网络药理学

当前“单基因、单靶标、单药物”医药研究模式是在还原论思想下形成的，这一研究模式取得了很大的发展，为近现代医学和药学的科学化、现代化及其昌明做出了巨大贡献。然而，这种研究模式难以阐释以整体为特点的中医药的科学基础，也难以在诊断和治疗过程中系统地打开人体这一“黑箱”。同时，目前肿瘤等重大疾病的发病率居高不下、新冠肺炎等突发疾病席卷全球，可见，在“疾病”这一共同的敌人面前，中西医学还不完善，需要携起手来共同发展。医学研究亟须探索既符合中医整体特色又适应复杂疾病系统诊疗特点的新思路、新方法，中医学、现代医学共同期待研究模式和研究方法的革新。
中医药诊疗思想和丰富经验中的“整体”特色，一方面凸显了还原论医药研究模式的局限，另一方面却孕育了以网络和系统为特色的新一代研究模式的产生。其中，一个重要标志就是从复杂生物“网络”这一整体的角度理解复杂病证内在机理和药物作用机制，这为医药研究模式的深刻变革提供了前所未有的机遇，同时也带来了挑战。利用“网络”重拾“整体”，作为中西医药与智能信息交叉创新的突破口，有望构建重大疾病中西医防治的新体系。在新的科技背景下，网络药理学应运而生。
网络药理学是人工智能和大数据时代药物系统性研究的新兴前沿学科，也是融合系统生物学、生物信息学、网络科学、多向药理学、系统药理学等相关学科的新学科，强调从系统层次和生物网络的整体角度出发理解疾病，解析药物及其治疗对象之间的分子关联规律，揭示药物的系统性药理机制，指导新药研发和临床治疗。所谓“网络”，一方面，指的是描述生物系统中要素和要素之间关系的描述方式和分析方法，例如，采用复杂网络科学中的理论和方法推动生物网络的解析。另一方面，指的是复杂生物系统的构建基础，在不同层次上具有不同的生物网络，狭义上有基因调控网络、蛋白相互作用网络、信号转导网络、代谢网络等； 广义上有生物功能网络、细胞细胞网络、中药成分网络、中药配伍网络、疾病疾病网络、中药疾病网络等。
为从系统的角度探索中西医药的生物学基础，我们提出了“网络靶标”新概念，并已成为网络药理学的核心理论。网络靶标是指在生物网络的层次上系统地建立药物和疾病的机制性关联，阐释药物通过多靶标在生物网络上的相互作用关系、形成整体调节效应的理论。在中药研究中，网络靶标理论有可能解释中药的众多成分如何在生物网络上相互协作，发挥整体调节作用的机理。
随着网络药理学的发展和计算、实验方法的进步，该领域的发展将有望为系统理解药物和病证的相互作用关系提供更多可靠的信息，为药物研发、机制阐释、药效评价、精准用药等方面提供关键技术支撑，促进从还原论转为系统论的研究方法论的革新，为下一代药物研究模式的推广应用提供强劲动力。
网络药理学具有广阔的前景，但目前更为重要的是如何保障其良性、快速发展。网络药理学的发展一方面需要将信息科学、生命科学、现代医学与中医药结合起来，在理论和方法、计算与实验上持续创新； 另一方面，网络药理学研究也需要发掘中医药整体特色，深入探索疾病诊疗的系统性本质，在基础和实践中增强生命力。
本书致力于系统地介绍网络药理学的理论、方法和应用的研究进展，主要包括四大部分： ①网络药理学涉及的概念与理论（第1章）； ②常用分析方法、数据库与分析软件（第2、3、4章）； ③基于网络药理学的中医药现代化、现代药物研究的典型案例（第5、6章）； ④基于药物、疾病的网络药理学实践流程（第7、8、9章），各章节核心内容和主要执笔者如下： 

章节内容主要执笔者

1网络靶标理论与网络药理学
李梢、丁清扬、王鑫
2
基于人工智能算法的网络药理学在药物研发中的应用
周文霞、李学军、韩露、范胜军
3
网络药理学常用数据库
许海玉、张彦琼、郭非非
4
网络药理学常用软件
周雪忠、王宁、翟兴
5
网络药理学和中医药现代化研究案例
苏式兵、胡元佳、左华丽
6
网络药理学与现代药物研发案例
张卫东、赵静
7
基于药物的网络药理学实践流程
孙晓波、邢小燕、王敏
8
基于疾病的网络药理学实践流程
范骁辉、李翔
9
基于药物疾病的网络药理学实践流程
苏薇薇、李泮霖

衷心感谢李衍达院士、刘昌孝院士和李济仁国医大师拨冗为本书撰写序言！前辈的指引，既高屋建瓴、着眼长远，又切中肯綮，令人深受鼓舞和启发。还要感谢帮助本书统稿的胡元佳教授、杨扩博士，以及对本书的写作给予协助的同学们（张斯琴、周武爱、王子怡和王岚等），感谢赵凯编辑对本书出版付出的努力。
此外，世界中医药学会联合会网络药理学专业委员会联合清华大学、中国中医科学院等多家单位，推出了世界中医药学会联合会国际组织标准《网络药理学评价方法指南》，这也是网络药理学领域的个国际标准。本书收录了该标准并首次公布其评价细则（扫描下方二维码下载评价标准和评价细则）。本标准给出了网络药理学研究过程中数据收集、网络分析，以及实验验证的原则、流程和评价指标等，希望从事网络药理学的研究人员和评审人员阅读参考。
本书的英文版Network Pharmacology已于2021年10月由Springer出版社出版。
需要特别指出的是，网络药理学这门学科还很新，书中的很多内容也远未成熟。书中的不足之处和未尽之意，还盼读者不吝批评指正，以帮助学科成长，帮助我们进步。谢谢！
李梢2022年1月

评价标准

评价细则

本书对网络药理学核心内容“网络靶标”理论进行了完整阐述；对网络药理学的研究方法、常用数据库、常用软件、常用实验方法等进行了系统介绍；对网络药理学和中医药现代化的代表成果和典型案例进行了重点阐述；对运用网络药理学方法，从网络与系统的角度理解复杂疾病内在机制和干预靶标、药物作用机制、创新药物研发、药物重新定位、组合药物分析等方面的应用进行了案例说明。

本书对网络药理学核心内容“网络靶标”理论进行了完整阐述；对网络药理学的研究方法、常用数据库、常用软件、常用实验方法等进行了系统介绍；对网络药理学和中医药现代化的代表成果和典型案例进行了重点阐述；对运用网络药理学方法，从网络与系统的角度理解复杂疾病内在机制和干预靶标、药物作用机制、创新药物研发、药物重新定位、组合药物分析等方面的应用进行了案例说明。

主编：李梢
副主编、编委：世中联网络药理学专业委员会的副会长和常务理事，包括网络药理学、系统生物学、生物信息学、人工智能等方面的专家。

李梢，1973年生，清华大学自动化系教授、博导，清华信息国家实验室中医药交叉研究中心主任、生物信息学部副主任。国家杰出青年基金；世界中医药十大新闻；茅以升奖。主要从事网络药理学、生物信息学与中医药研究，2012年由于在中医药网络药理学方面的开拓性成就获国家杰出青年科学基金。主持国家自然科学基金重点项目三项，发表论文100余篇，被引用5000余次，单篇SCI引用388次，国内外发明专利30余项，研究成果两次入选Nature China研究亮点，被美国NIH/NCI白皮书评价为“至关重要”，被《华尔街日报》长篇报道和头条推荐，入选“2014世界中医药十大新闻”。

第1章网络靶标理论与网络药理学

1.1网络药理学： 下一代药物研究模式

1.2中医药在网络药理学起源和发展中的关键作用

1.3网络药理学核心理论： 网络靶标

1.3.1网络靶标理论的提出与发展

1.3.2网络靶标的概念

1.4网络药理学研究模式和特点概述

1.4.1“单靶标局部对抗”研究模式

1.4.2“网络靶标系统调节”研究模式

1.4.3网络药理学分析典型场景

1.4.4网络药理学研究特点、挑战及发展方向

参考文献
第2章基于人工智能算法的网络药理学在药物研发中的应用

2.1运用于网络药理学的人工智能方法介绍

2.1.1人工智能算法简介

2.1.2人工智能算法性能评价方法

2.1.3人工智能方法应用条件

2.1.4人工智能方法的前沿和展望

2.2人工智能在网络药理学研究中的应用

2.2.1药物靶点的预测和发现

2.2.2药物作用机制的研究

2.2.3药物新用途的发现

2.2.4中药物质基础与中医治疗理论的研究

2.3人工智能方法的应用展望

参考文献
第3章网络药理学常用数据库

3.1网络药理学常用中医药数据库

3.1.1ETCM： 中医药百科全书

3.1.2SymMap： 关注证候关联的中医药整合数据库

3.1.3BATMANTCM： 中药分子机制的生物信息学分析平台

3.1.4TCMID： 用于中药分子机制分析的中医药整合数据库

3.1.5其他中医药数据库

3.2网络药理学常用生物相关数据库

3.2.1OMIM： 人类孟德尔遗传病在线数据库

3.2.2HPO： 人类表型本体数据库

3.2.3DisGeNET： 疾病基因关联数据库

3.2.4MalaCards： 疾病信息数据

3.3网络药理学常用靶标相关数据库

3.3.1TTD： 治疗靶标数据库

3.3.2PDB： 蛋白质晶体结构数据库

3.3.3GeneCards： 基因信息数据库

3.3.4KEGG： 京都基因与基因组百科全书

3.4网络药理学常用蛋白相互作用数据库

3.4.1BioGRID： 生物学通用相互作用数据库

3.4.2DIP： 蛋白质相互作用数据库

3.4.3IntAct： 分子相互作用数据库

3.4.4STRING： 基因/蛋白相互作用关系数据库

参考文献
第4章网络药理学常用软件

4.1网络药理学软件功能框架及分类

4.1.1总体软件功能需求

4.1.2网络药理学软件功能框架及分类

4.2网络药理学常用的Web软件

4.2.1药物靶标预测Web软件

4.2.2药物适应症分析Web软件

4.2.3基因功能富集分析Web软件

4.2.4蛋白相互作用网络构建Web软件

4.3基于图形化界面操作的软件

4.3.1差异基因富集分析软件

4.3.2网络分析软件

4.4基于编程语言的工具包

4.4.1NetworkX

4.4.2igraph

参考文献
第5章网络药理学和中医药现代化研究案例

5.1网络药理学与中医证候研究案例

5.1.1寒、热证候及对证方剂的网络药理学研究案例分析

5.1.2慢性乙型肝炎致肝纤维化的“同病异证”研究案例分析

5.2网络药理学与中药方剂研究案例

5.2.1中药复方距离的交互信息模型DMIM研究分析

5.2.2六味地黄丸复方的网络药理学分析

5.3网络药理学与中药创制研究案例

5.3.1基于网络靶标的多成分协同识别方法

5.3.2青蒿素抗恶性疟原虫的多靶点机制研究分析

5.4网络药理学与民族药研究案例

5.4.1三种豨莶草的化学成分和药理作用对比研究分析

5.4.2白花蛇舌草抗非小细胞肺癌的机制研究分析

5.5网络药理学与国际传统医药研究案例

5.5.1巴西红厚叶提取物的抗癌活性研究分析

5.5.2滨海前胡提取物对骨关节炎的保护作用

参考文献
第6章网络药理学与现代药物研发案例

6.1复杂疾病内在机制和干预靶标

6.1.1转录因子POU3F2调节精神疾病患者脑组织的基因共表达网络

6.1.2基于网络的CRISPRCas9组合筛选识别人类细胞中的协同作用模块

6.2药物系统性作用机制

6.2.1基于网络的计算药物疗效筛选

6.2.2通过转录响应发现药物作用机制和药物重定位

6.3多靶标药物研发

6.3.1缺血性中风： 从单一药物靶标到协同的网络药理学

6.3.2联合网络药理学与表型筛选开发新的止痛类药物

6.4药物重新定位

6.4.1基于网络的药物重定位预测及基于人群的验证

6.4.2基于网络药理学的药物重定位发现新的抗抑郁药物

6.5组合药物研发

6.5.1基于网络的药物组合预测

6.5.2结合基因组和网络特征预测协同的抗癌药物组合

参考文献
第7章基于药物的网络药理学实践流程

7.1寻找单味中药或方剂的有效成分

7.1.1数据采集与处理

7.1.2网络构建与可视化

7.1.3网络分析与预测

7.1.4验证与总结

7.2阐述单味中药或方剂的药效机制

7.2.1数据采集与处理

7.2.2网络构建与可视化

7.2.3网络分析与预测

7.2.4验证与总结

7.3诠释中药配伍理论的科学内涵

7.3.1数据采集与处理

7.3.2网络构建与可视化

7.3.3网络分析与预测

7.3.4验证与总结

7.4解释中药与西药之间的相互作用

7.4.1数据采集与处理

7.4.2网络构建与可视化

7.4.3网络分析与预测

7.4.4验证与总结

7.5药物临床应用的重定位——中药成分保护脑缺血再灌注损伤的新用途

7.5.1数据采集与处理

7.5.2网络构建与可视化

7.5.3网络分析与预测

7.5.4验证与总结

7.6多靶点药物的开发——中药配伍保护低密度脂蛋白诱导的内皮细胞损伤

7.6.1数据采集与处理

7.6.2网络构建与可视化

7.6.3网络分析与预测

7.6.4验证与总结

参考文献
第8章基于疾病的网络药理学实践流程

8.1冠心病疾病网络构建及分析

8.1.1数据采集与处理

8.1.2网络构建与可视化

8.1.3网络分析与预测

8.1.4验证与总结

8.2疾病网络用于中药方剂的研究实践

8.2.1中药方剂的整合作用机制研究

8.2.2中药方剂的“君臣佐使”配伍规律研究

8.2.3中药方剂的“益气、活血”功效研究

8.3疾病网络用于整体药效评价研究实践

8.3.1数据采集与处理

8.3.2网络构建与可视化

8.3.3网络分析与预测

8.3.4主要结论

参考文献
第9章基于药物疾病的网络药理学实践流程

9.1化橘红治疗呼吸系统疾病的网络药理学研究

9.1.1化橘红治疗呼吸系统疾病的作用靶点预测

9.1.2化橘红治疗呼吸系统疾病的作用靶点验证

9.1.3化橘红治疗呼吸系统疾病的调控网络分析

9.2丹红注射液治疗心血管疾病的网络药理学研究

9.2.1丹红注射液治疗心血管疾病的作用靶点预测

9.2.2丹红注射液治疗心血管疾病的作用靶点验证

9.2.3丹红注射液治疗心血管疾病的调控网络分析

参考文献
附录A国内外同行评价中医药在网络药理学中的开拓性贡献和关键推动作用
附录B名词索引
后记

本书对网络药理学核心内容“网络靶标”理论进行了完整阐述；对网络药理学的研究方法、常用数据库、常用软件、常用实验方法等进行了系统介绍；对网络药理学和中医药现代化的代表成果和典型案例进行了重点阐述；对运用网络药理学方法，从网络与系统的角度理解复杂疾病内在机制和干预靶标、药物作用机制、创新药物研发、药物重新定位、组合药物分析等方面的应用进行了案例说明。

主编：李梢
副主编、编委：世中联网络药理学专业委员会的副会长和常务理事，包括网络药理学、系统生物学、生物信息学、人工智能等方面的专家。

李梢，1973年生，清华大学自动化系教授、博导，清华信息国家实验室中医药交叉研究中心主任、生物信息学部副主任。国家杰出青年基金；世界中医药十大新闻；茅以升奖。主要从事网络药理学、生物信息学与中医药研究，2012年由于在中医药网络药理学方面的开拓性成就获国家杰出青年科学基金。主持国家自然科学基金重点项目三项，发表论文100余篇，被引用5000余次，单篇SCI引用388次，国内外发明专利30余项，研究成果两次入选Nature China研究亮点，被美国NIH/NCI白皮书评价为“至关重要”，被《华尔街日报》长篇报道和头条推荐，入选“2014世界中医药十大新闻”。