使用深度学习方法优先考虑路径签名:传统中医药配方生成和优化的一个新策略
Zheng Wu1,2, Zihan Wang1, Xiyue Chang1
1Dr. Neher's Biophysics Laboratory for Innovative Drug Discovery, State Key Laboratory of Quality Research in Chinese Medicine and Faculty of Chinese Medicine, Macau University of Science and Technology, Avenida Wai Long, Taipa, Macao SAR 999078, China.
这项研究介绍了NeCTAR,这是一种深度学习模型,通过预测有效的草本成分来弥合传统中医 (TCM) 和现代科学. NeCTAR优化了TCM配方生成,用于脂肪肝和糖尿病等疾病.
科学领域:
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 传统中医药 (TCM) 的进步受到现代生物医学视角缺乏理解其机制的阻碍.
- 目前的中医药草药选择往往依赖于经验数据,缺乏坚实的科学基础.
- 将TCM与现代科学相结合需要新的计算方法来阐明潜在的生物机制.
研究的目的:
- 开发一种基于深度学习的方法,NeCTAR,用于优化传统中医 (TCM) 配方生成和成分选择.
- 通过提供对TCM疗法的机制学理解,弥合TCM和现代生物医学科学之间的差距.
- 通过基于途径变化的预测具有治疗前景的草药成分来指导实证疗法.
主要方法:
- 利用核糖核酸测序 (RNA-seq) 数据和基因组丰富分析来建立草药路径关联.
- 开发了一种多层感知子模型 (NeCTAR),结合了top-k稀疏投影和路径重建损失.
- 应用该模型来预测各种疾病模型的草本成分,包括脂肪肝,2型糖尿病和过早的卵巢衰竭.
主要成果:
- 在多种疾病模型中,NeCTAR与实验数据具有很高的一致性.
- 这种方法成功地预测了复杂疾病的治疗性有前途的草本成分.
- NeCTAR证明适用于批量和单细胞RNA-seq数据,展示了它的多功能性.
结论:
- NeCTAR提供了一个新的解释框架,用于理解使用现代生物医学基础的TCM机制.
- 该研究成功地优先考虑了基于现有的TCM配方和疾病特异性途径改变的草本成分.
- 这种方法为加强中国传统医学的科学验证和应用提供了一条途径.
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