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.

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