中药复方治疗神经衰弱用药规律分析

陈婷婷，陈林林

（1.黑龙江中医药大学药学院， 哈尔滨 150040 ； 2.哈尔滨商业大学食品工程学院， 哈尔滨 150076）

中药复方治疗神经衰弱用药规律分析

陈婷婷1，陈林林2*

（1.黑龙江中医药大学药学院， 哈尔滨 150040 ； 2.哈尔滨商业大学食品工程学院， 哈尔滨 150076）

目的 研究中药复方治疗神经衰弱的用药规律。方法 检索公开发表的文献中治疗神经衰弱的中药复方,建立数据库,利用统计学频数分析、关联分析等方法对复方进行数据挖掘。结果 在治疗神经衰弱的200首中药复方中共有中药197种、用药总频数为2 168次。核心单味药依次为甘草、酸枣仁、白芍、当归、茯苓、白术等；治疗神经衰弱以补虚药、安神药、清热药、解表药等为主要功效的药物为主；药性以温、平、寒为主；药味以甘、苦、辛为主；归经以肝、脾、心、肺、肾、胃为主。关联分析结果显示了中药间的关联情况，得出药对的频繁项集。结论 应用数据挖掘方法探索治疗神经衰弱中药复方的用药规律是可行的,得出的数据挖掘信息对治疗神经衰弱新药的研发和临床治疗提供目标和思路。

数据挖掘；神经衰弱；中药复方；用药规律

神经衰弱主要临床症状表现为大脑容易疲劳头痛、精神容易兴奋和疲乏，伴有睡眠障碍以及情绪不安等[1-4]。现代医学在治疗神经衰弱方面尚无特殊疗法。实践证明,中医药治疗神经衰弱具有明显的优势[5-6]。本文旨在利用数据挖掘技术发现中药治疗神经衰弱的用药规律，找出中药治疗神经衰弱频率高的中药药物配伍、性味归经规律，为临床治疗神经衰弱提供科学的理论依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源 以“神经衰弱”“中医药治疗”“中药治疗”“中医治疗”为关键词，检索1978年1月—2016年4月中国学术期刊全文数据库（CNKI）及维普中文科技期刊数据库中的文献，通过模糊检索，得到相关文献458条。仔细阅读全文,将符合以下3个条件的中药复方纳入：1）神经衰弱中医药临床研究；2）文献表明疗效确切者；3）组方符合中医理论、主治明确、药方完整、临床病例数在30例以上；4）单纯中药汤剂治疗,中药使用剂量在中药学规定的用量范围内。共获得中药复方200个,对每个中药复方内容按照编号、出处、方名、药名等依次输入M icrosoft Excel中,建立相应的数据库。

1.2 数据的规范化 对符合标准的中药复方进行中药名词术语的规范化，将规范化后的名称录入数据库。以《中华人民共和国药典》[7]和《中药学》[8]为标准，进行中药名称的规范化，如仙灵脾统一为淫羊藿；山萸肉统一为山茱萸等。

1.3 数据处理 将规范整理后的中药方剂内容, 建立数据库。中药按照药方名称、中药名、性味、功效、归经进行分类，采用二分类的量化方法处理，将每一味中药按“无=0，有=1”进行赋值。建立197组Excel数据表格。

1.4 统计学方法 频数分析: 利用IBM SPSS Statistics 20.0对中药功效归类及性味归经等频数进行描述性统计。关联分析：设置最小支持度为20%和最小置信度为75%，将中药字段选入后项、前项，获得各中药之间的关联规则。网络图：通过各线条的粗细表示复方中各中药之间的强弱关系。

2 结果

2.1 频数统计分析 见表1。

表1 治疗神经衰弱复方中高频中药频数、频率表

2.2 功效类别频数、频率分析 见表2。

2.3 药味药性频数、频率分析[7-8]见表3。

2.4 药物归经频数、频率分析[7-8]见表4。

2.5 关联分析结果 采用Apriori算法进行高频中药间的关联分析，设置最低条件支持度为20%和最小规则置信度是75%，并用置信度评价关联规则的强度。得到高频中药间的关联结果见表5。从关联分析结果可以看出，在治疗神经衰弱抑郁症的复方中，甘草常配茯苓，当归常配白术、甘草，酸枣仁常配枸杞子，合欢花常配甘草、白芍。

3 结论

本文通过对搜集到的治疗神经衰弱的200首中药复方进行数据挖掘，找到治疗神经衰弱的核心单味药，其中包含了具有养血滋阴,缓急宁心、补脾益气功效的甘草[9]，具有安神养心功效的酸枣仁、茯苓，三者为酸枣仁汤的主要成分[10]。从用药的功效看补虚药、安神药使用频次居多也充分证实了中医治疗神经衰弱以补虚泻实, 养心安神、调整阴阳为原则。从药味与药性分析结果看，药味多甘苦，甘能缓、能和、能补；苦能燥湿、泻热、坚阴；辛能散、能行，可发散，行气血。治疗神经衰弱的中药复方药性多偏于温，体现了神经衰弱治疗的“平补平泻”原则。《名医别录》云：“养精神，定魂魄,安五脏”；宋·许叔微《普济本事方》云：“肝有郁，魂不得归，是以卧则魂扬若离体也。”[11]；《类证治裁》曰：“思虑伤脾，脾血亏损，经年不寐。”[12]从归经分析结果看，归经以肝、脾、心、肺、肾、胃为主，说明中医治疗神经衰弱的疏肝解郁、补养心脾、益气扶正、养血滋阴的治法。从强关联规则结果来看，神经衰弱的组方配伍中甘草、茯苓；甘草、当归、白术为主要关联组合，数据挖掘所得药组和药对主要是经典名方酸枣仁汤、补中益气汤的主要组成药物[10,13-14],反映了治疗神经衰弱的常用用药规律。综上,以数据挖掘分析所得到的结果与临床实践相一致。

表2 治疗神经衰弱复方中中药的功效类别频数、频率表

表3 治疗神经衰弱复方中中药药味药性频数、频率表

表4 治疗神经衰弱复方中中药归经频数、频率表

表5 治疗神经衰弱复方中常用药对关联分析

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Exploration on regularity of compound herbal formulae for neurosism

CHEN Tingting1, CHEN Linlin2*
(1. College of Pharmacy, Heilongjiang University of Chinese Medicine, Harbin 150040, China；2.College of Food Science and Engineering, Harbin University of Commerce, Harbin 150076, China)

Objective To study the regularity of compound herbal formulae for neurosism.Methods Compound herbal formulae published on journals for the treatment of neurosism was searched and collected. A database was established for data m ining using frequency count and association rule analysis.Results There were 200 prescriptions (totaling 197 herbs and 2168 counts of frequency) in the compound herbal formulae for neurosism. Core herbs in proper order are Licorice, Suanzaoren, Poria, Atractylodes, angelica, Radix Paeoniae A lba ,etc; drugs for the treatment of neurosism were mainly of tonic，sedative,heat clearing and relieving effect; the properties of the herbs were mainly warm, peace and cold ; the herbs were mainly of sweet，bitter and acrid ; the meridians entered were mainly liver，spleen, heart,lung，kidney and stomach .The results of correlation analysis showed the association between Chinese medicine and the frequent item sets of drugs.Conclusion It was feasible that study the regularity of Chinese compound prescription for the treatment of neurosism by using data m ining.The data m ining information derived from the medical records provides goals and ideas in the treatment of neurosism drug development and clinical therapy.

data m ining; depression; medical records; drug law

R289.5

A

2095-6258（2017）03-0422-03

2016-04-27）

10.13463/j.cnki.cczyy.2017.03.025

黑龙江省青年科学基金项目（QC2014C118）；哈尔滨市应用技术研究与开发项目（2014RFQXJ115）；黑龙江中医药中青年科技攻关项目（ZQG-026）；黑龙江省“十二五”教育科学规划青年专项课题 （GJD1215044）。

陈婷婷（1982 -），女，硕士研究生，讲师，主要从事高等数学、医药数理统计的教学及研究。

*通信作者：陈林林，女，博士，副教授，电话-15045695186，电子信箱- 635202402 @qq.com