计算机辅助方剂配伍规则研究

基于整体观指导下的中医辨证论治、个体化诊疗方法在数千年的历史中被证明是卓有成效的.根据辨证的结果使用中药进行治疗是中医治疗的基本方法之一,而这种治法的疗效主要依赖于中药配伍.在大多数情况下,中药配伍后的疗效明显高于使用单味中药的疗效.因此,中药配伍是中医治疗的一大特色.配伍后的中药称为方剂.方剂配伍遵循着一定的规则,其所遵循的规则是需要通过学习才能够掌握的.掌握的好与坏直接影响中医的疗效.     

基于精简二元矩阵的蒙医方剂关联规则挖掘

目的：目前关联规则在中医方剂数据挖掘方面的研究成果较多,而针对于蒙医方剂的数据挖掘工作几乎没有展开。本文应用基于精简二元矩阵的Apriori算法对蒙医方剂进行数据挖掘,为新药研制提供决策支持。方法：采用基于精简二元矩阵的Apriori算法对蒙医方剂治疗“赫依病”的27种方剂进行数据挖掘。结果：当置信度为80%、支持度为60%时,出现的高频属性分别是“沉香”、“肉豆蔻”、“镇赫依”、“肉豆蔻-沉香”、“镇赫依-肉豆蔻”,得到[肉豆蔻-->镇赫依,0.83]、[沉香-->肉豆蔻,1.00]2个关联规则。结论：应用基于精简二元矩阵的Apriori算法能够快速发现蒙医方剂中潜在的关联规则和高频药物,对揭示蒙医方剂的组方规律提供了一种新途径。     

基于关联规则挖掘技术的失眠方配伍分析

目的 采用关联规则挖掘技术对失眠方组方配伍规律进行挖掘分析,为临床医师的辨证论治及失眠症的新药研究提供依据.方法 对所选失眠方剂进行信息标准化处理,通过迭代,检索出事务数据库中的所有失眠方剂中支持度≥20%的中药项集,再利用频繁项集构造出置信度≥60%的中药之间的关联规则(配伍关系).结果 通过频繁项集共挖掘失眠方支持度>20%、置信度>60%的核心药对共18组,置信度>60%、支持度>20%的3味核心药组共17组.核心药对及药组主要配伍药物是炒酸枣仁、人参、当归、茯神、麦冬、远志、甘草、白茯苓、柏子仁、生地黄、熟地黄等.结论 核心药对与核心药组均属补益药与安神药配伍,由此可知补虚、安神是治疗失眠的基本治法.     

基于关联规则的焦虑症中药配伍规律

目的:通过关联规则方法对焦虑症的治疗方剂进行分析,研究方剂的组成及配伍规律。方法:资料来源于1996年1月至2010年1月收录于中国知网CNKI中医药期刊数据库、学位论文数据库和专利数据库中的焦虑症临床研究文献44篇及专利14项,共纳入54首方剂,建立数据库,用频率描述、广义规则归纳(GRI)关联规则算法及网络图进行数据分析和规则提取。结果:①筛选出常见药物16味;②建立常见药物关系模型,提取药物配伍规则。结论:①酸枣仁、柴胡、茯苓出现频率最高;②柴胡-郁金、酸枣仁-生龙骨、柴胡-白芍-甘草、酸枣仁-茯苓-甘草等是焦虑症治疗方剂中常见的药物配伍规则。     

基于药性组合模式的益智方剂配伍规律研究

目的:挖掘并分析益智方剂药性组合层面的配伍规律。方法:以《中医方剂大辞典》中90首益智方剂为数据源,采用频数分析和关联规则Apriori算法进行定性分析,挖掘使用频率较高的药性组合模式与药物组合,并基于“药性组合权值”对益智方剂进行定量分析。结果:90首益智方剂中人参、远志、石菖蒲、茯苓、茯神等中药用药频率最高;置信度为100%,支持度>83%时,得到6条核心药性组合模式“温苦肾+温苦肺+温苦心”“温苦肾+平甘肾”“温苦肺+平甘肾”“平甘心+平甘肾”“平甘肾+平甘脾”“平甘肾+温苦心”;方剂用药组成上,置信度为100%,支持度>30%时,得到8条频繁项集。通过药性组合权值定量得出权重较高的药性组合为平甘肾、温苦心、平甘心、平甘脾、温苦肾、温甘肾、温苦肺、温辛心、温甘脾等。结论:药性组合模式能在一定程度上体现方剂配伍规律,益智类方剂多有开窍醒神、益肝补脾、解郁安神、补气健脾等功效。采用的方法对临床用药和经典方剂的传承有一定的指导作用。     

基于Apriori关联规则的治疗中风方剂组方规律

目的基于Apriori关联规则研究治疗中风方剂的配伍规律。方法收集《中医方剂大辞典》中1 130首治疗中风方剂,采用Apriori关联规则算法,以支持度、置信度、提升度为指标对方剂进行数据挖掘,分析其中高频中药、配伍规律及核心中药组合。结果治疗中风常用中药类别为解表药、补虚药、祛风湿药,常用中药为防风、川芎、当归、附子、麻黄,最常用的2、3、4味中药组合分别为川芎-防风、川芎-麻黄-防风、川芎-防风-麻黄-人参,提升度较高的潜在关联规则为金箔→朱砂、蝉蜕→僵蚕等。结论以数据挖掘方法结合中风病因病机对治疗中风方剂进行研究时,能较好地反映中医临床用药规律,发现潜在中药配伍规律,并能明确其核心药味,有助于现代中药处方优化。     

古今哮喘方用药规律对比的关联规则研究

中医哮证是一种发作性的痰鸣气喘疾患,发作时喉中哮鸣有声、气促困难、甚则喘息不能平卧^[1]。现代的支气管哮喘归属于此范畴。历代文献对其从病因病机、辨证论治、治法方药上均有大量论述,积累了丰富的临床经验和有效方剂。笔者搜集了古代文献和现代临床研究中治疗哮喘的方剂,采用关联规则的方法,探索古今哮喘方的药物配伍规律,分析其各自配伍的特点以及两者之间的异同,探讨临床用药规律的发展变化。     

基于数据挖掘的桃仁方剂配伍规律研究

目的:探寻古方中桃仁药对的组方配伍规律。方法:以《中国方剂数据库》《中华医典》《中医方剂大辞典》和《普济方》为数据采集源,收集整理2264首含有桃仁的方剂,运用频次统计、关联规则及网络图谱分析挖掘桃仁古方药物数量、主治疾病、方剂剂型、常用药对及其配伍规律。结果:桃仁古方药物累计668种,主治疾病819种,涉及汤剂、丸剂、散剂、丹剂、膏剂等剂型,核心配伍组合为当归、红花、川芎、赤芍药等活血行气中药。结论:数据挖掘技术能够揭示桃仁在方剂中用药规律,为桃仁组方临床运用提供文献学依据。     

基于关联规则挖掘的中药治疗心血管疾病组分配伍规律研究

通过数据挖掘,揭示组分与组分、组分与证型的关系,从组分层面解析中药治疗心血管疾病的配伍规律,为中医临床基于病证结合采用组分中药治疗疾病提供依据。通过对近20年期刊文献数据中关键点的采集及结构化加工,采用关联规则挖掘算法,对治疗心血管疾病的中药(中药材/饮片)、中成药及相关组分的研究结果进行挖掘分析。结果筛选出与临床治疗心血管疾病关联度较高的组分配伍,发现了新的配伍形式,印证或推测出构成单味中药和中药复方的药效物质基础和/或可能的组分配伍,揭示组分配伍与疾病、中医证型之间的关联关系。基于关联规则挖掘,可为组分配伍与优化提供新的思路和方法,为组分中药研发提供技术支撑。     

基于FP-growth算法的中医抗病毒方剂配伍规律探索

通过对中医抗病毒经典方剂文献的分析,挖掘其中蕴含的宝贵经验和配伍规律信息,为临床合理用药提供客观依据,并为抗病毒中药新药研发提供关键线索和思路,具有重要的研究价值和意义。在该类研究中,如何高效地分析抗病毒药物使用频数及中药药物间关联规则,是方剂配伍规律研究的一个基础性核心问题。针对这一问题,本研究基于不产生候选项集的FP-growth算法,对经过预处理后的961首传统抗病毒类中药方剂配伍规律信息做探索性研究。研究中,首先利用数据集构建FP树;之后建立频繁项集规则,并提取出FP树中蕴含的关联规则;最后将抗病毒中药方剂按剂型(汤、丸、膏和锭)分别进行频数和关联规则分析。研究结果表明,在算法应用研究方面,FP-growth算法性能优良,其在大规模方剂数据集筛查挖掘中具有较强的泛化性和鲁棒性;在传统抗病毒中药方剂配伍规律研究方面,汤剂、丸剂、膏剂和锭剂4种剂型的主要用药与核心药物组合存在明显差异,验证了其按剂型制剂的意义和必要性。     

基于改进关联规则算法的中医处方规律挖掘研究

目的：通过增加中医处方药物的剂量特征改进关联规则算法以探寻处方规律。方法：将处方药物的平均剂量以及配伍减毒增效关系纳入关联规则算法改进模型中,分别构建不同加权支持度,用Python实现改进后的算法,并对结果进行可视化,最后在中医临床专家的指导下论证模型的有效性。结果：根据2种加权方法设计了2种改进挖掘模型,在相同支持度下,2种改进模型均获得了比传统模型更多的药物组合,其中配伍减毒增效加权模型效果更为显著。结论：使用本文提出的改进挖掘模型可以挖掘到更多频繁项集,减少用药规律的遗漏,对中医处方规律研究有较强实用价值。     

基于关联规则和复杂系统熵聚类的肩周炎用药规律研究

目的:基于中医传承辅助平台(TCMISS)软件分析肩周炎中药处方的用药规律。方法:通过中国知网、重庆维普、万方数据库收集近5年治疗肩周炎文献中的中药处方,分析处方中各种药物的使用频次、药物之间的关联规则、核心药物组合。结果:对筛选出的124个中药处方进行分析,确定处方中药物的使用频次、四气五味、归经、药物之间的关联规则,挖掘出12个核心组合。结论:肩周炎常用的药物以补血药、补气药、发散风寒药、祛风湿散寒药、活血化瘀药为主,治法主要是益气补血、发散风寒、祛风湿散寒、活血化瘀。药物四气的分布以温、平、凉为主,五味的分布以辛、苦、甘为主。药物归经的分布以肝、脾、心、肾为主。川芎、白芍、黄芪、桑枝、秦艽、甘草、当归、桂枝、羌活、防风、细辛、姜黄是临床治疗肩周炎常用的核心药物。     

方剂配伍理论概览

中药配伍是方剂学的精髓,而方剂配伍理论研究或者方剂配伍规律研究是方剂学的核心科学问题.理清方剂配伍理论的内含与外延对于我们发掘整理提高中医药理论及创新规范标准可控的中药配伍新模式具有重要意义.本文针对性味配伍、七情合和、君臣佐使、去性取用等配伍理论或思想分别论述,虽不能囊括所有,亦可览其大概,或可对同道有所裨益.     

中药组方配伍的研究进展

中药复方配伍规律是中医复方的关键,多数中药复方配伍都是关于配伍、化学成分变化、药效三者之间的关系展开。中医药理论对配伍规律具有指导作用,其中理论研究占据绝大部分,而关于复方配伍的研究,在药理学、药物效应学、药代动力学等方面的研究也有增长,正交设计、均匀设计、关联分析、聚类分析等数据挖掘技术的文献报道开始增多。现今,实验大部分是对药物配伍、以及不同剂量配伍的研究,查找药效增强或减弱,以确定最适宜的药物配伍和剂量配伍关系。在一定范围内,药味剂量的变化可能不会导致药效的改变;但在更多的情况下,不同的剂量配伍将会导致其理化性质的改变,从而导致复方功效强弱、性质方面发生变化,甚至产生新的化学成分。研究者从中医药理论、药效物质基础研究、化学成分与药代动力学和中药有效组分配伍等不同角度阐述了对中药组方配伍的认识与思考,其中有效组分配伍研究成为近年来研究的特点,并论述了从拆方方法、指纹图谱法和现代仪器运用等多种途径揭示中药组方配伍研究中的配伍原则、配伍规律和相关进展。2000年后,实验研究分别在饮片和有效成分,以及体内体外不同方面,多角度、多学科融合进行了研究,随现代科学发展,中药复方配伍研究也开始了新的探索和实践,为中医药走向世界奠定了基础。     

基于数据挖掘探讨慢性丙型病毒性肝炎治疗的用药规律

目的:分析和总结薛博瑜教授治疗慢性丙型病毒性肝炎的临床用药规律。方法:收集薛教授治疗慢性丙型病毒性肝炎医案149份,将符合纳入标准的处方用药逐项录入仓公诊籍国医脉案数据记录挖掘系统Medcase V3.2,采用关联规则、聚类分析等方法,确定处方中各药物的使用频次,常用药物组合及组方特点,探讨薛教授治疗慢性丙型病毒性肝炎的学术思想。结果:共纳入146份医案,共计176味药物,常用药物有丹参、地黄、赤芍、水牛角等26味。关联规则分析发现常用药物搭配有1水牛角、丹参,2地黄、赤芍,3牡丹皮、丹参、水牛角等,犀角地黄汤为治疗基本方。聚类分析发现药物偏向于清热解毒、活血化瘀,以及兼顾其他兼证。结论:数据挖掘有助于发现薛教授治疗慢性丙型病毒性肝炎的用药规律,能为以后的临床用药提供参考和客观依据。     

基于数据挖掘的痛风急性期患者中药处方模式的研究

目的：中药越来越广泛的应用于痛风性关节炎患者的治疗中。在本文中,我们基于真实世界研究了中药配伍背后隐含的处方模式,以探索中医药治疗痛风性关节炎急性期患者的用药规律。方法:本研究是基于中华人民共和国药典记录的草药,运用安徽中医药大学第一附属医院病例采集系统软件调取2012年6月至2016年10月在本院风湿免疫科住院并使用内服中药的732例痛风性关节炎急性期患者的所用中药。频率和处方模式的关联规则使用SPSS Modeler14.2数据挖掘系统进行分析。聚类分析使用SPSS 22.0统计软件进行。初步统计分析进行了分类：根据其药用草药的分类和用量,性、味、归经和功用。在分类的基础上,进行使用频率的计算。结果: ①其中性温和性寒的、性平的,味甘和味苦的及归脾胃经的草药使用最频繁（在选定的732个处方中）;②健脾利湿药、祛风除湿药、活血化瘀药、清热药、补虚药、理气药被频繁的使用;③中药功效的关联分析显示置信度最高的三个药对为：健脾利湿药和清热药（99.24%）,活血化瘀药和祛风除湿药（99.01%）,健脾利湿药和理气药（98.92%）;两味中药的关联分析显示,置信度最高的三个药对为：红花配伍桃仁(99.7%),薏苡仁配伍山慈菇(93.04%),薏苡仁配伍垂盆草(92.67%);④聚类分析共聚为5类,体现了处方的配伍特点：以健脾利湿为基础,同时兼顾活血化瘀、清热解毒、祛风除湿。结论:结果表明,痛风性关节炎与脾之间有密切的关系。这些处方重点为健脾利湿的中药,其可能是治疗过程中的关键因素。同时,健脾利湿药、活血化瘀药、清热药、祛风除湿药的配伍是处方的基础。     

基于关联规则分析古代主要妇科医籍治疗恶阻的方药

目的:整理古代妇科专著中治疗恶阻的方药,分析其用药规律。方法:选取古代妇科专著中治疗恶阻的方剂,应用MS SQL SERVER2008建立数据库,采用关联规则分析方法分析治疗恶阻的方药规律。结果:古代妇科医籍中治疗恶阻最常见的配伍为以半夏为核心的配伍,方剂为六君子汤,其次为以竹茹为核心的配伍,方剂为橘皮竹茹汤;脾胃虚弱为恶阻最常见的病机,其次为肝胃不和。结论:利用现代信息技术中的数据挖掘方法能够较准确地分析古代妇科专著中治疗恶阻的方药规律,有益于恶阻治疗中的知识挖掘。     

关联规则在栀子豉汤类方数据挖掘中的应用

目的采用SQL Server软件对古代治疗疫病方剂中的栀子豉汤类方进行关联分析,探讨关联规则参数设置在类方药物配伍、药-症关联分析中的作用。方法在"古方疫病数据库"中检索包含栀子、淡豆豉的方剂,并将标准化后的症状、药物数据导入SQL Server 2005软件形成关联规则,并通过调整参数,寻找参数设置与产生规则之间的规律。结果通过调整参数可有效挖掘多种不同的药物间和药-症间规则:支持度的设置有助发现常用配伍,置信度的调整有助挖掘特异性的药物、药-症规则;支持度高的项集所在的规则,其重要性反而降低。结论综合关联规则的支持度、置信度、重要性,并结合药、症的实际意义,可对类方中药物配伍和药-症关联开展有效挖掘。