توقع مركبات الأدوية المنشّطة للدورة الدموية باستخدام مزج السمات القديمة والحديثة والشبكات العصبية التكاثرية

  • role: First author第一作者
  • Affiliation:

    Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, State Key Laboratory for Quality Ensurance and Sustainable Use of Dao-di Herbs, Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China

  • Email:wangjingai928@163.com
  • Introduction:E-mailwangjingai928@163.com
WANG Jingai1,  
  • Affiliation:

    Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, State Key Laboratory for Quality Ensurance and Sustainable Use of Dao-di Herbs, Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China

NIU Qikai1,  
  • Affiliation:

    Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, State Key Laboratory for Quality Ensurance and Sustainable Use of Dao-di Herbs, Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China

ZONG Wenjing1,  
  • Affiliation:

    Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, State Key Laboratory for Quality Ensurance and Sustainable Use of Dao-di Herbs, Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China

ZENG Ziling1,  
  • Affiliation:

    Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, State Key Laboratory for Quality Ensurance and Sustainable Use of Dao-di Herbs, Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China

TIAN Siwei1,  
  • Affiliation:

    Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, State Key Laboratory for Quality Ensurance and Sustainable Use of Dao-di Herbs, Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China

ZHANG Siqi1,  
  • Affiliation:

    Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, State Key Laboratory for Quality Ensurance and Sustainable Use of Dao-di Herbs, Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China

ZHAO Yuwen1,  
  • Affiliation:

    Institute of Basic Theory for Chinese Medicine, China Academy of Chinese Medicine Science, Beijing 100700, China

ZHANG Huamin2,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    The Fourth Hospital of Hebei Medical University, Key Laboratory of Traditional Chinese Medicine Treatment of Digestive Tract Tumors in Hebei Province, Shijiazhuang 050010, China

  • Email:hbj331@163.com
  • Introduction:E-mailhbj331@163.com
HUO Bingjie3*,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, State Key Laboratory for Quality Ensurance and Sustainable Use of Dao-di Herbs, Institute of Chinese Materia Medica, China Academy of Chinese Medical Sciences, Beijing 100700, China

  • Email:libingtcm@163.com
  • Introduction:E-maillibingtcm@163.com
LI Bing1*

ملخص

هدف هذه الدراسة هو بناء نموذج توقعات مركبات الأدوية الصينية النباتية (HC-GCN) القائم على الشبكات العصبية التكاثرية الرسمية (GCN)، والذي يدمج ميزات الصفات الدوائية التقليدية للأدوية الصينية مع آليات الأدوية الحديثة لتوقع مركبات الأدوية التي تحتوي على فعاليات معينة، وتم تطبيقه وتحقق فعاليته باستخدام الأدوية النباتية التي تفيد في تنشيط الدورة الدموية كنموذج. تم جمع بيانات الصفات الدوائية لأزواج الأدوية الصينية الشائعة والتي تحتوي على النكهات الدوائية والتوزيع والجينات المستهدفة، وبناء مجموعة بيانات تدريب لتوقعات مركبات الأدوية. ومن خلال دمج خصائص الأدوية التقليدية الصينية مع المعلومات البيولوجية الحديثة، تم بناء شبكة عصبية تكاثرية، وذلك باستخدام تقنيات التعلم الآلي وطرق تقدير الفعاليات الخاصة، لبناء نموذج توقعات مركبات الأدوية الصينية HC-GCN. تم تقييم أداء نموذج HC-GCN باستخدام مؤشرات الدقة (ACC) ومعدل الإسترجاع (Recall) والدقة (Precision) ونسبة F1-score ومنطقة تحت منحنى ROC (AUC)، وأجريت مقارنة وتحليل لنتائج توقعات هذا النموذج مع نتائج خمسة نماذج مختلفة للتعلم الآلي منها التدرج الشديد لوظيفة (XGBoost)، والتحليل اللوجستي (LR)،والبايز الساذج (Naive Bayes)، والقريب الأقرب (KNN)، والدعم النقطي المثلى (SVM). وتم بناء نموذج توقعات باستخدام 46 زوجًا من الأدوية التي تقوم بتنشيط الدورة الدموية في حاصرها البيانات الدوائية، وأظهر نموذج HC-GCN أداءً ممتازاً في المؤشرات الرئيسية مثل ACC وRecall وPrecision وF1-score وAUC. وبتحليل توقعات نموذج HC-GCN، تم توقع 60 زوجًا من الأدوية الصينية المحتملة التي تحتوي على فعاليات تنشيط الدورة الدموية. وتحتوي 44% على ما لا يقل عن نكهة واحدة لها فعالية في تنشيط الدورة الدموية من بين أدوية الزوج المتوقعة. وأظهرت هذه الدراسة أنه يمكن بناء نموذج توقعات مركبات الأدوية الصينية النباتية HC-GCN القائمة على الشبكات العصبية التكاثرية والتي تستند إلى الفعاليات، وأنه يمكن تنفيذ تحسينات ذكاء اختيار الأدوية الصينية المركبة واستخدامها في الممارسة السريرية.

مفهوم

تنسيق الأدوية الصينية ؛ الشبكات العصبية التكاثرية ؛ فعالية تنشيط الدورة الدموية ؛ نموذج التوقع ؛ قرار السرير

References

  1. 1.
    ZHOU P,HUANG Y Q.Discussion on the significance of compatibility of couplet medicines in the study of compound prescription[J].Mod Tradit Chin Med,2013,33(5):20-22.
  2. 2.
    TANG Y P,SHU X Y,LI W X,et al.Research on Chinese medicine pairs(Ⅰ)——their formation and development[J].China J Chin Mater Med,2013,38(24):4185-4190.
  3. 3.
    DUAN J A,SU S L,TANG Y P,et al.Modern understanding of compatibility combination of traditional Chinese medicine drug pairs[J].J Nanjing Univ Tradit Chin Med,2009,25(5):330-333.
  4. 4.
    SONG Z G,YAN D M,HUANG L Q,et al.Progress in research methods of the properties of traditional Chinese medicine[J].J Jiangxi Univ Tradit Chin Med,2023,35(3):110-114.
  5. 5.
    CAO Y,YAO W M,YANG T,et al.Study on the Inhibition of PPAR-γ/NF-κB/AGEs/RAGE pathway in the treatment of hyperuricemia complicated with gouty arthritis by Buyang Huanwu Tongfeng decoction based on network pharmacology[J].Chin J Exp Tradit Med Form,2025,31(1):182-192.
  6. 6.
    ZHUANG Z J,LI J R,HUANG C H,et al.Molecular mechanism of Ligustri Lucidi Fructus-Astragali Radix for anti-cancer based on network pharmacology[J].Chin J Exp Tradit Med Form,2019,25(12):195-202.
  7. 7.
    GAO R,LI N F,CUI C,et al.Analysis on the experience of professor WANG Jusheng in the treatment of dermatoses by skillfully using the combination of Radix Paeoniae Alba and Radix Paeoniae Rubra[J].China Pharm Med Instrum,2023,13(3):95-98.
  8. 8.
    LI S Y,GONG M,LI Q F,et al.Mechanism of action of Coptidis Rhizoma and Ophiopogonis Radix in delaying diabetic nephropathy based on EGFR/PI3K/Akt signaling pathway[J].Chin J Exp Tradit Med Form,2024,30(20):22-29.
  9. 9.
    LI R,REN G,YAN J F,et al.Intelligent question answering system for traditional Chinese medicine based on BSG deep learning model:Taking prescription and Chinese materia medica as examples[J].Digit Chin Med,2024,7(1):47-55.
  10. 10.
    WANG W B,LI J H,YU Q,et al.Research on medication rules of depression syndrome based on ancient medical records[J].Chin J Exp Tradit Med Form,2020,26(5):162-167.
  11. 11.
    ZHAO D Y,LU H X,BAI S,et al.Efficacy classification and automatic recommendation of traditional Chinese medicine formulas based on graph convolutional neural network[J].Chin Tradit Herbal Drugs,2024,55(18):6298-6304.
  12. 12.
    YANG Y,RAO Y,YU M,et al.Multi-layer information fusion based on graph convolutional network for knowledge-driven herb recommendation[J].Neural Netw,2022,146:1-10.
  13. 13.
    ZHAO W,LU W,LI Z,et al.TCM herbal prescription recommendation model based on multi-graph convolutional network[J].J Ethnopharmacol,2022,297:115109.
  14. 14.
    QIU P R.Chinese medical classics[M].Changsha:Hunan Electronic Audio and Video Publishing House,2014.
  15. 15.
    LIU J H.The study of medicinal pairs[M].Beijing:China Traditional Chinese Medicine Press,2022.
  16. 16.
    HE Q Y."Prescriptionsworth a thousand gold foremergencies" drug pair[M].Beijing:China Traditional Chinese Medicine Press,2020.
  17. 17.
    XU H Y,ZHANG Y Q,LIU Z M,et al.ETCM:An encyclopaedia of traditional Chinese medicine[J].Nucleic Acids Res,2019,47(D1):D976-D982.
  18. 18.
    Pharmacopoeia of the people's republic of china:1 part[M].Beijing:China Medical Science and Technology Press,2020.
  19. 19.
    ZHOU Y,HOU Y,SHEN J,et al.Network-based drug repurposing for novel coronavirus 2019-nCoV/SARS-CoV-2[J].Cell Discov,2020,6:14.
  20. 20.
    ZUO W,LU T L,MAO C Q.Four properties and five flavors of traditional Chinese medicine[J].J China Pharm,2010,21(7):653-655.
  21. 21.
    ZHONG G S,YANG B C.Traditional Chinese pharmacology[M].Beijing:China Traditional Chinese Medicine Press,2021.
  22. 22.
    WU C.Bujuji[M].Beijing:The People's Health Press,1998.
  23. 23.
    LI C,FAN H,WANG X H.Efficacy of Qihong powder in adjuvant treatment of chronic heart failure and its effect on left ventricular systolic function and hemodynamic status[J].Global Tradit Chin Med,2018,11(4):590-592.
  24. 24.
    CHEN Y Z,LI C X,LIU M J,et al.Research progress on mechanism of nourishing Qi and warming Yang,activating blood and diverting water of traditional Chinese medicine in treatment of chronic heart failure[J].Shanghai J Tradit Chin Med,2024,58(7):89-94.
  25. 25.
    ZHAI X Q,ZHU P C,WANG X F,et al.Effect of Qihong capsule on myocardial mitochondrial energy metabolism and Akt/AMPK-mTOR signaling pathway in rats with ischemic heart failure[J].Chin J Integrative Med Cardio/Cerebrovasc Dis,2024,22(12):2150-2158.
  26. 26.
    ZHANG K,WU Y Z,ZHANG H,et al.Efficacy of Zhitong Shengji powder combined with Shengji Xiangpi ointment in the treatment of lower limb venous ulcers[J].Shaanxi J Tradit Chin Med,2021,42(8):1064-1067.
  27. 27.
    ZHANG T T,LI S Y,DONG X R,et al.Clinical experience in treating eczema from five Zang organs[J].Chin Med Mod Dis Edu China,2024,22(20):88-91.

قراءة النص الكامل

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website