摘要：随着中医药现代化研究的深入，如何系统解析中药多成分-多靶点-多通路的复杂作用机制成为关键科学问题。传统中药研究常受限于成分复杂、机制不明等瓶颈，而系统药理学的出现为这一领域带来了新的方法论突破。今天我们要介绍的TCMSP（Traditional Chinese
随着中医药现代化研究的深入，如何系统解析中药多成分-多靶点-多通路的复杂作用机制成为关键科学问题。传统中药研究常受限于成分复杂、机制不明等瓶颈，而系统药理学的出现为这一领域带来了新的方法论突破。今天我们要介绍的TCMSP（Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform），正是这一领域的标志性成果，为中药活性成分筛选、靶点预测及作用机制研究提供了强大平台。
研究亮点：
1.数据规模空前
涵盖《中国药典》收录的499味中药，包含29,384种化学成分、3,311个作用靶点与837种相关疾病，构建了超过84,260对化合物-靶点相互作用。
2.ADME属性全面集成
提供12项关键药代动力学参数，包括口服生物利用度（OB）、半衰期（HL）、药物相似性（DL）、Caco-2通透性、血脑屏障（BBB）及Lipinski五规则等，为活性成分筛选提供量化标准。
3.网络可视化与分析功能强大
内置化合物-靶点网络（CTN）与靶点-疾病网络（TDN），支持Cytoscape交互分析，助力用户从系统层面解析中药作用机制。
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题目：
TCMSP: A Database of Systems Pharmacology for Drug Discovery from Herbal Medicines
研究思路梳理：
TCMSP数据库基于系统药理学框架构建，整合了中药化学成分、ADME属性、靶点信息与疾病关联数据，形成了“草药-成分-靶点-疾病”多层网络体系。用户可通过草药名、成分名称、靶点或疾病名称进行检索，获取成分筛选、网络构建与机制分析的一站式服务。
主要结果：
1. 中药成分与ADME属性系统整合
TCMSP收录的化学成分来源包括PubChem、ChEMBL、ChemSpider等权威数据库，并通过计算和实验数据结合的方式提供了12项ADME参数。用户可根据OB ≥ 40%、DL ≥ 0.18等标准快速筛选潜在活性成分。
2. 靶点预测与疾病关联精准可靠
靶点信息主要来源于DrugBank和HIT数据库，并通过SysDT模型对未知靶点进行预测，预测准确度达82.83%。疾病信息整合自TTD和PharmGKB，构建了2,387对靶点-疾病关联。
3. 网络构建与拓扑分析功能完善
通过Cytoscape Web实现网络可视化，用户可下载XGMML格式文件，并利用NetworkAnalyzer插件进行节点度（degree）、介数中心性（betweenness）等拓扑参数分析，识别关键成分与靶点。
4. 应用案例：甘草系统药理机制解析
以甘草为例，从280个成分中筛选出69个活性成分（OB ≥ 40%, DL ≥ 0.18），构建其与91个靶点的相互作用网络。关键成分如甘草苷、甘草查尔酮G等通过作用于PTPN1、HRH1等靶点，发挥抗菌、免疫调节等作用，体现了TCMSP在机制阐释方面的强大能力。
5. 推动中药理论现代化阐释
TCMSP已成功应用于“气血理论”“君臣佐使”配伍规律等基础中医理论的分子机制研究。例如，通过分析麻黄汤的成分-靶点网络，揭示了其“益气活血”成分的化学特征与作用靶点，为中医理论的系统药理学阐释提供了范例。
点评：
TCMSP作为首个集成了大规模中药成分、ADME属性、靶点网络与疾病关联的系统药理学平台，不仅为中药活性成分筛选与机制研究提供了重要工具，也推动了中医药研究从“经验导向”向“数据驱动”的范式转变。其突出的优势在于：
数据整合度高：覆盖药典全部草药，数据来源权威、更新及时；
筛选标准科学：基于ADME属性实现成分快速筛选与优先级排序；
平台开放共享：提供免费访问与数据下载，促进学术合作。
未来，TCMSP计划引入生理药代动力学（PBPK）模型、药物组合作用模式等新功能，进一步提升其在中药新药研发与复方机制解析中的实用性。
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来源：TCMSP系统药理学
