中医药伙伴们,我们的春天要来啦!

近期,张伯礼等院士发布共识:AI+中医药势在必行!“AI+中医药”的结合,既是中医药迈向现代化的必然方向,也意味着中医药从业者需要在认知层面进行升级。想象一下,未来十年,有着千年历史的中医药搭上数字化快车,既要在技术上实现突破,也离不开产业、学术、研究、应用等各个领域的协作努力。

在这波发展潮流中,南大率先行动。他们于《Chinese Medicine》杂志上发表了题为“Prediction of herbal compatibility for colorectal adenoma treatment based on graph neural networks”的论文,积极响应院士倡议。

这篇论文亮点多多:

疾病精准建模:研究团队没走“泛泛而谈”的老路,而是专门针对结直肠腺瘤,搭建了更贴合实际的异质网络模型,把传统中药的协同机制摸得更透了。

AI大显身手:团队首次提出HCPI指数,用数据量化中药配伍的潜力。这意味着以后开处方不再只靠经验,而是有了科学的量化指标,推动中药复方从“经验之谈”迈向“数据支撑”,简直是中医药现代化的重要一步~

转化医学闭环:先用算法预测有效成分,再通过分子对接和细胞实验验证,为中药成分的有效性提供了强力证据,让中药现代化的步子迈得更稳了。

这样一环扣一环的研究思路,是不是看到了中医药和现代科技碰撞出的火花?

PS:这波“中医药+AI”的冲锋号已吹响,咱们中医药人可得跟上节奏呀!其实做研究没那么难,同一个思路换个疾病就能“解锁新副本”。如果想让自己的课题思路更亮眼、更有创新点,随时可以找涂博聊聊,帮你量身定制专属思路设计!

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题目:基于图神经网络的结直肠腺瘤治疗中药配伍性预测

杂志:Chin Med

影响因子:5.3

发表时间:2025年5月5日

研究背景

结直肠腺瘤作为癌前病变具有高恶变风险,传统中医药在治疗中显示出潜力,但缺乏对复杂配伍规律的系统性解析及疗效预测模型。

研究思路

研究结果

1.草药应用及成分特征分析

张伯礼等院士发布共识:AI 中医药势在必行!南京大学用“网络药理学 图神经网络”发Chinese Medicine,这不赶巧了!

研究显示,清热解毒类药物在结直肠腺瘤治疗中应用最广,且药性以苦、寒为主。通过MACCS指纹聚类分析,小分子成分形成四大功能群,提示不同分子群可能对应抗炎、免疫调节等机制。GO分析表明,靶点基因与炎症反应、氧化应激等通路相关,核心靶点如IFNG、TNF等与免疫调控密切相关。

2.高潜力草药对筛选

模型预测精度达R²=0.91,筛选出HCPI>0.5的高潜力草药对。网络分析显示,白花蛇舌草、白术等为核心节点,其高频配伍组合(如白花蛇舌草-白术)具有显著协同潜力,为临床处方优化提供依据。

3.处方适用性分析

临床高频处方(使用>10次)的HCPI评分显著高于低频组,表明临床常用处方配伍更优。代表性处方(含白花蛇舌草、白术等)的网络结构紧密,HCPI值高,验证了模型预测的可靠性。

4.靶点富集分析与PPI网络

28个重叠靶点涉及上皮增殖、氧化应激等关键通路。PPI网络分析揭示IL6、VEGFA等为核心调控节点,提示中药通过多靶点协同抑制肿瘤进展。

5.活性小分子筛选与验证

苦参碱与靶点CHRM3结合能最低(ΔG=-7.4 kcal/mol),CCK-8实验证实其显著抑制结直肠癌细胞(HCT116、HT29)增殖。分子验证环节形成“预测-实验”闭环,为活性成分的临床应用提供依据。

文章小结

利用GNN技术,研究结直肠腺瘤的中药处方,分析药物配伍规律还能预测疗效,这可是现代计算技术和传统医学实实在在的交叉融合呢!刚好最近院士发布了相关共识,我们中医药人可得跟上这波潮流!其实这个研究思路不算复杂,想尝试复刻的朋友现在就可以准备起来啦!要是遇到电脑算力不够,处理不了大数据分析的情况,随时可以找涂博试用生信服务器;没时间自己做分析也没关系,随时滴滴涂博定制专属生信分析,从数据处理到结果解读全程包办!

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