基于复杂网络的不同名中医治疗肺癌用药经验共性规律研究＊

申刚磊，胡孔法，杨 涛，戴彩艳，谢佳东，叶 放，3

（1. 南京中医药大学 南京 210023；2. 南京中医药大学无锡附属医院 无锡 214071；3. 南京中医药大学国医大师周仲瑛工作室 南京 210029）

WHO 最新发布的癌症报告显示，2018年全球近1000万人死于癌症，其中180万人死于肺癌，占总数的18.4%，肺癌的发病率与死亡率依然稳居排行榜第一[1]。在肺癌疾病的防治方面，中医药有显著的效果，特别是在全身调治、术后调理、增强体制、改善生存质量、延长生存期等方面有着明显的优势[2]。中医理论自身有一套科学的理论体系，该理论体系的建立与发展成熟是一代代名中医勤求古训、博采众方，不断总结自己的临床经验，找出共性规律形成共识的过程，共性规律的挖掘有利于中医理论体系的形成，也更利于中医技术的推广应用[3]。

随着我国中医医疗机构信息化的发展，中医电子病历系统的广泛普及，许多当代名中医在肺癌的诊疗过程产生了大量的电子病历数据，其治疗肺癌优秀的临床经验也蕴藏在这些海量的数据之中。电子病历数据结构化程度相对较高，便于数据的分析与利用。如何运用合适的大数据分析与挖掘分析方法，从中医临床电子病历大数据中挖掘分析不同名中医治疗肺癌用药规律的共性特点，更好地认识中医治疗肺癌疾病的个体化医学核心内涵，对当代名中医临床经验总结与传承具有较高的现实意义。同时,为中医临床诊疗知识库的建立，中医智能化辅助诊疗系统（中医AI系统）的中医处方智能化推荐奠定数据基础[4]，也是当前研究的热点之一[5]。

中医诊疗过程是在中医药理论指导下进行辨证论治和遣方用药的过程，该过程具有模型性、复杂性等无尺度复杂网络特性，因此是一个典型的复杂系统[6-7]。王珊珊等[8]借助复杂网络算法对名老中医周仲瑛肺癌的辨治思路进行了挖掘分析，整理出了周老对肺癌治疗的用药规律；杨涛等[9]借助复杂网络对周仲瑛治疗冠心病用药规律进行挖掘分析，整理出了周老治疗冠心病的用药规律；崔慧娟等[10]利用数据挖掘方法对张代钊教授运用中医药治疗肺癌经验数据进行了整理和挖掘，总结出了张教授治疗肺癌的用药规律。孔维莲等[11]利用社团分析等复杂网络算法，对薛教授治疗不同疾病的处方及药物配伍进行分析挖掘，得出了薛教授治疗不同疾病的常用复方核心药物组合。目前，大多报道都是对单个名老中医的经验数据进行挖掘分析，而鲜有报道对不同名中医诊疗疾病的经验进行挖掘分析，本研究尝试借助复杂网络算法对两位不同的名中医治疗肺癌的临床电子病历数据进行挖掘分析，以期找出两位名中医在肺癌疾病治疗过程中用药经验的共性规律，为青年中医学习名中医的经验提供新的方法和模式。

1 资料及方法

1.1 数据来源

本研究用到的肺癌电子病历数据，来源于国内某三级甲等中医院两位名中医的肺癌患者门诊中医电子病历。其中，在名中医A 的肺癌病人187 例中男性116 例，女性71 例，最小年龄31，最大年龄83 岁，平均年龄57 岁，有效处方1102 张，平均复诊5.8 次；在名中医B 的肺癌病人156 例中，男性102 例，女性54 例，最小年龄35，最大年龄76岁，平均年龄55.5岁，有效处方1107张，平均复诊7.1次。

1.2 纳入标准

两位名中医接诊的肺癌患者，西医的第一诊断均为肺癌，且采取了中医保守治疗或术后采取中医保守治疗,以服用中药汤剂为主，治疗过程中随访或治疗后随访患者的症状有明显改善，且患者满意度较好的。同时，患者的电子病历信息完善（已对患者隐私信息进行脱敏处理），包括患者的基本信息（性别、年龄、职业）、诊疗信息（就诊时间、就诊次数、西医诊断、中医诊断、中医证型、舌苔、脉象、症状体征、电子处方），以及随访记录等信息。

1.3 排除标准

本研究的排除标准：中医诊断和中医证型信息缺失的；纳入标准指标信息不完善的；无随访记录或治疗中及治疗后随访效果不明显的患者。

1.4 数据处理

对采集的两位名中医治疗肺癌电子病历和处方数据进行标准化处理，主要包括两位名中医的辨证证型名称的统一规范化和标准化、中药组合的拆分、中药异名规范化等[12]。中医证型名称参照《中医内科学》证型分类，中药标准名称参照《中药学》教材中的中药名称。以两位名中医的肺癌诊疗为主题，分别构建肺癌诊疗数据集。借助复杂网络算法，分别构建两位名中医治疗肺癌的“证-证”和“证-药”多尺度复杂网络，找出其核心证型以及核心证型对应的核心方药，以分析两位名中医治疗肺癌辨证分型和用药经验的共性特点，并以可视化的方式进行直观展示。

2 结果

2.1 一般结果

本研究对收集的两位名中医治疗肺癌的临床中医电子病历和处方数据进行了统计分析，名中医A 的有效电子处方1102条、中药397味，名中医B有效电子处方为1107 条、中药386 味。对两位名中医诊断的肺癌证型进行频次统计分析得出，名中医A 诊断的肺癌证型频数排名前5 证型有气阴两虚（741）、痰瘀郁肺（529）、痰瘀互结（337）、热毒痰瘀（204）、癌毒走注（112）；名中医B 的肺癌辨证分型中频数排名前5 的证型分别是气阴两虚（973）、痰瘀郁肺（535）、痰瘀互结（301）、脾虚痰浊（237）、肺脾气虚（103）。对两位名中医开立的电子处方中的中药进行频数统计分析得出，名中医A 的处方中使用频数排名前20 的中药有北沙参、南沙参、麦冬、泽漆、山茨菇、太子参、白花蛇舌草、仙鹤草、猫爪草、炙鳖甲、炙僵蚕、肿节风、法半夏、制南星、生黄芪、露蜂房、半枝莲、天门冬、炙桑白皮、生薏苡仁等；名中医B 使用频数排名前20 的中药有北沙参、南沙参、麦冬、太子参、天冬、苏梗、栀子(生)、花蕊石、炒白术、姜半夏、制大黄、补骨脂、地骨皮、生薏苡仁、炒莱菔子、山茱萸、浙贝母、鱼腥草、红豆杉、生蒲黄等。见表1、表2。

2.2 构建“证-证”和“证-药”复杂网络

中医临床诊疗与用药过程是一个典型的复杂网络系统。在这个网络系统中，中医诊断的证型和开立的中药分别构成不同的节点。节点间的多条连线代表证型或中药之间的相互作用关系，连线的多少代表节点在整个复杂网络中的重要性的大小[13]，连线的数量叫做节点度，其数值越大，说明其在整个杂网络中的重要性越大。

表1 辨证证型频数分布表

表2 中药频数分布表

将名中医A和名中医B的证型数据分别进行分析，并将复杂网络的置信度设定为0.95，生成多尺度骨干网络图谱，通过调整节点度阈值和聚类系数，得到“证-证”复杂网络（见图1、图2），将证型和中药同时导入并对生成的多尺度骨干网络进行聚类分析，将聚类系数设定为65，生成的“证-药”多尺度网络图谱（见图3、图4），最终得到相应“证型-中药”聚类表（见表3、表4）。

图1 名中医A辨证核心证型

图2 名中医B辨证核心证型

图3 名中医A“证-药”多尺度网络图

3 分析及讨论

3.1 辨证分型共性分析

本研究对两位名中医的辨证分型分别进行统计与挖掘分析得出,名中医A 和名中医B 对肺癌的辨证分型的共性之处，肺癌的常见的主要证型多为气阴两虚，同时兼有的证型多为痰瘀郁肺、痰瘀互结。肺癌气阴两虚之人，卫气不能固摄肌表，容易感受外面邪气，外邪不出必然导致气机不畅，然后就会形成痰瘀，痰瘀不化久而久之就会形成癌毒。癌毒容易走注，容易扩散和转移，还容易复发。肺癌患者在手术后和放化疗后，会大大的损伤元气，而耗伤气阴，以致肺癌的患者气阴两虚的居多。《杂病源流犀烛》中说道：“当邪气积聚在胸中的时候，便会阻塞气道，而使得气机不得通畅，进而化生为痰为瘀；此时皆邪气与正气相搏斗，正气无法制胜的时候便会形成有形的结块”。肺气虚，气机不畅，痰瘀在胸胁无法外出，久之必然郁阻肺络，而成痰瘀郁肺和痰瘀互结之证。

从肺癌证型数据复杂网络的聚类结果可以看出，名中医A和名中医B对气阴两虚、痰瘀郁肺、痰瘀互结之证型的认识是一致的。与此同时，两位名中医对肺癌的辨证分型也有些许差别：名中医A 认为，除常见的主证和兼证外，还易夹杂热毒，后期也会形成癌毒走注；名中医B 则认为，还易夹杂脾虚痰浊和肺脾气虚，正气虚则肺脾失养，久必会引起脾气亏虚。该核心证型数据分析的结果也得到了两位名中医的认可，目前大多数的中医专家学者在肺癌病机的认识上有一个共识，肺癌的病机是以正虚为本，痰凝、瘀阻、湿聚、毒结等为标[8]。

3.2 不同证型对应核心方药共性分析

在中医理论指导下，临床中医开方用药是根据辨证的结果进行的，使用经方的原则也是“有是证用是药”，根据患者的主要证型和兼有证型对中药进行相应加减配伍。中医开立的处方中药物的分布具有君臣佐使的规律，是非随机性的，并且具有复杂网络中的多尺度网络特性。基于复杂网络算法，构建两位名中医“证型-药物”复杂网络，根据证型与药物的节点度，以及药物之间配伍的关联度，得出两位名中医气阴两虚、痰瘀郁肺、痰瘀互结等证型的核心处方的复杂网络图谱。图3、图4 中的红色节点代表一个证型，蓝色色节点代表一味中药，证型与中药之间的连线代表证型对应的药物，一个证型对应多个药物，多个证型也可以对应一个药物；药物之间的连线的多少表示两个药物之间配伍的次数，可根据连线的数量筛选证型对应的核心药物组合。

通过对比两位名中医“证型-药物”复杂网络图谱（图3、图4），从两个图谱的相似之处可以看出两位名中医针对相同证型的用药共性之处。当肺癌患者的主要证型为气阴两虚时，两位名中医的用药组成都有北沙参、南沙参、太子参、天门冬、麦冬等益气养阴的中药；当主要证型为痰瘀郁肺、痰瘀互结时，共性的常用中药为炙鳖甲、山慈菇、猫爪草、泽漆、姜半夏、浙贝母、炒白术等化痰散结的药物。

图4 名中医B“证-药”多尺度网络图

表3 名中医A证型-中药分类表

表4 名中医B证型-中药分类表

肺癌患者在不同发病阶段会出现不同的主证和兼证，中医在临床治疗的用药过程中会根据实际证型情况“随证加减”。通过设置骨干网络中显示的证型，找出两位名中医“证型-药物”复杂网络图谱的相同证型对应的不同药物，从而可以直观地看出两位名中医的随证加减规律。例如，当兼证有热毒痰瘀、癌毒走注时，名中医A 常用中药有白花蛇舌草、半枝莲、肿节风、露蜂房、炙鳖甲、露蜂房、炙蜈蚣等；而当兼证有脾虚痰浊、肺脾气虚时，名中医B 常用的中药有苏梗、茯神、红豆杉、旋复花、枇杷叶、茜草根等。该分析结果也基本符合两位名中医的用药特点。

4 小结

新一代中医人才的成长过程中，需要“勤求古训、博采众方”，不断地向不同的名老中医学习。通过建立不同名中医临床诊疗信息数据集，借助基于复杂网络的数据挖掘算法，构建“证型-证型”和“证型-中药”复杂网络，并生成网络图谱，可以实现对不同名老中医辨证、用药等方面经验的分析挖掘及比较研究。本研究通过比较可以直观地展现不同临床中医师诊疗肺癌疾病的辨证施治遣方用药思路，同时可以方便地快捷地发现不同名中医临床诊疗疾病用药经验的共性规律。该方法对总结传承当代名中医的临床经验，帮助青年中医快速成长具有较大的临床意义，同时对中医临床知识库的构建及中医AI系统的发展奠定数据基础。