郭斯圓 劉暢 周永道 郭改會(通訊作者)
610065四川大學數學學院1
100026北京市六里屯社區衛生服務中心2
100029中日友好醫院3
近現代中醫臨證治療失眠的中醫處方數據挖掘
郭斯圓1劉暢2周永道1郭改會(通訊作者)3
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利用SAS、Clementine等統計軟件,采用Apriori頻繁項集算法等統計方法對近現代中醫臨證過程中治療失眠的中醫處方中的藥物進行歸類及關聯性分析,發現治療失眠使用最多的藥物是酸棗仁、茯苓、遠志、半夏、當歸、白芍、茯神、首烏藤、生地黃、牡蠣、黃連、陳皮、白術、龍骨、柴胡、黨參、川芎、竹茹、柏子仁等。酸棗仁與遠志的配伍使用最多。溫膽湯及歸脾湯是較常用的基本方劑。
失眠;中藥;數據挖掘
近年來,數據挖掘技術在中醫藥學界已有一些應用,特別是在中藥使用信息的分析、提取方面報道較多[1],為臨床用藥提供了有用的信息。失眠是臨床上常見的病癥。中醫學在數千年的臨床實踐中積累了豐富的經驗,形成了一些治療失眠的常用處方。有關的文獻報道已對古今醫家關于失眠的固定方劑的應用情況進行了一些數據分析[2~5],也有一些零散的關于個別醫家治療失眠的經驗分析[6,7]。但醫師在臨床實踐中常常會根據個人的經驗及患者的具體情況遣方用藥,這些經驗及其藥物的使用情況多記載于臨證醫案中。在這些醫案中挖掘藥物的信息,有助于了解醫師治療失眠時常用的藥物或藥物的配伍,對臨床有一定的參考作用。歷代有關中醫醫案的記載浩如煙海,出版物眾多。本文從其中選取了近現代醫家治療失眠的醫案并進行數據挖掘。其更接近于現代臨床實際。
數據來源:在萬方綜合網及書生電子圖書網中,以“失眠”“不寐”“不得眠”為關鍵詞,搜索出民國至當今有關的中醫治療失眠的臨證醫案,獲得處方420首,將其錄入SPSS數據庫。如醫案中記載有多次復診應用了不同的處方,統一采用首診處方,不采用復診處方。各種方劑書籍及臨床報道中提供的固定方劑則不予采納。
數據的預處理:由于中藥材名稱存在一藥多名的現象,本文以新世紀全國高等中醫藥院校規劃教材、高學敏主編《中藥學》使用的藥名為準對藥名進行了統一[8]。個別中藥如“赤金”等,僅個別處方使用,當今臨床醫師也罕有使用,故剔除。
數據挖掘方法:利用SPSS的數據分析功能,得出每一味中藥出現的頻數及頻率。利用Apriori頻繁項集算法研究藥物之間的配對和組合。藥物之間配伍關系通常使用支持度、置信度來表示。其中支持度即為多種藥物共同出現的頻率,A→B置信度為A出現的情況下B出現的頻率。用Clementine軟件建立數據流,得到全體數據中藥物配對關系。在兩種藥物配伍關系基礎上,依然沿用Clementine軟件得到3種、4種及5種藥物的組合關系。
單味藥的頻數和頻率:420首處方,除剔除的個別中藥外,共使用中藥280味,使用頻率在前20位的中藥,見表1。
從表1可以看出,甘草及酸棗仁的使用頻數遠遠高于其他中藥,茯苓、遠志、半夏、當歸、白芍五味藥的頻數也在110以上,茯神、首烏藤、生地黃、牡蠣4味藥也較常出現。
藥物之間的配對:根據中醫方劑學君臣佐使的藥物配伍原則,甘草具有“調和諸藥”的屬性,一般是被作為使藥使用,即不是主要的藥物,其對于研究藥物配對的意義較小,而又使用頻率最高,故對甘草的配對及組合進行了剪枝。設定支持度閾值10%,置信度閾值40%,得出支持度前20的藥物配對,見表2。

表1 420首治療失眠的處方中中藥的使用頻
多種藥物間的配伍關系:①3味藥的組合分析:在2種藥物的配伍關系基礎上,進一步分析得出3種藥物的組合關系。由于3種藥物的組合頻數顯著減少,故適當降低支持度閾值至5%,保持置信度閾值不變,得到支持度前20名的藥物組合,見表3。
4~5味藥的組合分析:在2~3種藥物組合的基礎上探究4味藥的組合關系。由于類數變少,把置信度的閥值降低到30%,得到支持度高于3.5%的18個組合,5味藥的組合,選擇支持度閥值2.5%,共16個組合,見表4、表5。
根據上述研究,發現近現代醫家臨證治療失眠時使用最多的藥物是酸棗仁、茯苓、遠志、半夏、當歸、白芍、茯神、首烏藤、生地黃、牡蠣、黃連、陳皮、白術、龍骨、柴胡、黨參、川芎、竹茹、柏子仁等。對比文獻報道的由《中醫方劑大辭典》中收載的治療失眠的方劑分析得出的治療失眠的常用藥物,大部分藥物,如酸棗仁、茯苓、遠志、半夏、當歸、白芍、茯神、生地黃、白術、川芎等仍為近現代醫家常用。但后者中最常用的人參則在本研究中不屬常用,而本研究中發現較多使用的藥物為黨參。可能的原因是人參資源的減少,藥物價格較昂貴,不宜廣泛使用,而代之以具有類似作用的黨參。

表2 支持度前20名的藥物配對

表3 支持度前20名的3種藥物組合
再從本研究發現的最常用的藥物來看,中藥學上通過不同機制而起到安神作用的藥物,如酸棗仁、茯苓、茯神、遠志、首烏藤、牡蠣、龍骨等均頻繁使用,體現了對失眠的對癥治療作用。中醫強調治病求本,故在常用的藥物中可見具有益氣養血作用的黨參、當歸、生地等,具有清熱化痰健脾等作用的黃連、半夏、陳皮、白術、竹茹等。
從藥物配伍及組合來看,酸棗仁與遠志的配伍使用最多;其次,酸棗仁與茯苓、當歸、茯神、首烏藤、牡蠣、柏子仁均有較多的配伍。尚有茯苓與半夏、遠志、陳皮、竹茹,半夏與陳皮、竹茹及當歸與白芍、生地黃,龍骨與牡蠣、遠志與牡蠣等組合。進一步分析3味藥物的組合,以酸棗仁為主,配以茯苓、遠志、茯神、首烏藤、牡蠣、龍骨的組合最多,其次是半夏、陳皮、茯苓、竹茹、枳實等的組合。這些結果體現了近現代中醫在治療失眠時常聯合使用具有安神作用的藥物以加強療效。另一方面,半夏、陳皮、茯苓、竹茹、枳實等的組合則體現出近現代醫家對古方溫膽湯的認同。溫膽湯一方,出自宋·陳言的《三因極一病證方論》,由半夏、竹茹、枳實、陳皮、炙甘草、茯苓、生姜、大棗組成,主治膽胃不和,痰熱內擾所致虛煩不眠。半夏、陳皮、茯苓、竹茹、枳實即為原方中使用的主要藥物。
4味、5味藥物組合的研究結果首先表現出與上述2味、3味藥物配伍及組合研究結果的一致性,即對溫膽湯原方的應用。但是,多數的結果顯示出益氣補血、健脾養心安神藥物的組合應用,對比由人參、黃芪、龍眼肉、白術、當歸、茯神、酸棗仁、遠志、木香、甘草等組成的經典方劑歸脾湯,如將人參替換為黨參,即發現這些組合主要來自歸脾湯這一方劑。

表4 18個4味藥物組合

表5 16個5味藥物組合
上述的結果提示,近現代中醫臨證治療失眠時仍常使用傳統的具有安神作用的藥物,而在傳統方劑的使用方面,以溫膽湯及歸脾湯為基本方的較多。說明化痰清熱除煩及益氣補血、健脾養心是醫家們認可的治療失眠的常用治則。但是由于醫家眾多,用藥繁雜,不同醫家的具體用藥方法差別較大,本文難以概全,應做分別研究。
[1]李志更,王天芳,任婕,等.中醫科研中幾種常用數據挖掘方法淺析[J].中醫藥學報,2008,36(2):29-32.
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The data mining in clinical traditional Chinese medicine prescription for treatment of insomnia in modern and contemporary
Guo Siyuan1,Liu Chang2,Zhou Yongdao1,Guo Gaihui(Corresponding author)3
S
chool of Mathematics,Sichuan University 6100651
Beijing Liulitun Community Health Service Center 1000262
International Department,China-Japanese Friendship Hospital 1000293
In this article,we used SAS,Clementine and other statistical software,Apriori frequent item sets algorithm and other statistical to classify and analyze the drugs in TCM prescriptions for insomnia during the modern clinical practice of traditional Chinese medicine(TCM).It found out that the medicine that used the most are Spina date seed,Poria,Polygala,Pinellia ternate,Angelica,Radix paeoniae alba,Tuckahoe with pine,Caulis polygoni multiflori,Unprocessed rehmannia root,Oyster shell,Golden thread,Dried tangerine peel,Largehead atractylodes rhizome,Bone fossil of big mammals,Chinese thorowax root,Tangshen,Sichuan lovage rhizome,Bamboo shavings,Chinese arborvitae kernel.Among these medicine,Spina date seed and Polygala are used together the most.Finally,it made the conclusion that Wendan decoction and Guipi decoction are the prescriptions that are always used.
Insomnia;Chinese medicine;Data mining
10.3969/j.issn.1007-614x.2017.33.6