《伤寒论》太阳病篇药症规律挖掘

丁琳译，赵 屹，卜德超，董 雷，高 凯，曹婉琛,韩丽娜

(1.北京中医药大学，北京 100029；2.中国科学院计算技术研究所，北京 100190)

《伤寒论》由后人尊之为医圣的汉代张仲景所著，由张仲景在继承《内经》为主等前书的基本理论和丰富的医学知识，结合自己的临床实践而著成的，是我国第一部理法方药比较完备的一部医学专著[1]。《辨太阳病脉证并治法》篇(简称为太阳病篇)内容最为丰富，所占方剂最多,在《伤寒论》中占有极其重要的地位[1]。对太阳病的发病过程，传变形式，主要症状，诊断鉴别，治疗以及调护等每一个环节都作以精要论述[2]。

数据挖掘技术是运用平台或软件对数据进行储存和分析，可以从大量数据中挖掘出具有潜在价值的信息[3]，常用于医案的用药规律研究[4]。刘永瑞等[5]运用关联规则，聚类分析的等数据挖掘技术，对《伤寒论》113首方剂进行研究，分析出了其高频用药主要特点，和由核心药对组成的推荐处方，重在对用药规律的分析，未有对药症规律的探究，且对于数据的可视化展示略少。

在探索中药与症状的关系，除了数据分析技术结果，运用网络药理学相关技术[6]，整体和系统性的分析中药和症状的潜在分子生物学关系，从中药的治疗机制和疾病的相关靶点之间的生物学过程与通路关系，进一步说明药症之间的密切联系[7]。

综上，本文以太阳病篇条文为研究对象，运用FangNet平台和R语言软件进行数据挖掘，并且可视化其中的高频使用药物的特点，药物之间的相关组合规律和有密切联系的药症规律，最后结合网络药理方法学阐释高频药症的现在机理，从分子角度解释桂枝汤和桂枝汤证的联系，旨在讨论中医证候与中药方剂的内在机制研究的科学化与现代化的方法。

1 资料与方法

1.1 研究对象 条文与方药内容以刘渡舟，傅士垣主编的《伤寒论诠解》[8]为标准，本书选取金人成无己的《注解伤寒论》为蓝本，根据刘渡舟教授讲授《伤寒论》的录音整理编辑而成。《伤寒话论》的白话解，除参考上书外还旁参由胡希恕教授传授的，段治钧编著的《胡希恕越辨越明释伤寒》[9]。

1.2 录入标准 以条文后注有“××方”者，以条文中有以“××汤主之”“宜××汤”“××汤发之”或“与××汤”等标示有用方药的条文者为选入标准。若同一条条文中含有几项完整的辨证内容则分为两个病例录入，如23条中含有桂枝去芍药汤，桂枝去芍药加附子汤同属一条条文但归属两个医案中，独立输入,其余条文同样处理。

1.3 数据预处理 为日后统计研究方便，参照第5版高等医药院校教材《中医诊断学》[10]。对条文中相关中医临床术语进行规范化。如“心动悸”“心中悸”统一规范为“心悸”；“噫气” “胃气上逆”均是胃气上逆的表现，统一规范为“嗳气”等。以及2020年版《中华人民共和国药典》[11]对中药进行规范将“大戟”“代赭石”“生地”“麻子仁”“杏仁”分别规范为“京大戟”“赭石”“生地黄”“火麻仁”“苦杏仁”。

1.4 数据录入和分析 使用FangNet(http://fangnet.org)平台[12]进行数据录入和分析。录入：将每条符合规定的条文作为病例，按照模板分别录入到“刻下症”“舌象”“脉象”“方剂名称”和“中药处方”的模块中，并给以病例编号，且患者姓名为该条文的条文号的中文大写数字编号，如病例为“1”号的患者姓名为其条文号“十三”。分析：运用平台，R软件和EXCEL软件进行数据分析。

1.5 网络药理学机制

1.5.1 桂枝汤核心药物活性化合物筛选：在中药系统药理学分析数据库平台(TCMSP)(https://old.tcmsp-e.com)中分别以组成桂枝汤的药物桂枝，白芍，生姜，大枣，甘草为搜索词，并按照口服生物利用度(OB) ≥30%和类药性 (DL)≥ 0.18筛选化合物。

1.5.2 桂枝汤与桂枝汤证的核心化合物及靶点筛选:利用SymMap数据库(http://www.symmap.org/)，以“发热”“头痛”“恶寒” “恶风”“浮脉”和“出汗”为关键词构建桂枝汤证相关症状的靶点集。该数据库整合了HPO (version 2017)，DrugBank (version 5.0.0)和NCBI基因(version 2018)三大数据库中现代疾病的目标基因，并通过疾病-现代医学症状术语-中医症状的映射得到中医症状与靶点关系[13]。此外，借助HERB平台(http://herb.ac.cn)筛选桂枝汤化合物靶点集，该平台收集了中药成分及成分应答组学数据和实验文献报道的成分-靶点对应关系的数据[14]。然后，采用韦恩分析平台(http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/Venn/)获得化合物靶点与桂枝汤证靶点的交集靶点，作为桂枝汤治疗桂枝证的潜在作用靶点，利用Cytoscape 3.7.2软件构建出桂枝汤-化合物-靶点-桂枝汤证网络。

1.5.3 靶点的分子功能/生物过程和通路富集分析:利用R语言，将上述桂枝汤治疗桂枝证的潜在作用靶点进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析，结果以条形图和气泡图形式输出，并综合分析桂枝汤治疗桂枝证的生物学功能及作用机制。

2 结 果

2.1 太阳病篇用药规律分析

2.1.1 太阳病篇中药性味归经归属情况:太阳病篇一共有58味中药，其中，芍药在仲景时期尚未有赤芍、白芍之分，但从历史和条文主治看可在性味归经研究中定为白芍，因此将“芍药”规范为“白芍”[15]。58味药中共有50味药属于药典。其性味归经按药典所记载的用R语言与之匹配录入，使用R语言将其按性味归经总结并作雷达图以示其属性分类特点(图1)。

药性分析显示寒性药是太阳病篇用药主要特性，在50味常用药中，寒性较高占44%，温性次之占28%，寒性药有22味，温性药有14味。之后为平性，凉热性比例相当且最小。故单从50味药来论寒性药是太阳病篇用药主要特性(图1A)。药味分析显示以苦味药为主，辛、甘味为辅，其他药味次之。发现苦味药占的比例最高为35%，共有28味，其次是辛，甘的草药，共占49%左右，各有19和22味，咸、淡、涩，所占比例相当，所占比例也较小(图1B)。归经中最突出的比例是归肺经的药物，其比例为21%，共有30味，然后是归胃经，脾经的药物所占比例次之，共占30%；之后是心、肾、大肠经和肝经的比例共占30%，最后是胆、膀胱、心包和三焦经(图1C)。

图1 太阳病篇中药性味归经归属雷达图

2.1.2 太阳病篇药物使用情况：按照FangNet平台对于核心药的分类结果，58味药中有6味被分类成核心药(Classification=dirver)[12]：甘草、大枣、桂枝、生姜、芍药和半夏。这几个药的出现频率都超过了20%，其中甘草最高，为35%，大枣、桂枝分别为25%和23%(图2)。

图2 58味中药分类图(不同颜色代表中药的不同类型，点的大小与频率大小程度一致)

58味中药出现频率大于0.5的中药即Support>0.05的中药[12]，有甘草、桂枝、大枣、生姜、芍药、人参、半夏、大黄、黄芩、麻黄、杏仁、芒硝、柴胡、茯苓、干姜、白术、附子、石膏、黄连、猪苓、泽泻、甘遂和栀子。利用FangNet对这23个药进行药对的分析，筛选最高等级及最低等级的共出现药对(Co_level=4/-4)。Co_level的值范围为-4～4，值越大说明两个药对关系越密切，相辅相成，值越小说明两者越无关联，甚至相恶相反。蓝色越深说明两者关系越密切，相辅相成，红色越深说明两者越无关系，甚至相恶相反。其中甘草，桂枝、大枣、生姜和芍药这五味药相互构成的药对组合均属第四等级(最高等级的共同出现)的蓝色中“Co_level=4”的药对，而芍药与芒硝、猪苓与甘草、泽泻与甘草和甘草与甘遂组合均属于第四等级的红色“Co_level=-4”(最低等级的共出现)的药对[12](图3)。

图3 频率大于0.5的中药相互组成的药对热图(蓝色越深说明两者关系越密切，相辅相成，红色越深说明两者越无关系，甚至相恶相反)

2.1.3 太阳病篇药症数据：平台对于症状的统计显示，依支持度排名前10的症状有发热，烦躁，浮脉，恶寒，呕吐，汗出，头痛，口渴，恶风和沉脉。图4展示的是症状与附表2中排名前10的中药即甘草、大枣、桂枝、生姜、芍药、人参、半夏、黄芩、大黄和麻黄组成的药症，依据平台推荐附表中“Event≥5”的药症关系图[12]，黄点即症状，绿点即中药，黄点越大说明症状出现的频率越高，绿点越大说明中药出现的频率越高，药物和症状之间有关系用黄线相连，发热，烦躁，恶寒，呕吐和口渴均与这十味药有联系但药症对的排序不同，与浮脉相关的有九味，浮脉与大黄关联度小,不在其列，与汗出相关的有八味，人参和半夏与汗出的联系较小，不在其列，可以看出甘草、大枣、桂枝、生姜、芍药与桂枝汤证的发热，浮脉，恶寒，头痛和汗出症状关系高度密切，为了进一步探究太阳病篇桂枝汤治疗桂枝汤证的作用机制，本文将组成桂枝汤的甘草、大枣、桂枝、生姜、芍药5味药材治疗以发热，浮脉，恶寒，头痛和汗出为主要症状的桂枝汤证，进行进一步的网络药理学机制研究。

图4 药症关系网络图(黄色点代表症状，绿色点代表中药，点的大小与频率大小程度一致，黄线表示药物和症状之间联系)

2.2 桂枝汤与桂枝汤证网络药理学方法分析结果

2.2.1 桂枝汤活性化合物筛选：利用TCMSP平台，

基于OB≥30%和DL≥0.18共筛选出72种化合物，其中桂枝6种，白芍7种，生姜15种，大枣17种，甘草27种。

2.2.2 桂枝汤治疗桂枝汤证的核心化合物及靶点筛选：在HERB数据库中获得桂枝汤化合物靶点1779个。通过Symmap数据库获得与桂枝汤证症状相关的靶点323个。采用韦恩分析获得两者交集靶点(62个)作为桂枝汤治疗桂枝证的潜在作用靶点(图5)。与这些潜在作用靶点有相互作用关系的化合物作为桂枝汤治疗桂枝汤证的核心化合物。采用Cytoscape 3.7.2软件，以组成桂枝的5味中药，64个核心化合物，62个核心靶点基因和桂枝汤证核心症状发热，头痛和出汗为基本节点构建“桂枝汤-化合物-靶点-桂枝汤证”多维网络(图6)。5味中药与核心化合物、核心靶基因、桂枝汤证的核心症状的具体关系。

图5 桂枝汤与桂枝汤证的靶点韦恩图

图6 桂枝汤-中药-化合物-靶基因-桂枝汤证网络图

2.2.3 GO功能及 KEGG 通路富集分析：通过62个关键靶基因，共富集生物过程(BP)，细胞成分(CC)及分子功能(MF)共1428个，根据校正后 P 值进行排序，选择生物过程(BP)，细胞成分(CC)及分子功能(MF)前 10 的条形图展示(图7～9)，而KEGG通路共富集88条通路，根据校正后P值进行排序，选择前10个进行气泡图展示(图10)。

图7 Biological Process(BP)模块GO富集条形图

图10 62个核心靶基因KEGG富集分析top10气泡图

图8 Cellular Components(CC)模块GO富集条形图

图9 Molecular Functions (MF)模块GO富集条形图

3 讨 论

太阳病篇的中药特点：太阳病篇依条文中症状为刻下症，主方为方剂名称为样式组成一个病例输入“名中医平台”后，共录入121个病例，而这121个病例由平台分析得出仅共用58味中药，而所能治疗的症状却有210余种，足以体现仲景用药精妙，组方严谨。由平台分析出的各位中药频率排名情况，发现甘草、桂枝、生姜、大枣、芍药、人参、半夏、大黄和黄芩是太阳病篇58中药中核心药，核心药的意义是仲景在太阳病篇中偏好用药。而排名前五的核心药为桂枝汤的组方用药。结合能匹配到药典中的50味中药的性味归经情况讨论如下。

单就药典中50味中药特性的雷达图而言(图2)，寒性最多，而温性药次之，但结合太阳病篇的用药频次依“Support”值的大小排序前15中药而论[12]，温性药多于寒性药，考虑仲景用药虽喜“寒温并用”[6]，但太阳病篇用药整体治疗特点为温性药为主，寒性药为辅，用温性以顾护脾胃和津液，且太阳病为外感风寒的初级阶段，其主要症状多为外感表症为主[17]，其性多寒，故治疗多以辛温解表。故在分析用药的性味特点时需结合每味药的使用频率来研究，所得结论会更加准确。

太阳病篇用药其味多苦，一者太阳病篇概述太阳，阳明和少阳，由表而引入里及出入枢机，治则以“通”为大要，不论汗、下、和均需用苦药取其“通”用，二者发热为太阳病篇症状排名第一的症状，而治疗发热也以苦味药为主[18]。结合核心药的药味而论，辛，甘味的中药在太阳病篇中也占有中药地位。辛甘化阳，风寒为阴邪伤人阳气，且太阳本证的主要病机为肌表受邪，需辛味药发散之，甘味药补气和中。

就药物归经而言，太阳病多为肌表受邪，《素问·五藏生成》说：“肺之合皮，其荣毛也。”凡表受邪，可发生咳，喘，恶寒，恶风和浮脉等肺气失宣的症状，这些症状也是太阳病篇的高频症状，太阳病从肺论治的条文便有 32 条，故太阳病篇所用中药多归于肺经[19]；其次为归脾，胃经的药所占比例较高，说明仲景在治疗中重视胃气和正气，正若《黄帝内经》所云：“人以胃气为本,有胃气则生,无胃气则死。”治疗中对患者胃气的保护极为重要。

太阳病篇药对特点：桂枝汤[20]为《伤寒论》第一方，柯琴在《伤冷附翼》中赞桂枝汤道:“为仲景群方之冠，乃滋阴和阳，调和营卫，解肌发汗之总方也。”而在药对分析结果中组成桂枝汤的药对却未排名第一，考虑是由于其在太阳病篇中的加减变化颇多，有桂枝汤主方及与他方的合方如桂枝二麻黄一汤，桂枝汤加方如桂枝加桂汤，桂枝汤之变方如小建中汤[21]。其中的药对分散在不同方剂中出现而匹配，故所属桂枝汤的药对共有10条即大枣和生姜，大枣和甘草，芍药和生姜，甘草和桂枝，甘草和生姜，芍药和大枣，桂枝和大枣，生姜和桂枝，芍药和桂枝与芍药和甘草,其中排名前二十的有七对，其余也均在前三十列，“Co_ratio”值即两种药草在同一方中发生的事件数/任何处方中使用的两种药草的事件数的值未能排第一[12]，但每组药对的“Co_ratio”值均大于0.5，可见这5味药相关性较强，且用药频率高，且其中排名前二的是大枣和生姜，大枣和甘草，体现着仲景在治疗中重视顾护胃气。且这五味药也为排名前五的核心药，而太阳病篇除桂枝汤本方，以桂枝汤为底方做加减的方剂，共有28首，涉及条文30余条，约占全篇病例数的1/4，不仅展现了桂枝汤在太阳病篇的重要地位，也体现了仲景用药的灵活和精妙。

“Co_ratio”值排名第一的是猪苓和泽泻，其值为1，说明二者在太阳病篇成对出现在同一方剂中，且两者未在其他方剂中单独出现，说明其是治疗蓄水证的主要药对。结合后面的药症分析可知，猪苓和泽泻对利小便有益。

药对热图中标有红色的圆点的药对有芒硝与芍药，猪苓与甘草，泽泻与甘草和甘草与甘遂，除以上药对图中的药对均有所属的方子，平台推测此类药对可能为相恶相杀药对，在此次研究中发现的甘草与甘遂即是中药中“十八反”的药对[22]。

太阳病症状特点：太阳病篇出现频率最高的症状是发热，而与之相关的中药为桂枝汤的主要组成，即甘草、桂枝、大枣、生姜和芍药。同样与浮脉，恶寒与恶风，汗出和头痛相关联排名前五的中药也是该五味。这与桂枝汤所治太阳中风的提纲证表现基本相符，即“太阳病，头痛，发热，汗出，恶风，脉缓者，名为中风。”可见桂枝汤与桂枝汤证的密切联系，故进一步用网络药理学方法分析而对其现代机理进一步阐释。该五味药除去芍药加人参为烦躁相关度最高的5味药；而与胸满相关的只有前四味药，这与条文“太阳病，下之后，脉促胸满者，桂枝去芍药汤主之”一致。桂枝汤类方中去芍药在于突出桂枝甘草之辛甘发散，避其芍药阴寒之性，意在温阳气，且加人参也意在补阳之用[23]。可见太阳病篇的烦躁，胸满多与阳气不足相关。

桂枝汤与桂枝汤证网络药理学分析讨论：桂枝汤治疗桂枝汤证排名前十的通路主要分为三类，一是与传染病相关的通路，包括人类 T 细胞白血病病毒 1 感染，疟疾，美洲锥虫病，非洲锥虫病，利什曼病。考虑这些疾病在起始阶段多有如发热或伴随头痛与恶寒的症状，与桂枝汤证症状相似，而其致病机制均是由于病毒或寄生虫对人体免疫系统的破坏[24-28]，桂枝汤有抗病毒，抗菌和免疫调节作用，从而发挥解肌发表的作用，缓解发热，恶寒，恶风的症状[29]；二是与免疫系统相关的通路类风湿关节炎和炎性肠炎。王文炎等[30]的研究认为桂枝汤的解肌发表以驱邪，调和营卫以去除脉道瘀血的可以缓解疼痛，除过桂枝汤的头痛，还可以缓解类风湿关节炎引起的关节疼痛，有研究显示桂枝汤可以抑制被刺激巨噬细胞，降低产生的白细胞介素(IL)-1β、IL-6、肿瘤坏死因子(TNF)-α和干扰素(IFN)-β，起到抗炎的作用[31]。三是心血管相关的通路，如流体剪切应力和动脉粥样硬化和脂质和动脉粥样硬化，桂枝汤可以保护血管内皮，减轻氧化应激和减轻炎症损伤，改善血液流速，增强脂质代谢，促汗腺分泌，降低血压与血糖，改善头痛，汗出等症状，也可用于心血管疾病高血压、高血脂症和冠心病[32]。桂枝汤在治疗桂枝汤证主要涉及的生物学过程富集于细胞磷酸化，激活DNA转录因子的活性和RNA聚合酶Ⅱ；细胞成分富集于细胞膜，染色体，质膜，端粒酶，RNA聚合酶Ⅱ转录调节复合物和早幼粒细胞白血病体；分子功能富集于细胞因子的活动，信号受体激活物的活性，受体配体活动，伴侣蛋白绑定，端粒酶RNA绑定，蛋白磷酸酶绑定，激活转录因子结合，RNA聚合酶Ⅱ-特异性DNA结合转录因子结合和蛋白质C-末端结合。

4 结 论

本文运用FangNet平台，对《伤寒论》辨太阳病脉证并治法篇的条文以病例形式进行数据挖掘，共有121个病例，58味药，发现甘草、大枣、桂枝、生姜、芍药和半夏为太阳病篇的核心用药，且前五味药两两组成的药对也关系密切，说明由前五味药组成的桂枝汤是太阳病篇的核心方。太阳病篇的核心症状有发热，烦躁，浮脉，恶寒，呕吐，汗出和头痛，其中有发热，浮脉，恶寒，汗出和头痛又是桂枝汤证的主要症状且与组成桂枝汤的五味中药联系密切，可见桂枝汤证的核心地位。于是运用网络药理学技术挖掘桂枝汤治疗桂枝汤证的分子学机制，从太阳病原文到数据挖掘结果，和分子学机制的探讨，说明桂枝汤通过免疫系统和心血管系统相关通路，发挥解热、镇痛、抗炎、抗病毒和降低血压与血糖的作用，从而缓解桂枝汤证。