中医药化学辅助研发系统的建设

　　1.2  数据的整理和结构化

    专题数据库中的数据都是使用自然语言来描述的,例如,龙胆根含裂环烯醚萜苷类苦味成分龙胆苦苷(gentiopicroside)、当药苦苷(swertiamarin)等。这些数据是不能直接用于分析统计的,必须清理,进行结构化。我们使用自主研发的Wordsparrow进行数据结构化,去除含量和描述性语言,得到的数据见表1。表1  结构化的中药化学成分数据（略）

　　1.3  中医药化学辅助研发系统的建立

    本系统设有5个本体：疾病、方剂、中药、西药和化学成分,每一个本体关联一个或者多个专题数据库,因此,本系统包含的内容较一般专题数据库包含的内容更为丰富和全面。中医药化学辅助研发系统数据存储模式如图1所示。
 
　　2  中医药化学辅助研发系统的特点

　　2.1  查询界面的特点

　　将与疾病、方剂、中药、西药和化学成分5个本体相关的多个字段设置为查询字段,多入口的检索可以提供更为有效和全面的检索模式,如表2所示。同时,本系统可以从任意2个或多个检索字段进行查询。由于中医和西医有各自的理论体系,如果在中医病机中选择气阴两虚证,在方剂主治中选择糖尿病,就可以检索出治疗糖尿病气阴两虚证的方剂中包含的所有化学成分。这样的检索兼顾了中医和西医的理论,筛选出的化学成分将更有利于研究工作的进行。表2  中医药化学辅助研发系统查询字段（略）

　　2.2  展示界面的特点

　　现有的多数数据库是按照“疾病-方剂-中药-化学成分”四步进行检索,缺点是单次检索到的化学成分只是一味中药的,这样就无法对与某一疾病或者方剂相关的所有化学成分进行整体研究。本系统从疾病和方剂的相关字段出发检索,可以一次性查询到相关的所有的化学成分,如图2所示。为了方便对化学成分进行整体研究,本系统在展示界面中设置：可以按照化合物重复数、分子量、分子式、NO数、成分分类和来源排序。在药物分子设计中有著名的Lipinski规则：如果化合物满足以下条件之一,那么此化合物的吸收或渗透性能不好的可能性就会更大：氢键供体数目(以NH和OH键数目之和计)大于5；MWT大于500；lg P大于5(或MLg P大于4.15)；氢键受体数目(以N和O数目之和计)大于10(这些条件对于生物载体底物类化合物不适用)。同时使用4个限制条件的任意2个,预测准确率可达90%以上；若同时使用3个条件,预测结果就会相当可靠。因此,分子量和NO数的排序将给新药开发人员提供非常有用的信息。
 
　　2.3  关联检索的特点

　　本系统提供“化学成分-相关中药”、“化学成分-相关西药”、“化学成分-中药-相关方剂”3条检索路径。由于化学成分是中药治病的物质基础,所以,从化学成分出发对疾病、方剂和中药进行研究,将有利于扩展科研思路,发现新知识。例如,具有相同化学成分的中药很有可能具有相似的功效,而且化学成分重复越多,中药的功效将有可能越相似。与化学成分相关西药的查询可以提供此化学成分的最直接的临床应用,会给中药工作者提供非常有用的提示。例如,葛根素注射液临床用于治疗小儿病毒性心肌炎,以葛根素为有效成分的中药研究可以借鉴葛根素注射液的临床应用。

　　3  讨论

    中医药化学辅助研发系统可以通过多途径的检索从整体上对中药化学成分进行研究,寻找和发现新的有用信息。笔者详细介绍了中医药化学辅助研发系统的具体建设步骤和查询展示的特点,这些工作可以为中西药工作者提供借鉴,加快中医药现代化的步伐。

【参考文献】
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