中药解码：人工智能驱动的多组学与网络药理学研究

《Phytomedicine》：Decoding Herbal Medicine: AI-Powered Omics and Network Pharmacology

本综述系统阐述了人工智能（AI）、生命组学（omics）及网络药理学在中药现代化研究中的前沿应用，重点探讨了AI在功能成分表征、药理机制解析及毒理评价中的突破性贡献，多组学技术在活性成分分析、代谢过程阐释及生物网络解密中的核心作用，以及网络药理学在构建“药物-靶点-疾病”网络及药效预测方面的创新价值，为中药的系统性研究和临床转化提供了重要的理论支撑与方法学指导。

　　

核心AI技术在中药研究中的概述

当前，人工智能（AI）在中药研究中的应用涵盖了广泛的计算模型和分析方法，旨在有效应对多组分中药体系的复杂性。机器学习（ML）算法，如支持向量机（SVMs）、随机森林（RFs）和K近邻（KNN），被广泛用于草药筛选、证候分类和特征选择。深度学习（DL）方法——特别是卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）——在处理高维组学数据和图像分析方面表现出色，促进了草药鉴定和模式识别。

生命组学在中药研究中的应用

生命组学，包括基因组学、转录组学、代谢组学和蛋白质组学，在中药研究中发挥着至关重要的作用。基因组学研究揭示了药用植物的遗传基础，提供了有助于识别中药活性成分的分子标记（Gao et al., 2023）。转录组学通过分析不同生长阶段和环境条件下的基因表达变化，为中药的药理活性和适应机制提供了见解（Muthamil et al., 2022）。代谢组学能够全面描绘内源性代谢物和小分子化合物的谱图，从而阐明中药干预后的代谢过程和生物标志物（Wang et al., 2023a）。蛋白质组学则通过鉴定蛋白质表达和翻译后修饰，揭示了中药作用的直接靶点和信号通路（Chen et al., 2024b）。这些组学技术的整合为系统性理解中药的多靶点作用机制提供了强大的工具。

网络构建与药效预测

网络药理学通过构建药物-靶点-疾病网络，为中药研究提供了一个系统性的分析框架。这些网络的建立涉及多种方法，包括数据挖掘、机器学习和网络分析技术。首先，通过文献检索、网络药理学挖掘和实验验证来识别中药中的活性成分及其靶点。然后，利用生物信息学和化学信息学工具，系统整合和分析这些数据，构建相互作用网络。通过网络拓扑分析和模块识别，可以预测中药的核心活性成分、关键靶点以及潜在的作用通路。机器学习算法进一步增强了这些网络的预测能力，能够评估成分-靶点相互作用的概率，并预测中药对特定疾病模型的药理效应（Zhou et al., 2020; Li and Zhang, 2023）。这种方法不仅加速了中药作用机制的解析，也为新药发现和临床适应症预测提供了新策略。

跨学科艺术的融合

随着科学技术的进步，跨学科方法的融合为中药研究引入了新的视角和方法论。值得注意的是，人工智能已成为一个强大工具，使研究人员能够通过分析大型数据集来识别中药中的活性成分并预测其潜在的药理活性。人工智能的使用不仅加快了中药研究的步伐，也提高了数据分析的准确性。此外，生命组学技术（如基因组学、代谢组学）提供了对中药复杂生物系统的深入洞察。网络药理学的整合使得能够构建复杂的“药物-靶点-疾病”网络，从而系统预测中药的药效和作用机制。这些技术的协同应用，标志着中药研究正朝着更加精准、系统和可量化的方向发展。

结论与展望

作为传统医学的重要组成部分，中药以其复杂的化学成分和多样化的药理活性，在治疗各种疾病方面具有巨大潜力。虽然传统中药研究已取得显著成功，但它面临着信息不对称和功效不明确等挑战。近年来，人工智能、生命组学和网络药理学的结合解决了这些限制，为中药的循证研究和现代化创造了新的前景。