文章编号：1005-5304（2013）04-0028-02
历代医家在治疗失眠方面积累了丰富的实践经验，创立了众多的有效方药，采用数据挖掘方法对失眠方组方配伍规律进行整理与挖掘，可以更好地指导临床医师的遣药组方，同时为失眠症的新药研究工作提供依据。本研究采用关联规则技术，从单味药与单味药的关联、药对与单味药关联的角度，发现构成失眠方剂的核心药组，以期揭示失眠方配伍规律。
1 资料与方法
1.1 资料来源
本研究主要以《中医方剂大辞典》为工具，利用其“病证索引”[1]，检取古代中医文献中主治项记有“失眠”（包括与之同义异名的病证术语如“不寐”、“不得眠”等）的主要方剂。所选方剂共涉及124种中医古籍，依据中医文献学研究方法，选取124种中医古籍现代通行校注本，对原始资料进行校对。
1.2 纳入标准
①凡属于上述文献范围内治疗失眠的中医方剂均可入选；②丸、散、丹、汤、膏、酒等均可入选。共筛选出失眠方剂177首，组方药物共159味。
1.3 数据预处理
因所收集的方剂信息均为文本形式，所以课题组对数据进行了预处理，主要是将原始方剂的语言描述性信息分解、转化为计算机能够处理的数据单元，使之规范、准确和有序。由于产地、炮制、用药部位的不同，中药存在一药多名现象，在研究过程中依据2010年版《中华人民共和国药典》一部[2]做了规范。比如“枣仁”、“炒枣仁”、“酸枣仁”均作“炒酸枣仁”，“菖蒲”、“九节菖蒲”、“石菖蒲”均作“石菖蒲”，“条芩”、“酒芩”均作“黄芩”，“杭芍”、“炒白芍”均作“白芍”等。药物在方剂中出现为“1”，不出现为“0”，并利用SPSS17.0生成数据库。方剂中药物依据《中药学》[3]进行功效种类标注。
1.4 数据挖掘方法
本研究通过关联分析挖掘文献中治疗失眠处方中药物之间的配伍关系，即发现处方中一种中药与另一种中药出现的关联关系强弱。关联规则中需要明确的参数是支持度和置信度。如在本研究中，项集（人参，炒酸枣仁）的支持度是20%，指在所有样本中同时包含这2味药物的方剂的数占考察样本中所有方剂数的20%，揭示项集在样本中的普遍性。项集（人参，炒酸枣仁）的置信度是60%，指在所有样本中，当人参出现时炒酸枣仁出现的概率是60%。研究过程共分为两个步骤：第一步，通过迭代，检索出事务数据库中的所有失眠方剂中的中药频繁项集，即支持度≥20%的中药项集；第二步，利用频繁项集构造出满足最小置信度60%的中药之间的关联规则（配伍关系）。
2 研究结果
2.1 高频药物
经过统计分析，使用频次居前10位的药物有炒酸枣仁（97次）、甘草（81次）、人参（79次）、当归（75次）、茯神（65次）、麦冬（63次）、半夏（57次）、远志（57次）、熟地黄（46次）、生地黄（42次）。
2.2 核心药对
通过频繁项集共挖掘高频药物的常用配伍药对1 459对，出现频率超过20%的药对共有528对，其中由炒酸枣仁构成的药对出现频率最高，为97次，主要配伍药物是人参、当归、茯神、麦冬、远志、甘草、白茯苓、柏子仁、生地黄、熟地黄等；甘草构成的药对出现频率为81次，主要配伍药物是人参、当归、炒酸枣仁、麦冬、白茯苓、茯神、远志、半夏、陈皮、黄连；由人参构成的药对出现频率为79次，主要配伍药物是炒酸枣仁、甘草、茯神、当归、麦冬、远志、白茯苓、柏子仁、熟地黄、朱砂；由当归构成的药对出现频率75次，主要配伍药物是酸枣仁、甘草、茯神、麦冬、人参、远志、柏子仁、生地黄、熟地黄、芍药；由茯神构成的药对出现频率为65次，主要配伍药物是炒酸枣仁、人参、当归、麦冬、远志、甘草、柏子仁、生地、朱砂、石菖蒲、熟地黄；由麦冬构成的药对出现频率为63次，主要配伍药物是炒酸枣仁、当归、人参、甘草、茯神、远志、柏子仁、白茯苓、生地黄、黄连；由半夏构成的药对出现频率为57次，主要配伍药物是炒酸枣仁、甘草、人参、远志、当归、麦冬、枳实、陈皮、竹茹、白茯苓；由远志构成的药对出现频率为57次，主要配伍药物是柴胡、炒酸枣仁、人参、当归、茯神、白茯苓、甘草、麦冬、柏子仁、石菖蒲；由熟地黄构成的药对出现频率为46次，主要配伍药物是当归、炒酸枣仁、人参、白芍、甘草、白茯苓、远志、茯神、柏子仁、麦冬；由生地黄构成的药对出现频率为42次，主要配伍药物是当归、酸枣仁、茯神、麦冬、甘草、远志、人参、黄连、柏子仁、白芍。
2.3 核心药对中药物与药物的配伍关系
通过频繁项集挖掘出1 459对配伍药对，置信度>60%的共有74对。其中支持度>20%、置信度>60%的核心药对共有18组。见表1。
2.4 核心药组中药对与药物的配伍关系
通过频繁项集挖掘出3味药组共5 966组，其中置信度>60%、支持度>20%的核心药组共有27组。见表2。
3 讨论
最为著名的关联规则发现方法是Agarwal提出的Apriori算法。Apriori算法用于发现单维、单层、布尔关联规则。其基本思想是频繁项目集的任一非空子集必然是频繁项集，这样，Apriori算法就是一种利用频繁k（-1）-项集寻找频繁k-项集的递归算法[4-5]。2味药对和3味药组是中药复方最简单、最基本的形式，是多味复方的组方基础。分析药对药组，对于深入探讨治疗失眠的中药复方配伍规律有重要意义，特别是通过关联分析可以找出在临床上高频使用未载入中医书籍的药对和药组[6]。本研究通过频繁项集共挖掘高频药物的配伍药对1 459对，其中由炒酸枣仁构成的药对出现频率最高，为97次，主要配伍药物是人参、当归、茯神、麦冬、远志、甘草、白茯苓、柏子仁、生地黄、熟地黄等药物。从分析结果来看，《金匮要略》[7]酸枣仁汤对历代失眠方的组方配伍产生了极其重要的影响，无论是核心药对，还是核心药组，酸枣仁都是常用药物之一。酸枣仁甘润性平，入心、肝二经，能养心阴、益肝血，通过与不同药物的配伍，可以用于心肝阴血不足所致的虚烦不眠、心肾阴亏虚烦不眠、心气亏虚梦多难眠者，以及心脾气血两虚心悸不眠。从药物功效角度看，核心药对与核心药组均属补益药与安神药配伍。中医学认为“方从法出，法随证立”，以方可以测法，以法亦可测证，由失眠方剂核心药物的功效类别可知，补虚、安神是治疗失眠的基本治法，由此可知，古代医家认为在失眠的发病过程中，气血阴阳亏虚引起神志不安是失眠的主要病理机制，失眠多为虚证，治疗失眠应以补虚安神为要。正如张景岳在《景岳全书》中指出：不寐之证“凡如伤寒、伤风、疟疾之不寐者，此皆外邪深入之扰也；如痰，如寒气、水气，如饮食、忿怒之不寐者，此皆内邪滞逆之扰也。舍此之外，凡思虑、劳倦、惊恐、忧疑及别无所累而常多不寐者，总属真阴精血之不足，阴阳不交而神有不安其室耳。知此二者，则知所以治此矣。”研究中所发现的2味药对及3味药组，今后可赋以适当的剂量用于临床的进一步观察，为中医治疗失眠有效方药的研发提供依据。
参考文献：
[1] 彭怀仁.中医方剂大辞典（第十一册）[M].北京：人民卫生出版社，1997：790.
[2] 国家药典委员会.中华人民共和国药典：一部[S].北京：中国医药科技出版社，2010.
[3] 黄兆胜.中药学[M].北京：人民卫生出版社，2002.
[4] Agrawal R， Imielinski T， Swam A. Mining association rules between sets of items in large databases[C]//Proceedings of the 1993 ACMSIGMOD International Conference on Management of Data. Washington，DC：ACM Press New York，1993：207-216.
[5] 苏奎国，付先军.基于数据挖掘方法的治疗变应性鼻炎经典方剂用药及配伍规律分析[J].中医杂志，2011，52（1）：57-59.
[6] 周鲁，周晓芳.中药复方治疗病毒性心肌炎用药分析[J].辽宁中医杂志， 2005，32（8）：827-828.
[7] 汉·张仲景.金匮要略[M].北京：中国中医药出版社，2006：28.
（收稿日期：2012-10-25，编辑：华强）
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