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植物生长的任意性有时候让人束手无策，这在很大程度上取决于环境因素，即便是克隆植物也会长出不同数量和质量的叶子、根和果实。在植物研究中，这种一致性问题往往会影响对传统药物中使用的众多植物提取物的表征。即便如此，哈佛大学医学院系统生物学系的Timothy Mitchison教授依然相信，传统智慧可以成为促进药物发现的一个宝藏。

16世纪成书的《本草纲目》就为药物化学家屠呦呦带来了启发。屠呦呦发现了青蒿素，并在70年代进行了分离和提纯的实验。青蒿素是一种来自菊科蒿属植物（黄花蒿）的抗疟疾提取物，这种植物在古代被用来治疗发烧等症状。据世界卫生组织统计，自2000年以来，含青蒿素的抗疟药已经挽救超过300万人的生命。屠呦呦也因此获得了2015年的诺贝尔奖。

Mitchison教授说：“对于表征药物而言，传统中药在历史上积累的人类数据或许是最有价值的资料。”Mitchison教授还表示，按照合成口服药物的标准，许多来自传统中药的分子在药理学上表现平平，其背后的原因却鲜有研究。他认为较短的血浆半衰期可能表示这些分子在肝脏或肾脏中的局部作用更强，而口服生物利用度低可能是受到了肠道局部作用的影响，这也许有助于靶向治疗肠道疾病。

以Mitchison教授长期研究的秋水仙碱为例，这种植物分子具有较短的半衰期，这与它在肝脏中的局部作用相吻合。他说：“植物分子的这些特点是标准合成药物所不具备的，标准合成药物通常会被全身系统吸收。我鼓励医学研究人员对不同的医学传统保持开放的态度。”

——— 制定一致性标准 ———

在2015年诺贝尔生理学或医学奖的获奖感言中，屠呦呦教授回顾了她从事植物研究的艰辛历程。从克服提取和纯化工艺上的困难，到分辨六个不同的青蒿品种和众多变量的影响，比如产地、采收季节、不同药用部位等。

位于伦敦的英国皇家植物园邱园拥有世界上最丰富的植物收藏之一。邱园的商业创新部主任Monique Simmonds教授认为，植物研究面临的技术和分类学挑战令人着迷，但让药用植物研究经得起科学检验也非常重要。

1998年，Simmonds帮助筹资在邱园建立了一个拥有7000个中药植物样本的收藏库。目前她正带领着一支300人的研究团队，致力于寻找具有提炼药物潜力的植物。

她解释说：“一些科研人员对传统中医药持怀疑态度是可以理解的，有些研究确实没有达到医用药物研究的准确性标准，这很可惜。常见错误包括混淆了同科植物的不同物种，比如高丽参和中国人参。”

Monique Simmonds教授表示，通过机器学习和植物性状研究去加速植物分类学的发展至关重要。来源：©Ileana_bt/Shutterstock

作为中医药规范研究学会（Good Practice in Traditional Chinese Medicine Research Association）的主席，Simmonds的一个使命是通过更加可控的全球标准，提高植物研究的可重复性。该协会2012年在荷兰成立，目前涵盖了24个国家的112家机构，旨在为全球中医药研究提供指南。

她说：“我们会建议研究人员咨询植物分类学家，独立鉴定研究中使用的植物或植物部位。植物分类学一直是邱园科学研究的支柱，但在未来十年，我们还要通过机器学习和对植物性状的研究——从基因组、化学、形态学到生态学——加速植物分类学的发展。”

提升植物研究的技术与标准，将推动传统中医药为药物发现作出更多贡献。来源：©Marilyna/iStock/Getty Images Plus

——— 加速药物发现 ———

在邱园，药物发现的快速进步得益于机器学习与高通量质谱法的结合，这能揭示植物化合物的复杂化学结构。

比如邱园的小分子分析实验室能对植物和真菌产生的小分子进行分析，帮助识别可用于药物研发的化学结构。该实验室的代谢物数据也被用于研究植物之间的相互生态作用，查证在市面上流通的植物提取物，绘制化学性状的演变图谱。

上海中医药大学的陈凯先教授指出，这些资源从根本上加快了对候选药物的筛选过程。

陈凯先教授从90年代起就开始使用计算机辅助药物设计，他解释道：“我职业生涯中最大的技术突破是虚拟筛选：将我们的中药生物活性成分小分子库和数据库中最有可能与特定药物靶点结合的蛋白质结构进行配对，这为我们节省了很多研究时间和经费。”

2021年，陈凯先教授在上海中医药大学的同事通过对天然产物库进行高通量筛选，发现了胆汁酸受体TGR5的一种激动剂，TGR5是治疗肥胖症的一个潜在药物靶点。

这一激动剂名为三七皂苷Ft1，以三七的茎叶为底物。三七是传统中药中用于促进血液循环的参类品种，药用历史超过2000年。

一项小型的早期小鼠模型研究已经明确了三七皂苷Ft1在治疗肥胖症方面的潜力。但陈凯先教授也表示，“如果我们要继续充分利用加速药物筛选的技术，我们就必须确保全球中药研究的科学严谨性。”