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1、中医方剂功效定性和定量研究再探论文.freel·50,x≥mM－mx·25,0≤x＜mmF1模型F1模型基本上是一个线性的模型,随着研究的深入进行,根据中医方药理论的认识,中药剂量与药效之间的关系并非是完全的或曰严格的线性关系。就同一味药物来说,其剂量的改变,完全可以导致其药效的作用趋势发生变化。例如《伤寒论》中的“桂枝汤”,在完全不改变其药味(桂枝、生姜、炙甘草、芍药、大枣)的前提下,桂枝从“三两”改用为“五两”,桂枝的药效则从侧重于“发汗”、“解肌”转向侧重于“平冲”、“降逆”。这样的实例在中医方剂中还有许多,可以说是一个客观存在的普遍现
2、象。有关这方面的研究也屡见报道,认为在方剂中,中药的药效和剂量的关系颇为复杂,即某种药效作用的发挥与剂量有关4。由此提示出这样的一个事实：中药的某种药效与药量之间的关系是非线性的。基于这样的事实,我们改进了相对药量的计算模型(以下简称“F2模型”)。同时将“相对药量”改称为“药量强度”,以求在表达上更为准确。非线性关系是涵盖了线性关系外的所有复杂函数关系的总和,其中较为简单和常用的是二次函数,我们的研究拟从二次函数入手。F2模型计算公式如下。设m、M分别为某药物常用量区间的左右端点值,则实际用药量为x的该药物的药量强度定义为：①若101/2m
3、≤M＜10m,则X＝kx(x-2b)②若M＜101/2m,则X＝kx(x－2b),x＞m10x/m,x≤m③若M＝10m,X＝10x/m其中X为该药物的实际用量,上述计算中,对于m和M的不同取值,药量强度函数分别为二次函数、分段函数和直线函数。根据我们对561种常用药物的计算结果,党参等55种药物为光滑的二次函数,酒、大黄、人参(大剂量)3种药物为直线函数,其余503种药物为分段函数,暂无其他情况出现。2有效性论证的实验方案2.1实验对象选择《伤寒论讲义》5、《金匮要略》6、《方剂学》7中如下处方作为实验对象：《伤寒论讲义》中的第12条桂枝汤
4、、第13条桂枝汤、第45条桂枝汤、第38条大青龙汤、第40条小青龙汤、第163条桂枝人参汤、第35条麻黄汤、第149条半夏泻心汤、第161条旋覆代赭汤、第31条葛根汤、第168条白虎加人参汤、第177条炙甘草汤、第386条理中丸、第316条真武汤、第103条大柴胡汤、第147条柴胡桂枝干姜汤、第67条茯苓桂枝白术甘草汤、第303条黄连阿胶汤、第96条小柴胡汤、第238条大承气汤；《金匮要略》中的栝楼薤白白酒汤、桂枝芍药知母汤、升麻鳖甲汤、射干麻黄汤；《方剂学》中的补阳还五汤、朱砂安神丸、完带汤。共27例,涉及25个处方。2.2实验步骤将相对药
5、量原公式(F1模型)和改进后的药量强度公式(F2模型)分别嵌入同一中医处方智能分析软件,进行试算并分析比较。具体的步骤是：①分别用F1模型、F2模型计算以上各方的药量强度,此步骤以下简称为“药量强度计算”；②以此为基础,对方剂功效和适应证候进行计算,此步骤以下分别简称为“功效定性”、“适应证预测”；③依据每方所述的临床表现,对方剂功效、适应证候进一步筛选和集合,此步骤以下分别简称为“功效筛选”、“适应证集合”；④依据处方功效筛选的结果,对所述的症状体征进行关注度计算,此步骤以下简称为“症状体征关注度计算”；⑤对每步计算的结果,均进行比较和评价
6、。对以上步骤进一步的解释如下：“药量强度计算”的目的是把处方中的操作量(g)转化成可以直接比较的药物贡献度(无纲量),这一计算的序列结果以降序排列。同时,把F2模型、F1模型两种计算的结果分别带入以下各步计算时的条件和环境都是一样的。“功效定性”、“适应证预测”计算是将同一处方的2种药量强度计算结果,分别代入到药物贴近度计算模型、方剂功效计算模型、方剂适应证预测模型1中,得出2组功效定性和2组适应证预测的序列结果,并就此进行比较。“功效筛选”、“适应证集合”是依据每方所述的症状体征,对同一处方的2组功效定性结果和2组适应证预测结果分别进行筛选
7、和集合计算,得出2组功效筛选和2组适应证候集合的序列结果,并就此进行比较。“症状体征关注度计算”是根据功效与症状体征的对应关系进行的,得出的2组症状体征关注度的序列结果进行降序排列,并就此进行比较。2.3实验示例以《伤寒论》第12条桂枝汤为例。原文献：太阳中风,阳浮而阴弱。阳浮者,热自发；阴弱者,汗自出。啬啬恶寒,淅淅恶风,翕翕发热,鼻鸣干呕者,桂枝汤主之。方一。桂枝三两,去皮；芍药三两；甘草二两,炙；生姜三两,切；大枣十二枚,掰(下略)。数据处理：症状体征：发热,自汗,恶寒,恶风,鼻塞,干呕；处方：桂枝15g,白芍15g,炙甘草10g,生姜
8、15g,大枣9g。计算如下。2.3.1药量强度计算结果(见表1)表1桂枝汤药量强度计算结果（略）从表1可以看出,比较F1模型和F2模型的计算结果,对桂枝汤5味药在贡
