Ganoderma 종은 상당한 약리적 잠재력을 가진 생리활성 천연 물질의 유망한 출처이며, 다양한 치료 특성으로 인해 오랜 기간 전통 중국 의학(TCM)에서 중요하게 여겨져 왔다. 그러나 이들의 복합 다성분, 다표적 특성은 약리 동력학 메커니즘을 규명하고 임상 응용을 최적화하는 데 상당한 도전을 제기한다. 최근 네트워크 약리학(NP) 및 인공지능(AI) 분야의 진전은 이러한 과제를 해결하기 위한 혁신적인 전략을 제공한다. NP는 화합물-표적-경로-질병 네트워크를 통합하며, AI는 예측 모델링, 표적 우선 순위 정하기, 대규모 약리 데이터 분석을 향상시킨다. 이 두 접근법은 Ganoderma 유래 의약품의 기전 해석, 합리적 제형 및 개인화된 사용을 촉진한다. 본 리뷰는 NP와 AI를 적용하여 Ganoderma spp.의 주요 생리활성 성분 및 치료 경로를 식별하는 최근 진행 상황을 강조하고, 데이터 품질, 표준화 및 임상 번역과 관련된 한계에 대해서도 다룬다. 전통 TCM 이론과 현대 컴퓨테이셔널 기술 간의 시너지를 강조함으로써, 이 통합적 접근법은 자연 의학 연구를 발전시키고 Ganoderma 기반 치료의 과학적 기초와 글로벌 수용성을 강화할 수 있는 가능성을 지닌다.
Sharma et al. (Fri,)는 이 질문을 연구했다.