基於數理統計方法學的中藥複方配伍研究進展
綜述
作者：麥藍尹 李怡萱 陳勇 謝臻 李傑 鍾明玉
[摘要] 中藥方劑配伍是一個複雜的組分係統，蘊含著豐富的配伍信息。將數理統計方法運用於中藥複方配伍的研究，對促進方藥配伍優化篩選，提高藥效及促進我國中藥事業走向現代化都有著重要的現實意義。數理統計方法作為定量化分析與推斷數據資料、探究事物內在規律的手段，在一定程度上可定性定量地揭示中藥複方配伍規律的內涵。該文就數理統計方法在中藥複方配伍研究中的應用，從方藥配伍劑量優化、複方配伍的藥效和化學成分變化規律、中藥配伍禁忌規律等方麵進行綜述，以期為進一步深入研究和揭示中藥複方配伍規律的機製和內涵提供參考。
[關鍵詞] 數理統計方法；配伍優化；配伍規律；配伍禁忌
[收稿日期] 2013-12-26
傳統中醫臨床用藥的主要形式和手段是方劑，而方劑的本質是各組分間的配伍。方劑配伍規律研究的內容主要是依據中醫藥基礎理論，為達到防治疾病目的，而將兩味或兩味以上具有一定協同或拮抗作用的中藥配合應用的藥物間聯係或內在規律。方劑配伍規律內涵的揭示是中醫藥現代化的要求，同時也是中醫藥走向國際化的必備要素，可為我國獨立自主的知識產權與專利保護提供有力的科學依據。近年來，越來越多的現代科學技術和方法應用於中藥複方配伍規律的研究，如複方配伍前後、不同配伍方法下藥物化學成分[1-4]、藥理作用[5-7]的變化規律和機製；采用血清藥理學實驗，揭示中藥複方在體內發揮療效的活性物質[8-10]；複方藥物在體內的代謝規律[11-13]；中藥複方譜效關係研究[14-15]等。而運用數理統計、數學模型等方法作為定量化分析與推斷數據資料、探究事物內在規律的手段，從數學關係的角度對複方配伍規律進行闡述，既有助於科學認識複方配伍的實質，也有助於中藥新藥複方科學化組方，在揭示中藥複方配伍規律內涵的研究方麵起到了重要的作用。
目前對中藥方劑配伍規律的數理統計實驗研究主要集中在：數據處理和實驗研究兩方麵。其中數據處理包括：數據挖掘、聚類分析、因子分析、主成分分析、相關分析、回歸分析、方差分析等；實驗設計包括：全方研究、撤藥研究、直接實驗設計、單味研究、藥對研究、正交設計法、均勻設計、析因設計法、正交與均勻聯合設計法等。利用現代數理統計理論方法與技術研究中藥方劑配伍規律和內涵，一方麵可以促進處方配伍配比的優化篩選，充分提高中藥材的藥物療效，另一方麵還將促進我國中醫藥事業走向現代化國際化，使中藥方劑更易於被國際醫藥界所接受。本文就數理統計方法在中藥複方配伍研究中的應用，從方藥配伍劑量優化、中藥配伍作用規律、中藥配伍禁忌規律等方麵進行綜述。
1 方藥劑量配伍優化研究
方劑療效是複方藥物相互作用所表現的綜合結果。其中，影響方劑療效的兩大因素是複方的藥味組成與藥量配比。複方劑量配比優化不僅可以對處方藥物進行優化篩選，提高藥物療效，同時也是中藥新藥開發的重要任務之一。基於此需求，許多學者利用不同的數理統計方法對中藥劑量配伍優化進行了較多的研究。
1.1 實驗設計方法
1.1.1 正交設計法 正交試驗設計是為尋求最優化水平組合的一種高效的多因素實驗。其特點表現在不僅消除了各效應間的相關性，使得藥物各因素及其交互作用對指標的影響大小和變化規律更易於估計，即正交性；而且可以通過部分試驗的結果反映全麵實驗的情況，便於數據結果的分析，即代表性。基於這兩方麵的特點，正交設計試驗已被廣泛應用於中藥複方的組分優化篩選等方麵。趙學軍等[16]采用正交設計法對溫腎咳喘片各組分的最佳劑量配伍進行了研究，得出其提取物的最佳配比為厚樸-蛇床子-甘草提取物4∶3∶3，並且按此比例製成的製劑有明顯的藥理作用，說明該組方劑量合理。張萬龍等[17]采用正交試驗對澤瀉湯加味方進行最佳組分配伍研究，結果得出了澤瀉湯加味方最佳降壓效果的最優藥用劑量為澤瀉 21 g，炒白術 9 g，澤蘭、石菖蒲各15 g。姚幹等[18]采用正交設計法配合多藥效指標綜合評價，篩選出具有保肝和免疫調節作用的二至丸有效部位群組方，其最佳劑量比為女貞子總皂苷-女貞子多糖-墨旱蓮黃酮 58∶367∶18（質量單位以mg計）。汪珊珊等[19]基於正交試驗對由麻黃、杏仁和甘草三味藥組成的三拗湯進行了最優配比的研究，結果最佳配比為麻黃6 g，杏仁9 g，甘草3 g，其主次關係為麻黃>杏仁>甘草，表明優選配比三拗湯對哮喘模型各指標均表現出明顯的改善作用。此外，許多學者[20-26]還采用正交設計試驗對複方藥物劑量配伍進行實驗研究與數據處理，從而優化藥味和藥量的最佳配比，以一個新的角度為劑量配伍優選從飲片配伍研究過渡到組分配伍研究提供了數據依據和方法參考。然而，相比於複方劑量配比優化的特殊要求，目前的正交設計試驗還未能實現多目標優化，並同時具備良好的非線性擬合能力以及完善的試驗設計方法，僅限於研究藥味組成較為簡單的處方，這對複方優化的效果及其優勢的發揮都造成了一定的影響。
1.1.2 均勻設計法 相比於為了實現整齊可比性而導致每個因素的各水平必須重複，從而使得試驗點相應增多的正交設計法而言，同樣作為一種篩選研究手段的均勻設計方法，在實驗過程中僅考慮實驗點的均勻分散性，因而不會受因素數、因素水平的限製，實驗次數可明顯減少，而不導致試驗所反映的信息量減少，適用於多因素多水平的試驗研究。均勻設計法近年來被學者廣泛應用於複方劑量配伍優化實驗研究。王毅興等[27]采用均勻設計法對降尿酸方主效應中藥的最佳配伍進行研究探討，實驗結果顯示黃柏、秦皮及桑寄生三味中藥組合是降尿酸的最佳配伍組合，而且實驗明確了其最佳的劑量配伍分別為50，260，50 mg·kg-1。唐亞軍等[28]通過均勻設計法對防治脂肪肝的複方中藥“祛濕化瘀方”有效組分或單體（綠原酸、梔子苷、薑黃素、虎杖苷、白術多糖）進行篩選和驗證研究，結果表明運用均勻設計篩選獲得的組分方（梔子苷、綠原酸）對高脂飲食誘導的大鼠肝髒脂肪沉積及肝損傷具有顯著的防治作用。賀燕等[29]采用均勻設計法探討三七及山楂組合物中有效部位的最佳劑量配伍，實驗結果得出山楂葉總黃酮與三七葉總皂苷的最佳組合比例為20∶15，並且在此條件下藥效作用明顯，說明運用均勻設計與藥理學動物模型相結合的方法對中藥複方進行研究是可行的。曾曉會等[30]采用均勻設計法尋找薑黃素與胡椒堿的最佳配比，結果顯示在薑黃素為13 mg·kg-1和胡椒堿為5.81 mg·kg-1時可使薑黃素和胡椒堿有最大的降三酰甘油效應。高鵬等[31]應用均勻設計處理方法對丹心痛各味藥所占比例進行篩選，從而確定川芎、香附、冰片、丹皮酚4種成分在複方中的最佳配比為5∶1.7∶1.4∶4.4（原提取物的質量比），劑量為138 mg·kg-1（折生藥2.78 g·kg-1），證明均勻設計作為有效優化複方最佳劑量方法的可行性。基於均勻設計法可以更全麵更充分地優化複方中劑量配伍的關係，許多學者都在這方麵做了很多研究[32-37]，這為我國現代中醫藥優化劑量配伍研究提供了很好的篩選手段與技術支持。雖然均勻設計法在一定程度上克服了早期試驗設計的諸多弊端，明顯減少了試驗次數，提高了實驗效率，但其僅考慮了均勻分散性，並沒有以正交性與代表性為基礎，因此可能造成試驗結果不穩定及導致分析誤差增大。
1.2 優化方法
響應麵方法作為優化的常用工具[38]，是研究實驗結果與實驗因素關係的方法，包括實驗、建模、數據分析和最優化過程。目前響應麵設計多與正交設計、均勻設計、星點設計、Doehlert設計、Box-Behnken 實驗設計等聯合應用在方藥劑量配伍優化方麵的實驗研究中。謝臻等[39]應用Doehlert設計-渴求函數-響應曲麵優化法，研究枳實、厚樸和芒硝的劑量配伍變化對大黃蒽醌類成分在大承氣湯中溶出的影響，結果顯示方中各味藥劑量配比為大黃-枳實-厚樸-芒硝1∶4∶2.31∶2時，蒽醌類成分有較好的溶出率。這是Doehlert數學模型運用到中藥複方配伍研究的初步探討，為數學模型在中藥複方配伍的推廣和應用提供理論依據。黃美豔等[40]應用響應曲麵分析法對不同製法與配比的藥對當歸-川芎的抗氧化活性作用進行研究，結果表明先水提後醇提其清除自由基的活性最好。邱玲玲等[41]以流感病毒神經氨酸酶活性抑製率為指標，采用Box-Behnken響應麵設計法預測雙黃連注射液組合成分的最佳配比。結果表明其最優配比為綠原酸-隱綠原酸-咖啡酸-黃芩苷107∶279∶7.99∶92。黃美豔等[42]采用響應麵分析法對不同濃度當歸-川芎藥對配伍養血補血效應進行研究，結果顯示當歸與川芎的比例從4∶1到2∶1，從小劑量到大劑量，均表現為相加作用。而其他比例則表現出小劑量相加，大劑量協同的作用。陳海燕等[43]采用響應麵法對丹參葛根的最佳組合比例進行了研究探討，結果顯示丹參葛根的最佳組合比例為6∶4。王睿等[44]采用實驗設計（ED）-非線性建模（NM）-多目標優化（MO）的三聯法，簡稱ED-NM-MO三聯法，對經基線等比增減設計的丹參、三七不同配比的藥效學數據進行非線性擬合和多目標優化，從而實現方劑劑量配比的非線性多目標優化。結果表明，可以根據實驗目的對藥效指標的不同要求設定不同的權重，獲得各自藥物相應的最優比例。這種適合複方特點的優化方法可用於多飲片多組分多成分複方藥物的劑量配比優化。
此外，鑒於星點設計-響應麵優化法有著操作簡單、試驗精度高、實驗次數少等優點，其在工藝優化提取[45-48]以及製劑、食品、生化等[49-56]方麵都有著廣泛的應用，在藥學領域有著較好的推廣應用價值。
1.3 數據處理方法
數據處理是對數據的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。常用的數據處理方法有數據挖掘[57]、回歸分析[58]等。數據處理方法可以從大量的、雜亂無章的數據中抽取並推導出特定的有意義的數據。基於此功能，許多學者都將數據處理方法應用於方藥劑量配伍優化試驗研究中。蔡文選等[59]應用化學計量學分辨方法-交互移動窗口因子分析法，對桂枝-茯苓配伍後揮發油成分中的共有成分、差異成分及各成分溶出率進行比較分析。結果顯示少數組分配伍後溶出率顯著增加，但大部分溶出率明顯下降，甚至個別組分消失。這表明藥對配伍後會改變其劑量。李偉霞等[60]基於人工神經網絡法對當歸-川芎藥對中主要效應物質含量與其整合效應值進行擬合和分析，結果表明當歸-川芎藥對1.5∶1水提物的整體補血效應最好，1∶1醇提物的總活血化瘀效應最好，1.5∶1醇提物的總調經止血效應最好。蔣海強等[61]以鉤藤總堿和萊菔子總堿有效組分的降血壓效應為研究對象，采用偏最小二乘回歸分析方法，探討鉤藤總堿和萊菔子總堿的最佳配比，結果顯示鉤藤總堿25 μg·g-1和萊菔子總堿30 μg·g-1時得到最佳配比。表明采用正交設計結合偏最小二乘回歸分析的方法，能夠消除各因素的交互作用，可用於中藥的組分配伍及優化設計。施旭光等[62]采用非線性回歸法分析不同劑量配伍所導致的烏頭湯化學成分變化的內涵。顯示不同劑量配伍的烏頭湯各藥味間主要存在非線性的關係，各因素間存在交互效應，不同的優化目標有不同的最優化配伍組合。商洪才等[63]應用多目標模糊優化法對丹參、三七不同劑量配比組合治療實驗性急性心肌缺血犬的數據進行處理，結果觀察到丹參、三七在最優配比10∶1和10∶3時可明顯改善模型犬的病變，同時，丹參、三七適宜的配比效果在整體調節功能上優於2種藥的單獨應用（10∶0，0∶10）。
雖然目前應用數學方法對方藥劑量配伍優化的研究越來越多，但是試驗研究方法中還沒有能夠充分利用數理統計方法的優勢對中藥複方藥味組成與藥量配比優化給予中肯的評價，同時數理統計方法本身存在的不足也未能很好的揭示方劑配伍內涵。因此，無論從試驗方法上或是對數學方法本身都有待進一步完善。
2 中藥配伍作用規律研究
中藥方劑並不是幾種或幾十種藥物的簡單堆砌，而是依據藥物各有所長的功用，在辨證、立法的基礎上選藥配伍而成並發揮整體增效減毒調節作用，使各具特性的群藥組合成一個新的有機整體。方劑經過配伍必然使得複方成分變得更加複雜。為了更全麵、深入地研究與數學特征相適應的中藥複方配伍藥理作用和化學變化之間的相關規律，許多學者在研究複方配伍作用規律的實驗中引入了數理統計方法。
2.1 藥理作用變化規律研究
藥理實驗是檢驗藥物配伍藥效的途徑之一，其中中藥藥理包括整體、器官、細胞和分子4個水平。應用藥理學的方法結合數學模型去探討中藥配伍的變化規律已有較多文獻報道。餘林中等[64]通過運用正交設計法對葛根芩連湯各配伍與解熱藥效之間的關係進行研究以探討其配伍規律。結果顯示對於解熱指標最佳的配伍是葛根黃芩。任均國等[65]構建以中藥為節點，中藥配伍關係為邊的網絡理論，將網絡效能與不同配伍方劑的藥效進行直線相關分析，采用急性心肌缺血再灌注損傷大鼠模型研究加味生脈散中兩兩藥物配伍規律，結果優化出藥效最強、藥味數最佳的方劑為4味方最高的是人參+麥冬+丹參+延胡索，三味方最高的是人參+丹參+延胡索。馬秉亮等[66]應用正交設計法對瀉心湯不同配伍抗炎作用進行研究，結果顯示在抗炎方麵，大黃是方中的第一要藥，黃芩次之，且兩者有協同作用，而黃連沒有明顯作用和影響。萬海同等[67]通過由麻黃、桂枝、杏仁和甘草組成的麻黃湯對16種誘導的SD大鼠，出汗，緩解痙攣的豚鼠氣管平滑肌，減輕疼痛與ICR小鼠動物模型組和正常對照組進行比較。基於結構方程模型，對中草藥的路徑圖的繪製，用阿摩司（Amos）軟件和4個中藥和治療效果的關係進行了測定，分析了結構方程模型的相關關係。根據測量的標準通徑係數結果確定了麻黃湯中的君藥為麻黃，臣藥為桂枝，佐藥為杏仁，使藥為甘草。說明結構方程模型可從一個全新的角度用於定量分析中藥複方方劑組成原理。
以中醫藥傳統理論為基點，將數理統計方法理論與技術結合藥理學實驗對方劑配伍規律進行研究，通過對實驗結果進行統計分析與綜合評價，探討複方中藥味配伍與藥理效應變化的相關性規律，有助於對方劑配伍規律進入更深層次的研究。
2.2 化學成分變化規律研究
中藥數學模型的研究對象除了中藥藥理，還包括中藥化學。方劑中各藥味具有多部位、多組分、多成分的特征，是一種特殊的化學混合體，中藥的配伍使化學成分變得更加複雜。如何全麵揭示複方中藥化學在全方、有效部位、有效組分和有效成分4個層次上的配伍規律是目前需要解決的問題，許多學者利用數學方法對此難題進行了較多的研究。李姝臻等[68]采用均勻設計法對黃芪桂枝五物湯中黃芪、桂枝、大棗、生薑與白芍不同劑量配比中白芍總苷含量變化進行比較，結果表明複方配伍使白芍中白芍總苷的含量下降24.5%，生薑對其影響最大，占10.2% 。徐培平等[69]采用均勻設計-偏最小二乘回歸建模的方法，以小承氣湯和厚樸大黃湯配伍組分為研究實例，分析了複方藥物配伍規律和組方中各組分的相對關係。結果表明小承氣湯和厚樸大黃湯雖然都由大黃、厚樸、枳實三味藥組成，但兩方的藥味配伍比例不同，小承氣湯中大黃和厚樸效應最大，而厚樸大黃湯以厚樸為君，大黃、枳實為臣使。陶靜等[70]應用數據挖掘算法的頻繁模式增長（FP-Growth）方法分析四物湯類方和藥對、藥組內部的組成關係，探討四物湯的配伍規律。結果顯示獲得大於0.15置信度的四物湯配伍常用藥有甘草、人參、肉桂和茯苓。王偉光等[71]采用正交設計法結合高效液相色譜對麻杏甘石湯不同配伍煎液主要化學成分含量進行分析研究，並探討配伍對各化學成分含量的影響。結果顯示麻黃堿、偽麻黃堿及苦杏仁苷的含量於全方去甘草組中含量顯著降低，甘草次酸的含量於全方去杏仁組中也顯著下降，其餘各組含量變化不顯著。周文俊等[72]應用偏最小二乘法對麻丸仁的2種劑型進行化學成分變化比較研究，結果發現2種劑型之間有差別的化學成分，最重要的主要來自枳實。還有部分學者利用主成分分析法和正交偏最小二乘判別法分析中藥藥對和方劑合煎液與分煎液中化學成分的差別，結果發現配伍合煎後化學成分的變化較大，應該是導致中藥減毒增效原因[73-75]。