[发明专利]基于多源数据的中成药分析方法有效
申请号: | 201610053221.4 | 申请日: | 2016-01-27 |
公开(公告)号: | CN105628885B | 公开(公告)日: | 2017-10-27 |
发明(设计)人: | 卢朋;钟诚 | 申请(专利权)人: | 北京国医精诚科技有限公司 |
主分类号: | G01N33/15 | 分类号: | G01N33/15 |
代理公司: | 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙)11482 | 代理人: | 宋宝库 |
地址: | 100083 北京市海淀区中关村*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 数据 中成药 分析 方法 | ||
技术领域
本发明涉及中医药分析领域,尤其涉及一种基于多源数据的中成药分析方法。
背景技术
目前市场存在大量的中成药产品,很多产品由于疗效不佳或者配方不合理而成为了“僵尸中成药”。利用大数据分析对于中成药的药物组合从数据成面直接进行验证,可以使得很多错误的中成药配方及时得到发现,节约社会资源。在该领域已经有一些基于临床药物试验的验证方式,如:
在专利“一种中药复方有效药味的筛选方法”中,将复方中成药根据中医病机,拆成小复方三组。对应每组药材,应用血清药理学方法分别制备药理血清,模拟药物在人体内代谢过程,通过对细胞因子及相关酶类的基因、蛋白的测定结果对组方进行验证,筛选出有效药材;
在专利“一种中药复方二次新药开发的方法”中,包括以下步骤:(1)选择中医长期使用的古方或验方,根据其中药物的性味,结合长期临床应用的经验和疾病治疗情况,进行药物成分和配伍分析,并结合疾病的中医理论,对药材进行合并和拆减,实现在整体药材层次上对复方的再认识;(2)对各药材进行化学物质基础分析,并利用指纹图谱综合分析药材以及药材组合物中物质成分,将复方组成物质群进行组分鉴别和归类;(3)通过步骤(2)的指纹图谱分析结果,以及不同药材及其组合物的药理实验结果,结合现代中医用药理论,在对原方增效或减毒的基础上提出新的药味配伍组合;(4)对新药复方进行指纹图谱分析和化学成分鉴定,并确定新药复方的生产工艺;(5)运用均匀设计方案设计组方配比,分别进行相关药效药理实验,比较各组方的实验结果,最终确定新药复方组方的最佳配比。
上述方法都是根据临床试验或者药理试验,对于药物组成成分进行分析,从而制作出药物新的配方。本发明通过对海量已有数据进行分析,直接在数据层面判断该药物对于其声称功效的有效性,可以作为新药选择配方时的一个初始筛选机制提升效率,也可以对于市场中的中成药产品进行有效性评估分析。
发明内容
为了实现上述目的,本发明提出了一种基于多源数据的中成药分析方法,实现了中成药产品的有效性评估分析。
本发明提出的一种基于多源数据的中成药分析方法,包括数据库构建和中成药分析两大部分;
数据库构建:
基于中成药配伍禁忌表构建配伍禁忌数据库;基于有效中成药的方剂和/或医案构建中药组成成分数据库;
其中,中药组成成分数据库存储信息包括中成药的组成药材及用量、中成药的功效、中成药的针对症状、药材的功效;
中成药分析包括以下步骤:
步骤1,输入待检中成药的配方,基于配伍禁忌数据库信息进行该配方的配伍禁忌查询,验证中成药的配方中是否存在配伍禁忌,如是则执行步骤4,如否则执行步骤2;所述的待检中成药的配方包括待检中成药的药材及用量、待检中成药的功效、待检中成药的针对症状;
步骤2,基于所述中药组成成分数据库进行中药成分有效性分析和中药组合有效性分析,得到待检中药成分有效性数值和待检中药组合有效性数值;
所述中药成分有效性分析方法为:基于中药组成成分数据库中与待检中成药对应症状相同和/或功效相同的中成药的药材,以及待检中成药的药材的功效,选出待检中成药中有效的药材并统计数量,然后与待检中成药的药材总量进行比值计算得出待检中药成分有效性数值;
所述中药组合有效性分析方法为:将待检中成药的药材进行重新组合获得药材组合集Q;在中药组成成分数据库中筛选与待检中成药功效相关的有效的对比中成药生成对比中成药组合集,并采用APRORI算法挖掘出所有高频药材组合生成高频药材组合集,药材组合集Q分别与对比中成药组合集和高频药材组合集比对,选出相同的药材组合并统计药材组合个数,然后将统计后的相同药材组合个数与药材组合集Q中药材组合的总数进行比值计算,得出待检中药组合有效性数值;
步骤3,基于所述中药组成成分数据库提取与所述待检中成药的功效类似的所有中成药的组成药材及用量,针对每一味组成药材进行用量统计,将所述待检中成药的每一味药材所对应的用量与对应的统计数据进行对比,输出每一味药材用量的有效性数值,采用加权加法生成所述待检中成药的药材用量的有效性数值;
步骤4,利用所述中药成分有效性数值、所述中药组合有效性数值、所述药材用量的有效性数值计算得出综合评估数值。
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