中医方剂功效定性和定量研究初探:定性和定量

【关键词】 中医方剂;知识量表化;近似推理方法

中医方剂学是个复杂的知识系统,在其走向现代化的研究中,寻求适合其量化表达的数学方法是中医学基础研究的重要内容。本研究首先在方剂功效定性定量研究方面取得成果,这一成果主要体现在以下几个方面。

  1 提炼方剂功效相关因子间的关系

  简单的一张处方,围绕其功效,究竟存在着哪些关系呢?依据中医方剂学理论,与方剂功效相关的主要因子有药物(本文中所有“药物”的概念均指中药而言)、药量、药效、适应证候等,研究发现这些因子之间存在着“量效关系”、“药效关系”、“证效关系”、“候效关系”等,从数学上看,这些都是带有不确定性的复杂的非线性关系,对这些关系进行研究,笔者提出了方剂功效量化的算法模型。

  量效关系,即指方剂药物剂量和方剂功效的关系。这一关系要研究的是药物剂量对方剂功效的贡献度。这个问题的提出,是基于方剂药物的剂量不能直接进行比较的缘故,即相同剂量的方剂药物,由于受到药物特性(物理的、化学的)的影响,所发挥的作用力度是不同的。

  药效关系,即指方剂中不同药物和方剂功效的关系。这一关系要研究的是由方剂药物带来的不同药效之间相互作用的方式及其强度。这个问题的提出,是基于方剂功效不等于药物之药效简单叠加的事实。方剂由多种药物组成,每种药物有几种到十几种药效不等,在一个方剂中起码会有几十种药效,而方剂功效是集合了这些药效的相互作用后而产生的。

  证效关系,即指“证”(中医诊断学概念,是病的不同类型,往往随病程的不同时期而出现,具有较强的规律性,常见有同病异证、异病同证的情况)对方剂功效的需求关系。这一关系要研究的是“证”和“效”(方剂功效)之间的一致性,即认为一个有效的方剂,其功效和临床所见的“证”应该是对应的。如“气虚血瘀证”,依据中医治疗学理论,需要用“益气活血”(效)的方法来治疗,于是我们建立了“证效关系”的知识表,并采用规则法进行表达。

  候效关系,即指“候”(临床表现出来的症状和体征)和方剂功效的关系。这一关系要研究的是“候”对方剂中诸多药效的选择性,且这种选择性直接影响所用方剂的功效性质(定性)。这个问题的提出,是基于一个方剂中的几十种药效在治疗某种证候时并不是全部都在发挥作用这样一个事实。

  除了上述这些关系之外,影响方剂功效的还有其它一些关系存在,例如“构效关系”(方剂的配伍结构和方剂功效的关系)等,本研究初步表明,在这一关系中存在着更加丰富的知识,有待我们深入地进行研究。

  2 方剂功效数学模型和计算方法

  2.1 计算相对药量

  计算方法:注:m.最小药量(常用药量的下限);n.最大药量(常用药量的上限);

  x.实际药量;f.相对药量(无纲量)。

  原理:把操作数据(药物和剂量)转化为信息数据(药物和贡献度),基本原理在于求出药物剂量在其历史用药范围中的权重。

  意义:计算的结果可以对每种药物在方剂中的贡献度进行比较,并对该药物的所有药效的强度进行量化表达。例如“桂枝汤”中“桂枝”的贡献度是108,那么暂定它所具有的散寒、解肌、温经、通脉、通阳、化气、平冲、降逆的药效强度均为108。

  结果:以“桂枝汤”的药物组成为例(见表1)。表1 “桂枝汤”的药物组成(略)

  结论:计算的量化结果符合中医方剂学对“桂枝汤”药物贡献度的认识(桂枝为主药,生姜协助桂枝,芍药配和桂枝,大枣协助芍药,炙甘草调和诸药)。

  2.2 计算功效强度

  计算方法:注:fi.甲药某一项被计算前的功效值;fi’.甲药某一项被计算后台阶的功效值;fjk.乙药第k项的功效值(数值上等于乙药作用量);N. 乙药功效总数目;r=1——药效相同(此种情况下fj’=0);r=2——乙药效对甲药效单向协同;r=3——甲乙药效双向协同;r=4——甲乙药弱 抑制;r=5——甲乙药效强抑制;r=0——无关系。

原理:方剂功效定性、定量的计算取决于药效的强度及相互作用的关系。相互作用的关系归纳为6种:无关系,相同关系,协同关系(单向协同、双向协同),抑制关系(强抑制、弱抑制),这些关系用矩阵知识表进行表达。

  意义:计算出方剂功效的性质和强度(定性、定量),其计算的结果是预测该方剂适应证的重要依据。

  结果:以“桂枝汤”的功效分析为例(见表2)。表2 “桂枝汤”的主要功效分析(略)

  结论:从以上分析的结果可以看出,从最高值的“解表”(权重246)到其半衰值的“平冲”(权重123),基本涵盖了中医方剂学及其它传统文献对“桂枝汤”的分析和认识。即“桂枝汤”主要功效为:解表散寒(治疗外感);降逆平冲(治疗奔豚症);温经通脉(现代临床用桂枝汤治疗冠心病)。以下的补血、益气、止呕等功效,符合《金匮要略方论》文献中用“桂枝汤”治疗妊娠呕吐的认识。

  2.3 计算贴近度

 计算方法:注:α.贴近度;Ai.甲药第i种性味归经,真为1,假为0;Bi.乙药第i种性味归经,真为1,假为0;N.两种药所具有的不同性味归经总数量。原理:按照药物的性(寒热温凉等)、味(酸苦甘辛咸等)、归经(十二经)等数据,对2种药物的近似程度用函数进行计算,函数夹角的大小与贴近度的值成反比。

  意义:药物的贴近度,主要参与不同药效相互作用(6种方式)的计算。贴近度小,相互作用的强度弱;贴近度大,相互作用的强度强。

  结果:参见上例。

  结论:参见上例。

  2.4 方剂功效聚焦方案

  从上面对“桂枝汤”功效的分析结论可以看出,一个方剂往往会有诸多功效,根据在临床上的实际情况,怎样计算出方剂的哪些功效是在实时发挥作用呢?我们依据中医方剂学“方证(症)相应”的理论[1],采用排除法,利用“候效关系”的选择性对方剂功效进行排除,被排除的功效不参加当前的计算,于是便得到了更适合当前临床表现的功效,我们暂且将此方案称作“方剂功效聚焦方案”。

  结果:以《伤寒论》第12条的“桂枝汤”功效分析为例(参考文献:太阳中风,阳浮而阴弱。阳浮者,热自发;阴弱者,汗自出。啬啬恶寒,淅淅恶风,翕翕发热,鼻鸣、干呕者,桂枝汤主之)。结果见表3。表3 方剂主要功效聚焦方案(略)

  结论:此“桂枝汤”功效结论,完全适应中医《伤寒论》讲义“风寒外束肌表”、“外邪干胃,胃气上逆”的病机分析。

  3 方剂功效量化研究的意义

  3.1 量化方法突破了频次统计的局限

  长久以来,中医学量化研究的方法除了实验科学之外,就是计算科学了。众所周知,实验科学的量化研究是分解的、局部的,距离研究人的经验还有很长的路要走。计算科学多年来在中医学的量化研究方面多是基于频次的计算[2],而对中医学这个复杂的知识系统来说,仅限于频次统计是远远不能满足需要的。

笔者应用近似推理技术提出的方剂相对药量、药物贴近度概念,并建立药效相互作用关系的知识表,是中医方剂学研究中的新思想和新方法,尚未见国内外文献中有类似的报道,此研究具有原创性的意义。

  3.2 方剂功效的量化使主治证的预测成为可能

  在类似的研究中,多数研究习惯于正向推理的研究,即把医生自己的评述和结论作为切入点,并完全按照医者的思路进行模拟来完成“重复”(经验重复)的目的。我们认为这样的研究受到主观因素的局限,使研究的客观性受到质疑。

  本研究是从处方入手,且研究过程中强调回避医生的主观评述和结论,尽量使研究在客观的数据中进行。中医学认为“药不离方,方不离证”,因此从方剂药物切入,对方剂功效的定性和定量计算,推导出其所适应的病证以及临床表现的主次序列成为可能,这是一个由结果到原因的逆向推理。

  3.3 量化的分析使人的经验变得直观

  有经验的中医医生都相信“灵感”,甚至有人称中医的“辨证论治”是门“艺术”,这些都表明中医的思维方式是形象与逻辑的水乳交融,具有直观理性思维的特征和方法论,伴随中医学这一特点的是缺乏定量化的知识结构[3]。这种思维方式使中医治疗经验具有“只可意会,难以言传”的特点,往往要求学习者具有很高的悟性,这给中医学的继承带来了巨大的障碍,为中医学的传播蒙上了神秘的面纱,中医学的发展也由此受到了制约。

  我们在逆向思维指导下的方剂功效的定性和定量研究结果,不仅基本做到了符合专家的认识(机器学习),而且为解读专家经验提供了十分有意义的数据(知识发现),更重要的是完成了对专家知识的量化表达,使人的经验变得直观,容易理解,便于学习,还可以做到重复性操作。

  3.4 量化的数据为新技术的运用奠定了基础

  近似推理理论在人工智能的研究中也遇到了难以提高的台阶,原因就是它依赖先验知识的局限,为了突破这个局限,我们必须把眼光放在新技术的寻求方面。近年来在国内外广泛使用的支持向量机(SVM)方法,成为我们研究的首选,由于它具有支持高维样本、非线性建模、适用于小样本等特点,特别是能够给出所建模型泛化能力的界的特点[4],可为我们的研究提供有力的技术支撑。

  SVM归纳学习方法完全基于数据,不确定性推理方法可以较好地体现先验知识,在理论上,两者能在一定条件下而优势互补,但在实际研究案例中并未见报道。我们将在中医方剂功效的量化和分类研究中首次实践两者的结合,尝试SVM学习与不确定性推理方法的有机结合,实现以方剂功效为主题的方剂分类学习,并对其遣药组方规律进行有效的归纳与描述。这其中定量计算将为这一深入研究提供重要的数据基础。

  3.5 研究结果引发的中医评价技术

  中医的评价问题是中医学现代化进程中的瓶颈问题,对这一问题这里不进行任何深入的讨论,只想从我们研究的结果提出一个见解:通过计算技术对方剂功效的定性和定量化处理,可在中医学理论的框架内,以方、证为中心,对临床的诊疗方案提供具有评价意义的技术。这种评价技术表现在以下几个方面:①方证一致性评价;②效法一致性评价;③候性一致性评价;④处方药效释放率评价。

  4 小结

  以上研究是对我们20多年对中医学信息研究的延续、自然发展和深化,围绕方剂功效相关因子的各种关系(量效关系、药效关系、候效关系、证效关系)的量化计算,提出有效的数学表达方法,用定性与定量相结合的方式对方剂功效进行分析,并实现量化的表达,是我们在中医方剂学理论的数学建模方面进行的尝试,为研究把人的经验转化为可形式化描述的知识的技术和方法进行有效的探讨,这不仅对中医学术和经验的传承具有原创的意义,而且对复杂系统的描述理论和计算机学习等技术的应用研究,具有重要的价值。

【参考文献】

  [1] 谢 鸣.“方证相关”逻辑命题及其意义[J].北京中医药大学学报, 2003,26(2):11-12.

  [2] 何前锋,崔 蒙,吴朝晖.方剂中配伍知识的发现[J].中国中医药信息杂志,2004,11(7):655-658.

  [3] 刘长林.中国系统思维[M].北京:中国社会科学出版社,1990.7.

  [4] 陈永义.处理非线性分类和回归问题的一种新方法(I)——支持向量机方法简介[J].应用气象学报,2004,15(3):345-354.