在人工智能时代，网络药理学正逐步从“规则驱动”向“数据驱动”演进。目前AI在网络药理学中的应用主要集中于三个层面：

网络关系挖掘是构建网络药理学底层知识体系的重要基础。

近年来，自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）开始广泛应用于文献知识抽取，通过自动识别疾病、证候、基因、蛋白和化合物等实体之间的关联关系，实现从海量非结构化文献中提取知识。

与传统人工检索相比，AI能够自动整合KEGG、STRING、HERB等数据库信息，并结合多模态数据融合技术，发现传统分析方法容易遗漏的活性成分及配伍规律，从而显著提升“化合物 - 靶点”关联分析的深度与广度。

网络靶点定位旨在预测潜在的新型药物靶点和疾病关联关系。

传统随机游走（Random Walk）和回归模型正在逐渐被图神经网络（Graph Neural Network，GNN）及图卷积网络（GCN）所替代。

GNN能够有效捕获复杂生物网络中的非线性拓扑特征。例如，最新发展的CIPHER-SC算法通过融合单细胞转录组数据，构建多层级生物网络，实现了更精准的疾病基因预测，显著改善了传统网络药理学缺乏细胞特异性的局限。

网络靶点导航的核心目标是识别关键功能模块，并建立中药复方与病理状态之间的联系。

该策略在复方作用机制解析、药物重定位（Drug Repurposing）以及证候识别等领域具有重要价值。

目前，上述AI技术已逐步集成至UNIQ等智能化分析平台，为活性成分筛选、多靶点机制解析和定量药效评价提供了新的研究工具。

2024年以来，单细胞转录组学（scRNA-seq）与网络药理学的深度结合，被认为是突破传统“背景无关”模型的重要方向。中药的作用机制往往并非直接作用于病变细胞，而是通过调控组织微环境实现整体干预。因此，组织特异性分析正在成为高水平研究的重要组成部分。

研究者通常借助CellChat等工具，在单细胞分辨率水平解析配体—受体互作关系。例如：

这些研究表明，细胞间通讯网络正在成为解释中药作用机制的重要桥梁。

当前高水平研究工作流通常将：WGCNA（加权基因共表达网络分析）、Pseudotime Trajectory（伪时间轨迹分析）联合应用。

其中，WGCNA用于筛选疾病相关核心模块；伪时间分析则用于重建疾病进展或药物干预过程中的细胞演化轨迹。

以丹参—大黄药对治疗急性肾损伤（AKI）的研究为例：研究者首先利用WGCNA锁定转酮醇酶（TKT）作为核心靶点，随后通过单细胞伪时间分析发现TKT表达变化与M2型巨噬细胞分化过程高度同步，从而实现了靶点功能与细胞命运变化的精准关联。

高质量数据是网络药理学研究可靠性的基础。

近年来，数据库建设逐渐从单纯成分收录转向标准化、多组学整合和临床证候关联方向发展。

当前主流数据库普遍引入：PubChem CID、InChIKey、Lipinski类药性评价、口服生物利用度（OB）、血脑屏障穿透性（BBB）等标准化指标，以提高预测结果的可信度。

【当前值得重点关注的数据库】

此外，TCM2COVID（抗新冠病毒）、TCMIO（肿瘤免疫）、TCM-ADIP（阿尔茨海默病）等专病数据库，能为特定疾病领域研究提供更高保真度的数据源。

当前高水平网络药理学研究已不再满足于简单的网络预测，计算模拟验证已成为论文发表的重要组成部分。

分子对接主要用于评价小分子与靶蛋白之间的结合能力。

目前标准流程通常包括：PDB蛋白结构获取、蛋白预处理、小分子三维构建、AutoDock/PyRx计算、结果可视化分析。

值得注意的是，2025年以来，对接结果必须完成共结晶配体回接验证。

即：RMSD＜2Å，方可证明对接体系具有可靠性。

这一标准已经逐渐成为高质量研究的基本要求。

分子对接仅能提供静态结合快照，而MD模拟可在设定的温度、压力及溶剂环境中，评估蛋白-配体复合物的动态稳定性，是提升文章影响因子的关键加分项。

根据2025年《中药新药研发中网络药理学应用专家共识》，仅依赖计算预测已难以支撑高水平论文发表。

实验验证已成为研究设计中的关键环节。

细胞热位移分析（CETSA）目前被认为是验证小分子与靶蛋白直接结合最有说服力的方法之一。

其核心原理在于：当药物与靶蛋白结合后，蛋白热稳定性增强，表现为解链温度升高。

目前应用最广泛的技术路线包括：

对于网络药理学研究而言，CETSA能够提供真正意义上的Target Engagement证据。

针对STRING数据库预测的蛋白互作网络，研究者需要进一步进行实验验证。

靶点敲除后药效是否消失，是验证靶点真实性的重要依据。

目前常用流程包括：

相比传统RNA干扰技术，CRISPR/Cas9能够提供更直接、更有说服力的功能学证据。

当前最常见的拒稿原因之一，是仅基于数据库构建静态网络而缺乏组织背景信息。

解决方案是：结合单细胞测序、空间转录组学或组织特异性表达谱数据，证明目标靶点在真实病理环境中的活跃状态。

仅凭UHPLC-MS总离子流图宣称鉴定出上百种化合物的做法，已完全不被现代药理学研究认可。

研究者需要进一步提供：保留时间；前体离子信息；MS/MS碎片谱；鉴定置信等级；标准品验证依据。

2025年发表于《Chinese Journal of Natural Medicines》的《中药新药研发中网络药理学应用专家共识》明确指出：网络药理学应服务于中药新药注册申报，用于指导制备工艺评估和质量标志物筛选。

这要求研究的落脚点必须回归到中药的质量控制与临床疗效上，而非单纯的计算分析。

EQUATOR网络正在制定《中药网络药理学报告标准》，预计2026年正式发布，该标准将成为未来TCM-NP论文的通用写作规范。

作者需提前准备并公开以下信息：数据库版本；参数阈值；AI模型超参数；数据处理流程；实验Protocol及DOI信息。

对于中药药理学领域的博士研究生而言，2024-2026年的技术迭代传递了明确的信号：传统流水线式的网络药理学研究模式已走到尽头。

未来的高水平研究，必须构建多维度的证据链条：必须引入真实的高通量组学筛选实验（如疾病模型差异蛋白组学）来替代纯粹的数据库挖掘，辅以单细胞转录组解析组织微环境，最后通过严格的物理互作验证形成闭环。