摘要
药物靶标是药物治疗疾病的桥梁,是创新药物发现的源头。中药成分复杂,单味药或中药复方均是多成分共同作用于多靶点、多途径产生药效,其作用机制难以精确阐述。现代药学的药物作用机制研究是基于对靶点和受体的作用,不适合中药的复杂体系。近年来,多成分多靶点、组合靶点、组分中药等思想和研究方法的提出,从不同侧面描述了中药作用的特点,但仍不能反映中药的整体作用。由此,我们首次提出"药靶组学(Targetomics)"这一概念,即通过多组学融合等各种手段鉴定人体可用于药物作用并改善健康的所有效应分子的集合。以"明星"中药为主要研究对象,在"药靶组学"策略的指导下产出多药物作用于多模型动物不同时间点的多组织多组学数据,构建考虑结构和功能的药物作用动态分子网络,应用深度学习、人工智能、多组学数据融合等生物信息学技术识别中药作用的功能分子群及其相关通路和网络的变化规律,并对潜在"药物靶标"进行验证。从而形成一个具有靶标多样性并经过验证的药物"药靶组",为中药作用分子机制研究提供新途径。同时将这些药物多组学数据与疾病组学数据相融合并进行有效对接,也能够为疾病治疗提供重要靶点、用药指导等信息,为药物的快速研发提供方向。