技术领域
[0001] 本发明属于中医药研究和应用技术领域，具体涉及基于多组学整合分析细胞外囊泡的中医药经方系统。
相关背景技术
[0002] 中医药经方是中医药传承发展的重要组成部分，具有悠久的历史和丰富的临床经验。经方，即经典方剂，是指那些在中医学古代经典著作中记载并经长期临床实践检验，疗效显著、应用广泛的方剂。这些经方在中医理论体系中占据重要地位，其特点是组方严谨、药味精简、疗效确切，即“普、简、廉、效”，体现了中医辨证论治的精髓。经方的使用确实有其独特的优势。若能准确辨证，选用适当的经方，往往能够在治疗过程中迅速见效。经方药物的多成分、多靶点作用的综合结果，与中医治疗的整体观念和个体化治疗原则密切相关。现代科学技术的发展为经方的研究提供了新的手段和方法，特别是通过高通量组学技术和系统生物学方法，能够更加深入地探讨经方的药效机制和作用路径。
[0003] 细胞外囊泡(EVs)在多种疾病的研究中显示出重要的应用前景。由于其稳定性和在生物流体中的广泛存在，EVs成为液体活检中重要的诊疗生物标志物载体。例如，外泌体在癌症、神经退行性疾病和感染性疾病中被广泛研究，通过分析其分子组成，揭示疾病机制，发现新的诊断和治疗靶标。微囊泡在心血管疾病和代谢性疾病中显示出重要作用，通过携带特定的蛋白质和RNA分子，参与细胞间通讯和病理过程。另外，凋亡小体在免疫调节和细胞死亡研究中具有独特的应用，通过显示凋亡抗原，促进免疫反应，具有潜在的免疫调节作用。通过分析EVs的分子组成，可以揭示疾病的发生和发展机制，提供新的诊断和治疗靶标。
[0004] 多组学技术的应用为中医药研究提供了新思路和手段，通过基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等技术，可以全面分析中药的化学成分和生物活性，揭示其在分子水平上的作用机制。
[0005] 现有技术中存在诸多问题和缺点：1)数据整合难度大：中药的多组学数据包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等,数据复杂且多样，现有技术缺乏系统的数据整合平台，使得跨领域数据的获取、共享和分析变得困难。2)研究方法缺乏创新：现有技术在研究中药多成分、多靶点作用的研究方法和评价体系上存在局限，难以全面揭示中药的药效机制。3)标准化和质量控制不足：中药经方的标准化和质量控制尚未完全解决，现有技术在确保其临床应用的安全性和有效性方面仍存在不足。4)数据分析技术有限：现有技术在数据分析和解读方面的技术手段有限，缺乏有效的生物信息学工具来处理和分析海量数据，影响了研究的效率和准确性。
具体实施方式
[0048] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0049] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0050] 实施例一
[0051] 如图1所示，基于多组学整合分析细胞外囊泡的中医药经方系统(云平台)，包括：数据采集模块、数据处理模块、多组学整合模块(多组学整合与分析模块)、发现验证模块(经方药效评价的生物标志物发现与验证模块)以及系统生物学应用模块；
[0052] 数据采集模块，用于基于中医药经方治疗的相关实验和文献，采集不同组别个体的活检样本信息；进一步的实施方式在于，活检样本信息包括不同组别个体的液体活检样本信息以及粪便活检样本信息；
[0053] 其中，不同组别个体包括健康正常组个体、患病组个体以及经方治疗组个体；液体活检样本信息包括血液数据、尿液数据、脑脊液数据以及唾液数据。通过这些生物液体提取EVs，用于多组学分析。
[0054] 健康正常组：包括健康个体作为对照组，用于比较分析。
[0055] 患病组：包括患有特定疾病的患者，用于研究疾病相关的分子机制。
[0056] 经方治疗组：包括接受中药经方治疗的患者，用于研究经方的治疗效果和分子机制。
[0057] 数据处理模块，用于基于活检样本信息，获得并预处理细胞外囊泡数据以及肠道菌群数据；其中，细胞外囊泡包括外泌体、微囊泡以及凋亡小体；
[0058] 外泌体：由细胞分泌的小型囊泡，参与细胞间通讯。
[0059] 微囊泡：由细胞膜出芽形成的较大囊泡。
[0060] 凋亡小体：由凋亡细胞形成的小体，携带细胞凋亡相关信息。
[0061] 在本实施例中，细胞外囊泡(EVs)可以根据其大小和起源分为外泌体、微囊泡和凋亡小体等亚群。每种亚群都具有重要的生物学特性和功能在数据处理模块，本发明也会采集EVs相关的生物信息数据按外泌体、微囊泡和凋亡小体进行分类研究，以确保数据的广泛性和全面性。
[0062] 进一步的实施方式在于，数据处理模块中，对细胞外囊泡数据以及肠道菌群数据进行数据清理、缺失值处理以及标准化。
[0063] 多组学整合模块，用于基于预处理后的细胞外囊泡数据以及肠道菌群数据，获得不同组别的多组学数据，并基于不同生物信息学方法将多组学数据进行整合，获得多组学整合数据；
[0064] 多组学分析包括：
[0065] 基因组学：研究基因组的结构、功能和变化。
[0066] 转录组学：研究基因表达的全貌和动态变化。
[0067] 蛋白组学：研究蛋白质的结构、功能和相互作用。
[0068] 代谢组学：研究代谢产物的组成和变化。
[0069] 宏基因组：研究肠道菌群的组成和功能。
[0070] 进一步的实施方式在于，多组学整合模块包括：
[0071] 基因组学数据获取单元，用于对不同组别细胞外囊泡的DNA数据进行测序，获得基因组学数据；具体的，基因组学数据用于研究中药对基因组结构和基因突变的影响，通过全基因组测序(WGS)和全外显子组测序(WES)获取数据。首先提取不同组别细胞外囊泡的DNA，构建测序文库。使用WGS或WES等技术对文库进行测序，并去除接头、低质量碱基和重复序列。
[0072] 转录组学数据获取单元，用于对不同组别细胞外囊泡的RNA数据进行逆转录，获得转录组学数据；具体的，转录组学数据用于分析中药对基因表达的调控作用，通过RNA测序(RNA‑seq)技术获取数据。首先从不同组别的细胞外囊泡样本中提取RNA。通过逆转录将RNA转换为cDNA。
[0073] 蛋白质组学数据获取单元，用于提取不同组别细胞外囊泡的蛋白质数据并基于质谱技术，获得蛋白质组学数据；具体的，蛋白质组学数据用于研究中药对蛋白质表达和翻译后修饰的影响，通过质谱(MS)技术获取数据。首先从不同组别的细胞外囊泡样本中提取蛋白质，并使用酶(如胰蛋白酶)将其消化成肽段。对质谱数据进行解析，确定蛋白质身份和修饰状态。
[0074] 代谢组学数据获取单元，用于基于核磁共振和液相色谱‑质谱联用技术，获得代谢组学数据；具体的，代谢组学数据用于分析中药对代谢物的调控作用，首先通过核磁共振(NMR)和液相色谱‑质谱联用(LC‑MS)技术，获取不同组别细胞外囊泡的数据。基于KEGG或HMDB等数据库，构建代谢途径模型，解析代谢流变化。
[0075] 宏基因组数据获取单元，用于基于高通量测序技术获得不同组别肠道菌群的宏基因组数据；具体的，肠道菌群的宏基因组分析：首先通过高通量测序技术(如16S‑rRNA基因测序和宏基因组测序)，获取不同组别肠道菌群的宏基因组数据。肠道菌群在中医药经方研究中的应用实例：研究肠道菌群与中药经方的相互作用，揭示中药对肠道菌群的调控机制，以及菌群在中药疗效中的作用，为个性化用药提供科学依据。
[0076] 以上每个部分的的组学分析手段，均能得到丰富的生物学信息。
[0077] 整合单元，用于对基因组学数据、转录组学数据、蛋白质组学数据、代谢组学数据以及宏基因组数据进行整合，获得多组学整合数据。
[0078] 发现验证模块，用于对不同组别的多组学整合数据进行对比筛选，获得潜在经方药效评估生物标志物，并对潜在经方药效评估生物标志物进行实验验证，获得验证结果；具体的，通过多组学数据和生物信息学分析，将正常组，患者组和经方治疗组进行对比和筛选，得到潜在的经方药效评估生物标志物，并整合分析进一步确定标志物的显著性和可靠性。
[0079] 进一步的实施方式在于，发现验证模块包括：
[0080] 基因对比单元，用于对不同组别的基因组学数据进行对比，获得基因组变异结构；具体的，将序列读段比对到参考基因组上，确定基因组变异。
[0081] 转录对比单元，用于对不同组别的转录组学数据进行对比，获得基因表达差异；即比较不同条件下的表达差异，寻找潜在的生物标志物或调控机制。
[0082] 蛋白质对比单元，用于对不同组别的蛋白质组学数据进行对比，获得蛋白质表达差异；即进行蛋白质功能注释、网络分析和差异表达分析。
[0083] 代谢对比单元，用于对不同组别的代谢组学数据进行对比，并基于现有生物信息数据库，构建代谢途径模型，获得代谢流差异；
[0084] 肠道菌群对比单元，用于对不同组别的宏基因组数据进行对比，获得菌群组成差异；对肠道菌群数据进行清理、组装和注释，分析菌群的组成和功能。
[0085] 标志物获取单元，用于基于基因组变异结构、基因表达差异、蛋白质表达差异、代谢流差异以及菌群组成差异，获得潜在经方药效评估生物标志物；
[0086] 验证单元，用于对潜在经方药效评估生物标志物进行实验验证，获得验证结果。
[0087] 在本实施例中，通过实验验证潜在的经方药效评估生物标志物，包括qPCR、Western Blot、ELISA等技术，确保标志物的特异性和灵敏度。
[0088] 具体使用细胞系或动物模型进行实验验证，确认筛选出的生物标志物在实验条件下确实与经方药效相关。处理样本，进行生物标志物的检测(如qPCR、Western Blot等)。分析实验结果，确认生物标志物的表达水平是否与药效相关。研究EVs在中医药经方中的作用，发现并验证EVs中的分子作为经方药效评价的生物标志物，为中药疗效和个性化用药提供科学依据。
[0089] 系统生物学应用模块，用于基于系统生物学、潜在经方药效评估生物标志物及验证结果，构建基因‑蛋白质‑代谢物互相作用网络，获得细胞外囊泡在生物系统中的调控机制。基因‑蛋白质相‑代谢物互作用网络利用基因与蛋白质之间的编码关系，构建基因与蛋白质的关联。如图2、图3所示。图2中，红色圆圈代表代谢物，绿色圆圈代表蛋白质，线条粗细代表代谢物与蛋白质之间的相关性强度，线条越粗，相关性越强。
[0090] 进一步的实施方式在于，系统生物学应用模块包括：
[0091] 网络拓扑分析单元，用于基于潜在经方药效评估生物标志物及验证结果，对构建网络的节点以及各功能模块进行分析，获得关键节点以及各功能模块的生物学功能；
[0092] 功能富集分析单元，用于对关键节点以及各功能模块的生物学功能进行基因本体分析以及通路富集分析，获得基因‑蛋白质‑代谢物互相作用网络。
[0093] 进一步的实施方式在于，网络拓扑分析单元包括：
[0094] 节点分析子单元，用于基于潜在经方药效评估生物标志物及验证结果，分析节点度分布，获得关键节点；其中，关键节点包括基因、蛋白质以及代谢物；
[0095] 模块分析子单元，用于基于检测算法(如MCL、Louvain)，获得数据采集模块、数据处理模块、多组学整合模块以及发现验证模块的功能，并分析各功能模块内部的生物学功能。
[0096] 进一步的实施方式在于，功能富集分析单元包括：
[0097] 基因本体(GO)分析子单元，用于对关键节点以及各功能模块的生物学功能进行基因本体分析，识别生物学功能；
[0098] 通路富集分析子单元，用KEGG、Reactome等通路数据库，对关键节点以及各功能模块进行通路富集分析，识别生物过程。
[0099] 在本实施例中，构建基因‑蛋白质相‑代谢物互作用网络的具体过程包括：
[0100] 数据预处理：对多组学数据集进行标准化和归一化，采用随机森林对缺失值进行插补。
[0101] 数据探索性分析：对预处理后的多组学数据集进行主成分分析(PCA)，以识别数据中的模式和趋势。使用聚类分析探索样本之间的相似性和差异性。
[0102] 模型构建：基于代谢组学、蛋白质组学、转录组学、基因组学以及这些组学的组合(整合数据)，使用LASSO(最小绝对收缩和选择算子)回归算法，预测个体的EVs，获得预测模型。
[0103] 特征选择：LASSO算法用于处理多重共线性问题，并在预测模型中选择重要的特征(代谢物、蛋白质和基因)，这些特征与EVs有较强的相关性。
[0104] 模型评估：使用独立的测试集评估模型的准确性、灵敏度和特异性，以测试模型的泛化能力。可计算混淆矩阵、ROC曲线和AUC值等统计指标。
[0105] 异质性分析：通过比较实际EVs与预测模型预测的EVs之间的差异，进行异质性分析。
[0106] 生物信息学分析：解释预测模型的预测结果，将数据转化为生物学意义。对筛选出的标志物进行功能注释和通路分析。利用数据库(如KEGG、Reactome)进行富集分析。
[0107] 知识库网络构建与分析：将分析结果整合到系统生物学的知识库中，为进一步的研究和应用提供资源。如图4、图5所示，使用网络可视化工具构建基因‑蛋白质‑代谢物相互作用网络，如Cytoscape、R包如igraph或circlize，来创建网络图。设置节点和边的属性，如大小、颜色和形状，以表示不同的生物实体和它们之间的关系。向网络图中添加注释，如基因名称、蛋白质功能和代谢物类型。应用网络分析工具来识别关键的枢纽分子或模块。
[0108] 在本实施例中，系统生物学与EVs多组学分析的结合的作用：
[0109] 1)系统生物学方法在EVs分析中的应用：应用系统生物学方法，构建和分析基因‑蛋白质‑代谢物相互作用网络，揭示复杂生物系统中的调控机制。
[0110] 2)基因‑蛋白质‑代谢物相互作用网络的构建：利用系统生物学工具和算法，构建基因‑蛋白质‑代谢物的相互作用网络。通过分析这些网络，可以揭示EVs在不同生理和病理状态下的调控机制，帮助发现关键的调控节点和分子。
[0111] 3)复杂生物系统中的EVs调控机制解析：通过多组学数据和系统生物学方法，解析EVs在复杂生物系统中的调控机制。重点研究EVs在细胞间通讯、代谢调控和疾病发生发展中的作用，提供新的理论依据和研究思路。
[0112] 通过该平台的构建，可以系统全面地研究中药经方在治疗过程中的分子机制，发现新的生物标志物和治疗靶点，提升中药经方的临床应用效果和国际化推广。本发明系统应用领域广泛：
[0113] 1)中医药基础研究：利用多组学技术深入研究中药经方的药效物质基础和作用机制，揭示其在治疗疾病过程中的分子机理。
[0114] 2)临床研究与应用：通过多组学数据的整合分析，发现潜在的诊疗生物标志物和治疗靶点，指导临床医生进行个性化用药，提高中药经方的临床疗效。
[0115] 3)新药开发：利用平台的数据分析和模型预测能力，筛选和验证新的药物分子和组合，为中药新药开发提供科学依据和技术支持。
[0116] 4)个性化医学：结合患者的多组学数据，制定个性化的中药治疗方案，实现精准医疗，提升患者的治疗效果和生活质量。
[0117] 5)国际化推广：通过平台的科学数据和分析结果，促进中药经方在国际医学界的认可和应用，推动中医药在全球范围内的推广和发展。
[0118] 以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
