639656 发表于 2018-8-17 09:14:16

2018基于数据挖掘的中医治疗风湿病组方规律分析

  [摘要] 目的 探讨中医治疗风湿病的组方用药规律。 方法 收集中医治疗风湿病的处方,基于中医传承辅助平台软件构建数据库,采用关联规则和复杂系统熵聚类算法,确定处方中各药物及药物组合的使用频次,挖掘药物之间的关联规则等。 结果 高频次药物包括当归、甘草、白芍、黄芪、羌活、丹参等;高频次药物组合包括“当归,白芍”“甘草,当归”“川芎,当归”等。置信度为0.7以上的关联规则包括“香附->当归”“鸡血藤->当归”“川芎->当归”。 结论 风湿病的治疗处方多采用补气血、祛风湿、活血化瘀类药物,体现中医标本兼顾、辨证论治的治疗原则。
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  [关键词] 风湿病;数据挖掘;关联规则;熵聚类
  [中图分类号] R255 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210(2017)11(c)-0143-04
  Analysis on medication rules of traditional Chinese medicine prescriptions for rheumatism based on data mining
  ZHANG Linhua1,2 WUJiarui1 JIANG Di2
  1.School of Chinese Materia Medica, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China; 2.Institute of Clinical Pharmacy of Beijing Municipal Health Bureau, Beijing 100035, China
   Objective To explore the medication rules of Chinese medicine in the treatment of rheumatic diseases. Methods The traditional Chinese medicine prescriptions for the treatment of rheumatism were collected and the related database was built based on Traditional Chinese Medicine Inheritance Support System (TCMISS), then the data were analyzed by Apriori algorithm and complex system entropy clustering algorithm in TCMISS to acquire the frequency of single medicine, the frequency of drug combinations, the association rules, etc. Results The highest frequency drugs included Angelicae Sinensis Radix, Glycyrrhizae Radix et Rhizoma, Paeoniae Radix Alba, Astragali Radix, Notopterygii Rhizoma et Radix, Salviae Miltiorrhizae Radix et Rhizoma, etc. The most frequent drug combinations included “Angelicae Sinensis Radix, Paeoniae Radix Alba” “Glycyrrhizae Radix et Rhizoma, Angelicae Sinensis Radix” “Chuanxiong Rhizoma, Angelicae Sinensis Radix”, etc. The association rules with confidence coefficient more than 0.7 were “CyperiRhizoma->Angelicae Sinensis Radix” “Spatholobi Caulis->Angelicae Sinensis Radix” “Chuanxiong Rhizoma->AngelicaeSinensis Radix”, etc. Conclusion The traditional Chinese medicine prescriptions for rheumatism mostly contained the drugs with the effects of benefiting Qi, nourishing blood, dispelling pathogenic wind, removing dampness, promoting blood circulation and removing blood stasis, which demonstrated the therapeutic principle of looking into both roots cause and symptoms, and treatment based on syndrome differentiation.
   Rheumatism; Data mining; Association rules; Entropy clustering
  ?L湿病也称痹证,是由于人体正气不足,受风寒湿等外邪影响,导致肢体关节疼痛、麻木、肿胀、变形最终累及脏腑的一类疾病的总称。风湿病为一级病名,包含西医的风湿性关节炎、类风湿关节炎、痛风、强直性脊柱炎等病名。风湿在临床上表现为病程长久,不易治愈,中医在治疗上主要采用辨证论治,取得了一定的效果。中医在治疗时采用祛邪扶正类药物,以活血化瘀、通络止痛、补血益气、祛风除湿、补肝肾、强筋骨的药物进行配伍治疗。     中医传承辅助平台软件(V2.5)是在中医传承辅助系统(V1.0)的基础上逐渐完善形成的。该软件通过应用人工智能、数据挖掘、网络科学等学科方法与技术,构建临床数据库,实现对临床病案、疾病信息、方剂信息等数据的管理分析。近年来,该软件被广泛应用于中医药的传承和发展中,通过该软件对中医典籍、医案、某类疾病的治疗以及名老中医等用药规律进行组方分析。对于风湿病,是一类累及多器官的复杂疾病,通过有针对性的处方用药规律的研究,可以为临床治疗提供一定的理论参考与科学依据。本研究主要利用该软件对中医治疗风湿病收集的1076首处方进行了用药规律的系统分析。
  1 资料与方法
  1.1 处方来源
  以《读经典学名方系列―风湿病名方》、《风湿病治疗名方验方》、《古今名医临证实录丛书―痹证》、《娄多峰痹证治验》、《风湿病良方验方》、《名中医吉海旺中医风湿病诊治辑要》为处方遴选来源,纳入处方1076首。
  1.2 处方筛选
  1993年第7届全国痹病学术研讨会上讨论通过将痹证改为风湿病,并对其概念的内涵和外延制订出明确的标准。风湿病为一级病名,经历了从痹――痹证――痹病――风湿病的演化过程,并且下属分类多而复杂,因此本研究直接选取相对明确的书籍进行处方录入;同时,针对其治疗有内治、外治、食疗等其他方法,本研究仅对内治处方进行录入。通过筛选,共收集治疗风湿病方剂1076首。
  1.3 分析软件
  中医传承辅助平台V2.5由中国中医科学院中药研究所提供。
  1.4 处方的录入与核对
  将上述筛选的方剂录入中医传承辅助平台(V2.5)。对古代方剂中的处方用药别名,尽量完成统一。参考2015年中国医药科技出版社出版的《中国药典》(一部)中的中药名称,对所录入方剂涉及到的中药名进行标准化处理,如将“橘皮”标准化为“陈皮”,将“白僵蚕”标准化为“僵蚕”等。以确保系统进行数据分析时的准确性和实用性。考虑到方剂录入过程中可能出现的纰漏,在完成录入后,再由双人负责录入数据源的审核,以确保数据源的准确。
  1.5 数据分析
  调入“中医传承辅助平台”中嵌入的关联规则Apriori算法和熵聚类算法,通过“数据分析”模块中“方剂分析”功能开展药物频次、关联度和核心组方分析。
  2 结果
  2.1 用药频次
  对录入的1076首处方所包含的384味中药,进行“频次统计”,得到治疗风湿病处方中药物频次从高到低的排序,前十位的药物分别是当归、甘草、白芍、黄芪、羌活、丹参、川芎、桂枝、独活、白术。频次前20位的药物情况见表1。
  2.2 基于关联规则的方剂组方规律分析
  对于筛选出的方剂进行组方规律分析,进行支持度和置信度的设定,选出处方中前20位的高频次药物组合。见表2。
  点击“规则分析”,分析上述所得药对的用药规则,在支持度个数90,置信度0.5的条件下,分析得到药物关联规则(表3)。关联规则网络图见图1。
  2.3 基于熵聚类的组方规律分析
  2.3.1 基于改进的互信息法的药物间关联度分析 根据处方数量、结合经验判断和不同参数提取出数据的预读,选择相关度为6,惩罚度为4,进行聚类分析,得到处方中两两药物间的关联度,将关联系数在0.011以上的进行列表。见表4。
  2.3.2 基于复杂系统熵聚类的药物核心组合分析 以改进的互信息法的分析结果为基础,按照相关系数与惩罚系数的约束,基于复杂系统熵聚类,演化出3~5味药的核心组合,共计24个。见表5。
  2.3.3 基于无监督的熵层次聚类的新处方分析 基于熵层次聚类,核心组合进一步组合,形成治疗风湿病的新处方。见表6。
  3 讨论
  本研究应用关联规则和熵聚类算法系统,分析得到治疗风湿病方剂的药物使用频次,总结出治疗风湿病常用的药物以补血药、?a气药、发散风寒、祛风湿及活血化瘀药为主,与风湿病的病因病机相吻合,治疗上主要从肾、脾、肝、肺进行论治。置信度为0.5的关联规则包括“香附->当归”“鸡血藤->当归”“川芎->当归”等;新处方包括“白术、茯苓、陈皮、黄连、柴胡”“淫羊藿、熟地黄、骨碎补、山茱萸、山药”等。
  关联规则网络图中共包括18味药物,分别为当归、黄芪、羌活、鸡血藤、秦艽、桂枝、丹参、川芎、独活、白芍、香附、甘草等。当归味甘、辛、温,归肝、心、脾经,功效补血活血,调经止痛,用于风湿痹痛,跌扑损伤。黄芪味甘,微温,归肺、脾经,功效补气升阳,利水消肿,行滞通痹,用于气虚水肿,内热消渴,半身不遂,痹痛麻木;独活味辛、苦、微温,归肾、膀胱经,功效祛风除湿,通痹止痛,用于风寒湿痹,腰膝疼痛。综上,基于关联规则网络图可见,该1076首处方治疗风湿病主要以补气血和祛风湿为主。
  在提取核心组合的同时,利用基于互信法提取出的药对及关联系数,演化出24个核心组合,进一步演化出12个新方。新处方中是以补虚药以及活血化瘀药为主,例如续断、山药、熟地黄、牛膝、鸡血藤。风湿本身由于机体的虚弱,使得外邪可以趁虚而入,为防止外邪的入侵,需要加强自身的调理,因此选择补脾益气、补肾活血的药物加以调理。新处方3中,淫羊藿补肾阳、强筋骨、祛风湿;熟地黄、骨碎补、山茱萸归肝、肾经,补血滋阴、补肾强骨。山药为补气药,归脾、肺、肾经,能够补脾养胃、生津益肺、补肾涩精。从网络展示图中可以清晰看出用药类别及特点:新处方4中主要是利水渗湿药,通过利水渗湿,可以将体内的湿气去除,再通过控制外在因素来进行调理。新处方12这组药中主要是息风止痉药,能够活血通经,缓解疼痛。新处方9中主要是活血化瘀药,新处方8中主要是祛风湿药,能够祛风通络、活血化瘀;而最后一组药物是将清热药(牡丹皮、玄参、地黄、知母)、补阳药(淫羊藿、续断、杜仲)、祛风湿药(狗脊、桑寄生)、活血化瘀药(牛膝、骨碎补)合用,利用各类药物特点,更好地发挥健脾益气、补益肝肾、气血,活血化瘀,从根本上解决风湿病的问题。     通过对新处方的分析可以看出,治疗风湿病主要使用利水渗湿药、祛风湿药、息风止痉药等药物。而这些药物的使用与万峰等针对风湿病的病因病机的探讨,正好相辅相成。万峰等通过对黄帝内经及金匮要略针对风湿病的研究认为,风寒湿是影响风湿病的外在因素,自身的机体状况是内因,因此,在加强自身正气的前提下,治疗时需避免外邪的入侵。故治疗药物选择巩固自身正气的药物,同时,配合使用祛风湿药物。
  本研究对1076首治疗风湿病的处方进行数据挖掘,获得了治疗该疾病的高频用药,以及相应的组方规律、核心药物以及新处方,但还是需要进一步的临床验证。同时,数据挖掘的方法也有其一定的局限性,需加以中医药理论与实践相结合进行综合的分析与评价,希望本研究对中医在治疗风湿病经验提供参考。
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  (收稿日期:2017-07-20 本文编辑:李岳泽)
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