綜合評價方法在藥學研究中的應用

李克

中圖分類號：R9 文獻標識碼：A 文章編號：1673-5811（2013）03-0173-01

摘要：綜合評價方法是一種運用于多指標多總體同時進行定量評價和比較方法，又被稱為多變量綜合評價法。統計理論研究的深入，為藥學研究提供了工具，近些年藥學研究領域不斷引入PCA、聚類分析等多種方法。本文簡單介紹幾種綜合評價方法，然后分析在藥學研究領域應用的幾種方法。

關鍵詞：綜合評價方法 藥學研究 多指標

一、藥學研究中常用綜合評價方法的分類

藥學研究發展到今天，已經有了比較完整的分析方法，常見的綜合評價方法有四種，即系統工程法、統計分析法、智能化方法和模糊數學法，這幾種方法各有優缺點，不同的項目采用的方法不同，要根據實際需要選擇分析方法。

（一）系統工程法

系統工程法只是一種概括的綜述，實際上還可以細分為很多方法，比較常用的是關聯矩陣法、綜合評分法、Topsis法、功效函數法和層次分析法。這里簡單介紹幾種：關聯矩陣法是通過確定評價對象和權重，來進一步確定各替代方案中相關評價項目的價值量，綜合評分法則是將評價對象進行等級劃分，然后給對象打分，這樣確定處理依據。這兩種方法算是比較簡單的，操作方便，但是缺點也很明顯，他們都是靜態評定，無法排除一些干擾因素。Topsis法是基于歸化后的原始數據矩陣，找到所有方案中的最優方案和最劣方案，然后讓選中的某一方案和這兩個方案比較。這種方法的優點是考慮到了參評指標的重要性，而且充分利用了數據，簡單明了。但是其缺點就是受某一指標的影響很大，如果某個指標離散嚴重，那么很難達到預期效果。這里簡單介紹這三種，其他方法不再累述。

（二）統計分析方法

統計分析方法包括主成分分析、因子分析、聚類分析、秩和比法和灰關聯分析法。PCA是將多個指標轉化為少數幾個綜合指標，而保持原指標大量信息的一種統計方法。因子分析是根據因素相關性大小將變量分組，使同一組內的變量相關性最大。上述兩種方法的優點是均具有全面性、可比性和客觀合理性。聚類分析通過計算對象或指標問的距離或相似系數，進行系統聚類，其優勢在于可處理相關程度大的評價對象。上述3種方法的缺點均為需要大量的統計數據，不能反映客觀發展水平。

（三）智能化方法

智能化方法其實就是利用人工神經網絡技術，這是一種模擬人腦智能化處理問題的技術，主要是利用反向傳播算法，學習和訓練獲取知識，并將這些信息存儲在神經元的權值中，在遇到類似的問題時，通過聯想相關信息，提取出評價對象的客觀規律，進而對屬性相同的對象進行評價。這種技術的網絡自適應能力很高，具有可容錯性，能夠處理藥學研究中非線性等大型復雜問題。不過目前的技術還不能做到很高的精度，而且系統需要大量的訓練樣本。

（四）模糊數學法

模糊數學法又叫做模糊綜合評判法，是從多個指標對被評價事物隸屬等級狀況進行綜合性評判的一種方法，這種方法將評價對象的變化區間進行劃定，并且將事物所屬的等級也進行劃定，這樣就能對事物的描述進行規范化，而且使得對事物的描述更加細致客觀和深入。這種方法的優點是數學模型簡單，很容易掌握和操作，對干擾因素多、層次明顯的問題有較好的效果，在實際應用中可以得到全面合理的評判結果。其缺點是不能解決指標間相關性造成的信息重復問題，因此該方法還需要進一步改進。

二、綜合評價方法在藥學研究中的應用

（一）中藥材的鑒定和質量評價

對于中藥藥材的質量評價一直是醫藥學界關注的重點，目前將有效成分或部位作為評價指標一直被沿用，但是這種方法的缺點已經比較明顯，因此人們都在尋找一種更加科學合理的評價方法。一些學者提出按客觀賦權法計算權重分配，采用Topsis法從可選的方案中尋找最優和最劣方案，找到評價對象與最優方案之間的差距，用兩者之間的接近程度來衡量評價的優劣。由于這種方法以數據為依據，具有可量化的優點，避免了多指標描述的主觀性，對藥材的真偽和質量都有較好的檢驗效果。但是也不是所有的項目都適合這種方法，還是需要根據實際情況而來。

（二）藥物代謝研究

藥物開發過程中，了解藥物體內代謝途徑和對藥物進行安全性評價是一個耗時冗長的過程。PCA是代謝組學研究中最常用的模式識別方法之一，在代謝組學中的主要應用是在樣本代謝組的各代謝物中找出一種或幾種組合，使之能代表整體代謝組數據所表達的信息。一些學者將PCA和核磁共振結合使用，利用這種方法來研究量下烏頭堿急性毒性作用后大鼠尿樣的代謝特征，這樣從PCA圖就可以非常直觀的表示出時間、劑量等與毒性的關系。

（三）藥物制備工藝的優化

在現在中藥提取工藝優化中，設置多指標檢測標準已經成為重要措施，但是對這些指標如何評價則成為了重要工作，也是提取工藝的關鍵步驟。而在綜合評價中，確定個評價指標的權重系數又是科學合理評價的基礎。在現在的中藥提取工藝中，比較常用的綜合評價方法是經驗性權數法，這種方法對經驗依賴很高，因此受到主觀因素的影響就比較大。因此很多醫藥學者不斷提出新的方法，其中AHP法是比較成功的，這種方法并沒有拋棄經驗權數法，而是對主觀確定指標進行了細化的數學處理，使之較為客觀和科學。這種方法也可以和基于指標相關性的指標權重確定法綜合使用，其效果非常好。

（四）中藥成分分析

中藥的開發離不開中藥成分的分析，而中藥藥效成分和微量金屬元素的種類及含量是中藥最主要的特征。目前中藥成分分析用到的主要方法有PCA和聚類分析法。PCA是一種多元統計方法，這種方法可以將高維空間中的樣本降維處理，然后投影到主成分空間中。這樣就可以在不丟失信息的前提下選擇較少的變量來代替較多變量，而且可以排除那些重疊的信息，進而可以實現樣本分類聚集可視化，這樣可以獲取樣本分類的原因。聚類分析顧名思義就是分類處理，將樣本歸類，找到同一類的相似和不同類的差異。一般情況下這兩種方法會同時使用。

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