The immunomodulatory activity of Orthosiphon aristatus against atopic dermatitis: Evidence-based on network pharmacology and molecular simulations

يهدف البحث لاستكشاف النشاط المحتمل لنبات شارب القط السفوي ضد التهاب الجلد التأتبي. تم التعرف على المركبات النباتية من نبات شارب القط السفوي من خلال التحليل الكروماتوجرافي، ثم استمرت الدراسة في تحديد الهدف والشرح الوظيفي لاستكشاف الهدف المحتمل لنبات شارب القط السفوي. بعد ذلك، حددت الدراسة صيدلة الشبكة من البروتينات المشروحة أهداف البروتين للمركبات النباتية لنبات شارب القط السفوي. البروتين ذو المرتبة الأعلى وفقا لخوارزمية البينية والقرب، ثم يستمر في الالتحام الجزيئي ويتم التحقق من صحته من خلال تحليل الديناميكيات الجزيئية. كشف تحليل البيانات الكروماتوغرافية عن ستة وثلاثين مركبا، تصنف في الغالب على أنها حمض الكربوكسيل، والأسيلات الدهنية، والبوليفينول. عند تحديد هذه المركبات، كشف تحديد الهدف القائم على بيولوجيا الشبكة عن نشاطها الحيوي المحتمل في تعديل الالتهاب في التهاب الجلد التأتبي. ظهر عامل نخر الورم ألفا و بروستاغلاندين اتش/جي سينثاز 2 كأهداف محتملة على أساس مركزية المحور في شبكة تفاعل البروتين البروتين. لاحقا، أبرزت تحليلات الالتحام الجزيئي ستة عشر مركبا ذات نشاط مثبط جيد ضد هذين البروتينين. والجدير بالذكر أن محاكاة الديناميكيات الجزيئية كشفت أن ثلاثة مركبات من أصل المركبات الستة عشر المحتملة السابقة كانت أكثر عرضة للعمل كمثبط لعامل نخر الورم ألفا و للبروستاغلاندين اتش/جي سينثاز 2 بالإضافة إلى مثبطها الأصلي. هذه المركبات هي (1آر، 9آر)-5-سيكلوهيكسايل-11-(بروبايل سلفونايل)-7، 11-ديازاتريسايكلو] 7.3.1.02,7 [ترايديكا-2,4-داين-6-1، ويعرف أيضا باسم زينك8297940، كأفضل مثبط لعامل نخر الورم ألفا مع "دي إل-ليوسين أمايد" و بينازول بي كمثبط محتمل للبروستاغلاندين اتش/جي سينثاز 2. تشير هذه النتائج إلى أن نبات شارب القط السفوي قد يمارس تأثيرات علاجية ضد التهاب الجلد التأتبي عن طريق التحكم في الالتهاب من خلال مسارات إشارات عامل نخر الورم ألفا و بروستاغلاندين اتش/جي سينثاز 2. To explore the potential activity of Orthosiphon aristatus (OA) against atopic dermatitis (AD). Phytocompounds from OA were identified through chromatography analysis, then continued to target identification and functional annotation to explore the potential target of OA. Then, network pharmacology from annotated proteins determined protein targets for OA phytocompounds. Protein with highest rank according to the betweenness and closeness algorithm then continued to molecular docking and validated through molecular dynamics analysis. Chromatography data analysis revealed thirty-six compounds, predominantly classified as carboxylic acid, fatty acyls, and polyphenols. Upon identifying these compounds, network biology-based target identification revealed their potential bioactivity in modulating inflamma