江建忠，王倩，顧沿泊，賈素玉，宋倩

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基于數(shù)據(jù)挖掘的中醫(yī)治療缺血性卒中組方用藥分析

江建忠1，王倩2，顧沿泊2，賈素玉1，宋倩1

1.河北醫(yī)科大學(xué)第二醫(yī)院，河北 石家莊 050000；2.河北醫(yī)科大學(xué)第三醫(yī)院，河北 石家莊 050051

目的 分析中醫(yī)藥方劑治療缺血性卒中的用藥特點(diǎn)。方法 檢索中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫（CBM），篩選2004－2013年中醫(yī)藥治療缺血性卒中的臨床文獻(xiàn)，運(yùn)用中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)軟件V1.1（TCMISS）挖掘中醫(yī)藥治療缺血性卒中組方的用藥特點(diǎn)。結(jié)果 篩選出治療缺血性卒中的文獻(xiàn)1332篇，治療缺血性卒中的方劑169首，涉及中藥217味，使用頻次≥10的藥物有35味。得出138種藥物組合模式，其中2味藥的藥對組合模式31種，3、4、5味藥的核心組合模式分別為45、35、21種。并展示了9味常用藥物關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)化圖。結(jié)論 活血化瘀法為缺血性卒中的基本治療方法，川芎、地龍、黃芪等9味中藥為治療缺血性卒中的常用藥物。

缺血性卒中；中醫(yī)藥；文本挖掘；方劑；用藥特點(diǎn)；中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)軟件V1.1

缺血性卒中（Ischemic Stroke, IS）在中醫(yī)屬“中風(fēng)”范疇，具有高發(fā)病率、高致殘率、高復(fù)發(fā)率的特點(diǎn)，對患者的健康和生活質(zhì)量造成嚴(yán)重的威脅。中醫(yī)藥在治療IS的臨床實(shí)踐中取得了較好的療效，顯示出了中醫(yī)藥治療該病的優(yōu)勢。本文運(yùn)用由中國中醫(yī)科學(xué)院中藥研究所與中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所聯(lián)合開發(fā)的中醫(yī)傳承輔助系統(tǒng)軟件V1.1（TCMISS），對2004－2013年中醫(yī)藥治療IS相關(guān)文獻(xiàn)中的組方用藥特點(diǎn)進(jìn)行分析，找出常用組合模式，為臨床醫(yī)務(wù)人員提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

選用中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院醫(yī)學(xué)信息研究所開發(fā)研制的綜合性醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫——中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫（CBM）為數(shù)據(jù)源。

1.2 檢索策略

選用關(guān)鍵詞檢索方法，檢索式為“（缺血性卒中or缺血性腦卒中or缺血性中風(fēng)or腦梗塞or腦梗死）and方劑”，篩選2004年1月1日－2013年12月31日中醫(yī)藥治療IS相關(guān)文獻(xiàn)。檢索時(shí)間為2014年9月28日。

1.3 納入標(biāo)準(zhǔn)

選擇2004－2013年應(yīng)用中醫(yī)藥方劑治療IS的相關(guān)文獻(xiàn)。文獻(xiàn)所載方劑需有藥物組成。

1.4 排除標(biāo)準(zhǔn)

⑴文獻(xiàn)綜述；⑵動(dòng)物實(shí)驗(yàn)；⑶個(gè)案報(bào)導(dǎo)；⑷方劑配合其他療法（包括中西醫(yī)結(jié)合、推拿、針灸、拔罐等）；⑸診斷為IS但有其他合并癥的文獻(xiàn)。

1.5 數(shù)據(jù)規(guī)范

中藥名稱參考《中華人民共和國藥典》（2010年版）[1]進(jìn)行規(guī)范，如生黃芪、生芪等統(tǒng)稱黃芪，懷牛膝記作牛膝等。

1.6 數(shù)據(jù)處理

由專人將符合標(biāo)準(zhǔn)要求的方劑藥物名稱輸入TCMISS，建立IS的方劑數(shù)據(jù)庫，通過TCMISS數(shù)據(jù)分析模塊中的“方劑分析”進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

TCMISS采用規(guī)則分析、改進(jìn)的互信息法、復(fù)雜系統(tǒng)熵聚類、無監(jiān)督的熵層次聚類等數(shù)據(jù)挖掘方法[2]，具有數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)可視化展示等功能。

2 結(jié)果

2.1 文獻(xiàn)檢索結(jié)果

在CBM中檢索到符合納入與排除標(biāo)準(zhǔn)的治療IS相關(guān)文獻(xiàn)1332篇，方劑169首。將169首方劑藥物輸入到TCMISS中，利用常用藥物頻次分析系統(tǒng)提取出治療IS的中藥217味。通過TCMISS的“頻次統(tǒng)計(jì)”功能，將中藥使用頻次從高到低進(jìn)行排序，使用頻次≥10的藥物共35味，見表1。

2.2 用藥模式及網(wǎng)絡(luò)展示

在TCMISS的“方劑分析”界面上，通過點(diǎn)擊“組方規(guī)律”，設(shè)定支持度個(gè)數(shù)為33（約為整體數(shù)據(jù)的20%），置信度為0.9，分別點(diǎn)擊“用藥模式”“網(wǎng)絡(luò)展示”按鍵，即可得出相應(yīng)分析結(jié)果。

2.2.1 藥物組合 點(diǎn)擊“用藥模式”后，共得出138種藥物組合模式，其中2味藥的藥對組合模式31種，3味藥的核心組合模式45種，4味藥的核心組合模式35種，5味藥的核心組合模式21種，分別見表2～表5。在表2～表5中均包含的中藥有9味，即川芎、地龍、黃芪、紅花、桃仁、赤芍、當(dāng)歸、丹參、水蛭，說明此9味中藥為治療IS的常用藥物。

表1 治療缺血性卒中方劑中出現(xiàn)頻次≥10的藥物

表2 治療缺血性卒中的藥對組合模式（支持度≥20%）

表3 治療缺血性卒中的3味藥組合模式（支持度≥20%）

續(xù)表3

序號(hào)3味藥組合頻次序號(hào)3味藥組合頻次 11川芎，地龍，桃仁6029地龍，當(dāng)歸，桃仁49 12川芎，當(dāng)歸，黃芪5730地龍，紅花，黃芪66 13川芎，當(dāng)歸，紅花6031地龍，赤芍，黃芪56 14川芎，當(dāng)歸，赤芍5632地龍，桃仁，黃芪57 15川芎，當(dāng)歸，桃仁5533地龍，紅花，赤芍61 16川芎，紅花，黃芪7134地龍，紅花，桃仁61 17川芎，赤芍，黃芪6235地龍，赤芍，桃仁54 18川芎，桃仁，黃芪6036當(dāng)歸，紅花，黃芪53 19川芎，紅花，赤芍7237當(dāng)歸，赤芍，黃芪47 20川芎，紅花，桃仁7238當(dāng)歸，桃仁，黃芪49 21川芎，赤芍，桃仁6439當(dāng)歸，紅花，赤芍55 22丹參，地龍，黃芪3440當(dāng)歸，紅花，桃仁58 23水蛭，地龍，黃芪3741當(dāng)歸，赤芍，桃仁52 24水蛭，地龍，紅花3642紅花，赤芍，黃芪60 25水蛭，紅花，黃芪3543紅花，桃仁，黃芪60 26地龍，當(dāng)歸，黃芪4944赤芍，桃仁，黃芪51 27地龍，當(dāng)歸，紅花5245紅花，赤芍，桃仁65 28地龍，當(dāng)歸，赤芍49

表4 治療缺血性卒中的4味藥組合模式（支持度≥20%）

序號(hào)4味藥組合頻次 1川芎，地龍，當(dāng)歸，黃芪46 2川芎，地龍，當(dāng)歸，紅花47 3川芎，地龍，當(dāng)歸，赤芍46 4川芎，地龍，當(dāng)歸，桃仁44 5川芎，地龍，紅花，黃芪62 6川芎，地龍，赤芍，黃芪54 7川芎，地龍，桃仁，黃芪52 8川芎，地龍，紅花，赤芍58 9川芎，地龍，紅花，桃仁56 10川芎，地龍，赤芍，桃仁51 11川芎，當(dāng)歸，紅花，黃芪49 12川芎，當(dāng)歸，赤芍，黃芪45 13川芎，當(dāng)歸，桃仁，黃芪44 14川芎，當(dāng)歸，紅花，赤芍51 15川芎，當(dāng)歸，紅花，桃仁51 16川芎，當(dāng)歸，赤芍，桃仁48 17川芎，紅花，赤芍，黃芪57 18川芎，紅花，桃仁，黃芪56 19川芎，赤芍，桃仁，黃芪49 20川芎，紅花，赤芍，桃仁60 21地龍，當(dāng)歸，紅花，黃芪44

續(xù)表4

序號(hào)4味藥組合頻次 22地龍，當(dāng)歸，赤芍，黃芪40 23地龍，當(dāng)歸，桃仁，黃芪41 24地龍，當(dāng)歸，紅花，赤芍43 25地龍，當(dāng)歸，紅花，桃仁44 26地龍，當(dāng)歸，赤芍，桃仁41 27地龍，紅花，赤芍，黃芪51 28地龍，紅花，桃仁，黃芪52 29地龍，赤芍，桃仁，黃芪44 30地龍，紅花，赤芍，桃仁50 31當(dāng)歸，紅花，赤芍，黃芪43 32當(dāng)歸，紅花，桃仁，黃芪45 33當(dāng)歸，赤芍，桃仁，黃芪40 34當(dāng)歸，紅花，赤芍，桃仁48 35紅花，赤芍，桃仁，黃芪48

表5 治療缺血性卒中的5味藥組合模式（支持度≥20%）

序號(hào)5味藥組合頻次 1川芎，地龍，當(dāng)歸，紅花，黃芪41 2川芎，地龍，當(dāng)歸，赤芍，黃芪39 3川芎，地龍，當(dāng)歸，桃仁，黃芪38 4川芎，地龍，當(dāng)歸，紅花，赤芍41 5川芎，地龍，當(dāng)歸，紅花，桃仁40 6川芎，地龍，當(dāng)歸，赤芍，桃仁39 7川芎，地龍，紅花，赤芍，黃芪50 8川芎，地龍，紅花，桃仁，黃芪49 9川芎，地龍，赤芍，桃仁，黃芪43 10川芎，地龍，紅花，赤芍，桃仁47 11川芎，當(dāng)歸，紅花，赤芍，黃芪41 12川芎，當(dāng)歸，紅花，桃仁，黃芪41 13川芎，當(dāng)歸，赤芍，桃仁，黃芪38 14川芎，當(dāng)歸，紅花，赤芍，桃仁44 15川芎，紅花，赤芍，桃仁，黃芪46 16地龍，當(dāng)歸，紅花，赤芍，黃芪36 17地龍，當(dāng)歸，紅花，桃仁，黃芪38 18地龍，當(dāng)歸，赤芍，桃仁，黃芪34 19地龍，當(dāng)歸，紅花，赤芍，桃仁37 20地龍，紅花，赤芍，桃仁，黃芪41 21當(dāng)歸，紅花，赤芍，桃仁，黃芪37

2.2.2 網(wǎng)絡(luò)圖展示 軟件的網(wǎng)絡(luò)展示功能可體現(xiàn)用藥模式中包含的中藥藥物之間的關(guān)聯(lián)性，并進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)化展示。如圖1所示，在治療IS的9味常用藥物組合中，川芎、黃芪、紅花與其他藥物的關(guān)聯(lián)最多。

圖1 治療缺血性卒中9味常用藥物組合網(wǎng)絡(luò)圖

3 討論

IS多是在內(nèi)傷積損的基礎(chǔ)上，復(fù)因勞逸失度、情志不遂、飲酒飽食或外邪侵襲等觸發(fā)，引起臟腑陰陽失調(diào)，氣血逆亂[3]。TCMISS作為藥物處方規(guī)律和新藥處方發(fā)現(xiàn)的工具，目前已經(jīng)在口瘡[4]、失眠[5]等用藥組方規(guī)律研究中得到了驗(yàn)證。文本挖掘是從文本集中發(fā)現(xiàn)潛在、隱藏的歸納性知識(shí)的一門技術(shù)[6]，它能對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析，獲得的結(jié)果更具有代表性、可信度更高[7]。本研究選取中醫(yī)藥治療IS作為研究對象，通過處方用藥分析，對其用藥規(guī)律進(jìn)行探討。

表2～表5中的頻次代表著其對應(yīng)的組合模式在169條記錄（即169首方劑）中出現(xiàn)的次數(shù)。在藥對組合模式中，“川芎，紅花”的組合模式出現(xiàn)最多，為88次，即在169首方劑中有88首方劑含有“川芎，紅花”。在3味藥核心組合模式中，“川芎，地龍，黃芪”“川芎，紅花，赤芍”“川芎，紅花，桃仁”的組合模式出現(xiàn)最多，為72次。在4味藥核心組合模式中，“川芎，地龍，紅花，黃芪”的組合模式出現(xiàn)最多，為62次。5味藥最多的核心組合模式為“川芎，地龍，紅花，赤芍，黃芪”，出現(xiàn)頻次為50次?？梢娒吭黾右晃端?，組合模式的頻度就會(huì)降低一些。而“川芎，地龍，黃芪，紅花”4味藥是所有方劑中一共出現(xiàn)的217味藥物的頻次從高到低排序的前4位，說明出現(xiàn)頻次大的藥物其組合模式往往較多，這也是軟件中熵方法思路的體現(xiàn)。同時(shí)也說明活血化瘀中藥的頻數(shù)遠(yuǎn)高于其他功效的中藥，因而對組合模式藥物的發(fā)掘可為新藥的開發(fā)提供參考。中藥的配伍是用藥的精華所在，藥對即兩味中藥的組合，是最簡單最基本的配伍形式。在表2～表5的藥物組合里，有許多組合來自于古方、經(jīng)方，如補(bǔ)陽還五湯、血府逐瘀湯、定狂逐瘀湯等，說明通過對這些古方的加減在臨床治療缺血性腦卒中療效確切。

圖1用藥模式分析結(jié)果的網(wǎng)絡(luò)化展示，是根據(jù)藥物之間的關(guān)聯(lián)性繪制而成，使結(jié)果形象化。從藥與藥之間連接的直線可以看出，川芎、黃芪、紅花與其他藥物的關(guān)聯(lián)最多，屬配伍方式比較廣泛的藥物，其他藥物多與其直接或間接相關(guān)聯(lián)。從結(jié)果中看，表2～表5用藥模式中所包含的9味中藥正是出現(xiàn)頻次居于前9位的中藥，以活血化瘀為主，基本上可以認(rèn)為這9味中藥屬于治療IS的核心用藥。其相互配伍組合模式也就是治療IS的核心用藥組合模式，代表著醫(yī)家常用的組合用藥規(guī)律?；钛龇ㄗ鳛镮S的基本治法，在臨床上廣泛運(yùn)用，中華醫(yī)學(xué)會(huì)神經(jīng)病學(xué)分會(huì)專家組在對急性腦梗死的治療原則中也曾提出活血化瘀是治療IS公認(rèn)有效的治法[8]。

文本挖掘具有探索治療疾病用藥規(guī)律的技術(shù)特征和條件，可操作性強(qiáng)，結(jié)果具有較好的可信度[9]。運(yùn)用現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過對IS進(jìn)行方劑用藥頻次、常用藥對的整理分析，在海量文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn)信息得到新知，將會(huì)為中醫(yī)藥的基礎(chǔ)研究和臨床實(shí)踐提供有益的參考。

[1] 國家藥典委員會(huì).中華人民共和國藥典:一部[S].北京:中國醫(yī)藥科技出版社,2010.

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[3] 時(shí)良璽,梅海云,劉欣.中醫(yī)藥治療缺血性中風(fēng)臨床研究進(jìn)展[J].河北中醫(yī),2012,34(3):468-470.

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Analysis of Traditional Chinese Medicine for Treating Ischemic Stroke Based on Data Mining

JIANG Jian-zhong1, WANG Qian2, GU Yan-bo2, JIA Su-yu1, SONG Qian1

(1. The Second Hospital of Hebei Medical University, Shijiazhuang Hebei 050000, China; 2. The Third Hospital of Hebei Medical University, Shijiazhuang Hebei 050051, China)

Objective To analyze the medication characteristics of traditional Chinese medicine (TCM) prescriptions for treating ischemic stroke. Methods CBM was searched to screen clinical articles about TCM medication for treating ischemic stroke during 2004 to 2013. TCM Inheritance Support System V1.1 (TCMISS) was employed to mine the characteristics of TCM medication for treating ischemic stroke. Results 1332 articles were screened, involving 169 prescriptions for ischemic stroke, 217 Chinese medicinal herbs, and 35 Chinese medicinal herbs with≥10 of frequency of usage. 138 medicinal combinations were obtained, involving 31 kinds of medicinal combination with two Chinese medicinal herbs. The numbers of medicinal combinations with 3, 4, and 5 Chinese medicinal herbs were 45, 35, and 21, respectively. Association principles and relationship framework between 9 kinds of commonly used Chinese medicinal herbs were mined form the database. ConclusionPromoting blood circulation and removing blood stasis is the basic method of treatment for ischemic stroke.The 9 kinds of Chinese medicinal herbs, such as Chuanxiong Rhizome Pheretima and Scutellariae Radix, are commonly used Chinese medicinal herbs of treatment for ischemic stroke.

ischemic stroke; traditional Chinese medicine; text mining; prescription; medication characteristic; TCM Inheritance Support System V1.1

10.3969/j.issn.2095-5707.2015.02.003

（2015-01-04；編輯：魏民）

河北省中醫(yī)藥局資助項(xiàng)目（2014044）

江建忠，副研究館員，研究方向?yàn)獒t(yī)學(xué)信息學(xué)。E-mail: jiang2060@126.com