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作者：
李梢，张鹏，古槿，江瑞，李衍达（清华大学自动化系，清华大学北京市中医药交叉研究所，北京信息科学与技术国家研究中心）
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出处： 中国科学(信息科学)
2022 第52卷 第5期 P856-869 1674-7267 -
关键词：
复杂生物网络；模块化；多层次关联；关系推断；小样本推断；网络药理学
- 摘要：在生物医学大数据时代,如何全面有效地发现致病基因、药物靶标等关键要素,从整体上理解宏观表型的微观本质,是目前信息科学与中西医学交叉研究面临的重大共性挑战之一.生物系统是典型的复杂系统,克服上述挑战的关键是:如何通过深入理解复杂生物系统的“关系”本质,解决复杂系统多层次信息融合难题以及生物医学大数据中广泛存在的维度高、噪声大、样本少等难点.“生物网络”是构成复杂生物系统的
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基础,反映人体内部基因和基因产物等各种生物分子的相互关系、生物分子与疾病和药物等不同层次的关系,生物网络已被广泛用于生物医学大数据的分析.李梢课题组从20余年前开始中西医药与生物网络的关联研究,率先提出“网络靶标”假说,并进行方法构建与应用.本文对基于生物网络的关系推断理论与方法进行总结与思考.首先,从原理上,发现疾病宏观表型与微观分子在复杂生物网络中存在“层次模块化关系”,即宏观层次的涌现在微观上具有局域模块性,宏观表型越相似,微观致病基因或药物靶标在网络上的模块性关联越强.其次,从方法上,给出基于生物网络从生物医学大数据、少量目标样本中推断关键生物要素的“关系推断”一般性方法框架:以层次模块化关系为基础,从全局角度进...
- 1 基于生物网络的关系推断的提出背景
随着高通量组学数据的积累与信息处理技术的发展, 医学生命科学的研究思维正发生从还原论向系统论的变革, 其中一个重要标志便是从复杂系统和生物网络的角度来理解疾病诊疗的内在机理[1, 2].无论是疾病发生发展还是中西药物对其干预调节, 都与表征人体复杂系统的大规模生物网络密切相关.\复杂生物网络' 也是利用信息科学理解人体复杂系统运行规律, 实现中西医药与信息科学交叉创新的一个重要突破点. 而复杂生物网络研究的一个根本问题便是对于生物要素之间各种复杂\关系' 的理解, 包括\关系' 的实体化、数学化、整体化, 这也是解析\整体大于局部之和' 这一系统论基本规律的核心. 可以认为, 中医与西医, 还原论与系统论的一个本质区别, 即是对于\关系' 的理解. 中医药的特点在于整体观, 即从\整体' 的视角看待病证表型与药物之间的复杂\关系', 但缺少与分子、细胞等微观元素之间关系的解析; 现代医学的兴起则与还原论研究模式息息相关, 但是缺乏对于生命整体、系统的把握. 如何系统地衔接宏观整体与微观实体, 成为目前中西医学共同面临的一个核心问题,也是信息科学的一个前沿问题. Science 创刊125 周年之际, 也将\How will big pictures emerge from asea of biological data?' 列为25 个人类未知的大科学问题之一, 体现了理解复杂生物数据之间的\关系' 以及整体涌现机制的重要性. 因此, 从系统角度理解疾病中西医诊疗内在规律的一个重大挑战, 便是如何解析大规模复杂生物网络中的各种\关系', 进而推断致病基因、药物靶标等关键要素.