综述：利用人工智能推动网络药理学的发展：传统中医领域的下一个范式

《Chinese Journal of Natural Medicines》：Advancing network pharmacology with artificial intelligence: the next paradigm in traditional Chinese medicine

网络药理学通过整合多成分、多靶点、多通路研究，为传统中药现代化提供新范式，结合机器学习与深度学习显著提升研究效率，系统涵盖成分识别、网络构建、AI分析及实验验证，并探讨细胞间通讯网络（CCC）的挑战与未来方向。

　　

辛绍|俞晨|张金璐|张旭婷|戴一正|彭欣|范晓辉

中国浙江省中药现代化重点实验室，长江三角洲创新中心，浙江大学，嘉兴314100

摘要

网络药理学在药物发现中得到了广泛应用，尤其是在传统中医（TCM）研究中，因为中医具有“多组分、多靶点、多通路”的特点。通过整合网络生物学知识，中医网络药理学能够系统地评估治疗效果并详细阐明作用机制，为中医现代化研究开辟了新的途径。机器学习的快速发展，尤其是革命性的深度学习方法，极大地提升了人工智能（AI）技术水平，为中医网络药理学研究带来了巨大潜力。本文介绍了中医网络药理学的研究方法，包括成分识别、网络构建、网络分析及实验验证等方面。此外，还总结了利用AI方法构建各类网络及分析已构建网络的关键策略。最后，讨论了基于细胞间通信（CCC）的网络构建、分析及验证所面临的挑战与未来发展方向，为中医网络药理学研究提供了宝贵见解。