科研角一觉醒来，中医药突然进入了质量控制新时代？中医药受到国家大力扶持以来，一直饱受各个行业领域的青睐，引得研究学者们大力研究中医药成分。不过中药成分复杂，在质量控制方面成为是各行业的焦点和难题。

今年10月份，李耀磊团队在“TrAC-Trends in Analytical Chemistry”发表了一篇关于传统中药（TCM）在工业4.0时代质量控制的革命，特别是人工智能（AI）和生物信息学在智能时代TCM质量控制进展中的应用。该研究通过生物信息学帮助筛选和优化标记物，并解释作用机制，建立临床效用关系，并且为网络药理学提供了一种新的方向，用于TCM质量控制和机制研究，强调整体性和系统性。

Ps：本研究以AI和生物信息学为切入点，结合机器学习、生信网络等深入分析了中医药质量控制的优势和不足，并为网药提供了新的方向。因此，中医药领域的宝子们现在赶紧抓住这个风口浪尖，结合人工智能、机器学习和生物信息学发表文章，网络药理学分析方法应用起来，如果有困难，立马寻求路博的帮助，经过路博的评估和方案设计，加上路博丰富的生信分析经验，高分SCI手到擒来！

l题目：工业4.0下中药质量控制新革命：聚焦人工智能和生物信息学

l杂志：TrAC Trends in Analytical Chemistry

l影响因子：IF=11.8

l发表时间：2024年10月

请前往文末获取文献DOI哦~

研究背景

临床安全性和有效性受到威胁。在中国，中药的真实性和生产标准化问题一直是研究者关注的焦点。从中医的形成到临床应用，质量控制是必不可少的。目前，中医药的地域性、多样性、可变性和人文性决定了资源开发的特殊性和规律性。质量评价和控制方法如何客观地反映中药的内在问题，以及如何通过有效性和安全性测量和识别ChP中的成分尤为重要。

主要内容

1、人工智能和生物信息学在中药质量控制中的应用

AI和机器学习（ML）被用于TCM的特征识别、检验、指标物质发现和标准开发。生物信息学帮助筛选和优化标记物，并解释作用机制，建立临床效用关系（图1）。    

图1

2、人工智能在中药质量控制中的应用

包括性状图像识别、气味识别、生长和储存年龄鉴定、TCM品种分类、真伪鉴定、产地识别、内源性有毒成分预测、外源性有害残留物监测和质量标记物筛选（图2）。   

图2

3、高光谱成像、化学成分、元素指纹、计算机视觉和微区结构在中药产地鉴别中的应用研究。    

图3

4、中药内源性毒性成分的预测

图4

5、中药外源性有害残留监测    

图5

6、中药质量标记筛选

图6

7、中药品级评定    

图7

8、生物信息学在中药质量控制中的应用

包括预测活性化合物、预测标记物靶点、揭示成分-靶点相互作用和解释作用机制（图8）。    

图8

9、网络药理学在中药质量控制中的应用    

网络药理学提供了一种新的方向，用于TCM质量控制和机制研究，强调整体性和系统性。

图9

10、人工智能和生物信息学在中药质量控制中的应用优势

促进了TCM的传承和创新，反映了TCM的特点，提高了研究效率，并有效解决了关键问题（图10）。

图10

11、人工智能与生物信息学在中药质量控制中的不足与对策

包括如何评估预测结果的真实性、如何与TCM的临床特性和理论相结合、如何确保流程标准化和法规化，以及如何实现普遍适用性（图11）。    

图11

文章小结

文章强调了AI和生物信息学在TCM现代化和国际化中的重要性，并指出了这些技术在实际应用中面临的挑战和未来的发展方向。在工业4.0时代，智能化和标准化是提高TCM质量控制的重要途径，AI在识别草药和真实性方面发挥关键作用，生物信息学支持预测TCM质量标记物和阐明疗效机制。Ps：跟随科研角，随时关注医学领域最新热点！抓住热点才更好发文，无论你是刚刚踏入医学科研领域的新人，还是已经在科研中摸爬滚打多年的老手，SCI都是你无法回避的任务。与其在基础研究中苦苦挣扎，不如寻求一下科研角得帮助！

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.trac.2024.118023