望闻问切、药物配伍，老中医多年行医的积累，成为救治患者的一剂良方。
一剂方药背后，究竟是哪些成分在发挥作用、精准触达病灶，这是中国工程院院士、中医药广东省实验室主任刘良每天思考的问题。
刘良介绍，中医与西医分属两个不同的医学体系，在治病理论、方法与科学研究上大有不同。如何把传统中医药防病、治病的科学原理讲清楚，让中医诊疗在规范化、标准化的基础上实现传承与创新，是现代中医人面临的使命与挑战。
在他看来，以生命组学分析、化学质谱分析、人工智能技术等为代表的新质生产力为解析中医药的治病原理提供了关键支撑，借助这些前沿技术与方法，不仅能读懂面前的一碗“汤药”，还能带来更多原创性科学发现和诊疗方案。
以现代技术解析疑难疾病防治原理
作为一名中医药临床医生与科研学者，刘良对风湿免疫病的诊治钻研颇深。行医多年，每当为患者摆脱病痛，他常常会收到询问：“医生，你究竟是怎么治好我多年的风湿病的？”
这一问题既是患者的认可，也是疑惑。以类风湿关节炎为例，中医在诊治这一世界难治性疾病方面历史悠久，具有独特优势。其中，药材青风藤在实践中被证实具有祛风湿、通经络、利小便的效果。为何一段采摘晒干的藤茎有如此功效，其背后科学原理是什么？
多年前，刘良带领研究团队对青风藤的活性成分——青藤碱的药理作用与分子机理展开研究，成功发现青藤碱能选择性抑制前列腺素E2终极合成酶-1，产生抗关节炎和骨保护的作用，最终扩大了青藤碱制剂应用在中医药领域的前景。
刘良分析，更多的中医药起效往往是以复方的形式，多元的化学质谱分析技术使得科研人员能够解析药物中的活性成分，为药效物质基础的研究提供了手段和方法。
与药理研究同步进行的，还有病理探索。
尽管《黄帝内经》提出了有关类风湿关节炎等“痹病”的论述，但在早期精准诊断的过程中，医生需要的是更具象的临床证据，而不能仅仅依靠“风寒湿邪”进行判断。
蛋白质上的聚糖链便是突破口。刘良解释，低丰度的“免疫球蛋白G酸性N-糖链”对风湿病的早期诊断具有重要意义，“如果我们能够精准检测到糖链的细微变化，就会大大提升风湿病的诊断效率。”他说。
终于，世界上第一块在线富集免疫球蛋白G酸性N-糖链的“二氧化钛-PGC芯片”成功面世，使检测灵敏度较国际以往方法提高了超千倍，成为迄今为止最灵敏的定量糖组学分析技术。刘良团队还发现了类风湿关节炎的特异性血清生物标志物，使其血清诊断准确率由70%提高至95%。
谈起中医现代化探索，刘良说，蛋白质组学、基因组学、糖组学在内的多元生物组学技术迎来了重大突破，为探索复杂慢性疾病的分子基础、发现疾病标志物与治疗靶点、解读证候诊疗原理提供了证据支撑。
打通从事实到规律的科学通道
在不久前的中医药广东省实验室（简称“横琴实验室”）第一届学术委员会第一次会议上，一项有关中药新药智慧自动化融合创新的平台建设项目正式启动。
借力现代科技是中医药研发领域一条绕不开的路。在刘良看来，过去临床配方大多基于传统的治疗方法和医生个人的临床经验，但更多有关药物机理、疾病分子靶点的知识与数据被掌握后，配方的过程可以更加精准科学。
多元化学质谱分析技术与生物组学技术已经让海量数据成为可能，但这只是从经验观察进阶到了事实层面，未能抵达规律总结。“不少论文都对特定中药复方的有效成分开展了检验，也证实经过药物治疗，疾病分子层面发生了变化，但药物化学成分和人体证候之间的关联始终没有建立起来。”刘良说。
刘良认为，在数字化证据之外，还要有严谨的设计思路、方法与技术条件作为支撑。“现在急需解决的，是在数据与数据之间搭建联系，探究药物的何种活性成分，对特定的基因或蛋白产生了作用。”
通过深度学习等方法，人工智能技术可以发现大型数据中的复杂结构，提高数据处理的准确度，将中医药活性成分与特定基因或蛋白间产生的作用发掘与配对出来，打通“现象—事实—规律”的科学通道，揭示分子机理层面所发生的变化。
用AI大模型让中医诊疗接地气
对不少患者来说，他们更关心的，是中医药的新发展、新成果如何落地在一间间中医诊室里。在刘良看来，发展新质生产力，除了为科研人员提供破解难题的技术工具，回归临床、服务患者也是其中的应有之义。
同样是在横琴实验室第一届学术委员会第一次会议上，一款拥有100亿字符中医知识文本和中医院数字化病例的人工智能大模型正式发布上线。通过汇集海量中医药数据，大模型建立起一套高可信的中医诊疗知识库，最终实现辅助医生精准诊疗、提供个性化治疗方案。
刘良认为，这是中医药新质生产力“接地气”的重要途径。中医讲究望闻问切，作出的判断与对应诊疗方案会受到医生个体感知与经验的影响。“这恰恰又是难以重复和直接传承的。”
人工智能大模型则提供了一种可行的方案。
“重要的是，AI大模型可让病情诊断‘量化’。”作为临床医生，刘良可以观察到关节炎患者手上的红肿热痛，但关于关节红肿程度、疼痛量级，他除了记录患者感受外，却没有其他操作。但是在开展定量数据收集和分析后，人工智能技术可精准感知、测量和计算病情的变化。
“‘喂’进去的数据都会变成AI‘生长’所需的营养。当大模型获取足够多的数据，针对特定疾病足够‘垂直’时，大量新知识也会‘自动’从模型中涌现出来。”刘良表示，数据的输入、产出和应用是动态的过程，大模型经过训练后更加“聪明”，最终形成一套涵盖疾病预防、诊断、治疗、药物选择、追踪等完整技术链条的系统，为临床医生提供一套科学诊疗建议。
刘良始终相信，在人工智能技术的加持下，中医药能为复杂疾病的防治提出一套经得起循证推敲的现代科学方案，并获得更广泛的认可与运用。
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