基于复杂网络的糖尿病肾病案例推理证治比较和药效机制研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81674102
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3121.中医学研究新技术与新方法
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

This research will be performed under the guidance of theories of complexity science, majorly with the method of evidence-based reasoning, and in the support of independently developed TCM Supporting Platform and open source omics databases. Cross testing will be conducted among the classifiers such as random forest and support vector machine to explore the pattern classification of diabetic nephropathy (DN) in early, middle and late stages. In this process, the rule for matching is confirmed using calculated similarities among classified prescriptions with algorithms including ELD and PPAS. Further, a Network Meta-analysis will be carried out, so that the indirect effectiveness comparisons among the classified prescriptions are visualized. From the facet of clinical practice, it correlates with the prevention and control of DN with TCM schemes; and of laboratory research, this may contribute to the discover of mechanism for compound prescriptions. Therefore, we will further make the screening of MS for the most effectives prescriptions base on TCMSP, TTD and STITCH and other database. Then the integration degree between potential target spots for influencing DN and these MSs can be predicted. Using ADME/T kit, the absorption, distribution, metabolism and excretion of the prescriptions will be evaluated to locate the biological pathways of the MSs. Subsequently, we will develop the molecular network of effective proteins.Eventually how the prescriptions takes effect in human body can be figured out on molecular level.
本项目在复杂性科学相关理论的指导下,以开放的组学数据库和自主研发的中医药诊疗支撑平台为依托,以案例类比推理建模为路径,选用随机森林和支持向量机等分类器,探索糖尿病肾病(DN)早中晚期证型分类、复方加减;应用ELD和PPAS算法,计算类方间相似度,明确匹配依据。开展Network Meta-Analysis,绘制同一证型下不同干预措施的疗效比对网络,解决治疗方案的择优、排序问题,得出各证型最优方案。开展上述复方用药与效果比较研究,临床层面,可明确中医药防控糖尿病对肾功能损害的机制;基础层面,可揭示复方药效的作用机理。为此,将优选方案结合TCMSP、TTD、STITCH等数据库,进行药靶筛选,预测DN药效成分与潜在靶点的结合度;选用ADME/T计算工具,评估方药利用、吸收、分布、代谢情况,构建起效靶点之间的交互关系与分子网络,从分子水平诠释最优方案药效成分群作用机制。

结项摘要

本项目在复杂性科学相关理论的指导下,以开放的组学数据库和自主研发的中医药诊疗支撑平台为依托,以案例类比推理建模为路径,综合多种算法工具,探索糖尿病肾病中医证治规律及其作用机制。在中医药案例推理方法学研究的基础上,应用科学计量方法、数据挖掘方法,结合传统的医案研究与专家经验挖掘方法,构建中医药治疗糖尿病肾病案例库;选用随机森林和支持向量机等分类器,探索糖尿病肾病(DN)早中晚期证型分类、复方加减;应用ELD和PPAS算法,计算类方间相似度,明确匹配依据。开展基于系统评价、综合集成研讨厅体系、预测模型、案例推理等不同模式下的疗效评价方法研究,绘制同一证型下不同干预措施的疗效比对网络,解决治疗方案的择优、排序问题,得出各证型最优方案。开展上述复方用药与效果比较研究,临床层面,可明确中医药防控糖尿病对肾功能损害的机制;基础层面,可揭示复方药效的作用机理。为此,将优选方案结合TCMSP、TTD、STITCH等数据库,进行药靶筛选,预测DN药效成分与潜在靶点的结合度;选用ADME/T计算工具,评估方药利用、吸收、分布、代谢情况,构建起效靶点之间的交互关系与分子网络,从分子水平诠释最优方案药效成分群作用机制。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
基于综合集成的中医药共识方法学研究
  • DOI:
    10.13193/j.issn.1673-7717.2018.03.001
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中华中医药学刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孟庆刚
  • 通讯作者:
    孟庆刚
Construction of evidence-based evidence system for TCM clinical efficacy evaluation
  • DOI:
    10.13193/j.issn.1673-7717.2018.05.001
  • 发表时间:
    2018-01-01
  • 期刊:
    Chin J Trad Chin Med
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Meng, QG.
  • 通讯作者:
    Meng, QG.
基于ROC曲线的中药致敏风险预测模型研究
  • DOI:
    10.13193/j.issn.1673-7717.2018.12.048
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中华中医药学刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谢晴宇;孟庆刚;王忠
  • 通讯作者:
    王忠
中成药临床应用专家共识制订的探索研究
  • DOI:
    10.13193/j.issn.1673-7717.2018.06.042
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中华中医药学刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周晟;陈澈;朱文慧;孟庆刚;刘莉
  • 通讯作者:
    刘莉
基于案例推理的中医医案方法学研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中医杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘晓玉;孟庆刚
  • 通讯作者:
    孟庆刚

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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 通讯作者:
    孟庆刚
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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地理和文化环境对中医医者认知方式的影响
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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丁宝刚;孟庆刚
  • 通讯作者:
    孟庆刚

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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