中医药治疗肺癌核心处方的数据挖掘研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:81173226
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:57.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:H3115.中医肿瘤学
- 结题年份:2015
- 批准年份:2011
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2012-01-01 至2015-12-31
- 项目参与者:潘振辉; 施文远; 潘家诚; 王少墨; 杨铭; 焦丽静; 李蓉; 郑宏; 韩信荣;
- 关键词:
项目摘要
肺癌是发病率和死亡率增长最快、对人类威胁最大的恶性肿瘤,肺癌的防治已成为亟需攻克的难题。前期临床研究结果表明,中医药是治疗恶性肿瘤的有效手段。但是,基于有效的中药抗肿瘤药物研发不足,其作用远未得到充分发挥。本课题基于中医药治疗肺癌的确切疗效和数据挖掘技术的研究进展,借助统计分析学、机器发现、文献信息学、实验动物学等技术手段,首先,创新性应用运用"互补性的概念"以及"相互比对"等理论,确定中医处方与"超级模块"函数的相关性,利用统计学的测量方法探讨肺癌中药治疗药物协同或拮抗的相互作用,挖掘肺癌治疗的中药核心药物;其次,以古今文献研究为依托,对核心药物进行合理内涵阐释;最终,通过具有中医药理论内涵的核心处方干预C57BL/6近交系小鼠Lewis肺癌动物模型的实验研究,以抑瘤率评价核心处方的有效性和可用性。本课题将建立一种充分利用丰富经验及现代科学技术所提供的信息进行抗肿瘤新药开发的新模式。
结项摘要
本课题基于中医药治疗肺癌的确切疗效,以及数据挖掘技术的研究进展,提出应用个人用药指纹图谱表征患者的阶段用药信息,通过对D指数法筛选潜在的获益药物群,并在药物的配伍网络的基础上采用复杂网络的极大团算法结合生存分析模型能够对复杂的中医肿瘤临床的生存数据进行挖掘,一方面,本研究利用复杂网络结合生存分析模型发现潜在的肺癌治疗核心处方。另一方面,通过数据挖掘发现的具有中医药理论内涵的核心处方干预C57BL/6近交系小鼠Lewis肺癌动物模型的实验研究,研究表明:.(1)HXCFA能改善Lewis肺癌皮下移植瘤模型小鼠的一般状态,增加小鼠体重,在造模后d8(P<0.05)、d10(P<0.01)、d13(P<0.01)体重明显优于紫杉醇化疗组;HXCFA联合紫杉醇组在造模后体重明显低于HXCFA组(P<0.05)。.(2) HXCFA联合紫杉醇组、紫杉醇组均能降低Lewis肺癌小鼠移植瘤的肿瘤重量,抑瘤率为66.94%,优于化疗组(抑瘤率为56.15%)及HXCFA组(抑瘤率为29.95%)(P<0.05),可抑制Lewis肺癌的生长。肿瘤负荷方面,其中联合组的抑瘤作用最强,抑瘤率为69.34%(P<0.05),化疗组的抑瘤率为62.94%(P<0.05),HXCFA组的抑瘤率为25.62%。.(3)HXCFB能改善Lewis肺癌小鼠的一般状态,增加小鼠体重;化疗组在实验d10(P<0.01)、d13(P<0.01)体重明显低于HXCFB组;HXCFB联合紫杉醇组在造模后体重明显低于HXCFB组(P<0.05)。.(4) HXCFB、紫杉醇、HXCFB联合紫杉醇均能降低Lewis肺癌小鼠移植瘤的重量,其中联合组的抑瘤作用最强,抑瘤率为66.94%(P<0.05),HXCFB组的抑瘤率为45.06%(P<0.05),化疗组的抑瘤率为56.15%(P<0.05)。肿瘤负荷方面,其中联合组的抑瘤作用最强,抑瘤率为66.17%(P<0.05),HXCFB组的抑瘤率为50.63%(P<0.05),化疗组的抑瘤率为61.98%(P<0.05)。.(5) HXCFA、核心处方A联合化疗、核心处方B、核心处方B联合化疗均未见明显的肝肾功能损害。.本课题表明,复杂网络结合生存分析模型是发现肿瘤治疗的潜在核心处方的有效方法之一,能够为后期进行临床观察和基础研究提供思路和方向,有待于进一步完善。
项目成果
期刊论文数量(5)
专著数量(3)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
基于复杂网络结合生存分析的中医药治疗肺癌的核心有效处方的发现研究
- DOI:--
- 发表时间:2015
- 期刊:中国中药杂志
- 影响因子:--
- 作者:李嘉旗;焦丽静;陈佩奇;许玲
- 通讯作者:许玲
复杂系统熵网络方法及其在中医肿瘤临床数据挖掘中的应用
- DOI:--
- 发表时间:2012
- 期刊:WORLD SCIENCE AND TECHNOLOGY
- 影响因子:--
- 作者:焦丽静;陈佩奇;王珏;许玲
- 通讯作者:许玲
中医治癌要法--扶正法的探源
- DOI:--
- 发表时间:2013
- 期刊:世界科学技术-中医药现代化
- 影响因子:--
- 作者:姚嘉麟;王青;许玲
- 通讯作者:许玲
ComplexSystems Entropy Network and Its Application in Data Mining for Chinese MedicineTumor
复杂系统熵网络及其在中医肿瘤数据挖掘中的应用
- DOI:--
- 发表时间:2012
- 期刊:Clinics World Science and Technology-Modernization of Traditional Chinese Medicine 14
- 影响因子:--
- 作者:Jiao Lijing;Chen Peiqi;Wang Jue;Ling xu
- 通讯作者:Ling xu
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其他文献
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- DOI:--
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- 通讯作者:JU Ting-ting,Lü Wen-tao,YU Bo-yang,LIU Yang,JIANG
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其他文献
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