以类方为切入点,开展中药复方配伍规律的研究值得重视。课题组在应用粗糙集理论对右归丸进行配伍优化研究基础上,认识到类方研究的价值,提出将类方与证候的关系视为复杂系统,内部模糊不确定。以补肾阳类方与肾阳虚证为例,用粗糙集理论建立补肾阳类方与肾阳虚证的动态系统模型,观察在补肾阳类方的干预下,反映肾阳虚下丘脑-垂体-靶腺轴功能、分子免疫、三大营养物质和抗自由基代谢、抗利尿激素、环核苷酸、核因子КB等敏感生物学指标的变化,通过计算证候指标对补肾阳类方药物的依赖度,以及对肾阳虚证生物学指标变化差异的求解,分析补肾阳类方中药物各自作用、地位与相互关系,类方中核心药物、边缘药物在改善证候中的贡献度及相互影响;补肾阳类方在补阴药基础上配伍补阳药的生物学意义,挖掘补肾阳类方配伍规律,其成果有助于阐释中药配伍、"药证对应"等中药理论的科学性,指导中医临床组方用药,并建立类方配伍规律研究的新方法。
Rough set theory;Categorized formulas;Bu Shen Yang formulas;Medications into syndromes;Reg
应用粗糙集理论展开补肾阳类方肾气丸、右归丸和右归饮配伍规律的研究是一项系统工程。课题采用氢化可的松造成的肾阳虚大鼠动物模型,基本符合了临床上肾阳虚患者的症状和内在变化,实验造模成功。继而采用因子分析的方法对肾阳虚动物模型中垂体-靶腺轴多个生物学指标的敏感度进行排序,并对其相关性进行了研究,从而找到可以通过观察关键指标的变化和相互影响判断肾阳虚程度以及药效作用结果的方法。在此基础上,课题开展了以粗糙集理论为核心,结合均匀设计方法、方差分析方法对补肾阳类方配伍规律进行多方位研究的工作。首先,建立了基于粗糙集理论的决策规则模型,并将其应用于类方的研究中;根据各方剂中的君臣佐使关系以及前人研究结果对类方中各方剂进行拆方,分为原方组、核心药组以及边缘药组,进行动物实验;在检测出的多个证候指标中筛选出较敏感的指标作为决策属性,根据证候指标的个数建立多个决策表,再把几个证候指标做加权处理,最终建立一个决策表,通过对决策表的简约以及对其支持度和置信度的验证,进而证明决策规则的有效性,从而建立起了每味药与证候之间的量化关系。以此分析补肾阳类方中药物各自作用、地位与相互关系,类方中核心药物、边缘药物在改善证候中的贡献度及相互影响,挖掘补肾阳类方配伍规律。其成果有助于阐释中药配伍、“药证对应”等中药理论的科学性,建立类方配伍规律研究的新方法。采用均匀设计和方差分析对三首类方进行研究是课题从另外角度探究类方配伍规律的尝试,它可以达到相互验证有效性的效果。但上述方法主要局限于药效分析和配伍的优化,与这类线性数学模型相比,粗糙集这种非线性模型无疑具有更高效、更细化地把握配伍规律的优势。在课题后续研究中,将粗糙集决策规则模型结合均匀设计拆方分别用于单个补肾阳方肾气丸、右归丸或右归饮配伍规律的研究,这一方面有利于进一步把握单方中各药物之间的配伍规律,和总体类方进行对比;又可以得到最优规则预测模型,用以优化配方。此方法可在其他复方的研究中得到推广,并用以指导中医临床组方用药。鉴于采用粗糙集的方法必定还存在局限性。课题组从发展与深入的角度考虑,建立了基于类方拆方和支持向量回归机的中药类方药效的预测模型,并将此模型应用于肾气丸、右归丸和右归饮补肾阳类方配伍规律的研究。以此预测不同类方配伍的药效,从而对类方的配伍规律有更多的了解。