基于FastNewman算法的肥胖癥辨證論治中核心中藥及配伍研究*

胡 芳，陳雨騰，胡加成，周仲瑜

(1. 湖北中醫藥大學信息工程學院，武漢 430065； 2. 美國西佛羅里達大學數學與統計系 32514；3. 湖北省中醫院針灸科，武漢 430061)

復雜網絡理論是以社會網、技術網、生物網等現實網絡為研究對象，通過圖論、統計學、統計物理、計算機模擬等方法，研究網絡的結構特征和功能關系、生成機制及演化規律等一系列的問題，具有重要意義[1]。將復雜網絡應用于中醫學，為中醫復雜的概念、機理及辨證論治等問題的研究提供了新視角和新方法。

肥胖癥是一種由多種因素引起的慢性代謝性疾病，是最常見的可預防性致死因素之一[2-4]。肥胖不僅影響體態和活動，還會增加心血管疾病、2型糖尿病、睡眠呼吸中止癥、某些癌癥、退化性關節炎及其他疾病的發生率。

現今，中醫治療肥胖癥長期以來取得了客觀的療效，積累了豐富的經驗[5]，基于數據挖掘的肥胖癥研究也成為一個熱門話題[6-8]。許小可等應用復雜網絡方法對肥胖癥影響因數進行了研究[9]。張秀剛等使用關聯規則對中藥防治肥胖癥組方及配伍規律進行了研究[10]。傳統的中醫藥方法治療該病有顯著成績，因療效高且安全、無毒副作用等特點[11]而受到廣大病人的歡迎。

本文基于文獻挖掘，采用復雜網絡中聚類分析和中心性評估等方法，探索肥胖癥辨證論治中的核心中藥及配伍規律。

1 資料

本文對PubMed、中國生物醫學文獻數據庫(CBM)、中文科技期刊全文數據庫(CNKI)、萬方數據庫(WanFang)、維普數據庫(VIP)及中醫藥在線數據庫(TCM)的文獻挖掘，清洗出230例中醫診治肥胖癥的辨證處方。

2 方法

2.1 研究方法

使用復雜網絡方法對清洗出的辨證處方進行數據挖掘，并構建“中藥”網絡模型。復雜網絡模型是由節點和節點之間的邊構成，將肥胖癥處方中的1味中藥視作為1個節點，2味中藥在同一處方中出現則構建一條邊，邊的粗細決定了2中藥節點在同一個處方中出現的頻次多少，間接說明2中藥節點之間關系的緊密性。節點與其他節點的連邊多少，說明該節點度的大小，而節點度的大小可間接體現該中藥節點與其他中藥節點之間相關性的大小。

中藥網絡的構建原則：圖1～3顯示，“茯苓”和“白術”在中醫治療失眠癥的某一處方中同時出現，則兩節點之間構建一條連接邊?！败蜍摺薄鞍仔g”和“澤瀉”三者之間均有連邊，其中“茯苓”與“白術”之間的連邊較粗(邊權值較大)，說明這2味中藥在同一處方中出現的頻次較高。根據該原則，構建了失眠癥“中藥”復雜網絡模型。

圖1 2種“中藥”節點網絡構建圖

圖2 3種“中藥”節點網絡構建圖

圖3 肥胖癥“中藥”網絡模型

2.2 數據處理思想

2.2.1 “中藥”網絡模型聚類分析 基于FastNewman算法的肥胖癥“中藥”數據處理的基本思想是：初始時先將中藥網絡中的每一個中藥節點視作一個獨立的社團(聚類)，然后將社團模塊度的增量最大或者減量最小的2個社團合并成1個新社團，并計算合并后的模塊度值，再將新社團投入計算。以此規律迭代，直到所有社團合并完成，得到最終的聚類結果。模塊度[12]是該算法的一個優化指標，即當模塊度最大時，中藥網絡的聚類劃分達到最佳狀態。

2.2.2 “中藥”網絡模型節點中心性分析 構建肥胖癥中藥網絡模型，通過對其進行深入分析，發掘中藥網絡中的核心藥物節點。引入度中心性[13]、中介中心性[14]、接近中心性[15]和特征向量中心性[15]方法，對中藥重要性進行評估。其中，度中心性反映了節點在網絡中的影響力以及節點直接獲取網絡信息的能力，中介中心性反映了經過節點最短路徑的比例，接近中心性反映了各節點與其他節點之間的距離遠近，特征向量中心性綜合考慮節點的鄰居節點的重要程度。

2.3 基于FastNewman算法的數據處理步驟

Step1將每個中藥節點視作一個獨立社團，因此n個中藥節點則為n個不同社團。初始化設定eij和ai。其中，eij為第i個社團與第j個社團連接的總邊數，并且有ai=∑jeij。由此計算出所有社團的模塊度Q，模塊度Q的計算公式如下：

(1)

Step2 根據社團模塊度增量或者是減量，并按照其增量最大或者減量最小進行合并，合并完成后計算新社團模塊度變化量ΔQ，在此同時更新eij。模塊度變化量ΔQ計算公式如下：

ΔQ=eij+eji-2aiaj=2(eij-aiaj)

(2)

Step3重復執行Step2，直到所有社團合并完成，結束迭代過程。基于FastNewman算法的肥胖癥“中藥”數據處理流程如圖4所示。

3 結果

3.1 失眠癥“中藥”網絡聚類分析

針對肥胖癥文獻挖掘得到的辨證處方，本文構建的中藥網絡模型由174個節點和7820條邊構成。

利用FastNewman算法劃分出社團結果，如圖5所示，中藥網絡被清晰地劃分成4個社團。其中“白術”“澤瀉”“黨參”“黃芪”等中藥節點劃分在以“茯苓”為核心節點的社團中，將“當歸”“白芍”“川芎”“厚樸”等中藥節點劃分在以“甘草”為核心節點的社團中，將“枳殼”“荷葉”“決明子”“黃精”等中藥節點劃分在以“山楂”為核心節點的社團中，將“大黃”“丹參”“蒼術”“黃連”等中藥節點劃分在以“陳皮”為核心節點的社團中。在同一個社團中節點之間相關性較大，這些中藥在同一種處方中共現的概率較大；而在不同社團中節點相關性較小，則在同一處方中出現的概率較小。根據圖中節點大小顯示，“茯苓”“白術”“陳皮”“山楂”等中藥節點的度較大，說明在處方中這些中藥與其他中藥的關聯度較高。

表1 “中藥”節點網絡中心性分析

圖4 基于FastNewman算法的肥胖癥“中藥”數據處理流程

圖5 “中藥”網絡社團劃分結果示意圖

3.2 失眠癥核心“中藥”分析

表1顯示，通過節點中心性表現出節點在處方中的重要性。其中，“茯苓”“白術”“陳皮”“山楂”和“澤瀉”的度中心性在所有中藥節點中較高，說明這些節點與其他節點的直接通信能力較強，直觀反映出其在處方中的重要性；“茯苓”“白術”“山楂”“陳皮”“大黃”和“澤瀉”的接近中心性在所有中藥節點中較高，說明這些中藥節點處于處方中核心位置的程度較大，從位置上反映出其在處方中的重要性；“茯苓”“白術”“陳皮”“山楂”和“澤瀉”的中介中心性在所有中藥節點中較高，說明這些中藥節點在處方中樞紐效果更強，則其影響能力更大，以此表現出其在處方中的重要性；“茯苓”“白術”“澤瀉”“甘草”“山楂”和“陳皮”的特征向量中心性在所有中藥節點中較高，說明其在處方中貢獻度較大，間接反映出其在處方中的重要性。

4 討論

4.1 肥胖癥核心藥物分析

從構建出來的中醫治療肥胖癥的中藥網絡模型結果顯示，度中心性指標較高的藥物中“茯苓”能健脾化痰，“白術”可健脾益氣、燥濕利水，“陳皮”能理氣化痰，“山楂”助消化、養肝去脂、活血化瘀，“澤瀉”可祛痰化濁、利濕降脂。根據《內經》中對肥胖癥的病機[16-17]認識，本文挖掘的核心藥物對其“本虛標實”病機具有明顯的針對性，符合“補虛瀉實，平衡陰陽”的治療原則。這也提示治療肥胖癥的藥物主要為健脾化痰、利濕去脂、活血化瘀等類藥物。其中“茯苓”“白術”“陳皮”“山楂”和“澤瀉”等是診療肥胖癥最常使用的藥物。

4.2 組方特點分析

通過聚類分析可知，“白術”“澤瀉”與“茯苓”最常配合使用，起到健脾滲濕利水作用；“當歸”“白芍”與“甘草”最常配合使用，具有行氣活血化瘀功效；“枳殼”“荷葉”與“山楂”最常配合使用，能化痰消積；“大黃”“丹參”與“陳皮”最常配合使用，能燥濕健脾，而且符合中藥之間的組合規律，能夠有針對性的治療肥胖癥。

4.3 結合藥膳分析

在肥胖癥的病因認識[16-18]中，飲食不節和其有著必不可少的聯系。因此將挖掘出來的核心藥物及組方特點，結合一些已存在的治療肥胖癥的藥膳進行分析，如鮮拌萵苣、桑套粥等，此型藥膳常用原料有茯苓、白術等對濕熱中阻型肥胖有效；白茯苓粥等，此型藥膳常用原料有茯苓、陳皮、澤瀉等針對脾虛濕阻型肥胖；重度肥胖可選用加味赤小豆粥等，此型藥膳常用原料為茯苓、澤瀉、山藥、白芍、枸杞子等。從這些藥膳中發現，其常用原料都有采取本文挖掘的核心藥物，進一步表明本文挖掘核心藥物的準確性。

4.4 結合中藥治療分析

有學者[19-24]基于肥胖病機，提出論治肥胖的8條原則，即化濕、祛痰、利水、通腑、消導、疏肝利膽、健脾、溫陽。其中五苓散(豬苓、茯苓、白術、澤瀉)、防風通圣散(防風、當歸、甘草、芍藥)、大柴胡湯(柴胡、黃芩、大黃、枳實、半夏)、桃核承氣湯(桃仁、大黃、甘草、桂枝)、防己黃芪湯(防己、黃芪、白術)等方藥[22]均對治療肥胖癥有良好治療效果，國外學者[25-26]對這些方劑也有較深入的研究。本文挖掘的核心藥物，在中藥方劑的組成成分中扮演著舉足輕重的角色，其配伍方式和組方特點具有一致性。

4.5 總結

本文通過文獻挖掘獲取數據，構建出中醫治療肥胖癥的中藥網絡模型，采用FastNewman算法對數據進行聚類劃分，劃分效果良好。同時，引入度中心性、中介中心性、接近中心性和特征向量中心性的節點重要性評估方法，對節點在處方中的重要性進行評估，得到“茯苓”“白術”“陳皮”“山楂”和“澤瀉”等中藥在處方中為核心中藥。社團劃分結果顯示，本文的測算結果也較為清晰地反映出中藥之間的組合規律，為臨床醫師辨證用藥提供了理論依據。

肥胖需要長期綜合治療，西藥由于安全性的問題限制了長期使用，開發安全、有效、穩定、可控的中藥制劑日益受到關注。因此，應該很好地繼承和運用中醫藥關于減肥的傳統理論，借助現代科學手段，多途徑、多學科地進行系統研究，從而開發出高效、低毒的減肥中藥制劑。