基于复杂网络与PCA降维和K-Means聚类探讨治疗COVID-19组方配伍特点

• 作者: 倪瑛 周丽萍 张一鸣 沈俊东 王崇骏 范欣生
• 来源期刊: 南京中医药大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: PCA降维 K-Means算法 COVID-19 配伍规律 组方用药
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 新型冠状病毒肺炎专栏
• 页码范围: 897-901
• 页数: 5页
• 分类号: R254.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.14148/j.issn.1672-0482.2020.0897

摘要

目的 探讨治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)处方的组方配伍规律.方法 收集国家及各省市卫生健康委、中医药管理局颁布的关于疫情确立的中医药诊疗方案,以及中英文数据库中已公开发表的相关文献,整理其中治疗新型冠状病毒肺炎的方药,运用关联规则、药物复杂网络关系和基于主成分分析(PCA)降维和K-Means算法进行药物聚类,分析组方核心药物和配伍规律.结果 纳入治疗方剂共639首,共涉及单味中药237味.频繁项集结果显示支持度较高的药物有甘草、杏仁、麻黄、石膏、黄芩、半夏、藿香、茯苓、陈皮、苍术、厚朴、连翘等,主要为宣降肺气药、清肺解毒药、芳香化湿药等,并形成支持度较高的药对、药组如麻黄、杏仁、石膏、黄芩配伍,茯苓、半夏、藿香、陈皮配伍等;频繁且相关结果显示,有些药对支持度不高但关联紧密,如附子、山茱萸、人参,草果、槟榔等组成的药对;复杂网络结果显示以麻黄、杏仁、石膏、甘草、黄芩为核心,与厚朴、苍术、草果、槟榔、茯苓、连翘、半夏、藿香、陈皮等形成紧密关系;聚类分析获得6类药物社团,具有清肺解毒、芳香化湿、辟秽化浊、通腑解毒祛瘀、回阳救逆、补气养阴等配伍特征.结论 结合不同的数据挖掘方法可以从不同层面反映COVID-19用药与配伍特点,为中医药治疗疫病提供资料及依据.