AnnoTCM:用于解码传统中医药生物活性化合物的多模式代谢物-表型集成的注释工具
Xingyi Liang1, Yixin Cui1, Yanwei Tan1
1State Key Laboratory of Natural Medicines, China Pharmaceutical University, Nanjing 211198, China.
Analytical chemistry
|December 15, 2025
概括
研究人员开发了AnnoTCM,这是一个将细胞反应与传统中医药 (TCM) 中的化学化合物联系起来的平台. 该工具有助于从天然产品中识别药物发现的活性成分.
科学领域:
- 药理学和天然产品药物发现
- 系统生物学和化学信息学
- 传统中国医学 (TCM) 研究研究
背景情况:
- 在复杂的自然产品 (NP) 和TCM中识别生物活性化合物是具有挑战性的,因为化学复杂性和缺乏将化学特征与功能表型联系起来的工具.
- 现有的高通量方法,如非定向质谱和高内容成像,可以产生有价值的数据,但仍然无法连接,限制了翻译研究.
- 从TCM中发现药物需要强大的分析平台来弥合分子成分和细胞反应之间的差距.
研究的目的:
- 开发和验证AnnoTCM,一个开放式访问平台,集成高含量细胞表型查与非向代谢学.
- 在TCM配方中系统地注释药理活性离子.
- 为了促进化合物优先排序和从天然产品中早期发现药物.
主要方法:
- 综合高含量细胞表型查与非向的代谢组分,使用Z分数正常化和集群相关性.
- 开发了AnnoTCM,这是一个开放式访问平台,用于在TCM中系统地注释活性离子.
- 使用抗衰老TCM配方Baoyuan Decoction (BYD) 验证了平台,创建了48448个离子和表型资料的数据库.
主要成果:
- 使用BYD构建了一个全面的离子数据库和相关的表型资料,这些数据来源于与炎症和衰老相关的模型.
- 通过对活性离子进行评分和分类,确定并通过实验验证了16种活性化合物,包括apigenin-7-O-glucoside和ginsenoside Rg1.
- 证明了平台在优先考虑TCM研究的化合物的实用性.
结论:
- 在TCM研究中,AnnoTCM提供了一个可泛化,以功能为导向的平台,用于系统的化合物优先级.
- 该平台支持数据驱动的药理学研究,并增强自然产品的早期药物发现.
- 这种方法解决了在天然产品研究中化学分析和功能选之间的脱节问题.
