项目名称: 吉祥草中螺甾皂苷类化合物的抗肿瘤活性及基于线粒体途径的作用机制研究

项目编号: No.31460082

项目类型: 地区科学基金项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 生物科学

项目作者: 杨建琼

作者单位: 赣南医学院

项目金额: 50万元

中文摘要: 百合科吉祥草(Reineckia carnea)含有结构丰富的螺甾皂苷,本课题继前期工作从吉祥草正丁醇萃取部位分离并鉴定五个螺甾皂苷化合物,具有良好的786-O细胞毒活性,其中一个变形螺甾皂苷IC50为15.31uM,可显著诱导细胞凋亡。本项目拟在前期研究基础上采用现代提取分离技术从赣南地区资源丰富的吉祥草中定向分离出新型螺甾皂苷类化学成分,采用MTT法以人肺癌A549细胞、人肾癌786-O细胞和人结肠癌HT-29细胞作为体外抗肿瘤实验模型对该类化合物进行抗肿瘤活性筛选,拟选用移植性肿瘤动物模型,对体外具有抗肿瘤活性的目标化合物进行体内抗肿瘤活性测试,基于线粒体途径采用FCM、免疫化学法、Western blot、RT-PCR等实验方法从分子水平、细胞水平、动物水平三个层次探讨该类活性化合物抗肿瘤作用的分子机制。通过本项目的研究,有望优选出结构新颖、活性强、毒性低的抗肿瘤药物候选分子。

中文关键词: 吉祥草;甾体皂苷;抗肿瘤活性;细胞凋亡

英文摘要: The liliaceae plant reineckia carnea is believed to be rich in screw steroidal saponins compositions.In Our previous studies,we have isolated and identified five screw steroidal saponins compositions from n-Butanol part of Reineckia carnea.The compounds have good cytotoxic activity on human renal cancer 786-O cells.one deformated screw steroidal saponin with the IC50 of 15.31uM can significantly induce 786-O cells apoptosis. Adopting modern extraction and separation technology, the project intends to isolate new screw steroidal saponins from reineckia carnea which is abundant in South Jiangxi Province on the basis of preliminary studies. MTT assay will be applied to screen anti-tumor activity of the steroidal saponins on human lung cancer A549 cells, human renal cancer 786-O cells and human colon cancer HT-29 cells.Using portability tumor animal models, the target compounds which have anti-tumor activity in vitro will be tested the activity further in vivo.Using FCM,immunochemical method,Western blot,RT-PCR and other experimental methods,the molecular mechanism of antitumor activity of the target compounds based on mitochondrial pathway will be explored from the molecular level, cellular level and animal level. Through the study of the project, we will optimize drug candidate molecules with novel structure, strong activity and low toxicity.

英文关键词: Reineckia carnea;steroidal saponins;anti-tumor activities;apoptosis

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

ICLR 2022|化学反应感知的分子表示学习
专知会员服务
20+阅读 · 2022年2月10日
【博士论文】分形计算系统
专知会员服务
33+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
8+阅读 · 2021年6月19日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年3月7日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
24+阅读 · 2020年2月23日
靶向蛋白质降解的蛋白-蛋白相互作用预测
GenomicAI
4+阅读 · 2022年3月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
ICLR 2022|化学反应感知的分子表示学习
专知会员服务
20+阅读 · 2022年2月10日
【博士论文】分形计算系统
专知会员服务
33+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
8+阅读 · 2021年6月19日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年3月7日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
24+阅读 · 2020年2月23日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员