20、中医药研究：从草药组合到数据挖掘的综合探索

中医药研究：从草药组合到数据挖掘的综合探索

1. 草药组合的药理学应用与特性

1.1 综合模型的应用局限

在药理学领域，综合的Chou和Tallarida模型专为药物使用而设计。然而，当将其应用于更复杂的系统时，可能会出现准确性和有效性方面的问题。尽管某一种草药可能表现不佳或性能和可靠性存在差异，但这并不意味着必须将其剔除。人体是一个复杂的系统，在一种治疗中并非核心的草药，在另一种治疗中可能会成为关键因素。这正是草药治疗的基础，它能够影响身体环境的多个方面。

1.2 低性能草药的影响

在分析ELP配方时发现，草药P的低性能效应影响了包含草药P的任何配方分析的统计有效性。与对照变量相比表现不佳且剂量 - 反应曲线相对平缓的草药，如草药P，总是会影响任何先前结果的标准误差。如果一种草药难以达到ED50值，这意味着分析中使用的推导计算将是一个外推结果，可信度较低。这种估计结果的一个后果是可能会检测到虚假的协同相互作用。回归分析依赖于Zadd和Zmix，而Zadd在统计有效性方面已受到严重损害，因此回归计算总是会得出协同结果。直到进行统计显著性检验时，这些虚假的协同作用才会被揭露，检验将这些虚假相互作用归结为“亚加性”相互作用，并非纯粹的拮抗作用，充其量只是亚加性。不过，低性能草药与某些药物混合时，其可靠性和标准误差可能会变得稳定。

由于草药与西药相比存在低性能和脱靶的特性，ED50的概念在分析中并非那么重要。尽管组合相互作用可能会增强有益效果，但这些脱靶草药的累积效果可能永远无法达到ED50。因此，在分析草药组合时，如果ED50在统计上不相关，分析ED20 - ED30范围可能更现实。草药通常作为整体健康治疗手段，因此应使用限制较少的ED