凉血解毒透邪法调节皮肤常驻记忆性T细胞缓解寻常型银屑病复发的作用及机制研究

目的:观察凉血解毒透邪法(银屑灵方)对寻常型银屑病复发症状的影响及其对皮肤常驻记忆性T细胞(TRM)的影响。方法:选择72只SPF级Balb/C小鼠,体质量18~22 g,雄性,随机分为正常对照组、单发模型组,复发模型组、阳性药组(甲氨蝶呤,0.3 mg·kg-1·d-1)、银屑灵方低、高剂量组(生药23.5 g·kg-1·d-1,47.0 g·kg-1·d-1),共6组,每组12只。除正常对照组外,其它小鼠裸背处涂抹5%咪喹莫特乳膏(IMQ)50 mg,每天1次,连续7 d。放置不作处理,为银屑病缓解期模型。4周后进行2次造模(复发造模),除了正常对照组和单发模型组以外,其余小鼠背部涂抹5%IMQ 50 mg,每天1次,连续5 d。给药:给药时间为首次造模期间和造模后2周。在2次造模的第3天,对各组小鼠皮损进行了第1次银屑病面积与严重性指数(PASI)评分;在2次造模的第5天,再次对各组小鼠皮损进行了PASI评分;并处死动物,对小鼠体质量丢失量、脾脏指数进行分析。采用HE染色,在显微镜下评价黏膜病理损伤指数;采用免疫组织化学检测小鼠皮损的PCNA蛋白的表达;采用荧光定量qPCR检测银屑病相关炎症因子mRNA的表达;采用流式细胞术检测皮损区TRM细胞数量的变化,并用荧光定量qPCR检测TRM细胞产生与存活相关因子的表达水平,采用免疫组织化学和蛋白免疫印迹法检测TRM细胞表型和存活相关蛋白的表达。结果:与复发模型组比较,银屑灵方能够缓解银屑病复发模型小鼠皮损外观症状,抑制体质量丢失和表皮增厚;减低皮损处白细胞介素(IL)17、IL23、肿瘤坏死因子α(TNFα)mRNA的表达和皮肤PCNA蛋白的表达。银屑灵方能够减少银屑病小鼠缓解期皮损区表型为CD3+TCRγδ+CD8+CD103+的TRM细胞数量;并能抑制皮损区IL7、IL15、BCL6和PRDM1 mRNA的表达水平及STAT5磷酸化水平。结论:银屑灵方有效减缓银屑病复发小鼠的皮损,其机制可能是通过抑制TRM形成的转录因子水平、调控TRM存活与增殖的信号STAT5通路及下游信号分子IL7、IL15的表达,减少缓解期原皮损区TRM细胞数量,达到改善银屑病复发的效果。

基于BiLSTM-CRF的中医文本命名实体识别

中医药文本命名实体识别在中医药文本挖掘中占有重要地位,本文通过BiLSTM-CRF方法实现对中医医案文本进行命名实体识别,不仅实现了基本命名实体识别,通过对数据集按照中草药、疾病和症状三个类别进行标记,还能够进行命名实体类别识别。对中医药相关医案进行规整的10292条句子进行序列标注,基于word2vec的向量构建,从而进行模型训练迭代,得到了准确率为97.23%,召回率为89.47%,F值为88.34%的中医药命名实体识别模型。各类别识别中,中草药类别识别精准率为94.41%,召回率为94.36%,F值为94.38%;疾病类别精准率为80.92%,召回率为80.92%,F值为80.92%;症状类别精准率为75.68%,召回率为81.68%,F值为78.56%,人工测试模型效果较好,能够对医案数据进行实体识别。命名实体识别模型较多,但用于中医药相关命名实体识别模型数量微乎其微,构建中医药相关命名实体识别模型,将更加有效的推动中医药文本挖掘发展。

基于数据挖掘和知识图谱分析的中医治疗肝硬化组方规律研究

目的:运用数据挖掘及知识图谱分析方法,探讨中医治疗肝硬化的组方规律。方法:查阅中部地区某三级甲等中医院2015—2016年明确诊断为慢性乙型肝炎肝硬化的700例患者门诊记录数据,采用频数分析、关联规则分析进行数据挖掘,并对其进行知识图谱分析。结果:共纳入方剂589首,包含中药257味,其中使用频次≥50次的中药有41味,使用频次前5位的中药依次为白术、茯苓、甘草、茵陈蒿、丹参;治疗肝硬化组方中置信度较高的药物组合有34个,处方中多为味甘,归脾经药物,功效以健脾、利水为主;14味主要关联规则中药的药味以甘味为主,归经以归脾经为主,药性以平、温、寒为主。结论:中药知识图谱模型可以深层次地挖掘中医治疗肝硬化的组方规律,对临床研究新药与经方挖掘有较强实用参考价值,能够为经方研究提供新的切入点。

基于深度神经网络的肝硬化中医治疗预测研究

以中医电子病历中肝硬化数据为数据源,运用数据清洗、主成份分析技术构建致病指标与诊断结果二元组,通过训练神经网络和支持向量机分类器模型进行预测结果对比,结果表明该方法有效可行。

基于中医基础理论的组方数据挖掘模型研究

采集某中医药大学附属门诊中药饮片目录537味中药作为基础数据,参照《中药编码规则及编码》和《中国药典》对中药名称及性味归经进行规范整理,按照模型定义构建基于中医基础理论的知识图谱数据,模型之间通过中药方剂和中药的性味归经作为纽带进行关联。使用Django框架和AntV G6开发可视化界面,并以经方麻黄汤为例进行全方面分析,从新的角度对中药方剂进行复杂网络可视化挖掘,整体而言,构建出的中药知识图谱模型,可以更深层次挖掘出组方中的规律,可以清楚的展示中药组方之间内部联系,能够用于组方分析、组方对比以及中老名医医案整理等方面,对临床研究新药与对经方挖掘有较强实用参考价值。