已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Strategies and Techniques for Multi-Component Drug Design from Medicinal Herbs and Traditional Chinese Medicine

中医药 药物发现 药品 系统药理学 组分(热力学) 医学 计算生物学 精密医学 个性化医疗 中草药 传统医学 药理学 生物信息学 生物 替代医学 物理 病理 热力学
作者
Yi Wang,Xiaohui Fan,Haibin Qu,Xiumei Gao,Yiyu Cheng
出处
期刊:Current Topics in Medicinal Chemistry [Bentham Science]
卷期号:12 (12): 1356-1362 被引量:120
标识
DOI:10.2174/156802612801319034
摘要

Many common diseases like diabetes, cardiovascular disease, and cancer are caused or exacerbated by disparate physiological, pathological, environmental, and lifestyle factors. However, the chief aim of current drug discovery approaches is to search for single-entity drugs that interact with well-defined molecular targets (a single receptor or enzyme). The concept of multi-target drugs or multi-component therapy is gaining increased attention with the discovery that many diseases (like hypertension) are best treated by multi-drug or multi-target therapies. Traditional medicines, such as traditional Chinese medicine (TCM) and Indian Ayurveda, have been re-evaluated and are becoming important resources for the discovery of bioactive molecules with therapeutic effects and for designing multi-targets drugs. This article provides an overview of new strategies and techniques to design therapeutic regimes that comprise more than one active ingredient to produce synergistic effects by simultaneously interacting with multiple molecular targets. Advances in phytochemistry, high throughput screening, DNA sequencing, systems biology, and bioinformatics can reveal the chemical composition and molecular mechanisms of TCM and together provide a new template for the early stages of drug discovery. Meanwhile, clinical knowledge of TCM provides a promising framework for multi-component drug design. A renaissance of multi-component drug discovery inspired by traditional medicine is possible. Keywords: Component-based chinese medicine, multi-target drugs, network pharmacology, quantitative composition-activity relationship, traditional chinese medicine, system biology

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
fyg完成签到,获得积分10
2秒前
xiaoni完成签到,获得积分10
3秒前
Doraemon完成签到 ,获得积分10
4秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
SOLOMON应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
wtt完成签到 ,获得积分10
8秒前
elle完成签到 ,获得积分10
10秒前
不爱吃西葫芦完成签到 ,获得积分10
17秒前
表演完成签到 ,获得积分10
18秒前
28秒前
王寒雪完成签到,获得积分10
29秒前
31秒前
suxin完成签到 ,获得积分10
33秒前
和谐忆安发布了新的文献求助10
34秒前
34秒前
ryanfeng完成签到,获得积分10
36秒前
浥青竹完成签到,获得积分10
38秒前
完美世界应助顽固的肉采纳,获得10
38秒前
小石头完成签到 ,获得积分10
42秒前
bad boy完成签到,获得积分10
49秒前
50秒前
小庸医完成签到 ,获得积分10
52秒前
壮观果汁完成签到 ,获得积分10
53秒前
hush发布了新的文献求助10
54秒前
怡然远望完成签到 ,获得积分10
55秒前
是是是WQ完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研通AI2S应助hush采纳,获得10
1分钟前
柚子完成签到 ,获得积分10
1分钟前
超级的毛衣完成签到,获得积分20
1分钟前
颖宝老公完成签到,获得积分0
1分钟前
能干的凡完成签到,获得积分10
1分钟前
张土豆完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Hao应助能干的凡采纳,获得10
1分钟前
炼丹炉完成签到,获得积分10
1分钟前
lll完成签到 ,获得积分10
1分钟前
gc发布了新的文献求助80
1分钟前
科研通AI2S应助陳钧浩采纳,获得10
1分钟前
xlx87完成签到,获得积分10
1分钟前
LH完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
Formgebungs- und Stabilisierungsparameter für das Konstruktionsverfahren der FiDU-Freien Innendruckumformung von Blech 1000
The Illustrated History of Gymnastics 800
The Bourse of Babylon : market quotations in the astronomical diaries of Babylonia 680
Division and square root. Digit-recurrence algorithms and implementations 500
Hypofractionated Stereotactic Radiosurgery for Brain Metastases 300
Elgar Encyclopedia of Consumer Behavior 300
機能營養學前瞻(3 Ed.) 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2509261
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2159680
关于积分的说明 5529492
捐赠科研通 1879990
什么是DOI,文献DOI怎么找? 935504
版权声明 564161
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 499472