生物通报道：来自清华大学生物信息学研究部，生物信息学教育部重点实验室的研究人员发表了题为“Network target for screening synergistic drug combinations with application to traditional Chinese medicine”的文章，概括了网络靶标筛选协同式药物组合及其在中医药中的应用，这对于揭示中药方剂的多组分协同作用、整合调节机理具有重要科学价值和实际意义。

这一研究成果公布在英国《BMC系统生物学》杂志上，并被“F1000（Faculty of 1000 Medicine）”作为“新发现”和“技术进步”，推荐为“必读论文”。“F1000（Faculty of 1000 Medicine）”又名“千名医学家”，是由美国哈佛大学和英国剑桥大学等全世界2500名国际顶级医学教授组成的国际权威机构。

文章的通讯作者是清华大学李梢教授，其早年毕业于北京中医药大学，主要从事疾病与证候的生物分子网络：表型与复杂生物网络的关联机制；炎症与肿瘤、中医寒热证等病证的分子网络，以及药物的网络靶标研究：基于生物网络研究药物干预机制、药物靶标与功能、中药方剂的作用机理等方面。

这篇中医药网络靶标方面的研究论文，对于揭示中药方剂的多组分协同作用、整合调节机理具有重要科学价值和实际意义。F1000专家组教授推荐时认为，基于网络的药物发现和多向药理学研究，促使药物研究的重点从“单一靶标、单一药物”转向“多靶标、多药物”，这是更具成效且很有前景的新型药物研究方式。这一论文提出了“网络靶标”新方法，以疾病生物分子网络的关键调控环节为靶标，能从分子层次来识别多组分的协同作用、找到协同式药物组合，并在中医药治疗血管新生的典型案例中得到应用。该文提出的网络靶标方法有望成为理解复杂疾病与药物干预之间关系的新途径。

据报道，李梢课题组长期从事病证的网络生物学、方药的网络药理学研究，得到国家自然科学基金重点项目等支持，取得一系列重要研究成果，相继被国际顶级刊物《自然·遗传评论》、《细胞》等刊发的论文作为网络药理学、疾病网络生物学的主要方法引用，还申请了多项国内外发明专利。

“Faculty of 1000 Biology”创办于2002年1月，是一种在线科研评价系统，其推荐原则立足于论文本身的科学意义而非发表在什么杂志上。该系统根据全球2300多名资深科学家的意见，提供对近期发表的生物科学论文的快速评论，目的是帮助广大科研人员遴选和发现有价值的研究工作。该机构专家根据论文对当前世界生物医学和临床实践的贡献程度和科学价值，每年对全球SCI文章总数不足千分之二的优秀精品医学论文进行推荐和点评，并赋予“F1000论文”称号向医学界推荐，涵盖了医学各个学科，是一项很高的学术荣誉。

（生物通：万纹）

原文摘要：

Network target for screening synergistic drug combinations with application to traditional Chinese medicine

BACKGROUND: Multicomponent therapeutics offer bright prospects for the control of complex diseases in a synergistic manner. However, finding ways to screen the synergistic combinations from numerous pharmacological agents is still an ongoing challenge.

RESULTS: In this work, we proposed for the first time a "network target"-based paradigm instead of the traditional "single target"-based paradigm for virtual screening and established an algorithm termed NIMS (Network target-based Identification of Multicomponent Synergy) to prioritize synergistic agent combinations in a high throughput way. NIMS treats a disease-specific biological network as a therapeutic target and assumes that the relationship among agents can be transferred to network interactions among the molecular level entities (targets or responsive gene products) of agents. Then, two parameters in NIMS, Topology Score and Agent Score, are created to evaluate the synergistic relationship between each given agent combinations. Taking the empirical multicomponent system traditional Chinese medicine (TCM) as an illustrative case, we applied NIMS to prioritize synergistic agent pairs from 63 agents on a pathological process instanced by angiogenesis. The NIMS outputs can not only recover five known synergistic agent pairs, but also obtain experimental verification for synergistic candidates combined with, for example, a herbal ingredient Sinomenine, which outperforms the meet/min method. The robustness of NIMS was also showed regarding the background networks, agent genes and topological parameters, respectively. Finally, we characterized the potential mechanisms of multicomponent synergy from a network target perspective.

CONCLUSIONS: NIMS is a first-step computational approach towards identification of synergistic drug combinations at the molecular level. The network target-based approaches may adjust current virtual screen mode and provide a systematic paradigm for facilitating the development of multicomponent therapeutics as well as the modernization of TCM.

作者简介：

李 梢 清华大学教授，博士生导师

学历 　　
北京中医药大学 医学博士（1998.9－2001.7） 　　
皖南医学院 医学硕士（继承家族医学-国家非物质文化遗产）（1995.9－1998.7） 　　
北京中医药大学 医学学士（1990.9－1995.7） 　　

工作经历 　　
清华大学 教授 （2009.12至今） 　　
清华大学 博士生导师 （2008.9至今） 　　
清华信息科技国家实验室（筹）生物信息学研究部 副主任 （2006.2至今） 　　
清华大学自动化系、生物信息学教育部重点实验室 副研究员 （2004.12－2009.11） 　　
清华大学自动化系、生物信息学教育部重点实验室 讲师 （2003.8－2004.12） 　　
清华大学自动化系、生物信息学教育部重点实验室 博士后 （2001.9－2003.8） 　　

科研方向 　　

疾病与证候的生物分子网络：表型与复杂生物网络的关联机制；炎症与肿瘤、中医寒热证等病证的分子网络 　　
药物的网络靶标研究：基于生物网络研究药物干预机制、药物靶标与功能、中药方剂的作用机理 　　

学术成绩 　　
发表论文共70余篇。其中疾病与药物生物网络、中医药系统生物信息学方向上取得的研究成果，在《分子系统生物学（Molecular Systems Biology）》、《公共科学图书馆-综合（PLoS ONE）》、《生物信息学（Bioinformatics）》等发表SCI论文25篇（通讯和第一作者）。研究论文两次被英国《自然》（Nature）杂志的《自然中国》作为亮点报道。 　　撰写出版《肿瘤系统生物学（Cancer Systems Biology）》（美国CRC出版社）等专著章节、专著4部。