网络药理学导论

　　本书致力于系统地介绍网络药理学的理论、方法和应用的研究进展，主要包括四大部分：1）网络药理学涉及的概念与理论；2）常用分析方法、数据库与分析软件；3）基于网络药理学的中医药现代化、现代药物研究的典型案例；4）基于药物、疾病的网络药理学实践流程。适用于初接触网络药理学、需要系统了解该领域的研究人员和学生。网络药理学是人工智能和大数据时代药物系统性研究的新兴前沿学科，也是融合系统生物学、生物信息学、网络科学、系统药理学等学科的原创性学科，强调从系统层次和生物网络的整体角度出发，解析药物及其治疗对象之间的分子关联规律，揭示药物的系统性药理机制，指导新药研发和临床治疗。随着计算、实验方法的进步，网络药理学的发展将有望帮助系统理解药物和病证的相互作用关系，为药物研发、机制阐释、药效评价、精准用药等提供技术支撑，促进从“还原论”到“系统论”的方法论革新，为“下一代药物研究模式”的推广应用提供强劲动力。

　　李梢，清华大学长聘教授、北京市中医药交叉研究所所长、英国皇家化学会会士、英国皇家生物学会会士、国家杰青、国家万人计划领军人才、世界中医药学会联合会网络药理学专委会会长、中国生物工程学会生物医药大数据专委会主任委员。为中医药网络药理学开拓者、胃癌极早期防治体系创建者。发表论文200余篇，被Nature、Science、Cell等引用9000余次，授权发明专利23项，领衔制定网络药理学首个国际标准。连续四年入选全球前2%顶尖科学家，获中医药国际贡献奖一等奖、李时珍医药创新奖、中国全面小康十大杰出贡献人物，以及多项国家和省部级奖励。

第1章网络靶标理论与网络药理学
1.1网络药理学： 下一代药物研究模式
1.2中医药在网络药理学起源和发展中的关键作用
1.3网络药理学核心理论： 网络靶标
1.3.1网络靶标理论的提出与发展
1.3.2网络靶标的概念
1.4网络药理学研究模式和特点概述
1.4.1“单靶标局部对抗”研究模式
1.4.2“网络靶标系统调节”研究模式
1.4.3网络药理学分析典型场景
1.4.4网络药理学研究特点、挑战及发展方向
参考文献
第2章基于人工智能算法的网络药理学在药物研发中的应用
2.1运用于网络药理学的人工智能方法介绍
2.1.1人工智能算法简介
2.1.2人工智能算法性能评价方法
2.1.3人工智能方法应用条件
2.1.4人工智能方法的前沿和展望
2.2人工智能在网络药理学研究中的应用
2.2.1药物靶点的预测和发现
2.2.2药物作用机制的研究
2.2.3药物新用途的发现
2.2.4中药物质基础与中医治疗理论的研究
2.3人工智能方法的应用展望
参考文献
第3章网络药理学常用数据库
3.1网络药理学常用中医药数据库
3.1.1ETCM： 中医药百科全书
3.1.2SymMap： 关注证候关联的中医药整合数据库
3.1.3BATMANTCM： 中药分子机制的生物信息学分析平台
3.1.4TCMID： 用于中药分子机制分析的中医药整合数据库
3.1.5其他中医药数据库
3.2网络药理学常用生物相关数据库
3.2.1OMIM： 人类孟德尔遗传病在线数据库
3.2.2HPO： 人类表型本体数据库
3.2.3DisGeNET： 疾病基因关联数据库
3.2.4MalaCards： 疾病信息数据库
3.3网络药理学常用靶标相关数据库
3.3.1TTD： 治疗靶标数据库
3.3.2PDB： 蛋白质晶体结构数据库
3.3.3GeneCards： 基因信息数据库
3.3.4KEGG： 京都基因与基因组百科全书
3.4网络药理学常用蛋白相互作用数据库
3.4.1BioGRID： 生物学通用相互作用数据库
3.4.2DIP： 蛋白质相互作用数据库
3.4.3IntAct： 分子相互作用数据库
3.4.4STRING： 基因/蛋白相互作用关系数据库
参考文献
第4章网络药理学常用软件
4.1网络药理学软件功能框架及分类
4.1.1总体软件功能需求
4.1.2网络药理学软件功能框架及分类
4.2网络药理学常用的Web软件
4.2.1药物靶标预测Web软件
4.2.2药物适应症分析Web软件
4.2.3基因功能富集分析Web软件
4.2.4蛋白相互作用网络构建Web软件
4.3基于图形化界面操作的软件
4.3.1差异基因富集分析软件
4.3.2网络分析软件
4.4基于编程语言的工具包
4.4.1C 、Java工具包的使用
4.4.2Python、R工具包的使用
参考文献
第5章网络药理学和中医药现代化研究案例
5.1网络药理学与中医证候研究案例
5.1.1寒、热证候及对证方剂的网络药理学研究案例分析
5.1.2慢性乙型肝炎致肝纤维化的“同病异证”研究案例分析
5.2网络药理学与中药方剂研究案例
5.3网络药理学与中药创制研究案例
5.4网络药理学与民族药研究案例
参考文献
第6章网络药理学与现代药物研发案例
6.1复杂疾病内在机制和干预靶标
6.2药物系统性作用机制
6.3多靶标药物研发
6.3.1缺血性中风： 从单一药物靶标到协同的网络药理学
6.3.2联合网络药理学与表型筛选开发新的止痛类药物
6.4药物重新定位
6.4.1基于网络的药物重定位预测及基于人群的验证
6.4.2基于网络药理学的药物重定位发现新的抗抑郁药物
6.5组合药物研发
参考文献
第7章基于药物的网络药理学实践流程
7.1寻找单味中药或方剂的有效成分
7.1.1数据采集与处理
7.1.2网络构建与可视化
7.1.3网络分析与预测
7.1.4验证与总结
7.2阐述单味中药或方剂的药效机制
7.2.1数据采集与处理
7.2.2网络构建与可视化
7.2.3网络分析与预测
7.2.4验证与总结
7.3诠释中药配伍理论的科学内涵
7.3.1数据采集与处理
7.3.2网络构建与可视化
7.3.3网络分析与预测
7.3.4验证与总结
7.4解释中药与西药之间的相互作用
7.4.1数据采集与处理
7.4.2网络构建与可视化
7.4.3网络分析与预测
7.4.4验证与总结
7.5药物临床应用的重定位——中药成分保护脑缺血再灌注损伤的新用途
7.5.1数据采集与处理
7.5.2网络构建与可视化
7.5.3网络分析与预测
7.5.4验证与总结
7.6多靶点药物的开发——中药配伍保护低密度脂蛋白诱导的内皮细胞
损伤
7.6.1数据采集与处理
7.6.2网络构建与可视化
7.6.3网络分析与预测
7.6.4验证与总结
参考文献
第8章基于疾病的网络药理学实践流程
8.1冠心病疾病网络构建及分析
8.1.1数据采集与处理
8.1.2网络构建与可视化
8.1.3网络分析与预测
8.1.4验证与总结
8.2疾病网络用于中药方剂的研究实践
8.2.1中药方剂的整合作用机制研究
8.2.2中药方剂的“君臣佐使”配伍规律研究
8.2.3中药方剂的“益气、活血”功效研究
参考文献
第9章基于药物疾病的网络药理学实践流程
9.1化橘红治疗呼吸系统疾病的网络药理学研究
9.1.1化橘红治疗呼吸系统疾病的作用靶点预测
9.1.2化橘红治疗呼吸系统疾病的作用靶点验证
9.1.3化橘红治疗呼吸系统疾病的调控网络分析
9.2丹红注射液治疗心血管疾病的网络药理学研究
9.2.1丹红注射液治疗心血管疾病的作用靶点预测
9.2.2丹红注射液治疗心血管疾病的作用靶点验证
9.2.3丹红注射液治疗心血管疾病的调控网络分析
参考文献
附录A网络药理学评价方法指南
附录B网络药理学评价要素与评价指标
附录C网络药理学研究报告示例
后记