网络药理学新进展：非靶向代谢组学与可解释 AI 助力传统中药现代化研究
都说 “跟着政策走，发文不用愁”，中药作为中华民族的瑰宝，已经有几千年的应用历史。随着现代化研究技术的推进，越来越多的研究开始转向中药的机制。同时国家政策也在大力扶持中药的研究。这为很多疾病的研究带来新的契机。小编今天和大家分享了的这篇文献是近期发表于《Food Chemistry》杂志的一项研究，该研究利用非靶向代谢组学和网络药理学方法结合 AI 技术探讨了（杜仲仲皮）中关键成分 —— 松香基醛（CFA）含量的影响，并提出了基于颜色特征的新型质量评估手段。老药新思路，非常值得借鉴。
文献信息
题目: 《Non-targeted metabolomics and explainable artificial intelligence: Effects of processing and color on coniferyl aldehyde levels in Eucommiae cortex》 非靶向代谢组学与可解释人工智能：加工和颜色对杜仲皮中松香基醛含量影响的研究
期刊名称: Food Chemistry
影响因子: 8.562，食品科学领域的 TOP 期刊。
研究背景: 基于网络药理学和高效液相色谱 – 高分辨质谱（HPLC-HRMS）平台的非靶代谢组学研究以及人工智能分析整合的技术，探讨了在加工过程中 Eucommiae Cortex（杜仲皮）的颜色变化及其对香豆醛（Coniferyl Aldehyde，CFA）含量的影响。
主要结果与亮点
1. 单因素实验
通过单因素实验，研究了姜汁浓度、加工温度和加工时间对杜仲皮中酒精溶解提取物和 PDG（双糖芹菜苷）含量的影响。研究结果显示，这些单因素对化学成分的表达水平具有显著影响作用。
2. 差异化学成分筛选
作者对不同加工程度的杜仲仲皮样品进行非靶向代谢组学分析后，共 发现 517 种化学成分在表达水平上存在显著差异，其中 263 种化合物显著上调，245 种显著下调。
3. GNPS 分子网络分析
本文通过在线 global 的天然产物互作分子网络（GNPS）分析流程构建了不同加工水平杜仲仲皮样品的分子网络。
4. 颜色值与 CFA 含量的关联分析
使用 SHAP 进行分析，结果显示不同加工程度的杜仲仲皮的颜色值（L、a*、b * 等）与 CFA 含量之间存在复杂的非线性关系。
图形分析与解读
图 1. G-EC 加工的过程优化
图 2. ECR 与 G-ECM 组的化学成分差异
图 3. GNPS 分子网络分析
图 4. 差异化学成分的筛选
图 5. 苯丙素类差异化合物的相关性分析
图 6. 不同加工程度的 EC 化学成分模式识别
图 7. 图像处理结果
图 8. SHAP 分析的颜色值与 CFA 含量
总结
本研究通过网络药理学分析 + 非靶向代谢组学和人工智能技术，对杜仲仲皮加工过程中的颜色变化及其与化合物含量之间的关系进行了系统分析。研究结果表明，颜色特征可以作为判断加工产品质量的重要指标。通过这种新颖的分析方法，为中药材质量评价提供了新的思路。