我校中医药创新研究院/交叉学科研究院本草基因组学团队于2025年6月在《The Innovation》杂志（中科院一区，Top 期刊）发表题为“Artificial Intelligence-Curated Repository of Gene-encoded Natural Diverse Components from Herbal Medicines”的研究性论文，这是我校继“本草智库”中药全产业链大模型后，在中医药数字化、智能化领域的又一重大突破，彰显了学校在中药资源挖掘与创新药物研发中的引领作用。中医药创新研究院/交叉学科研究院陈伟教授和余志银副研究员为论文共同第一作者，宋驰教授为论文通讯作者。

    天然成分不仅是物种适应环境和共进化的产物，更是药物研发的宝库。但传统研究范式长期局限于次级代谢产物的范畴，忽视了小RNA（sRNA）和多肽等物质，这一认知缺口迫切要求我们构建新型分类框架，建立天然成分的新分类体系。

    基于分子生物学中心法则，团队创新性地将天然成分划分成了基因直接编码成分（小RNA和多肽）和基因间接编码成分（次级代谢产物和碳水化合物）两大类。通过自主开发的基因组遍历算法结合转录组、小RNA测序、肽质谱等多组学技术实现了对全球八大权威药典收录的1,037个药用物种的天然多样性成分的挖掘与验证，并创新性整合自然语言处理、对抗生成网络、图卷积网络等人工智能算法实现成分的识别、分类与功能注释。

    目前，GNDC收录了超过2.34亿个基因直接或间接编码的天然多样性成分，包括232万个次生代谢产物、22,977万条多肽、238万个小RNA和26万个碳水化合物。用户可通过https://cbcb.cdutcm.edu.cn/gndc/对GNDC进行访问，实现对药物物种天然多样性成分的浏览、查询与分析。

    GNDC实现了基因组信息、成分信息与功能信息的整合，弥补了现有天然产物数据库在数据类型与功能解析方面的不足。作为目前全球规模最大的药用天然成分库，GNDC将为药物发现提供广阔的“化学空间”，加速“大数据驱动”模式下的药物发现进程，为传统药物研究带来颠覆性变革。

    该研究得到了四川省重大科技专项项目的支持（2024ZDZX0019）。

    全文链接：https://doi.org/10.1016/j.xinn.2025.101011

（供稿：中医药创新研究院/交叉学科研究院本草基因组学团队）