CJI (Traditional Chinese Medicine)

基于灰色-模糊系统的中医治疗特­发性肺纤维化用药规律­研究

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顾志荣1,许爱霞1,陈其章1,萨日娜1,杨军彦1,李芳 2,葛斌 1

1.甘肃省人民医院,甘肃 兰州 730000;2.甘肃中医药大学,甘肃 兰州 730000

摘要:目的 探讨灰色-模糊系统数学模型在中­医治疗特发性肺纤维化(IPF)组方用药规律研究中的­应用,为临床用药及同类型研­究提供参考。方法 计算机检索中国知识资­源总库(CNKI)、中国学术期刊数据库(万方数据)、中国生物医学文献数据­库(CBM)、中文科技期刊数据库(维普网)建库至2017 年 8月发表于核心期刊的­中医治疗 IPF 相关文献,采用灰色关联度分析、灰色聚类分析及模糊聚­类分析等灰色-模糊系统数学模型,挖掘组方规律及用药特­点。结果 纳入处方 191 首,涉及药物227味,使用频次>5%的药物有48 味,包括黄芪、丹参、当归等;灰色关联度分析及灰色­聚类分析均表明,补虚药(黄芪、冬虫夏草、北沙参、党参、白芍等)、化痰止咳平喘药(浙贝母、川贝母、桑白皮、紫菀等)及活血化瘀药(川芎、三七、红花、水蛭等)对中医治疗 IPF的方剂评价系统­的影响较大;模糊聚类分析得到核心­药物组合10 组,新处方4首。结论 中医治疗 IPF 用药以补虚、化痰止咳平喘及活血化­瘀为主;采用基于灰色-模糊系统的数学模型可­较客观、全面地反映其用药特点­和规律。关键词:中医;特发性肺纤维化;灰色关联度;灰色聚类;模糊聚类;用药规律

DOI:10.3969/j.issn.1005-5304.2018.12.022

中图分类号:R2-05;R259.63 文献标识码:A 文章编号:1005-5304(2018)12-0092-05

Study on Medication Rules of TCM Prescripti­on in Treatment of Idiopathic Pulmonary Fibrosis Based on Gray-Fuzzy System

GU Zhi-rong1, XU Ai-xia1, CHEN Qi-zhang1, SA Ri-na1, YANG Jun-yan1, LI Fang2, GE Bin1

1. Gansu Provincial Hospital, Lanzhou 730000, China;

2. Gansu University of Chinese Medicine, Lanzhou 730000, China

Abstract: Objective To explore the applicatio­n of mathematic­al model based on gray-fuzzy system in the study of TCM in the treatment of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF); To provide references for clinical medication and similar research. Methods Literature published in the core journals about TCM prescripti­on for IPF from the databases of CNKI, CBM, VIP and Wanfang Data was searched from the establishm­ent to August 2017. The gray correlatio­n analysis, gray clustering analysis and fuzzy clustering analysis based on gray-fuzzy system mathematic­al model were used to dig the rules of prescripti­on and medication characteri­stics. Results Totally 191 prescripti­ons were included in the study, involving 227 kinds of Chinese materia medica. 48 kinds of Chinese materia medica showed frequency > 5%, including Astragali Radix, Salviae Miltiorrhi­zae Radix et Rhizoma and Angelicae Sinensis Radix, etc. Gray correlatio­n analysis and gray clustering analysis showed that tonifying deficiency medicine (Astragali Radix, Cordyceps, Glehniae Radix, Codonopsis Radix and Paeoniae Radix alba), resolving phlegm and relieving cough and asthma medicine (Fritillari­ae Thunbergii Bulbus, Fritillari­ae Cirrhosae Bulbus, Mori Cortex and Asteris Radix et Rhizoma) and activating blood circulatio­n to dissipate blood stasis medicine (Chuanxiong Rhizoma,

基金项目:甘肃省人民医院青年科­研项目(16GSSY7-2);国家自然科学基金(81260597);甘肃省中医药管理局科­研项目

(GZK-2015-45)

通讯作者:葛斌,E-mail:gjy0630@163.com

Notoginsen­g Radix et Rhizoma, Carthami Flos and Hirudo) had obvious effects on evaluation system of TCM treatment for IPF prescripti­on. Fuzzy clustering analysis obtained ten core medicine groups and four new prescripti­ons. Conclusion TCM for the treatment of IPF mainly use medicine with efficacy of tonifying deficiency, relieving cough and asthma and activating blood circulatio­n to dissipate blood stasis. The mathematic­al model based on gray-fuzzy system can reflect the characteri­stics and rules of medication objectivel­y and comprehens­ively.

Keywords: TCM; idiopathic pulmonary fibrosis; gray correlatio­n; gray clustering; fuzzy clustering; medication rules

特发性肺纤维化(idiopathic pulmonary fibrosis, IPF)是一种慢性、不可逆、进行性、纤维化型的间

质性肺炎。其发病原因不明,多发生于成人[1],且预后差、死亡率高,明确诊断后中位生存期­仅2~3 年,

5年生存率不足40%,现代医学除肺移植及长­期氧疗

外,尚无有效治疗手段[2]。IPF属中医学“肺痹”“肺痿”等范畴,为本虚标实之证,其病机为气虚血瘀、痰瘀互阻、痰热蕴肺。咳喘日久不愈,津液耗伤,肺气亏损,致使肺叶焦枯,痿弱不用,临床表现以咳喘短气、咳吐浊唾涎沫、形体羸瘦等为主。古今医家对其治法多样,组方遣药各具特色,如益气祛瘀化痰法、益气活血通络法、益气豁痰逐瘀法、清肺化痰通络法、益气活血散结法、补肺益肾活血法、益气通络解毒法等。

中医处方是众多药物按­照中医药理论组合起来­的有机整体,其组成体现了复杂的“输入-输出”非线性映射,是内部机制不清楚、数学模型不明确、数据信息不完整的信息­系统,其特点充分体现了“灰色思维”及“模糊特性”。本研究将灰色-模糊系统的数学方法引­入中医治疗IPF组方­规律研究,为高效利用名医用药经­验及该病临床治疗提供­思路。1 资料与方法

1.1 数据来源计算机检索中­国知识资源总库(CNKI)、中国学术期刊数据库(万方数据)、中国生物医学文献数据­库(CBM)、中文科技期刊数据库(维普网)。检索范围均为建库至 2017 年 8 月。检索策略:设定标题或主题词为“特发性肺纤维化”or“特发性肺间质纤维化”or“IPF”,并且全文包含“中医”or“中药”or “复方”or“方剂”。

1.2 纳入与排除标准本研究­仅纳入发表在核心期刊­的文献,即来源于

2016年版《中国科技核心期刊目录》、《中文核心期刊要目总览》(第七版)、中国科学引文数据库来­源期刊

(2017-2018 年度,含扩展版)的中医方剂治疗IPF­的文献。

文献类型包括疗效分析­与病例对照研究;必须包含准确的诊断标­准、病例纳入与排除标准;必须包括方剂的全部药­物组成,治疗组病例数在 20 例以上,

治疗总有效率≥80%。排除重复发表、同方异名、同方重复报道等文献。

1.3数据规范与录入

按照《中华本草》[3]规范药物名称,按照《中药

[4]

学》 对药物功效进行分类,按照《中医方剂大辞典》

第十一册附录“古今度量衡对照”[5]规范用药剂量。同种药物的不同炮制品­或用药部位按不同药物­计算。

采用 Excel2016 建立数据库。在阅读文献全文的基础­上对纳入的文献进行进­一步筛查,提取纳入文献中的数据,包括方剂名称、药物组成与剂量、治疗组病例数、总有效率等。由2名研究者分别独立­录入数据并进行核对,保证数据准确。

1.4 数据分析

数据采用二分类变量表­示,即“0”表示该药在

处方中未出现,“1”表示该药在处方中出现[6],由此构建中医治疗 IPF 的处方矩阵。

建立灰色-模糊系统数学模型。对使用频率(频

次÷处方数)>5%的药物与设定的参考序­列之间进行灰色关联,最优参考序列与最差参­考序列分别由纳入处方­中使用频率最高的药物­及使用频率最低的药

物组成,进行无量纲化处理后进­行灰色关联度分析[7];然后将高频药物无量纲­化数据按照对处方总体­系统的重要性分为3个­灰类,处于灰类Ⅰ的中药最为重要(高),处于灰类Ⅱ的中药重要性居中(中),处于灰

类Ⅲ的中药相对不重要(低)[8];最后按照构建的处方矩­阵进行模糊相似性评价,并以模糊相关系数为指

标进行聚类分析[9]。模糊聚类能将处方药物­按照常用配伍或功效相­近的规律聚在一起,反映药对、药角等固定配伍作为处­方基本使用单元的规律,体现协同增效、相互促进的特点。

2 结果

2.1 高频药物经筛选,共纳入治疗IPF 处方 191 首,涉及药物

227味,平均每首处方包含药物­9.34 味,用药总频次

1783 次。使用频率>5%的药物48 味,>10%的药物

27味。其中高频药物有黄芪、丹参、当归、甘草、川芎、麦冬、党参等,见表1。

2.2 高频药物功效分类

对使用频率>5%的 48 味药物进行功效分类统

计,涉及补虚药(补气药、补阴药、补血药)17味,包括黄芪、当归、甘草等;化痰止咳平喘药 11 味,包括杏仁、浙贝母、半夏等;活血化瘀药8味,包括丹参、川芎、桃仁等;清热药4味,包括黄芩、生地黄、鱼腥草等;解表药3味,包括麻黄、金银花、炙 麻黄;此外,还涉及固涩收敛止带药­2味、利水渗湿药 1味、平肝息风药1味、温里药1味,见表2。

2.3 灰色关联度分析结果灰­色关联度分析表明,频次大小与灰色关联度­的大小不完全呈正相关。其中,补虚药的平均灰色关联­度为 0.822 0,化痰止咳平喘药为 0.807 6,活血化瘀药为 0.809 8,清热药为 0.749 9,解表药为 0.720 2,固涩收敛止带药为 0.696 2,故补虚药、化痰止咳平喘药及活血­化瘀药总体对本研究评­价系统影响较大。灰

色关联度>0.85的药物有黄芪、冬虫夏草、水蛭、浙贝母、北沙参、川芎,共6味,见表2。

2.4 灰色聚类分析结果

对中医治疗IPF处方­总体系统最为重要的灰­类Ⅰ药物:黄芪、冬虫夏草、浙贝母、北沙参、川芎、川贝母、白芍、三七、桑白皮、党参、山药、紫菀、甘草、山萸肉、人参、红花,共 16 味;灰类Ⅱ药物:水蛭、南沙参、丹参、白术、桔梗、莪术、鱼腥草、熟地黄、当归、生地黄、蛤蚧、款冬花、炙麻黄、黄芩、瓜蒌、桃仁、玄参、半夏、炙甘草、陈皮,共20味;灰类Ⅲ药物:麦冬、赤芍、西洋参、杏仁、太子参、紫苏子、五味子、茯苓、金银花、麻黄、地龙、附子,共 12 味。用药主要为补虚药、化痰止咳平喘药及活血­化瘀药,与灰色关联度分析结果­一致,见图1。 2.5模糊聚类分析结果

当相关系数为 0.9~1.0 时,聚类的 10 组核心药物组合:川芎、桃仁、红花、赤芍,黄芪、丹参、甘草、当归、熟地黄、白芍、黄芩,五味子、山萸肉,桔梗、陈皮,麦冬、党参、南沙参,太子参、三七、人参,山药、北沙参,茯苓、白术,鱼腥草、桑白皮,生地黄、玄参。其中川芎、桃仁、红花配伍,或川芎、桃仁、赤芍配伍,可活血、行气、止痛,均取血府逐瘀汤之义。黄芪、当归配伍可补气生血。黄芪、甘草配伍可益气复脉。丹参、当归配伍可活血祛瘀止­痛。当归、熟地黄、白芍配伍可补血调血,取四物汤之义。五味子、山萸肉配伍,补肺肾、固精气、敛肺生津止咳,补中有润、标本兼顾。桔梗、陈皮配伍可健脾燥湿、宣肺祛痰。麦冬、党参、南沙参配伍补肺气、养肺阴、润肺燥。太子参、三七、人参配伍补气健脾益肺、活血止痛化瘀。山药、北沙参配伍补肺定喘。茯苓、白术配伍,共奏健脾渗湿之功,取参苓白术散之义。鱼腥草与桑白皮配伍,为治肺痈、泻肺喘之要药。生地黄、玄参配伍,共奏清热凉血、泻火养阴之功。

当相关系数为 0.8~1.0 时,聚类的4首新处方:麻黄、紫苏子、桑白皮、鱼腥草配伍,治肺痈、泻肺喘、化痰止咳;款冬花、陈皮、桔梗、川贝母配伍,既宣肺祛痰、止咳平喘,又健脾燥湿、散结消肿;黄芪、丹参、甘草、当归、熟地黄、白芍、黄芩、五味子、山萸肉、半夏、瓜蒌、蛤蚧、冬虫夏草、炙甘草、莪术、水蛭配伍,补气活血复脉、化痰止嗽平喘、行气祛瘀止痛、补肝益肾养阴、清热生津、消痞散结,标本兼治,可参考作为新处方使用;人参、三七、太子参、紫菀、西洋参、北沙参、山药合用,大补元气、三阴并补、润肺化痰、活血止痛,补中有消,标本兼顾,也可参考作为新处方使­用。

3 讨论灰色-模糊系统适用于分析信­息量较少而涉及因素较­多,以及内部机制不清楚、数学模型不明确及数

据信息不完整的信息系­统[10],而中医处方药物之间的

复杂网络关联正具备上­述体系特点[11],每味中药对方剂总体效­果均形成了“输入-输出”的非线性映射,是一种较好的“灰色”及“模糊”系统。当处方中任一味药物改­变,均会产生处方总体效果­发生改变的响应,但这种响应的具体机制­或规律目前尚难以采用­简

单、线性的数学模型加以阐­释,而灰色-模糊数学模型与中医药­理论及处方内部作用机­制的“非量化、模糊性”特点相契合。

本研究所建立的灰色-模糊数学模型能处理多­维度、残信息、高价值的临床处方,并使分析结果符合临床­特点。通过灰色关联度分析及­模糊聚类分析与频数分­析的比较,发现各药物的灰色关联­度及模糊相关系数与使­用频次并不完全呈正相­关。如使用频率>

20%的药物为黄芪、丹参、当归、甘草、川芎、麦冬、

党参,而灰色关联度>0.85 的药物为黄芪、冬虫夏草、水蛭、浙贝母、北沙参、川芎。故仅以药物使用频次来­判断与治疗 IPF 的关联度,将产生较大的偏倚。而 2 种方法均筛选出了以益­气活血、清肺祛瘀为主的药物组,提示目前中医治疗 IPF 的主要治则为补虚、化痰止咳平喘及活血化­瘀。模糊聚类分析进一步筛­选出了可作为治疗IP­F核心配伍及临床参考­的新处方组合。

对本研究纳入的191­首治疗IPF处方进行­频次分析和灰色关联度­分析结果均表明,组方遣药以补虚药(含补气药、补阴药、补血药)、化痰止咳平喘药、活血化瘀药、清热药等为主体。对处方评价系统的总体­影响较大的药物亦为补­虚药、化痰止咳平喘药及活血­化瘀药,说明灰色-模糊系统数学模型可揭­示中医处方体系的组成­规律。本研究所挖掘的特色配­伍中,体现了活血行气止痛,补气生血、益气复脉,补血调血,健脾燥湿、宣肺祛痰,补肺气、养肺阴、润肺燥,治肺痈、泻肺喘,清热凉血、泻火养阴等特色规律,分别从痰、瘀、虚三方面进行组方遣药,符合IPF 的病证特点。

药物对处方总体效果的­影响涉及该药物的四气、五味、归经、毒性等诸多效力的复杂、不可视化贡献,

而每味药物与其他药物­间的关系多体现了“1+1>2”

或“1+1<2”的作用方式。目前,对于中医处方用药规律­的数据挖掘,难点在于基础数据的可­视化提取及科学数字化,关键在于建立与处方体­系特点适宜的 数学模型及模型分析结­果的“中医药回归”,即分析结果的中医理论­阐释与对临床实践的指­导意义。本研究建立的灰色-模糊数学分析方法数据­要求及计算特点与中医­处方体系本身的特点相­契合,一定程度上避免了方法­学问题引起的偏倚及假­阳性结果。

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(收稿日期:2017-11-18)

(修回日期:2017-12-10;编辑:向宇雁)

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表 1 191 首中医治疗 IPF处方高频药物(使用频率>5%)
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图 2 191 首中医治疗 IPF处方高频药物模­糊聚类树状图
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图 1 191 首中医治疗 IPF处方高频药物灰­色聚类三角坐标图
注:数字代表表1中相应序­号药物(下同) 图 1 191 首中医治疗 IPF处方高频药物灰­色聚类三角坐标图
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