منهجية حاسوبية صارمة لتحليل مركبات المجموعة المرضية 3 المرتبطة باضطربات النواقل العصبية و الخلل الميتوكوندري ضمن اطار الشبكة الصيدلانية

Abstract

Cette étude vise à analyser le Cluster 3 — Neurotransmitter & Mitochondrial Dysfunction en tant que groupe fonctionnel multi-maladies, et non comme une maladie unique ou une classification clinique officielle. L’approche adoptée repose sur le network pharmacology afin de construire un réseau multicouche reliant les plantes, les composés chimiques, les gènes et les maladies selon le modèle Plant–Compound–Gene–Disease. La méthodologie a inclus le contrôle des données brutes, le nettoyage des entrées, la construction d’un registre de composés, la résolution des composés via ChEMBL, l’extraction des données de bioactivité, le filtrage des relations, le mapping des cibles vers les gènes, puis l’intégration du réseau et l’analyse de la couverture. Après la correction finale réalisée lors du Stage 10E — Final Passiflora Harmonization, les entrées non végétales ont été supprimées des tableaux de plantes, notamment les composés, les extraits et les formules herbacées complexes. Les variantes associées à Passiflora incarnata ont également été harmonisées. Le réseau final corrigé comprend 62 entités végétales harmonisées, 299 composés, 388 gènes et 15 maladies. L’analyse a identifié 17 plantes présentant une couverture génique élevée, 68 composés avec une forte couverture des maladies, ainsi que 8 composés couvrant l’ensemble des maladies du Cluster 3. Les résultats montrent que le réseau ne repose pas sur une seule plante, un seul composé ou un seul gène, mais sur une structure distribuée et multicouche. Des plantes bien connues comme Ginkgo biloba apparaissent parmi les entités les mieux classées, tandis que Passiflora incarnata constitue une contribution interprétative importante en raison de son lien potentiel avec la modulation des neurotransmetteurs, notamment l’axe GABAergique. La couche des composés met également en évidence des composés largement représentés tels que quercetin, tout en suggérant un intérêt futur pour des composés associés à Passiflora, tels que vitexin, isovitexin, apigenin et chrysin. Cette étude souligne que la network coverage doit être interprétée comme un indicateur de priorité de recherche et de génération d’hypothèses, et non comme une preuve directe d’efficacité thérapeutique. Des analyses futures sont nécessaires, notamment une analyse de sensibilité des pondérations, une analyse du chevauchement gène–maladie, un enrichissement des voies biologiques, l’ADME/ADMET, le docking moléculaire, la dynamique moléculaire et la validation expérimentale.