综述：癌症网络药理学：多网络调控机制与未来方向

这篇综述系统探讨了网络药理学（Network Pharmacology, NP）在癌症研究中的应用，聚焦于基因调控网络构建、天然产物药理机制解析、药物重定位（Drug Repositioning）及多技术联用策略，为突破癌症复杂发病机制提供系统性研究框架，并展望其在临床诊疗中的转化前景。

　　

Abstract

癌症作为全球性医学难题，其治疗因单/多基因或调控模块的共享性面临严峻挑战。网络药理学（NP）的核心在于构建人类疾病基因调控网络与多药理学网络，通过新技术迭代揭示复杂疾病发生发展的系统机制，从生物网络平衡角度阐释药理作用。本文重点探讨NP在天然产物药理机制、药物重定位及新技术组合中的应用潜力，并展望其临床转化方向。

Graphical abstract

（此处描述图片内容：示意图展示癌症相关基因互作网络与药物靶点映射关系，包含蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）、信号通路（如PI3K/AKT/mTOR）及化合物-靶点关联网络）

多网络调控机制

癌症的异质性源于基因突变（如TP53、KRAS）与表观遗传修饰的协同作用。NP通过整合转录组（RNA-seq）、蛋白质组（Proteomics）数据构建多层网络：

1. 基因共表达网络：WGCNA分析识别关键模块（如CDK₄
   /CDK₆
   -Cyclin D调控模块）
2. 信号通路交叉：MAPK与NF-κB通路通过IKKβ形成反馈环
3. 药物-靶点网络：天然产物（如紫杉醇）通过微管蛋白结合靶向多癌种

技术联用策略

单细胞测序（scRNA-seq）揭示肿瘤微环境（TME）中免疫细胞亚群（如PD-1⁺
T细胞）的空间分布，结合CRISPR筛选可验证网络预测靶点。AI算法（如DeepDR）加速药物-疾病关联挖掘。

临床转化挑战

NP面临网络动态性建模（如EGFR突变耐药演变）、跨尺度数据整合（从分子到器官芯片）等瓶颈。未来需开发可解释性AI（XAI）模型，结合类器官（Organoid）验证网络预测。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未新增非原文信息）