摘要:随着天然产物在创新药物开发中的战略地位不断提升，传统研究模式在应对其化学结构复杂性与生物活性多样性方面面临显著挑战。人工智能（AI）技术与基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多组学技术的深度融合，为天然植物药物研发开辟了新的范式。本文基于清华大学李梢教授团队于《Acta Pharmaceutica Sinica B》（IF=14.6）发表的综述，系统阐述了“AI+多组学”融合策略在天然产物研发中的协同作用机制、方法论框架及应用前景。该策略通过整合多层次生物数据与机器学习、深度学习等算法，实现了从天然化合物高效筛选、结构优化、性质预测到植物代谢途径与作用机制系统性解析的全链条创新，为植物药物的精准发现与理性设计奠定了坚实的技术基础。

一、研究思路与框架

本研究遵循以下系统性研究路径：

1、问题凝练：针对天然产物研发中长期存在的关键瓶颈，如数据碎片化、筛选通量与精度不足、作用机制不明确等，传统研究手段难以充分应对天然产物的化学结构多样性及生物体系复杂性。

2、框架构建：提出“人工智能（AI）与多组学技术融合”的方法学框架，从“天然化合物”与“天然植物”两个核心维度出发，系统整合多维组学数据与先进算法模型，构建一体化研究策略。

3、模块化解析：

  👉AI驱动天然化合物研发：系统阐述AI技术在虚拟筛选、理化与药代动力学性质预测、全新分子生成及结构衍生物优化等方面的应用。

  👉“AI+多组学”赋能天然植物研究：深入探讨该融合策略在植物性状关联分析、药材质量智能控制、活性成分生物合成途径发掘，以及中药多靶点作用机制系统性解析中的应用。

4、数据基础整合：全面梳理与评述现有的天然化合物数据库、植物多组学数据库及中药相关数据库，为AI模型的训练、验证与应用提供高质量、结构化的数据支撑。

5、应用验证与体系拓展：通过代表性案例实证该融合策略在化合物发现与植物研究中的效能，并将其应用场景进一步拓展至中药复杂系统的机制阐释，最终形成从基础研究到转化应用的全链条、闭环式研究体系。

二、亮点解析与核心贡献

👍技术路径的系统性整合：该研究首次系统性地将人工智能与多组学技术进行跨域融合，贯通从天然化合物、天然植物资源到中药应用的全链条研究路径，构建了覆盖药物发现多个关键环节的一体化技术方案。

👍算法体系的全流程覆盖：构建了一套完整的AI算法体系，涵盖基于物理的分子对接、关联预测、生成式设计及衍生物结构优化四大技术模块，充分适配天然化合物从筛选、优化到设计的全流程研究需求。

👍多组学数据的深度解析与应用：通过整合基因组、转录组、代谢组等多层级组学数据，系统揭示了植物性状形成与次生代谢物合成调控机制，为药用植物资源开发、质量精准控制及合成生物学应用提供了多维度数据支撑。

👍数据资源的系统化构建与集成：全面梳理并整合了天然化合物、药用植物多组学及中药相关领域的核心数据库资源，有效缓解了AI模型训练中面临的数据稀缺与质量问题，为技术方法的实际应用提供了可靠的数据基础。

👍应用场景的广泛适用性：所提出的方法体系不仅适用于新型生物活性化合物的高效发现与优化，同时能够支持药用植物资源的系统性挖掘与价值评估，并对中药复杂系统的现代化研究具有重要推动作用，展现出突出的通用性与实践价值。

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