半夏等溫化寒痰類中藥的化學計量學研究

申明金 陳 麗 曹洪斌

(1 川北醫學院化學教研室，南充，637000； 2 南充武警醫院內科，南充，637000)

?

半夏等溫化寒痰類中藥的化學計量學研究

申明金1陳 麗2曹洪斌1

(1 川北醫學院化學教研室，南充，637000； 2 南充武警醫院內科，南充，637000)

目的：探討半夏等溫化寒痰類中藥之間的相互關系，為該類中藥的組方研究提供啟發和思路。方法：以8種中藥的量化數據為研究對象，應用化學計量學中的數量化理論分類、系統聚類分析和模糊聚類方法進行信息解析。結果：3種聚類方法揭示半夏、天南星、白芥子、旋覆花和白前之間具有較高的相似性，其他藥物之間的藥性差異較大。結論：應用化學計量學方法研究半夏等溫化寒痰類中藥之間的相互關系，為中藥研究提供了新的思路。

半夏；中藥；化學計量學；數量化理論；聚類分析；模糊聚類

溫化寒痰類中藥是臨床醫療中常用的一類中藥，主治寒痰、濕痰之癥。該類中藥包括半夏、天南星、禹白附、白芥子、皂莢、旋覆花、白前和貓爪草等8種中藥。本類藥物具有共同的功效，但彼此之間也存在差異。在臨床用藥時需要進行必要的配伍。傳統中醫藥典籍對中藥的描述中包含了極為豐富的高維信息，這些信息中包含了中藥的用途、藥性、藥效、歸經等。如何從這些龐雜的信息中尋找出中藥的相似程度和差別程度是中藥開發、應用必須解決的問題?；瘜W計量學則是化學的一門分支學科，它通過解析化學量測數據而獲得最大限度的信息，是處理復雜系統中高維、海量數據信息的有力工具。目前，化學計量學在中藥材質量評價、制劑生產、復方研究和生物醫學研究方面得到了廣泛的應用[1-6]。運用化學計量學方法可以從這些信息中揭示出藥物之間包含的內在規律，可能為中藥的組方配伍提供新的思路。中藥配伍與組方規律是長期的經驗積累，半夏是最常用的溫化寒痰類中藥，本文利用化學計量學中的數量化方法聚類和系統聚類方法來探尋求其他藥物與半夏在藥性和功效上的相似程度，以期為這些中藥的開發、使用提供一些有價值的信息和科學依據。

1 中藥藥性的數值化處理

中藥的基本屬性和功能通過歸經、藥性和功效得以體現[7]，在研究中藥時，藥物的歸經、藥性和功效等既是藥物研究的主要內容，也是比較中藥間相似性與差異程度的主要依據。在中藥傳統研究和文獻記載中，中藥的藥性、味歸經與功效等一般采用文字定性方法來描述，難以進行清晰的比較。由于中藥的種類、數量和藥性、味歸經與功效等性質描述項很多，現在一般采用計算機對中藥進行量化處理和分類研究。對中藥性質的數值化處理方法是根據中藥文獻對某一性質特征的有、無或程度轉化為相應的數值表達。例如用數值1表示中藥具有某一特征1，用0表示該種中藥不具有某一特征，如某一特征較為微弱則記0.5[8]。對多種中藥藥性的數值化處理結果可用一個樣本集Xn×m來表示。其中，n表示樣本集中藥的味數，m表示該味中藥具有的量化指標個數。根據中藥學[9]對溫化寒痰類藥物的描述，按照前述數值化方法對8種溫化寒痰類中藥進行數值化處理，結果見表1。

2 化學計量學方法對溫化寒痰類中藥的研究

根據表1的量化數據，應用數量化理論計算程序進行計算，用相似系數法計算親近度。計算所得最大與次大特征值所對應的特征向量值即二維賦值見表2。以二維賦值作為分類指標對8種溫化寒痰類進行分類，所得結果見圖1。

表1 溫化寒痰類中藥藥性的量化結果

圖1 數量化理論分類圖

樣號中藥名特征值1特征值2樣號中藥名特征值1特征值21半夏-0.081-0.2235皂莢-0.3690.4312天南星-0.141-0.2626旋覆花-0.224-0.1893禹白附0.753-0.3167白前-0.266-0.0404白芥子-0.055-0.1358貓爪草0.3830.734

從圖1可知，8種溫化寒痰類中藥大致可分為4類。其中，貓爪草、皂莢、禹白附各自聚為一類，半夏、天南星、白芥子、旋覆花和白前可聚為一類。在該類中，半夏和天南星位置最為靠近，二者均辛溫有毒，既能燥濕化痰、溫化寒痰，為治寒痰、濕痰要藥，每相須為用；又能消腫止痛，治癰疽腫毒、痰核腫痛、癌癥等證。圖中二者聚為一類是符合用藥實際的。在圖1中，白芥子和半夏的位置也很靠近。從文獻《本草新編》可知：白芥子無毒，善化痰涎。與半夏和天南星相比，白芥子具有消化痰涎的功效，但又不耗損肺、胃、肝、心、之氣，實勝于半夏、天南星。

從圖1看，禹白附與半夏和天南星的位置距離較遠，體現出二者的差異較大。盡管禹白附也是天南星科的植物，毒性和前二者相似，也具有燥濕化痰的功效，但其作用很弱。半夏在臨床上常用于治療寒痰和濕痰引起的咳嗽癥，天南星有時也被選用治療該類癥狀，但其主治祛風止痙、化痰散結等。在臨床應用上，一般不用禹白附來治療寒痰和濕痰引起的咳嗽癥，該藥主要用于治療風痰所致中風口眼斜，驚風癲癇等癥狀。由于禹白附具有比天南星或者半夏更強的攻毒或者解毒的效果，因而也常用于治療癰疽腫毒及毒蛇咬傷等癥。

在圖1中，白前和旋覆花的位置接近。白前和旋覆花二者在藥性上都具有辛、苦、微溫、歸肺經的屬性，都具有降氣、消痰的功效，二者常用于咳嗽痰多癥狀的治療。

圖2 系統聚類圖

2.2 系統聚類方法對溫化寒痰類中藥的分類研究 系統聚類分析是化學計量學中的常用方法，主要用于中藥指紋圖譜研究和中藥材的模式識別[11-14]。系統聚類的基本思想是：根據觀察對象的特征指標進行分類。先將各個樣品看成一類，計算類與類之間的距離，將距離最小的一對合并成新的一類。計算新類與其他類之間的距離，再將距離最近的2類合并，這樣每次減少一類，直至所有的樣品合為一類為止，由此可以得到系統聚類圖譜。將8種中藥的量化藥性數據采用離差平方和的方法進行聚類，其聚類結果見圖2。從圖2可知，這8種中藥分為3大類，其中，1號(半夏)、2號(天南星)與4號(白芥子)聚為一類；6號(旋覆花)與7號(白前)聚為一小類，再與5號(皂莢)聚為相對大的一類，這從圖1的分類也可看出，皂莢雖與半夏在圖1中位置距離較遠但與白前的位置相對近些，這扼種藥物在聚類圖2中可近似聚為一個大類，而3號(禹白附)與8號(貓爪草)聚合為一類。根據聚類分析原理可知，每一類的藥物之間相似程度較大，類與類之間的藥物的相似性較小而差異性增大，這無疑為中藥的組方提供了有意的信息。從最終的分類結果看，數量化方法與系統聚類方法對溫化寒痰類中藥的分類是基本一致的，它們從不同的角度揭示了藥物之間的相似性和差異性。

閾值λ反映了樣本隸屬于某一類的相對程度。對8種溫化寒痰藥物選擇在不同的截集水平即閾值上進行聚類分析可以得到其動態聚類結果。當閾值λ=0.65時，所有藥物聚為2類，其中，貓爪草單獨聚為一類，其余藥物聚為一類。當λ=0.7～0.75時，半夏、天南星、白芥子、旋覆花和白前聚為一類，其余藥物各自聚為一類。當λ=0.8時，半夏、天南星、白芥子和旋覆花聚為一類，其余藥物各自聚為一類。當λ=0.85時，半夏、天南星和白芥子聚為一類，其余藥物各自聚為一類。當λ=0.9時，8種藥物各自聚為一類。

由模糊聚類分析可知，在較低的截集水平上，8種藥物中除貓爪草單外其余藥物聚為一類，反映出其溫化寒痰的共性，也說明貓爪草和其他藥物的差異性相對較大；而在較高的截集水平上，分為多類，反映出其藥性的差異。在較高截集水平上聚類的藥物，藥物功效的相似程度也較大[19]。其中，半夏、天南星和白芥子在λ=0.85時仍然聚為一類，說明這3種藥物之間的藥性相似程度比較高，聚為同一類的味藥在藥性上具有較高的等價性。

3 結語

在中醫藥臨床配方實踐上常將性質相近、功效相當的藥物進行替換使用或將二者組合、搭配以增強藥效。將文字性描述的藥物性質量化處理所得的數據依然是離散的，難以進行直觀上的相似程度比較?；瘜W計量學在發展的過程中結合數學、統計學、計算機科學產生了一些列的信息解析方法，在白、灰、黑等復雜系統的信息解析中起著重要作用。通過化學計量學中的數量化理論方法和聚類分析，從離散的數據中得到了藥物之間的相似程度。這種聚類分析的結果與中醫藥傳統組方理論是否存在某種內在聯系，尚需深入研究[20]。但這種聚類分析的結果可以為計算機輔助中醫藥研究奠定基礎，有助于拓展建立中醫藥配伍規律的新方法與新思路，也為中醫藥的研究提供了重要的工具與方法。

[1]董曉蕾,張霽,趙艷麗,等.不同復合種植模式滇龍膽中礦質元素化學計量學研究[J].河南農業科學,2015,44(6):113-118.

[2]資文,劉韶,彭應枝.基于指紋圖譜和化學計量學技術篩選張家界產杜仲的標志性成分[J].中藥材,2015,38(9):1831-1834.

[3]張卓勇.光譜學方法結合化學計量學用于癌癥診斷研究[J].光譜學與光譜分析,2015,35(9):2388-2392.

[4]汪祺,鄭笑為,劉燕,等.基于化學計量學方法黃芪藥材質量評價體系的建立[J].時珍國醫國藥,2015,46(12):1825-1829.

[5]王小蘭,王紳,趙威,等.桑白皮化學拆分工藝及互不交叉性研究[J].世界中醫藥,2015,10(12):1854-1858.

[6]王麗麗,石森林.化學計量學方法在制劑提取工藝與處方優化研究中的應用[J].藥學實踐雜志,2011,29(4):241-246.

[7]劉松林,陳剛,劉萍,等.146種歸肺經中藥藥性的統計分析[J].時珍國醫國藥,2011,22(10):2528-2530.

[8]申明金,曹洪斌,申曉芬.理氣類中藥的模糊聚類分析[J].山西醫藥雜志,2013,42(17):974-976.

[9]高學敏.中藥學[M].北京:中國中醫藥出版社,2006:564-587.

[10]申明金.數量化理論在金銀花產地分類中的應用[J].廣東微量元素科學,2011,18(6):33-36.

[11]徐瑞超,董自亮,余佳文.基于聚類分析與主成分分析的赤勺指紋圖譜研究[J].食品與藥品,2015,17(6):381-385.

[12]劉建群,劉健.基于蕨素聚類分析的鳳尾蕨屬藥用植物化學分類研究[J].中國野生植物資源,2015,34(5):4-8.

[13]甘秀海,梁志遠,周欣,等.百尾參藥材高效液相色譜指紋圖譜分析[J].醫藥導報,2015,34(12):1623-1627.

[14]仲達,王艷.山茱萸醇提物HPLC指紋圖譜及其聚類分析[J].安徽醫藥,2015,19(11):2077-2080.

[15]鄭曉潔,李云飛,王鯤,等.基于SAS的瀉心湯類方模糊聚類分析[J].數理醫藥學雜志,2012,25(3):323-326.

[16]董媛媛,黃瓊.模糊聚類分析在高校學生成績評價中的應用[J].吉林省教育學院學報,2015,31(3):46-47.

[17]朱泉雯,顏麗.模糊聚類分析在農業區域劃分中的應用[J].揚州職業大學學報,2015,19(3):37-40.

[18]李麗,尹衛萍.基于模糊聚類分析法在聲環境功能區劃分中的應用[J].環境監控與預警,2014,6(3):44-46.

[19]董順福,韓麗琴,劉建華,等.黃芪等中藥總黃酮與金屬元素含量測定及聚類分析[J].時珍國醫國藥,2010,21(3):650-652.

[20]周魯,唐向陽,付超,等.解表類中藥的模糊聚類分析[J].華西藥學雜志,2004,19(5):339-341.

(2015-10-13收稿 責任編輯：張文婷)

Study on Pinelliae Ternata et al Traditional Chinese Medicines of Warming for Resolving Cold-Phlegm by Chemometrics

Shen Mingjin1, Chen Li2, Cao Hongbin1

(1Chemistrydepartment,NorthSichuanMedicalCollege,Nanchong637000,China;2Nephrologydepartment,NanchongMilitaryHospital,Nanchong637000,China)

Objective:To discuss the relationship in Chinese medicinal of warming for resolving cold-phlegm, such as Pinelliae ternate, so as to provide a new way for the further studies on the prescription composition rules. Methods:The quantified results of 8 kinds Chinese medicinal were selected as subject of research and information analysis was carried out by quantification theory, cluster analysis and fuzzy clustering of chemometrics. Results:The results of three kinds of clustering classification revealed that there was high similarity among Pinelliae ternata, Arisaema erubescens, Sinapi alba L, Inula japonica Thunb and Cynanchum stauntonii. However, there was great difference among the other three kinds Chinese herbs. Conclusion:The method of chemometrics applied in study on the relationship in Chinese medicines of warming for resolving cold-phlegm may provide a new way for Traditional Chinese medicines.

Pinelliae ternate; TCM; Chemometrics; Quantification theory; Cluster analysis; Fuzzy clustering

川北醫學院科研發展基金(編號：CBY13-A-ZP11)——中藥半夏的化學模式識別研究

R311

A

10.3969/j.issn.1673-7202.2016.10.056