基于数据挖掘的治疗头痛方剂药物规律分析

基于数据挖掘的治疗头痛方剂药物规律分析
杨雯晴;李运伦;丁学义;沈真真
【摘要】目的:应用数据挖掘方法分析治疗头痛方剂的组方规律.方法:收集、整理治疗头痛的方剂,录入中医传承辅助系统(V2.0.1),利用改进互信息法、复杂系统熵聚类、无监督的熵层次聚类等无监督数据挖掘方法,分析头痛方剂的组方规律.结果:对筛选出的315首治疗头痛方剂进行分析,确定处方中药物出现的频次,演化得到核心组合26个,新处方13个.结论:应用数据挖掘方法总结头痛方剂组成,可以发现组方规律,为临床用药提供依据.
【期刊名称】《中国中医基础医学杂志》
【年(卷),期】2014(020)002
【总页数】4页(P231-234)
【关键词】头痛;组方规律;数据挖掘
【作者】杨雯晴;李运伦;丁学义;沈真真
【作者单位】山东中医药大学,济南 250355;山东中医药大学附属医院,济南250011;山东中医药大学,济南 250355;山东中医药大学,济南 250355
【正文语种】中文
【中图分类】R741.041
头痛是临床常见症状之一，中医学对头痛的认识已有两千多年的历史。

头痛一名最早可见于长沙马王堆汉墓帛书中的《阴阳十一脉灸经》，此后各朝代医家对头痛的
病因病机及诊断治疗都有相关的论述。

“中医传承辅助系统”软件由中国中医科学院中药研究所新药设计课题组联合开发，采用规则分析、改进的互信息法［1］、复杂系统熵聚类［2-3］和无监督的熵层次聚类［4］等数据挖掘方法，用于中药
组方规律和处方的发现。

本文利用该软件对古代文献中治疗头痛的方剂进行系统分析，从而总结治疗头痛方剂的用药规律。

1 资料与方法
1.1 处方来源
选取《中国方剂大辞典》中治疗头痛的方剂。

1.2 处方筛选
本文旨在分析治疗由内伤杂病引起头痛的方剂，因而并未收入因感受风寒暑湿等外邪所引发头痛的治疗方剂。

考虑到头痛是常见症状，常并发于其他疾病的某一过程，因而头痛作为兼症的治疗方剂不属于本文讨论范围。

此外，古代文献中头痛的别称较多，有“脑风”、“头风”、“偏正头痛”、“偏正头风”等，凡明确记载疼痛部位及临床症状符合的一并收入。

本文在上述来源方剂中筛选明确记载治疗头痛的方剂共提取方剂315首。

1.3 中药规范
对古代方剂中的用药别名尽量统一。

将芎藭、京芎、贯芎等统一录入为川芎，将朴硝、盆消等统一录入为芒硝等。

对于方剂中出现的甘白菊、酒黄芩、炒白术等药名，为避免药物出现频率降低从而影响数据分析，故分别统一入为菊花、黄芩、白术等。

1.4 数据分析
利用中国中医科学院中药研究所与中国科学院自动化研究所联合开发的“中医传承辅助系统”(V2.0.1)，通过“数据分析”模块中“方剂分析”功能，进行组方规律分析。

具体操作步骤参见文献［5］。

2 结果
2.1 用药频次
表1显示，对所收集治疗(内伤)头痛的315个方剂包含的298味药物进行“频次
统计”，可得到治疗(内伤)头痛方剂中每味药物出现频次从大到小排序。

使用频次在20次以上的药物共27味。

2.2 基于关联规则分析的方剂组方规律分析
表2、图1显示，对所筛选出的方剂进行“组方规律”分析，“支持度个数”设为20(≥6.4%，表示至少在20首方剂中出现)，置信度设为0.6，得到常用药对39个，并建立药物之间关联的网络展示图。

表1 治疗(内伤)头痛方剂中出现频次20次以上的药物序号药物频次序号药物频次序号药物频次序号药物频次1 川芎 159 8 川乌 50 15 薄荷 32 22 白附子
24 2 甘草 90 9 半夏 50 16 全蝎 32 23 茯苓 23 3 细辛 87 10 天麻 42 17 生姜
30 24 苍术 22 4 白芷 71 11 羌活 39 18 藁本 30 25 僵蚕 22 5 防风 65 12 当归
39 19 炙甘草 25 26 雄黄 21 6 石膏 64 13 草乌 34 20 人参 25 27 蔓荆子 20 7
天南星 61 14 菊花 33 21 黄芩 24
表2 治疗(内伤)头痛方剂中常用药物组合序号药对频度序号药对频度序号药
对频度1川芎甘草 64 14 川乌川芎 28 27 川乌白芷22 2川芎细辛 63 15 川芎羌活 28 28 白芷防风22 3 川芎白芷 55 16 川芎白芷细辛 28 29 石
膏白芷22 4 川芎防风 45 17 防风羌活 26 30 川乌天南星21 5 甘草细
辛 44 18 川芎甘草防风 26 31 川芎全蝎21 6 川芎石膏 42 19 天南星半
夏 25 32 川芎薄荷21 7 川芎甘草细辛 39 20 甘草白芷 25 33 川芎菊花21 8 甘草防风 35 21 川芎当归 25 34 川芎白芷防风20 10 川芎天南星31 23 甘草羌活 24 36 白芷草乌21 9 白芷细辛 33 22 川芎防风细辛 25 35 甘草石膏20 11川芎天麻 30 24 川芎草乌 24 37 细辛藁本20 12 防
风细辛 29 25 川芎半夏 23 38 川芎防风羌活20 13 川芎藁本 29 26 川芎
甘草白芷 23 39 川芎细辛藁本20
图1 常用药物组合网络图
表3显示，点击“规则分析”按钮，分析上述所得药对的用药规则，其中“关联
规则”的含义是，当出现“-＞”左侧药物时出现右侧药物的概率。

2.3 基于改进互信息法药物之间关联度分析
表4显示，根据本次统计的方剂数量，结合经验判断和不同参数提取数据的预读，选择相关系数为10、惩罚系数为5进行聚类分析，得到治疗(内伤)头痛方剂中
298味中药之间两两之间的关联度，其中对关联系数在0.01以上的26个药对进
行列表。

2.4 基于复杂系统熵聚类的核心组合及新处方分析
以改进互信息法的分析为基础，按照相关系数与惩罚系数的约束，基于复杂系统熵聚类，演化出3～5味药物的核心组合共95个。

在以上核心组合所提取的基础上，点击系统中“提取组合”按钮，通过无监督的熵层次聚类算法其有26个核心组合(见表5)，可进一步聚类得到13个新处方(见表6)。

利用软件的“网络展示”功能，可直观地展现出核心组合之间的关系(见图2)以及新药物之间关联的“网络化展示”(见图3)。

表3 (内伤)头痛方剂中使用频次20次以上药物组合关联度分析序号关联规则置
信度序号关联规则置信度1 藁本→川芎 0.966667 16 防风→川芎 0.692308 2
白芷，防风→川芎 0.954545 17 川芎，藁本→细辛 0.689655 3 甘草，白芷→川
芎 0.920000 18 羌活→防风 0.666667 4 甘草，细辛→川芎 0.886364 19 藁本→细辛 0.666667 5 防风，细辛→川芎 0.862069 20 全蝎→川芎 0.65625 6 白芷，
细辛→川芎 0.848485 21 石膏→川芎 0.65625 7 白芷→川芎 0.774648 22 薄荷
→川芎 0.65625 8 防风，羌活→川芎 0.769231 23 当归→川芎 0.641026 9 甘草，防风→川芎 0.742857 24 菊花→川芎 0.636364 10 细辛→川芎 0.724138 25 川
芎，细辛→甘草 0.619048 11 羌活→川芎 0.717949 26 羌活→甘草 0.615385 12 天麻→川芎 0.714286 27 川芎，甘草→细辛 0.609375 13 川芎，羌活→防风
0.714286 14 甘草→川芎 0.711111 15 草乌→川芎 0.705882
表4 基于改进的互信息法药物间关联度分析0.010292 2草乌-甘松 0.014305 15
柴胡-陈皮 0.010291 3羌活-槐花 0.013409 16柴胡-生地黄 0.010291 4草乌-苍术 0.012485 17升麻-贝母 0.01024 5羌活-蔓荆子 0.011823 18升麻-莪术
0.01024 6半夏-赤茯苓 0.011795 19升麻-荷叶 0.01024 7草乌-两头尖
0.011574 20升麻-山楂 0.01024 8半夏-天麻 0.011197 21木香-全蝎 0.010237 9羌活-人参 0.010962 22升麻-黄芩 0.010188 10旋覆花-西洋参 0.010505 23
防风-石南 0.010099 11旋覆花-秦皮 0.010505 24草乌-川芎 0.010067 12当归-白附子 0.010504 25羌活-茯苓 0.010048 13当归-两头尖 0.010324 26藁本-生
姜药对关联系数药对关联系数1 草乌-乳香 0.016765 14 木香-附子0.010044
表5 用于新方聚类的核心组合序号核心组合 1核心组合2 1 白芍、熟地黄、
生地黄白芍、生地黄、牡蛎2 熟地黄、生地黄、炙甘草熟地黄、炙甘草、茯苓3 大枣、肉桂、白术肉桂、白术、人参4 当归、黄芪、蔓荆子旋覆花、当归、藁本、蔓荆子5 雄黄、乳香、没药乳香、没药、木鳖子6 草乌、没药、木鳖子全蝎、雄黄、草乌、没药7 藁本、生地黄、炙甘草旋覆花、当归、藁本、生地黄8 半夏、生姜、人参半夏、天南星、生姜、白附子9 川芎、白芷、石膏白芷、石膏、干姜10 麝香、冰片、薄荷脑麝香、冰片、
朱砂11 陈皮、细辛、甘草藁本、羌活、细辛、防风、甘草12 陈皮、茯苓、白术炙甘草、茯苓、白术、人参13 黄芩、柴胡、黄连、天南星黄芩、柴胡、黄连、炙甘草
图2 核心药物之间关系网络
表6 基于熵层次聚类的治疗(内伤)头痛的新处方序号候选新处方1 白芍、熟
地黄、生地黄、牡蛎2 熟地黄、生地黄、炙甘草、茯苓3 大枣、肉桂、白术、人参4 当归、黄芪、蔓荆子、旋覆花、藁本5 雄黄、乳香、没药、木鳖子6 草乌、没药、木鳖子、全蝎、雄黄7 藁本、生地黄、炙甘草、旋覆花、当归8 半夏、生姜、人参、天南星、白附子9 川芎、白芷、石膏、干姜10 麝香、冰片、薄荷脑、朱砂11 陈皮、细辛、甘草、藁本、羌活、防风12 陈皮、茯苓、白术、炙甘草、人参13 黄芩、柴胡、黄连、天南星、炙甘草
3 讨论
图3 治疗(内伤)头痛的新方药网络
数据挖掘在中医药研究中发挥着重要作用［5］，“中医传承辅助系统”软件所包含的各种数据挖掘方法，可实现“数据录入→数据管理→数据查询→数据分析→分析结果输出→网络可视化展示”等功能。

软件对所收集的方剂分析得出治疗头痛方剂中药物的使用频次，利用集成系统中的apriori算法，选取适合的支持度，提取出治疗头痛疾病的常用药对和核心组合，进一步揭示头痛组方中药物的关联规则并演化得出新处方。

软件中所采用的方法强调相关性分析，可以提取低频次高相关的组合，更适合隐形经验的挖掘与分析［1］。

通过软件对所输入方剂的分析发现，历代医家在治疗头痛所应用的高频药物中，“风药”应用尤为突出。

无论是药物之间组成的药对或配伍形成的核心组合，以及药物之间的关联度分析，“风药”在频次统计中皆占据前位。

川芎、细辛、白芷、防风、藁本可疏散风寒之邪、祛风止痛;菊花、薄荷、蔓荆子、柴胡、升麻功善清热、疏肝明目;天麻，全蝎、地龙、僵蚕能平息内风、息风止痉，其中虫类药物又
擅长化瘀通络止痛，直达高巅。

基于复杂系统熵聚类，演化出含有“风药”的核心组合有荆芥、白芷、苍术，升麻、柴胡、甘草、旋覆花、藁本、蔓荆子，僵蚕、没药、地龙，川芎、细辛、防风、甘草，全蝎、天麻、僵蚕、白附子等。

李东垣在《兰室秘藏·头痛论》中指出:“凡头痛皆以风药治之者，总其大体而言之也。

高巅
之上，惟风可到”，古代医家的论述为“风药”的广泛使用提供了依据。

由系统分析得出的候选新方组合，为临床治疗头痛提供了新的思路。

通过分析可以看出，新方一般以平肝息风、活血化瘀、燥湿化痰、益肾填精为主，这符合中医治疗头痛的基本治则。

头痛因后天脾胃虚弱、生化乏源，导致气血不足不能上承濡养头目而引起，可配伍选用新方大枣、肉桂、白术、人参温通经脉、养血益气，发挥濡养上焦之功效;新方白芍、熟地黄、生地黄、牡蛎滋阴益精，对于肾阴不足、髓
海失养的头痛有一定的治疗作用;痰湿是头痛发病的重要因素，且内伤头痛病机多
与脾的功能失调有关。

头痛因于脾失健运、痰湿内生、阻塞气机、浊阴不降者，健脾化痰尤为重要，可选用新方半夏、生姜、人参、天南星、白附子化痰息风，与健脾化湿药物配伍治疗头痛;而新方陈皮、茯苓、白术、炙甘草、人参益气健脾、理
气化痰，此组合中包含如补中益气汤、四君子汤、二陈汤等古代名方的主要组成药物，因而对脾气虚弱、化源不足导致的清窍失养或气阻痰凝头痛都可随证配伍应用;新方黄芩、柴胡、黄连、天南星、炙甘草清热解毒、疏肝理气，不仅可以治疗风热上扰导致的头痛，也可以用于肝气郁而化火上攻头目引发的头痛;对于头痛经久不愈、瘀血阻络者，可配伍应用新方草乌、没药、木鳖子、全蝎、雄黄散结止痛、活血通经。

本次分析得出的药对组合和候选新方为临床和基础研究提供了线索，但核心组合以及候选新方组合的临床应用价值尚有待临床疗效观察和临床试验研究等进一步评判。

本文针对头痛的共同用药规律进行了分析，并未对不同证型进行分类讨论。

不同朝代的药物应用特点以及不同证型临床用药规律还有待进一步的分析研究。

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