Linear and nonlinear modeling of fundamental theory explaining the prescription system of Kampo (traditional Japanese medicine) formulas based on chemistry and data science

基于化学和数据科学的解释汉方（传统日本医学）处方系统的基础理论的线性和非线性建模

基本信息

批准号：
22K06690
负责人：
岡田岳人
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Tokushima Bunri University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

漢方方剤（漢方薬）は、漢方独特の診断基準「証」（個人の状態・体質を診断する基準）に基づいて患者に処方される。その処方システムは多様な治療経験・エビデンスを根拠に成立しており、全体像は複雑である。このシステムの基礎理論を包括的に理解することを目的に、化学分析と情報・数理解析を基盤とした漢方処方研究を進めている。初年度となる本年度は、漢方方剤とその適用「証」を主な対象とし、それらのデータを基に線形・非線形数理解析の機械学習を行った。線形・非線形解析には、方剤の構成生薬量・比や方剤サンプルの包括的化学分析データ、およびそれらと「証」とを結び付けたデータを用いた。これらは大量データとなるため、解析内容に応じた情報を引き出せるよう研究遂行用にデータベース化を進めている。また、包括的化学分析データは質量分析（Mass Spectrometry; MS）などから得られたものを用いている。このデータベースを活用した線形解析については、過去の研究において行った手法の有用性が本研究においても確かめられた。非線形解析については、手法そのものの有効性と併せて、解析するデータの中のどの項目に焦点を当てるかについてなど幾つかの検討箇所が浮き彫りとなった。これら研究を実際に進めたことにより、新たな方剤―「証」関係解析を進める上での示唆を得ることができた。こうしたアプローチから複雑な処方システム基礎理論をモデル化することによって、より一般化された分かりやすい漢方薬の使用などへと繋げていく考えである。

坎波代理商（坎波药）根据坎波的独特诊断标准（诊断个人状况和宪法的标准）向患者开了处方。处方系统基于各种治疗经验和证据，整体情况很复杂。我们正在基于化学分析和信息和数值分析的目的，以全面理解该系统的基本理论进行中医处方。在这个财政年度，第一年，坎波代理商的主要目标及其适用的“证明”，并基于这些数据，我们对线性和非线性综合理解进行了机器学习。对于线性和非线性分析，使用了该方法的成分和比率的组成部分，药物样品的综合化学分析数据以及与之相关的数据以及“证明”和“证明”。由于这些是大量数据，因此可以促进数据库进行研究执行，以便可以根据分析内容获取信息。此外，综合化学分析数据是从质量特异性分析（MS）获得的。为了利用该数据库的线性分析，本研究已经证实了过去研究中进行的方法的有用性。关于非线性分析，突出显示了一些示例的示例，包括方法本身的有效性，例如哪些项目专注于要分析的数据。通过实际进行这些研究，我们能够获得促进分析“证明”的新方法的建议。通过为复杂的处方系统基本理论建模这种方法，我们计划将其与更流行和容易理解的中药联系起来。