系统药理学已成为中医药现代化研究的核心方法之一，尤其在阐明中药多成分、多靶点、多通路协同作用机制方面表现出独特优势。然而，单一的网络药理学分析已难以满足高水平研究的需求。越来越多研究者开始采用“多组学+系统药理学+机器学习+实验验证”的综合策略，不仅显著提升研究深度和可靠性，也为中医药的临床转化提供更强有力的科学依据。
今天为大家带来的这项研究，正是运用系统药理学、生物信息学、机器学习算法和分子对接技术，系统揭示了六种药食同源植物（黄芪、灵芝、山药、姜黄、甘草、葛根）抗结直肠癌（CRC）的多靶点作用机制，为这些传统药食两用资源的临床应用提供了重要理论支撑。
一、研究亮点：
1.选题具有重要临床意义
结直肠癌是全球第三大常见癌症和第二大癌症死因，五年生存率低于15%，亟需开发有效低毒的新型治疗策略。六种药食同源植物具有悠久的安全食用历史，其抗肿瘤潜力与免疫调节作用备受关注。
2.多方法整合，系统性强
研究整合了TCMSP数据库挖掘、GEO数据库转录组分析、WGCNA共表达网络构建、三种机器学习算法（LASSO、SVM-RFE、Random Forest）交叉验证、免疫浸润分析（CIBERSORT）及分子对接，全面覆盖从靶点预测到机制验证的全流程。
3.发现核心靶点并明确其免疫微环境调控作用
最终锁定CA1、CCND1、CXCL2、EIF6四个核心基因，并揭示其与M0巨噬细胞、肥大细胞等免疫细胞浸润的显著相关性，从免疫角度阐释了其抗肿瘤机制。
二、药物靶点预测服务
1.服务内容
基于药物分子特征与生物数据库，精准预测潜在作用靶点，构建药物 - 靶点关联网络，为机制研究提供靶点候选清单。
2.具体分析步骤
药物特征提取：解析药物分子结构、理化性质，提取分子指纹、药效团等关键特征；
数据库检索：整合 SwissTargetPrediction、PharmMapper、DrugBank 等数据库，初步筛选候选靶点；
靶点验证：通过序列同源性比对、结构相似性分析，剔除假阳性靶点，保留高可信度候选靶点；
靶点优先级排序：结合靶点成药性、疾病相关性，采用评分算法排序，确定核心靶点；
关联分析：构建药物 - 靶点关联矩阵，生成可视化网络图谱。
3.交付成果
靶点预测报告 1 份、候选靶点清单（含优先级评分）、药物 - 靶点关联网络图、数据库检索原始数据。
4.服务类型
探索中药方剂的疗效机制，往往需要攻克多重研究壁垒：复方多成分的作用靶点与通路难以系统梳理，构建的调控网络繁杂无序，实验数据的整合与解读也面临诸多阻碍。
我们以网络药理学为核心技术支点，结合多组学整合分析手段，助力科研人员系统解析复方“成分-靶点-通路”的内在关联，将复杂的调控网络清晰可视化，精准定位核心作用机制；同时融合多维度组学数据，为研究结论提供更坚实的科学依据。
以技术赋能科研，搭建中药研究从经验积累到机制阐明的桥梁，期待与广大研究者一同解锁中药复方的科学密码。
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