Analysis on Medication Regularity of Traditional Chinese Medicine in Treatment of Intermediate and Advanced Non-small Cell Lung Cancer Based on Data Mining

Zheng-ting DENG; Fan ZHAO; Tong ZHAO; Can LYU; Wan-fu LIN; Shu-fang LIANG; Tao LIU; Bin-bin CHENG

doi:10.13422/j.cnki.syfjx.20220114

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Analysis on Medication Regularity of Traditional Chinese Medicine in Treatment of Intermediate and Advanced Non-small Cell Lung Cancer Based on Data Mining

更新时间：2021-12-31

- Analysis on Medication Regularity of Traditional Chinese Medicine in Treatment of Intermediate and Advanced Non-small Cell Lung Cancer Based on Data Mining
- Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae Vol. 28, Issue 3, Pages: 171-179(2022)
- 作者机构：
  
  1.南京中医药大学中医学院·中西医结合学院，南京 210023
  2.南京中医药大学附属泰州市中医院，江苏泰州 225300
  3.海军军医大学第一附属医院，上海 200433
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.20220114
  CLC： R285;R289;R22;R2-031;R33
- Received：28 August 2021，
  
  Published Online：16 November 2021，
  
  Published：05 February 2022
- 稿件说明：
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邓正亭,赵凡,赵彤等.基于数据挖掘技术探析中医药治疗中晚期非小细胞肺癌的用药规律[J].中国实验方剂学杂志,2022,28(03):171-179.

DENG Zheng-ting,ZHAO Fan,ZHAO Tong,et al.Analysis on Medication Regularity of Traditional Chinese Medicine in Treatment of Intermediate and Advanced Non-small Cell Lung Cancer Based on Data Mining[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2022,28(03):171-179.
邓正亭,赵凡,赵彤等.基于数据挖掘技术探析中医药治疗中晚期非小细胞肺癌的用药规律[J].中国实验方剂学杂志,2022,28(03):171-179. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20220114.

DENG Zheng-ting,ZHAO Fan,ZHAO Tong,et al.Analysis on Medication Regularity of Traditional Chinese Medicine in Treatment of Intermediate and Advanced Non-small Cell Lung Cancer Based on Data Mining[J].Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2022,28(03):171-179. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20220114.

摘要

目的

挖掘中医药治疗非小细胞肺癌（NSCLC）的成方规律，以期为临床遣方用药及新药研发提供一定的理论依据。

方法

以中国知网（CNKI）中近40年来中医药治疗中晚期NSCLC的临床研究文献作为数据来源，通过筛选后建立方剂数据库，再运用数据挖掘软件进行频数统计、关联规则分析、系统聚类、因子分析及复杂网络构建等。

结果

经过纳排标准筛选出307篇临床文献，包含方剂483首。中晚期NSCLC常见证候以气阴两虚为主，证候要素以气虚、阴虚、痰、血瘀、热（火）邪、毒邪、湿邪多见。使用的药物类别以补虚药、清热药、化痰止咳平喘药、利水渗湿药和活血化瘀药较为集中。使用高频次药物为黄芪、甘草、麦冬、浙贝母、茯苓等，其中四气以寒性最为常见，五味以苦、甘、辛味居多，归经主要集中在肺、脾、胃经。关联规则分析发现关联强度较高的规则有17条，因子分析中可提取公因子数为10个，系统聚类分析得出5大类。复杂网络分析提示核心中药处方为六君子汤合益气养阴解毒方加减。

结论

益气养阴、健脾化痰、清热解毒、活血化瘀是中医药治疗中晚期NSCLC的基本治则，数据挖掘的核心组合和新方具有重要的指导借鉴意义，但仍需与中医理论相结合，有待进一步的临床及实验研究给予验证。

Abstract

Objective

To explore medication regularity of traditional Chinese medicine （TCM） in the treatment of non-small cell lung cancer （NSCLC） and thereby to lay a theoretical basis for clinical medication and drug development.

Method

Articles on clinical treatment of intermediate and advanced NSCLC with TCM in the past 40 years were retrieved from CNKI， which were taken the data source. Then the articles were screened to establish a formula database， followed by frequency statistics， association rule analysis， cluster analysis， factor analysis， and complex network construction.

Result

A total of 307 eligible articles were screened out， involving 483 formulas. The common syndrome of intermediate and advanced NSCLC was the deficiency of both Qi and Yin， with the common syndrome elements of Qi deficiency， Yin deficiency， phlegm， blood stasis， pathogenic heat （fire）， toxin， and pathogenic dampness. The frequently used medicinals mainly had the functions of tonifying deficiency， clearing heat， resolving phlegm and relieving cough and dyspnea， promoting urination and draining dampness， and activating blood and resolving stasis. The high-frequency medicinals were Astragali Radix， Glycyrrhizae Radix et Rhizome， Ophiopogonis Radix， Fritillariae Thunbergii Bulbus， and Poria， which were mainly cold， bitter， sweet， and pungent， with tropism at lung， spleen， and stomach. The association rule analysis yielded 17 rules with strong association. Ten common factors were extracted from the factor analysis， and cluster analysis classified the medicinals into 5 groups. Complex network analysis suggested that the core formula was modified Liujunzi Tang and Yiqi Yangyin Jiedu prescription.

Conclusion

The treatment principle for intermediate and advanced NSCLC is replenishing Qi and nourishing Yin， invigorating spleen and resolving phlegm， clearing heat and detoxifying， promoting blood circulation and removing blood stasis. The core combinations new prescription discovered by data mining are of important guiding significance， but they should be further verified in clinical practice and by experiments based on the theory of TCM.

关键词

Keywords

references

SUNG H ， FERLAY J ， SIEGEL R L ， et al . Global cancer statistics 2020：GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries ［J］. CA Cancer J Clin ， 2021 ， 71 （ 3 ）： 209 - 249 .

ROSELL R ， KARACHALIOU N . Large-scale screening for somatic mutations in lung cancer ［J］. Lancet ， 2016 ， 387 （ 10026 ）： 1354 - 1356 .

GETTINGER S ， HORN L ， JACKMAN D ， et al . Five-year follow-up of nivolumab in previously treated advanced non-small-cell lung cancer：results from the CA209-003 study ［J］. J Clin Oncol ， 2018 ， 36 （ 17 ）： 1675 - 1684 .

周岱翰，林丽珠，田华琴，等 . 益气化痰法为主中医药治疗方案对老年非小细胞肺癌中位生存期的影响：一项多中心、前瞻性临床队列研究［J］. 世界中医药， 2014 ， 9 （ 7 ）： 833 - 838，844 .

王雯珺，钦敬茹，张程程，等 . 养阴解毒颗粒联合吉非替尼治疗表皮生长因子受体突变晚期肺腺癌阴虚型的临床研究［J］. 中华中医药杂志， 2021 ， 36 （ 4 ）： 2415 - 2418 .

王珊珊，郭茗，朱垚，等 . 国医大师周仲瑛教授辨治肺癌经验［J］. 中华中医药杂志， 2015 ， 30 （ 12 ）： 4332 - 4335 .

唐幸林子，方灿途，孟金成，等 . 国医大师周岱翰运用星夏涤痰饮治疗肺癌经验［J］. 中医药导报， 2019 ， 25 （ 8 ）： 35 - 36，40 .

张文曦，刘苓霜，朱欣佚 . 国医大师刘嘉湘从顾护脾胃论治肺癌经验［J］. 南京中医药大学学报， 2020 ， 36 （ 4 ）： 557 - 560 .

郑红刚，花宝金，朴炳奎 . 朴炳奎辨证治疗肺癌的学术思想［J］. 北京中医， 2007 ， 26 （ 5 ）： 273 - 275 .

田建辉 . “正虚伏毒”为肺癌发病的核心病机［J］. 上海中医药杂志， 2016 ， 50 （ 12 ）： 10 - 14 .

陈志奎，宋鑫，高静，等 . 基于数据挖掘的中医诊疗研究进展［J］. 中华中医药学刊， 2020 ， 38 （ 12 ）： 1 - 9 .

国家药典委员会 . 中华人民共和国药典：一部［M］. 北京：中国医药科技出版社， 2020 .

南京中医药大学 . 中药大辞典［M］. 2版 . 上海：上海科学技术出版社， 2006 .

唐德才，吴庆光 . 中药学［M］. 3版 . 北京：人民卫生出版社， 2016 .

国家技术监督局 . GB/T 16751.2—1997 ：中医临床诊疗术语·证候部分［S］. 北京：国家技术监督局， 1997 .

李灿东 . 中医诊断学［M］. 4版 . 北京：中国中医药出版社， 2016 .

中国中医研究院 . 中医证候鉴别诊断学［M］. 北京：人民卫生出版社， 1987 .

朱文锋，甘慧娟 . 证素内容的辨析［J］. 中医药导报， 2005 ， 11 （ 1 ）： 11 - 13 .

杨福双，高法，谭田慧，等 . 基于数据挖掘的中医药治疗小儿肺炎组方用药规律研究［J］. 中国中药杂志， 2020 ， 45 （ 8 ）： 1942 - 1947 .

李萍，舒琦瑾 . 肺癌中医辨证分型的文献分析［J］. 中华中医药学刊， 2008 ， 26 （ 12 ）： 2694 - 2696 .

王保芹，李泽庚 . 肺癌中医辨证分型研究进展［J］. 陕西中医药大学学报， 2016 ， 39 （ 4 ）： 99 - 102 .

LIU Y ， ZHANG J ， LI L ， et al . Genomic heterogeneity of multiple synchronous lung cancer ［J］. Nat Commun ， 2016 ， 7 ： 13200 .

李丛煌，花宝金 . 283例中晚期非小细胞肺癌患者证候分布及证候要素组合特点分析［J］. 北京中医药大学学报， 2009 ， 32 （ 10 ）： 712 - 715 .

游捷，李泰峰，汪霞，等 . 303例老年原发性支气管肺癌中医证候分型［J］. 中医杂志， 2012 ， 53 （ 16 ）： 1404 - 1407，1426 .

刘小敏，卢琳琳，黄艳芳，等 . 黄芪水提物抑制PI3K/Akt通路预防肺癌发生的作用及机制研究［J］. 中草药， 2019 ， 50 （ 7 ）： 1621 - 1628 .

李杨，杨玲玲，白彦丽，等 . 黄芪多糖对气阴两虚Lewis肺癌荷瘤小鼠肿瘤生长、转移及细胞周期的影响［J］. 肿瘤防治研究， 2018 ， 45 （ 3 ）： 131 - 137 .

柳叶，陈龙云 . 黄芪多糖对人肺癌顺铂耐药株A549/DDP细胞耐药性的影响及其机制［J］. 吉林大学学报：医学版， 2020 ， 46 （ 6 ）： 1162 - 1168，1348 .

孟林凤 . 60例晚期非小细胞肺癌患者紫杉醇联合顺铂化疗前后中医寒热证型变化研究［D］. 北京：北京中医药大学， 2018 .

谢利，余德海，申涛 . 辛开苦降甘补调和法治疗老年晚期非小细胞肺癌的临床研究［J］. 成都中医药大学学报， 2019 ， 42 （ 4 ）： 45 - 48 .

沈琦 . 中药治疗中晚期非小细胞肺癌的系统评价及用药规律分析初探［D］. 天津：天津中医药大学， 2020 .

周斌，单泽松，方媚媚，等 . 六君子汤加减辅助化疗治疗晚期非小细胞肺癌31例临床观察［J］. 中医杂志， 2015 ， 56 （ 3 ）： 219 - 222 .

姜怡，张朋，蔡雨晴，等 . 益气养阴解毒方及其联合抗CTLA-4单抗对肺癌原位模型小鼠生存期及瘤体组织Foxp3、CTLA-4蛋白表达的影响［J］. 中医杂志， 2021 ， 62 （ 10 ）： 908 - 913 .

李晓娟，陈滨海，杨雪静，等 . 气虚血瘀证支气管肺癌患者“瘀毒”病机的临床研究［J］. 中华中医药杂志， 2019 ， 34 （ 2 ）： 773 - 777 .

张磊 . 国医大师周仲瑛治疗肺癌角药撷菁［J］. 上海中医药杂志， 2013 ， 47 （ 11 ）： 1 - 2 .

吕庆莉 . 数据挖掘与复杂网络的融合及其在中医药领域应用［J］. 中草药， 2016 ， 47 （ 8 ）： 1430 - 1436 .

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