近年来，人工智能（AI）技术与多组学、网络药理学方法的融合，正迅速成为中医药现代化研究的新范式。不仅大幅提升研究效率，更在机制挖掘深度与临床转化潜力上展现出巨大优势。今天要解读的这项研究，正是利用AI驱动的多尺度策略，系统揭示了传统中药黄精（Polygonati Rhizoma）通过多靶点、多通路调控胃癌（STAD）免疫微环境的作用机制易配资，为黄精作为抗肿瘤免疫辅助治疗提供了扎实的科学依据。
● 研究亮点：
1.选题前沿，策略先进
研究聚焦胃癌免疫微环境，结合AI、网络药理学、单细胞转录组、分子对接与动力学模拟，实现从化合物筛选到机制验证的全流程整合，极大提升了研究的系统性与可靠性。
2.多技术融合，数据丰富
通过ADME筛选、机器学习靶点预测、免疫基因富集、单细胞聚类与通信分析等多重方法，锁定8个关键活性成分（如薯蓣皂苷元、黄芩素、β-谷甾醇）和4个核心靶点（AKT1, TP53, PTGS2, VEGFA），并完成实验验证。
展开剩余87%3.临床关联性强，转化价值高
研究不仅发现黄精可显著抑制胃癌细胞活力、诱导ROS升高促进凋亡，还通过生存分析与免疫浸润关联，明确其调控免疫细胞浸润与患者预后的潜在价值。
图 1.研究设计的工作流程
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题目：
AI-Driven Multiscale Study on the Mechanism of Polygonati Rhizoma in Regulating Immune Function in STAD
● 研究思路梳理
本研究整合AI算法、网络药理学、生物信息学与单细胞转录组技术，系统分析黄精活性成分、作用靶点及其在胃癌免疫微环境中的调控机制，并通过分子对接、动力学模拟和体外实验进行多维度验证。
● 主要结果：
1. 活性化合物的鉴定和靶点预测
表 1.去除无靶标成分后的有效成分
2. 药物-成分-靶点-疾病网络的构建
3. 免疫相关基因的鉴定和蛋白质-蛋白质相互作用网络的构建易配资
图 3.免疫相关基因的鉴定和蛋白质-蛋白质相互作用网络的构建
4. STAD中关键基因的差异表达分析和功能洞察
图 4.STAD 中差异基因的鉴定和功能分析
5. STAD关键基因的预后意义和免疫浸润
图 5.STAD中差异基因的存活率和免疫浸润分析
图6.STAD中差异基因的存活率和免疫浸润分析
6. 分子对接
图7.分子对接结果和可视化
7. 分子动力学模拟和结合自由能计算
图8.分子动力学模拟和结合自由能计算
8. 多种癌症中关键靶点与免疫浸润的相关性分析
图9.8种常见癌症类型中药物靶点与免疫细胞浸润的相关性分析
9. 免疫治疗中常见消化系统肿瘤的单细胞分析
图 10.CHOL_GSE125449的单细胞分析
9.1. 免疫治疗中LIHC的单细胞分析
图 11.LIHC_GSE125449的单细胞分析
9.2. 免疫治疗中CRC的单细胞分析
图 12.CRC_GSE179784和CRC_GSE136394的单细胞分析
图 13.AKT1 激活及其下游调控靶点的单细胞转录组学分析
10. 实验验证
图 14.实验验证
11. 基于计算化学和物理建模的黄精根茎靶向治疗的分子模拟和活性预测
图 15.分子动力学模拟平衡态下蛋白质-配体复合物的结合模式
图16.MD模拟过程中氨基酸残基的RMSD、RMSF和能量分解和分布
表 2.各种能量组分对结合自由能（kJ/mol）的贡献和化合物的预测生物活性
● 点评：
本研究成功运用AI驱动的多尺度研究策略，深度融合网络药理学、分子对接、单细胞技术与实验验证，全面阐释了黄精通过多靶点、多通路调控胃癌免疫微环境的机制。不仅为黄精的抗肿瘤免疫调节作用提供了坚实的数据支持，也为中医药现代化研究提供了可推广的方法范式。未来的研究可进一步结合空间转录组、蛋白组学等多维数据，深化对黄精免疫调节机制的理解，并推动其向临床转化应用。
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