基于网络药理学研究厚朴-杏仁治疗哮喘的潜在作用机制

本研究采用网络药理学方法分析厚朴-杏仁配伍治疗哮喘的潜在作用机制。通过BATMAN-TCM数据库检索厚朴、杏仁的中药化学成分及靶标信息,PALM-IST数据库搜索疾病靶标信息,string数据库构建靶标的蛋白质相互作用网络,利用Cytoscape v3.5.1对药物靶标相互作用进行可视化分析,DAVID数据库和Cytoscape v3.5.1的ClueGO+CluePedia插件对药物关键靶标进行GO生物功能富集分析和KEGG信号通路富集分析。共检索到厚朴-杏仁化合物51个,靶标435个,哮喘疾病相关靶标415个,进而分析得到药物治疗疾病关键靶标14个,包括肿瘤坏死因子、过氧化氢酶、白介素13、β2肾上腺素能受体等;GO基因功能分析主要涉及应激反应调控、先天性免疫反应调控、防御反应、急性炎症反应、刺激反应、凝血止血调节、自我内稳定、活性氧代谢过程等生物过程;KEGG分析主要参与NF-κB、IL-17、FcεRI、Toll受体及FoxO等信号通路。厚朴-杏仁能通过多个靶点、多种途径、多条通路对哮喘的气道慢性炎症、气道重塑和气道高反应起潜在治疗作用。     

基于网络药理学研究厚朴-杏仁治疗哮喘的潜在作用机制

本研究采用网络药理学方法分析厚朴-杏仁配伍治疗哮喘的潜在作用机制。通过BATMAN-TCM数据库检索厚朴、杏仁的中药化学成分及靶标信息，PALM-IST数据库搜索疾病靶标信息，string数据库构建靶标的蛋白质相互作用网络，利用Cytoscape v3.5.1对药物靶标相互作用进行可视化分析，DAVID数据库和Cytoscape v3.5.1的ClueGO+CluePedia插件对药物关键靶标进行GO生物功能富集分析和KEGG信号通路富集分析。共检索到厚朴-杏仁化合物51个，靶标435个，哮喘疾病相关靶标415个，进而分析得到药物治疗疾病关键靶标14个，包括肿瘤坏死因子、过氧化氢酶、白介素13、β2肾上腺素能受体等；GO基因功能分析主要涉及应激反应调控、先天性免疫反应调控、防御反应、急性炎症反应、刺激反应、凝血止血调节、自我内稳定、活性氧代谢过程等生物过程；KEGG分析主要参与NF-κB、IL-17、FcεRI、Toll受体及FoxO等信号通路。厚朴-杏仁能通过多个靶点、多种途径、多条通路对哮喘的气道慢性炎症、气道重塑和气道高反应起潜在治疗作用。     

基于数据挖掘及网络药理学探讨中药治疗消化性溃疡的用药规律及作用机制

运用数据挖掘和网络药理学方法探讨中药治疗消化性溃疡(peptic ulcer, PU)的用药规律,筛选核心药对潜在靶点并研究其治疗PU的作用机制。通过频数分析、关联规则分析得出核心药对,筛选核心药对活性成分及靶点;将核心药对治疗PU的关键靶点进行基因本体(gene ontology, GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析;建立药对成分-靶点-信号通路网络。233份治疗PU的处方中含216味中药,其中茯苓-白术为核心药对。核心药对的22个化学成分对应的143个潜在靶点中与PU交集的靶点有41个。通过GO分析,得到相关的92个生物学过程,5个分子功能及11个细胞组成,KEGG分析得出15条信号通路。核心药对茯苓-白术能通过JUN、IL6、TP53、AKT1、VEGFA、MAPK1、CASP3、EGFR、RB1、IL1B靶点调控IL-17、PI3K-AKT、NF-κB、幽门螺杆菌感染中的上皮细胞信号转导等相关通路发挥对PU的治疗作用。通过探讨中药治疗PU的用药规律,初步阐述了治疗PU的核心药对茯苓-白术的药理作用,为临床用药和新药研究提供思路。     

三七-白及药对作用机制的网络药理学分析

通过网络药理学的方法,研究三七-白及药对在疾病治疗过程中潜在的药理作用机制.采用TCMSP数据库筛选三七-白及药对的活性成分和作用靶点,并用Uniprot数据库校正靶点信息得到靶点基因,利用CTD数据库获得靶点基因相关的疾病类型,通过STRING数据库构建靶点蛋白相互作用网络,分析得到核心蛋白,运用DAVID数据库富集分析靶点基因参与的基因本体论(GO)生物学过程及京都基因与基因百科全书(KEGG)通路.共筛选得到17个活性成分,涉及193个作用靶点.结果表明:槲皮素、β-谷甾醇和豆甾醇的作用靶点数目最多;靶点基因与35类疾病相关,主要包括癌症、神经系统疾病、心血管疾病等;蛋白相互作用网络分析得到核心蛋白AKT1,MAPK1,c-Jun,P53,TNF等;靶点基因主要涉及药物反应,RNA聚合酶Ⅱ启动子转录的正调控等91条GO生物学过程,KEGG通路显著富集到癌症通路、乙型肝炎等66条通路,与前述疾病分析结果相符.     

基于网络药理学探讨黄芪六君子汤治疗新冠肺炎恢复期的作用机制

基于网络药理学探讨黄芪六君子汤治疗新冠肺炎的作用机制。利用TCMSP、Pubchem、Swiss Target Prediction数据库挖掘黄芪六君子汤中的中药所含化学成分及作用靶点,并经Uniprot数据库标准化,通过GeneCards数据库获得新冠肺炎相关基因,将疾病与药物的靶点进行映射取交集,从STRING数据库下载蛋白-蛋白相互作用（PPI）数据,借助Cytoscape软件构建活性成分-靶点的可视化网络图、蛋白互作网络,筛选出核心靶点,利用R语言进行GO功能和KEGG通路富集分析,并通过Cytoscape软件构建靶点-通路网络。结果表明,筛选得到145个化合物及相应靶点1618个,关键成分包括木犀草素、山柰酚、川皮苷、柚皮素、黄芩素、金合欢素等,关键靶点包括丝裂原活化蛋白激酶1/3/8/14、半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶3/8、白介素6/1β、白蛋白,细胞凋亡调节蛋白、人前列腺素内过氧化物合酶2、原癌基因、RELA原癌基因等。GO功能富集分析显示生物学过程1421条,分子功能63条,细胞组成36条;KEGG通路富集分析显示41条通路,主要涉及PI3K-Akt信号通路、细胞凋亡、内分泌阻力、MAPK 信号通路、Toll样受体信号通路、破骨细胞分化等。研究认为黄芪六君子汤可能通过抗病毒、抗炎、免疫调节等作用机制对新冠肺炎发挥治疗作用。     

基于网络药理学探讨黄芪六君子汤治疗新冠肺炎恢复期的作用机制

基于网络药理学探讨黄芪六君子汤治疗新冠肺炎的作用机制。利用TCMSP、Pubchem、Swiss Target Prediction数据库挖掘黄芪六君子汤中的中药所含化学成分及作用靶点,并经Uniprot数据库标准化,通过GeneCards数据库获得新冠肺炎相关基因,将疾病与药物的靶点进行映射取交集,从STRING数据库下载蛋白-蛋白相互作用（PPI）数据,借助Cytoscape软件构建活性成分-靶点的可视化网络图、蛋白互作网络,筛选出核心靶点,利用R语言进行GO功能和KEGG通路富集分析,并通过Cytoscape软件构建靶点-通路网络。结果表明,筛选得到145个化合物及相应靶点1618个,关键成分包括木犀草素、山柰酚、川皮苷、柚皮素、黄芩素、金合欢素等,关键靶点包括丝裂原活化蛋白激酶1/3/8/14、半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶3/8、白介素6/1β、白蛋白,细胞凋亡调节蛋白、人前列腺素内过氧化物合酶2、原癌基因、RELA原癌基因等。GO功能富集分析显示生物学过程1421条,分子功能63条,细胞组成36条;KEGG通路富集分析显示41条通路,主要涉及PI3K-Akt信号通路、细胞凋亡、内分泌阻力、MAPK 信号通路、Toll样受体信号通路、破骨细胞分化等。研究认为黄芪六君子汤可能通过抗病毒、抗炎、免疫调节等作用机制对新冠肺炎发挥治疗作用。     

基于网络药理学与分子对接的新冠肺炎三焦疫毒寒湿症用药机理研究

针对新冠肺炎（COVID-19）中三焦疫毒寒湿症的一个临床用药药队,运用网络药理学和分子对接方法分析其药物作用机制。结果显示,筛选到中药活性成分 77 种,作用靶标 4760 个;使用DAVID（the database for annotation,visualization and intergated discovery)数据库对核心靶点进行GO（gene ontology)和KEGG(kyoto encyclopedia of genes and genomes)富集分析,主要涉及蛋白结合、ATP结合等生物过程和PI3K-Akt、FOXO等信号通路;Maestro对接结果表明COVID-19涉及靶点与药物有效入血分子成分的对接分数均小于-5。研究显示药队中的多种活性成分可通过与新型冠状病毒（SARS-CoV-2）的相关靶标结合发挥直接抗病毒作用,并通过多种途径与通路发挥对COVID-19的系统调节作用。     

Ranking effects of candidate drugs on biological process by integrating network analysis and Gene Ontology

There are high preclinical attrition rates in current drug discovery. The efficient assessment approach in the high throughout candidate drugs screening still needs great improvement. We propose two hypotheses. First, both drug action process and biological process can be converted to a common space of gene or gene product profiling. Second, the strength of drug action on biological process can be realized in the context of biological network. Based on the above hypotheses, we establish an algorithm termed Network-based Assessment for Drug Action (NADA) to assess the action strength of candidate drugs on certain biological processes. Then NADA is used to prioritize the effects of six compounds from traditional Chinese medicine on endothelial cell migration, a simple process defined by Gene Ontology, in the biological network specific for a given pathological process, angiogenesis. The computational results are subsequently tested by the experiment on the migration of Human Umbilical Vein Endothelial Cells in vitro. The experimental ranks for six compounds generally agree with the predicted output of NADA. NADA also outperforms the DAVID and meet/min methods in terms of the experimental orders, suggesting that the network topological features may have a key role in catching the mechanistic relationship between drug action and biological process. Hopefully, the progress of network biology approaches for deciphering complex diseases will further expedite the preclinical screening and accelerate the development of treatment modalities.     

基于网络药理学方法探究中药肉桂治疗糖尿病的作用机制

运用网络药理学方法和生物信息学技术,预测中药肉桂治疗糖尿病的药效成分及关键靶点,分析其作用机制。通过中药系统药理学数据库与分析平台（Traditional Chinese Medicine System Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP）以及文献检索,确定肉桂的有效成分并筛选出肉桂对应靶点蛋白;利用GeneCards数据库筛选糖尿病相关基因,构建中药肉桂的成分-靶点网络和蛋白质-蛋白质相互作用（protein-protein interaction,PPI）网络;利用DAVID(Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery)和STRING数据库进行基因本体（gene ontology,GO）功能富集分析和京都基因和基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）通路富集分析;最后,将部分药效成分与关键靶点进行分子对接验证。通过筛选,得到32个有效成分作用于131个相关靶点,核心基因有INS、AKT1、IL6、TNF、VEGFA等20个,GO和KEGG分析肉桂主要参与RNA聚合酶II启动子对转录的正调控等生物过程及糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、IL-17信号通路等发挥治疗作用。对10个关键成分进行分子对接得出,肉桂中的原花青素B1和槲皮素与INS、IL6、VEGFA、TNF有较好的亲和力。本研究初步阐释了肉桂治疗糖尿病的作用机制,有利于指导临床用药。     

基于数据挖掘和网络药理学探讨川贝母治疗肺系疾病的核心中药和机制

基于数据挖掘川贝母治疗肺系疾病的核心中药和基于网络药理学探讨“川贝母-人参”治疗肺系疾病之支气管哮喘的作用机制。通过数据处理软件,利用统计学方法对所收集的含贝母肺系疾病中药组方进行频数统计、关联规则分析和聚类分析。并利用网络药理学知识对核心药对治疗肺系典型疾病支气管哮喘进行靶点收集筛选、基因本体论(gene ontology, GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)富集分析,最后利用分子对接验证。共筛选出含贝母处方420个,涉及中药463味;高频药物有甘草、杏仁等;聚类分析可得8类;高频核心二联药物组合有“川贝母-阿胶”“川贝母-人参”等,三联药物组合包括“川贝母-天冬-麦冬”“川贝母-天冬-甘草”等,四联药物组合“川贝母-桑白皮-桔梗-甘草”“川贝母-桑白皮-杏仁-甘草”等;由于阿胶为动物药材,则分析“川贝母-人参”药对治疗作为治疗支气管哮喘这一典型肺系疾病的核心药对,其中Hub靶点包括“AKT1”“PTGS2”等;核心活性成分包括“beta-sitosterol”“kaempferol”...     

基于网络药理学方法探究中药肉桂治疗糖尿病的作用机制

运用网络药理学方法和生物信息学技术,预测中药肉桂治疗糖尿病的药效成分及关键靶点,分析其作用机制。通过中药系统药理学数据库与分析平台（Traditional Chinese Medicine System Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP）以及文献检索,确定肉桂的有效成分并筛选出肉桂对应靶点蛋白;利用GeneCards数据库筛选糖尿病相关基因,构建中药肉桂的成分-靶点网络和蛋白质-蛋白质相互作用（protein-protein interaction,PPI）网络;利用DAVID(Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery)和STRING数据库进行基因本体（gene ontology,GO）功能富集分析和京都基因和基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）通路富集分析;最后,将部分药效成分与关键靶点进行分子对接验证。通过筛选,得到32个有效成分作用于131个相关靶点,核心基因有INS、AKT1、IL6、TNF、VEGFA等20个,GO和KEGG分析肉桂主要参与RNA聚合酶II启动子对转录的正调控等生物过程及糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路、IL-17信号通路等发挥治疗作用。对10个关键成分进行分子对接得出,肉桂中的原花青素B1和槲皮素与INS、IL6、VEGFA、TNF有较好的亲和力。本研究初步阐释了肉桂治疗糖尿病的作用机制,有利于指导临床用药。     

基于网络药理学的金荞麦治疗糖尿病肺病的作用机制

基于网络药理学研究金荞麦治疗糖尿病肺病的主要化学成分,作用靶点和相关信号通路.利用TCMSP数据库检索金荞麦主要的活性成分及作用靶点;基于OMIM和Gene Cards数据库找出与糖尿病肺病相关的作用靶点,求金荞麦主要成分的作用靶点与糖尿病肺病的相关靶点交集,将交集靶点导入STRING数据库构建PPI网络,对该网络进行拓扑分析找出关键靶点;把关键靶点导入DAVID 6.8.0数据库,找出金荞麦治疗糖尿病肺病关键靶点参与的生物学过程、分子功能、细胞组分和KEGG通路.结果显示,通过TCMSP数据库的口服利用度(OB)和类药性(DL)条件筛选出15个金荞麦主要化合物,相应作用靶点85个;与糖尿病肺病发病机制有关的作用靶点18个,经PPI网络分析得到9个关键靶点;GO分析富集得到生物过程72个,分子功能14个,细胞组分8个,65条KEGG信号通路.表明金荞麦治疗糖尿病肺病发挥药效的有效成分可能是没食子酸酯、(+)-儿茶素、β-谷甾醇、异鼠李素和原花青素B1等化合物,作用机制可能跟MAPK1、AKT1、EGFR、EGF、JUN等靶点,以及Erb B信号通路、Ras信号通路、癌症中的胆碱代谢、MAPK信号通路、局灶性粘连及TNF信号通路有关.     

基于网络药理学与分子对接探索人参-五味子配伍治疗特发性肺间质纤维化的分子机制

基于网络药理学与分子对接方法,探讨中药人参-五味子配伍治疗特发性肺间质纤维化(idiopathic pulmonary fibrosis,IPF)的潜在分子机制.通过GeneCards、CTD、GEO等数据库预测IPF疾病靶标基因,从TCMSP平台筛选人参-五味子有效活性成分及其治疗靶标,构建中药-活性成分-靶标基因调...     

基于网络药理学和分子对接研究丹参治疗浆细胞性乳腺炎的作用机制

利用网络药理学初步分析丹参治疗浆细胞性乳腺炎的作用机制,应用分子对接辅助研究丹参中活性化合物与浆细胞性乳腺炎主要靶点的亲和力,以证明筛选出的活性物质确实可与疾病靶点结合。基于中药系统药理学数据库与分析平台筛选丹参中的有效活性成分及这些成分的相关作用靶点,构建中药-成分-靶点网络,利用GeneCard数据库和DisGeNET数据库筛选浆细胞性乳腺炎的高相关性基因靶点,将药物成分靶点与疾病基因靶点相互映射,得到药物-成分-靶点-疾病网络,分析网络得到潜在药物活性化合物及潜在作用基因靶点,将此潜在作用靶点导入STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用网络。利用DAVID数据库对潜在作用靶点进行生物功能及代谢通路分析。对筛选到的高相关性活性成分和靶点进行分子对接,选择浆细胞性乳腺炎相关度最高的靶点IL-6、ICAM1和PGR,在PDB数据库中找到其三维蛋白结构,后在Zinc数据库中找寻丹参活性成分的分子结构,利用autodock4.0软件将蛋白与分子相对接。得到中药有效活性物质59个及其相关作用靶点132个,疾病相关靶点125个,映射后得到BCL2L1、EDNRA、ERBB2、ICAM1、IFNG、IL-4、IL-6、NR3C1、PGR、STAT3等10个潜在作用靶点,基因本体富集分析后找到潜在作用靶点共14个生物过程,京都基因与基因组百科全书分析后筛选得到16条信号转导通路,以乳腺癌通路、癌症信号通路、库欣综合征通路、NF-κB信号通路等通路为主。分子对接表明筛选出的药物活性成分与潜在作用靶点确有较大的亲和力。该研究初步筛选出了丹参治疗浆细胞性乳腺炎的物质基础,并揭示了丹参治疗该病症是通过多成分、多靶点、多途径共同调控。     

基于网络药理学研究参附注射液治疗脓毒症的作用机制

利用网络药理学和分子对接方法研究参附注射液治疗脓毒症的物质基础及其可能的作用机制.通过中药系统药理学数据库与分析平台和SwissTargetPrediction数据库得到参附注射液活性成分及其药物靶点,通过GeneCards、OMIM和Drugbank数据库筛选得到脓毒症相关靶点,STRING数据库和Cytoscape...     

基于网络药理学研究黄芪-半枝莲药对治疗肺癌机制

探讨黄芪-半枝莲药对治疗肺癌的机制。通过数据库检索黄芪-半枝莲有效活性成分、靶蛋白和肺癌相关疾病靶点,分别构建药物-化合物-靶点和化合物-靶点-疾病网络。构建关键靶点蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,用R软件进行基因本体（gene ontology,GO）和京都基因和基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）的关键靶点的富集分析。得到黄芪-半枝莲药对的16个有效活性成分,作用于111个肺癌相关靶点,关键靶点包括TP53、AKT1、MAPK、TNF、VEGFA、IL-6等。GO富集分析主要涉及RNA转录、炎症、胞外和胞核,KEGG信号通路主要有TLR、NLR、HIF-1、FoxO、PI3K-Akt等信号通路,黄芪-半枝莲药对通过抑制炎症、信号转导、血管生成等过程共同起到治疗肺癌的作用。研究结果初步预测了黄芪-半枝莲药对治疗肺癌的分子机制,为该药对药理作用的深入研究奠定了基础。     

基于网络药理学研究黄芪-半枝莲药对治疗肺癌机制

探讨黄芪-半枝莲药对治疗肺癌的机制。通过数据库检索黄芪-半枝莲有效活性成分、靶蛋白和肺癌相关疾病靶点,分别构建药物-化合物-靶点和化合物-靶点-疾病网络。构建关键靶点蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,用R软件进行基因本体（gene ontology,GO）和京都基因和基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）的关键靶点的富集分析。得到黄芪-半枝莲药对的16个有效活性成分,作用于111个肺癌相关靶点,关键靶点包括TP53、AKT1、MAPK、TNF、VEGFA、IL-6等。GO富集分析主要涉及RNA转录、炎症、胞外和胞核,KEGG信号通路主要有TLR、NLR、HIF-1、FoxO、PI3K-Akt等信号通路,黄芪-半枝莲药对通过抑制炎症、信号转导、血管生成等过程共同起到治疗肺癌的作用。研究结果初步预测了黄芪-半枝莲药对治疗肺癌的分子机制,为该药对药理作用的深入研究奠定了基础。     

基于网络药理学的桑白皮治疗2型糖尿病的作用机制

通过网络药理学和分子对接方法探讨桑白皮治疗2型糖尿病的作用机制。运用中药系统药理学数据库与分析平台筛选桑白皮的活性成分及相应作用靶点,借助DrugBank、GeneCards和TTD数据库检索疾病靶点。活性成分靶点与疾病靶点取交集得到桑白皮作用于2型糖尿病的预测靶点,构建活性成分-潜在靶点网络图和关键靶点蛋白质-蛋白质相互作用(protein protein interaction, PPI)网络。将交集基因进行基因本体(gene ontology, GO)分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)富集分析;最后应用AutoDock软件进行活性成分及关键靶点之间的分子对接验证。预测得到桑白皮活性成分25个,桑白皮与疾病的交集靶点126个。PPI网络发现AKT1、IL-6、TNF、VEGFA、TP53、CASP3等可能是桑白皮治疗2型糖尿病的关键靶点。GO富集分析涉及细胞因子信号转导通路、对脂质的反应和凋亡信号通路等生物过程。KEGG通路分析涉及糖尿病并发症中AGE-RAGE信号通路、IL-17信号通路、T...     

基于网络药理学和分子对接探讨智脑胶囊改善阿尔茨海默病的作用机制

借助网络药理学和分子对接技术,探讨智脑胶囊改善阿尔茨海默病的干预机制。通过TCMSP、TCMID等多个数据库寻找与智脑胶囊相关的化学成分及其作用靶点;利用GeneCard等数据库获取阿尔茨海默病的作用靶点;运用Venny2.1网站筛选出药物与疾病的交集靶点;使用STRING平台和Cytoscape软件进行拓扑分析得到智脑胶囊治疗阿尔茨海默病的核心作用靶点;采用Metaspace数据库对潜在核心作用靶点进行GO(gene ontology)及KEGG(Kyoto encyclopedia of genes and genomes)通路富集分析;利用AutoDock软件使用分子对接验证活性化合物与核心靶点的结合能力。结果表明：在智脑胶囊中共筛选出44个活性成分和292个有效靶点,智脑胶囊与阿尔茨海默病共同靶点58个;蛋白质-蛋白质相互作用得出关键靶点包括AKT1、IL-6、TNF等;GO分析共包含1 419条,KEGG得到175条代谢通路,主要包括脂质与动脉硬化、TNF信号通路;分子对接显示关键成分与靶点具有良好的结合能力。研究表示智脑胶囊可能通过脂质与动脉硬化和TNF信号通路等途径来减轻...     

Inflammation in atherosclerosis

Abundant data link hypercholesterolaemia to atherogenesis. However, only recently have we appreciated that inflammatory mechanisms couple dyslipidaemia to atheroma formation. Leukocyte recruitment and expression of pro-inflammatory cytokines characterize early atherogenesis, and malfunction of inflammatory mediators mutes atheroma formation in mice. Moreover, inflammatory pathways promote thrombosis, a late and dreaded complication of atherosclerosis responsible for myocardial infarctions and most strokes. The new appreciation of the role of inflammation in atherosclerosis provides a mechanistic framework for understanding the clinical benefits of lipid-lowering therapies. Identifying the triggers for inflammation and unravelling the details of inflammatory pathways may eventually furnish new therapeutic targets.