综述：中医网络药理学：一种将网络靶点与人工智能及多模态多组学技术相结合的新视角

《Chinese Journal of Natural Medicines》：TCM network pharmacology: new perspective integrating network target with artificial intelligence and multi-modal multi-omics technologies

传统中医整体观与现代网络药理学结合，通过AI及多组学技术解析疾病机制和药物靶点关系，为TCM研究提供新范式。

　　

王子怡|张婷瑜|王博阳|李绍

中国北京100084，清华大学自动化系/生物信息学部/BNRIST，中医药信息学研究所（教育部重点实验室）

摘要

中医在疾病预防和治疗方面展现出独特的优势。然而，由于其整体性的治疗理念，利用现代医学“单一药物、单一靶点”的研究范式来分析中医的生物学机制面临诸多挑战。网络药理学及其核心理论——网络靶点，从生物网络的角度将药物与疾病联系起来，克服了还原论研究模型的局限性，在中医研究中具有显著价值。近年来，网络靶点计算方法与实验技术结合人工智能（AI）以及多模态多组学技术的发展，极大地提升了网络药理学的研究水平。计算技术和实验技术的进步为网络靶点理论在解读中医原理方面提供了有力支持。本文以网络靶点为核心，探讨了网络靶点方法与AI结合在预测疾病分子机制和药物-靶点关系方面的研究进展，以及多模态多组学技术在分析中药方剂、中医证型和药物毒性方面的应用。展望未来，网络靶点理论有望融合新兴技术，发展出符合其自身特点的新方法，从而推动中医研究的重大突破，并促进中医科学认知与创新的进步。