Leberfibrose bei Ratten: Danggui-Baishao hemmt den PI3K/ Akt/ NF-?B-Signalweg
Veröffentlicht am: 04.10.2026 um 02:39 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die Verbindung traditioneller pflanzlicher Rezepturen mit modernen analytischen Methoden gewinnt in der pharmakologischen Forschung zunehmend an Bedeutung. Eine Untersuchung der Gansu University of Chinese Medicine unter Leitung eines Teams um Zhang Zhihong widmet sich der Wirkung des Pflanzenpaares Danggui-Baishao bei Tetrachlorkohlenstoff-induzierter Leberfibrose in Ratten.
Mittels eines netzwerkpharmakologischen Ansatzes analysierten die Wissenschaftler die biologischen Mechanismen und identifizierten den Signalweg über PI3K/Akt/NF-?B als zentralen Faktor für die beobachteten Effekte.
Senkung von Leberwerten und Entzündungsmarkern
In den Versuchsreihen der Gansu University of Chinese Medicine zeigte der Einsatz von Danggui-Baishao deutliche Auswirkungen auf biochemische Parameter.
Die Verabreichung führte zu einer Absenkung relevanter Serumwerte: Neben den Enzymen ALP, AST und ALT gingen auch Indikatoren für fibrotische Gewebeveränderungen wie Col-IV, PCIII, HA und LN zurück. Darüber hinaus verringerten sich die Konzentrationen hepatischer Entzündungsmarker, namentlich der Zytokine IL-6, IL-1? sowie TNF-?.
Western-Blot-Analysen bestätigten spezifische Regulierungen innerhalb zellulärer Kaskaden. Die Behandlung senkte die Werte von TLR4, p-PI3K, p-AKT, NF-?B p65 sowie p-NF-?B p65, während der Gehalt an I?B? zunahm. Dieser Verlauf verdeutlicht die hemmende Wirkung der pflanzlichen Wirkstoffkombination auf den entzündungsfördernden Signalweg.
Zielstrukturen und molekulare Netzwerke
Im Rahmen der netzwerkpharmakologischen Modellierung identifizierten die Forscher der Gansu University of Chinese Medicine 19 im Blut nachweisbare Bestandteile.
Wer pflanzliche Rezepturen nicht nur beschreiben, sondern mechanistisch belegen will, findet in dieser Studie ein sauberes Vorgehen: erst Netzwerkpharmakologie zur Target-Auswahl, dann Molekulardocking zur Substanz-Eingrenzung, schließlich Transkriptomik und Metabolomik zur Bestätigung. Der kostenlose Leitfaden führt Sie in drei Schritten durch genau diese Pipeline — von den 453 Schnittstellen bis zu den 11 Kerngenen und 8 Kernmetaboliten. Methodik-Leitfaden jetzt anfordern
Der anschließende Datenabgleich ergab 608 Zielstrukturen der Inhaltsstoffe von Danggui-Baishao gegenüber 6711 Targets, die mit Leberfibrose assoziiert sind, woraus sich 453 Schnittstellen ergaben. Als primäre Zielstrukturen stachen dabei Proteine wie AKT1, IL6, HSP90AA1, TNF, BCL2, IL1?, TLR4, PIK3R1, BCL2L1 sowie MTOR hervor.
Ergänzende Molekulardocking-Analysen ermittelten konkrete Einzelsubstanzen als wirksame Bestandteile. Dazu zählten Kaempferol (C9), Benzoylpaeoniflorin (C13), Albiflorin (C12), Paeoniflorin (C6) und Ligustilid A (C18), die ausgeprägte Bindungseigenschaften an die definierten Zielmoleküle aufwiesen.
Transkriptomische und metabolische Profile
Um die Effekte auf Gen- und Stoffwechselebene detailliert zu erfassen, kombinierte die Arbeitsgruppe transkriptomische und metabolomische Analysen. In der Transkriptomik zeigten sich 1347 differentiell exprimierte Gene (DEGs) beim Vergleich zwischen Kontroll- und Modellgruppe, wovon 1039 hoch- und 308 herunterreguliert waren.
Viele TCM-Rezepturen scheitern an der Beweislast: kein klares Wirkprinzip, keine belastbaren Zielstrukturen, keine Einordnung gegenüber der Schulmedizin. Diese Untersuchung zeigt am Beispiel von Danggui-Baishao bei CCl4-induzierter Leberfibrose, wie sich ein Wirkmechanismus über den PI3K/Akt/NF-?B-Signalweg molekular belegen lässt — inklusive der Western-Blot-Befunde zu TLR4, p-PI3K, p-AKT und I?B?. Wirkmechanismus-Leitfaden jetzt sichern
Im Vergleich der Modellgruppe mit der mit Danggui-Baishao behandelten Gruppe wurden 404 DEGs registriert, aufgeteilt in 181 hoch- und 223 herunterregulierte Gene. Insgesamt ließen sich 97 gemeinsame DEGs feststellen.
Die metabolomische Untersuchung wies parallel 94 Differenzmetaboliten nach, darunter 59 erhöhte und 35 erniedrigte Verbindungen. Aus diesen multiomischen Datensätzen filterten die Wissenschaftler der Gansu University of Chinese Medicine schließlich 11 Kerngene sowie 8 Kernmetaboliten heraus, die die molekulare Reaktionskette der Formulierung maßgeblich charakterisieren.
