基于数据挖掘探索中药复方治疗围绝经期综合征的用药规律

2022-03-14 08:38:40 | 浏览次数：

摘要：目的探索治疗围绝经期综合征中药复方的用药规律。方法检索公开发表的文献中治疗围绝经期综合征的中药复方，建立相应数据库，采用频数分析、聚类分析、关联规则等方法对复方进行数据挖掘，对主要药物、药对（组）规律进行探讨。结果在治疗围绝经期综合征的49首中药复方中共用药100种、553频次；以使用频次≥3的共57种、504频次，作为主要药物进行聚类分析，共分为滋补药、清热药、温补药、补气药、安神药、平肝药、疏肝药、益智药8类药物；经关联规则分析，共得药对规则39条，药组规则17条。结论应用数据挖掘方法探索治疗围绝经期综合征中药复方用药规律是可行的。

关键词：围绝经期综合征；中药复方；用药规律；数据挖掘

DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2013.12.008

中图分类号：R2-05；R271.91 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2013）12-0020-04

围绝经期综合征是指妇女绝经前后由于性激素减少所致的一系列躯体及精神心理症状，如月经改变、潮热、汗出、失

眠、易激动、抑郁、疲乏、感觉异常等，一般发生在40～55岁，但近年来发病年龄有提前倾向[1]。西医治疗本病主要采用雌激素替代疗法（HRT），或辅以孕激素、雄激素联合用药。虽疗效肯定，但因其阴道出血、乳房胀痛等不良反应及中远期致子宫内膜癌、乳腺癌等事件无法排除，临床使用受到限制[2]。而中药对于本病的治疗不仅效果明显，而且无明显的毒副作用，

因此具有广阔的发展前景。本研究旨在通过对治疗围绝经期综合征的中药复方进行数据挖掘，将众多医家治疗该病的用药经验加以整理和归纳，找出隐藏在数据中的规律，发现对该病治疗上的共识，用以指导临床。

1 资料与方法

1.1 数据来源

以“围绝经期综合征”为关键词检索中国生物医学文献数据库（CBMdisc，1978年1月-2012年12月）、万方数据全文数据库（1998年1月-2012年12月）、中国数字图书馆期刊全文数据库（CHKD，2004年1月-2012年12月），为了避免文献漏失，未以“中医药疗法”、“中医疗法”、“中药疗法”等词限定。通过阅读标题和摘要，初步获得有关中医药治疗围绝经期综合征的文献，再仔细阅读全文，将符合以下3项条件的中药复方纳入：①围绝经期综合征中医药临床研究；②组方符合中医理论、药味完整、主治明确、临床病例数30例及以上；③单纯中药汤剂治疗，中药剂量在中药学规定用量范围内；④文献表明疗效确切者。共获得中药复方49个，按照编号、出处、第一作者、方名、药名等依次输入Microsoft Excel中，建立数据库。

1.2 数据清洗

选取中药数据库进行数据清洗，根据2010年版《中华人民共和国药典》（一部）及《中药学》[3]教材将药名规范化，如将“山茱萸”统一为“山萸肉”，将“生地”统一为“生地黄”，将“龟板”统一为“龟甲”，将“仙灵脾”统一为“淫羊藿”，将“旱莲草”统一为“墨旱莲”等。组合概念拆分，如药味“味甘辛”拆为“味甘”、“味辛”，归经“归肝肾经”拆分为归“肝经”、“肾经”，功效“补益肝肾”拆分为“补肝”和“补肾”等。在新得到的中药数据库中，按《中药学》输入每味药物的性味、归经和功效，并将其数字化。其中寒、热、温、凉、平等药性按蒋氏方法[4]赋值；对于酸、苦、甘、辛、咸等药味及归经、功效等，某药的描述与其某一项相符则计为1，无则计为0。由2人分别输入数据，完成交叉核对，遇到不一致处，讨论解决。

1.3 数据挖掘

1.3.1 描述性分析采用频数分析方法，计算药物的种类及每味药的使用频次。

1.3.2 聚类分析对使用频次超过3次以上的药物，按药物的性味、归经、功效主治以分层聚类法进行聚类分析。

1.3.3 关联规则分析采用关联规则挖掘药对配伍规律，设置最小支持度20%，最小置信度50%。

1.4 数据挖掘工具

描述性分析和关联规则分析由STATISTICA8.0软件完成，聚类分析由SPSS17.0软件完成。

2 结果

2.1 描述性分析结果

49个复方中共使用100种药物、553频次。其中出现频次≥3次的有57种，由高到低为：白芍（27）、山萸肉（27）、熟地黄（26）、山药（23）、淫羊藿（22）、茯苓（21）、牡丹皮（19）、当归（19）、甘草（18）、女贞子（17）、生地黄（14）、知母（14）、黄柏（13）、柴胡（12）、墨旱莲（12）、枸杞子（12）、牡蛎（10）、菟丝子（10）、巴戟天（9）、浮小麦（9）、龙骨（9）、白术（8）、酸枣仁（8）、仙茅（8）、合欢皮（7）、黄连（7）、何首乌（7）、泽泻（7）、龟甲（6）、杜仲（5）、黄芩（5）、莲子心（5）、香附（5）、百合（4）、大枣（4）、地骨皮（4）、钩藤（4）、黄芪（4）、麦冬（4）、肉苁蓉（4）、夜交藤（4）、郁金（4）、紫贝齿（4）、栀子（4）、阿胶（3）、补骨脂（3）、赤芍（3）、丹参（3）、党参（3）、鹿角（3）、肉桂（3）、桑寄生（3）、太子参（3）、五味子（3）、玄参（3）、远志（3）、茯神（3），共504频次。

2.2 聚类分析结果

57味常用药物共分为8类，根据每类药的主要功效加以归类，并将每味药在治疗围绝经期综合征中所应用的主要作用进行整理。结果见表1。

2.3 关联规则分析结果

药对共得关联规则39条，获得药对28对：当归、甘草；当归、白芍；当归、熟地黄；当归、淫羊藿；柴胡、白芍；黄柏、知母；淫羊藿、知母；牡丹皮、山药；熟地黄、山药；山萸肉、山药；茯苓、山萸肉；白芍、山萸肉；女贞子、山萸肉；生地黄、山萸肉；牡丹皮、山萸肉；熟地黄、山萸肉；白芍、淫羊藿；女贞子、淫羊藿；黄柏、淫羊藿；茯苓、熟地黄；甘草、熟地黄；白芍、熟地黄；牡丹皮、熟地黄；茯苓、牡丹皮；女贞子、墨旱莲；女贞子、白芍；茯苓、白芍；甘草、白芍。见表2。

药组（每组3味药以上）共得关联规则17条，获得药组5个：甘草、当归、白芍；淫羊藿、知母、黄柏；山药、山萸肉、牡丹皮；茯苓、山萸肉、牡丹皮；熟地黄、茯苓、山萸肉。见表3。

3 讨论

数据挖掘主要用于解决“数据丰富，知识贫乏”的状况，已逐渐成为处理海量数据、并从中获取知识、模式和规律的重要工具。该技术已应用于中医药研究，是促进中医药发展、实现中医药现代化的重要组成部分。但数据挖掘只是人类认识和探索世界的一个工具和方法，它可以发现一些潜在的现象，但不会探索其原因。因此，数据挖掘所获得的结果必须在相关领域专家的指导下进行解释和评价[5-6]。

3.1 主要药物分析

聚类分析是根据事物本身潜在的特性从而对研究对象进行分类的方法。通过聚类把一个数据集合中的个体按照某种相似性归成若干类别，使其“物以类聚”生成一系列有意义的子集[7]。本研究将出现频次≥3次的57味药物按性味、归经、功效主治进行聚类分析，共归为8类：滋补药、清热药、温补药、补气药、安神药、平肝药、疏肝药、益智药。其特点如下：①滋补药类使用频次最多，且以平补为主，多为助肾阴、填肾精、补肾血为主要治疗目的，如熟地黄、女贞子、何首乌等；②清热药类使用频次居次，又分为4个亚组，分别具有清心（麦冬）、凉血（牡丹皮、生地黄等）、退虚热（知母）、清实热（黄连）的功效；③温补药类，少用大热、大辛之药，大多选用甘温润之品，如淫羊藿、菟丝子、巴戟天、肉苁蓉等，可以补肾益气，兼养肾精；④补气药类中，多数医家喜用可补肺、脾、肾的山药；⑤安神药中，可细分为健脾（茯神）、养心（酸枣仁）两个亚类；⑥其他三类则针对心、肝两经，以平肝、疏肝、益智为治疗目的。综上所述，以现代数理方法分析所得到的药物分类与临床实践相一致。

对主要药物选用频次及性味归经、主治功效的分析结果，体现了大多数医家对围绝经期综合征的认识[8-14]。①病位主要

集中在肾、肝、心、脾；②病机属于本虚标实，本虚为肾、肝、心、脾等脏器功能失调，尤以肾虚为主，标实为郁、火、痰湿、瘀血等；③治则以注重滋肾益阴，佐以扶阳，平调肾中阴阳；④用药多攻补兼施，寒热并用，清热不过于苦寒，祛寒不过于温燥，更不可妄用攻伐，以免犯虚虚之戒。

3.2 药对（组）规律分析

两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，如“同时发生”或“从一个对象可以推出另一个对象”，称之为关联。关联规则挖掘就是通过关联分析，找出数据库中隐藏的知识，利用所获得的知识可以根据已知情况对未知问题进行推测[15]；在探索药对或药组规律时，应结合关联规则中支持度、置信度、提升度来考虑，如果某一规则同时满足用户自定义的最小置信度和最小支持度阈值，则可认为它是有趣的，而提升度反映了关联规则中元素关系的密切程度，大于1才有意义[5]。通过关联规则挖掘所得的结果来看，有经典的药对（组），如柴胡与白芍、黄柏与知母、女贞子与墨旱莲、熟地黄与山药、熟地黄与山萸肉、山药与山萸肉及牡丹皮等；一些是新近出现的药对（组）如淫羊藿与知母、淫羊藿与知母及黄柏等，表明两方面的的信息：①挖掘所得药组和药对主要是经典名方六味地黄丸、知柏地黄丸、逍遥丸，以及新近出现的名方二仙汤等方剂的主要组成药物；②体现了大多数医家重在治肾的学术思想。

由于中医方剂理论体系极其杂，充满海量的信息，而且方剂的效应评价具有多靶点的特征，所以在方剂研究领域，如果能够充分利用信息技术和数据挖掘技术等方法，以现代计算机技术为工具，可以不断获得新的知识，并对其进一步分析和应用验证更为重要，因此本文作为引玉之砖，质之博雅斧正。

参考文献：

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