基于数据挖掘的国家级名老中医治疗肿瘤用药规律研究
摘要:目的探讨国家级名老中医治疗肿瘤的用药规律。方法收集国家级名老中医治疗肿瘤处方,采用关联规则apriori算法和复杂系统熵聚类方法,确定处方中各单味药物频次、药物组合频次、药物之间的关联规则和核心组合等。结果高频药物包括黄芪、半夏、茯苓、白花蛇舌草、生地黄等;高频药物组合包括“白术,茯苓”“陈皮,茯苓”“白术,党参”“茯苓,党参”等;置信度为1的关联规则包括“三棱→莪术”“牡丹皮,桃仁→赤芍”等;新处方包括“莪术,三棱,穿山甲,夏枯草,续断”“重楼,沙参,皂角刺,海藻,昆布”等。结论名老中医治疗肿瘤处方多用补脾益气、清热解毒、活血化瘀之品,符合中医标本兼治之用药原则。
关键词:肿瘤;名医经验;用药
分析
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;关联规则;聚类算法
中图分类号:R2-05;R273 文献标识码:A 文章编号: 1005-5304(2015)06-0050-04
近年来,肿瘤发病率不断攀升,已成为威胁人类健康、影响生活质量的主要疾病之一。中医对肿瘤病因病机的认知源远流长,综合历代医家对肿瘤发病机制的认识,可归纳为
毒邪为主说、痰邪为主说、瘀血为主说、气郁学说、阳虚学说、正虚学说等[1-2]。中医临床遵循辨证、辨病相结合的整体思路,在肿瘤的治疗中发挥着重要作用。本研究在收集国家级名老中医治疗肿瘤处方的基础上,采用关联规则算法和复杂系统熵聚类方法,探讨名老中医治疗肿瘤的用药规律。
1 资料与方法
1.1 处方来源
以国家级名老中医专科专病丛书《肿瘤病验案良方》为处方遴选来源[3],共筛选纳入处方234首,涉及患者118人,诊治次数221次,依据2010版《中华人民共和国药典》[4]和全国中医药高等教育规划教材《中药学》[5],对处方中药物名称进行
规范
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统一。
1.2 分析软件
中医传承辅助系统(V2.0.1)软件,中国中医科学院中药研究所提供。
1.3 处方的录入和核对
将处方录入中医传承辅助系统(V2.0.1)后,由2人负责数据的审核,以确保数据的准确性。通过软件中“数据分析”模块中的“处方分析”功能,进行用药规律挖掘。
1.4 数据分析
1.4.1 频次统计分析将处方中每味药的出现频次从大
到小排序,并将“频次统计”结果导出。
1.4.2 处方规律分析“支持度个数”(
表
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示在所有药物中同时出现的次数)分别设为20,“置信度”设为0.8,按药物组合出现频次从大到小的顺序进行排序。
1.4.3 新处方分析选择合适的相关度和惩罚度,然后点击软件中“提取组合”按钮,发现新组方,进行无监督的熵层次的聚类分析[6-7]。
2 结果
2.1 使用频次统计
234首处方共涉及534味中药,其中使用频次>30次的有21味药,见表1。
2.2 基于关联规则的组方规律分析
按照药物组合频次高低排序,使用频次>20次的药对见表2。用药规则见表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药物间关联度分析依据处方数量,结合经验判断和不同参数提取数据的预读,设置相关度为8,惩罚度为3,进行聚类分析,得到处方中两两药物间的关联度,关联系数>0.025的药对见表4。
2.3.2 基于复杂系统熵聚类药物核心组合分析以改进的互信息法的药物间关联度分析结果为基础,按照相关度与惩罚度约束,基于复杂系统熵聚类,演化出3~4味药核心组合,见表5。
2.3.3 基于无监督熵层次聚类新处方分析在以上核心
组合提取的基础上,运用无监督熵层次聚类算法,得到17
首新处方,见表6。
3 讨论
本研究运用关联规则和聚类算法对国家级名老中医治
疗肿瘤的用药经验进行了较为深入的分析。结果显示,高频药物包括黄芪、半夏、茯苓、白花蛇舌草、生地黄等;高频药物组合包括“白术,茯苓”“陈皮,茯苓”“白术,党参”“茯苓,党参”等;置信度为1的关联规则包括“三棱→莪术”“牡丹皮,桃仁→赤芍”等;新处方包括“莪术,三棱,穿山甲,夏枯草,续断”“重楼,沙参,皂角刺,海藻,昆布”等。组方中频次较高的药物大多具有补脾益气、清热解毒、活血化瘀等功效,这与经典理论的阐释具有较好的吻合度。
同时,本研究在支持度20、置信度0.8条件下,所得关联规则网络图较好地展示了名老中医治疗肿瘤的思辨特点。具体而言,网络图中共包括10味药物,分别是党参、白术、茯苓、甘草、半夏、陈皮、黄芪、莪术、白花蛇舌草、半枝莲。其中党参、白术、茯苓、甘草即补气健脾名方四君子汤,而半夏、陈皮、茯苓、甘草即治疗痰湿证名方二陈汤。黄芪补中益气,莪术破血消?Y,二者一补一消,攻守兼具。白花蛇舌草微苦、甘,性寒,归胃大肠、小肠经,功能清热解毒、
利湿通淋,用治热毒所致诸证;半枝莲具有清热解毒、利尿消肿功能,可用于痈肿疔疮、蛇虫蛟伤、臌胀水肿、湿热黄疸、湿疹湿疮等。以上二药均为中医治疗肿瘤常用药。综上,基于关联规则网络图可见,名老中医治疗肿瘤立法以补中益气健脾、清热解毒消?Y为主。
同时,本研究基于熵聚类方法挖掘出多个新处方,其中多数处方配伍精巧合法。如新处方“白术,茯苓,大枣,陈皮,半夏”中,陈皮、半夏均能燥湿化痰,白术、陈皮、茯苓均能健脾除湿,大枣补中益气、养血安神,诸药合用,共奏补气健脾祛湿之功,适用于肿瘤证属气虚兼痰湿内困者。再如新处方“重楼,沙参,皂角刺,海藻,昆布”中,重楼清热解毒、消肿止痛;沙参养阴清肺、益胃生津;皂角刺消肿排脓、祛风杀虫;海藻和昆布消痰软坚、利水消肿,诸药合用共达散结消瘰、解毒消肿之功。
综上所述,本研究应用数据挖掘方法对名老中医治疗肿瘤病用药规律进行了深入研究,获得了既往医案分析较难获得的用药数据和信息。诚然,应用关联规则和聚类研究得到的组方规则、核心组合和新处方等还需进一步临床验证,数据挖掘方法亦有其局限性,需结合中医药理论与实践综合分析、评价,希望本研究为中医治疗肿瘤经验的提炼与升华提供参考。
参考文献:
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[5] 高学敏.中药学[M].北京:中国中医药出版社,2009.
[6] 吴嘉瑞,张冰,杨冰.基于关联规则和复杂系统熵聚类研究颜正华治疗泄泻用药规律[J].中华中医药杂志,2013, 28(8):2274-2277.
[7] 吴嘉瑞,郭位先,张冰,等.基于关联规则和复杂系统熵聚类的颜正华教授治疗气滞证用药规律研究[J].中国中医基础医学杂志,2013,20(9):1081-1083.
(收稿日期:2014-06-26)
(修回日期:2014-07-12;编辑:华强)
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