Die Wirksamkeit der chinesischen Kräutermedizin und deren Formeln basiert auf der Praxis. Sie ist eine hochgradige Zusammenfassung der klinischen Wirkungsmerkmale und -bereiche der Rezepturen sowie eine besondere Ausdrucksform der medizinischen Wirkung auf den menschlichen Körper im Rahmen der chinesischen Medizin. Die Netzwerk-Pharmakologie, als interdisziplinäres Fachgebiet basierend auf der Theorie der Systembiologie und der mehrschichtigen Analyse biologischer Systeme, hat sich zu einem häufig genutzten virtuellen Screening-Werkzeug in der Forschung zur traditionellen chinesischen Medizin entwickelt und wird durch Big Data und künstliche Intelligenz zunehmend verbessert. Im Kontext der modernen Medizin ist das Konzept der Wirksamkeit von Rezepturen unklar und es fehlt an wissenschaftlicher Bestätigung. Die Interpretation des Inhalts der Wirksamkeit chinesischer Arzneimittel und die Anleitung der theoretischen Forschung der chinesischen Medizin stellen eines der aktuellen Forschungsfelder mit hoher Priorität und Herausforderungen dar. Dieser Artikel untersucht die Machbarkeit der Anwendung netzwerk-pharmakologischer Analysemethoden zur Wirksamkeitsforschung und kombiniert frühere Ergebnisse netzwerk-pharmakologischer Studien, um zu prüfen, ob diese einen Teil der Wirkungen von Rezepturen repräsentieren können. Es werden bestehende Plattformen und Algorithmen für die Wirksamkeitsforschung zusammengefasst, Forschungsansätze und bestehende Probleme in Bezug auf die Darstellung des Wirksamkeitskonzepts, die Zielauswahl, die Ergebnisvalidierung, den Aufbau von Wirksamkeitsnetzwerken sowie die Vermeidung von Homogenität in netzwerk-pharmakologischen Forschungsergebnissen diskutiert. Abschließend wird ein Ausblick auf zukünftige Entwicklungen gegeben, der darauf abzielt, die moderne biologische Grundlage der Wirksamkeit chinesischer Kräuter und Formeln zu vertiefen und Referenzen für die klinische Anwendung sowie theoretische Forschungen der chinesischen Medizin bereitzustellen.

chinesische Kräuterformeln;Wirksamkeit;Netzwerk-Pharmakologie;Forschungsansätze