基于数据挖掘探讨姜良铎教授治疗肺部结节的用药规律

刘涓 郭宙 薛丹

摘  要：目的  利用數据挖掘技术探索归纳姜良铎教授治疗肺部结节用药特点及方剂配伍规律。方法  收集2010年1月～2020年7月姜良铎教授治疗肺部结节病的有效病例方剂238首录入数据库，采用R语言及Python语言作为数据挖掘工具，对用药及性味归经等数据进行关联性研究，通过层次聚类挖掘核心处方。结果  筛选处方238首，分析确定药物使用频次、药物之间的关联规则，用药频率>40%的中药有10味，常用的药物关联组合为1个核心药物加2组药物，处方以苦味药为主，以肝经作为主要归经的关联用药规律。聚类得出核心处方为黄芩加葛根汤去甘草加石膏、枳实、枳壳，并常辅以活血化瘀、清热化痰、软坚散结之药。结论  姜良铎教授在肺部结节的治疗过程中，方剂配伍常以理气活血、软坚散结、清热化痰等中药组合为主，重视肝、脾、大肠、心、胃等与肺的关联，喜用辛苦、苦温、甘寒之药。

关键词：肺部结节;方药规律;R语言;关联分析;层次聚类

中图分类号：R249文献标识码：A文章编号：1009-8011（2022）-6-000-05

Discussion on Medication Rules of Professor Jiang Liangduos Formulas for Pulmonary Nodules Based on Data Mining

LIU Juan1  GUO Zhou2  XUE Dan1*

（1.Prevention and Treatment Center， Dongzhimen Hospital， Beijing University of Chinese Medicine， Beijing 100700， China;

2.Department of Internal Medicine， Changping District Hospital of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine， Beijing 102208， China）

Abstract：Objective To analyze Professor Jiang Liangduos medication characteristics and prescription compatibility in the treatment of pulmonary nodules. Methods The effective prescriptions of Professor Jiang Liangduo in the treatment of pulmonary sarcoidosis were collected and entered into the database. R language and python language were used as data mining tools to study the correlation between the data of herbsuse， sex， taste and meridian tropism. Results 238 prescriptions were screened， and the frequency of herbs use and the association rules between herbs were analyzed and determined. There were 10 kinds of traditional Chinese medicine with more than 40% frequency in herbs use. The commonly herbs-associated combination consisted of one core herb and two other groups. The main prescription was bitter herbs， and the main channel was liver. Cluster analysis showed that the core prescription was Scutellaria plus Gegen decoction， minus licorice plus gypsum， Fructus aurantii， Fructus aurantii， often with herbs of promoting blood circulation and removing blood stasis， clearing heat and resolving phlegm， softening hard and dispersing knot. Conclusion In the treatment of pulmonary nodules， Professor Jiang Liangduos prescriptions are mainly composed of traditional Chinese medicine， such as regulating qi and activating blood circulation， softening hard and dispersing knot， clearing heat and resolving phlegm. Great importance was attached  to the relationship between liver， spleen， large intestine， heart， stomach and lung， and likes to use hard， bitter， warm and sweet cold medicines.

Keywords： pulmonary nodule; prescription law; R language; correlation analysis; hierarchical clustering

肺部结节是指肺内直径≤3 cm的类圆形或不规则形病灶，影像学表现为密度增高的阴影，边界清晰或不清晰的病灶[1]。随着影像学技术的发展，尤其是螺旋CT的普及，大部分无症状人群在体检中发现肺部结节，文献显示健康人群进行肺CT检查肺部结节的检出率高达14.0%～35.5%[2]。由于肺部结节与肺癌有一定的相关性，经常给患者带来极大的心理压力。在治疗上，西医以定期复查肺CT以及随访评估为主，高度疑似为恶性者再进行手术切除。中医可在早期进行干预，但由于当时患者一般无临床症状，也给中医传统辨证论治体系带来了挑战。

姜良铎教授是国家级名老中医，中医临证五十余年，临床造诣深厚，总结出“从态论治”的辨治体系及“疏利三焦”的

辨治大法，在呼吸系统疾病、消化系统疾病、肿瘤及内科疑难病的诊治方面有丰富的临床经验且疗效显著。近年来，姜良铎教授在门诊治疗了大量的肺部结节患者，从状态论治，认为肺内结节的基本病机是肺气亏虚、气滞湿停、痰瘀邪阻、凝滞化结[3]，根据肺部结节病因病机结合患者状态治疗取得了良好的临床疗效[4]。本研究以2010年1月～2020年7月间姜良铎教授门诊治疗肺部结节的处方为研究对象，采用关联分析、层次聚类等数据挖掘的方法对药物、性味、歸经、组方等进行分析，总结探讨姜良铎教授治疗肺部结节病的用药规律。

1  资料与方法

1.1  资料来源

病例资料均来源于2010年1月～2020年7月姜良铎教授在北京中医药大学东直门医院门诊收治的肺部结节病的临床病例。

1.2  纳入与排除标准

纳入标准：①以螺旋CT的影像学资料为诊断依据[5]，对肺部结节位置、大小、形状、密度、边缘及内部特征等信息，根据肺部结节诊治中国专家共识推荐[6];②满足诊断标准且年龄在16～80岁的患者。

排除标准：①肺恶性肿瘤及其他恶性肿瘤患者;②心功能Ⅲ级（NYHA）以上患者;③急慢性肝功能衰竭患者;④慢性肾功能不全CKD-4期以上患者。

1.3  方法

1.3.1  数据规范

参考2015版《中华人民共和国药典》，对药物名称和性味归经进行术语规范。将药物名称中表示炮制方法等文字去除，如将“麸炒枳壳”改为“枳壳”，“姜半夏”“清半夏”和“法半夏”统一为“半夏”，“炒薏米”改为“薏苡仁”等。将性味中类似“微苦”“微寒”“微温”“大热”等带有“微”“大”程度的描述都去除，只保留“苦”“寒”“温”“热”等药性描述。

1.3.2  描述性统计及数据挖掘工具选择

本研究以R语言及Python语言作为数据挖掘工具。对描述性统计如药物频数等在R语言环境下完成，对肺部结节的用药及药物的性味、归经等数据应用统计分析软件R（V4.0）中的arules和arulesViz软件包中Apriori关联规则方法进行关联性研究。另外，在Python语言环境下使用SKlearn库的凝聚的层次聚类算法，挖掘治疗肺部结节的核心处方。

2  结果

2.1  频数统计

采用R软件对处方数据进行统计并作图。对处方中所用药物、每味中药的性味、归经进行累加，然后计算其在处方中出现的频率。

2.1.1  药物频数统计

根据上述纳排标准，共筛选出方剂238首，涉及单味药315种。图1纵坐标表示上述药物出现的频次占处方总数的百分比，横坐标显示了出现频率最高的30味中药。其中，赤芍、黄芩、瓜蒌、枳壳、枳实、丹参、白花蛇舌草、浙贝母、三七、白芍这10味药物的出现频率较高，出现频率均大于40%。分析结果可见，姜良铎教授在治疗肺部结节时，以具备活血化瘀、化痰清热、理气散结等功效的中药为主。

2.1.2  性味和归经频数统计

对药物性味的统计如图2所示，所用药物的性味以甘、寒、苦、温、辛、平、咸为主，相应药物在处方中出现的比例超过70%。其中，寒性药和温性药均有出现，提示肺部结节病在中医辨证上，有寒化、热化或寒热夹杂几种情况。而甘、苦、辛、咸四种性味用药的高频出现则反映了肺部结节治疗经验上五味与脏腑的关系，分别是：甘入脾、苦入心、辛入肺、咸入肾。《素问·藏气法时论》：“肝苦急，急食甘以缓之;……心苦缓，急食酸以收之;……脾苦湿，急食苦以燥之;……肺苦气上逆，急食苦以泄之;……肾苦燥，急食辛以润之。”“肝欲散，急食辛以散之，用辛补之，酸泻之。”“心欲耎，急食咸以耎之，用咸补之，甘泻之。”“脾欲缓，急食甘以缓之，用苦泻之，甘补之。”“肺欲收，急食酸以收之，用酸补之，辛泻之。”“肾欲坚，急食苦以坚之，用苦补之，咸写之。”另《金匮要略》云：“夫治未病者，见肝之病，知肝传脾，当先实脾，四季脾旺不受邪，即勿补之;中工不晓其传，见肝之病，不解实脾，惟治肝也。”内伤病的传变规律即如上所述，一脏有病，可以累及他脏，用药时也会考虑多个脏腑。

中药归经的频数统计结果如图3所示。由高到低排列为：肺、胃、肝、大肠、心、脾、肾、胆为主，在方剂中出现的比例超过80%。可以看出，除了病本位肺以外，其次是胃和肝。脾胃为气机升降的枢纽，胃气下降，可以促进肺气之肃降，在“一气周流”理论中，肝主气升，肺主气降，这两脏关系密切。

2.2  基于关联规则的组方规律分析

2.2.1  药物组合分析

采用Apriori关联规则方法对药物配伍规律进行关联分析[7]，并设定最低条件支持度为30%，最小置信度为80%，考虑最大3味中药之间的关联规则，序号按执行度降序排列。满足上述要求的中药关联规则详见表1。

从表1可以看出，赤芍是关键药物，筛选出的前15条关联规则中有11条有该药。其中，赤芍常与枳壳、黄芩、瓜蒌、白花蛇舌草、丹参、浙贝母、三七等配伍，起到活血理气、化痰清热、软坚散结等功效，用于消除由内热、痰湿、气滞血瘀等入肺络而生成的肺部结节。其次，枳实、枳壳在配伍中也出现较多，为理气宽中之常用药物组合。其他中医专家在治疗肺部结节时也常认为痰、瘀是导致该病的原因[8-9]，治疗时多用化痰散结、活血化瘀之药。

图4则能更为直观地反映出用药的配伍关系。前15条规则中，药物可以分为1个核心药物加2组药物。核心为赤芍，2组药物分别为黄芩、枳壳、枳实以及瓜蒌、浙贝母、丹参、三七、白花蛇舌草，分别起到清热、化痰、散结、解毒等作用。

2.2.2  药物性味和归经关联规则分析

采用Apriori关联规则方法对药物性味和归经情况进行关联分析。由于药物的性味只有寒、热、温、凉、酸、苦、甘、辛、咸、涩10类，归经也只有12经络总计12类，所以将最低条件支持度设定为90%，最小置信度设定为99%，考虑最大3个元素之间的关联规则。为了在图上直观体现，只显示排在最前的10条规则。

如图5所示，从药物性味角度来总结用药规律如下：苦味药是核心，辛苦、辛温、甘寒、苦甘、苦寒、苦温、寒温、辛甘、辛寒为相关联的用药规律。最常用的组合有两组：辛苦、辛温为一组，甘寒为另一组。在通调三焦气机时，采用辛开苦降、辛温通经、甘寒润肺滋阴之法，既重视祛邪，又重视扶正。

从图6所显示的药物归经关联分析结果可以看出，肝是治疗肺部结节病的核心。肝与脾、肝与心脾、肝与脾和大肠、肺与大肠和脾、肝与脾和肺、肝与脾胃、肝与心和大肠、胃与心和大肠、肝与肺和大肠用药相关联。整体用药注重肝肺两脏升降关系和脾胃功能，重视肺与大肠相表里之关系，最后兼顾了心肺之间辅佐关系。

2.3  基于层次聚类的组方规律分析

使用Python语言对处方进行层次聚类分析，参数设置为仅显示频率在30%～80%的中药。由图7可以看出，姜良铎教授治疗肺部结节病的用药大致可以分成5组。第1组是丹参、瓜蒌、白花蛇舌草、三七、浙贝母;第2组是当归、郁金、穿山甲、夏枯草、桃仁;第3组是枳壳、枳实;第4组是白芍、赤芍;第5组是葛根、生石膏、黄芩。第1组、第2组药主要起活血化瘀散结之用;第3组药起理气之功效;第4组是调节免疫，入肝经血分治疗肺部结节专药;第5组药就有清热解表之功效。

3  讨论

姜良铎教授提出从状态论治发展中医，综合中医四诊和现代诊疗技术动态观察生命运动。从状态论治，首先要把握疾病基本病机。基本病机反映疾病基本特质，包括特异病因及临床表现、微观病理特点、病位病性等，是主要矛盾，贯穿始终。姜良铎教授从患者综合状态进行辨治，认为肺部结节的基本病机是肺气亏虚、气滞湿停、痰瘀邪阻、凝滞化结。微观病理角度是湿、痰、瘀、邪气凝滞化结[4]，治疗原则以活血化痰、散结扶正为主[9]。

从药物性味归经角度，总结用药规律如下：苦味药是核心，辛苦、辛温、甘寒为辅。在通调三焦时，采用辛开苦降、辛温通经、甘寒润肺滋阴之法。肝是治疗肺部结节病的核心，注重肝肺两脏升降关系和脾胃功能，并且重视肺与大肠相表里之关系，最后还兼顾了心肺之间相互依赖关系（对应活血化瘀类中药）。

在具体用药上，经关联规则分析核心药物为赤芍，常用配伍药物有2组药物，分别为黄芩、枳壳、枳实以及瓜蒌、浙贝母、丹参、三七、白花蛇舌草。第1组药起到理气清热之功效，第2组药起到化痰、散结、活血化瘀、清热解毒等功效。加丹参等活血化瘀药可以预防或治疗肺部结节可能带来的肺纤维化问题。由上述分析统计结果可以看出，肺部结节病之本虽在肺气亏虚，但治疗仍以攻邪为主，扶正为辅，起到化痰清热、软坚散结、活血化瘀的功效。

使用层次聚类进行核心处方的分析，姜良铎教授治疗肺部结节病的用药可以聚类成5组药：第1组和第2组药物为活血化瘀、清热化痰、软坚散结之药物组合，第3、4、5组药物为黄芩加葛根汤去甘草加石膏、枳实、枳壳，该方是核心处方。治法从少阳化热入手，注重对痰、瘀等病理产物处理而实现对肺部结节的治疗。

通过使用R语言软件的Apriori算法（arules和arulesViz软件包）不但可以按要求列出关联规则，还可以方便地绘制关联规则图，直观可视化药物之间的关联，是研究中药组方规律的好工具。Python作为新晋的人工智能开发语言，目前也广泛被利用在数据挖掘中。层次聚类不同于关联规则，它的目标是通过某种相似性测度计算中药之间的相似性，并按相似度由高到低排序，逐步重新连接每味中药，最终生成类似树形的分类结构。与之前关联规则的结果相比，关联规则受到计算机内存及算力的限制，一般不考虑3味以上药物之间的关联。而层次聚类可以考虑到4味及更多药物之间的关系，能更好地反映复杂处方中的子处方。

综上所述，使用R语言和Python语言作为数据挖掘工具，可以有效地分析和总结姜良铎教授治疗肺部结节的用药规律，即常用的药物关联组合为1个核心药物加2组药物，处方以苦味药为主，以肝经作为主要归经，核心处方为黄芩加葛根汤，去甘草，加石膏、枳实、枳壳，并常辅以活血化瘀、清热化痰、软坚散结之药。

参考文献

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[4]曾文彬.多层螺旋CT高分辨扫描在肺结节病鉴别诊断中的应用[J].医疗装备，2019，32（23）：27-28.

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[7]沈洁如，王培劼，王邦才.王邦才治疗肺结节病经验介绍[J].新中医，2020，52（6）：182-184.

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[9]满君，张晓梅，于小林，等.张晓梅结合CT影像辨治肺结节[J].中华中医药杂志，2020，35（4）：1860-1862.