综合评价方法在药学研究中的应用

李克

中图分类号：R9 文献标识码：A 文章编号：1673-5811（2013）03-0173-01

摘要：综合评价方法是一种运用于多指标多总体同时进行定量评价和比较方法，又被称为多变量综合评价法。统计理论研究的深入，为药学研究提供了工具，近些年药学研究领域不断引入PCA、聚类分析等多种方法。本文简单介绍几种综合评价方法，然后分析在药学研究领域应用的几种方法。

关键词：综合评价方法 药学研究 多指标

一、药学研究中常用综合评价方法的分类

药学研究发展到今天，已经有了比较完整的分析方法，常见的综合评价方法有四种，即系统工程法、统计分析法、智能化方法和模糊数学法，这几种方法各有优缺点，不同的项目采用的方法不同，要根据实际需要选择分析方法。

（一）系统工程法

系统工程法只是一种概括的综述，实际上还可以细分为很多方法，比较常用的是关联矩阵法、综合评分法、Topsis法、功效函数法和层次分析法。这里简单介绍几种：关联矩阵法是通过确定评价对象和权重，来进一步确定各替代方案中相关评价项目的价值量，综合评分法则是将评价对象进行等级划分，然后给对象打分，这样确定处理依据。这两种方法算是比较简单的，操作方便，但是缺点也很明显，他们都是静态评定，无法排除一些干扰因素。Topsis法是基于归化后的原始数据矩阵，找到所有方案中的最优方案和最劣方案，然后让选中的某一方案和这两个方案比较。这种方法的优点是考虑到了参评指标的重要性，而且充分利用了数据，简单明了。但是其缺点就是受某一指标的影响很大，如果某个指标离散严重，那么很难达到预期效果。这里简单介绍这三种，其他方法不再累述。

（二）统计分析方法

统计分析方法包括主成分分析、因子分析、聚类分析、秩和比法和灰关联分析法。PCA是将多个指标转化为少数几个综合指标，而保持原指标大量信息的一种统计方法。因子分析是根据因素相关性大小将变量分组，使同一组内的变量相关性最大。上述两种方法的优点是均具有全面性、可比性和客观合理性。聚类分析通过计算对象或指标问的距离或相似系数，进行系统聚类，其优势在于可处理相关程度大的评价对象。上述3种方法的缺点均为需要大量的统计数据，不能反映客观发展水平。

（三）智能化方法

智能化方法其实就是利用人工神经网络技术，这是一种模拟人脑智能化处理问题的技术，主要是利用反向传播算法，学习和训练获取知识，并将这些信息存储在神经元的权值中，在遇到类似的问题时，通过联想相关信息，提取出评价对象的客观规律，进而对属性相同的对象进行评价。这种技术的网络自适应能力很高，具有可容错性，能够处理药学研究中非线性等大型复杂问题。不过目前的技术还不能做到很高的精度，而且系统需要大量的训练样本。

（四）模糊数学法

模糊数学法又叫做模糊综合评判法，是从多个指标对被评价事物隶属等级状况进行综合性评判的一种方法，这种方法将评价对象的变化区间进行划定，并且将事物所属的等级也进行划定，这样就能对事物的描述进行规范化，而且使得对事物的描述更加细致客观和深入。这种方法的优点是数学模型简单，很容易掌握和操作，对干扰因素多、层次明显的问题有较好的效果，在实际应用中可以得到全面合理的评判结果。其缺点是不能解决指标间相关性造成的信息重复问题，因此该方法还需要进一步改进。

二、综合评价方法在药学研究中的应用

（一）中药材的鉴定和质量评价

对于中药药材的质量评价一直是医药学界关注的重点，目前将有效成分或部位作为评价指标一直被沿用，但是这种方法的缺点已经比较明显，因此人们都在寻找一种更加科学合理的评价方法。一些学者提出按客观赋权法计算权重分配，采用Topsis法从可选的方案中寻找最优和最劣方案，找到评价对象与最优方案之间的差距，用两者之间的接近程度来衡量评价的优劣。由于这种方法以数据为依据，具有可量化的优点，避免了多指标描述的主观性，对药材的真伪和质量都有较好的检验效果。但是也不是所有的项目都适合这种方法，还是需要根据实际情况而来。

（二）药物代谢研究

药物开发过程中，了解药物体内代谢途径和对药物进行安全性评价是一个耗时冗长的过程。PCA是代谢组学研究中最常用的模式识别方法之一，在代谢组学中的主要应用是在样本代谢组的各代谢物中找出一种或几种组合，使之能代表整体代谢组数据所表达的信息。一些学者将PCA和核磁共振结合使用，利用这种方法来研究量下乌头碱急性毒性作用后大鼠尿样的代谢特征，这样从PCA图就可以非常直观的表示出时间、剂量等与毒性的关系。

（三）药物制备工艺的优化

在现在中药提取工艺优化中，设置多指标检测标准已经成为重要措施，但是对这些指标如何评价则成为了重要工作，也是提取工艺的关键步骤。而在综合评价中，确定个评价指标的权重系数又是科学合理评价的基础。在现在的中药提取工艺中，比较常用的综合评价方法是经验性权数法，这种方法对经验依赖很高，因此受到主观因素的影响就比较大。因此很多医药学者不断提出新的方法，其中AHP法是比较成功的，这种方法并没有抛弃经验权数法，而是对主观确定指标进行了细化的数学处理，使之较为客观和科学。这种方法也可以和基于指标相关性的指标权重确定法综合使用，其效果非常好。

（四）中药成分分析

中药的开发离不开中药成分的分析，而中药药效成分和微量金属元素的种类及含量是中药最主要的特征。目前中药成分分析用到的主要方法有PCA和聚类分析法。PCA是一种多元统计方法，这种方法可以将高维空间中的样本降维处理，然后投影到主成分空间中。这样就可以在不丢失信息的前提下选择较少的变量来代替较多变量，而且可以排除那些重叠的信息，进而可以实现样本分类聚集可视化，这样可以获取样本分类的原因。聚类分析顾名思义就是分类处理，将样本归类，找到同一类的相似和不同类的差异。一般情况下这两种方法会同时使用。

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