复方药物配伍网络构建的要点及特点分析-临床外科杂志投稿
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1 复方药物配伍网络的构建
我们把单个复方的组成药物(目前仅考虑药物组成,对药物剂量暂不考虑)为节点相互构成完全图。连接某两个不同药物的边的权重表示这两种药物在多个复方中被使用的频度。由此,一个较大的复方集合构建的药物配伍网络将成为大量药物节点与带权重的边连接的网络。药物节点之间的连接边的权重在一定程度上表现了药物之间同时配伍应用的强度。中药配伍网络的构建过程的示例见图1,如大承气汤由大黄、厚朴、枳实和芒硝4味药物组成,因此,这4个药物构成了4个节点的完全图,其每条边的权重为1；而小承气汤则由大黄、厚朴和枳实组成,因此,连接该3个药物的每条边的权重都增加1,其权重为2；由此,随着复方的增加,该药物配伍网络的节点和边的权重会逐步增加。
2 临床复方的核心药物配伍网络分析研究
无尺度网络的现象表明,中医处方中存在核心的组织结构,这些组织结构代表了医生临床处方的思维结构知识和临床经验。我们以无尺度网络的幂值为基准寻找医生(特别是名老中医)的核心处方药物配伍网络。我们通过开发相应算法实现了核心药物配伍结构的发现[10]。该算法基于无尺度网络现象,选取药物配伍网络中的“Hub”药物节点,从而寻找一定代表性和覆盖度的某名老中医的共性处方配伍网络。当针对某一病证或在总的日常诊疗过程中,某名老中医的处方配伍网络表达了该老中医的处方思路或首选处方结构,是其临床经验和处方“偏好”信息的表现。同时,我们可以根据处方配伍网络中的节点度分布,发现处方配伍网络的核心节点,并根据这些节点在处方中的同现频度计算其覆盖度。我们以北京市地区20余位名老中医的门诊病例数据为基础进行了核心处方配伍结构的知识发现应用研究,如分析方和谦老中医的和肝汤处方配伍结构、谢海洲老中医治疗类风湿疾病的核心处方配伍结构、田从豁老中医的核心穴位配伍结构、孙桂芝老中医的肿瘤治疗复方、薛伯寿老中医的和法处方配伍结构和咳嗽病痰热阻肺证门诊病例的处方配伍等等。下面以咳嗽病痰热阻肺病例的处方配伍核心网络分析作为示范。见表1。
3 复方药物配伍网络的节点度分布特性
基于古方及当代临床复方配伍过程的无尺度复杂网络现象表明,某一特定复方集中存在可能共性或核心的药物配伍子网络。结合复方配伍中的无尺度网络规律和基于图论的网络分析方法,我们能够对名老中医的基本处方药物配伍经验或者面向某一特定病证的药物配伍经验进行分析,从而发现其关键的药物组配结构如核心药物、药对等信息,以辅助研究名老中医的处方思维和临床处方特点。
在辨证施治的基础上,复方反映了医生从治疗角度对患者病证一定程度的定性或定量认识,是患者病证演变的间接体现,用于临床治疗的稳定复方药物集系统性的自组织规律,是一个复杂的药物组织集。我们通过构建药物配伍网络并采用节点度分析方法发现,中医古方集合(80 000余古方数据,见图2)和临床处方(20 000门诊处方,见图3)等都具有无尺度网络现象(即节点的度分布服从幂函数分布),是一种加权无尺度网络[9],其边权重的幂值在2.2左右。复方药物配伍的无尺度网络现象在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势,某些名老中医偏好使用某些药物,使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。
临床心血管病杂志投稿 http://www.qikanba.com/
1 复方药物配伍网络的构建
我们把单个复方的组成药物(目前仅考虑药物组成,对药物剂量暂不考虑)为节点相互构成完全图。连接某两个不同药物的边的权重表示这两种药物在多个复方中被使用的频度。由此,一个较大的复方集合构建的药物配伍网络将成为大量药物节点与带权重的边连接的网络。药物节点之间的连接边的权重在一定程度上表现了药物之间同时配伍应用的强度。中药配伍网络的构建过程的示例见图1,如大承气汤由大黄、厚朴、枳实和芒硝4味药物组成,因此,这4个药物构成了4个节点的完全图,其每条边的权重为1；而小承气汤则由大黄、厚朴和枳实组成,因此,连接该3个药物的每条边的权重都增加1,其权重为2；由此,随着复方的增加,该药物配伍网络的节点和边的权重会逐步增加。
2 临床复方的核心药物配伍网络分析研究
无尺度网络的现象表明,中医处方中存在核心的组织结构,这些组织结构代表了医生临床处方的思维结构知识和临床经验。我们以无尺度网络的幂值为基准寻找医生(特别是名老中医)的核心处方药物配伍网络。我们通过开发相应算法实现了核心药物配伍结构的发现[10]。该算法基于无尺度网络现象,选取药物配伍网络中的“Hub”药物节点,从而寻找一定代表性和覆盖度的某名老中医的共性处方配伍网络。当针对某一病证或在总的日常诊疗过程中,某名老中医的处方配伍网络表达了该老中医的处方思路或首选处方结构,是其临床经验和处方“偏好”信息的表现。同时,我们可以根据处方配伍网络中的节点度分布,发现处方配伍网络的核心节点,并根据这些节点在处方中的同现频度计算其覆盖度。我们以北京市地区20余位名老中医的门诊病例数据为基础进行了核心处方配伍结构的知识发现应用研究,如分析方和谦老中医的和肝汤处方配伍结构、谢海洲老中医治疗类风湿疾病的核心处方配伍结构、田从豁老中医的核心穴位配伍结构、孙桂芝老中医的肿瘤治疗复方、薛伯寿老中医的和法处方配伍结构和咳嗽病痰热阻肺证门诊病例的处方配伍等等。下面以咳嗽病痰热阻肺病例的处方配伍核心网络分析作为示范。见表1。
3 复方药物配伍网络的节点度分布特性
基于古方及当代临床复方配伍过程的无尺度复杂网络现象表明,某一特定复方集中存在可能共性或核心的药物配伍子网络。结合复方配伍中的无尺度网络规律和基于图论的网络分析方法,我们能够对名老中医的基本处方药物配伍经验或者面向某一特定病证的药物配伍经验进行分析,从而发现其关键的药物组配结构如核心药物、药对等信息,以辅助研究名老中医的处方思维和临床处方特点。
在辨证施治的基础上,复方反映了医生从治疗角度对患者病证一定程度的定性或定量认识,是患者病证演变的间接体现,用于临床治疗的稳定复方药物集系统性的自组织规律,是一个复杂的药物组织集。我们通过构建药物配伍网络并采用节点度分析方法发现,中医古方集合(80 000余古方数据,见图2)和临床处方(20 000门诊处方,见图3)等都具有无尺度网络现象(即节点的度分布服从幂函数分布),是一种加权无尺度网络[9],其边权重的幂值在2.2左右。复方药物配伍的无尺度网络现象在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势,某些名老中医偏好使用某些药物,使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。
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