H NMR技術を用いたマウスPolygonatum sibiricum由来多糖類抽出物のメタボロミクス研究

Metabolomics study of polysaccharide extracts from Polygonatum sibiricum in mice based on H NMR technology.

• Tingting Li
• Sheng Xu
• Jianli Bi
• Shengtang Huang
• Baolei Fan
• Chunqi Qian

抄録

背景:

Polygonatum sibiricum Liliaceae の多年草は、一般的に使用される薬と食品の同族植物として、2000 年の歴史を持つ古代から漢方薬の臨床の実践で広く使用されています。主な有効成分として、P. sibiricum多糖類は、血糖値の低下や抗腫瘍、抗酸化、肝臓保護などの重要な薬理作用を持っています。

BACKGROUND: Polygonatum sibiricum Liliaceae perennial herb, as a commonly used medicine and food homologous plant, has been widely used in clinical practice of Chinese medicine since ancient times, with a history of 2000 years. As the main active ingredient, P. sibiricum polysaccharides have important pharmacological effects in blood sugar reduction and antitumor, antioxidant and liver protection.

結果:

P. sibiricum多糖類のマウスモデルを用いて、H NMRを併用して、マウス組織および血液中の代謝調節機構を調べた。肝臓における対照群と薬剤群の代謝物マップには有意な変化が認められた。主な微分代謝物は、グルコース6-リン酸、イノシトール、ラクトース、グルタミルグリシン、ガラクトース、ラムノース、シス-アコニット酸、ヒスチジンであり、H NMRによる代謝検出とP. sibiricumの代謝特性には明確な相関関係があることが示された。全代謝分析で得られた共通の微分代謝物は、3-ヒドロキシ酪酸、d-リボース、アデノシンリン酸、イノシトール、フルクトース6-リン酸、ヒスチジン、アスパラギン酸、シス-アコニット酸であった。

RESULTS: Mouse models of P. sibiricum polysaccharides were used in combination with H NMR to investigate the metabolic regulation mechanism in mouse tissue and blood. The metabolite maps of the control group and the drug group in the liver had significant changes. The main differential metabolites were glucose 6-phosphate, inositol, lactose, glutamylglycine, galactose, rhamnose, cis-aconitic acid and histidine, indicating that there was definite correlation between the metabolic detection based on H NMR and the metabolic characteristics of P. sibiricum. The common differential metabolites obtained by overall metabolism analysis were 3-hydroxybutyric acid, d-ribose, adenosine phosphate, inositol, fructose 6-phosphate, histidine, aspartic acid and cis-aconitic acid.

結論:

この作品は、新しい疾患の治療ターゲットを提供し、診断と予後の指標として使用することができる代謝経路と組み合わせた代謝状態の同定のための基礎を形成しています。

CONCLUSIONS: This work forms the basis for identification of metabolic states combined with metabolic pathways, which could be used as diagnostic and prognostic indicators, providing therapeutic targets for new diseases. © 2020 Society of Chemical Industry.

© 2020 Society of Chemical Industry.