中医方剂数据库中方—药知识发现研究——以中风病为例

摘要

目的：
　　 本课题以中医方剂数据库为研究对象进行中风病相关的证-方-药知识发现,深入探索方剂的制方要素,总结中风偏枯的方药证治规律,找到对其中药理起关键作用的核心药/药对/药组,并挖掘证方药间的隐秘联系,进而发现潜在有效的新药对,提供预测性或指导性结论。
　　 材料与方法：
　　 从中国方剂数据库和方剂现代应用数据库中检索并下载相关数据,形成文本数据源。其中包括古代方剂记录1758条,现代方剂记录91条,合并转化为文本数据源,经一般性行处理,正则表达式规范化等预处理后,采用BICOMB系统进行信息抽取,gCLUTO聚类工具包进行双向聚类分析。
　　 结果：
　　 中国方剂数据库和方剂现代应用数据库中检索到的共1849条方剂记录经纳入标准过滤并预处理后得到有效记录648条。共计648首方,6913味药被BICOMB系统成功提取出来,生成了100×648“方-药”矩阵,经gCLUTO聚类工具包处理,得到Cluster0～3共4组聚类指标,主治中风偏枯的高描述度代表方共8首,核心药32味。
　　 结论：
　　 本研究采用了文本挖掘技术中的信息抽取、双向聚类分析等方法探讨了中风偏枯针对不同证型配伍用药特点及各证型辨证论治的治则治法。此外,本研究总结了各型常用药对药组,并对部分缺失方药信息进行了预测和完善。
　　 实践证明本方法适用于中医方剂数据库中方.药知识发现,可成功抽取中医方剂数据库中的方药信息、并结合不同证型配伍用药特点来探索方剂的制方要素,梳理出中医中风病方药证治规律,并在此基础上挖掘证方药间的隐秘联系和规则,进而对某些缺失的方药信息进行预测和完善,并提供预测性或指导性结论,形成有价值的科学假设。结果可为方剂配伍理论研究,药性理论研究,中医临床用药研究提供新方法和现代技术手段。