治疗肺纤维化中药复方用药规律的数据挖掘
从主要的药物选用频次、药物性味归经、主治功效等来看,体现出大多数医家对肺纤维化的病机认识[6-7]：①病位在肺而与脾肾关系密切;②病性属本虚标实,肺脾肾气(阴)亏虚为本虚,痰浊、瘀血、热毒为标实,二者互相影响,互为因果。因此,治疗以补脾肺、补肾精等扶正为主;以活血祛瘀、化痰、清热等以治其标;同时针对肺主气、司呼吸及主宣肃等生理功能,采用宣肺气、降肺气等药以调畅气机,针对喘息选用地龙等药,均符合临床实践。自笔者等提出“本病的病位在肺络,基本病机为肺络痹阻,以通补肺络法治疗肺纤维化”的观点[8]以来,得到了不少同道的赞同,并且从不同的侧面进一步加以发挥和丰富[9-16],而数据挖掘得到活血通络药频次最多,也体现了通肺络的治法已得到众多医家的认同。
3.2 药对(组)分析
关联规则挖掘就是通过关联分析找出数据库中隐藏的知识,利用这些知识可以根据已知情况对未知问题进行推测[17]。在探索药对或药组时,应结合关联规则中支持度、可信度、提升度来考虑。支持度反映了关联是否是普遍存在的规律,可信度反映了关联规则的预测强度,同时满足用户定义的最小可信度和最小支持度阈值的关联规则被认为是有趣的,而提升度反映了关联规则中元素关系的密切程度,>1才有意义。在获得的药组关联规则中,均是有趣的;而在获得的药对关联规则中,“甘草与当归、麦冬与当归、甘草与黄芪、麦冬与黄芪”等不都满足3个条件,因此可以认为是无趣的;同时因甘草“和诸药”,与其他药同时出现的可能性很大,如果出现了关联规则应该视为已知的,所以“甘草、麦冬”也应该视为是无趣的。
结合主要药物使用频次,以补益药和活血药为主,通过对有趣的药组关联规则判读发现,大多数医家喜用益气药黄芪配伍丹参、当归、川芎等活血通络药;而药对关联规则中,益气药黄芪与党参配伍,益气药黄芪分别与丹参、当归、川芎等活血药配伍,而活血药丹参、当归、川芎两两配伍,说明益气活血通络法是众多医家治疗肺纤维化的共识。实际上这些药物经实验证实均有一定的抗纤维化作用,提示我们应将此法作为治疗肺纤维化的基本大法。
由于中医方剂理论体系极其繁杂,充满海量信息,并且方剂的效应评价具有多靶点的特征,因此在方剂研究领域,数据挖掘技术的应用应该引起重视;同时,对挖掘所得到的知识进一步分析和应用验证更为重要。本文作为引玉之砖,质之博雅斧正。
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