Application of machine learning algorithms in screening of active components in Chinese materia medica

ZHANG Nengyi; LI Yuanyuan; WANG Tianming

doi:10.16305/j.1007-1334.2026.z20250919002

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Application of machine learning algorithms in screening of active components in Chinese materia medica

更新时间：2026-02-09

- Application of machine learning algorithms in screening of active components in Chinese materia medica
- Shanghai Journal of Traditional Chinese Medicine Vol. 60, Issue 2, Pages: 1-10(2026)
- 作者机构：
  
  上海中医药大学中药学院（上海 201203）
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16305/j.1007-1334.2026.z20250919002
  CLC：
- Received：19 September 2025，
  
  Published：10 February 2026
- 稿件说明：
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张能仪,李园园,王天明.机器学习算法在中药活性成分筛选中的应用[J].上海中医药杂志,2026,60(2):1-10.

ZHANG Nengyi,LI Yuanyuan,WANG Tianming.Application of machine learning algorithms in screening of active components in Chinese materia medica[J].Shanghai Journal of Traditional Chinese Medicine,2026,60(2):1-10.
张能仪,李园园,王天明.机器学习算法在中药活性成分筛选中的应用[J].上海中医药杂志,2026,60(2):1-10. DOI： 10.16305/j.1007-1334.2026.z20250919002.

ZHANG Nengyi,LI Yuanyuan,WANG Tianming.Application of machine learning algorithms in screening of active components in Chinese materia medica[J].Shanghai Journal of Traditional Chinese Medicine,2026,60(2):1-10. DOI： 10.16305/j.1007-1334.2026.z20250919002.

摘要

中药作为复杂的化学体系，其活性成分筛选长期面临成分多样性高、作用机制不明等挑战。近年来，机器学习算法技术的介入为中药现代化研究提供了新范式。系统梳理机器学习算法的分类并探讨其在中药活性成分筛选中的应用场景、技术挑战与优化策略。

Abstract

Chinese materia medica （CMM）， as a complex chemical system， has long faced challenges in active components screening， such as the high compositional diversity and unclear mechanisms of action. In recent years， the integration of machine learning algorithms has provided a new paradigm for the modernization of CMM research. This paper systematically reviews the classification of machine learning algorithms and explores their application scenarios， technical challenges， and optimization strategies in the screening of active components from CMM.

关键词

Keywords

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