基于数据挖掘探析糖尿病肾脏病的中药组方规律

李涛　杨丽霞　梁永林　高博　李钦

【摘要】目的：基于中醫传承计算平台挖掘近10年当代医家治疗糖尿病肾脏病（DKD）的中药组方规律。方法：在中国生物医学文献数据库Sinomed、中国知识资源总库CNKI、中华医学会全文数据库、万方数据知识服务平台搜索2012年12月至2022年4月中医药治疗DKD 的相关文献。选好要录入的文献后建立数据库，在中医传承计算平台V3.0（TCMICS V3.0）上统计治疗DKD药物的使用频率、性味归经、药物功效类别，并分析药物配伍规律及关联、聚类效果。结果：共整理出109首方剂，148味中药；四气以温、平、寒为主；五味以甘、苦、辛为主；归经以脾、肝、肾三经为主；功效以补虚类、活血化瘀类、利水渗湿类为主；药物出现频次在10次及以上的中药共有36味，且以补虚类药物为主；药物组合中频次在10次及以上的有49组；整理后的109首方剂分为3个聚类。结论：DKD治疗药物中四气以温平寒、五味以甘苦辛者为多，归经以脾、肝、肾三经为主，用药特点为健脾补肾、活血化瘀、利水渗湿。

【关键词】数据挖掘；中医药；糖尿病肾脏病；用药规律；聚类分析

【中图分类号】R587.2【文献标志码】 A【文章编号】1007-8517（2023）19-0088-05

DOI：10.3969/j.issn.1007-8517.2023.19.zgmzmjyyzz202319019

To Explore the Traditional Chinese Medicine Formation Method of Diabetic Kidney Disease Based on Data MiningLI Tao YANG Lixia LIANG Yonglin GAO Bo LI Qin

1.Gansu University of Traditional Chinese Medicine， Lanzhou 730000， China;

2.Gansu Academy of Traditional Chinese Medicine， Lanzhou 730050， China;

3.Gansu Health Vocational College， Lanzhou 730000， ChinaAbstract：Objective Based on the traditional Chinese Medicine Inheritance computing platform，to explore the prescription rules of traditional Chinese medicine for the treatment of diabetes kidney disease （DKD） by contemporary physicians in the past 10 years.Methods The literatures related to the treatment of DKD by traditional Chinese medicine from 2012 to 2022 were searched in sinomed，CNKI，full-text database of Chinese Medical Association and Wanfang Data knowledge service platform.After the documents to be entered are selected，the database is established，and the frequency of use，nature，taste，meridian and drug efficacy categories of DKD drugs are counted on the traditional Chinese Medicine Inheritance computing platform V3.0 （tcmicv3.0），and the drug compatibility law，association and clustering effect are analyzed.Results A total of 109 prescriptions and 148 traditional Chinese medicines were sorted out; The four Qi are mainly warm，calm and cold; The five flavors are mainly sweet，bitter and spicy; The three meridians of spleen，liver and kidney are the main meridians; The effects are mainly tonifying deficiency，promoting blood circulation and removing stasis，and promoting water and dampness; There were 36 traditional Chinese medicines with a frequency of 10 times or more，mainly tonic drugs; There were 49 groups with drug combination frequency of 10 times or more; The 109 first prescriptions were divided into 3 clusters.Conclusion In the treatment of DKD，most of the four Qi are warm and cold，and the five flavors are sweet and bitter.The meridians are mainly the spleen，liver and kidney.The characteristics of DKD are strengthening the spleen and kidney，activating blood circulation and removing blood stasis，and promoting water and dampness.

Keywords：Data Mining; Traditional Chinese Medicine; Diabetes Nephropathy; Medication Law; Cluster Analysis

我国2型糖尿病（type 2 diabetes mellitus，T2DM）患者血糖达标率仅为47.7%［1］，这导致我国约20%～40%的糖尿病（diabetes mellitus，DM）患者合并DKD［2］。DKD是指由慢性高血糖所致的慢性肾脏病（chronic kidney disease，CKD），病变可累及全肾（包括肾小球、肾小管、肾间质、肾血管等）［3-4］，主要包括尿白蛋白/肌酐比值（UACR）≥30mg/g和/或估算肾小球滤过率（eGFR）<60mL/（min·1.73m2），且持续超过3个月。DKD以持续性蛋白尿、血压升高、肾小球滤过率持续降低为主要临床特征［5］，DKD发病隐匿，一旦出现大量蛋白尿，患者的肾功能将迅速恶化，并进入终末期肾脏病（end stage renal disease， ESRD）。目前针对DKD的西医治疗主要是控制血压、调节血糖、纠正脂质代谢紊乱为主，虽然可以改善患者症状，但仍不能有效延缓DKD的进展［6-7］。中医药延续至今有五千年历史，在长期的临床实践中疗效显著、毒副作用小、价格低廉，对于延缓DKD的发生发展、改善肾功能等方面疗效较好。

近年来，数据挖掘技术被广泛应用于中医药临床研究的各个领域，主要包括配伍规律、临床症状、辨证规律分析等方面［8］，极大地推进了对中医药临床学术问题的探索。因而本文基于中医传承计算平台，运用聚类分析、关联规则等方法对这些处方进行用药规律分析，希望能够挖掘治疗DKD的临床用药规律，为DKD的中医治疗提供思路。

1数据选择

1.1数据来源以“糖尿病肾脏病”“案例举隅”“经验”“中药”“中药治疗”作为关键词，通过在中国生物医学文献数据库Sinomed、中国知识资源总库CNKI、中华医学会全文数据库、万方数据知识服务平台进行检索，检索起止时间为2012年12月至2022年4月，选取中医药治疗糖尿病肾脏病的相关文献，由两名人员独立提取文献中所涉及的中药方剂。

1.2纳入标准①符合DKD中西医诊断标准临床医案，包括病例报告、医案总结等；②处方的药物组成、用量均基本完整；③给药途径均为口服者。

1.3排除标准①动物实验类、综述类文献；②足浴、针灸等外治法类文献；③护理、食疗、透析等治疗DKD文献；④重复收录的文献。

1.4数据的录入将纳入文献中的四诊信息、方药信息等录入中医传承计算平台V3.0（TCMICSV3.0）上下载的Excel表格中，按照格式要求录入相应信息，若同一医案包含多次就诊信息仅录入初次就诊信息。

1.5数据标准化以2020版《中国药典》［9］《中药大辞典》［10］为参照，将中药药名进行规范，如“麸炒芡实”规范为“芡实”，“生地”规范为“地黄”“仙灵脾”规范为“淫羊藿”等。由两名工作人员同时进行数据的录入及标准化，之后将两份数据进行比对，两份数据一致，方可进行下一步，即数据的上传与分析，这样可保证录入数据不会出现丢失等情况，达到减少误差的目的。

1.6数据的上传与分析登录中医科学院中医药信息研究所开发的中医传承計算平台V3.0（TCMICSV3.0），在“数据管理-数据上传”里上传已标准化后的数据。在“统计分析”里进行中药的四气、五味、归经、功效统计。在“方剂分析”里，对109首方剂中的中药进行“药物频次统计”；在“关联规则”里，将最小支持度个数依次设置为55、44、33、22、11，将置信度设置为0.5，分析不同中药之间关联规则；在“聚类分析”里，把聚类个数设置为3，进行方剂之间的聚类分析。软件采用FP-Tree优化算法进行症状关联规则分析等数据分析，采用K均值聚类算法（K-means clustering algorithm）进行系统聚类分析。

2结果

2.1文献检索结果按照文中所述纳入、排除标准筛选搜索到的文献后，共筛选出103篇文献来 进行本次研究分析，包含109首中药方剂，148味中药。

2.2用药频次分析对治疗DKD的109首方剂中的148味药进行“药物频次统计”，从而得到药物频次从高到低的排序。有36味使用频次≥10的药。其中使用频次最多的治疗药物是黄芪，使用次数达95次。有18味使用频次≥20次的药物。有12味频次≥30次的药物。使用频次位居前10的单味药物分别为黄芪、茯苓、丹参、山药、地黄、大黄、当归、川芎、白术、熟地黄。详见表1。

2.3药类统计分析对109首方剂中的148味中药进行功效分类统计分析可得以下结果：这些药物涵盖13种功效分类，其中使用频数较多的前5类是补虚药（462次，40.63%）、活血化瘀药（209次，18.38%）、利水渗湿药（130次，11.43%）、收涩药（83次，7.30%）和清热药（82次，7.21%）。详见表2。

2.4药性药味使用情况对109首方剂的中药进行四气、五味分析后，结果显示：四气中温性药物最多，其次是平性和寒性药物；五味中甘味药物最多，其次是苦味和辛味。结果如图1、图2所示。

2.5药物归经使用情况对109首方剂的中药进行归经分析后，可以看出脾经（578次，19.63%）、肝经（564次，18，89%）、肾经（495次，16.58%）、肺经（446次，14.94%）、心经（386次，12.93%）最为常见。如图3所示。

2.6药物关联规则分析

2.6.1常用药对设置最小支持度20%、最小置信度0.5，进行关联关系挖掘，将获得的药对按支持度大小排序，结果显示，前5位药对包括茯苓-黄芪、丹参-黄芪、山药-黄芪、山药-茯苓、地黄-黄芪其中茯苓-黄芪支持度最高（52.29%），详见表3。

［4］中华医学会糖尿病学分会微血管并发症学组.中国糖尿病肾脏病防治指南（2021年版）［J］.中华糖尿病杂志，2021，13（8）：762-784.

［5］LIN Y C，CHANG Y H，YANG S Y，et al.Update of pathophysiology and management of diabetic kidney disease［J］.J Formos Med Assoc，2018，117（8）：662-675.

［6］DE ZEEUW D，ANZALONE D A，CAIN V A，et al.Renal effects of atorvastatin and rosuvastatin in patients with diabetes who have progressive renal disease （PLANET I）：a randomised clinical trial［J］.Lancet Diabetes Endocrinol，2015，3（3）：181-190.

［7］邴兆伟，陈斌.达格列净联合厄贝沙坦治疗糖尿病肾病的临床疗效［J］.医学综述，2018，24（23）：4763-4767，4772.

［8］董雪燕，祁烁，姜苗，等.数据挖掘在中医药研究中的应用分析［J］.环球中医药，2017，10（3）：364-368.

［9］国家药典委员会.中华人民共和国药典一部［M］.北京：中国医药科技出版社，2020.

［10］南京中医药大学.中药大辞典［M］.2版.上海：上海科学技术出版社，2014.

［11］LIU  W，CHEN X，WANG Y，et al.Micheliolide ameliorates diabetic kidney disease by inhibiting Mtdh-mediated renal inflammation in type 2 diabetic db/db mice［J］.Pharmacol Res，2019（150）：104506.

［12］JI L， LIU J， YANG J， et al. Comparative effectiveness of metformin monotherapy in extended release and immediate release formulations for the treatment of type 2 diabetes in treatment-nave Chinese patients： Analysis of results from the CONSENT trial ［J］. Diabetes Obes Metab， 2018， 20（4）： 1006-13.

［13］程軍， 汪龙， 张冠军， 等. 磺脲类降糖药与抗菌药物潜在不良药物相互作用的处方分析 ［J］. 医药导报， 2022， 41（5）： 708-812.

［14］中华医学会临床药学分会.2型糖尿病合并慢性肾脏病患者多重用药安全中国专家共识［J］.中国全科医学， 2022， 25（23）：2819-2835，F01.

［15］刘瑞杰， 陈妍雯， 袁舒颖， 等. 糖苷酶抑制剂的基础与临床应用研究 ［J］. 中国新药与临床杂志， 2023， 42（3）： 145-52.

［16］曲超，张冰冰，姜楠，等.基于数据挖掘和网络药理学的早期DN用药规律及机制分析［J］.沈阳药科大学学报，2021，38（5）：498-512.

［17］文志勇，毛萍，卢文芬.黄芪甲苷对肾脏保护作用机制的研究进展［J］.中国医药指南，2019，17（18）：25-26.

［18］张叶茁，杨岳峰，杨野仝，等.茯苓复合提取物对2型糖尿病大鼠血糖和血脂水平的影响［J］.吉林大学学报（医学版），2020，46（5）：937-941.

［19］华健，王春霞，郑晓熠.黄芪生脉饮与复方丹参片联合常规疗法治疗早期2型糖尿病肾病临床观察［J］.新中医，2017，49（5）：47-50.

（收稿日期：2023-01-09编辑：徐雯）