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随着生物医药大数据、人工智能的蓬勃发展，生物医药系统性研究成为新的研究趋势。在这一背景下，网络药理学——这门基于系统生物学与生物信息学理论的新兴交叉学科，正逐渐崭露头角。网络药理学不仅与中医药学的整体观念高度契合，更为解决中药“多成分、多靶点、多效应”的复杂问题提供了新的视角。
自2007年英国科学家A.L.Hopkins首次提出网络药理学的概念以来，这一领域在国内已引起广泛关注，并在学术界得到广泛应用。经统计，近十年来，在CNKI上公开发表的“网络药理学”相关文章数量快速提升，近三年已达到一个相对稳定的水平。2024年最新发表的相关文章已有223篇，其中55篇学术项目有国家自然科学基金支持。
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天然产物AI研发平台团队绘制
然而作为一个年轻的交叉学科，网络药理学在快速发展的同时，也面临着多方面的挑战。世界中医药学会于2021年发布的《网络药理学评价方法指南》从数据、算法、分析过程等多方面讨论了网络药理学面临的挑战：如当前生物学、药学等基础研究水平，将直接限制网络药理学的系统分析结果；又如网络药理学研究过程中使用的数据、算法也对学术研究结果的可靠性、准确性提出了挑战；同时，网络药理学学术研究尚未完全规范的分析过程，也导致了部分研究结果缺乏足够的学术价值。站在研究者的角度考虑，网络药理学研究也存在诸多痛点，我们就以下几点进行讨论：
1.操作繁杂
目前网络药理学已经形成“约定俗成”的分析步骤，研究者需要在多个数据库、算法以及软件工具间频繁切换，这无疑需要耗费大量时间与精力。
2.准确度低
现有成分、靶点、疾病等数据的质量以及预测靶点算法的准确性直接影响到最终的研究结果。一个普遍存在的问题是，在众多的网络药理学分析结果中，经常可以看到槲皮素等黄酮类化合物被标注为各类疾病的有效成分。这种不具有特征性和指导性的结果，在一定程度上降低了分析的可信度。
3.验证难
《网络药理学评价方法指南》中明确提出，结果验证是保障网络药理学研究可靠性的关键步骤。然而，在未经验证的情况下，网络药理学的结果价值有限。如何在准确度不足的前提下，选择有价值的研究方向和适宜的验证方法，成为了一个亟待解决的问题。
尽管网络药理学面临着多重挑战，但其在解读中医药原理方面的潜力和价值仍不容忽视。自《网络药理学评价方法指南》发布以来，该领域已经逐步建立起规范化的评价标准。进入2021年以来，随着人工智能与大数据技术的突飞猛进，众多靶点预测、网络药理学算法及模型纷纷涌现，其中NPAIEngine天然产物AI研发平台的出现受到了业界的广泛关注。这一平台为研究者提供了一站式、高精度的网络药理学工具，不仅有助于推动中医药的现代化和国际化进程，还为深入解析中医药原理提供了新的科学依据，持续助力中医药的传承、创新与发展。
据悉，多家机构已与该平台展开合作，包括四川省中科院等行业领军企业。为了让更多研究者体验其便捷与高效，现正免费开放试用，只需简单扫码即可参与。这一开放策略吸引了大量研究者的关注与参与，共同见证网络药理学在中医药领域的无限潜力与广阔前景。
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参考文献：
牛明,张斯琴,张博,杨扩,李梢.《网络药理学评价方法指南》解读[J].中草药,2021,52(14):4119-4129
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