基于文献的老年人群常见证候分布特征研究＊

目的 了解我国老年人中医证候分布特征，为中医药辨治老年人提供参考依据。方法 系统检索中国知识基础设施（CNKI）、中文科技期刊数据库（CCD）、万方数据资源系统数据库（CSPD），纳入研究对象为老年人的临床流行病学调查研究文献，对其调查目的、调查疾病及调查结果等进行描述统计。结果 ①最终纳入168篇文献，其中2010至2020年之间发表138篇（82.14%）；调查地区涵盖全国28个省市自治区，共纳入43948例老年人，累计覆盖340个研究中心；②主要研究结果显示，老年人中医证候阴虚阳亢证（10.05%）>血瘀证（9.5%）>痰浊（湿）证（8.91%）>阴阳两虚证（4.98%）>痰瘀互结证（4.96%）；单元证分布阴虚证（14.70%）>痰证（11.22%）>气虚证（7.15%）>肾虚证（4.72%）>血瘀证（4.18%）；涉及病变脏腑肾>肝>脾>肺>心。结论 根据统计结果，可以看出老年人证候分布虚证多于实证，虚证中又以阴虚证、气虚证最为多见，实证常见血瘀证、痰浊（湿）证等，且多见痰瘀互结证；老年人五脏皆损，其中又以肾、肝、脾功能失调最为突出。     

基于CiteSpace可视化分析代谢组学在中医药领域的研究现状及趋势＊

目的 应用可视化方法分析代谢组学在中医药领域的现状及趋势。方法 检索中国知网数据库（CNKI）和Web of Science 核心合集数据库2021年3月15日之前收录的中医药领域代谢组学研究的相关文献，应用CiteSpace软件对纳入的文献进行关键词、作者、研究机构等内容进行可视化分析。结果 共纳入中文文献247篇，英文文献350篇。文献数量在波动中迅速上升。中、英文文献作者合作网络显示，张爱华是中医药领域代谢组学研究发文量最多的作者，并形成了核心研究团队。发文机构显示，中国医学科学院是该领域的重要研究机构，机构间合作紧密。中、英文文献关键词分析显示，研究内容主要集中在核磁共振、代谢标记物、冠心病、质谱技术、代谢通路等相关领域。结论 中医药领域代谢组学研究的热点主要为中医药治疗代谢性疾病的机制研究。研究趋势为卵泡代谢组学研究及中药有效成分的研究。     

Pan-cancer proteomic map of 949 human cell lines

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A meta-analysis for Lianhua Qingwen on the treatment of Coronavirus disease 2019 (COVID-19)

BackgroundTraditional Chinese medicine (TCM) has been proven to played a great important role on the treatment of COVID-19. As one of the drugs recommended in Chinese guidelines, Lianhua Qingwen Granules or Capsules (LQ) are widely used.This systematic review and meta-analysis amis to evaluate the clinical efficacy of LQ on the treatment of COVID-19.MethodsSeven databases (PubMed, EMBASE, CENTRAL, CNKI, VIP, CBM and Wanfang) were searched to include all appropriate clinical trials that explore the efficacy of LQ on the treatment of COVID-19.ResultA total of 3 trials including 245 COVID-19 patients were eventually enrolled.Compared with the control group,the LQ group showed great significant difference on reducing the rate of clinical change to severe or critical condition[RR = 0.38, 95 %CI (0.17,0.85), P < 0.05]and the fever time (SMD =-0.57,95 %CI (-0.96,-0.17), P<0.05),as well as the significant improvement on the disappearance rate of the clinical symptoms: fever [RR = 1.36,95 %CI (1.14,1.61), P < 0.05],cough[RR = 1.99,95 %CI (1.39,2.86), P < 0.05],fatigue[RR = 1.52,95 %CI (1.15,2.01), P < 0.05] and anhelation [RR = 4.18,95 %CI (1.99,8.81), P < 0.05], but no significance on expectoration[RR = 2.46,95 %CI (0.81,7.51), P < 0.05].ConclusionThe clinical application of LQ on the treatment of COVID-19 has significant efficacy in improving clinical symptoms and reducing the rate of clinical change to severe or critical condition. Nevertheless, due to the limited quantity and quality of the included studies, more and higher quality trials with more observational indicators are expected to be published.     

人工智能在中医药领域的应用进展及现状思考

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的蓬勃兴起为现代社会带来了前所未有的机遇，中医药是中华民族传承千年的文化瑰宝。随着人工智能技术不断在中医药领域的科技创新中崭露头角，二者的融合不断加深，人工智能在中医药领域的发展前景、争议挑战也引发了诸多思考。本文将从人工智能在中医药领域的应用入手，对人工智能辅助中医诊断、智能决策与数据挖掘、健康管理及中草药现代化研究等方面，就近年来国内外研究进展进行总结与分析，以期为AI视域下实现中医药现代化、智能化赋能。     

PARP7 negatively regulates the type I interferon response in cancer cells and its inhibition triggers antitumor immunity

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基于文本挖掘和生物医学数据库的新型冠状病毒肺炎药物发现

目的 基于文本挖掘技术和生物医学数据库对新型冠状病毒肺炎（COVID-19）相关文献进行数据挖掘分析，探究COVID-19及其主要症状发热、咳嗽、呼吸障碍相关基因靶点，筛选潜在有效的化学药和中药。方法 使用GenCLiP 3网站获取COVID-19和其主要症状咳嗽、发热、呼吸障碍共4个关键词的共有靶点，在METASCAPE数据库中对其进行基因本体（GO）和通路富集分析，再利用String数据库和Cytoscape软件构建共有靶点的蛋白质相互作用网络，筛选获得核心基因，运用DGIdb数据库、SymMap数据库针对核心基因进行中西医治疗药物预测。结果 获得COVID-19及其主要症状共有基因靶点28个，其中有IL2、IL1B、CCL2等核心基因16个，使用DGIdb数据库筛选获得与16个关键靶点相互作用的化学药包括沙利度胺、来氟米特、环孢素等28种，中药包括虎杖、黄芪、芦荟等70味。结论 COVID-19及其主要症状的病理机制可能和CD4、KNG1、VEGFA等28个共有基因相关，可能通过介导TNF、IL-17等信号通路参与COVID-19病理过程。潜在有效药物可能通过作用相关靶点通路起到治疗COVID-19的作用。     

中药治疗哮喘-慢阻肺重叠的Meta分析＊

目的 系统评价中药治疗哮喘-慢阻肺（ACO）的疗效与安全性。方法 全面检索PubMed、Cochrane Library、Web of Science、中国知网、万方、维普、中国医学文献数据库，纳入有关中医药治疗ACO的随机对照试验（RCT），运用Cochrane手册对纳入研究的方法学质量进行评估，采用Review Manager 5.3进行Meta分析。结果 共纳入32项RCT，包括2688例ACO患者，其中试验组1361例，对照组1327例。Meta分析结果显示，中医药可以显著改善ACO患者的中医证候疗效［RR=1.19，95% CI（1.13，1.25），P<0.00001］、CAT评分［MD=-3.62，95% CI（-4.37，-2.87），P<0.00001］、ACT评分［MD=3.42，95% CI（2.23，4.62），P<0.00001］，、中医证候总积分［MD=-3.61，95% CI（-4.83，-2.39），P<0.00001］、FEV₁［MD=0.59，95% CI（0.08，1.10），P=0.02］、FEV₁%［MD=8.61，95% CI（5.20，12.1），P<0.00001］、FEV₁/FVC［MD=6.52，95% CI（4.24，8.80），P<0.00001］、6 min步行实验［MD=41.18，95% CI（22.15，60.21），P<0.0001］、急性发作次数［MD=-2.46，95% CI（-3.62，-1.13），P<0.0001］。所有研究均未报道严重不良反应。结论 中药治疗ACO，可以显著提高临床疗效，改善患者的肺功能且具有较好安全性，但是需要更高质量、多样本、多中心的随机对照试验进一步确认。