演讲嘉宾--李梢

李梢
李梢
shaoli@tsinghua.edu.cn
http://bioinfo.au.tsinghua.edu.cn/
清华大学教授 清华信息国家实验室生物信息学部副主任
研究学习经历:

1973年生,清华大学教授、博导,清华信息国家实验室生物信息学部副主任。率先提出“网络靶标”理论,创建一套以高精度计算预测为特点的网络药理学关键技术,在中医寒热证生物分子网络、炎症与肿瘤等疾病中的寒热证生物标志物、“清热”和“滋阴”等方药的网络调节机制和药效物质等方面取得系列成果。主持国家自然科学基金重点项目3项,发表论文100余篇,被引用3000余次,获中国、美国发明专利10余项,论文两次被Nature China选为亮点、被F1000选为必读论文、被美国《华尔街日报》长篇报道和头条推荐,入选“2014世界中医药十大新闻”、2015英国皇家化学会“Top 1%高被引中国作者”。2012年获国家杰出青年科学基金。兼任世界中医药学会联合会网络药理学专委会会长、中国药理学会网络药理学专委会副主委等职。

近期发表论文:
  1. Li S*. Mapping ancient remedies: applying a network approach to traditional Chinese medicine. Science 2015;350(6262 Suppl):S72-S74
  2. Wu M, Lu P, Shi L*, Li S*. Traditional Chinese patent medicines for cancer treatment in China: a nationwide medical insurance data analysis. Oncotarget 2015;6(35):38283-38295
  3. Zu S, Chen T, Li S*. Global optimization-based inference of chemogenomic features from drug-target interactions. Bioinformatics 2015;31(15):2523-2529
  4. Zhang B, Lu C, Bai M, He X, Tan Y, Bian Y, Xiao C, Zhang G, Lu A*, Li S*. Tetramethylpyrazine identified by a network pharmacology approach ameliorates methotrexate-induced oxidative organ injury. Journal of Ethnopharmacology 2015;175:638-647
  5. Liang X, Li H, Li S*. A novel network pharmacology approach to analyse traditional herbal formulae: the Liu-wei-di-huang Pill as a case study. Molecular BioSystems 2014,10(5):1014-1022 (Cover)
  6. Li R, Ma T, Gu J, Liang X, Li S*. Imbalanced network biomarkers for traditional Chinese medicine Syndrome in gastritis patients. Scientific Reports 2013;3:1543
  7. Jiang B, Liang X, Chen Y, Ma T, Liu L, Li J, Jiang R, Chen T, Zhang X*, Li S*. Integrating next-generation sequencing and traditional tongue diagnosis to determine tongue coating microbiome. Scientific Reports 2012;2:936
  8. Zhao S, Li S*. A co-module approach for elucidating drug-disease associations and revealing their molecular basis. Bioinformatics 2012;28(7):955-961
会议报告摘要:
中医药实践的现代生物学诠释——寒热证的范例(4月21日,13:30 - 13:55 pm)

中医学将病人当作一个整体来进行辨证论治,具有个体化、系统性的特点,在长期临床实践中积累了大量方剂。建立适于科学诠释中医药理论与实践的方法,揭示中医药整体性诊疗的生物学基础,有望为肿瘤等复杂性疾病的个体化、系统性诊疗提供一种新视角。

通过多年摸索,本课题组以生物分子网络为切入点,建立了一套网络药理学关键方法,该套方法的特点是利用大数据的关联来实现对病证表型相关基因、药物/中药成分靶标、疾病-基因-药物共模块的计算预测,进而结合临床与实验验证,阐释中医药生物学基础,构建中医药的“分子地图”。

采用上述思路和方法,我们首次构建出中医传承千年的“寒证、热证”的生物分子网络,并结合多组学检测,分析了寒热证生物网络在炎症、肿瘤等疾病中的诊疗意义。发现该网络在慢性胃炎到癌前病变患者中能够表征代谢-免疫失衡的两种状态,识别出寒、热证的潜在生物标志物,提示寒热证及相关分子有可能区分疾病的不同亚型,还发现了促进炎癌转化的多个网络关键模块和节点。进而,以该网络为干预靶标,发现了清热方药中部分抗肿瘤药效物质,还发现滋阴方剂六味地黄方具有调节网络中代谢-免疫失衡、抑制炎癌转化的潜在功效,找到了该方靶向网络关键节点、抑制炎癌转化的新活性化合物。

研究综合提示,在大数据时代,生物信息学、网络药理学、多组学等新方法的发展,为科学理解中医药理论与实践、发展具有我国特色的精准医学提供了可能。

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第四届肿瘤基础和转化医学前沿国际研讨会