应用中医传承辅助系统分析癌痛内服方剂的组方规律

李晓斌，隋 鑫，喻 明，王华伟，王文萍

(辽宁中医药大学附属医院，沈阳 110032)

方剂是中医临床治疗经验的有效载体，分析古代方剂的用药规律，对中医药学术继承与创新具有重要意义［1，2］。中国中医科学院中药研究所采用改进的互信息法［3］、复杂系统熵聚类［4，5］、无监督的熵层次聚类［6］等数据挖掘方法，进行中药组方规律分析和处方发现，在探索古方用药规律中发挥了重要作用。

为便于应用以上数据挖掘方法，中国中医科学院中药研究所课题组开发了中医传承辅助系统软件。该软件具有“数据录入-数据管理-数据查询-数据分析-网络可视化展示”等功能，实现了临床病案信息、疾病信息、证候信息、中药信息、方剂信息等数据的管理、检索、分析等功能，可用于名老中医经验继承、临床医师个体经验总结、方剂组方规律分析及新药处方发现等领域。本文基于中医传承辅助系统对“辽宁中医药大学癌痛Access数据库”中治疗癌痛的内服方剂用药规律进行系统分析，探索癌痛用药组方规律，寻找癌痛治疗新处方。

1 资料与方法

1.1 处方来源

“辽宁中医药大学癌痛Access数据库”是为了研究分析癌性疼痛中医内治用药规律而收录重庆维普中文数据库、中国知网数据库、万方数据库近20年(1989～2009)的癌性疼痛中医内治文献所建立的数据库。

1.2 处方筛选

我们将“辽宁中医药大学癌痛Access数据库”与“中医辅助传承系统”结合起来，从“辽宁中医药大学癌痛Access数据库”1989-2009年共2310篇［7］治疗癌痛的文章中，提取应用中药疗法或中西医结合疗法治疗癌痛并具有明确药物组成的方剂共256个，其中外治疗法治疗癌痛方剂105个，内服疗法治疗癌痛方剂151个，录入中医传承辅助系统，在其中添加中医病名“癌病［8］”，方剂功效“抑制癌痛-内服”，方剂主治“癌痛”，实现方剂分析中多方位查找功能。

1.3 处方的录入与核对

将上述筛选的方剂由专人录入中医传承辅助系统，再由双人负责录入数据源的审核，以确保数据源的准确。录入方剂药物时，统一中药名称，例如将七叶一枝花、蚤休、重楼统一成重楼;川军和大黄统一成大黄等，同时，添加中医传承辅助系统中缺少的一些中药，如八月札、雪上一支蒿等少数蒙药。

1.4 数据分析

通过“中医传承辅助系统”中“数据分析”模块中“方剂分析”功能，进行组方规律分析。

第一步查询在中医疾病查询项中查询“癌病”或在方剂功效查询项中查询“抑制癌痛-内服”，将治疗癌痛的方剂提取出来(如图1所示)。

图1 方剂分析数据查询界面

第二步药物频次统计。将各方剂中每味药物的出现频次按照由大到小排序，并以Excel文件形式导出。

第三步组方分析。首先进行聚类分析(核心算法包括改进的互信息法、复杂系统熵聚类)，在聚类分析前，选择合适的关系系数和惩罚系数;然后点击提取组合按钮，发现新方(核心算法是无监督的熵层次聚类)并可以实现网络可视化展示，如图2所示。

图2 组方分析界面

2 结果

2.1 用药频次分析

表1显示，对“辽宁中医药大学癌痛 Access数据库”中治疗癌痛的151个内服方剂包含的305种药物进行“频次统计”，可得到治疗癌痛药物频次从高到低的排序。使用频次≥5的药物有80味。

2.2 药物关联度分析

表1 癌痛内服方剂中使用频次≥5的药物

2.2.1 基于改进的互信息法的药物关联度分析 表2显示，根据本次治疗癌痛内服方剂数量、结合经验判断和不同参数提取出数据的预读，选择相关系数(correlation)为 10，惩罚系数(penalty)为5，进行聚类分析，得到治疗癌痛内服方剂中305味中药两两之间的关联度，选出其中38对关联度较高的药对(关联系数≥0.018)进行列表。

2.2.2 基于关联规则分析的癌病内服方剂组方规律分析 表3、4显示，应用关联规则挖掘方法，将软件支持度设置为“8”(≥5.3%，表示至少有8首在方剂中出现)，得到常用药对72个，核心组合11个。

2.3 基于复杂系统熵聚类的核心组合分析

表5显示，以改进的互信息法的分析结果为基础，按照相关系数与惩罚系数的约束，基于复杂系统熵聚类，演化出3～4味药的核心组合，共计69个。

2.4 基于无监督的熵层次聚类的新处方分析

表6、7显示，在以上核心组合提取的基础上，点击系统中“提取组合”按钮，通过无监督的熵层次聚类算法，有40个核心组合可以进一步聚类，得到20个新处方。

表7显示，基于熵层次聚类，将表6中的核心组合进一步组合，形成治疗癌痛的内服新方。

3 讨论

表2 基于改进的互信息法的药物关联度分析结果

表3 癌病内服方剂中常用药对(支持度≥5.3%)

表4 癌病内服方剂中核心组合(支持度≥5.3%)

通过应用中医传承辅助系统对辽宁中医药大学癌痛Access数据库中151个方剂进行组方规律分析，确定了癌痛处方中药物使用的频次，最终得到治疗癌痛内服新处方20个。从常用中药饮片应用情况来看，活血化瘀止痛药在其中占据较大比例，前10味中药饮片中有6味为活血化瘀止痛药，符合中医“通则不痛、痛则不通”的病机理论，其次应用频次较高的是补益药，这与肿瘤日久耗伤机体正气有关，补益药的应用与中医治病强调扶正祛邪的主导思想是相符的。

同时采用软件集成的改进互信息法、复杂系统熵聚类、无监督的熵层次聚类等无监督数据挖掘方法，得到癌痛内服新处方20个，这20个处方组合功效大致可分为补益气血、行气化痰、活血化瘀等几类。但核心组合及新处方的临床价值尚需要通过临床应用及医生实践经验等进一步评判。在临床实践

中，首先要确认病情的轻重缓急，按照急者治其标，缓者治其本和标本同治的原则进行治疗。再按照上述新处方的组合方式选药配方，配伍时要注意方剂的整体平衡性，每味药量根据中药学和癌痛患者的具体情况而定，使得全方药性和病证性质相互平衡，逐渐形成一系列有序的经过临床实践检验的治疗癌痛的中药新处方。

表5 基于复杂系统熵聚类的治疗癌痛内服方剂的核心组合

表6 用于内服新方聚类的核心组合

表7 基于熵层次聚类的治疗癌痛内服新处方

中医传承辅助系统分析软件的应用为方剂组方规律分析提供了有益的尝试。该方法强调药物相关性分析，可以提取低频次高相关的药物组合，更适合隐形经验的挖掘与发现，为中医学术传承提供了有力的工具。按照上述优选中药和优化中药的组合方剂，只有通过临床反复严格的验证，在与成方的对比治疗中取得了更好的疗效，才能说是成功的原创方剂。研究原创方剂的中药组方规律，创立优选中药和优化有序中药组合的立方之法，能够推动方剂学的发展，丰富中药制方理论，有利于创立疗效更好的新方剂。

［1］ 杨洪军，李健，卢朋，等.基于中医传承辅助系统的治疗肺痈方剂组方规律分析［J］.中国实验方剂学杂志，2012，18(2):254-257.

［2］ 王文萍，喻明.癌性疼痛外治中药应用规律的研究［J］.辽宁中医杂志，2011，38(8):2856-2858.

［3］ 杨洪军，赵亚丽，唐仕欢，等.基于熵方法分析中风病方剂中药物之间的关联度［J］.中国中医基础医学杂志，2005，11(9):706-709.

［4］ 唐仕欢，陈建新，杨洪军，等.基于复杂系统熵聚类方法的中药新药处方发现研究思路［J］.世界科学技术-中医药现代化，2009，11(2):225-228.

［5］ 陈建新.中医证候的复杂系统建模及其与疾病的相关性研究［D］.中国科学院研究生院，2008.

［6］ Hongjun Yang，Jianxin Chen，Shihuan Tang，etc:New drug R＆D of Traditional Chinese Medicine-Role of data mining approaches［J］.J biological systems，17(3):1-19.

［7］ 王文萍，喻明，刘静，等.Access癌痛临床文献研究数据库的构建与应用［J］.中国疼痛医学杂志，2011，17(5):312-313.

［8］ 周仲瑛.中医内科学/供中医类专业用(普通高等教育“十一五”国家级规划教材)［M］.北京:中国中医药出版社，2008:1.