[논문]생쥐에서 제주조릿대 잎 잔사 추출물의 고요산 혈증 저감 효과

장미경; 송하나; 이주엽; 고희철; 허성표; 김세재

doi:10.5352/jls.2019.29.1.37

생쥐에서 제주조릿대 잎 잔사 추출물의 고요산 혈증 저감 효과
Protective effects of Sasa quelpaertensis Leaf Residue Extract against Potassium Oxonate-induced Hyperuricemia in Mice 원문보기

생명과학회지 = Journal of life science, v.29 no.1 = no.225, 2019년, pp.37 - 44

장미경 (제주대학교 제주조릿대 RIS사업단) , 송하나 (제주대학교 제주조릿대 RIS사업단) , 이주엽 (제주대학교 제주조릿대 RIS사업단) , 고희철 (제주대학교 제주조릿대 RIS사업단) , 허성표 (한국해양과학기술원) , 김세재 (제주대학교 제주조릿대 RIS사업단)

초록
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조릿대 잎은 항염, 해열, 이뇨작용 등의 약리효과를 가지고 있어 예로부터 전통의약에서 사용되어 왔다. 본 연구팀은 열수 추출한 후 남는 잔사로부터 식물화합물을 다량으로 함유한 잔사 추출물(PRE)을 제조하는 방법을 보고 바 있다. 본 연구는PRE의 고요산 혈증 저감소재로서 활용 가능성을 평가하기 위하여 수행하였다. Potassium oxonate(PO)로 유도한 고요산 혈증 생쥐 모델에서 PRE는 혈액 내의 요산, 요소 질소, 크레아틴 농도는 감소시켰고, 오줌 내의 요산과 크레아틴 농도는 증가하였다. 또한, PRE 투여한 고용산 혈증 생쥐에서 간 내 요산 농도와 xanthine oxidase 활성이 대조군에 비해 감소하였고, PRE는 PO에 의해 유도된 간 조직의 상해를 보호하였다. 이 결과는 PO로 유도된 고요산 혈증 생쥐에서 PRE는 항염증 및 세포보호 작용에 기인하는 것으로 판단된다. 부가적으로 PRE에 의한 신장조직에서 transcriptome의 반응 변화를 RNA 서열분석법으로 분석하였다. PRE는 주로 면역반응, 염증반응 및 대사과정에 관여하는 유전자의 발현에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 염증을 동반하는 고요산 혈증을 개선하는 소재로서의 PRE의 활용 가능성을 제시해 준다.

Abstract ▼ AI-Helper

Leaves of Sasa quelpaertensis Nakai are used in folk medicine for their anti-inflammatory, antipyretic, and diuretic properties. To ensure efficient utilization of S. quelpaertensis leaf, we previously reported a preparation method for phytochemical-rich extract (PRE) using the leaf residue, which was produced after hot water extraction. This study was undertaken to evaluate the hypouricemic potential of S. quelpaertensis leaf PRE in potassium oxonate (PO)-induced hyperuricemic mice. The administration of PRE significantly reduced serum uric acid (UA), blood urea nitrogen (BUN), and serum creatinine levels and increased urine UA and creatinine levels in the PO-induced hyperuricemic mice. It also reduced liver UA levels and xanthine oxidase (XA) activity. A histological analysis revealed that PRE administration protected against PO-induced liver damage, pointing to anti-inflammatory and cytoprotective effects in PO-induced hyperuricemic mice. We analyzed the transcriptome response to PRE administration in PO-induced hyperuricemic mice using RNA sequencing (RNA-Seq) in kidney tissues. The administration of PRE mainly enriched genes involved in mediating immune and inflammatory responses and the metabolic pathway. A Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) analysis showed that the metabolic pathway, purine metabolism, and antibody biosynthesis were the major pathways altered in the PRE and PO groups. These results suggest a potential role for PRE in the prevention and treatment of hyperuricemia with inflammation.

주제어

표/그림 (5)

그림 Fig. 1. Administration of Sasa quelpaertensis leaf phytochemical-rich extract (PRE) modulated uric acid (UA) levels in potassium oxonate (PO)-induced hyperuricemic mice.
그림 Fig. 2. PRE administration modulated blood urea nitrogen (BUN) and creatinine levels in PO-induced hyperuricemic mice.
그림 Fig. 3. PRE administration restored PO-induced liver damage.
표 Table 1. Gene ontology (GO) analysis of differentially expressed genes (DEGs) in PRE versus PO groups
표 Table 2. Pathway analysis of differentially expressed genes (DEGs) in PRE versus PO groups

AI 본문요약
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제안 방법

In the normal group, mice were fed only the basic diet without PO treatment. The day after PO was administered, PO-treated mice were divided into three subgroups: the PO group (PO+50 mg saline/kg of body weight, BW), Allo group (PO+5 mg allopurinol/kg of BW), and PRE group (PO+50 mg PRE/kg of BW).
Therefore, PRE may improve PO-induced hyperuricemia in part by regulating immune response and inflammatory signaling in hyperuricemic mice. The transcriptome data and identified genes obtained in this study will serve as a molecular basis for understanding the mechanisms through which PRE improves PO-induced hyperuricemia.
To evaluate whether PRE administration affected kidney function in PO-induced hyperuricemic mice, we measured BUN and serum and urine creatinine levels in each experimental group. As shown in Fig.

대상 데이터

The RT (read count) data were processed based on the quantile–quantile normalization method using EdgeR within the R software environment (R Development Core Team, 2016) using Bioconductor [7]. Gene classification was based on searches performed using the DAVID (http:// david.abcc.ncifcrf.gov/) and Medline databases (http://www. ncbi. nlm.nih.gov/).

데이터처리

All data are expressed as means ± standard error (SE). Statistical differences between groups were examined using one-way analysis of variance (ANOVA) test. Differences were considered statistically significant at a level of p<0.

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