Tóm tắt

Đây là nghiên cứu dựa trên phân tích cơ sở dữ liệu sẵn có, ứng dụng tích hợp dược lý mạng và ghép nối phân tử để đưa ra dự đoán về cơ chế phân tử tiềm năng của một số thảo dược trong hỗ trợ điều trị ung thư biểu mô tế bào gan.

Đối tượng nghiên cứu: Dữ liệu tin sinh học về thảo dược, hợp chất, mục tiêu và con đường tín hiệu được thu thập và phân tích từ các cơ sở dữ liệu thông qua máy tính.

Phương pháp nghiên cứu:

1. Thu thập và sàng lọc các vị thuốc Y học cổ truyền có tác dụng bảo vệ gan: thông qua tìm kiếm y văn, các nghiên cứu thực nghiệm (in vivo, in vitro) trước đây và sàng lọc in silico bằng danh sách gen PLS

2. Thu thập và sàng lọc các hợp chất có hoạt tính sinh học trong thảo dược: thông qua các cơ sở dữ liệu HIT, TCMSP với giá trị OB >= 30% và DL >= 0.18

3. Xác định mục tiêu chồng chéo của thảo dược và ung thư biểu mô tế bào gan: thông qua các cơ sở dữ liệu SwissTargetPrediction, TCMSP, BATMAN-TCM, HIT, HERB, DisGeNET, GeneCards, TTD và công cụ Venny

4. Xây dựng mạng tương tác protein - protein: thông qua công cụ STRING và Cytoscape

5. Phân tích các con đường truyền tín hiệu: thông qua nền tảng DAVID và Cytoscape

6. Xác thực cơ chế tiềm năng bằng ghép nối phân tử: thông qua cơ sở dữ liệu PubChem, Protein Data Bank, phần mềm Discovery Studio Visualizer, PyRx, PyMOL, Ligplot+

Thời gian và địa điểm nghiên cứu: Từ tháng 5/2025 đến tháng 5/2026 thông qua máy tính.