中药多层次作用网络的扩展及有效成分预测计算技术构建

Network pharmacology approach provides us a new solution to identifying the active compounds from Traditional Chinese Medicine (TCM) and to understanding their mechanism of actions. However, in recent years, most of the pharmacological networks of TCM were constructed based on the limited ingredients that have known targets, could not comprehensively reflect active compounds and their network synergy for a specific disease. In order to address this issue, in this project, we aim to develop an expanded multi-layer interaction network based approach to comprehensively predict active compounds from TCM. This approach will combine analysis and prediction models to predict potential interactions among compounds of TCM, targets and diseases based on known public interaction data, gene expression data and drug side effects to expand the network constructed by only known ingredients and targets, and then to determine active compounds by exploring the expanded network starting with specific indications of TCM. Our approach will help researchers to more effectively explore active compounds from TCM as well as to understand their network synergy.

网络药理学的提出为在系统分子水平研究中药有效成分及其网络协同作用提供了一个新的解决方案。但目前研究多集中于根据有限的已报道的成分及其已知靶点进行作用网络构建与解析,难以真实全面地反应中药作用于特定疾病的有效成分及其网络协同作用。为了克服该问题，从而更有效地探索中药有效成分及其网络协同作用，本项目旨在建立基于扩展性多层次相互作用网络的中药有效成分预测模式。通过开发基于化合物-靶点相互作用、基因表达、药物不良反应等不同类型的现有生物医学数据的组合式预测方法来预测中药成分、靶点、疾病表现之间潜在的相互作用，对特定的中药作用网络进行扩展补全，并在此基础上建立以中药适应症为切入点的中药有效成分网络探索方法，为在网络药理水平更完整地确定中药的有效成分，及其网络协同作用提供一个技术平台。其预测结果将为实验验证提供有效依据，从而回避大规模的实验摸索、试错，有助于节约成本、提高研究效率。

中药网络药理学研究中常因已知数据资源不足而不能构筑完整的中药作用网络，导致不能全面揭示中药有效成分及其网络协同作用。本项目着重开发基于现有生物医学数据的相互作用预测方法及基于相互作用网络的从疾病出发的中药有效成分解析方法,从而为上述问题提供新的解决方法。. 本项目首先开发了基于文脉的文本挖掘系统以及基于美国FDA药物不良反应数据（FERS）的Signal detection系统，分别从文献和FERS数据自动收集化合物-靶点-疾病表现相互作用数据，并与从公共数据库收集的大规模化合物-靶点-疾病表现相互作用数据整合构建了数据库；其次利用所收集的数据构建了基于相互作用背景网络的简单预测、基于化合物-靶点相互作用模式SVM预测模型以及基于化学和生物空间相关性的多成分-多靶点相互作用预测模型相结合的相互作用综合预测方法，并成功对复方丹参作用网络进行了预测扩展，构建了复方丹参化合物-靶点-疾病多层次相互作用扩展网络; 在此基础上构建了基于节点重要度、网络聚类、及最短路径查找的从疾病出发探索有效成分的网络解析方法，并通过文献资料对解析结果进行了验证，结果显示所构建的相互作用预测及有效成分网络解析方法可以有效对复方丹参成分、靶点、心血管疾病之间相互作用进行大规模预测，实现了对特定疾病相关的中药作用多层次网络的有效扩展，并为治疗特定疾病的有效成分及协同作用的探索提供依据。最后使用所建立的相互作用预测及有效成分网络解析方法进一步对夏枯草抗肿瘤作用进行有效成分解析及实验验证。结果表明所建立的相互作用预测及有效成分网络解析方法具有良好的准确性和泛用性。. 综上所述，本项目顺利完成了所定研究目标和研究内容，建立了有效的基于医学数据的中药多层次作用网络扩展及有效成分预测计算技术，为中药药效物质及其协同作用的研究提供了一种技术平台。