(转载自：《中国药理学与毒理学杂志》. 2023年9月.第37卷.专家论坛)
原文标题《从网络药理学到能力组学(Capomics)》 作者：熊江辉
5 能力组学(Capomics)有望架起中医、现代医学的桥梁
本体论（ontology）是一个哲学概念，用于精确地描述概念化，以描述事物的本质。近年来，这个词汇被应用到计算机领域，并在人工智能、计算机语言以及数据库理论中扮演越来越重要的角色。这些基本概念就像一座大厦的基石，提供了一个统一的认识，可以大大提高知识测试、验证、搜索、积累和共享的效率，真正实现知识的重用和共享。例如，分子生物学领域的Gene Ontology建立了一个与基因描述相关的词汇表，成为生物信息学领域的重要基础设施。在中国古代哲学中，本体论也叫“本根论”，用于探究天地万物的产生、存在、发展变化的根本原因和依据。
笔者认为，中医和现代医学的理论可以用一个统一的本体论体系来表达。其中一个基本前提是确认中医概念的客观指向性和可计算性，即中医概念不是简单的哲学术语，而是具体指向人体的功能单元。这一点可以从中药的注释，例如“补脾益肺”、“软坚散结”等中看出，其中“脾”、“坚”就是中药靶向体内的生物学过程。可以用基因集合来表征中医证候要素，从而构造基于中医证候的生物标志物、疾病预测模型[10]。从这个角度看，中医概念术语跟基因本体论（gene ontology）的术语并无区别，可以实现同样的功能富集分析与能力计算。
未来的医学本体论（ontology）不仅包括中医术语，还包括从细胞、分子到组织、器官系统各个层级形成的功能术语。它是一个层级结构，其顶层包括数量不多的中医术语，以及基于现代医学Hallmarks分析进一步提炼出的抽象术语。中医遣方用药靶向的是顶层术语，西药研发的靶标目前主要是一个个基因或蛋白，最近的趋势是同时靶向多个蛋白，特别是与疾病表型有强因果性的模块[11]。在底层成千上万个底层蛋白质节点到顶层“心肝脾肺肾”等少数功能术语之间，存在大量的层级，这些新的术语与层级将为新型药物研发提供广泛的靶向空间，也将是网络药理学研究的重要内容。
6 结语
可持久化的能力（persistent capability），是生物体的本质属性，也是许多生物标志物研究、药物靶标研究中科学家所追求的本质特征。能力组学可以基于DNA甲基化信息的可持久性、全局性特点，计算基因本体论等知识库各个层级概念所代表的能力，有望为疾病预测、干预靶标研究提供新的创新空间。
参考文献
1. The hallmarks of cancer. Hanahan D, Weinberg RA. Cell. 2000 Jan 7;100(1):57-70
2. Hallmarks of cancer: the next generation.Hanahan D, Weinberg RA. Cell. 2011 Mar 4;144(5):646-74
3. Hallmarks of Cancer: New Dimensions. Hanahan D. Cancer Discov. 2022 Jan;12(1):31-46
4. The hallmarks of aging. López-Otín C, Blasco MA, Partridge L, Serrano M, Kroemer G. Cell. 2013 Jun 6;153(6):1194-217
5. Hallmarks of aging: An expanding universe. López-Otín C, Blasco MA, Partridge L, Serrano M, Kroemer G. Cell. 2023 Jan 19;186(2):243-278
6. Hallmarks of Health. López-Otín C, Kroemer G. Cell. 2021 Jan 7;184(1):33-63
7. Enhanced cell deconvolution of peripheral blood using DNA methylation for high-resolution immune profiling. Salas LA, Zhang Z, Koestler DC, Butler RA, Hansen HM, Molinaro AM, Wiencke JK, Kelsey KT, Christensen BC. Nat Commun. 2022 Feb 9;13(1):761
8. DNA Methylation and Protein Markers of Chronic Inflammation and Their Associations With Brain and Cognitive Aging. Conole ELS, Stevenson AJ, Muñoz Maniega S, Harris SE, Green C, Valdés Hernández MDC, Harris MA, Bastin ME, Wardlaw JM, Deary IJ, Miron VE, Whalley HC, Marioni RE, Cox SR. Neurology. 2021 Dec 7;97(23):e2340-e2352
9. Epigenetic scores for the circulating proteome as tools for disease prediction. Gadd DA, Hillary RF, McCartney DL, Zaghlool SB, Stevenson AJ, Cheng Y, Fawns-Ritchie C, Nangle C, Campbell A, Flaig R, Harris SE, Walker RM, Shi L, Tucker-Drob EM, Gieger C, Peters A, Waldenberger M, Graumann J, McRae AF, Deary IJ, Porteous DJ, Hayward C, Visscher PM, Cox SR, Evans KL, McIntosh AM, Suhre K, Marioni RE. Elife. 2022 Jan 13;11:e71802
10. Using Generative AI to Quantify Traditional Chinese Medicine Syndrome and Predict COVID-19 Severity by DNA Methylation Data. J Xiong. Preprint. 2023 Mar. http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.21408.87042
11. Nogales, C., et al., Network pharmacology: curing causal mechanisms instead of treating symptoms. Trends Pharmacol Sci, 2022. 43(2): p. 136-150
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