近日，在国际合成生物学领域权威刊物美国化学学会合成生物学杂志（ACSSyntheticBiology，影响因子：5.）上，清华大学教授李梢课题组《基于网络CRISPR-Cas9组合识别人体细胞中的协同机制》一文被作为封面文章发表。
课题组研究发现，中医经典名方六味地*丸及其类方中，能识别出若干可以抑制肠炎细胞恶性转化的中药成分。
课题组针对我国消化道恶性肿瘤发病率逐年升高的趋势，试图从生物分子网络角度来认识炎癌转化和肿瘤发生的内在机理，有助于克服以往单靶标研究模式的局限，从系统的角度进行肿瘤的精准预防，促进肿瘤“治未病”研究的进展。
课题组提出了一个结合计算预测和实验分析为一体的方法，这一方法可以发现消化系统炎癌转化过程是如何发生和进展的。
随后课题组利用CIPHER（一种自主研制的、基于网络的全基因组致病基因预测方法）进行炎、癌相关基因预测，结合临床上消化系统不同部位（胃、肠和肝）、不同阶段（正常人、炎症和癌症患者）的公共基因表达谱数据，筛选出了哪些基因可能会影响消化系统的炎癌转化进程，也即与消化系统炎癌转化显著相关的候选基因集，构建出影响炎癌转化的关键因子网络。
接着，课题组使用转化生长因子（TGFβ1）诱导肠上皮细胞恶性转化，并用新的CRISPR-Cas9组合（一种基因治疗法，这种方法能够通过DNA剪切技术治疗多种疾病）进行筛选，识别炎癌转化关键子网中的差异遗传相互作用网络模块。通过对炎症诱导的差异遗传相互作用网络模块分析，揭示了显著差异的基因之间的功能协同特征。
最后，课题组以炎癌转化关键子网中的协同功能模块为干预靶标，从前期发现的具有抑制炎癌转化潜在功效的中医经典名方六味地*丸及其类方中，识别出若干能够不同程度地干预网络中的代谢-免疫等协同作用模块、抑制肠炎细胞恶性转化的中药成分，为从机制上揭示中药的多成分协同作用提供了新依据、新途径。
课题组称，该研究建立了一条计算与实验相结合的网络研究途径，用于发现炎癌转化过程中的调控机制。并预测了可用于炎癌转化治疗的中药，为深入理解复杂疾病的发生过程提供了新的思路，同时也为网络药理学研究方法上的新进展作出了贡献。
据悉，早在年，该课题组就采用网络药理学、系统生物学方法，在“寒热”的生物学基础和中药方剂的研究上取得了新进展。该课题组创建了一套高精度的网络药理学智能算法，并在炎癌转化、中药网络调节机制等方面取得了系列成果，为促进中药“古方新用”探索了一条新路。
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