梁茂新-方剂资源的开发与利用

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1、方剂资源的开发与利用,辽宁中医药大学 梁茂新,一、方剂资源挖掘利用的必要性,（一）中药新药开发的处方来源（1）临床经验方。（2）基于中医药理论的科研方。（3）依据有效成分、组分和生物活性组方。（4）在中成药基础上的二次开发。,（二）向古本草学要新药的启示1.八十年代中医药古文献整理研究。2.谢宗万研究员提出向本草学要新药。3.肖培根院士采用数学模型，借助计算机人工智能，分析归纳传统疗效和现代科学研究资料之间存在的内在联系，用于指导新药寻找、资源利用和质量控制1。,（三）中医药文献研究的价值取向1.对中医药文献进行深加工，是继承研究的主攻方向。2.向本草学和方剂学要新药，确立开发利用的新思路、新

2、方法，是继承研究的突破口。3.在方剂古、今文献之间开展比较研究，是推动中医药学术进步的重要手段 2 。这里专门讨论古今方剂文献的开发与利用。,二、向方剂学要新药可行性分析,（一）方剂文献的现状1.现代方剂文献类别上市中药品种（1万余种）。老中医经验提供的处方。医案医话提供的处方。现代临床著作提供的处方。期刊杂志报道的处方。其他文献报道的处方。,2.现代方剂文献利用价值分析上市品种多做二次开发，深度利用不够。老中医经验方已渡过开发高峰期。医案医话多为家人或弟子所写，水分较大。临床著作中处方，来自直接临床经验者少。期刊处方多有隐藏，报道不实，不便取法。,3.古代方剂文献类别（本草类1）神农本草经

3、本草经集注新修本草重修政和经史证类备用本草本草纲目,3.古代方剂文献类别（方书类2）肘后备急方 千金要方 千金翼方 外台秘要 和剂局方 太平圣惠方 圣济总录 御药院方 普济方 医方类聚,3.古代方剂文献类别（本草方剂3）重修政和经史证类备用本草中方剂本草纲目中方剂（一万余首）,3.古代方剂文献类别（医书类4）伤寒论 金匮要略脾胃论 内外伤辨惑论丹溪心法 刘纯医学全集医宗金鉴 温病条辨,4.古代方剂文献利用价值分析历代医家临床经验结晶。真实性、实用性强，很少污染。 资源丰富，信息量大，15万首左右。既体现本草功能，又有创新应用。古今疾病谱相近，传统经验可资借鉴。,三、方剂文献的挖掘与利用,（一）

4、方剂传统整理利用方式（二）方剂数据库管理系统（三）方剂数字化、智能化知识挖掘系统,（一）方剂文献传统整理利用方式1.传统名方直接开发成新药。一清颗粒 附子理中丸 麻仁丸归脾丸 六味地黄丸 少腹逐瘀颗粒 当归补血口服液 生化丸 归脾合剂玉屏风颗粒 四君子合剂 八珍颗粒大补阴丸 五子衍宗丸 柏子养心丸,2.传统名方加减开发成新药心脑舒口服液（人参、麦冬、五味子、党参、黄芪）玄麦甘桔颗粒（玄参、麦冬、桔梗、甘草）气滞胃痛颗粒（柴胡、白芍、枳壳、香附、延胡索、甘草）妇女痛经丸（五灵脂、蒲黄、延胡索、丹参）加味生化颗粒,（二）古今方剂数据库管理系统现有各种中医药数据库百余种(或称主要59种).1.中国中

5、医药数据库检索系统(中医科学院/50余个数据库)中国中药数据库（1.1万余种/数据项）中国方剂数据库(85989首/数据项)方剂现代应用数据库(9651种/药典与部颁)中国中药化学成分数据库(3千余种)中国中药新药品种数据库(2100种),（二）古今方剂数据库管理系统2.中医药基础数据库系统(北中医等)处方数据库(40余万首)中药数据库 3.清热方剂配伍规律统计分析数据库4.普济方数据库管理系统5.中药品种数据库管理系统,普济方数据库管理系统简介,6.2万余方，8个主功能模块，20余种功能药物应用检索功能 方剂应用检索功能病症用药检索功能 病种辖症检索功能方剂出典检索功能 出典医籍信息检索赋形

6、剂药引处理功能 显示打印输出处理,药物应用检索功能,子功能模块（1）单药单病种应用（2）单药多病种应用（3）药物配伍关系（4）药对应用（5）药对应用比较（6）其他,普济方数据库管理系统,检索入口和基本结构（1）药物、药对、方剂、方剂加减回答：分布、比较、相关性考察（2）症状、症状集合、证、疾病回答：所用药物、分类构成、相关性考察,方剂数据库应用中的学术问题（1）中、西医病症术语准确对译 准确对应关系（肺劳与肺结核）近似对应关系（消渴与糖尿病、瘿瘤与甲亢）单纯性甲状腺肿、甲亢均为瘿瘤。结合目珠突出、心悸、烦躁易怒、消瘦揭示甲亢用药规律。模糊对应关系（围绝经期综合征、高脂血症、 原发性骨质疏松症）

7、,方剂数据库应用中的学术问题 （2）建立中医病、证、症的同位关系准确建立病、证和症状同位关系，可全面认识用药规律。头痛与偏头痛、偏正头痛、风头痛、雷头风、首风等。脾胃虚寒与脾虚冷、脾气虚冷、脾胃虚冷、中气虚寒等。心神不安与心神不定、心神不宁、神志不安、精神不定等。,方剂数据库应用中的学术问题（3）根据病证各自特点，确认所辖各症状间紧密的逻辑关系 明确病证所辖各症间的相互关系如咳嗽与发热，风疹与瘙痒，腹痛与泄泻。从病、证和症状组合分别检索，比较合参，综合确认用药规律如泄泻（病）/脾虚冷（证）/泄泻（症）、腹痛（症）、下痢脓血（症）。,方剂数据库应用中的学术问题 （4）确认性质相同或相近病、症关系

8、一并检索，精选最佳药物组合。胃脘痛与风寒湿痹、头痛、腹痛、腰痛、月水来腹痛等。喘息与风疹、风瘙痒、漆疮。不寐与心神不安、不得眠、烦躁、心中懊恼、神识不宁等。,方剂数据库应用中的学术问题 （5）症状单独和联合检索单独检索可考察单症用药规律；联合检索可考察症状组合用药规律。两种结果比较，可筛选出重要治疗经验。如发热、发热与咳嗽、发热与腹痛。,方剂数据库应用中的学术问题 （6）同一称谓病与症状同时检索既为病名，又属症状的临床术语（如咳嗽、头痛、泄泻、腹痛等）。症状从属于病，又游离于病之外。如咳嗽症状从属于咳嗽病，但咳嗽见于多病。相同称谓病、症有关联又有区别。称谓相同病和症用药规律互有异同，对照互参，

9、对认识疾病用药规律和处方精选有重要意义。,方剂数据库应用中的学术问题（7）检索病症用药规律，考察潜在适应证明确某病症所用药物分类（如祛痰药、活血药、行气药等）构成和构成比。由分类药物构成比测度医家群体针对某病的潜在适应证。通过古今比较，确立新药适应证和精选辨证小复方（古今证谱差异）。,方剂数据库应用中的学术问题（8）注意病症古代小复方的检索与考察 病症群体用药规律的检索，可因大、中、小复方并存而检索结果出现离散。在古代小复方范围内对病症用药规律进行考察，目标比较集中。两种考察结果综合比较，可优中选优，精中取精。,方剂数据库应用中的学术问题（9）注意病症所用药对的精选 精选小复方把药物数确定在2

10、5种，要求实现药物间的有机结合。仅从检索结果中简单选取使用频次最高的25种药物草成一方，即作为精选小复方开发，比较草率，应结合当时常用药对的检索进行小复方精选。,方剂数据库应用中的学术问题（10）不同病症采用不同检索筛选方法 因各病的特点和表现形式不同，故方剂文献的检索方法也应因病因症制宜，不可固定一种模式。应针对具体病症灵活取用以上诸法，方可收到实效。,方剂数据库应用中的学术问题（11）古今病症用药规律的比较研究通过检索获取古代病症用药情况和规律后，还应与当代该病症用药情况进行比较研究（尽管现代文献水分较大），借古鉴今，择善而从，真正实现疗效卓著小复方的精选。,古代方剂数据库应用举例,（1）

11、同位疾病检索 头痛（用药195种，收方155首）川芎、石膏、炙甘草、附子、细辛、当归、防风 风头痛（用药141种，收方75首）川芎、石膏、防风、炙甘草、细辛、荆芥穗、薄荷 偏头痛（用药98种，收方38首）川芎、细辛、石膏、麝香、麻黄、炙甘草、乳香 偏正头痛（用药103种，收方48首）川芎、甘草、石膏、防风、细辛、川乌头、藁本 首风（用药230种，收方161首）川芎、细辛、石膏、白芷、防风、薄荷、炙甘草,古代方剂数据库应用举例,（2）相同病证分层次检索 病目检索 泄泻（用药88种，收方35首）厚朴、干姜、白术、附子、肉豆蔻、人参、橘皮 脾虚冷（用药118种，收方56首）白术、厚朴、干姜、附子、人

12、参、炙甘草、丁香 症状检索 泄泻（用药3073种，收方435首）木香、干姜、白术、肉豆蔻、人参、炙甘草、附子 脾虚冷（用药799种，收方78首）木香、干姜、白术、附子、厚朴、人参、橘皮,古代方剂数据库应用举例,（3）相同属性病症一并检索 腰痛（用药237种，收方151首）杜仲、川芎 、当归、防风、干姜、附子、桂心 月水来腹痛（用药110种，收方46首）当归、川芎、芍药、桂花、牡丹皮、人参、延胡索 风身体疼痛（用药129种，收方43首）防风、当归、川芎、羌活、附子、没药、乳香 心腹痛（用药165种，收方130首）当归、白术、人参、炙甘草、川芎、木香、厚朴 头痛（从略）,古代方剂数据库应用举例,（

13、4）关联病症分合检索 下赤痢白痢（用药220种，收方203首）黄连、甘草、干姜、当归、御米壳、地榆、阿胶 腹痛（用药97种，收方51首）当归、桂心、芍药、川芎、甘草、桃仁、生姜 下痢赤白、腹痛（用药120种，收方20首）当归、干姜、阿胶、炙甘草、白术、黄连、川芎 泄痢、腹痛（用药312种，收方44首）炙甘草、干姜、当归、附子、木香、厚朴、芍药 下痢、腹痛（用药406种，收方71首）黄连、当归、干姜、炙甘草、木香、人参、白术,古今方剂数据库的基本功能和缺陷主要提供基于数据项的一般检索功能.只能回答各条记录间的一般联系（多药与多方）.主要对现有知识的了解和学习提供便利.各项数据之间仍然处于单摆浮搁

14、的状态。不能回答数据之间复杂的内在联系。未能引入数理统计与数据挖掘方法和技术，因而不能发现新规律、新知识，无法提出新问题，难以进行科学判断和预测。,（三）方剂数字化、智能化知识挖掘系统,数据库中知识的发现（KDD）KDD定义：从数据中获取有效、新颖、有潜在应用价值和最终可理解模式的非平凡过程。与KDD相关的重要概念是数据挖掘。数据所驱动的发现，其终端产品是“知识”。 方剂KDD定义：从方剂数据中获取药物、药对、方剂、方剂加减与病、证、症状和症状集合间复杂关系的规律性联系，揭示方剂配伍规律，病、证和症状集合用药规律的知识挖掘过程。,常用的KDD技术包括高频集关联分析、分类预测、聚类分析、孤立点分

15、析、时序序列分析等，KDD的相关技术和方法已臻于成熟。自80年代末，为解决“数据丰富，信息贫乏”这一困境，作为人工智能与数据库、统计学、机器学习等技术的交叉产物， KDD技术获得了巨大的发展。,利用好KDD技术的前提条件1.设定并明确方剂数据挖掘的目标。2.对方剂数据加以充分理解。3.对相关方剂数据进行预处理，使其符合KDD算法的要求.4.选用合适的KDD方法进行数据建模.5.对KDD算法实施的结果进行评估.6.借助挖掘出的知识获取的反馈信息指导下一步的数据挖掘。,方剂数据挖掘的目标1.系统提出继承祖国医学方药学遗产的科学思路与方法。为全方位、深层次、系统继承和发扬祖国方药学遗产提供不可或缺的

16、创新思路和技术保障。2.糅合各种KDD技术，建立古今方剂资源中药物、药对、方剂、症状、证和病之间错综复杂的逻辑关系，构建方药属性、结构、配伍，方病、方症或方证间的关系，病、证和症状间关系，病、证和症状用药规律的知识挖掘、预测、评价和推出原创知识的技术平台。,方剂数据库程序、算法设计思想1.来自方剂用户的广泛需求中药生产企业、中医医院、中医药研究机构行政管理部门、中医药教学部门。2.依据方剂数据的类型和结构3.来自程序设计者对方剂文献中数量关系、逻辑关系的深刻理解4.来源于程序设计者和数据库专家之间的深层对话和思想火花碰撞,古代方剂数据库和中药品种数据库数字化、智能化知识挖掘系统的研究内容1.古代方剂数据库增容(借助普济方实现)2.中药品种数据库的建立(已完成)3.建立中药属性数据库4.中西医常见病症关联表库5.方剂配伍潜在知识的表示及挖掘方法 6.方剂配伍原创知识的系统挖掘方法,