基于关联规则和因子分析研究糖尿病肾病中药组方用药规律 刘保松, 白明, 苗明三 * ( 河南中医药大学, 郑州 ) 摘要 : 目的挖掘中医药治疗糖尿病肾病的组方用药规律 方法以中国知网 万方医学网 2012 年 1 月 2018 年 6 月 收录的期刊文献为资料来源, 使用 Excel

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1 基于关联规则和因子分析研究糖尿病肾病中药组方用药规律 刘保松, 白明, 苗明三 * ( 河南中医药大学, 郑州 ) 摘要 : 目的挖掘中医药治疗糖尿病肾病的组方用药规律 方法以中国知网 万方医学网 2012 年 1 月 2018 年 6 月 收录的期刊文献为资料来源, 使用 Excel 2013 SPSS Modeler 14.1 SPSS Statistics 19.0 统计软件为工具, 对纳入标准的 中药进行关联规则分析和因子分析 结果在纳入标准的 215 首方剂中, 使用频数 30 的高频药物共 28 种, 其中黄芪 (143 次,66.5%), 茯苓 (113 次,52.6%), 丹参 (97 次,45.1%), 山药 (86 次,40.0%), 当归 (73 次,34.0%) 最为常见 糖尿病肾 病治疗的药物四气以寒 (11 次,39.2%) 平 (10 次,35.7%) 为主, 五味中甘味 (23 次,50.0%) 为主, 归经中肝经 (16 次,20.0%) 脾经 (14 次,17.5%) 居多, 使用最多的药物类别为补虚药 (912 次,39.3%), 活血化瘀药 (307 次,13.2%), 关联规则分析中 发现关联强度最高的药对组合为 12 种, 因子分析中提取 6 个公因子 结论糖尿病肾病的治疗多以甘温药黄芪 ( 补虚药 ) 为主, 临床上可与苦寒药丹参, 甘平药茯苓等组合使用, 以及可随证配伍活血化瘀 清热等药物 关键词 : 糖尿病肾病 ; 用药规律 ; 数据挖掘 ; 中药组方 中图分类号 :R285.5 文献标志码 :A 文章编号 : (2019) DOI: /j.cnki.issn 引用本文 : 刘保松, 白明, 苗明三. 基于关联规则和因子分析研究糖尿病肾病中药组方用药规律 [J]. 中国现代应用药学, 2019, 36(7): Medication Rules and Factor Analysis for Traditional Chinese Medicine Treating Diabetic Kidney Disease Based on Data Mining LIU Baosong, BAI Ming, MIAO Mingsan * (Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou , China) ABSTRACT: OBJECTIVE To analyze the medication rules of traditional Chinese medicine (TCM) for treating diabetic kidney disease (DKD). METHODS The article for TCM treatment for DKD in CNKI and Wanfang Med Online from January 2012 to June 2018 were searched. The data was entered into Excel 2013 to set up a database, the factor analysis and association rules were used to analyze core medication combinations by SPSS Statistics 19.0 and SPSS Modeler RESULTS A total of 215 prescriptions were included. Totaled 28 Chinese medicines were used 30 times, the high frequency medicines were Astragali Radix, Poria cocos Wolf, Salvia miltiorrhiza Bunge, Dioscoreae Rhizoma and Angelica sinensis Diels. In terms of property of a medicine, the major Chinese medicines were cold and plain. In terms of flavour, the major Chinese medicines were sweet. In terms of meridian tropism, the major Chinese medicines were the liver and spleen. These high frequency medicines were deficiency-nourishing drugs and invigorating blood circulation and eliminating stasis drugs. Totally 12 core medication combinations were mined through association rules. Six common factors extracted from factor analysis. CONCLUSION The most commonly used drug is Astragali Radix for treating DKD. In clinical, it can be combined with Salvia miltiorrhiza Bunge and Poria cocos Wolf in the treatment of DKD. At the same time, it can supplement some medicines, such as heat-clearing drugs and invigorating blood circulation and eliminating stasis drugs and so on. KEYWORDS: diabetic kidney disease; medication rule; data mining; Chinese medicine prescription 糖尿病肾病是糖尿病微血管病变最严重的并发症, 具有较高的发病率和死亡率 糖尿病肾病是糖代谢异常 脂代谢紊乱 氧化应激 肾脏血流动力学改变等多种因素共同作用的结果, 有效控制血糖水平是治疗的基础 [1-2] 糖尿病肾病属中医 肾消 尿浊 等范畴, 在控制血糖的基础上, 对后期肾脏病变的治疗是临床控制糖尿病肾病常用的手段 [3] 近年来, 较多研究者认为中医药治疗 糖尿病肾病有独特疗效, 形成了从肝论治 [4] 从脾论治 [5] 从肺论治 [6] 从肾论治 [7] [8] 从心论治等多种辨证论治的治疗思路 传统中医药复方和现代中成药制剂是中医药治疗糖尿病的两大重要手段, 由于中医秉持辨证论治, 临床使用多为药对组合, 造成研究数据信息量较大, 利用现代统计软件可以对中药方剂数据库进行建模, 构建出药物关联复杂的网络图, 可以较直观地体现出药物 基金项目 : 重大新药创制 国家科技重大专项 (2017ZX ); 国家国际合作基地 ( 国科外函 [2016]65 号 ) * 作者简介 : 刘保松, 男, 硕士生 Tel: liubaosong647@163.com 通信作者 : 苗明三, 男, 博士, 教授 (0371) miaomingsan@163.com Tel: 中国现代应用药学 2019 年 4 月第 36 卷第 7 期 Chin J Mod Appl Pharm, 2019 April, Vol.36 No.7 781

2 相互作用的关系, 挖掘出潜在配伍规律 还有较 多学者将其应用到名中医经验传承 [9] 处方规律 [10] [11] 症候分类等方面 因此运用现代统计技术对已 有方剂进行分析, 有利于总结中医临床用药规律, 让中医用药更加具有客观性和科学化, 也是中药 创新必不可少的道路 1 资料与方法 1.1 检索策略 在中国知网和万方医学网数据库中, 联合使 用 中药 和 糖尿病肾病 为主题, 使用 高 级检索 功能进行搜索, 时间是 2012 年 1 月 2018 年 6 月, 共检索到 篇期刊文献 1.2 纳入及排除标准 纳入标准 : 选择中药复方治疗糖尿病肾病的 临床研究 排除标准 : 剔除实验研究 综述 联 合用药 无具体药物或单味中药等文献 经初步 筛选出 215 篇期刊文献, 将文献中 215 首方剂的 基本方进行录入处理, 加减方舍去, 以此建立中 药组方治疗糖尿病肾病的数据库 1.3 数据处理 药物名称 分类 性味归经等均参照中国药 [12] 典 2015 年版和 中药学 [13] 进行规范, 如某味 中药有不同名称则统一为一种名称, 如 川穹 统一为 川芎, 丹皮 统一为 牡丹皮 等 如一味中药有多个性味归经, 则全部统计入内 因中药炮制后, 其性味 功效等发生改变, 故在 统计时将不同炮制品归为不同药物, 如生地黄主 养阴生津 清热凉血, 熟地黄性转微温而以补血 见长 1.4 统计方法 将符合标准的 215 首方剂中的全部中药逐一 输入 Excel 2013 建立数据库, 对数据库中的中药 进行分类排序, 使用 SPSS Modeler 14.1 和 SPSS Statistics 19.0 进行统计学处理 2 结果 2.1 单味中药使用情况 将文献中所涉及到的 215 首方剂中全部中药 进行排序, 可以看出总共有 231 种中药, 累计频 率出现 次 在 215 首方剂中, 使用频数 30 的药物共 28 种, 累计出现 次 使用频数最 高的前五味中药分别是黄芪 (143 次,66.5%) 茯 苓 (113 次,52.6%) 丹参 (97 次,45.1%) 山药 (86 次,40.0%) 当归 (73 次,34.0%); 使用频数最低 的药物有白僵蚕 半边莲 薄荷 北沙参等, 仅 出现 1 次 结果见表 1 表 1 单味中药使用情况 ( 频数 30) Tab. 1 Application of single Chinese medicine (frequency 30) 药物名称使用频数 百分比 /% 药物名称使用频数 百分比 /% 黄芪 枸杞子 茯苓 附子 丹参 太子参 山药 牡丹皮 当归 金樱子 生地黄 芡实 川芎 菟丝子 熟地黄 五味子 益母草 葛根 泽泻 麦冬 大黄 桃仁 党参 白芍 白术 陈皮 红花 桂枝 药物功效分类使用情况 依据数据库中记录的 215 首方剂, 对其全 部中药的功效进行分类统计分析 从图 1 可以 看出,231 种中药涵盖 16 种功效分类, 而使用 频数最多的前 5 类是补虚药 (912 次,39.3%) 活血化瘀药 (307 次,13.2%) 清热药(243 次, 10.5%) 利水渗湿药(216 次,9.3%) 和收涩药 (153 次,6.6%) 结果见图 1 图 1 药物分类归纳统计 Fig. 1 Classification and statistics of drugs 2.3 药性药味使用情况 依据 中药学 和中国药典 2015 年版分类标 准, 对纳入标准的高频药物 ( 使用频数 30) 药性 药味进行统计分析 如果一味中药有多个药性 药味, 则全部统计在内 在 231 味中药中, 频数 30 的中药共有 28 味, 累计出现 46 次药味 可 以看出甘 (23 次,50.0%) 苦(12 次,23.9%) 药味 782 Chin J Mod Appl Pharm, 2019 April, Vol.36 No.7 中国现代应用药学 2019 年 4 月第 36 卷第 7 期

3 最为常见 药性寒(11 次 39.2%) 平(10 次 35.7%) 药对组合的统计结果见表 2 关联 网络化展示 温(7 次 25.0%)居多 结果见图 2 见图 4 表 2 高频药物之间的关联规则分析 Tab. 2 Analysis of association rules between drugs (frequency 40) 药物组合 支持度/% 置信度/% 提升度 黄芪-川芎-丹参 黄芪-白术 黄芪-益母草-丹参 黄芪-生地黄-茯苓 黄芪-川芎-当归 黄芪-丹参-茯苓 黄芪-山药-丹参-茯苓 黄芪-红花 黄芪-生地黄-川芎 黄芪-益母草 准 对纳入标准的高频药物(使用频数 30)进行药 黄芪-熟地黄-丹参 物归经统计分析 如果一味中药有多个归经 则 黄芪-生地黄-山药 图 2 药物药味 药性归纳统计 Fig. 2 Statistics flavour and properties of drugs 2.4 药物归经使用情况 依据 中药学 和中国药典 2015 年版分类标 全部统计在内 在 231 味中药中 频数 30 的中 药共有 28 味 累计出现 80 次归经 可以看出肝 经(16 次 20.0%) 脾经(14 次 17.5%) 心经(13 次 16.2%) 肾经(13 次 15.8%)最为常见 结果 见图 3 图4 高频药物之间关联网络展示 线条粗细程度表示 2 种药物间关联度的强弱 Fig. 4 drugs 图 3 药物归经归纳统计 Fig. 3 Statistics of meridian tropism 2.5 高频药物关联规则分析 [14] Association network display between high frequency The thickness of the line indicated the strength of the correlation between the two drugs. 2.6 高频药物因子分析[16] 对 高 频 药 物 ( 使 用 频 数 40) 使 用 SPSS 对 高 频 药 物 ( 使 用 频 数 40) 使 用 SPSS Statistics 19.0 统计软件进行因子分析 得出 KMO Modeler 14.1 统计软件进行关联规则分析 建立 统计量为 说明适合做因子分析 且适合度 数据源 类型 网络 的关联规则数据流 并 较高 Bartlet 球形检验 P 值=0.000 说明适合做 使用 Apriori 建模进一步挖掘出药物之间的配伍关 因子分析 采用主成分分析法可以看出 初始特 系 设置支持度>10% 置信度为 85% 最大前项 征值>1 的成分 6 个 因此抽取了公因子 6 个 因 数为 5 提升 1 等条件挖掘出常用方剂中的潜在 子累计贡献率共 % 即表示可以涵盖大部分 药物组合 共计得到核心药对组合 12 个 全部药 信息 通过具有 Kaiser 标准化的全体旋转法得到 物组合的提升度都>1 说明这些药物组合在统计 旋转成分矩阵 结果见表 3 把药物归入其贡献值 学上均有意义 [15] 以黄芪为核心药物 12 个核心 中国现代应用药学 2019 年 4 月第 36 卷第 7 期 最高的公因子内 可见因子 1 丹参 生地黄 川 Chin J Mod Appl Pharm, 2019 April, Vol.36 No.7 783

4 芎 益母草 ; 因子 2: 白术 ; 因子 3: 山药 大黄 熟地黄 当归 ; 因子 4: 茯苓 附子 ; 因子 5: 红 花 党参 黄芪 枸杞子 ; 因子 6: 太子参 因子 分析成分图见图 5 表 3 高频药物 ( 使用频数 40) 的旋转成分矩阵 Tab. 3 Rotated component matrix of high frequency drugs (frequency 40) 药物成分 1 成分 2 成分 3 成分 4 成分 5 成分 6 丹参 太子参 生地黄 川芎 益母草 白术 山药 泽泻 大黄 熟地黄 当归 茯苓 附子 红花 党参 黄芪 枸杞子 图 5 高频药物之间因子分析成分图 Fig. 5 Factor analysis composition diagram between high frequency drugs 3 讨论 糖尿病是临床常见慢性疾病, 随病情发展患 者会出现多种并发症, 根据糖尿病肾病临床特征, 中医一般将其归属到中医学肾消 消渴 关格的 范畴 糖尿病肾病病因病机复杂, 较多研究者认 为糖尿病迁延日久, 进而导致气血亏虚 气机郁 滞 脉络痹阻等为基本病因, 虚 瘀 浊为基本 病机 [17-18] 中医药诊治糖尿病肾病有独特疗效, 以补虚 活血 滋阴为主, 针对糖尿病肾病患者病程发展不同阶段 不同证型进行辨证论治, 形成了以补虚为主 并兼滋阴降火 活血化瘀等基本治法及一些经典方药 [19] 研究结果表明, 使用次数最多的中药为黄芪 茯苓 丹参 山药 黄芪味甘性温, 为补虚之圣药, 现代药理研究证明, 黄芪具有较好的降血糖 增强免疫力 降血压等作用 [20] 主要作用机制可能与改善胰岛素抵抗, 升高胰岛素敏感指数 提高抗氧化能力等有关 [21-22] 丹参味苦性寒, 具有活血祛瘀 通经止痛的功效, 本草纲目 记载 活血, 止疝痛, 研究表明丹参临床与其他中药配伍使用可较好地改善糖尿病肾病患者症状 [23] 通过药物的药味分析可知, 寒 平 温 3 种药性的药物数量差别不大, 五味以甘味 苦味为主 寒性中药能清热 解毒 泻火等, 温性中药能散寒 祛风 温里等 甘具有补 和 缓特性, 有补虚 和中的特点 苦具有泄 燥特性, 有降泄 通泄 燥湿的特点 综合分析表明, 糖尿病肾病临床用药时可选择甘温的药物 ( 如黄芪 ) 苦寒药物 ( 如丹参 ) 甘平药物( 如茯苓 山药 ) 等组合使用 通过药物的分类可知, 使用最多的药物类别为补虚药 活血化瘀药, 补虚药中黄芪为补虚之圣药, 山药生津益肺, 补肾涩精, 熟地黄滋阴补血 活血化瘀药中丹参补血活血, 川芎活血行气, 祛风止痛, 益母草活血祛瘀 这也都符合中医补虚为主, 并兼活血化瘀 滋阴降火等基本治法 综合分析表明, 糖尿病肾病临床用药时可随证配伍补虚 活血化瘀 清热等药物 通过关联规则分析发现关联强度最高的药对组合为 12 种 因为置信度能反映出规则预测的准确程度, 提升值越大, 规则的相关性越强, 提示临床用药时应注重黄芪 川芎 丹参 茯苓等药物之间的配伍 且从 3 种关联强度最高的药对组合黄芪 - 川芎 - 丹参 ( 补虚药 - 活血化瘀药 - 活血化瘀药 ), 黄芪 - 白术 ( 补虚药 - 补虚药 ), 黄芪 - 益母草 - 丹参 ( 补虚药 - 活血化瘀药 - 活血化瘀药 ) 也可以体现出中医补虚为主, 并兼活血化瘀等基本治法 [24-27] 通过因子分析可见, 因子 1 中含有丹参 生地黄 川芎 益母草 ( 活血化瘀药 - 清热药 - 活血化瘀药 - 活血化瘀药 ), 因子 2 和 6 中分别含有白术 太子参 ( 补虚药 ), 因子 3 中含有山药 大黄 熟地 784 Chin J Mod Appl Pharm, 2019 April, Vol.36 No.7 中国现代应用药学 2019 年 4 月第 36 卷第 7 期

5 黄 当归 ( 补虚药 - 泻下药 - 补虚药 - 补虚药 ), 因子 4 中含有茯苓 附子 ( 利水渗湿药 - 温里药 ), 因子 5 中含有红花 党参 黄芪 枸杞子 ( 活血化瘀药 - 补虚药 - 补虚药 - 补虚药 ), 可见 补虚 药在中医 药治疗糖尿病肾病中发挥重要作用, 临床多以黄 芪 当归 党参等补虚药为主, 以活血化瘀 清热 等药配伍使用 通过对中医治疗糖尿病肾病的临床研究文献 归纳统计, 初步分析了其临床用药规律, 结果表 明, 治疗糖尿病肾病中药处方中, 补虚药黄芪使 用最多, 发挥重要作用, 常与丹参 川芎 生地 黄 茯苓等活血化瘀药 清热药和利水渗湿药进 行配伍使用 在对糖尿病肾病药物进行筛选的过 程中, 可使用该数据挖掘所得潜在药对或单味药 进行深层次的研究, 以期挖掘潜在的治疗糖尿病 肾病的中药 药对或组方 本研究通过数据挖掘 的方法, 总结并归纳中药用药规律, 为中医临床 诊治糖尿病肾病用药提供参考 REFERENCES [1] LEVEY A S, CORESH J, BALK E, et al. National kidney foundation practice guidelines for chronic kidney disease: evaluation, classification, and stratification [J]. Annal Int Med, 2003, 139(2): [2] INCI A, SARI F, OLMAZ R, et al. Soluble Klotho levels in diabetic nephropathy: relationship with arterial stiffness [J]. Eur Rev Med Pharmacol Sci, 2016, 20(15): [3] JIANG S, LIU Z H. Prevention and treatment of diabetic nephropathy: a long way to go [J]. Chin J Prac Intern Med( 中 国实用内科杂志 ), 2017, 37(3): [4] 丁香, 衡先培. 肝为罢极之本 对糖尿病防治思路的启示 [J]. 中医药临床杂志, 2018, 30(5): [5] 李景, 周旭升, 戴梅, 等. 魏执真缓脾法治疗糖尿病 [J]. 北京中医药, 2018, 37(6): [6] DENG Y, WQANG D. Discussion on the treatment of pre-diabetes from the viscera syndrome difirentiantion [J]. Clin J Tradit Chin Med( 中医药临床杂志 ), 2018, 30(1): [7] 许建梅, 宋芊, 靳冰, 等. 高普教授从肾论治老年糖尿病 [J]. 中医药学报, 2015, 43(1): [8] 刘诗蓉, 黄宇虹. 消渴的五脏辨证论治 [J]. 光明中医, 2013, 28(5): [9] CHAI H, ZHANG DX, QU H, et al. Correlation analysis of the rules of prescription and medication of coronary heart disease after percutaneous transluminal coronary intervention treated by professor Shi Dazhuo [J]. World Chin Med( 世界中医药 ), 2018, 13(8): [10] 邵峰, 曾普华, 郜文辉, 等. 防治原发性肝癌膏方用药规 律研究 [J]. 亚太传统医药, 2018, 14(9): [11] WANG D L, ZHAO Y Y, CHEN J L. Analysis of traditional Chinese medicine syndromes and medication rules of cholelithiasis [J]. J Guangzhou Univ Tradit Chin Med( 广州中 医药大学学报 ), 2018, 35(5): [12] 中国药典 [S] [13] 窦昌贵. 中药学 [M]. 上海 : 上海科学技术出版社, [14] WAQNG L L, FU T F, DU J Y, et al. The Application advantages and limitations of association rules analysis based on spss clementine in traditional Chinese medicine data mining [J]. J Yunnan Univ Tradit Chin Med( 云南中医学院学报 ), 2016, 39(6): [15] 熊平. 数据挖掘算法与 Clementine 实践 [M]. 北京 : 清华大 学出版社, [16] 房赤, 雍苏南, 孙克伟. 基于因子分析和关联规则挖掘中 医治疗黄疸病用药配伍规律 [J]. 时珍国医国药, 2018, 29(4): [17] TONG X L, ZHOU Q, ZHAO L H, et al. Experience on syndrome diferentiation and treatment of diabetic nephropathy [J]. Chin J Tradit Chin Med Pharm( 中华中医药杂志 ), 2014, 29(1): [18] MA J C, ZHANG H L, MA Z L, et al. Study on the drug-symptomatic correspondence of chinese medicine patent formulas of diabetes based on RST [J]. Pharm Today( 今日药学 ), 2018, 28(1): 60-62, 69. [19] GUO Y Z, ZHANG L, WANG X Y, et al. Medication law analysis of type-2 diabetic nephropathy on the basis of data investigation [J]. Med Pharm J Chin PLA( 解放军医药杂志 ), 2018, 30(1): [20] ZHANG X X, CAO S, MIAO M S, et al. Astragalus in diabetes and its complications of application [J]. China J Chin Med( 中医学报 ), 2011, 26(11): [21] 胡彩虹, 徐坤, 孙静, 等. 黄芪多糖对老年糖尿病大鼠糖脂代谢的影响 [J]. 中国老年学杂志, 2018, 38(6): [22] LI Z Q, JU Y Y, CHEN Q Q, et al. Protective effect of astragaloside IV on early kidney damage in diabetic mellitus rats and its mechanism [J]. Chin J Clin Pharm Therap( 中国临床药理学与治疗学 ), 2018, 23(3): [23] HUA J, WANG C X, ZHENG X Y, et al. Clinical observation on treatment of early type 2 diabetic nephropathy with huangqi shengmaiyin and compound danshen tablets combined with conventional therapy [J]. J New Chin Med( 新中医 ), 2017, 49(5): [24] 田硕, 白明, 苗明三, 等. 姜黄素对大鼠糖尿病模型的影响 [J]. 中药药理与临床, 2017, 33(2): [25] HOU Z J, MIAO M S. Analysis of active site and characteristic of hypoglycemic traditional chinese medicine [J]. China J Chin Med( 中医学报 ), 2013, 28(11): [26] WANG G, LUO Y, TANG X Z. Analysis on the Characteristics of Diabetic Nephropathy Staging and Traditional Chinese Medicine Syndrome Distribution [J]. Guangming J Chin Med( 光明中医 ), 2018, 33(11): [27] LIU J, ZHANG L. The medication rule of tcm medicine treatment for early diabetic nephropathy base on data mining [J]. Guiding J Tradit Chin Med and Pharm( 中医药导报 ), 2018, 24(1): 收稿日期 : ( 本文责编 : 曹粤锋 ) 中国现代应用药学 2019 年 4 月第 36 卷第 7 期 Chin J Mod Appl Pharm, 2019 April, Vol.36 No.7 785

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