《临证指南医案》胃脘痛用药规律及作用机制探析*

孙吉雅，樊一桦，周琼阳，周桂桐

（天津中医药大学，天津 301617）

叶天士为吴门医派的代表人物，创立了温病学说，为中医学的发展作出了贡献[1]。他在遵循张仲景和李东垣等祖法的基础上，提倡胃病的治疗当分论脾胃，重视补胃阳，润养胃阴起到宣达通降目的，制肝木而和胃气，对于久病入脉络者可采用虫蚁散辛香通之，极大地拓宽了临床辨治脾胃病的思路[2]。其门人无锡华岫云收集叶氏晚年医案，取其方药治验，分类编辑而著《临证指南医案》，列内科时证、杂病、妇科、幼科临证验案二千五百六十九例。本文分析《临证指南医案·卷八》“胃脘痛”门中的医案，探讨叶氏治疗胃脘痛的用药特点，并结合网络药理学方法预测其药理学机制，以期能够更好地指导临床应用。

1 资料

以《临证指南医案·卷八》[3]“胃脘痛”门中收录的44则医案为资料来源，筛选治疗胃脘痛初诊及复诊处方，对于未给出明确组成的处方不予纳入，最终共纳入48首方剂进行分析。

2 方法

2.1 数据整理 采用Microsoft Excel 2010构建处方信息数据库，由2名人员分别提取并核对整理录入数据。同时参照2015版《中华人民共和国药典》对处方中所包含的药物称进行规范，如“金铃子”记作“川楝子”，“山栀”“黑山栀”统一为“栀子”。为方便分析，药物的性、味、归经根据第九版《中药学》教材规范，将药性属“寒”“大寒”“微寒”一类的中药统一记为“寒”；药味属“苦”“微苦”的中药统一归作“苦”进行统计。

2.2 数据分析 采用SPSS Statistics 22.0进行描述性统计，分析药物使用频次及其药性、药味、归经，并对使用频数≥5的药物提取公因子，进行因子分析。运用SPSS Modeler 18.0对高频药物进行网络可视化分析，并利用Apriori建模进行关联规则分析。进一步应用北京蛋白组研究中心开发的中药分子机制生物信息学在线分析工具（bioinformatics analysis tool for molecular mechanism of traditional Chinese medicine，BATMANTCM）预测核心药物治疗胃脘痛可能的作用机制。

3 结果

3.1 频数统计

3.1.1 药物使用频次 纳入分析的48个处方中包含75味中药，累计使用309次。将使用频数≥5的药物作为高频药物，共19味，使用213次，占用药总频数的68.9%。使用频次位居前5位的药物分别是半夏、茯苓、桂枝、生姜、延胡索，尤以半夏、茯苓使用频次最高，达26次。见表1。

表1 高频药物表（使用频数≥5）

3.1.2 高频药物性味归经频次 图1所示为高频药物性味及归经统计结果的雷达图，其中药味频数累计32次，以辛味使用频数最高，共12次，占比37.5%，其次为甘味及苦味药；药性频数共计19次，频数最高的为温性药物，使用10次，占比52.6%；药物归经频数共计54次，以归属脾、胃、肺经的药物最多，脾经14次、胃经及肺经各10次，累积频数34次，占比57.6%。

3.2 高频药物因子分析[4-5]运用SPSS22.0统计软件对高频药物进行因子分析。结果显示：KMO值为0.592＞0.5，Bartlett的球形度检验的 χ2值＝369.424，差异显著（P＜0.001），数据具有较好的线性关系，可进行因子分析。选取最大方差法旋转，特征根＞1时，累积方差贡献率达75.053%，按碎石图（图2）提示可提取出7个公因子，图3所示为因子分析成分图。为提取具有实际意义的因子，按载荷系数绝对值≥0.6提取公因子，表2为公因子信息表。

表2 公因子信息表

3.3 高频药物关联规则分析[6]为挖掘不同中药之间的配伍关系，使用SPSS Modeler 18.0统计软件对高频药物进行关联规则分析。运用Apriori算法[7]，设定置信度＞70%，支持度＞20%，最大前项数为1，提升度＞1，形成高频率、高药物配伍率的药对。表3所示为按支持度排序所得到的5个药对，因半夏与茯苓之间为重复组合，因此共形成4对药物配伍关系。结合置信度及支持度分析，半夏与茯苓为核心药对。图4所示为高频药物配伍关联网络图。

表3 高频药物关联规则分析

3.3 基于BATMAN-TCM分析核心药物中治疗胃脘痛的作用机制[8-9]结合上述频数分析及关联规则分析结果，认为半夏与茯苓2味中药的配伍可能为《临证指南医案·卷八》在胃脘痛治疗中的核心药对并发挥重要作用。因此，将半夏、茯苓作为核心药物输入BATMAN-TCM 在线系统，设置“Score cutoff”为 80，“Adjusted P-value”选择0.05，从核心药物的疾病表型丰度分析与KEGG通路分析两方面探讨其治疗胃脘痛可能的作用机制。

3.3.1 半夏-茯苓配伍治疗疾病表型丰度分析 利用BATMAN-TCM在线平台的疾病表型丰度分析（数据来源为OMIM与TTD数据库）功能，共得到半夏与茯苓富集的疾病31种。表4所示为与胃脘痛最相关的3种疾病和8个潜在作用靶点，包括ADORA1、ADORA2A、DLG4、KCND3、OPRK1、TRPA1、TRPM8、TRPV3。

表4 半夏与茯苓疾病表型丰度分析及潜在靶点

3.3.2 半夏-茯苓配伍治疗胃脘痛KEGG通路分析在BATMAN-TCM在线系统中，通过KEGG通路分析得到7条半夏-茯苓富集的生物学通路。同时结合表3中疾病表型丰度分析预测的11个潜在作用靶点进行分析，认为半夏与茯苓治疗胃脘痛可能与钙信号通路、cGMP-PKG信号通路、神经活性配体-受体相互作用信号有关。见表5。

表5 半夏-茯苓KEGG信号通路

4 讨论

胃脘痛是常见的胃肠道症状，临床表现为上腹部近心窝处疼痛，常见于急慢性胃炎、溃疡、功能性消化不良等多种消化系统疾病，其病因多端，治法多变。目前临床上常用的治疗措施主要包括松弛胃肠平滑肌、保护胃粘膜及抑制胃酸分泌等，近期疗效尚可，但远期疗效欠佳。而中医药在胃脘痛的治疗中有自身独特的疗效和优势，系统评价结果表示，中医药治疗胃痛疗效显著[10]，且对于防治胃癌前病变具有一定疗效[11]。

叶氏在《临证指南医案·脾胃》有言：“脾胃之病，虚实寒热，宜燥宜润，固当详辨，其于升降二字，尤为紧要。”故其治疗胃脘痛时重在“通”，寒客者，温而通之；邪郁者，疏而通之；浊聚者，泄而通之；络阻者，辛润通之；胃阴虚者，滋阴以通；胃阳虚者，温中以通；气营不足者，理营以通；寒热错杂者，辛开苦降以通[12]。现代临床研究运用上述诸法亦取得显著疗效[13-15]。本文运用文献挖掘技术与网络药理学相结合的方法，探讨叶氏论治胃脘痛的用药规律及其可能存在的作用机制。

频数分析结果显示纳入医案中以半夏、茯苓使用频次最高。半夏乃辛温之品，可辛开散结，化痰消痞，除阴寒之邪气；茯苓其气平入肺，味甘入脾，肺能通调，脾能转输，其功在利小便。结合药物性味及归经结果分析，胃脘痛用药主温，五味又以辛、苦、甘为最多，多归入脾经、胃经、肺经。温性中药可温中散寒，而药味性辛则能散、能行，甘味有补、和、缓之特性，具有补虚、和中的特点，苦则能降泄、燥湿。因子分析提取7个公因子，以补益药和理气药居多。关联规则分析后发现形成4组关联强度较高的核心药对，因为置信度可反映出规则预测的准确程度，且半夏与茯苓间的配伍为重复组合，提示叶氏在《临证指南医案·卷八》胃脘痛的治疗中重视半夏与茯苓的配伍运用，可认为两药是治疗胃脘痛的核心药物。结合上述分析结果，可发现叶氏治疗胃脘痛多从脾、胃、肺出发，重在调整全身气机，其中尤重恢复脾胃运化之枢机，用药以性温，味辛甘苦为主，理气、化痰、散寒、祛瘀为治疗大法。

中医药治疗疾病获得临床疗效是多因素综合作用的结果，并非是现代药理学某种机制能全部解释的。网络药理学作为药物研究的新模式，其整体性、系统性的特点与中医的整体观、辨证论治、组方配伍原则不谋而合，它强调从“单靶标”向“网络靶标”研究模式的转变[16]。基于上述研究结果，故利用BATMANTCM在线分析系统，运用网络药理学的研究方法从微观层面出发探讨半夏-茯苓药对治疗胃脘痛的作用机制。结果分析发现在半夏与茯苓配伍所富集的疾病中，疼痛、镇痛、炎症与胃脘痛最相关，潜在作用靶点为 ADORA1、ADORA2A、DLG4、KCND3、OPRK1、TR－PA1、TRPM8、TRPV3；结合潜在靶点进行 KEGG 通路分析，发现CGMP-PKG信号通路、钙信号通路、神经活性配体-受体相互作用信号通路可能为两药配伍治疗胃脘痛的作用机制。闫泽明等[17]分析中医药治疗慢性胃炎作用机制有关文献后发现，现代研究显示其作用机制多与神经保护机制、免疫保护机制、内分泌保护机制及一些其它因素有关，同时亦存在缺少广泛的深度和广度等问题。阮氏秋贤[18]基于粘膜保护机制探讨胃痞消对CAG大鼠的作用，发现其作用机制可能与其增加胃粘膜微血管密度、恢复胃粘膜细胞结构、增强胃粘膜屏障功能、调节胃酸分泌、抗自由基损伤等有关。同时有研究表明CGMP在胃扩张刺激引起胃痛敏感性增高的过程中发挥重要作用[19]。崔亚玲等[20]通过实验研究确定了气滞胃痛颗粒各组分与促胃肠动力活性的相关程度及相互协同作用，其作用机制与胃肠组织中的NO、CGMP含量降低，Ca2+含量升高有关。结合网络药理学分析结果，提示未来可从上述8个靶点及靶点涉及的相关通路对胃脘痛进行进一步研究。

综上所述，本研究采用数据挖掘与网络药理学相结合的方法，分析叶天士《临证指南医案·卷八》治疗胃脘痛医案的用药规律和核心药物可能的作用机制，为未来进一步研究提供了参考。但由于本研究所纳入医案数量有限，可能存在一定不足，故后期可从实验及临床运用中进一步验证。