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作 者:陈亚飞 王国玉 于亚南[1] 王忠[1] CHEN Ya-fei;WANG Guo-yu;YU Ya-nan;WANG Zhong(Institute of Basic Research in Clinical Medicine,China Academy of Chinese Medical Sciences,Beijing 100700;Beijing Shijitan Hospital,Capital Medical University,Beijing 100038)
机构地区:[1]中国中医科学院,中医临床基础医学研究所,北京100700 [2]首都医科大学附属北京世纪坛医院,北京100038
出 处:《中南药学》2025年第4期1164-1169,共6页Central South Pharmacy
基 金:中国中医科学院重大攻关项目(No.CI2021A05033);国家重大科技专项重大新药开发(No.2017ZX09301059)。
摘 要:随着网络药理学、生物信息学、机器学习以及定量药理学等交叉学科的飞速发展,中药复方疗效预测等相关研究也不断深入。这些交叉学科技术不仅提供了更加精准化、系统化的中药复方研究框架,为中药复方的优化与改良提供坚实的科学基础,为临床上的精准医疗提供重要指导,也为进一步提升新药研发与转化效率创造了无限可能。本文基于现有文献数据和技术手段,综合分析并探讨网络药理学、生物信息学、机器学习以及定量药理学等先进技术对中药复方疗效预测的方法及其进展,为中药复方的临床价值评估及进一步的优化和提升提供参考与启发。With the rapid development in interdisciplinary fields such as network pharmacology,bioinformatics,machine learning,and quantitative pharmacology,research on efficacy prediction of traditional Chinese medicine(TCM)compound formulas has made great progress.These interdisciplinary technologies not only provide a more precise and systematic research framework for TCM compound formulas but also offer a solid scientific foundation for the optimization and improvement of TCM compounds,providing important guidance and creating unlimited possibilities for new drug research and development.Based on the existing literature data and technical means,this paper comprehensively analyzes and discusses reviewed the methods and progress in network pharmacology,bioinformatics,machine learning,and quantitative pharmacology in efficacy prediction of TCM compound formulas,to provide reference for clinical value assessment,and optimization of TCM compound formulas.
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