基于关联规则与熵聚类的化瘀类中成药组方规律研究

吴嘉瑞　金燕萍　张　冰　张　月　周　唯北京中医药大学中药学院，北京100012

基于关联规则与熵聚类的化瘀类中成药组方规律研究

吴嘉瑞金燕萍张冰张月周唯
北京中医药大学中药学院，北京100012

目的探讨常用化瘀类中成药的组方规律。方法收录《新编国家中成药》中的化瘀类中成药处方，采用关联规则apriori算法和复杂系统熵聚类等方法，确定处方中药物的使用频次及药物之间的关联规则等。结果高频次药物包括丹参、红花、当归、川芎、三七等；高频次药物组合包括“没药，乳香”、“当归，红花”、“川芎，当归”等；置信度较高的关联规则包括“当归，没药→乳香”、“乳香→没药”等。结论处方用药中除常见的化瘀类中药外，尚包括具有补血益气作用的部分补益药、清热凉血药及其他类药物。

化瘀药；关联规则；熵聚类

中医理论认为“瘀”为“积血”，“瘀证”为“积血之病”［1］。而瘀血的形成多由于气滞或血虚使得血行不畅和凝滞，也有因外伤及其他原因造成的内出血不能消散和排出，也有因寒在血脉、血凝而成，而瘀血形成后又反过来影响全身气血运行［2-4］。化瘀药依据其特点与临床应用的不同，又有化瘀调经药，如丹参、红花、益母草等，主治血行不畅所致的月经不调，痛经等；化瘀散结药，如莪术、三棱等，主要适用于跌打损伤、瘀肿疼痛、骨折筋损、金疮出血等伤科疾患；化瘀止痛药，如土鳖虫、骨碎补、血竭等，主治瘀血时间长、程度重的癥瘕积聚，多配伍行气药或攻下药共同使用；化瘀止血药，如沉香、延胡索等，主治气血瘀滞所致的各种痛证。化瘀类中成药种类较多，除上述常见的活血止痛、活血疗伤外，还有诸多其他类别药物，如化瘀解毒、化瘀通络等，而其配伍规律值得深入探讨。本研究收集《新编国家中成药》中的化瘀类中成药处方，在构建数据库的基础上，应用关联规则和熵聚类算法进行处方用药规律的研究。

1　资料与方法

1.1处方来源与筛选

本研究以《新编国家中成药》（第2版）［5］为来源，共筛选出化瘀药处方393首。

1.2分析软件

“中医传承辅助系统（V2.0）”软件［6］由中国中医科学院中药研究所提供。该软件集“数据录入、数据管理、数据查询、数据分析、网络可视化展示”为一体，可以有效实现病案、疾病、证候、中药、方剂、四诊等信息的管理、查询、综合分析等功能，可用于方剂组方规律分析及新药处方发现等领域［7-10］。

1.3处方的录入与核对

将筛选后的处方录入“中医传承辅助系统（V2.0）”，录入完成后，由双人负责数据的审核，以确保数据的准确性。

1.4数据分析

1.4.1频次统计分析将化瘀方剂中每味药的出现频次从大到小排序，并将“频次统计”结果导出。

1.4.2组方规律分析经过预实验，确定在支持度个数为30、置信度≥0.6条件下开展研究，按药物组合出现频次从大到小的顺序进行排序，利用软件中“规则分析”功能运算关联规则。

1.4.3新方分析在相关度为8、惩罚度为4的条件下，应用改进的互信息法和复杂系统熵聚类方法发现核心组合与新组方，并实现网络可视化展示。

2　结果

2.1用药频次

将药物按使用频次从高到低进行排序，前三位分别是丹参、红花和当归，频次前30位的药物情况见表1。

表1　处方中使用频次前30位的药物情况表

2.2基于关联规则的组方规律分析?

按照药物组合出现频次由高到低排序，前3位分别是“没药，乳香”、“当归，红花”、“川芎，当归”，出现频次30次以上的药物组合见表2。在支持度个数为30、置信度≥0.6条件下，分析所得药对的用药规则，结果见表3，关联规则见图1。

表2　处方中高频次药物组合情况

表3　处方中药物组合关联规则（置信度≥0.6）

图1　支持度个数为30、置信度≥0.6条件下的关联规则网络展示图

2.3基于熵聚类的方剂组方规律分析

2.3.1基于改进的互信息法的药物间关联度分析依据处方数量，结合经验判断和不同参数提取数据的预读，设置相关度为8，惩罚度为4，进行聚类分析，得到处方中两两药物间的关联度，将关联系数0.02以上的药对列表，见表4。

表4　基于改进的互信息法的药物间关联度分析

2.3.2基于复杂系统熵聚类的药物核心组合与新处方分析以改进的互信息法的药物间关联度分析结果为基础，按照相关度与惩罚度约束，基于复杂系统熵聚类，演化出3～4味药物核心组合，具体见表5。在核心组合提取的基础上，运用无监督熵层次聚类算法，得到12个新处方，具体见表6。

表5　基于复杂系统熵聚类的药物核心组合

表6　基于熵层次聚类的新处方

3　讨论

本研究应用关联规则和聚类算法系统分析了《新编国家中成药》中化瘀类中成药的用药规律。以下结合研究结果，对处方中高频次药物进行分析。丹参是出现频次最高的单味中药，其味苦，性微寒，归心、心包、肝经，功能活血调经，祛瘀止痛，有“一味丹参散，功同四物汤”之说，既能祛瘀生新而不伤正，善调经水，为妇科调经常用药；又善行血脉，广泛应用于各种瘀血病症；还能凉血消痈，常配伍清热解毒药用于热毒瘀阻引起的疮痈肿毒，兼有除烦安神，活血养血以安定神志。红花出现频次仅次于丹参，其味辛性温，归心肝经，有活血通经，祛瘀止痛之效。其辛散温通，是妇产科瘀血病证的常用药。当归味甘辛，性温，归肝心脾经，具有补血调经，活血止痛的功效。其甘温质润，长于补血，为补血之圣药；且能活血调经止痛，常与补血调经药同用，如四物汤，既为补血之要剂，又为妇科调经的基础方；兼其辛行温通，为活血行瘀之要药。川芎辛温，功能活血行气，祛风止痛。其辛温香窜，一往直前，走而不守，能上达头癫，下达血海，外彻皮毛，旁通四肢，为血中之气药，为各类血瘀证要药，又为各类头痛要药。三七味甘微苦，性温，既长于止血又善于化瘀，有止血而不留瘀、化瘀不伤正的特点，为血证良药，又为活血消肿止痛要药。

本研究所得的药物间关联规则有助于分析药物间的关联程度，如“当归，没药→乳香”（置信度为0.9706）含义为，处方中有当归、没药时，有乳香的概率为97.06%；“当归，红花，乳香→没药”（置信度为0.9615）含义为，处方中有当归、红花、乳香时，有没药的概率为96.15%；“乳香→没药”（置信度为0.9194）含义为，处方中有乳香时，有没药的概率为91.94%。又如关联规则网络图中共12味药物，以血府逐瘀汤中川芎、桃仁、红花、赤芍、当归为主要药物进行加减，根据病性的寒热虚实而酌配相应的药物。可见中成药处方中高关联度药物组合与中医经典名方的一致性，这也在一定程度上体现了中医理论的传承与延续。

再者本研究应用复杂系统熵聚类方法得出的新处方不乏启迪意义，如“血竭，没药，冰片，乳香，骨碎补，续断”的配伍处方，血竭散瘀止痛；乳香活血活血行气止痛，与没药相须为用；冰片清热止痛消肿；骨碎补活血散瘀，入肾治骨；续断补肝肾而疗伤。诸药合用既能活血化瘀止痛，又可补肝肾，行血脉。且这几味中药多归肝经，唐代医家王冰说：“肝藏血，心行之，人动则血运行于诸经，人静则血归于肝脏。”故中医学称“肝为血海”。由此可知肝藏血的功能对防止出血、制约和涵养肝阳及妇女月经的调节等意义重大。

综上所述，本研究应用数据挖掘方法对《新编国家中成药》中的化瘀类处方用药规律进行研究，获得［参考文献］

了传统统计学研究未获得的新知识、新信息，为化瘀类处方的深入挖掘和组方规律探寻提供了参考。当然，应用关联规则和熵聚类研究得的组方规则等还需进一步临床验证，数据挖掘方法亦有其局限性，需结合中医药理论与实践综合分析、评价［11-13］。

［1］高冲，刘璐，胡爱菊，等.活血化瘀中药的药理作用研究进展［J］.药物评价研究，2013，36（1）：64-68.

［2］吴世君.活血化瘀类中成药的合理使用［J］.海峡药学，2013，25（1）：235-237.

［3］唐仕欢，陈建新，杨洪军，等.证-熵-方——中医药研究的新领域［J］.中国中医基础医学杂志，2010，16（4）：267-270.

［4］唐仕欢，杨洪军.中医组方用药规律研究进展述评［J］.中国实验方剂学杂志，2013，19（5）：359-363.

［5］宋民宪，杨明.新编国家中成药［M］.2版.北京：人民卫生出版社，2011.

［6］卢朋，李健，唐仕欢，等.中医传承辅助系统软件开发与应用［J］.中国实验方剂学杂志，2012，18（9）：1-4.

［7］杨洪军，赵亚丽，唐仕欢，等.基于熵方法分析中风病处方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.

［8］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.

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［12］卢笑晖，单崎玮.基于中医传承辅助平台分析卢尚岭教授治疗头风病用药经验［J］.中国实验方剂学杂志，2012，18（9）：5.

［13］吴嘉瑞，郭位先，张冰，等.基于数据挖掘的国医大师颜正华含陈皮处方用药规律研究［J］.中国中药杂志，2014，39（4）：618-622.

Analysis on com position rules of stasis-resolving Chinese patent drugs based on association rules and entropy clustering

WU Jiarui JIN Yanping ZHANG Bing ZHANG Yue ZHOUWei
TCM College，Beijing University of Chinese Medicine，Beijing 100012，China

Objective To investigate composition rules of stasis-resolving Chinese patent drugs.M ethods The prescriptions of stasis-resolving Chinese patent drugs in The New National Chinese Patent Drugs were collected to build a database.Themethods of association rules with apriori algorithm and complex system entropy clustering were used to achieve the frequency ofmedicines and association rules between drugs.Resu lts The data-mining results indicated that in the prescriptions of stasis-resolving Chinese patent drugs，the most frequency used drugs were Salvia miltiorrhiza，Carthamus tinctorius，Angelica sinensis，Ligusticum wallichii，Panax notoginseng，and so on.The most frequently drug combinationswere“myrrh，libanotus”，“Angelica sinensis，Carthamus tinctorius”，“Ligusticum wallichii，Angelica sinensis”and so on.The drugs with a high degree confidence coefficient of association rules included“Angelica sinensis，myrrh→libanotus”，“libanotus→myrrh”.Conclusion From the analysis above，we can find that in the prescriptions of Chinese patent drugs，there are not only stasis-resolving drugs，but also part tonic with blood and Qi，heat clearing drug and other drugs.

Stasis-resolving drug；Association rules；Entropy clustering

R289.5

A

1673-7210（2015）05（a）-0117-04

2015-01-12本文编辑：张瑜杰）

国家科技支撑计划课题（2007BAI10B01）；北京市中医药科技项目（JJ-2010-70）；北京中医药大学大学生科研项目质量工程项目（BJGJ1420）；北京中医药大学与北京灸道堂中医研究院横向合作课题。

吴嘉瑞，博士，副教授，硕士研究生导师，从事临床中药学研究。