커니즘을 설명했습니다. 방법 A. annua의 활성 성분은 TCMSP 데이터베이스를 통해 경구 생체 이용률(OB) 및 약물 유사성(DL)에 따라 식별되었습니다. 또한 COVID-19와 관련된 표적 유전자는 GeneCards, OMIM 및 TTD에서 채굴되었습니다. 활성 성분과 표적의 관계를 예측하기 위해 화합물-표적(C-T) 네트워크가 구성되었습니다. COVID-19의 직접적인 치료 표적을 밝히기 위해 화합물-질병-표적(C-D-T) 네트워크가 구축되었습니다. 분자 도킹, 분자 역학 시뮬레이션 연구(MD) 및 MM-GBSA 결합 자유 에너지 계산이 A. annua와 COVID-19 사이의 가장 가까운 분자 및 표적에 사용되었습니다. 결과 우리 네트워크에서 GO 및 KEGG 분석은 A. annua가 염증 반응, 증식, 분화 및 세포자멸사를 조절함으로써 COVID-19에 대한 반응으로 작용함을 나타냈습니다. 분자 도킹 결과는 COVID-19에서 허브 구성 요소와 허브 타겟 간의 결합 능력을 검증하는 우수한 결과를 나타냈습니다. MD 및 MM-GBSA 데이터는 케르세틴이 표적 MAPK1에 의한 바이러스에 대한 더 효과적인 후보이고 kaempferol이 표적 TP53에 의한 바이러스에 대한 다른 더 효과적인 후보임을 보여주었습니다. 우리는 A. annua 의 잠재적 활성 화합물 및 COVID-19에 대해 작용하는 이들과 관련된 표적을 식별했습니다. 결론 이러한 결과는 A. annua가 COVID-19와 관련된 염증 과정을 예방 및 억제할 수 있음을 시사합니다.