新加坡国立大学食品科学与技术系张大成助理教授团队联合上海应用技术学院科研工作者，近日在《Digital Discovery》期刊发表研究，首次利用人工智能技术系统解析芳香植物的促眠机制。研究团队整合了991种芳香植物的2300余种香气分子数据，构建专用化学库并训练机器学习模型。该模型在测试中准确率达96.1%，成功筛选出数百种高潜力促眠化合物。 为验证算法预测，研究人员选取五种市售分子开展实验。结果显示，香芹酚、藏红花醛、香兰素与甲基丁香酚四种分子均能显著降低清醒时间，提升非快速眼动睡眠比例，其作用机制与大脑核心镇静信号通路GABA受体密切相关。系统分析进一步指出，菊科、唇形科与樟科植物富集的香气分子最具开发价值，其中薰衣草与紫苏成为重点研究对象。 该成果为传统草本安神经验提供了量化科学依据。团队强调，当前研究旨在构建数据驱动的实用地图，而非直接推出市售产品。未来工作将深入评估天然助眠成分的长期安全性、多分子协同效应，并推进更广泛的生物学及人体验证，以加速天然助眠制剂与健康食品的研发进程。