基于关联规则的肺结核中医治疗方法研究

相丽玲 王凰

【摘要】目的：探寻中医肺结核方剂的核心药组，寻找其整体用药特点及规律，对全面理解肺结核治疗方法的内涵具有重要的理论价值。方法：从中医配方书籍中筛选出治疗肺结核的方剂作为数据来源，运用频次分析、频繁项集、关联规则等方法分析高频药对、药组及它们之间的相关关系。结果：总共收集治疗肺结核的方剂96首，在这其中出现频率最高的三位中药分别是百部、白及、黄芪;出现频率最高的前三组药对分别为白及、百部，炙甘草、人参以及炙甘草、黄芪。结论：基于关联规则对治疗肺结核方剂的分析方法，可以成为中医治疗肺结核时的用药及其配伍、阐述并解释其机制的重要理论依据。

【关键词】肺结核;肺痨;方剂;用药特点;关联规则;数据挖掘

【中图分类号】R925【文献标志码】 A【文章编号】1007-8517（2022）04-0020-05

Research on Traditional Chinese Medicine Treatment of Pulmonary Tuberculosis Based on Association Rules

XIANG LilingWANG Huang

School of Economics and Management， Shanxi University， Taiyuan  030006，China

Abstract：Objective It is of great theoretical value to explore the core drug group of traditional Chinese medicine （TCM） tuberculosis prescription， and to find out the overall characteristics and rules of its use， so as to comprehensively understand the connotation of tuberculosis treatment.Methods According to the prescriptions of traditional Chinese medicine for the treatment of tuberculosis as the data source， frequency analysis， frequent item sets， association rules and other methods were used to analyze the high-frequency drug pairs， drug groups and the correlation between them.Results A total of 96 prescriptions were collected for the treatment of tuberculosis. Among them， Baibu， Baiji and Huangqi were the three Chinese herbs with the highest occurrence frequency.The first three drug pairs with the highest frequency of occurrence were Bai and Bai.Radix Glycyrrhizae and Ginseng，radix Glycyrrhizae and Astragalus membranaceus.Conclusion The analysis method of tuberculosis prescription based on association rules can be an important theoretical basis for the application and compatibility of traditional Chinese medicine in the treatment of tuberculosis， as well as the elaboration and explanation of its obvious mechanism.

Keywords：Pulmonary Tuberculosis （TB）; Consumption;Prescription; Medication Characteristics; Association Rules; Data Mining

结核病是由结核分枝杆菌引起的慢性传染病，它可侵及人体的许多脏器，其中以肺结核最为多见[1]。对中医学治疗方法进行关联规则分析是数据挖掘的新兴研究方向，该方法是将现代信息管理技术与医学数据库进行结合[2]，为医学数据库全面、系统的研究开辟多层次、多角度的道路。本文将运用关联规则的分析方法挖掘和分析治疗肺结核的中药用药配伍规律，拓展用药思路，为指导临床用药提供参考。

1方法

1.1数据收集通过对《本草纲目》[3]《中医临床处方手册》[4]《普济方注录》[5]《中国秘方全书》[6]《中药大辞典》[7]等中医药文献以及医学数据库中有关肺结核治疗的方法进行收集，共收集96首。其次将所选方剂进行合理处置与录入以达到数字化效果，利用EXCEL对其实现简单预处理，整理后得到方剂数据集，进行分类汇总，确定出现药物味数，按照与方剂关联程度对药物进行排序。

1.2数据处理基于Windows 10平臺，应用Microsoft Office Excel、IBM SPSS Statistics以及IBM SPSS Modeler软件，严格录入相关信息，三次审核校对确认数据准确无误，建立方剂原始数据库。运用频次分析、频繁项集、关联规则等方式得出高频药对、药组、药团及它们之间的相关关系。

1.3数据收集标准首先方剂必须完整，尤其是功能主治与药材的组成必须同时具备，缺失任意一项则不可纳入选用范围。其次，杜绝药材同书异名以及不同书籍记载的不同配方名配方相同的情况以降低重复性，进行索引、排序，人工筛除用药相同方名不同的方剂。最后对药材名称做出处理，同一种中药材的俗称繁多杂乱，以《中药大辞典》[7]为主要依据，辅以公认医学典籍作为参考，以其中记载的正名为标准将中药名称进行规范整理。如将“白及”“白芨”统一为“白及”，“浙贝”“浙贝母”统一为“浙贝母”，“尖贝母”“川贝母”统一为“川贝母”等，以免同种药材因异名导致其出现频率降低从而影响研究结论的可靠性。以及异名同方，如“复方柳菊片”和“野菊抗痨片”，“青黛诃子汤”和“青黛诃子丸”，将这些异名或者同方剂进行统一命名，以免异名同方影响研究结论的可靠性。

2结果

2.1频次结果

2.1.1单个药物使用频次分析在对处方中出现频次较多的药物进行研究的过程中，我们可以看到在中医治疗肺结核过程当中最常用的几味中药。对处方中频数≥7次的药物的分析，见表1。药物出现总频数为875次，在这其中有42味使用频次≥7次的中药材，使用频次前5位核心组配药物分别是百部、白及、黄芪、茯苓、人参。

2.1.2频次结果讨论百部主要的化学成分中含有生物碱，具有镇咳、祛痰的作用，而中医主要用百部治疗咳嗽和脑膜炎，通过降低人体呼吸中枢兴奋性，抑制咳嗽反射从而具有良好的镇咳、延长咳嗽潜伏期的作用，除此之外，它还具有抗菌、抗病毒的作用[8]。白及的化学成分中含有大量的黏胶质，有收敛止血、清热利湿、消肿生肌等功效，在治疗肺结核时，可针对由于肺结核而导致的咯血、吐血等病症发挥作用[9]。黄芪中含有多糖类和黄芪皂苷类的化学物质，这两种物质可以增强人体的免疫功能，并且黄芪在与党参、灵芝合理用药的情况下可起到降低被结核菌感染的患者的死亡率，同时还可以延长患者的生存时间[10]。茯苓的化学成分中含有三萜化合物茯苓酸和去氢土莫酸等物质，这种物质具有很好的抗菌消炎的作用，除此之外，茯苓中的多糖化学物质还可以直接抑制肿瘤细胞，并增强机体的免疫力[11]，使肺痨患者在服用后免疫力增强。人参中含量最高的化学物质为皂苷，这种化学成分具有很好的抗肿瘤作用，并且还能够较为有效地使多种癌细胞停止增殖和转移。此外，人参还具有抗衰老、抗疲劳以及调节免疫力的作用[12]。

2.2核心药对、药组分析结果

2.2.1核心药对、药组的关联规则分析在对处方中药对及药组组合关联规则进行研究的过程中，可发掘中医治疗肺结核过程当中置信度较高的几组药对或药组。对处方中药对及药组组合关联规则的分析详见表2、表3。

2.2.2核心药对、药组讨论通过观察表2数据，柴胡-人参这一药对的置信度高达0.9091，也就是说当柴胡这味药被选入方剂当中时，人参同时被选用的概率为0.9091。 柴胡、人参的化学成分 （柴胡皂苷-d、人参总皂苷） 均具抗炎、抗氧化等作用[13]，主要针对治疗肺结核有炎症的症状。置信度排在第二位的是川贝母-白及，置信度为0.8462，显示出了比较密切的组配关系。白及治肺伤咳血等，川贝母止咳润肺，散结化痰，这两种中药配伍可以增强滋阴润肺，收敛止血的功效[14]。置信度排在第三位的是黄芩-百部，置信度为0.8182，显示出比较密切的组配关系。黄芩对多种杆菌和球菌以及一些流感病毒都有较强抑制作用， 同时还兼具解热、抗炎、抗变态反应的一些作用，百部对于结核杆菌、大肠杆菌、绿脓杆菌、葡萄球菌等许多杆菌和球菌都有抑制作用，因此，这两味药组合为药对，可以抑制患者体内病毒增长以及可以降低患者的呼吸中枢兴奋性以此达到镇咳的作用[15]。

观察药组组合的关联规则明细表，如表3所示，居于前三位的药组分别如下。

2.2.2.1炙甘草-茯苓与人参如表7所示，炙甘草-茯苓与人参这一药组的置信度为0.9。根据置信度的定义，解读为当关联规则的前项集即炙甘草-茯苓这一药对出现时，后项人参也同时被选用的概率为0.9，此三味为中药中常用的健脾益气配伍，李东垣认为“甘草味厚气薄，能升能降，属阴中阳药”。炙甘草则加重其补益之功效，可补三焦元气并散表寒，除邪热，补正气，养阴血，疗咽痛，缓急止痛，调和诸药，为药中国老;茯苓可利可补，既能利水渗湿，又能健脾宁心，配以人参补五脏，除邪气，安神定惊，为补益脏腑之要药;三药相合共健肺脾之气，治疗气虚之运化无力、气短乏力、面色萎黄、食少便溏或水液代谢类疾病如水肿等。

2.2.2.2炙甘草-人参与茯苓如表3所示，炙甘草-人参与茯苓这一药组的置信度为0.75。这个药组与置信度排列第一的药组里的三种中药是完全相同的，由于中药在熬制过程中并不区分先后，因此此方剂的配伍以及作用与上一个药组的作用一样。

2.2.2.3川贝母-白及与百部如表3所示，川贝母-白及与百部这一药组的置信度为0.7273。百部可下气止咳，多用于治疗肺痨咳嗽或新久咳嗽。本组药对中，川贝母与白及、百部相须为用，三药均归入肺经，养阴润肺止咳，同时可杀虫，治疗咳嗽、咳血、潮热、盗汗、胸痛、呼吸困难、消瘦等症。因正气虚弱，感染痨虫所发病，病位在肺，病理性质以阴虚火旺为主，故治以补虚培元，抗痨杀虫。针对其肺部主症，则多选用川贝、白及与百部等药。

2.3核心药对、药组最佳用量结果

2.3.1核心药对、药组用量分析在对处方中核心药对及药组中中药剂量进行研究的过程中可发现在中医治疗肺结核过程当中置信度较高的几组药对或药组的最佳使用剂量范围。对处方中核心药对及药组中中药剂量的分析，见表4～9。从表4中可以观察到在治疗肺结核时，若要将柴胡与人参进行配伍时，柴胡的最佳剂量范围为12～60 g，人参的最佳剂量在9～90 g。从表5中可以观察到若要将川贝母与白及进行配伍时，川贝母的最佳剂量范围为9～200 g，白及的最佳剂量在6～300 g。从表6中可以观察到若要将黄芩与百部进行配伍时，黄芩的最佳剂量范围为9～30 g，百部的最佳剂量在18～300 g。从表7可以发现若要将炙甘草-茯苓与人参进行配伍时，炙甘草的最佳剂量范围为8～90 g，茯苓的最佳剂量在8～90 g，人参的最佳剂量范围为8～90 g。从表8可以觀察到若要将川贝母-白及与百部进行配伍时，川贝母的最佳剂量范围为10～200 g，白及的最佳剂量在6～300 g，百部的最佳剂量范围为6～120 g。从表9知若要将柴胡-人参与鳖甲、茯苓进行配伍时，柴胡的最佳剂量范围为12～60 g，人参的最佳剂量在9～90 g，鳖甲的最佳剂量范围为8～60 g，茯苓的最佳剂量在15～90 g。

3分析讨论

3.1用药思路中医通常从止咳润肺、补脾养气等思路出发，符合中医治病“重在治本、标本兼治”的思想，同时又要使用调和阴阳的理念。

3.2核心药对与药组白及-百部，炙甘草-人参以及炙甘草-黄芪;炙甘草-茯苓与人参、炙甘草-人参与茯苓、川贝母-白及与百部、柴胡-人参与鳖甲、柴胡-人参与茯苓、五味子-人参与甘草、百合-百部与白及，配方置信度较高，常被选入使用，是治疗肺痨方剂的基本组方。

3.3核心藥对与药组的最佳用药剂量柴胡与人参进行配伍时，柴胡的最佳剂量范围为12～60 g，人参的最佳剂量在9～90 g;将川贝母与白及进行配伍时，川贝母的最佳剂量范围为9～200 g，白及的最佳剂量在6～300 g;黄芩与百部进行配伍时，黄芩的最佳剂量范围为9～30 g，百部的最佳剂量在18～300 g;炙甘草-茯苓与人参进行配伍时，炙甘草的最佳剂量范围为8～90 g，茯苓的最佳剂量在8～90 g，人参的最佳剂量范围为8～90 g;川贝母-白及与百部进行配伍时，川贝母的最佳剂量范围为10～200 g，白及的最佳剂量在6～300 g，百部的最佳剂量范围为6～120 g;柴胡-人参与鳖甲、茯苓进行配伍时，柴胡的最佳剂量范围为12～60 g，人参的最佳剂量在9～90 g，鳖甲的最佳剂量范围为8～60 g，茯苓的最佳剂量在15～90 g。

3.4研究的不足由于输入样本方剂数量有限，数据存在各种不确定因素，也未能对数据从时间、证型等多个角度进行分类总结，因而仅是初步探讨，阐述的细节不够深入，核心组合的临床应用价值尚且需要临床试验研究和实践观察，以便对其进一步评判。

综上，中医治疗肺痨的方剂中，药物配伍以止咳润肺的药材为主要治疗药材，以补气血的中药为辅药。中医治疗疾病，应当首先考虑根本的病机，用药的时候要根据药物性味归经，谨慎地施行，此乃传统中医临床用药的理论基石。

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（收稿日期：2021-07-03编辑：刘斌）

作者简介：相丽玲（1962-），女，汉族，博士，教授、博士生导师，研究方向为信息政策与法律研究。E-mail：58894208@qq.com

通信作者：王凰（1996-），女，汉族，硕士研究生在读，研究方向为信息政策与法律。E-mail：1102707391@qq.com