基于中醫治療蕁麻疹文獻的用藥規律挖掘研究

劉麗蓉 詹秀菊 姬愛冬

摘要：目的 運用數據挖掘技術分析臨床應用中醫治療蕁麻疹的用藥規律。方法 計算機檢索中國期刊全文數據庫（CNKI）、中文科技期刊全文數據庫（VIP）、中國生物醫學文獻數據庫（CBM）、萬方學位論文數據庫中有關中醫治療蕁麻疹的相關文獻，建立蕁麻疹處方的數據庫，采用頻次分析、系統聚類分析、關聯規則方法分析中醫治療蕁麻疹處方的用藥規律。結果 收集符合要求的文獻共350篇，涉及處方388個、296味中藥，總使用頻次為3980次。其中使用次數>30次的高頻藥物有防風、甘草、蟬蛻、當歸等，用藥種類以清熱藥、補虛藥、解表藥、利水滲濕藥、平肝熄風藥、活血祛瘀藥為主，其累計百分比為70.7%。高頻藥物聚類分析可得到6個聚類組合。通過關聯規則分析，一階關聯規則可得16個藥對，二階關聯規則可得11個三味藥團，三階關聯規則可得6個四味藥團。結論 風寒束表、風熱犯表、血虛風燥為蕁麻疹主要病機，蕁麻疹處方的用藥主要以辛溫解表、辛熱解表、養血祛風為主要辨證論治原則。

關鍵詞：蕁麻疹;數據挖掘;藥組規律;中醫藥療法

DOI： 10.3969/j.issn.2095-5707.2018.05.004

中圖分類號：R2-05;R275.9 文獻標識碼：A 文章編號：2095-5707（2018）05-0013-05

Study on Mining of Medication Rules in Literature about Treatment for Urticaria Based on TCM

LIU Li-rong， ZHAN Xiu-ju*， JI Ai-dong

（College of Medical Information Engineering， Guangzhou University of Chinese Medicine， Guangzhou 510006， China）

Abstract： Objective To analyze clinical application of medication rules of TCM in treatment for urticaria by using data mining techniques. Methods Literature about TCM in treatment for urticaria in CNKI， VIP， CBM， and Wanfang Dissertation Database was retrieved by computers. A database of urticaria prescriptions was established. Frequency analysis， system cluster analysis， and association rule method were used to analyze the medication rules of TCM in the treatment for urticaria prescriptions. Results A total of 350 articles that meet the requirements were collected， involving 388 prescriptions and 296 kinds of Chinese materia medica. The total frequency of use was 3，980. Among them， the high-frequency medicines with more than 30 times of use were Saposhnikoviae Radix， Glycyrrhizae Radix et Rhizoma， Cicadae Periostracum， Angelicae Sinensis Radix， etc.， and the medicine types were heat-clearing medicine， tonic-enhancing medicine， exterior-effusing medicine， damp-clearing medicine， calming liver to stop endogenous wind medicine， and promoting blood circulation and reducing stasis medicine， accounting for 70.7% of all used medicines. Clustering analysis on high-frequency medicines got 6 clustering combinations. Through analysis of association rule， the first-order association rule could obtain 16 medicine pairs， the second-order association rule could obtain 11 triple medicinal groups， and

基金項目：廣州中醫藥大學“薪火計劃”（XH20160105）

第一作者：劉麗蓉，E-mail： 1271082234@qq.com

*通訊作者：詹秀菊，E-mail： 929878715@qq.com

the third-order association rule could obtain 6 four medicinal groups. Conclusion The cold syndrome， wind-heat syndrome， blood deficiency and wind-heat syndrome are the main pathogenesis of urticaria. The medication for urticaria prescriptions is mainly based on relieving superficies syndrome with pungent and warm natured medicine， relieving superficies syndrome with pungent and hot natured medicine and elimiating wind to tonify blood as principles of syndrome differentiation and treatment.

Key words： urticaria; data mining; medicinal group rules; TCM treatment

蕁麻疹又稱“風疹塊”，是由于皮膚、黏膜小血管擴張及滲透性增加出現的一種局限性水腫反應，臨床上表現為大小不等的風團伴瘙癢，可伴有腹痛、腹瀉和氣促等癥狀[1]。蕁麻疹發病機制較為復雜，至今尚不完全清楚。西醫治療以抗過敏和對癥治療為主，但是這些治療方法有潛在的不良反應，且容易復發。中醫學在該疾病的治療中有獨特的方法，在醫療實踐中發揮重要作用，并被循證醫學證實有確切療效[2]。本研究通過收集相關文獻，建立蕁麻疹處方數據庫，利用數據挖掘技術，分析蕁麻疹辨證用藥特點及中藥之間潛在的、未知的有用信息與知識，為中醫治療蕁麻疹提供依據及參考。

1 資料與方法

1.1 數據來源

檢索中國期刊全文數據庫（CNKI）、中文科技期刊全文數據庫（VIP）、中國生物醫學文獻數據庫（CBM）、萬方學位論文數據庫。檢索范圍均為1998年-2017年。文獻檢索時間為2018年1月2日。

1.2 檢索方式

以蕁麻疹、隱疹為關鍵詞進行一次檢索，以中醫、中藥、中西醫結合等為關鍵詞進行二次檢索。

1.3 納入標準

⑴文獻類型為臨床治療型文獻;⑵疾病判定為隱疹或蕁麻疹;⑶治療方法為中醫中藥內服法的文獻;⑷處方藥味齊全的文獻;⑸治療效果有效的文獻。

1.4 排除標準

⑴文獻中未標明治療效果及明確標明治療效果不佳;⑵文獻數據中出現錯誤或者發表數據雷同的文獻;⑶使用外洗劑、涂敷劑、浸漬劑等外用方劑的文獻。

1.5 數據規范

中藥名稱以新世紀全國高等中醫藥優秀教材《中藥學》[3]為參考標準進行規范，如處方中出現的黃芪、生芪統稱為黃芪。

1.6 統計方法

通過Excel 2013建立蕁麻疹處方數據庫，記錄藥物使用情況，其數據處理規則按有則為1，無則為0。采用IBM SPSS Statistics 24.0軟件對藥物進行描述性分析，進而對高頻藥物進行聚類分析;且利用IBM SPSS Modeler 14.0軟件中Apriori算法進行建模，對高頻藥物進行關聯規則分析。

2 結果

符合標準的文獻共350篇，處方數據388個，來源為VIP、CBM、CNKI、萬方學位論文數據庫的處方分別為100、88、166、34個，建立數據庫。

2.1 藥物頻次

建立數據庫的處方有388個，涉及的藥物共296味，藥物出現的頻次共3980次，其中使用次數>30次的35味高頻藥物見表1。

2.2 藥物類別頻次

將頻次>5次的123味藥物按照其藥物功效進行分類，把占其中百分比>3%的藥物類別按從高到低進行排序（見表2）。

2.3 聚類分析

采用IBM SPSS Statistics 24.0軟件中的系統聚類ward方法建立模型，系統將35味高頻藥物聚成6類。其中聚一類是紅花、桃仁、川芎、地膚子、蒺藜;聚二類是柴胡、黨參、茯苓、白術;聚三類是黃芩、苦參、金銀花、連翹、苦杏仁、麻黃、紫草、石膏、熟地黃、浮萍、僵蠶;聚四類是牡丹皮、生地黃、赤芍;聚五類是當歸、黃芪、防風、荊芥、甘草、蟬蛻、白鮮皮;聚六類是生姜、大棗、桂枝、炙甘草、白芍（見圖1）。

圖1 中醫治療蕁麻疹35味高頻藥物（>30次）聚類分析結果

2.4 關聯規則分析

在IBM SPSS Modeler 14.0中，按支持度≥10%，置信度≥70%設置參數，進行建模，在模型中對使用頻次>30次的高頻藥物進行關聯分析，藥物關聯網狀見圖2。

一階關聯規則見表3，共有16對藥組。其中防風→荊芥置信度、支持度均最高，分別為86.68%、32.73%;桃仁→紅花的提升最高，其提升度（含有X的條件下，同時含有Y的概率，與不含X的條件下卻含Y的概率之比）為8.04%。即在藥對中，防風與荊芥的關聯性良好、相關性最佳。

二階關聯規則見表4，其中白芍→桂枝、當歸置信度最高，為78.05%;生姜→大棗、桂枝支持度最高，為19.85%，其實例有77例;生姜→大棗、桂枝提升最高，其提升度為3.38%。可見生姜與大棗、桂枝關聯性強，白芍與桂枝、當歸3味藥團的相關性良好。

三階關聯規則見表5，桂枝→生姜、大棗、白芍置信度最高，為95.92%;生姜→大棗、桂枝、白芍支持度最高，為16.24%;桂枝→大棗、白芍、防風的規則ID最多，為68。可見四味藥團中生姜與大棗、桂枝、白芍相關性最強。

3 討論

蕁麻疹俗稱“風疹塊”，中醫稱之為“風隱塊”“隱疹”等，《圣濟總錄》說“身體風騷而癢，搔之隱隱而起”，故名隱疹[4]。隱疹最早見于《素問·四時刺逆從論》，認為“少陰有余，病皮痹隱軫”。中醫學認為，蕁麻疹多由外感風邪、濕熱或邪毒，蘊蒸肌膚，或由氣血不和、肝腎虧虛所致[5]。本研究表明蕁麻疹的病因病機主要有風寒束表、風熱犯表、血虛風燥。由于久病邪留，病情纏綿，日久耗氣傷血，致氣血虧虛，因此在辨證論治蕁麻疹時，應考慮氣血不足等次要因素。

頻次分析法幾乎是所有中醫藥數據挖掘方面都會使用的方法，但隨著近年來數據挖掘技術的發展，頻次分析法已很少單獨使用，通常與聚類分析、因子分析等算法并用[6]。聚類分析試圖將相似對象歸入同一簇，將不相似的對象歸到不同簇[7]。本研究通過聚類分析對高頻藥物進行分析，挖掘藥物之間的相似性。關聯規則在中醫藥數據挖掘領域中，常應用于中藥藥物之間的關聯度、藥物與癥狀之間的關系研究。在本研究中，利用關聯規則分析藥物之間的關聯性，以探求中醫藥治療蕁麻疹的用藥規律。

3.1 高頻藥物分析

通過對388個處方中所涉及的35味核心藥物分析可知，蕁麻疹辨證治療中最常用的藥類以清熱藥、補虛藥、解表藥為主，再輔以活血祛瘀藥、溫里藥。單味藥前10位的藥物分別為防風（性微溫味辛）、甘草（性平味甘）、蟬蛻（性寒味甘）、當歸（性溫味甘）、白芍（性微寒味苦）、白鮮皮（性寒味苦）、荊芥（性微溫味苦）、赤芍（性微寒味苦）、桂枝（性溫味辛）、黃芪（性微溫味甘），可見前10位的藥味主要以甘、苦、辛為主，甘能補益、和中、調和藥性，有緩急之效，多用于血虛風燥證;苦能清熱瀉火、通泄大便、燥濕堅陰，多用于風熱犯表證;辛能發散解表、行氣行血，多用于風寒束表證[8]。藥性以微溫、微寒、寒、溫為主，寒涼藥偏重于解熱解毒、瀉火涼血，主治風熱犯表證;溫熱藥多具有溫中、散寒、助陽等功效，主治風寒束表證。高頻藥物的藥性與藥味符合蕁麻疹的治則治法。

3.2 藥物配伍規律分析

3.2.1 聚類分析 聚類分析的目標是在相似的基礎上收集數據進行分類，其對不同變量間相似程度進行分析，使相似程度大的聚成一類，相似程度小的分散，如此反復，直到把所有的變量聚合為止。對中醫治療蕁麻疹中使用的高頻藥物進行聚類分析形成6個聚類，結果顯示，聚類一以活血祛瘀藥、平肝熄風藥相配伍，主要針對血瘀經絡阻滯、沖任不調證型。聚二類以補虛藥、利水滲濕藥相配伍，主要針對血虛風燥、胃腸濕熱等證型。聚三類以清熱藥、解表藥為主，主要針對風寒束表、風熱犯表等證型。聚四類以清熱藥為主，主要針對血虛風燥、血熱風盛等證型。聚五類與聚六類以補虛藥、解表藥相配伍，主要針對稟賦不耐、衛表不固、風寒束表等證型。本研究表明，醫家治療蕁麻疹應主要針對風寒束表、風熱犯表、血虛風燥等病因病機進行辨證論治，并以沖任不調、胃腸濕熱為次要病因病機進行輔助治療。

3.2.2 關聯規則分析 關聯規則是數據挖掘中較為常用的方法，它是從大量數據中挖掘數據之間的有趣聯系和相關關系[9]。對中醫治療蕁麻疹處方中的高頻藥物進行關聯規則分析，支持度較高的藥組有防風→荊芥、白芍→桂枝，防風和荊芥均有祛風解表、散風止癢之功效;白芍酸苦涼，益陰斂營，與桂枝相須為用，調和營衛、治外感風寒。支持度較高的三味藥團有防風→黃芪、當歸，生姜→大棗、桂枝。防風和黃芪、當歸皆有祛風解表、補氣血之功效;生姜配伍大棗與桂枝為桂枝湯中的高頻部分，此配伍能斂陰止汗，治療自汗、盜汗功效顯著。桂枝湯為解表劑，具有辛溫解表、解肌發表、調節營衛之功效，該方劑主治風寒束表者。支持度較高的四味藥團是生姜→大棗、桂枝、白芍，生姜可助發汗，大棗補益營血，此四味藥團可調節營衛、增強發汗效果。

4 小結

基于數據挖掘蕁麻疹的用藥規律符合中醫辨治蕁麻疹的原則，中醫治療蕁麻疹主要通過對風寒束表、風熱犯表、血虛風燥因素進行辨證論治，從而達到治療蕁麻疹的目的。用藥主要以辛溫解表、辛涼解表、養血祛風為主。值得注意是，治療蕁麻疹的過程中，除了注意以上病因病機，還應注意其他次要病因病機，以達到最好的治療效果。由于數據只來于文獻，該研究尚存在一定的局限性，但在一定程度上可以為蕁麻疹辨證用藥提供參考依據。

參考文獻

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[8] 杜明雪.慢性蕁麻疹的中醫辨證和用藥規律研究[D].遼寧：遼寧中醫藥大學，2016.

[9] 段力，梁慶順，馮惠燕，等.基于關聯規則《傷寒論》理中湯類方“藥對”探析[J].湖南中醫雜志，2017，33（10）：149-150.