基于数据挖掘的国家名老中医抗肿瘤用药规律及核心复方解析.pdf

本文聚焦于运用数据挖掘技术分析传统中医药抗肿瘤用药的规律，并解析了其中的核心复方，以及这些复方在防治肿瘤方面的潜在机制。研究目标是通过对国家名老中医的抗肿瘤方剂进行数据挖掘和网络药理学分析，揭示其用药规律、确定核心处方以及解析药物靶标，从而探讨核心处方在肿瘤治疗中的作用机制。 研究首先收集了296条国家名老中医的抗肿瘤方剂，包含了383味中药。通过数据挖掘分析，研究者们统计了出现频率高的药物及其组合，并从中计算出5种核心药物。然后，研究团队根据中药的配伍原则，确定了核心复方“白花蛇舌草-黄芪-莪术-甘草”，并进一步运用网络药理学的方法对该复方的化合物、药物活性成分以及核心靶点进行了筛选和分析。网络药理学预测的113种化合物和95个药物活性成分，以及52个核心靶点，进一步被用来进行GO分析和KEGG分析，以探索该核心复方抗肿瘤的机制。 KEGG通路分析揭示了这些复方的主要生物学过程与炎性反应、细胞凋亡、免疫等有关，并且这些结果与以往的抗肿瘤活性研究数据相符合。研究得出的结论是，名老中医在治疗肿瘤时，治疗原则多是扶正祛邪、攻补兼施，核心复方的发现和挖掘对于中医药抗肿瘤治疗的标准化、现代化和国际化具有重要的指导意义。 网络药理学的结果提示，核心复方抗肿瘤的主要机制包括促进细胞凋亡、调控免疫平衡、抑制缺氧和炎性微环境、阻断肿瘤新生血管形成。这一研究不仅为中医药抗肿瘤治疗提供了新的思路，也对中医药学在肿瘤治疗领域的进一步研究和应用具有潜在的推动作用。 关键词包括：名医经验、恶性肿瘤、数据挖掘、网络药理学。研究者的分析方法和得出的结论，对于中医药学特别是抗肿瘤领域具有重要的参考价值，有助于推动中医药在现代医学中的应用，并为中医临床治疗提供科学依据。同时，研究也表明了数据挖掘技术和网络药理学在中医药研究领域中的应用潜力，为未来的中医药研究提供了新的技术路线和思路。