通过人工智能推进网络药理学:中国传统医学的下一个范式
Xin Shao1, Yu Chen2, Jinlu Zhang3
1Zhejiang Key Laboratory of Chinese Medicine Modernization, Innovation Center of Yangtze River Delta, Zhejiang University, Jiaxing 314100, China; The Joint-laboratory of clinical multi-omics research between Zhejiang University and Ningbo Municipal Hospital of TCM, Ningbo Municipal Hospital of TCM, Ningbo 315010, China; Pharmaceutical Informatics Institute, College of Pharmaceutical Sciences, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China.
网络药理学结合了网络生物学和人工智能 (AI),为现代化传统中医 (TCM) 提供了一种新的方法. 这种人工智能驱动的方法提高了TCM的系统评估.
科学领域:
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
- 网络生物学 网络生物学
- 人工智能的人工智能
- 传统中医研究 传统中医研究
背景情况:
- 网络药理学对于药物发现至关重要,特别是在传统中医 (TCM) 中,因为它的复杂性.
- 传统医疗医学研究涉及多个组成部分,目标和途径,使其适合基于网络的方法.
- 人工智能 (AI) 的进步,特别是深度学习,显著提高了TCM网络药理学的潜力.
研究的目的:
- 概述TCM网络药理学的方法.
- 总结人工智能驱动的在TCM中网络构建和分析的策略.
- 讨论未来的方向,包括基于细胞-细胞通信 (CCC) 的网络.
主要方法:
- 成分识别和网络建设.
- 使用人工智能和机器学习技术进行网络分析.
- 网络药理发现的实验验证.
主要成果:
- 人工智能方法增强了复杂的TCM网络的分析.
- 能够对治疗疗效和机制进行系统的评估.
- 提供了对TCM现代化的新见解.
结论:
- 人工智能显著推进了TCM网络药理学研究.
- 详细介绍了网络构建,分析和验证的方法.
- 未来的研究应该探索基于CCC的网络,以更深入地了解TCM.
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