基于数据挖掘探析中医药治疗类风湿关节炎临床用药规律

李慧 赵永璐 徐薇 黄莉

【摘 要】 目的：基于數据挖掘方法总结中医药治疗类风湿关节炎的用药规律。方法：检索中国知网数据库（CNKI）、万方数据知识服务平台（Wangfang Data）中中医药治疗类风湿关节炎的文献，构建方药数据库，通过频次统计、系统聚类分析、关联规则分析、复杂网络分析进行研究。结果：共纳入方剂784首，所用药物358味，使用频次共计11671次，使用频数位于前10位的中药分别为甘草、桂枝、白芍、当归、黄芪、牛膝、防风、威灵仙、薏苡仁、白术，用药类别以补虚药、祛风湿药、解表药、活血化瘀药为主。中药药性主要为温性药，药味以甘为主，主归脾（胃）经。聚类分析得到15个中药组合。关联分析得到二项关联药物组合22项;三项关联药物组合26项;四项关联药物组合16项。复杂网络分析核心处方为：黄芪、桂枝、当归、白芍、甘草。结论：临床上治疗类风湿关节炎多以扶正祛邪为法，其中以补益肝脾肾三脏为主;同时根据风、寒、湿、瘀等病因辨证施治，分别采用活血祛瘀、化痰除湿、温阳散寒止痛等法。

【关键词】

类风湿关节炎;数据挖掘;关联规则;聚类分析;用药规律

【中图分类号】R259   【文献标志码】 A    【文章编号】1007-8517（2021）19-0007-06

Analysis of Clinical Medication Law of Traditional Chinese Medicine in the Treatment

of Rheumatoid Arthritis based on Data Mining

LI Hui ZHAO Yonglu XU Wei HUANG Li*

Anhui University of traditional Chinese medicine， Hefei 230038，China

Abstract：

Objective： To summarize the medication law of traditional Chinese medicine in the treatment of rheumatoid arthritis based on data mining. Methods： the literatures on the treatment of rheumatoid arthritis with traditional Chinese medicine in China knowledge network database （CNKI） and Wanfang Data knowledge service platform （Wangfang data） were searched， and the prescription database was constructed. The research was carried out through frequency statistics， system cluster analysis， association rule analysis and complex network analysis. Results： a total of 784 prescriptions were included， 358 drugs were used， and the frequency of use was 11671 times. The top 10 traditional Chinese medicines were licorice， Cinnamon Twig， white peony， angelica， astragalus， Achyranthes bidentata， Fangfeng， clematis， coix seed and Atractylodes macrocephala. The main types of drugs were tonifying deficiency， eliminating rheumatism， relieving surface and promoting blood circulation and removing blood stasis. The medicinal properties of traditional Chinese medicine are mainly warm drugs， with sweet taste and mainly returning to the spleen （stomach） meridian. 15 combinations of traditional Chinese medicine were obtained by cluster analysis. 22 drug combinations were obtained by correlation analysis; 26 combinations of three related drugs; There were 16 combinations of four related drugs. The core prescriptions of complex network analysis are： Astragalus membranaceus， Cinnamon Twig， Angelica sinensis， Paeonia alba and licorice. Conclusion： clinically， the treatment of rheumatoid arthritis is mostly to support the right and expel evil， especially to tonify the liver， spleen and kidney; At the same time， according to the etiology of wind， cold， dampness and blood stasis， the methods of promoting blood circulation and removing blood stasis， resolving phlegm and dehumidification， warming Yang， dispersing cold and relieving pain were adopted respectively.

Key words：Rheumatoid Arthritis; Data Mining; Association Rules; Cluster Analysis; Complex Metwork; Medication Law

类风湿关节炎（Rheumatoid arthritis，RA）是一种累及全身多系统的自身免疫性疾病，以对称性多关节炎为主要临床表现，患者可出现关节受累（如手、足、腕、踝等关节出现畸形、疼痛、晨僵等症状）及关节外的表现（如心包炎、心肌炎、胸膜炎、贫血等），严重影响患者生活质量。本病属于中医痹病范畴的尪痹，这一说法得到广泛认同。中医药治疗RA的辨证论治在临床实践中有其独特的疗效，并且能够改善疾病的预后、提高患者的生活质量等。本研究在收集众多临床名医处方的基础上，建立相应RA处方数据库，进而采用关联规则Apriori算法和复杂网络系统、系统聚类等数据挖掘方法，分析处方中药物的使用频数、高频药对、药物之间的聚类关系、关联规则、核心处方网络等，探讨中医药治疗RA的用药规律及特色。

1 资料与方法

1.1 资料来源 以“经验”OR“医案”AND“类风湿关节炎”为主题词，检索中国知网（CNKI）、中国生物医学文献数据库（CMB）等。手工检索了《中华中医药杂志》《中国实验方剂学》《中国中西医结合杂志》《北京中医药大学学报》《广州中医药大学学报》等核心期刊，浏览1990～2020年中医药治疗RA的文献共计5389篇，从中筛选出266篇论文，所选文献均为内服中药（除中成药）治疗RA的临床或验案研究，包括病案分析、专家经验等。

1.2 纳入与排除标准 纳入标准：①所选文献均为内服中药（除中成药）治疗RA的临床或验案研究;②治疗方法，方药组成完备;③治疗疗效确切，症状有明显改善;④每次复诊可作为新的处方收录;⑤包括病案分析、个案报道、专家经验等文献。排除标准：①处方数据不完整的文献;②重复发表的文献;③综述、干预措施不符合医疗规范的文献;④以针灸、贴敷、艾灸、药物熏蒸等其他治法治疗者;⑤对于使用同一首方剂取发表时间靠前者。

1.3 数据录入与数据规范化 依纳入标准与排除标准进行文献检索，共得到784首方药数据，将方药信息录入Excel建立RA方药数据库，一人录入，另一人完成数据核对，确保数据的完整性和准确性。依《中华人民共和国药典》[1]及十二五规划教材《中药学》[2]对中药名称进行统一，如将潼蒺藜归为沙苑子，仙灵脾归为淫羊藿等。对多个中药并称的现象，将其拆分录入，如桃红拆分为桃仁、红花等;对涉及道地药材（如“川朴”“川牛膝”）的描述、中药炮制方法的差异（如“炮山甲”“醋延胡索”），若影响功效较小者，规范为同种药名;若影响显著者则分别录入（如“生姜”“干姜”）。

1.4 统计学方法 ①频次统计分析：利用Excel 2016整理归纳数据，统计出药物频次、性味、归经等基本特征，归纳总结治法。②系统聚类分析：根据药物的变量特征归类，按照性质亲疏程度客观分类，将同一变量特征指标归为一类，并以树状图直观的显示出来。③关联规则分析：运用SPSS 18.0软件建模，采用软件内置 Apriori 算法对核心药物进行关联规则分析，挖掘RA处方中药物之间的配伍关系。④复杂网络分析：运用SPSS 18.0软件进行方药复杂网络分析，通过网络构建节点的聚集程度以分析出各药物关联关系及其强度。

2 结果

2.1 RA处方常用中药分析 共纳入方剂784首，所用药物共358味，使用频次共计11671次，根据上述中药分类标准，将高频药物进行分类，其中使用频次≥105的药物有36味，功效10类，治疗RA方剂中高频药物类别出现频次从高至低为补虚药、祛风湿药、解表药、活血化瘀药、清热药、利水渗湿药、化湿药、平肝熄风药、温里药、理气药。结果见表1。

2.2 RA处方药物性味归经 对使用频次≥105次的36味中药进行归经统计，以降序方式对应用频次进行排列，结果治疗RA的中药药性主要为温性药，其次为平、寒性药，药味主要为甘味，其次为辛、苦味，主要归脾（胃）经，其次归肝（胆）、肾（膀胱）经。具体分布见表2。

2.3 常用中药聚类分析 根据上述频数统计结果，选取使用频数≥97的高频中药，运用SPSS 18.0软件对40味高频中药进行聚类分析。聚类结果见表3，聚类情况树状图见图1，得到桃仁-红花、陈皮-丹参-木瓜、桑枝-忍冬藤等常用组合共15组。

2.4 常用中药关联规则分析 使用SPSS Modeler 18.0为数据挖掘工具，将RA处方常用药（使用频数≥97）进行关联规则分析，构建“数据源（Excel表）—过滤器—类型—Apriori算法—网络”的关联规则数据流：共挖掘到二项关联药物组合22项，三项关联药物组合26项，四项关联药物组合16项。按置信度由高到低排序，分别见表4、表5、表6。

2.5 复杂网络分析 运用SPSS 18.0对治疗RA的处方予以复杂网络分析，构建高频药物关联网状图，可认为联系紧密的节点是常用的中药配伍白芍、甘草、当归、黄芪、桂枝，RA关联核心处方的主要功效为益气温经、和血通痹。详见图2。

3 讨论

3.1 正虚不足致痹之本，养气血补肝肾以固本 尪痹的病因包括内因和外因。《灵枢·五变》有云：“粗理而肉不坚者，善病痹。”《素問·评热病论》曰：“正气存内……其气必虚。”指出正气亏虚、脏腑气血衰少是尪痹发生的根本原因，风寒湿热等外邪是其外在诱因[3]。外邪多乘虚而入，在人体气血不足，肝肾亏损时客于肌腠、经络等部位使气血闭阻。若正气不虚而抗邪有力，致使邪不得入，痹无以成。因此，扶正以祛邪为治痹之根本。

肝其充在筋，主藏血;肾藏精，主骨生髓。肝血不足，肾精亏虚，则经脉失于濡养，前者见筋脉拘急屈伸不利，后者见骨节作痛、畏寒肢冷，腰背酸痛。陈言在《三因极一病证方论》云：“内外表里所感，皆由脾气虚弱而湿邪乘而袭之。”脾虚化源不足，则肢体失于濡养，萎缩无力。本虚责之于后天失养，脾为“后天之本，气血生化之源”，脾主四肢肌肉，主运化水谷精微。是以正气亏虚，需从“补”着手，即“正气存内，邪不可干”。在治疗RA处方常用中药中补虚药居首位，以当归、黄芪、白术、杜仲、大枣等使用频率较高，其四气五味以温、甘为多，多归脾（胃）经。通过聚类分析得出，当归与黄芪、熟地黄关系密切，共奏益气补血活血，通经止痛之效。杜仲为补阳药，药性甘、温，归于肝肾经，可补肝肾、强筋骨。通过二项关联分析、聚类分析得知杜仲常与牛膝、桑寄生相伍，可增强补益肝肾之效。

3.2 痰浊瘀血重要因素，治宜健脾利湿活血祛瘀 《素问·痹论》曰：“病久入深，营卫之行涩，经络失于疏故不通。”据《血证论》记载： “血瘀积久，亦能化为痰水。”痹者闭也，气血不通，则血行不畅而为瘀;津液不行，则水湿停滞积为痰。叶天士《临证指南医案》亦云：“经以风寒湿三气合而为痹……混处经络。”创立了“久病入络”学说，证实了血瘀、痰浊是RA的发病原因。瘀血、痰浊为痹病病变过程中的病理产物，可闭阻经络，损伤筋骨，影响气血津液运行，使痹病加深加重[4]。脾虚是尪痹的发病基础，脾虚易生湿、痰、瘀。脾主运化，能运化水湿且散精以灌四旁营养全身。若脾虚湿盛，容易痰湿蕴结，最终湿邪痹阻，是引发尪痹的重要因素。“疼痛皆瘀血凝滞之故也”，故治疗上强调“通”。表1所得活血化瘀类药中牛膝、川芎、鸡血藤、红花等为常用破瘀高频药。破血类药物药性猛烈，走而不守，以虫类药居多，而程度较重，瘀血结聚入络者，常用土鳖虫、全蝎等[5]。同时，藤能入络，络能通脉，同时可引诸药达于四肢病所。聚类分析得，C1桃仁、红花，C2陈皮、丹参、木瓜，C3桑枝、忍冬藤，C6青风藤、鸡血藤、全蝎，C9白术、茯苓等组合共奏健脾祛湿，祛风活血通络之效。同时，藤类药与益气活血药黄芪、当归配伍使用可起补气、活血、通络而不伤正之效。

3.3 风寒湿邪致病之标，祛风除湿散寒治其标 导致尪痹的外邪主要有风邪、寒邪、湿邪。《儒门事亲》则认为：“痹病以湿热为源，风寒为兼，三气合而为痹。”风寒湿邪侵入机体，使肢体关节经络失和，发为尪痹，故见关节疼痛拘急[6]。风邪善行数变，若风邪偏盛，机体受累关节疼痛一般游走不定，并可累及多个关节。而湿邪侵入人体，留滞脏腑经络，最易阻遏阳气，使气机升降失常，经络阻滞不畅[7]。湿胜则肿，湿性重浊，痹病即成，往往迁延日久，反复发作，伤筋损骨，经年不愈。而湿性黏腻、停滞，所以其致尪痹往往缠绵难愈[8]。故治疗风湿热偏盛之尪痹时，往往加入活血祛瘀，化痰通络之品。通过药物二项关联得秦艽与川芎常相配伍，具有活血行气，祛风止痛的功效。秦艽为风药之润剂，具有祛风湿、清湿热、止痹痛的作用;川芎具有行气开郁、祛风燥湿、活血止痛作用。白术与茯苓这一药对健脾燥湿之功显著，白术和中益氣，健脾除湿，茯苓淡渗利小便，味甘性平。根据聚类与关联分析，C8苍术、黄柏、防己、薏苡仁能够清热健脾利湿，而苍术-黄柏，苍术-黄柏-薏苡仁等亦为常用中药组合;C13独活、羌活、防风、牛膝能够祛风除湿通络。

机体素虚，感受寒邪，导致肢体关节疼痛加剧，遇寒痛减。寒为阴邪，其性凝滞，善主收引，易阻气机，气机不通则痛[9]。“寒者阳气不足也，阳愈虚则寒愈甚”，基于这一认识，当温阳散寒，此所谓“益水之源，以消阴翳”。“痛则不通，通则不痛”是中医学对疼痛机制的基本认识。轻证用麻黄、桂枝、细辛等，重证用附子、川乌等[10]。桂枝以发汗解肌、温经通阳化气见长。正如《金匮要略心典》：“寒湿之邪，非麻黄、乌头不能去。”附子乃大辛大热之品，主入心、肾、脾经，最善温肾气、补元阳、祛寒湿、除痼冷，为温里回阳、救逆固脱之要药[11]。其气味俱厚，走而不守，《本草经读》记载：附子“火性迅速，无处不到”，可上助心阳通脉，中温脾阳健运，下补肾阳益火[12]。合麻黄、细辛、防风为麻黄附子细辛汤的组成部分，为祛风散寒止痛的常用配伍。复杂网络分析图中可得黄芪、桂枝、白芍为黄芪桂枝五物汤的重要组成部分，具有益气温经，和血通痹之功。聚类分析中C15桂枝、白芍、甘草三者能够调和营卫，关联分析中桂枝、附子、白芍、细辛等常相配伍，具有祛风散寒止痛之效。

尪痹一病，每多邪气夹杂，虚实互参，病情较为复杂。本研究运用数据挖掘方法，通过对中医药治疗RA的处方进行探究，治疗上多先扶正祛邪，用药多为甘温之品，多入脾（胃）经，如甘草、白芍、当归、黄芪等。RA多由风寒湿之邪作祟，故常配伍活血化瘀、祛风除湿、温阳散寒之类，为其临床用药提供了参考和启示，以期在RA的治疗上取得进展。

参考文献

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（收稿日期：2021-02-25 编辑：刘斌）