Supramolecular strategy in traditional Chinese medicine processing: Mechanistic insights mediated by self-assembly

中医药 化学 计算生物学 计算机科学 超分子化学 医学 纳米技术 工程伦理学 认知科学 生物 神经科学
作者
Wenqi Song,Huan Gong,Huijun Wang,Doudou Huang,Lianna Sun
出处
期刊:Acta Pharmaceutica Sinica B [Elsevier BV]
卷期号:16 (9): 5709-5729 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.apsb.2026.06.048
摘要

The processing of traditional Chinese medicine (TCM) is a critical process that upholds tradition and determines medicinal efficacy. The mechanisms underlying changes in TCM efficacy resulting from processing are currently a key focus of TCM research. Advances in supramolecular chemistry have significantly advanced the understanding of the mechanisms governing the efficacy of TCM complex chemical systems. Both the active ingredient basis and the adjuvant materials used in processing can be regarded as supramolecular units. Processing guides the TCM supermolecules to change structure through covalent forces and self-assemble non-covalently, forming soft matter aggregates that enable selective recognition, transformation, and assembly of components. These aggregates autonomously steer the entire system toward enhanced efficacy and reduced toxicity, thereby revealing the TCM’s true active substance foundation. This paper highlights that the dynamic chemical system formed via supramolecular self-assembly during TCM processing can be likened to an “imprinting template” with memory function, which underlies the TCM “holistic” effects—characterized by multiple components, pathways, and targets. This study aims to provide valuable insights into TCM processing based on supramolecular development, bridging the gap between supramolecular science and TCM. Consequently, it offers profound inspiration for designing next-generation smart drug delivery systems, responsive biomaterials, and adaptive chemical systems.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
于鱼完成签到,获得积分10
1秒前
Hiaoliem完成签到,获得积分10
2秒前
曾经的涛发布了新的文献求助10
2秒前
水天需发布了新的文献求助10
2秒前
霍明轩完成签到 ,获得积分10
2秒前
橘子你个奥润吉完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
光催哈兰德完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
靓丽的衬衫完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
迷人的广缘完成签到 ,获得积分10
7秒前
壮观海云发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
害羞雪珊完成签到,获得积分10
10秒前
田様的应助被yeandpeng采纳,获得10
11秒前
zhaozhaozhao发布了新的文献求助10
11秒前
Pec发布了新的文献求助10
12秒前
猕猴桃完成签到 ,获得积分10
12秒前
活力涟妖完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
11发布了新的文献求助10
15秒前
神烦狗发布了新的文献求助10
15秒前
科研通AI6.2的应助被徐三蛋采纳,获得10
16秒前
朝伦完成签到,获得积分10
16秒前
NexusExplorer的应助被一心一意采纳,获得10
16秒前
16秒前
17秒前
17秒前
kobe完成签到,获得积分10
17秒前
自由的雪一完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
水天需发布了新的文献求助10
18秒前
萝卜青菜完成签到 ,获得积分10
19秒前
南风吹梦发布了新的文献求助10
20秒前
刘峥峥完成签到,获得积分10
20秒前
lihongHe发布了新的文献求助10
20秒前
waerteyang发布了新的文献求助10
21秒前
orixero的应助被539采纳,获得10
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Challenging Attachment Theory 600
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8138073
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9538836
关于积分的说明 21631866
捐赠科研通 7722054
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3420443
关于科研通互助平台的介绍 2545669
邀请新用户注册赠送积分活动 2462369