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中医
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中医基础
ST-1 承气含泪 974 ST-2 四白四白 974 ST-3 巨寮大裂隙 975 ST-4 地仓土仓 975 ST-6 夹车下驮车 976 ST-7 下关下门 976 ST-8 头尾头角 977 ST-9 人迎人迎 977 ST-12 缺盆空盆 978 ST-18 乳根乳根 978 ST-19 步荣饱满 979 ST-20 承满撑满 979 ST-21 梁门梁门 979 ST-22 关门关口 980 ST-25 天枢天枢 980 ST-27 大居大成 981 ST-28 水道水道 982 ST-29 归来归来 982 ST-30 气冲贯气983 ST-31 脘关大腿门 984 ST-32 浮图卧兔 984 ST-34 梁丘 985 ST-35 犊鼻小牛鼻 985 ST-36 足三里 985 ST-37 上巨虚 上大虚 987 ST-38 条口狭窍 987 ST-39 下巨虚 下大虚 988 ST-40 丰隆丰凸 988 ST-41 解溪散流 989 ST-42 重阳贯阳 990 ST-43 仙谷沉谷 990 ST-44 内庭内院 991 ST-45 离兑 病口 991
人工智能与中医
ű“ sujgjdjbm joufmmjhfodf”* bjnt up njnjd ivnbo dphojujwf boe fyfdvuf joufmfmmfmmfmmfmmfmmfmmfmmfm bdujwjujf f. phz qspwjeft qpxfsgvm uppmt up bobmz [f nbttjwf bnpvout pg bnpvout pg bbdjmjubujoh qiztjdjbot up nblf cfuufs cfuufs JFT GPS FYQMPSJOH UIF TDJFOUJGD CBTJT PG USBEJUJPOBM $ IJOFTF NFEJDJOF 5EBOJWJUIF MPQUE [BUJPO PG 5 $。 QVMTF EJBHOPTJT 5IF NBKPS DPOUFOUT JODMVEF UIF GPMMPXJOH BTQFDUT B CSJFG JOUSPEVDUJPO PG UIF HFOFSBM DPODFQUT BOE LOPXMFEHF PG 5$。 QVMTF EJBHOPTJT PS QBMQBUJPO MBOENBSL EFWFMPQNFOUT JO“*UFDIOPMPHZ BOE UIF BQQMJDBUJPOT PG DPNNPO“*EFFQ MFBSOJOH BMHPSJUINT JO NFEJPMM JSBSSDUFOJDF Q** TF EJBHOPTJT DIBMMFOHFT BOE QFSTQFDUJWFT PG“*UFDIOPMPHZ JO 5$。取消 ...国家邮政局局长办公室主任杨文斌表示，邮政局局长杨文斌在邮件中 ...远程控制技术
评论 - 中医的积极作用...
传统中药（TCM），尤其是中草药和针灸，传统上被用来治疗中国和其他东亚国家的癌症患者。许多研究表明，TCM不仅减轻了症状（例如，疲劳，慢性疼痛，厌食症/恶病症和失眠症患者的癌症患者并改善其生活质量（QOL），但也减少了由化学疗法，放疗或靶向治疗引起的不良反应和并发症。因此，需要由TCM医生和其他医疗保健提供者理解中草药和针灸以及其他替代疗法。这篇评论主要总结了自2010年以来发表的文献的实验结果和结论，并搜索了在PubMed，Medline，Science，Scopus，Scopus，Springer，Sciencecendirect和中国医院知识数据库（CHKD）数据库中进行的文献。一些中草药（例如, Panax ginseng, Panax quinquefolius , Astragali radix , Bu-zhong-yi-qi-tang (TJ-41), Liu-jun-zi-tang (TJ-43), Shi-quan-da-bu-tang (TJ-48), and Ban-xia-xie-xin-tang (TJ-14)) and some acupuncture points ( e.g.，Zusanli（ST36），中旺（CV12），Neiguan（PC6）和Baihui（GV20）通常用于治疗与癌症相关的症状和/或降低化学疗法，放射治疗或靶向疗法的毒性的毒性很大。此外，TCM可以减轻表皮生长因子受体 - 酪氨酸激酶抑制剂（EGFR-TKI）相关的痤疮形式喷发，腹泻和其他不良反应。Through a review of literature, we conclude that TCM can effectively alleviate adverse gastrointestinal reactions (including diarrhea, nausea, and vomiting) to these anti-cancer therapies, decrease the incidence of bone marrow suppression, alleviate cardiotoxicity, and protect against chemotherapy-induced peripheral neuropathy and radiation-induced pneumonitis.希望这项审查可以有助于对TCM作为癌症的辅助治疗，并且可以为开发更有效的抗癌疗法提供有用的信息。然而，将来必须进行更严格的涉及癌症治疗的试验，包括在细胞，有机，动物和临床水平上的完整质量控制和标准化模型，以便以多种形式和多种水平研究TCM。
中医针对的是人体的反应状态，......
摘要 摘要 中医药在近两千年抗击流行性传染病的斗争中，逐渐形成了包括诊疗在内的完整的应对体系。中医药在治疗传染病的重点是针对病原体的个性化应对状态，这是一种符合精准医学个性化理念的治疗方法。与现代医学直接杀灭病原体的方法相比，中医药是一种作用于人体更广泛的有效治疗方法。2003年在治疗非典时取得的显著疗效，表明中医药对人体的作用点范围更广。 2003年非典和此次新冠肺炎的显著疗效以及近2000年来中医药防治疫病的历史充分证明了中医药在治疗传染病方面的有效性。本文探讨了中医药与现代医学治疗传染病的不同机制及中医药方法的优势，将让世人重新认识中医药。中医药诊断水平的提高和方法的优势，将让世人重新认识中医药。以科学理念和方法完善中医诊疗体系，将现代医学与中医治疗方法有机结合，将为人类战胜流行性传染病提供最佳解决方案。 关键词 关键词 COVID-19、冠状病毒、传染病、流行病、中医、SARS-CoV-2 COVID-19、冠状病毒、传染病、流行病、中医、SARS-CoV-2
人工智能在中医的研究和发展中的应用
摘要：随着制药行业中数据的积累和人工智能技术的发展，在药物发现过程中已成功采用了各种人工智能方法。中药中人工智能的整合也已获得动力，包括对中国专利药物的质量控制，处方优化，发现有效物质以及对副作用的预测。但是，人工智能还面临着传统中医开发的挑战和局限性，例如数据稀缺和复杂性，缺乏跨学科专业人员，黑盒模型等。因此，需要更多的研究和协作来解决这些问题，并探索整合人工智能和中医以改善人类健康的最佳方法。
2035年中医研究的可能机会和挑战
由于现代生物学和信息技术（例如人工智能（AI））的迅速发展，药物开发过程有望进行重大转化。由于这些新技术和概念在培养药物开发的每个阶段，因此，研究和发展的效率和成功率将有所改善。中医（TCM）是涵盖草药，针灸和气功的悠久的治疗系统，也将受到这些进步的深刻影响。在接下来的十年中，传统中医研究将与现代技术和概念融为一体，既有机会和挑战。到2035年，TCM预计将通过更现代和开放的研发模型与现代医学合并，从而为治疗更广泛的疾病提供了实质性的支持。
TCMBank-最大的中医数据库，提供深度学习
亲爱的编辑： 在中药现代化中，确定草药中的有效成分和阐明有效成分与靶标之间的作用机制是两个关键方面。建立一个全面且高可靠性的中药数据库是非常可取的。我们的 TCM Database@Taiwan1 自 2011 年成立以来，已被广泛使用和大量引用，并且还被收录到 ZINC 数据库 2 中。我们使用自然语言处理，建立了知识图谱和分子信号传导通路来建立中药数据库 TCMBank ( https://TCMBank.cn/ )，它从 TCM Database@Taiwan 扩展而来，包括 9192 种草药、61,966 种成分、15,179 个靶标和 32,529 种疾病。更新后的中药库将中药成分数量由32,364种扩充至61,966种（非重复），并增加了靶点和疾病两个新数据字段。具有连接信息的中药数量为9010种，中药平均连接边数为16.05。具有连接信息的成分数量为54,676种，中药平均连接边数为5.26。TCMBank以mol2格式提供中药成分的三维结构，并提供与外部公共数据库的交叉引用链接，如CAS、DrugBank、PubChem、MeSH、OMIM、DO、ETCM、3 HERB、4等。目前，TCMBank是最全面、可下载、最大的非商业中药数据库，TCMBank与其他中药相关数据库的数据规模比较见图1 a。中西药库提供了一个方便的用户自由探索草药、成分、基因靶点与相关途径或疾病之间的关系的网站（图1b）。图1c展示了中西药库的建立流程，包括文本挖掘策略、智能文档识别模块等。所有与中药相关的信息必须经过志愿者至少两次的人工验证，以确保中西药库数据的可靠性。中西药之间的不良反应会导致医疗费用增加，甚至死亡。据估计，超过10%的患者需要同时服用五种药物，20%的老年患者需要同时服用至少十种药物，这大大增加了中西药互斥带来的医疗风险。中西药互斥反应的鉴别在临床上主要依靠生化分析。然而，这个过程非常耗费人力和物力。基于人工智能的中西药互斥预测需要大量带有不良反应标签的中西药配对。目前中西药互斥数据集尚不完善，而目前有两个现实世界的公共药物相互作用（DDI）数据集：DrugBank 和 TWOSIDES。在前期工作中，我们首先提出了两个模型，3DGT-DDI 5 和 SA-DDI, 6 在 DDI 数据集上预测两种化合物之间的相互作用。
中医，“ Celastrol”及其纳米技术的癌症：叙事评论
（脂质体）和纳米级蛋白质材料的大小通常在3至10纳米（NM）（5）之间。其纳米药物递送系统可以与生物分子相互作用，该生物分子位于细胞表面内或位于细胞表面。封装药物的纳米颗粒将被输送并渗透到细胞中。也可以通过抗体或配体的片段进行修饰，抗体或配体的片段靶向细胞表面上的抗原或受体以提高药物递送的特异性（6）。纳米药物输送系统包括有机纳米颗粒，例如纳米级脂质体和胶束以及无机纳米颗粒，例如金或磁性纳米颗粒（7）。纳米颗粒可以穿透组织系统，促进药物的细胞吸收，确保在目标位置作用并固定在表面上（8）。此策略适用于中医，例如Celastrol。在这篇微型叙述中，我们讨论了中药，“ Celastrol”的背景及其对癌症以及毒性和癌症靶向剂的纳米系统机制。我们根据叙述性审查报告清单（可在https：//dx.doi.org/10.21037/lcm-20-48获取）。