基于文本挖掘技术探讨3种关节性疾病的“异病同证”基础*

展俊平，孟庆良，孟婉婷，谷慧敏，左瑞庭，马俊福，苗喜云，范 围

(1.河南中医药大学第二附属医院，河南 郑州 450002； 2.河南中医药大学，河南 郑州 450046)

证候分类是中医学的基础理论，是对不同个体整体功能状态进行分类的一种方法，是中医临床诊断、治疗的主要依据[1]。辨证论治的过程是为了据证立法，由法定方，使方剂具有明确的适应证[2-3]，提高临床疗效。“异病同证”是证候分类的代表性理论，是对不同疾病人群再分类的指导原则，与西医学诊断疾病具有不同的维度，这种精细化的分类对提高临床诊疗的精准度举足轻重[4]。如患有同一种疾病的患者，根据证候分类原则分成不同的证候群，接受不同的治疗；同样，不同疾病的患者，由于临床表现相近而被辨证为相同证候，接受相同或相似的治疗方案[5]，这就是所谓的“异病同证”。“异病同证”中的因素有病和证，所以如何在疾病分类和证候分类中取得联系是需要解决的关键问题。

病证结合是中医临床诊疗的常用模式，是证候分类研究比较现实的基础运用[6- 7]。本文选择中医代表性理论“异病同证”作为切入点，运用文本挖掘技术，对于临床上典型关节性疾病(类风湿关节炎、骨性关节炎、强直性脊柱炎)的中医证候结果进行分析，找出其基本证候的要素规律，并开展不同维度的对比分析，初步探讨异病同证的基础。

1 材料与方法

1.1 文本数据收集

文本数据的收集来自中国生物医学文献服务系统(英文全称：Chinese BioMedical Literature Database，简称CBM，网址http：//sinomed.cintcm.ac.cn/index.jsp)，分别以“类风湿关节炎”“骨性关节炎”“强直性脊柱炎”为检索关键词进行检索，其结果中出现了相关文献数、款目词、主题词、合并分别得到文献26 492，12 998，16 969篇(检索日期：2017年9月26日)，依次下载文献信息并保存。

1.2 文本数据处理

首先按照下载的先后顺序，把从CBM下载的文本数据合并到一个平面文件(后缀为txt)中，并以ANSI编码进行保存。然后对下载的数据结果进行信息提取(文本挖掘提取工具-软件著作权，软著登字第0261882号，登记号2010SR073409)，并将结果格式化后保存到大型关系型数据库(Microsoft SQL Server 2008 R2，以下简称SQL)中[8]。针对初步提取出来的数据，采用噪音结果构建算法进行清洗[9]。对清洗结束后的数据按照文献中出现的关键词次数计算一维频数，或根据共同出现的原则计算二维关系频数，进而抽出高频的关键词对，用软件进行可视化处理[10]，生成关键词网络图，然后结合相关中医学知识进行解析。如发现不合理的噪音结果，通过再次人工阅读，即回溯结果相关的原文献数据集，增加规则进行降噪，使数据更客观。

1.3 数据的可视化呈现

清洗完毕后的数据采取数据切片分层的形式，一维结果按照频次的高低单独以文字形式列出，二维频次结果(即数据结果中出现的两两之间的关系分析)用Cytoscape 3.5软件进行可视化处理。文本中形成的二维网络图笔者采用了图形大小以及连线的宽窄来展示，关联越多的要素，其在图形中的显示面积越大，连线越宽，其在相关文献中出现的频次越高。

2 结 果

2.1 类风湿关节炎证候文本挖掘结果

结果共提取到345个相关证型，根据前述相关证型的文献篇数多少以频次大小的形式依照顺序体现，即篇数=频次。采用频次切片方式选择频数较高的前10个列出(括号内为文献篇数，以下同)，痰瘀互结证(108)、肝肾阴虚证(105)、寒热错杂证(100)、风寒湿痹证(98)、肝肾亏虚证(74)、寒湿阻络证(56)、痰瘀痹阻证(53)、风湿热痹证(51)、气血亏虚证(49)、湿热阻络证(47)。进而构建类风湿关节炎证候两两之间的关系网络图(图1)：共提取到126项证候组合，根据权重高低选择前20%(即证候组合频次>11)参与构建网络图。肝肾阴虚证、寒热错杂证、风寒湿痹证的圆圈较大，代表其相关的文献频次较高，其他证候的频次偏低。风寒湿痹证与风湿热痹证的相关度较高，频数为31。

注：圆圈越大，代表其相关的文献频次越高；证型间相关度越高，连线越粗图1 类风湿关节炎证候网络图

2.2 骨性关节炎证候文本挖掘结果

结果共提取到46个相关证型，采取频次切片形式选择频数较高的前10个列出，肝肾亏虚证(124)、阳虚寒凝证(54)、风寒湿痹证(45)、肝肾阴虚证(41)、瘀血阻滞证(31)、肾虚血瘀证(25)、寒湿阻络证(21)、瘀血阻络证(17)、肾虚髓亏证(15)、气血两虚证(11)。证候组合共有123项，为保持均衡，仍选前20%(频次>6)的参与构建网络图(图2)。肝肾亏虚证与气滞血瘀证、风寒湿痹证的显示度较高，阳虚寒凝证与肾虚髓亏证在关联结果中的相关度比较高，频数为21。

图2 骨性关节炎证候网络图

2.3 强直性脊柱炎证候文本挖掘结果

结果共提取到80个相关证型，同上选择前10个列出，肝肾亏虚证(36)、肝肾阴虚证(32)、风寒湿痹证(14)、瘀血阻络证(11)、气血两虚证(10)、痰瘀互结证(10)、痰瘀痹阻证(10)、肾虚血瘀证(8)、风湿热痹证(7)、湿热阻络证(6)。结果提取到的154项证候组合中选取前20%(频次>3的证候组合)参与构建的网络图(图3)。肝肾阴虚证、风寒湿痹证、瘀血阻络证、肝肾亏虚证的显示度较高。肝肾亏虚证与肝肾阴虚证相关度较高，频数为6。

图3 强直性脊柱炎证候网络图

3 讨 论

类风湿关节炎、强直性脊柱炎、骨性关节炎是3种临床典型的关节性疾病，西医学诊断相对明确，在中医理论认识中均属“痹证”范畴。痹证的临床主要表现为周身关节或肌肉的疼痛、肿胀、灼热、麻木酸胀或活动受限，中医理论认为：其发病分为内因和外因，内因是正气不足，阴阳失衡所致；外因是由于外邪(风、寒、湿、燥、热)侵犯机体，留于关节，注于经络，导致经络不通，血脉瘀阻，周身关节气血痹阻所致[11]。历代诸多医家对其治疗亦各有见地，总则以扶正祛邪、平衡阴阳为主，贯穿于祛风通络、散寒除湿、清热散结等法[12]。

本文重点从3种临床典型的关节性疾病的证候分布规律来分析，中医辨证论治过程中因疾病不同而表现出的不同病理形态可能在同一证型中[13]，或者不同疾病本身发展过程中出现的病因、病位、病势、病性的相近是异病同证理论的基础[14]。从挖掘结果来看，3种关节炎具有共同的病机、重叠的证候分型，如“肝肾阴虚证”“肝肾亏虚证”“肝肾阴虚证”“痰瘀互结证”等均可见于3种疾病之中，因此这3种疾病可以作为“异病同证”理论的案例。

“异病同证”中的“证”在病机基本相似的情况下，如果构成证候的主次症或兼症不同，所处的地位也不相同[15]，如果不辨证分析治疗，其疗效结果必然也是参差有别的。所以，在临床实践中“异病同证”的理论可以解决其共性；但需要重视更细微的病机变化，进行选择性的治疗。

在“异病同证”的研究中，除其本身的研究，更多的需要融合多学科、多技术的支持，如数据挖掘、生物信息学等[16]。中医学理论的产生源自临床经验总结的升华，因此，利用现代技术进行总结是中医证候深入研究的重要内容。文本挖掘(Text Mining)综合了计算机、数学的理论基础，在生物信息、医药以及其他行业的文献研究中发挥了举足轻重的作用[17]，是目前大数据时代背景下，在交叉学科研究中发现知识关联的运用较为广泛的技术。本文选取高频数的参与网络关系图的构建，展示了临床上常见疾病的的典型证候，较为直接且客观的反映了临床研究的现状。

4 参考文献

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