Предсказание принадлежности к меридианам традиционной китайской медицины с помощью методов машинного обучения

Растительные лекарственные сборы широко применяются в традиционной китайской медицине (ТКМ) для профилактики и лечения заболеваний. Травы традиционно классифицируют по меридианам, связанным с системами органов ТКМ. Несмотря на расширение знаний об активных компонентах трав, обоснование классификации по меридианам остаётся малоизученным. В этом исследовании для изучения классификации по меридианам использовали методы машинного обучения. Для 646 трав и их активных компонентов определили молекулярные характеристики, включая структурные отпечатки и фармакокинетические параметры (всасывание, распределение, метаболизм и выведение). С помощью машинного обучения принадлежность к меридианам удалось предсказать с максимальной точностью 0,83. Также были выявлены наиболее значимые характеристики соединений, использованные для предсказания. Насколько известно авторам, это первое исследование, в котором молекулярные свойства соединений трав сопоставлены с меридианами ТКМ. В совокупности результаты показывают, что машинное обучение может дать новые сведения о молекулярных основаниях учения о меридианах в ТКМ.