基于文獻(xiàn)及BK算法探討突發(fā)急性呼吸道傳染病的中藥復(fù)方用藥規(guī)律

邱磊　杜學(xué)航　張少言　吳定中　楊銘　張笑　馬子風(fēng)　付際游　張惠勇　鄭培永　鹿振輝

摘要：目的??基于古今文獻(xiàn)，運(yùn)用BK算法探索突發(fā)急性呼吸道傳染病的中藥復(fù)方用藥規(guī)律，為臨床治療提供借鑒。方法??計(jì)算機(jī)檢索中國(guó)知識(shí)資源總庫(kù)（CNKI）、中國(guó)科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)（萬方數(shù)據(jù)）、維普期刊資源整合服務(wù)平臺(tái)（VIP）和上海研發(fā)公共服務(wù)平臺(tái)“方劑資源庫(kù)”中關(guān)于中藥治療突發(fā)急性呼吸道傳染病的文獻(xiàn)，人工閱讀文獻(xiàn)后收集中藥復(fù)方，復(fù)方信息經(jīng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后建立數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用BK算法挖掘其用藥規(guī)律。結(jié)果??共納入中藥復(fù)方186首，分析發(fā)現(xiàn)風(fēng)溫肺衛(wèi)證17個(gè)高頻藥物（頻次≥15，以發(fā)散風(fēng)熱、清熱瀉火藥為主）、熱壅氣分證14個(gè)高頻藥物（頻次≥10，以清熱瀉火解毒藥為主）和正虛邪戀證15個(gè)高頻藥物（頻次≥3，以益氣養(yǎng)陰清熱藥為主），并得到3個(gè)證型的常用配伍組合，發(fā)現(xiàn)了風(fēng)溫肺衛(wèi)證和熱壅氣分證共2首基本方（桑葉，菊花，連翹，金銀花，牛蒡子，薄荷，蘆根，桔梗，苦杏仁，甘草;石膏，魚腥草，金銀花，連翹，板藍(lán)根，綿馬貫眾，薄荷，大黃，麻黃，苦杏仁，甘草）。結(jié)論??將BK算法用于突發(fā)急性呼吸道傳染病用藥規(guī)律的挖掘研究，可為提高臨床療效提供有益嘗試。

關(guān)鍵詞：突發(fā)急性呼吸道傳染病;疫病;BK算法;數(shù)據(jù)挖掘;中藥復(fù)方;用藥規(guī)律;證型

中圖分類號(hào)：R259.6;R2-05????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A????文章編號(hào)：1005-5304（2020）03-0084-05

DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.201901254

Discussion?on?Medication?Laws?of?TCM?Compound?Prescriptions?for?Acute?Respiratory?Infectious?Diseases?Based?on?Literature?and?BK?Algorithm

QIU?Lei1，?DU?Xuehang2，?ZHANG?Shaoyan1，?WU?Dingzhong1，?YANG?Ming1，?ZHANG?Xiao1，?MA?Zifeng1，?FU?Jiyou1，?ZHANG?Huiyong1，?ZHENG?Peiyong1，?LU?Zhenhui1

1.?Longhua?Hospital?Affiliated?to?Shanghai?University?of?Traditional?Chinese?Medicine，?Shanghai?200032，?China;?2.?Shanghai?Kaibao?Pharmaceutical?Co.，?Ltd.，?Shanghai?201499，?China

Abstract：?Objective?To?explore?medication?laws?of?TCM?compound?prescriptions?for?acute?respiratory?infectious?diseases?based?on?literature?and?BK?algorithm;?To?provide?references?for?clinical?practice.?Methods?Literature?about?TCM?treatment?for?acute??respiratory?infectious?diseases?in?CNKI，?Wanfang?Data，?VIP，?and?“prescription?resource?bank”?of?SGST?were?retrieved.?TCM?compound?prescriptions?were?collected?when?the?manual?reading?of?the?literature?was?accomplished.?The?compound?information?was?standardized?after?data?processing?to?establish?a?database，?and?BK?algorithm?was?used?to?mine?the?medication?laws.?Results?Totally?186?compound?prescriptions?were?included.?Software?analysis?found?17?kinds?of?high-frequency?Chinese?materia?medica?for?syndrome?of?wind-warm?and?lung-defense?（frequency≥15，?mainly?including?wind-heat?dispersing?medicine?and?heat-clearing?and?fire-clearing?medicine），?14?kinds?of?high-frequency?Chinese?materia?medica?for?syndrome?of?heat?accumulating?in?qi?（frequency≥10，?mainly?including?heat-clearing?and?fire-clearing?and?detoxicating?medicine），?and?15?kinds?of?high-frequency?Chinese?materia?medica?for?syndrome?of?lingering?pathogen?due?to?deficient?vital?qi?（frequency≥3，?mainly?including?qi-reinforcing?and?yin-nourishing?and?heat-clearing?medicine）.?The?common?compatibility?combinations?of?the?three?patterns?were?obtained.?Two?basic?prescriptions?（Mori?Folium，?Chrysanthemi?Flos，

Forsythiae?Fructus，?Lonicerae?Japonicae?Flos，?Arctii?Fructus，?Menthae?Haplocalycis?Herba，?Phragmitis?Rhizoma，?Platycodonis?Radix，?Armeniacae?Semen?Amarum，?and?Glycyrrhizae?Radix?et?Rhizoma;?Gypsum?Fibrosum，?Houttuyniae?Herba，?Lonicerae?Japonicae?Flos，?Forsythiae?Fructus，?Isatidis?Radix，?Dryopteridis?Crassirhizomatis?Rhizoma，?Menthae?Haplocalycis?Herba，?Rhei?Radix?et?Rhizoma，?Ephedrae?Herba，?Armeniacae?Semen?Amarum，?and?Glycyrrhizae?Radix?et?Rhizoma）?for?wind-warm?and?lung-defense?syndrome?and?syndrome?of?heat?accumulating?in?qi?were?found.?Conclusion?The?BK?algorithm?can?be?used?to?mine?the?medication?laws?of?acute?respiratory?infectious?diseases，?which?can?provide?a?useful?attempt?to?promote?clinical?efficacy.

Keywords：?acute?respiratory?infectious?disease;?plagues;?BK?algorithm;?data?mining;?TCM?compound?prescriptions;?medication?laws;?pattern?of?syndrome

突發(fā)急性呼吸道傳染病是指人群中新出現(xiàn)的呼吸道傳染病或發(fā)病率、地域范圍迅速增加的已有呼吸道傳染病。嚴(yán)重急性呼吸綜合征（SARS）、甲型H1N1流感、人感染H7N9禽流感等新發(fā)急性呼吸道傳染病給社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民健康生活造成了嚴(yán)重影響?，F(xiàn)代文獻(xiàn)記載的急性呼吸道傳染病的病原體雖與古代有差異，但從證候、發(fā)病特點(diǎn)和傳染性角度而言仍屬于“疫病”范疇，而中醫(yī)藥防治疫病具有自身的優(yōu)勢(shì)。目前，突發(fā)急性呼吸道傳染病中醫(yī)臨床研究文獻(xiàn)較少且不規(guī)范，建立中醫(yī)藥診療方案缺少高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持，因此，必須重視對(duì)古代文獻(xiàn)的利用，結(jié)合現(xiàn)代臨床研究數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探索中醫(yī)診療規(guī)律[1]。BK算法作為經(jīng)典的極大團(tuán)問題求解算法，最初由Bron與Kerbosch[2]提出，該算法使用遞歸法求解，其優(yōu)點(diǎn)在于避免了產(chǎn)生相同團(tuán)的情況[3]。此前，上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬龍華醫(yī)院多個(gè)課題組將BK算法成功應(yīng)用于復(fù)雜中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)，探討肺癌、胃癌前病變等多種疾病的復(fù)方用藥規(guī)律[4-9]。本研究基于前人工作經(jīng)驗(yàn)，通過建立中藥復(fù)方數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用BK算法探討突發(fā)急性呼吸道傳染病中藥復(fù)方用藥規(guī)律，以期指導(dǎo)臨床實(shí)踐，提高臨床療效。

1??資料與方法

1.1??數(shù)據(jù)來源

選擇中國(guó)知識(shí)資源總庫(kù)（CNKI）、中國(guó)科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)（萬方數(shù)據(jù)）、維普期刊資源整合服務(wù)平臺(tái)（VIP）作為現(xiàn)代文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)來源。古代復(fù)方信息數(shù)據(jù)庫(kù)選擇上海研發(fā)公共服務(wù)平臺(tái)“方劑資源庫(kù)”（http：//www.med-ch.com/web/zyy/home），該庫(kù)收錄91?125條歷代方劑名詞目、約近12萬首中醫(yī)方劑。

以CNKI為例，首先選擇檢索范圍為“學(xué)術(shù)期刊”，學(xué)科范圍為“醫(yī)藥衛(wèi)生科技”，然后在高級(jí)檢索欄中選擇“主題詞/關(guān)鍵詞”，搜索“流感/流行性感冒”并含“中醫(yī)藥”，或“流感/流行性感冒”并含“中醫(yī)”，或“流感/流行性感冒”并含“中藥”，或“流感/流行性感冒”并含“中西醫(yī)結(jié)合”。同此方法，以“嚴(yán)重急性呼吸綜合征”“非典型肺炎”“病毒性肺炎”“急性上呼吸道感染”與“中醫(yī)”“中藥”“中醫(yī)藥”“中西醫(yī)結(jié)合”為關(guān)鍵詞進(jìn)行聯(lián)合搜索，檢索時(shí)間范圍為1986年3月1日-2017年3月1日。萬方數(shù)據(jù)、VIP檢索的學(xué)科范圍、時(shí)間范圍、檢索關(guān)鍵詞與CNKI一致。檢索“方劑資源庫(kù)”時(shí)選擇查詢方式為“模糊查詢”，查詢數(shù)據(jù)庫(kù)為“方劑數(shù)據(jù)庫(kù)”和“中藥數(shù)據(jù)庫(kù)”，選擇關(guān)鍵詞分別為“感冒”“傷風(fēng)”“冒風(fēng)”“傷寒”“冒寒”“重傷風(fēng)”“疫毒”“戾氣”“疫病”“瘟疫”“時(shí)疫”“疫戾”進(jìn)行查詢。

表2??治療突發(fā)急性呼吸道傳染病熱壅氣分證復(fù)方高頻用藥（頻次≥10）

注：圖中數(shù)字為相連中藥出現(xiàn)在同一處方中的次數(shù)

圖2??治療突發(fā)急性呼吸道傳染病熱壅氣分證復(fù)方中藥配伍網(wǎng)絡(luò)

2.3??熱入營(yíng)血證

熱入營(yíng)血證文獻(xiàn)有限，僅檢索到清瘟敗毒飲、犀角地黃湯、紫雪丹等經(jīng)典方劑，采用清熱解毒、涼血瀉火法治療。目前臨床上僅有清瘟敗毒飲用于治療熱入營(yíng)血證，故不進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

2.4??陽(yáng)氣暴脫證

陽(yáng)氣暴脫證的中藥復(fù)方僅檢索出獨(dú)參湯、參附湯，主要采用益氣斂陰、回陽(yáng)固脫法治療，由于文獻(xiàn)數(shù)量較少，故不進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

2.5??正虛邪戀證

正虛邪戀證共17首復(fù)方，由于復(fù)方數(shù)量較少，不利于挖掘基本方，故僅統(tǒng)計(jì)用藥頻次和種類。正虛邪戀證共使用中藥83味，其中頻次≥3的中藥15味，結(jié)果見表3。按功效劃分為補(bǔ)氣藥（人參、白術(shù)、甘草）、養(yǎng)陰藥（天冬、麥冬）、利水滲濕藥（茯苓）、清熱燥濕藥（黃芩）、化濕藥（蒼術(shù)）、化痰止咳平喘藥（苦杏仁、桔梗、桑白皮、法半夏）、解表藥（柴胡、生姜）、理氣藥（橘紅）。中藥配伍網(wǎng)絡(luò)圖見圖3，關(guān)聯(lián)最緊密的中藥為白術(shù)、蒼術(shù)、生姜、半夏、茯苓、藿香、附子、橘紅、厚樸、甘草等。其中臨床上常用的藥物配伍有：茯苓-白術(shù)（4次）、法半夏-生姜（4次）、茯苓-薏苡仁（2次）、黨參-黃芪（2次）、橘紅-法半夏（2次）、蒼術(shù)-厚樸（2次）等。

3??討論

綜合用藥頻次、種類、配伍關(guān)系圖和基本方可以看出：風(fēng)溫肺衛(wèi)證治療以發(fā)散風(fēng)熱、清肺瀉火藥為主，佐以宣肺止咳之品，以金銀花、連翹、桑葉、菊花、牛蒡子、薄荷、竹葉、蘆根、石膏、黃芩、桔梗、苦杏仁等為代表。表明《溫病條辨》治療上焦衛(wèi)分證常用的銀翹散、桑菊飲等辛涼解表劑組方思路在實(shí)踐中有廣泛應(yīng)用。熱壅氣分證治療以清熱瀉火藥為主，代表藥物有石膏、知母、蘆根、黃芩、魚腥草、金銀花、連翹、板藍(lán)根等。急性呼吸道傳染病發(fā)展到氣分熱盛階段，正邪交爭(zhēng)、疫毒之邪深入，治法應(yīng)以清氣分熱，瀉火解毒為主。如葉天士所說“到氣才可清氣”，《溫病條辨》言“至中焦，已無肺證，陽(yáng)明者，兩陽(yáng)合明也，溫邪之熱，與陽(yáng)明之熱相搏，故但惡熱也?；蛴冒谆?，或用承氣者”。正虛邪戀證治療以益氣養(yǎng)陰清熱藥為主，佐以宣肺化痰止咳之品，以茯苓、白術(shù)、人參、麥冬、天冬、黃芩、法半夏、橘紅、苦杏仁、桔梗為代表，符合恢復(fù)期氣陰虧虛、邪熱留戀病機(jī)。

本研究檢索數(shù)據(jù)庫(kù)的中藥復(fù)方信息較分散，挖掘得到的基本方數(shù)量較少，可能由于年代跨度大、流行病學(xué)和疾病認(rèn)知的時(shí)代差異大、療效評(píng)價(jià)欠缺、現(xiàn)代臨床研究匱乏等。綜合考慮諸多因素對(duì)復(fù)方數(shù)據(jù)的影響權(quán)重、提高數(shù)據(jù)庫(kù)質(zhì)量并保持不斷更新，是需要關(guān)注的問題。目前針對(duì)危重期及恢復(fù)期的中醫(yī)臨床研究文獻(xiàn)很少，難以進(jìn)一步分析用藥規(guī)律，提示需要增加規(guī)范的多中心、隨機(jī)對(duì)照、盲法、可重復(fù)的中醫(yī)藥臨床研究，提升中醫(yī)藥在危重期和恢復(fù)期的參與度。

急性呼吸道傳染病中藥復(fù)方擬定的傳統(tǒng)形式以小規(guī)模專家組擬方為主，多在經(jīng)典方的基礎(chǔ)上結(jié)合專家組意見形成，如2017年人感染H7N9禽流感診療方案的中醫(yī)藥辨治部分[16]。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法已成為一種新的中藥復(fù)方研究平臺(tái)，使海量方劑的信息挖掘成為可能[17-18]。本研究基于古今文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，利用BK算法聯(lián)合專家共識(shí)挖掘急性呼吸道傳染病中藥復(fù)方用藥規(guī)律，是一種積極有效的探索，有助于提升中醫(yī)藥診療方案的科學(xué)性、合理性和有效性。另外，BK算法側(cè)重于分析復(fù)方中藥物配伍的頻次比重，尚不能體現(xiàn)各復(fù)方的療效信息，使基本方的可信度有所降低。BK算法對(duì)收集的復(fù)方數(shù)量和質(zhì)量也有較高要求，當(dāng)數(shù)據(jù)較少時(shí)很難挖掘一般性用藥規(guī)律。

本研究通過建立急性呼吸道傳染病的中藥復(fù)方數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用BK算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，得到了風(fēng)溫肺衛(wèi)證、熱壅氣分證和正虛邪戀證的用藥頻次、種類和配伍組合，篩選出風(fēng)溫肺衛(wèi)證和熱壅氣分證共2首基本方，挖掘結(jié)果基本符合溫病經(jīng)典理論和臨床實(shí)踐，體現(xiàn)了疫病中醫(yī)辨證論治的特點(diǎn)，有助于提高臨床療效。未來我們將繼續(xù)重視搜集古代文獻(xiàn)，提高復(fù)方數(shù)據(jù)庫(kù)的質(zhì)量，同時(shí)，結(jié)合中藥復(fù)方特點(diǎn)繼續(xù)優(yōu)化BK算法，提升挖掘結(jié)果可靠性。

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