基于复杂网络理论的2型糖尿病中医证治规律及其机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81473800
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    120.0万
  • 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:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Under the guidance of the complexity science theory and the project elaborates the close relationship of medical knowledge ,therapy, and prescription based on the open genomics database and TCM clinic support platform. Simultaneously, it also probes type 2 diabetes treatment of TCM and mechanisms of drug treatment. We select the electronic medical records of several Chinese medicine hospital , extract feature information as clinical data sources to build complex networks, and use select random forest, logistic regression, Bayesian networks and other methods as as the basis for constructing the early warning models. In terms of the clinical medicine, syndromes evolution, index changes and clinical phenotype, it plan to build a database, which is based on the complex networks of association rules by contrasting dynamic changes of the network module. Lastly, We use the computer simulation method for screening, combine open genomics database resources, explore the related evidence of the prescription drugs, and find the therapeutic targets of the clinically effective prescription. These tasks can provide a new method for clarifying the clinical efficacy of the material basis of effective herbs and the potential hypoglycemic mechanism.
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,以复杂网络建模研究为主线,从系统、器官、组织细胞及分子等多个层面,梳理中医理、法、证、方、药的密切关系和演变规律,探索2型糖尿病中医证治规律及其作用机制。选择多家中医医院2型糖尿病治疗的病历资料(包括电子病历),抽取特征信息作为复杂网络构建的临床数据源,分析网络的分布规律和中心性特征,运用随机森林、logistic回归、贝叶斯网络等方法构建指标预警模型。在医生用药、证候演变、指标变化和临床表型变化等方面,通过比对2型糖尿病复杂网络模型模块识别和动态变化规律,在研发特定算法的基础上,构建基于复杂网络关联规则的糖尿病数据库;最后,运用计算机模拟筛选方法,结合开放的组学数据库等资源,探索医生处方用药的证据关联,找出临床有效方药的治疗靶点,为阐明临床有效方药的药效物质基础和降糖机制提供新方法、新路径。

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,以复杂网络建模研究为主线,从系统、器官、组织、细胞及分子等多个层面,梳理中医理、法、证、方、药的密切关系和演变规律,探索2型糖尿病中医证治规律及其作用机制。应用文献计量方法、Meta分析与网状Meta分析方法、文本挖掘方法等对2型糖尿病中医临床用药进行“效果择优”,得到不同评价角度下的临床有效方案;选择2 型糖尿病治疗的文献及病历资料(包括电子病历),抽取特征信息作为复杂网络构建的临床数据源,构建中医辨证复杂网络模型及症-药关系复杂网络模型,分析网络的分布规律和中心性特征,运用随机森林、支持向量机等方法构建指标预测预警模型;在医生用药、证候演变、指标变化和临床表型变化等方面,通过比对2型糖尿病复杂网络模型模块识别和动态变化规律,在研发专业性算法的基础上,构建基于复杂网络关联规则的糖尿病数据库;继而,运用计算机模拟筛选方法,结合开放的组学数据库资源,找出医生处方用药的证据关联,探索临床有效方药的治疗靶点,为阐明临床有效方药的药效物质基础和降糖机制提供新方法、新路径;最后,结合分析实验、细胞实验及计算机虚拟筛选方法,针对临床有效的中成药天芪降糖胶囊、其君药黄芪及其有效成分黄芪甲苷开展了多层次的实验研究,侧面验证了其临床有效性。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
中医治疗方案的“效果择优”及其应用朝向
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中华中医药学刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    荣光;孟庆刚;谢晴宇;康财庸
  • 通讯作者:
    康财庸
黄芪甲苷对早期骨关节炎软骨细胞基质金属蛋白酶-1表达的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国老年学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘建红;孟庆刚;胡佳卉;石康乐
  • 通讯作者:
    石康乐
从《丹溪心法》的配伍和炮制特点谈黄连的用法
  • DOI:
    10.13193/j.issn.1673-7717.2017.07.042
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中华中医药学刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张琴;佟旭;孟庆刚
  • 通讯作者:
    孟庆刚
A molecular docking study of Rhizoma Atractylodis and Rhizoma Atractylodis Macrocephalae herbal pair with respect to type 2 diabetes mellitus
苍术与白术药对治疗2型糖尿病的分子对接研究
  • DOI:
    10.1016/j.jtcms.2018.05.004
  • 发表时间:
    2018-01-01
  • 期刊:
    J Tradit Chinese Med Sci
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen, C.;Zhou, S.;Meng, Q.
  • 通讯作者:
    Meng, Q.
中医电子病历研究领域科学知识图谱分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国中医药信息杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    荣光;谢晴宇;孟庆刚
  • 通讯作者:
    孟庆刚

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其他文献

可视化技术在中医领域的应用探析
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单病例随机对照试验的周期设计在中医药临床疗效评价中的应用研究
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    孟庆刚
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈澈;周晟;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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