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中医药领域的DeepSeek来了!西湖大学发布神农Alpha平台,用AI赋能中医药全球共享

AI划重点 · 全文约2226字,阅读需7分钟

1.西湖大学发布神农Alpha平台,利用AI赋能中医药全球共享。

2.该平台整合了《中国药典》的14593种天然药材,构建了药材-成分-靶点-疾病的多维知识图谱。

3.其中,神农搜索可快速搜索知识库中的信息,神农对话则能回答关于天然药材的问题。

4.此外,神农命名智能构造器为每一味药材赋予唯一“身份证”,神农翻译则提供标准化翻译。

5.神农Alpha代表了利用AI赋能天然药材知识共享的第一个重大进展,将造福全球生物医学等领域。

以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考

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撰文丨王聪

编辑丨王多鱼

排版丨水成文


天然药材(NMM)在全球临床应用方面历史悠久,并且有着丰富的记录和知识。尽管 NMM 是药物研发和临床应用的重要来源,但其知识的利用和共享面临着重大挑战,包括关键信息的标准化描述、高效整理和获取以及语言障碍。

抗疟疾药物青蒿素就是一个典型案例,青蒿素的发现受到中国古籍肘后备急方》中关于青蒿记载的启发,而青蒿这个名称可能至少指六种不同的蒿属植物。实际上,青蒿素分子只在黄花蒿Artemisia annua中存在,包括青蒿Artemisia caruifolia在内的其它五种蒿属植物均不含有青蒿素。尽管《中国药典》(2020 年版)现已明确规定黄花蒿是唯一适合药用的蒿属植物,但该版中仍有超过四分之三的“天然药材”名称模糊不清。例如,中药“麻黄”对应了三种不同植物:草麻黄Ephedra sinica、中麻黄Ephedra intermedia或木贼麻黄Ephedra equisetina

这些问题严重阻碍了天然药材知识的传播、共享和开发利用。

2025 年 4 月 1 日,西湖大学许田教授团队等在 Cell Discovery 期刊发表了题为:ShennongAlpha: an AI-driven sharing and collaboration platform for intelligent curation, acquisition, and translation of natural medicinal material knowledge 的研究论文。


该研究开发了一个人工智能(AI)驱动的知识智能整理、获取和翻译的共享与协作平台——神农Alpha(神农阿尔法),其整合了收录于《中国药典》的 14593种天然药材,涵盖了其物种基源、药用部位、炮制方法等结构化数据,并智能构建了药材-成分-靶点-疾病的多维知识图谱,支持跨维度检索(如查询“姜黄”自动关联抗炎成分与临床适应症),从而帮助探索天然药材、中药材和中医药的相关知识。这项研究不仅是 AI 与传统中医药的融合,更是传统智慧与现代科学的对话,助力中医药走向世界。


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神农Alpha是什么?

神农Alpha 集成了“神农知识库”,可以使用“神农搜索引擎”快速搜索其中的知识;神农Alpha 还集成了最先进的 AI 系统,通过使用自然语言与“神农对话”进行交流,开启对天然药材和中医药美丽世界的探索之旅;还可以使用“神农翻译”将信息在中英文之间进行标准化翻译,让语言不再成为探索和研究过程中的壁垒。


这项研究代表了利用 AI 赋能天然药材(NMM)知识共享方面的第一个重大进展,这不仅标志 AI 在科学领域的一种新颖应用,还将极大地造福全球生物医学、制药、医疗和患者群体。


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神农Alpha:一个 AI 驱动的天然药材共享和协作平台

神农知识库


神农知识库(神农KB)是全球最大的天然药材知识库,14000+ 中药材一网打尽,该知识库整合了收录于《中国药典》的 14593 种天然药材,涵盖了其物种起源、药用部位、炮制方法等结构化数据,构建了药材-成分-靶点-疾病多维知识图谱,支持跨维度检索,支持中英双语,所有条目支持中英对照,一键切换显示模式,打破语言壁垒。此外,该知识库免费开源,可供开发者二次利用。


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神农搜索

神农搜索(神农Search)是神农Alpha 知识检索的核心,可以被视为神农Alpha 内部的数据高速公路。为了适应各种各样的查询并确保高效、精准的信息检索,神农搜索定制并设计了三种先进的搜索方法:基于共指的图搜索、向量搜索和全局搜索。每种搜索方法都有其独特的优势,可以单独使用或组合使用,以获得准确和全面的搜索结果,从而提高神农搜索的整体可用性。


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神农对话

神农对话(神农Chat),这是一个专门响应天然药材相关信息的 AI 人机对话系统,集成了神农知识库和神农搜索,能够回答关于天然药材、中药材和中医药相关的问题。


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神农命名


历史混乱:同一中药名可能对应多个物种(例如“麻黄”涉及3种植物),导致药物研发与临床应用隐患。


国际障碍:缺乏全球通用命名标准,阻碍知识共享(例如青蒿素发现初期因“青蒿”名称混淆耗时多年)


神农命名(神农Name)是一个天然药材系统命名法的智能构造器,能够通过计算的方式自动构建标准的天然药材系统名。天然药材系统命名法包含了物种基源、药用部位、特殊形容和炮制方法四要素,为每一味药材赋予唯一“身份证”。


例如,麻黄的系统命名是——Ephedra equisetina vel intermedia vel sinica Stem-herbaceous (NMM-0006, Ma-huang),明确了其来源于木贼麻黄Ephedra equisetina中麻黄Ephedra intermedia草麻黄Ephedra sinica这三种植物的茎部。


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神农翻译


神农翻译(神农Translate),这是一个为天然药材相关信息提供标准化翻译的 AI 机器翻译系统。该系统基于神农Alpha 开发的创新性 NMT-CPT(基于共指主词的神经机器翻译)算法,内置了全球首个天然药材多语言术语库,解决“一词多译”问题并且具有语境感知能力,旨在为天然药材相关信息提供可交互的标准化翻译,打破中药国际化的语言壁垒,避免国际论文因翻译歧义导致研究偏差,助力中医药走向国际。


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此外,神农Alpha 的任何页面均可点击“编辑内容”提交修改,支持文献引用(例如新增炮制方法需附实验数据来源)。所有编辑修改的记录公开可查,由专家团队 + AI 进行双重审核,确保学术严谨性,通过审核的编辑者头像永久展示在知识页。


总的来说,这项研究代表了利用人工智能(AI)赋能天然药材知识共享的第一个重大进展,这不仅标志着 AI 在科学领域的新应用,而且将极大地造福全球生物医学、制药、医生和患者群体。

神农Alpha官网
https://shennongalpha.westlake.edu.cn
论文链接
https://www.nature.com/articles/s41421-025-00776-2
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