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人工智能生物学：未来中医药现代化研究重要战略资源和竞争热点

中医药理论以整体观念为指导，追求人和自然和谐共生，从整体上系统把握健康与疾病互相转化的规律。当风、寒、暑、湿、燥、火和疫疠之气等由外入侵机体致病时，中医理论提出扶正祛邪观点，强调提高人体对不利环境因素刺激的适应力，以消除病因；对机体内部环境的失衡，中医认为人是一个统一的整体，以阴阳把握人体复杂的生命活动，同时重视个体差异，根据药物性味归经，运用七情和合的配伍法则，制定方剂达到阴阳动态平衡，恢复健康（图1）。

 

图1 中医药学诊疗的思维路径

 

中医药现代化在二十年的发展过程中，取得了一些令人瞩目的成绩，如建成了一批高水平的中药研究平台，推进了中药国际化进程，形成了从中药农业、中药工业、中药商业到中医药服务业的中药大健康产业体系。但中医药现代化仍遇到了制约其发展的诸多瓶颈，例如中医大家及名家学术思想和诊疗经验的传承与创新面临着中医临床数据繁冗复杂，难以系统总结其规律的难题；中医病机（气虚、痰湿、血瘀等）、治则治法（大补元气、活血化瘀、清热解毒等）的现代生物学基础及科学内涵为何；中药作用机制及显效物质如何阐明。这些都是制约中药现代化进程的主要障碍。

 

1 人工智能或许是中医药未来研究的热点与趋势

 

随着中医药诊疗与研究大数据累积，计算生物学算力的提升、机器学习等模型的精进，人工智能技术（Artificial intelligence，AI）为中医药现代化困境的突破带来了曙光。
2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出“三步走”战略。到2020年，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；到2030年抢占全球人工智能制高点。2019年，《中共中央国务院关于促进中医药传承创新发展的意见》发布实施，其中提到“互联网+中医药健康服务”行动。党十九大报告中明确提出“坚持中西医并重，传承发展中医药事业”。人工智能技术针对中医药这一具体行业，如何将其与中医药领域需求紧密融合？如何在推动我国人工智能产业发展的同时，实现我国中医药传承与创新？
我们利用CiteSpace这一计量和分析科学文献数据的可视化软件，通过绘制可视化图谱直观生动展现了人工智能与中医药研究的前沿方向及热点问题。数据收集及转化：以中国知网（CNKI）和Web of Science（WOS）为数据来源，参照人工智能在中医药领域已发表文献制定检索词，检索途径为主题，时间范围为2006年1月至2020年12月。中文数据库以“（中医药or中药）and（人工智能or智能技术or深度学习or机器学习or语义网络or知识库）”为检索词，英文数据库以（TS=artificial intelligence OR TS=deep learning OR TS=machine learning OR TS=semantic network OR TS=knowledge base）AND TS=traditional Chinese medicine）为检索词。排除咨询、会议、报纸、年鉴类型的文献，重复文献，文章内容及作者信息不全以及与研究主题无关的文献，共纳入中文文献597篇，英文文献411篇。中文关键词共现图谱显示，连接“人工智能”及其相关检索词与“中医药”等相关检索词的Degree值较高的关键词是中医诊断、中医证候、知识库、辨证论治、深度学习、数据挖掘、中药饮片等（图2A）。而英文关键词共现图谱显示连接关键词Degree值较高的是Identification，Machine learning，Diagnosis，Drug discovery，Expression，Prediction等（图2C）。时间线视图可以弥补关键词共现图谱和聚类图谱无法呈现人工智能在中医药领域各个聚类发展的时间跨度和研究进度的缺点。近10年国内中医药现代化与人工智能之间具有广泛的相关性。当前，国家大力倡导中医药现代化事业，互联网+和“一带一路”都为推进中医药事业带来极大的助力，可以预测今后人工智能将是中医药领域的研究热点。国内近10年中医药与人工智能之间的总体方向呈现出更加生物性发展趋势。运用计算机与生物信息学大数据，蛋白质组学，生物信息学等为中医药现代化尤其是中医临床循证医学、临床试验、可替代性药物的研究提供了更加广泛及高效的研究手段。综合分析结果，人工智能在中医药领域中的应用主要集中在中医临床诊断、中医证候、中医治则治法、中药新药发现、中药起效机制研究以及中药抗肿瘤研究。但国内人工智能技术尚处于发展阶段，且同时具备中医药及人工智能专业知识的复合型人才更是稀缺，未来人工智能在中医药领域仍然有很大的发展空间。

 

A.中文关键词共现图谱；B.中文关键词聚类时间线视图；C.英文关键词共现图谱；D.英文关键词聚类时间线视图
图2 人工智能在中医药领域的研究方向及趋势
 

2 人工智能助力中医药学术思想与诊疗经验传承创新

中医药有着悠久的发展历史、丰富的实践经验和海量的文献，但资源挖掘利用不足，将直接影响发展和传承效率。中医与西医的发展模式大相径庭，西医从实验数据中归纳提炼经验，再通过时间检验、修正、发展成理论；而中医则是在临床试验中不断总结、摸索，逐步上升为医学理论。其中，医案作为中医临床诊疗过程最直接且较为规范的呈现方式，对分析提炼诊疗思路、用药规律等极为重要，是将有效方药进行成果转化的重要来源，可促进中药新药的开发，促进中医理论的创新发展，提高临床人员的决策能力。然而，中医临床数据繁冗复杂，如何从资料中总结归纳分析出有用的理论知识，进一步挖掘并加以有效利用仍是一大困境。
一般经典的以临床流行病学调查和数理统计分析相结合的数据挖掘模式，如结构方程模型、项目反应理论、潜在类别模型等，难以对杂乱的中医临床医案进行理解分析。此外，不同思维模式、研究方法，在知识挖掘的过程中各有偏颇，造成分析数据的有效性、客观性不高。
而人工智能技术可以在无序的数据中发现各关键词的潜在关联并基于已有的数据进行二次整理、深度学习、多次训练，可在复杂症状中提取、归纳中医证型，分析症状、方药、证型之间潜在的关联规则；在方药中挖掘发现药物配伍规律及潜在药物、核心药物、核心处方等，总结名老中医经验，辅助临床诊疗工作。如图2所示，人工智能已经在中医病例、中医诊断等方面有了较多的研究，并且四诊尤其是舌诊和脉诊的客观化已取得阶段性成果。未来，在成熟的数据挖掘和辅助技术等客观条件下，人工智能技术通过对既有大数据的深度学习和训练，可真正应用于中医的整个诊疗过程，分析得出患者的临床辨证分型，实现诊断结果客观化、标准化，从而避免主观偏差。
 

3 人工智能为中医药关键科学问题的研究带来新思路和策略

 
3.1 人工智能开启了生命科学领域研究的新阶段
 
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术及应用系统的一门新的技术科学。伴随着人工智能理论和技术的极速发展，人工智能与生物学深度融合的生物学——人工智能生物学（AI biology）呼之欲出。人工智能生物学研究的特点是：动态整合多层面与多因素，从而真正理解生命现象中的分子间互相作用与调控方式的规律，解决生命科学中的重大基本问题。作为一个全新的生命科学学科，人工智能生物学将全面提升生命科学研究的高度，革新生物学研究的现有范式，拓展生物学研究的范围，有望最终解决有关生命活动和医学科学领域的根本问题，实现关键领域的实质性突破。目前，人工智能生物学已在多个领域取得令人振奋的进展，包括蛋白质结构解析、新药开发、基因诊断等。近年来，人工智能为蛋白质结构的解析带来了新的研究范式，其预测的高度准确性使科学家在研究蛋白质功能时，尤其在没有同源蛋白结构的情况下，也能高效且准确地得到蛋白质的结构。此外，人工智能在药物发现领域也取得了突破性进展，从化学层面基于过去大量标记好的数据，利用人工智能技术分析配体和蛋白质的相互作用，提高药物发现的成功率。
鉴于人工智能在生命科学领域的贡献，那么其是否会推动中医药现代化发展过程中关键科学问题研究的突破呢？
3.2 人工智能推动中医现代化关键科学问题的揭示

人工智能除了对学术思想及诊疗经验的传承具有开创性的优势外，其在中医药现代化关键科学问题研究的作用也日渐体现。中医药在数千年的理论传承和临床实践中积累了海量数据信息，但具有复杂系统和黑箱的特点，对于黑箱的内部原理缺少证明的方法。

当前，生物信息学、系统生物学、网络药理学等新方法的建立为中药现代化研究带来了理解整体性质的希望。可以从整体上衔接“疾病表型”与患者“基因型”两个生物网络之间的关系。使得我们不仅可以了解到中医诊断背后的生物学基础，更能帮助我们了解疾病的产生机制、预测疾病的治疗靶点，还能建立起以生物网络为靶标的中西医新型治疗方法。这些交叉领域的学科和技术不仅对中医现代化起到了重要作用，也为新的疾病治疗方法的开发提供了全新的研究思路。
但是以上基于生物学“从基因到性状”的基本研究方法对于中医药理论及关键科学问题的阐释面临着巨大的发展障碍。生物信息学是采用统计计算的方法从各种组学数据中找出规律性，不具备直接从数据分析中获得一般规律的能力，对数据中隐含规律的总结仍依赖于人脑的推理。而系统生物学虽设定了从整体、系统层面分析生命现象的一般规律，但其对学科界定模糊宽泛，并缺乏具体的可执行的研究策略和技术手段。此外，中医药数据库还不完善，研究多依靠公共的数据库，因此数据的准确性、可靠性以及完整性对预测结果有着极大的影响；另外针对中药复方的研究只考虑了“成分-靶标-疾病”网络的定性分析，而忽视了各成分量的影响。故而解析黑箱内部的原理还需要更高效的方法。
我们认为可以从中医系统理论及整体观出发，借助新的人工智能生物学开启中医药研究的全新局面。其优点在于：人工智能最擅长解决“黑盒子”问题，而目前中医药理论的研究很多问题都处在规律不明确的黑盒子状态；人工智能能整合有限零星的信息推测“图像”全貌；人工智能能从低维数据预测高维信息；人工智能能胜任复杂系统的多因素分析，从碎片化数据中找到规律，从而支持中医药现代化的研究。
3.3 人工智能促进中药现代化进程主要障碍的突破
中药及复方的起效机制揭示和物质基础明确这两大黑箱问题长久以来制约着中药现代化的发展进程。而已上市中药大品种的临床精准定位被认为是最有前途的转化医学策略之一，若能借助文本挖掘，化学遗传学和中药网络药理分析等方法，不仅能使现有中药品种的药物价值得到更好的发挥，还可以找寻中药大品种的新用途。
如临床应用10年以上的中药大品种，尽管临床数据库不断积累丰富，但还是碎片化的信息，若能通过人工智能深度学习挖掘中药大品种的临床治疗数据库，并将多个国际著名生物信息数据库的数据、中药信息以及文献信息利用人工智能进行大规模整合，建立具有多层次人工智能信息检索和非知识文献发现功能的中药生物分子大数据信息平台，它的作用或许会比肩任何临床经验丰富的中医师个体，从而提高产品的精准治疗，提高中药产品的科技内涵。
当前中国医药行业正从营销引领企业发展进入创新引领企业发展的时代。中药企业进入到更加残酷的存量市场博弈、厮杀，企业核心竞争力的比拼显得尤为突出。发展企业产品核心竞争力、提高产品的技术壁垒应当是中药企业发展的关键，关系到今后中药企业的生死存亡。而人工智能中医药生物大数据更是未来中药产业的重要战略资源和竞争热点。
又如，中药因环境胁迫所产生的成分结构复杂多样，为契合生物多靶位提供了物质储备。其作用机制具有如下特征：
（1）中药的作用具有多效性与广泛性，是因为中药成分的结构复杂多样，一味中药至少有成百上千个化合物，进入体内更可代谢衍生出成千上万种代谢产物，而且几乎每一个单体化合物都有多个靶点，这就造成了中药作用的多效性，如姜黄（图3）。

 

图3 姜黄作用的多效性与广泛性
 
（2）中药显效成分具有受体杂泛性特征。受体杂泛性是指受体的结合部位可以与结构多样的配体相匹配和结合。在进化过程中，为了结合、代谢和清除结构多样性的内源和外源性物质，蛋白具有广泛和可变的结构容纳性，无须对每种化合物都准备特异的蛋白，体现了受体的杂泛性。受体靶标蛋白具有保守性和多样性。保守性体现在折叠成二级结构的结构域比较固定和保守，因而与配体分子的结合互有交盖，发生交叉反应。多样性体现在精细的结构内涵，相似的结构域因为有不同的氨基酸序列，产生不同的功能，体现了特异性，因而靶标多为“一专多能”的蛋白。
针对中药治疗疾病多成分、多靶点的特性，可通过人工智能技术，深度解析中药“多成分-多靶点-多疾病”的关系，构建“药物成分-成分靶标-疾病基因”互作网络，预测中药复方的活性成分、潜在药效、临床适应症和作用机制等，为中药新药的研发提供新的研究路径。
 

4 思考与展望

将人工智能生物学应用于中医药现代化的研究是未来中药研究的突破口。人工智能生物学不同于当前中医药研究模式所依赖的生物信息学和系统生物学。人工智能生物学所应用的计算方法可以模拟人脑思维特点，也可以跳出人类的研究思考范式，完全采用深度学习来对目前所有可获得的可用数据进行人工智能方法的分析。中医药信息是意象世界，信息自下而上，且存在以人为本、依人而变的作用特点，与人工智能生物学分层提取、构建知识图谱、系统分析返回有用信息相契合，可为中医学术思想与诊疗经验的传承和创新提供高效的处理模式，也为中医药关键科学问题的解决提供新的研究思路。
 

然而，人工智能促进中医药现代化的同时也要意识到其局限性所在。首先现有的中医药人工智能的研究都集中在方法和工程应用领域，而基础研究和学科体系不完整；人才队伍以中医药学人才为主，交叉学科人才并不多见，人才缺口限制了整个领域的发展。另外，我们需要清醒的知道，人工智能代替不了中医诊疗过程，对患者进行精神安慰与深层次沟通这一点人工智能无法代替。

但人工智能在中药复方用药精髓的揭示方面仍然被寄予厚望，在推动中药产业的发展、中药复方的研究开发、中药药性研究以及中药材鉴定等方面提供更精密合理的推算。总之，人工智能在中药研究领域中的应用及发展对中医药现代化具有巨大的推动作用。

 

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创建时间：2025-01-08 16:55
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