关键词：老年性痴呆；用药规律；中医文献；数据挖掘
Key words：Alzheimer disease；medication rules；TCM literature；data mining
阿尔茨海默病（Alzheimer disease，AD）又称老年性痴呆，是一种与高龄有关的智能障碍性疾病。我国是世界上老年人口基数最大的国家，也是老年痴呆患者基数最多的国家。古代医籍中并无“老年性痴呆”这一病名，但是有“健忘”“痴呆”“呆病”“呆痴”等与老年性痴呆相关症状的记载。本研究采用数据挖掘的方法，以文献中记载的治疗老年性痴呆相关的健忘、多忘、痴、呆症状为检索词，进行中药方剂配伍的研究，探究历代医家应用中药方剂治疗老年性痴呆相关症状的临床经验与药物配伍规律。
1 资料与方法
1.1 数据来源
筛选出针对老年性痴呆健忘、多忘、痴、呆4种症状的方剂。此外，要求方剂包含的药物组成、功效、主治各项信息较为完整。中药名称规范依据《中华人民共和国药典》[4]与《中华本草》[5]记载的正名（即目录名称）。按照上述选方标准，筛选出方剂449首。方剂主要来源于中华医典中《普济方》《太平惠民和剂局方》《古今医统大全》《辨证录》《备急千金要方》等书目。基本信息点包括：方剂编号、方名、方源、治疗组成（药名、剂量）、制剂、功效、主治病、主治证、主治症状、备注。并参考中华人民共和国国家标准《中医临床诊疗术语》对相关信息进行标准化处理[6-7]。 2 统计方法
2.1 数据预处理
本次研究的数据预处理方法分为3步。第一步，将《中华医典》中的检索到的文献内容复制到Word文档中，形成原始文献。第二步，创建Excel表格，设置方剂名，对应症状、方剂类型、方剂来源、功效主治及方剂组成等字段。通过仔细阅读原始文献，将原始文献中的内容分类填入表格，形成原始数据。第三步，对相同的方剂进行合并或删除处理。将整理好的原始数据导入数据库，供下一步数据挖掘使用。
2.2 数据分析
采用频数分析与频繁项集和关联规则分析[8-10]。其中支持度和置信度的规则如下：3味药数据支持度≥5%、置信度≥85%，4味药数据支持度≥5%、置信度≥80%，采用SPSS17.0统计软件进行分析。
3 结果
3.1 方剂基本情况
3.2 单味药药物统计
收集的449首方剂涉及药物682种、使用频次4595次。使用频次>50次的药物见表4。所有方剂中使用频次最高的是人参，其次是远志、甘草、当归、茯神。高频药物多有补益及安神的功效。
3.3 高频药对统计
高频药对统计结果显示，人参、远志使用频次最高，其次是人参与甘草，大部分常见的药对中都包含人参，见表5。关联规则分析结果显示，置信度≥75%的单味药之间的关联有14对，置信度较高的配伍有独活与甘草、天冬与远志、芍药与甘草、芍药与人参，见表6。
3.4 3味药组分析
常见的3味药组频数分析见表7，使用频次>40次的3味药有16组，使用频次最高的是茯神、人参、远志，其次是当归、人参、甘草。药组配伍多以人参、远志搭配具有宁心安神或益智作用的药物，如茯神、朱砂、白茯苓、石菖蒲等。3味药组组成药物之间的关联关系见表8，石菖蒲、人参与远志关联程度最高，达到100%，提示石菖蒲、人参与远志药团全部是用来治疗老年性痴呆的相关症状的。其他药对与人参的关联度较高。
3.5 4味药组分析
常见的4味药组频数分析见表9，使用频次≥30次的4味药有8组，使用频次最高的是茯神、人参、远志、甘草组成的药组，其次是当归、人参、远志、甘草。4味药组组成药物之间的关联关系见表10。配伍以治心气不足为主，兼有安神的功效。
4 讨论
中医学认为，老年性痴呆病位在脑，与心、肝、脾、肾关系最为密切。脑为元神之府、精明之府，心主神明、主血脉，为精神之所舍。另肝主疏泄，助心调节情志，肝郁则调节情志失常。脾主运化，为后天之本、生化之源，脾虚失健运，不能升清降浊。其发病机制大体可以归纳为以下几种：肾精不足、心气血虚、脾胃素虚、肝失疏泄、痰瘀火邪。证型大体可分为肾虚髓减型、心肝阴虚证、心脾两虚证、痰浊阻窍证、气滞血瘀证。对其相关症状，前人总结有以下几种治疗方法[11]：①以补为主，补肾填精益髓；②滋养肝肾，调心补肾；③健脾养心、益气补血；④补脾益肾；⑤清火降浊；⑥理气化痰。人参、茯神、甘草、远志的配伍甘苦结合，以归心、肾经，性平为主。人参大补元气、补脾益肺，远志开心气而宁心安神、祛痰开窍，通肾气而强志不忘。茯神利水消肿、宁心安神。甘草补脾益气、清热解毒、调和诸药。诸药相互协调，能够补益心气、宁心安神、清火降浊、理气化痰，又能互补制约，针对老年性痴呆的病机，符合该疾病的治疗方法，是方剂中的典型配伍组合药，具有代表性。
参考文献：
[2] 彭怀仁.中医方剂大辞典精选本[M].北京：人民卫生出版社，1997.
[3] 段富津.方剂学[M].北京：中国中医药出版社，1994.
[4] 国家药典委员会.中华人民共和国药典：一部[M].北京：化学工业出版社，2005.
[5] 国家中医药管理局《中华本草》编委会.中华本草[M].上海：上海科学技术出版社，1999.
[6] 国家技术监督局.GB/T 16751.3-1997中医临床诊疗术语：治法部分[S].北京：中国标准出版社，1997.
[7] 国家技术监督局.GB/T 16751.1-1997中医临床诊疗术语：疾病部分[S].北京：中国标准出版社，1997.
[8] Han JW， Kambe M. Data mining：Concepts and techniques[M]. San Mateo， CA：Morgan Kaufmann Publishers，2000：70-79.
[9] 荣秋生，颜君彪.网格下最大频繁项集挖掘算法的实现[J].计算机技术与发展，2007，17
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