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基于關聯(lián)規(guī)則與熵聚類的補氣類中成藥組方規(guī)律研究

2016-10-26 03:53:29吳嘉瑞金燕萍張曉朦
世界中醫(yī)藥 2016年1期
關鍵詞:熟地黃組方補氣

吳嘉瑞 金燕萍 張 冰 張曉朦 周 唯 楊 冰

(北京中醫(yī)藥大學,北京,100029)

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基于關聯(lián)規(guī)則與熵聚類的補氣類中成藥組方規(guī)律研究

吳嘉瑞金燕萍張冰張曉朦周唯楊冰

(北京中醫(yī)藥大學,北京,100029)

目的:探討常用補氣類中成藥組方規(guī)律。方法:收錄《新編國家中成藥》中的補氣類中成藥處方,采用關聯(lián)規(guī)則apriori算法和復雜系統(tǒng)熵聚類等方法,確定處方中藥物的使用頻次及藥物之間的關聯(lián)規(guī)則等。結果:高頻次藥物包括黃芪、當歸、熟地黃、茯苓、白術等;高頻次藥物組合包括“當歸、黃芪”“熟地黃、當歸”“白芍、當歸”等;置信度較高的關聯(lián)規(guī)則包括“川芎、熟地黃->當歸”“白芍、熟地黃->當歸”等。結論:處方用藥中除常見的補氣類中藥外,尚包括具有養(yǎng)陰、生津、補血作用的部分補益藥及其他類藥物。

補氣藥;關聯(lián)規(guī)則;熵聚類

中醫(yī)認為,元氣、宗氣、腎氣等是維持機體生命活動的主要物質,氣虛可導致機體的臟腑功能減退[1]?!端貑枴ぬ煸o大論》指出:“在天為氣,在地為形,形氣相感而化生萬物矣?!薄端貑枴毭握摗氛f:“人以天地之氣生,四時之法成?!薄疤斓睾蠚猓蝗??!盵2]人也是天地之交的產(chǎn)物,所以人的形體構成,也是以氣為最基本物質的。補氣藥能補益臟氣以糾正人體臟氣虛衰的病理偏向。其包括補脾氣、補肺氣、補心氣、補元氣等,故而使用本類藥物可以治療各種虛證,也可結合其他類藥綜合治療多種病癥,如脾虛食滯證,可配伍消食藥同用,以清除消化功能減弱而停滯的宿食;用于脾虛中氣下陷證,多配伍能升陽的藥物,以升舉下陷的清陽之氣等。本研究收集《新編國家中成藥》中的補氣類中成藥處方,在構建數(shù)據(jù)庫的基礎上,應用關聯(lián)規(guī)則和熵聚類算法進行處方用藥規(guī)律的研究[3-4]。

1 資料與方法

1.1處方來源與篩選本研究以《新編國家中成藥》(第二版)[5]為來源,共篩選出補氣藥處方167首。

1.2分析軟件“中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)(V2.0)”軟件[6],中國中醫(yī)科學院中藥研究所提供。該系統(tǒng)圍繞中醫(yī)藥繼承、發(fā)展、傳播和創(chuàng)新4個核心問題,集數(shù)據(jù)收集、管理、分析等為一體,有效實現(xiàn)了疾病、證候、中藥、方劑、醫(yī)案及其相關信息的管理、檢索、分析等功能,在中醫(yī)臨床經(jīng)驗傳承與學習、新藥研發(fā)等領域具有重要應用價值[7]。

1.3處方的錄入與核對將上述篩選的方劑錄入“中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)”,并對藥物名稱進行規(guī)范統(tǒng)一。在完成錄入后,由專人負責錄入數(shù)據(jù)源的審核,以確保數(shù)據(jù)源的準確,為數(shù)據(jù)挖掘結果的可靠性提供保障[6]。

1.4數(shù)據(jù)分析通過“中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)”中“數(shù)據(jù)分析”模塊中“方劑分析”功能進行組方規(guī)律分析。通過系統(tǒng)“數(shù)據(jù)查詢”功能,提取出錄入的167首補氣方劑。然后點擊相應功能按鈕進行數(shù)據(jù)分析,包括藥物頻次統(tǒng)計、組方規(guī)律分析、新方分析。

2 結果

2.1用藥頻次將藥物按使用頻次從高到低進行排序,前三位分別是黃芪,當歸和熟地黃,頻次前30位的藥物情況見表1。

表1 處方中使用頻次前30位的藥物情況表

2.2基于關聯(lián)規(guī)則的組方規(guī)律分析按照藥物組合出現(xiàn)頻次由高到低排序,前3位分別是“當歸,黃芪”“熟地黃,當歸”“白芍,當歸”,出現(xiàn)頻次35次以上的藥物組合見表2。在支持度為20%,置信度≥0.75條件下,分析所得藥對的用藥規(guī)則,結果見表3,關聯(lián)規(guī)則網(wǎng)絡圖見圖1。

2.3基于熵聚類的方劑組方規(guī)律分析

2.3.1基于改進的互信息法的藥物間關聯(lián)度分析依據(jù)不同參數(shù)提取的數(shù)據(jù)并結合樣本數(shù)和經(jīng)驗判斷,設置相關度為8,懲罰度為4,進行聚類分析,得到處方中兩兩藥物間的關聯(lián)度,將關聯(lián)系數(shù)0.035以上的藥對列表,見表4。

表2 處方中高頻次藥物組合情況表

表3 處方中藥物組合關聯(lián)規(guī)則(置信度≥0.75)

圖1 支持度為20%,置信度為0.75條件下的關聯(lián)規(guī)則網(wǎng)絡展示圖

2.3.2基于復雜系統(tǒng)熵聚類的藥物核心組合與新處方分析以改進的互信息法的藥物間關聯(lián)度分析結果為基礎,按照相關度與懲罰度約束,基于復雜系統(tǒng)熵聚類,演化出3~4味藥物核心組合,具體見表5。在核心組合提取的基礎上,運用無監(jiān)督熵層次聚類算法,得到4個新處方,具體見表6。

表4 基于改進的互信息法的藥物間關聯(lián)度分析

表5 基于復雜系統(tǒng)熵聚類的藥物核心組合

表6 基于熵層次聚類的新處方

3 討論

本研究應用關聯(lián)規(guī)則和聚類算法系統(tǒng)分析了《新編國家中成藥》中補氣類中成藥的用藥規(guī)律。以下結合研究結果,對處方中高頻次藥物進行分析。黃芪是出現(xiàn)頻次最高的單味中藥,其味甘微溫,歸脾肺經(jīng),功能補氣健脾,升陽舉陷,常用于脾肺氣虛證以及氣虛自汗、氣血雙虧等證,多與人參、白術等配伍使用。當歸出現(xiàn)頻次僅次于黃芪,能補血調經(jīng)、活血止痛、潤腸通便;其甘溫質潤,長于補血,為補血之圣藥,多用于血虛諸證,多與滋陰、補氣藥合用,如當歸補血湯、四物湯等。熟地黃甘溫,具有補血滋陰、填精益髓之功效,補陰益精以生血,為養(yǎng)血補虛之要藥,常用于血虛諸證,多配伍當歸、白芍、川芎等;且質潤入腎,善滋補腎陰,為補腎陰之要藥,可用于肝腎陰虛諸證,常與山藥、山茱萸合用,如六味地黃丸。茯苓味甘淡,能利水滲濕,健脾寧心,甘能補,淡能泄,藥性平和,即可祛邪,又可扶正,利水而不傷正氣,兼能健脾,故能健脾滲濕而止瀉,尤宜于脾虛濕盛泄瀉,可與山藥、白術、薏苡仁同用,如參苓白術散;且味甘,善入脾經(jīng),能健脾補中,常配以人參、白術等,治療脾胃虛弱等,如四君子湯。白術味苦甘溫,善于補氣健脾,燥濕利水,為補氣健脾燥濕之要藥,脾虛濕盛的大便溏瀉尤宜[8],有“脾臟補氣健脾第一要藥”之稱。

本研究所得的藥物間關聯(lián)規(guī)則有助于分析藥物間的關聯(lián)程度,如“川芎,熟地黃->當歸”(置信度為1)含義為,處方中有川芎、熟地黃時,有當歸的概率為100%;“白芍,熟地黃->當歸”(置信度為1)含義為,處方中有白芍、熟地黃時,有當歸的概率為100%。又如關聯(lián)規(guī)則網(wǎng)絡圖中共9味藥物,這些藥物是以八珍湯為主方加減而成的,如當歸、白術、茯苓、白芍、川芎、熟地黃等,而黨參功似人參而力弱,能補脾肺氣??梢娭谐伤幪幏街懈哧P聯(lián)度藥物組合與中醫(yī)經(jīng)典名方的一致性,這也在一定程度上體現(xiàn)了中醫(yī)理論的傳承與延續(xù)。

再者本研究應用復雜系統(tǒng)熵聚類方法得出的新處方不乏啟迪意義,人體氣的生成來源可分為三個方面,一是自然界的清氣,二是水谷精微之氣,三是腎中之精化生的精氣。由此可知氣的生成與肺、脾胃、腎等臟器的功能關系密切。臨床上尤以脾氣虛最為常見,脾虛證本質是以脾氣虛為本,挾濕挾痰挾熱、氣滯為標,臨床上根據(jù)脾虛兼挾癥的輕重不同而治療上則以健脾為主,輔以滲濕、化痰、清熱、行氣[9]。如“牡丹皮、杜仲、續(xù)斷、砂仁、牛膝”的配伍處方,牡丹皮清熱涼血,以清氣中實熱;杜仲補肝腎,腎藏精,化生元氣;續(xù)斷既能補肝腎,又能行血脈;砂仁化濕行氣,理脾胃氣滯;懷牛膝補肝腎兼能活血祛風除濕,故諸藥合用既能滋補肝腎以固先天之本,又能健脾燥濕,祛邪的同時扶正,兼能涼血活血,營行脈內,化生血液,補氣時養(yǎng)血。

綜上,本研究應用數(shù)據(jù)挖掘方法對《新編國家中成藥》中的補氣類處方用藥規(guī)律進行研究,獲得了傳統(tǒng)統(tǒng)計學研究未獲得的新知識、新信息,為補氣類處方的深入挖掘和組方規(guī)律探尋提供了參考。當然,應用關聯(lián)規(guī)則和熵聚類研究得的組方規(guī)則等還需進一步臨床驗證,數(shù)據(jù)挖掘方法亦有其局限性,需結合中醫(yī)藥理論與實踐綜合分析、評價[10]。

[1]馬文芳,郭新榮,余秀,等.青蒿組分的體外抗氧化活性研究[J].中國醫(yī)藥導報,2014,11(14):4-8.

[2]劉渡舟.白話中醫(yī)四部經(jīng)典[M].天津:天津科技翻譯出版公司,1993:54.

[3]唐仕歡,陳建新,楊洪軍,等.證-熵-方——中醫(yī)藥研究的新領域[J].中國中醫(yī)基礎醫(yī)學雜志,2010,16(4):267-270.

[4]唐仕歡,楊洪軍.中醫(yī)組方用藥規(guī)律研究進展述評[J].中國實驗方劑學雜志,2013,19(5):359-363.

[5]宋民憲,楊明.新編國家中成藥(第二版)[M].北京:人民衛(wèi)生出版社,2011.

[6]盧朋,李健,唐仕歡,等.中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)軟件開發(fā)與應用[J].中國實驗方劑學雜志,2012,18(9):1-4.

[7]盛倩,劉紹燕,莊曾淵,等.基于中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)的李東垣眼病方劑用藥規(guī)律研究[J].中國中醫(yī)眼科雜志,2014,24(3):177-180.

[8]鐘贛生.常用中藥功用鑒別--補氣藥[J].中國臨床醫(yī)生,2000,28(5):50-52.

[9]羅琦,紀云西,陶雙友,等.脾虛證補氣藥運用時機選擇[J].中國民族民間醫(yī)藥,2010(15):128,131.

[10]吳嘉瑞,郭位先,張冰,等.基于數(shù)據(jù)挖掘的國醫(yī)大師顏正華含陳皮處方用藥規(guī)律研究[J].中國中藥雜志,2014,39(4):618-622.

(2015-01-07收稿責任編輯:張文婷)

Analysis on Composition Rules of Qi Tonic of Chinese Patent Medicine Based on Association Rules and Clustering Algorithm

Wu Jiarui, Jin Yanping, Zhang Bing, Zhang Xiaomeng, Zhou Wei, Yang Bing

(Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100102,China)

Objective:To explore the composition rules of qi tonic of Chinese patent medicine. Methods: The formula of qi tonic of Chinese patent medicine in The New National Medicine were collected to achieve the frequency of herbs and association rules between herbs by the methods of association rules with apriori algorithm and complex system clustering algorithm. Results: The most frequently used herbs were Milkvetch Root, Chinese Angelica, Prepared Rehmannia Root, Indian Bread, White Atractylodes Rhizome etc. The most frequently used herb combinations were Chinese Angelica and Milkvetch Root, Prepared Rehmannia Root and Milkvetch Root, as well as Debark Peony Root and Prepared Rehmannia Root etc. The herbs with a high confidence degree of association rules include “Sichuan Lovage Rhizome, Prepared Rehmannia Root->Chinese Angelica”, “Debark Peony Root, Prepared Rehmannia Root->Chinese Angelica” etc. Conclusion: Besides qi-tonifying herbs, the Chinese patent medicine prescriptions of the type also include some tonics with yin nourishing, fluid production and blood tonifying herbs etc.

Qi tonic; Association rules; Clustering algorithm

國家科技支撐計劃課題(編號:2007BAI10B01);北京市中醫(yī)藥科技發(fā)展基金課題(編號:JJ-2010-70);北京中醫(yī)藥大學科研創(chuàng)新團隊項目資助(編號:2011-CXTD-14);北京中醫(yī)藥大學“重點學科”開放課題(編號:2013-ZDXKKF-19);北京市與中央在京高校共建項目(編號:BJGJ1420);北京中醫(yī)藥大學與北京灸道堂中醫(yī)研究院橫向合作課題(編號:BUCM-JDT-001)

吳嘉瑞,副教授,博士,碩士研究生導師,研究方向:從事臨床中藥學研究,E-mail:exogamy@163.com;張冰,教授,博士,博士研究生導師,研究方向:從事臨床中藥學研究,E-mail:zhangbing@263.net

R311;R385.6

A doi:10.3969/j.issn.1673-7202.2016.01.045

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