Chemical Science | 人工智能赋能中医
Chemical Science | 人工智能赋能中医
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本文综述了人工智能（AI）在传统中医（TCM）中的应用，探讨了AI如何通过整合和分析TCM数据库中的化学数据，推动TCM的现代化和精准医疗发展。文章详细介绍了TCM数据库的现状、AI在TCM中的应用领域（如药物发现、诊断、治疗和网络药理学），并讨论了AI与TCM结合的挑战和未来发展方向。研究指出，AI技术能够揭示TCM复杂配方中的活性成分及其作用机制，为个性化医疗提供支持，并有望推动TCM在全球医疗领域的广泛应用。
背景介绍
传统中医（TCM）在中国有着悠久的历史，涵盖了针灸、草药、按摩和饮食疗法等多种治疗方法。TCM在药物发现中也扮演了重要角色，许多现代药物的开发都源于天然产物。然而，TCM的现代化面临着数据标准化不足、配方复杂性等挑战。近年来，随着AI技术的发展，尤其是机器学习和深度学习的进步，AI在TCM中的应用逐渐受到关注。AI能够处理和分析大量的TCM数据，揭示草药成分与疾病之间的关系，优化TCM配方，并为精准医疗提供支持。
图文解析
图1：AI在TCM研究和应用中的工作流程
图1展示了AI在TCM研究中的系统性工作流程。从TCM数据库的数据挖掘开始，这些数据库整合了草药的历史和现代数据。AI技术分析这些草药成分，推动药物发现、诊断和药理机制理解等领域的进展。图中还展示了AI如何通过数据挖掘、模式识别和预测分析，揭示TCM中复杂的配方和治疗策略。
图2：不同TCM数据库的比较
图2比较了不同TCM数据库中包含的草药、化学成分、靶点和疾病的数量。图中显示TCMbank拥有最多的草药信息，而TCM-suite则拥有最多的化学成分。
图3：TCM现代化的路线图
图3展示了TCM现代化的路线图，从疾病分析开始，利用基因本体和信号通路探索代谢和基因靶点。这些信息进一步用于调节与TCM相关的代谢通路，通过TCMbank和代谢组数据库进行分析。虚拟药物筛选和大数据分析用于优化TCM配方，整合现代技术以推动TCM应用。
图4：TCM处方网络设计和优化的方法
图4详细介绍了TCM处方网络设计和优化的方法，包括基于生物网络的相关性建立、处方设计的两种主要方法（自上而下和自下而上）以及五种基本的处方设计模型（替换、添加、增强、减少和去除）。
图5：AI在TCM配方分类中的应用案例
图5展示了AI在TCM配方分类中的应用案例，包括从TCM教科书和专家输入中收集数据，使用多种LLM（如ChatGLM-6b）进行微调，并通过分子动力学模拟验证模型预测。
图6：AI在TCM化学数据分析中的应用
图6A展示了AI在TCM化学数据分析中的工作流程，包括数据预处理、特征提取和分析，最终预测生物活性和发现新药物候选物。图6B是一个案例研究，展示了如何使用成本敏感的图卷积神经网络（GCN）预测TCM经络与化学成分之间的关联。
图7：AI在TCM化学成分识别中的应用
图7A展示了AI在TCM化学成分识别中的工作流程，从数据收集到复杂化学结构及其生物活性的分析。图7B是一个案例研究，展示了如何使用AI和机器学习技术识别TCM中的肝毒性成分。
图8：AI在TCM草药成分分析中的应用
图8A展示了AI在TCM草药成分分析中的整体流程，从草药输入到复杂化学分析，最终揭示草药的内在机制。图8B是一个案例研究，展示了如何使用深度学习和UHPLC-QTOF/MS技术对Qiang Huosheng Shi汤进行化学分析。图8C展示了如何使用数据驱动的方法从TCM中识别COVID-19的潜在治疗方法。
图9：AI在TCM药物发现中的应用
图9A展示了AI在TCM药物发现中的工作流程，从TCM数据库中筛选潜在活性成分，到新化合物的识别和体外验证。图9B是一个案例研究，展示了如何使用多种AI算法发现治疗阿尔茨海默病的有效线索。
图10：AI在分析TCM药物不相容性中的应用
图10A展示了AI在分析TCM药物不相容性中的工作流程，从TCM配方到通过AI模型预测草药-药物相互作用（HDI），强调了识别拮抗效应和整合多样化数据的重要性。图10B是一个案例研究，展示了如何使用node2vec图嵌入技术扩展HDI网络中的潜在靶点。
图11：自动化临床研究系统框架
图11展示了一个综合的自动化临床研究系统框架，用于探索草药与药物之间的相互作用。该系统分为三个主要模块：临床研究系统、整合系统和基础研究系统，每个模块都专注于化学分析和数据整合的不同方面，以预测和分析药物不相容性。
图12：AI在TCM诊断中的应用
图12A展示了AI在TCM诊断中的工作流程，从利用AI增强TCM诊断，到疾病预测、风险评估、早期检测、干预策略和精准诊断。图12B是一个案例研究，展示了如何使用优化的SVM进行血清学数据分析，结合网络药理学和实验技术，揭示黄芩素在肺癌中的作用机制。
图13：AI在个性化TCM治疗计划中的应用
图13A展示了AI在个性化TCM治疗计划中的工作流程，从整合患者特定数据和TCM化学数据，到建模疾病进展和预测治疗结果，最终指导个性化治疗计划的制定。图13B是一个案例研究，展示了如何使用遗传算法从TCM数据集中分析和推导出最佳草药配方。
图14：AI在网络药理学中的应用
图14A展示了AI在网络药理学中的工作流程，从整合疾病、基因和TCM化学数据，到识别节点重要性、网络模块，并最终构建全面的网络模型。图14B是一个案例研究，展示了如何使用网络医学框架分析草药处方、患者症状和基因数据之间的关系，以定位症状、识别关键模式，并建立基于网络的药物策略。
图15：AI在阐明药理作用中的应用
图15A展示了AI在阐明药理作用中的工作流程，从整合TCM化学数据，到分析多组分和多靶点相互作用，使用数据挖掘和模式识别技术，最终阐明药理机制。图15B是一个案例研究，展示了如何通过网络药理学分析，从TCMS数据库开始，整合草药-化合物、化合物-蛋白质、基因本体和通路富集等网络，以理解药理作用。
总结展望
本文综述了人工智能（AI）在传统中医（TCM）中的应用，强调了AI在推动TCM现代化和精准医疗中的重要性。AI技术通过整合和分析TCM数据库中的化学数据，揭示了草药成分与疾病之间的复杂关系，为个性化医疗提供了支持。尽管AI在TCM中的应用取得了显著进展，但仍面临数据质量、模型解释性和临床整合等挑战。未来的研究需要开发更先进的AI模型，以处理TCM数据的复杂性，并推动TCM与现代医学的融合。随着AI技术的不断发展，其在TCM研究中的应用前景广阔，有望为全球医疗领域带来新的突破。