前言:一篇好文章的诞生,需要你不断地搜集资料、整理思路,本站小编为你收集了丰富的神经医学科出科小结主题范文,仅供参考,欢迎阅读并收藏。
老年医学专业人才应从以下医学专业人员中选择:(1)五年制以上医学院校毕业的本科生或本硕连读的研究生;(2)根据全国统一考试成绩并通过复试录取的老年医学专业学位研究生;(3)家庭和社区住院医师。
2老年医学临床教学课程设置
2.1老年基础医学
衰老的生物学包括基因、生物化学、细胞、衰老进程的理论;衰老过程中的器官组织解剖和生理学;疾病和衰老相关障碍的病理及病理生理学;疾病和衰老相关障碍的流行病学和自然转归。
2.2老年心理医学
是心理学中迅速发展起来的一个分支学科,主要研究人们在衰老过程中发生的心理活动变化和规律。
2.3老年病学及老年相关临床问题
老年病的临床特点:①多病共存、病因复杂、长期积累;②发病隐匿、缓慢,多属慢性退行性疾病,生理与病理变化很难区分;③多种器官处于临界功能状态、病情变化突然、治疗难度大、预后差。包括老年多器官功能不全、老年心血管系统疾病、老年神经系统疾病、老年呼吸系统疾病、老年内分泌疾病、老年代谢性疾病、老年消化系统疾病、老年感染性疾病、老年肿瘤等。
2.4老年康复医学
随着社会的不断发展,人口谱、疾病谱的明显变化,残疾人、老年人及慢性病的康复日益为社会所重视,特别是对老年病的康复医疗尤为重要。老年康复医疗内容主要分3大类:即预防性康复处理、一般性治疗措施和有目的的恢复已丧失的功能。
2.5老年预防医学
是老年医学最重要的一门科学,其内容应包括老年流行病学、营养学、运动医学、养生学、保健医学、心理卫生、健康教育等。要了解老年人常见病的病因、危险因素和保护因素,采取有效的预防措施,加强卫生宣传,提高老年人自我保健意识,推进合理的生活方式和营养饮食。建立多层次的老年人医疗保健制度和体系,将老年保健工作纳入初级卫生保健工作计划势在必行。
2.6老年医学研究
科研训练包括理论课程和实验室的实验,加强临床医学的研究,提高对老年常见慢性疾病的防治水平。
3提高带教老师素质,打造先进教学团队
一名好医生不等于是一名好老师,但一名好的临床老师首先必须是一名好医生。教师自身素质是培养高质量老年医学人才的关键。带教老师首先需加强内在修养,重视自身品行道德对学生的影响;也要不断督促自己加强业务学习,更新知识结构,熟练运用新技术、新理论、新疗法,提高临床教学水平。皖南医学院老年医学科根据科室人员结构成立以高年资副主任医师职称以上的医师负责的带教治疗组,每个治疗组包含各级职称的带教老师,各个治疗组在科主任的领导下团结协作,制定详细的带教计划,充分发挥治疗组每个成员的积极性和特长,构建和谐氛围,打造先进教学团队。另外根据皖南医学院的统一要求选择具有主任医师职称的或已经具有研究生导师资格的医师申报老年医学专业学位研究生导师资格。学院根据申报材料组织专家组进行评审,最终确定专业学位研究生导师人选,并负责对新上任的研究生导师进行培训,做好导师队伍的建设和动态管理。专业学位研究生导师作为治疗组长和研究生导师在教学团队中发挥带头作用。
4加强临床能力培养,探索老年医学临床教学新模式
4.1基本知识和基本技能培养
(1)理论知识准备:要求进入临床科室之前,认真复习老年常见病诊疗和危急重症抢救措施等理论知识,具有扎实的理论基础。
(2)临床基本技能训练是培养实际工作能力的一个重要环节。科室指定一位高年资医师担任教学干事,按照《临床住院医师规范化培训试行方法》,负责安排临床技能的学习及值班工作。先在本专业科室学习工作9~12个月,要求熟练掌握本学科常见病、多发病的病因、发病机理、临床表现、诊断和鉴别诊断、治疗方法、门急诊处理、接诊病人、危重病人抢救并能对实习医师进行业务指导[4]。由导师、治疗组长及教学干事组成考核小组分阶段进行病历书写、体格检查、基本操作、病例答辩考试。
(3)以心血管专业为基础,树立全科意识:老年医学是一门综合性学科,老年疾病可能涵盖了多系统功能障碍,老年人群的医疗服务与普通人群存在明显差异,为他们提供医疗服务需要特殊的知识、态度和技能,培养能给老年人提供适宜的医疗服务的现在及未来的临床医生是非常紧迫的任务。为了培养学生较为全面的综合性临床技能,根据老年人的常见病和多发病,由带教老师和学生共同制定临床二级学科范围内的轮转科室,进入临床二级学科范围内相关科室轮转,要求包括神经内科、呼吸内科、消化内科、内分泌科、心血管内科、急诊医学科至少六个以上专科,每个专科1~3个月时间,各轮转科室专门安排具有副主任医师职称的高年资医师作为带教老师安排在该科的临床技能培训和值班。由带教科室组织专家进行出科考核,不合格者需继续在该专科轮转直到合格为止,要求学生掌握轮转各专科的基本诊断、治疗技术。轮转结束后再回到本专业科室继续强化临床技能的训练,逐步培养独立工作的能力。
4.2医患沟通能力的培养
(1)沟通能力是医疗活动的基础,良好的沟通技巧有助于收集信息、诊断、治疗和病人教育。老年患者年高体衰,听力、语言、肢体功能甚至认知能力都有下降甚至缺失,关注、真诚、尊重、同情、爱心是有效沟通的基础,再通过亲切、自然、得体的语言可使患者尤其老年患者获得满意的诊疗服务,使病人满意率提高。在临床培训过程中需要指导研究生学习医患沟通的能力如:①和病人及家属交流时能自然地展开和终止话题;②能充分获知与疾病相关的信息;③了解病人的所需所想;④简洁明了地解释疾病的诊断情况、治疗手段、重要检查的目的、结果及预后;⑤取得病人的信任和配合,有问题出现时协调解决。
(2)在临床学习过程中通过患者或模拟情景进行阶段测试,评估学生在接诊病人过程中展示交流的能力[5]①包括自我介绍和角色介绍;说明访问的原因;倾听病人的诉说,不随便打断病人的谈话;事先准备好和病人交谈的若干事宜;②自如地展开或终止话题;耐心倾听病人的诉说,并有所反应;观察细致,关注病人的明显不适,获得有关病人疾病状况的所有信息,以帮助正确诊断;③结合病人的生活背景,如家族、文化背景和社会经济情况,了解病人的恐惧、担心和期望;④对可能出现的病情变化,可能需要的医疗措施解释应清楚明了,避免使用过于专业的医学用语;⑤鼓励病人参与诊疗方案的确定,分析疾病诊治过程中问题产生的原因并解决问题;和病人或家属持不同意见时,协调解决;⑥帮助病人区分鉴别蜂拥而至的因特网、报纸、杂志上的医药介绍或广告的真实性和有效性。医患沟通能力的培养需渗透到每一天的临床教学过程中,导师要言传身教,充分发挥带教老师的示范作用,引入主动服务的理念,营造良好的沟通氛围。
5规范科研训练,提高科研水平
老年医学专业的科研能力训练要突出医疗技术创新能力的培养,独立的科研能力和临床思维能力是高级医学专业人才的必备素质。在科研能力的培养上主要让学生参加临床课题的研究,让学生学习在临床实践中发现问题,研究问题并解决问题,另外,导师和治疗组长应有专门的临床科研课题,让学生参与课题的研究,了解自己研究的背景、目的、意义、方法,学会总结研究结果,重点探讨衰老相关疾病的发生和发展机理,写出高质量的研究论文。在不影响临床实践的情况下,让学生学习基础实验研究的方法,参与部分基础实验的课题研究。在日常工作中指导学生阅读指定专题的中外文献,并书写医学综述,反复修改,掌握科研方法,培养科研工作的良好素养。在信息化高度发达的今天,老师要指导学生利用信息技术在专业的网站和学术论坛上通过多渠道、多途径提高自己的理论和技术水平。
6完善奖学金和岗位津贴
为促使广大医学院校优秀毕业生从事老年医学专业或报考老年医学专业学位研究生,应设立相应激励机制:(1)医院应设立奖学金制度,鼓励医学生从事临床学习和科研的积极性,根据阶段考核成绩设立不同等级的奖学金;(2)通过参与临床住院医师工作与值班,医院和科室应给予一定的岗位津贴,每人每月不低于600元,并随物价上涨进行适当调整。
7加强医德医风教育,提高综合素质
由于直接与老年患者接触,学生首先要具备高尚的医德情操,牢记学医的初衷与誓言,把救死扶伤作为自己工作的宗旨。同时也要了解并掌握与医疗工作相关的法律、法规以及医疗保险的相关规定。古人云:“师者,传道授业解惑也”,带教老师不仅要传授学生专业知识,也要善于与学生交流,教育学生做人做事的道理,不断培养并以身作则展示对患者的责任心、爱心、同情心,潜移默化的影响学生的世界观、人生观,摈弃浮躁思想,踏踏实实的对待每一位患者,尤其是疾病缠身、身体衰竭的老年患者需要付出更多的耐心和责任,培养出德才兼备的专业人才。
[关键词] 中药药性;寒热属性;生物效应;药理网络;模式识别
[收稿日期] 2014-03-18
[基金项目] 国家自然科学基金青年基金项目(30902003)
[通信作者] 吕爱平,Tel:(010)64067611,Fax:(010)84032881,E-mail:
[作者简介] 姜淼,副研究员,从事中药药性分类研究、中医证候分类研究、中西医结合临床基础研究工作,Tel:(010)64014411-2397,E-mail:
1 中药寒热药性研究的重要性及学科发展趋向
中药药性理论作为中药理论体系的基础与核心,是中药学最重要的学术特征,也是中药区别于其他植物类药物的关键,其科学基础的发现是中药现代化发展的先决条件[1-2]。然而,由于药性理论的特殊性和复杂性,其研究已成为制约中药现代化、国际化发展的重要瓶颈[3-4]。寒热药性作为中药性能的核心要素,是目前药性研究的主要切入点,在药性理论中具有基础与核心地位。目前这一领域较为公认的问题可以概括成3个方面:①寒热药性科学内涵的现代科技语言诠释、表征;②寒热药性评价方法/指标体系的构建;③现代中药寒热药性理论构建及临床应用[1]。3个关键问题之中,前2个问题紧密关联、互为基础,只有在对寒热药性的科学内涵做出科学诠释的基础上,才可能构建其评价方法和指标体系;构建了科学准确的评价方法与指标体系,对于寒热药性的科学内涵诠释也提供了依据和思路,二者共为现代寒热药性理论构建及指导临床应用的前提。
因而,在当前科研体系下,基于传统药性的哲学认知,建立科学、可靠的寒热药性分类模型,是解决寒热药性诸多关键问题的重要命题和必要的切入点,不仅能够推进药性理论自身发展,还能够用于厘清药性混淆品种的寒热属性从而更好指导其应用、扩展药性理论应用范畴为中药引入其他植物药新资源,丰富中药学科内容,因而具有深远而重大的意义。
2 基于物质基础研究药物寒热属性分类研究面对的挑战
从物质基础讨论中药寒热属性的思路一直受到研究者们的重视,从化学成分入手寻找中药四性物质基础的方法在20世纪末即成为研究热点,研究方法包括化学分析[5]、文本挖掘[6]、实验研究等多种手段[7-9];也有学者提出将化学成分概念与系统观点整合研究的框架[10]或方法[11]。然而受限于中药成分的复杂性,大部分结论难以避免局限性和片面性[12]。作者所在项目组应用化学生物学技术,构建了基于药物所含成分的化学结构片段谱的寒热属性分类模型,分类准确性在验证集中可达90%,高于目前世界上现有的应用化学结构判定药物寒热属性的最好报道(81%)[13]。由于模型是基于现有的分子化学片段结构全集构建,较好避免了仅针对某一或某几种主要化学成分研究带来的片面性问题;然而仍然存在2个问题限制了模型的扩展应用:首先,化学结构谱的模型是定性而非定量化的模型,无法解决痕量成分带来较大生物学效应等特殊量效关系情况;第二,分类准确性受限于对目标药物化学成分信息的收集全面程度,如果某一药物的化学成分信息缺失或不准确,分类结果将受到较大影响。同时,越来越多的研究者认识到,药物寒热属性作为药物作用于机体后效应表达的一种高度概括,必然与药物的生物效应紧密相关;因而从生物效应角度区分中药寒热属性,是寒热药性分类模型构建的最重要的、也是必经的方向。
3 从生物学效应角度研究寒热属性分类的必要性
近年来,在中医药“系统观”、“整体观”思想的指引下,多位中药研究者将生物热力学[14-15]、数据挖掘[16-17]、网络药理学[18-20]、化学物质组学[10]等现代科技和理念引入药性理论研究,取得了阶段性成果。例如创新性地开发冷热板示差法应用于寒热药性研究,能够客观真实地反映药物甚至复方寒热药性的差异,且与传统中医药理论对应[1, 14-15]。基于这些研究,多个中药研究优势团队在学科交叉融合的基础上,提出了寒热药性理论研究的基本假说:“药性是中药的特征组分作用于机体的共性靶标而产生的生物效应的高度概括;药性功效科学内涵可以通过共性效应(群)-共性靶标(群)-特征组分(群)加以表征”[1]。指出药性的主要元素包括3个方面[21],除了物质基础,还包括生物效应、网络靶标,生物学效应在药性判定中的作用受到更高度的重视[22]。
然而,单纯基于某方面功能的药性研究,取得过一些可观的成果,如发现寒热药性与大脑不同部位单胺类神经递质的关系[23]、与抑制脂肪酸合成酶能力关系[24]、与线粒体能量代谢关系[25]等;但因结论多局限于所涉及的个别药物,忽视药性构成因素间的整体联系,难以进行客观化的生物学表征,缺乏能够推论于其他药物的原理性结果,结论不具有普适性,不能从理论层面对于药性原理做出解释,也无法满足当前“系统医学”、“整体医学”、“网络医学”理念下的药物寒热属性生物学效应系统化表征的要求。因而,融合现代多学科方法构建中药药性内涵的合理表征方法,揭示药性的“效应、物质、靶标”三要素现代科学本质,是当前寒热药性研究中的紧迫任务与重中之重。
4 基于生物学效应的药物寒热属性分类研究策略
4.1 网络药理学背景下的药物寒热属性分类研究 随着各种高通量组学技术的不断发展、可处理数据量的几何级数式增加、计算方法与能力的迅猛突破,现代医药学研究也进入了“信息时代”,为研究者提供了全面、系统地探索疾病、证候、疗效、预后等复杂命题的契机[18]。研究技术的进步必然引发研究策略的升级,系统生物学技术的产生,和被认为是“下一代药物研究模式”的网络药理学[26]概念的出现,使得从生物学效应角度为切入点、全面分析中药寒热属性的差异机制成为可能[27]。其优势在于能够用系统与网络的思维来理解中药寒热属性体系中整体生物学效应的复杂性,使得从“小尺度”的分子层面阐释“大尺度”的抽象药性概念成为可能,从而能够发挥寒热药性理论的特色、拓展其应用范畴,通过对其他植物药赋予寒热属性从而将其扩展纳入到中药领域,丰富中药资源。因而,如何将中药药性理论研究与网络药理学方法有机结合,应用网络药理学方法构建中药寒热属性的分类模型,是目前药性研究中最值得“挑战”的问题。
4.2 各种“组学”技术支持下的中药寒/热性矢量药理网络构建与分析 应用生物网络、药理网络分析技术开展中医证候、中药方剂复杂体系研究工作,已有一系列探索取得了令人关注的成果[18],目前已建立了基于网络大规模预测致病基因、药物靶标的方法[28-29];融合基因表达谱芯片与文献数据的生物分子网络构建方法[30-32];以及在网络靶标计算框架下评价药物功能的方法[28]、识别生物分子网络关键环节等方法[33],在方剂配伍规律、发现药效物质、中医方剂-证候关联机制等方面均有成功的实践应用[34-35]。特别是通过寒、热证候生物分子网络的构建,发现寒热方剂对寒热证患者的治疗作用的生物学基础在于逆转神经内分泌免疫分子介导的能量代谢、免疫应答网络失衡,即调控集体物质流-能量流-信息转换流(代谢)平衡[28],为揭示寒热证候内在机制提供了重要依据,也为寒热药性的研究提供了有力的参考和技术基础。
然而,药物的寒热属性研究不同于一般的病、证、方剂研究,具有其特殊性。首先,寒热药性的概念作为大尺度概念,具有高度概括性和抽象性,在临床上与证对应,而不局限于某个病种,也不针对某种特殊的体质,这导致了临床试验和动物实验研究设计的难度。同时,脱离了“疾病”概念的单纯证候网络也是难以构建的,因而从药-证网络对应关系角度来解析药性机制难以实现;而局限于某种疾病来对药性进行研究,又难以得出具有普适性的结论。其次,寒与热在理论中具有对立统一的哲学关系,这一关系投射到分子网络中,造成二者紧密关联、难以区分的结果,本项目组依托前一个自然科学基金项目,全面收集文献数据,根据所选典型寒、热性药物的成分所对应的活性靶蛋白,构建了典型寒、热性中药的药理网络,并且进行了网络分析,结果表明寒性药物和热性药物共享大部分靶标分子,仅有相对很小部分特异性分子靶标,表明单纯依据文献数据,没有具体的寒、热药物作用的方向性和强度信息,很难区分药物的寒、热属性。
因而,寒性药物和热性药物具有传统意义上“相反”的生物学效应,却又具有绝大部分共同的分子靶标,这一现象提示,在寒、热性药物的药理网络中加入药物的作用方向和作用强度信息,构建定性定量的矢量性药理网络,是以网络药理学技术判定药物寒热属性分类的研究的关键步骤,而近年来广泛应用的“组学”技术正可以为这一关键步骤提供技术方法。
代谢组学(metabonomics)是20 世纪90 年代中期发展起来的一门新兴学科,是一种研究生物体系中代谢物组的技术和方法,强调把生物体作为一个完整系统来研究,通过测定代谢物组成变化,来认识和反映生物体代谢网络在疾病和药物作用下的变化规律。代谢组学能用反映整体的代谢物图直接刻画出动态情况下的生理和生化状态及变化过程[36],与中医学的整体观、动态观一致,适于复杂的中医药系统研究[37-38]。蛋白质组学(蛋白芯片)[39]技术的研究对象是蛋白质,其原理是对固相载体进行特殊的化学处理,再将已知的蛋白分子产物固定其上,根据这些生物分子的特性,捕获能与之特异性结合的待测蛋白,可为获得重要生命信息(如某蛋白组分在体内表达水平生物学功能、与其他分子的相互调控关系等)提供有力的技术支持,且具有高通量的验证能力,可以定量研究。有效运用代谢组学与蛋白质组学检测技术,从整体、动态角度评价机体在特定药物干预下的状态,定性定量提取网络靶标扰动的方向、强度信息,可以为构建寒、热性药物的矢量药理网络提供关键信息。
4.3 多学科背景下的药物寒热属性分类模型构建 通过矢量药理网络分析方法发现寒、热性药物的生物效应差异后,还需要对这些高维度的复杂数据进行处理,构建能够直接应用的、具有实用性的模型工具,使研究成果便于应用推广,才能达到应用模型厘清药性混淆品种的寒热属性、甚至将药性理论扩展应用于其他种类药物而扩展中药学资源的目标。
模式识别属于人工智能范畴,发展于20世纪50年代初期,是一个涉及多领域的交叉学科,包括统计学、计算机科学、信号处理、心理学和生理学等等,已广泛应用于自然科学和社会科学的各个领域[40]。其研究内容主要集中在2个方面:生物体是如何感知对象的,以及如何用计算机实现给定任务下的模式识别的理论和方法。模式识别问题是面向多维数据的、按照数据表达的特征将其分类的理论[41],通过对具体事物进行观测得到的有时间和空间分布的信息,模式所属的类别或同一类模式的总体称为模式类(或简称为类)。“模式识别”是在某些一定量度或观测基础上把待测模式分到各自的模式类中去,其技术在医药领域已经有过诸多成功应用的范例。
模式识别中公认最好4种的分类方法包括模板匹配法、统计模式识别、句法或结构模式识别和神经网络[42-43]。基于现代生物信息学证据的中药寒热属性模式识别过程属于从中药的现代生物信息学研究范式空间(包括生物活性靶蛋白、生物活性通道等参数)向其传统药性研究范式空间(寒热属性)的映射,其本质上属于对事物或现象的不同认识角度之间的映射。因而,选择模式识别技术,对于复杂的数百维生物学效应参数进行处理,建立算法,建立这些参数与寒热属性范式空间之间的映射,是使基于矢量药理网络分类中药寒热属性的研究成果得到更大限度便捷性、实用性与可推广性的优化选择。
5 小结
综上,药物寒热属性是作为药物的特征成分作用于机体的共性靶标而产生的生物效应的高度概括,寒与热具有对立统一的特征规律,共享大部分生物靶标而生物效应呈现相反的方向;这种性能特点,可以通过定性定量的矢量药理网络分析来进行区分,并应用现代人工智能技术构建相关模型,达到应用生物效应参数识别药物寒热属性的目的,从而厘清药性混淆品种的寒热属性,有望为药物寒热属性的判定提供科学方法,也为拓展中药新资源提供策略;同时也将丰富中药理论,推进药性理论应用范畴和现代化进程。
[参考文献]
[1] 肖小河,郭玉明,王伽伯,等.基于传统功效的中药寒热药性研究策论[J]. 世界科学技术――中医药现代化,2013,15(1):9.
[2] Ung C Y, Li H, Kong C Y, et al. Usefulness of traditionally defined herbal properties for distinguishing prescriptions of traditional Chinese medicine from non-prescription recipes[J]. J Ethnopharmacol, 2007,109(1):21.
[3] 张德芹,高学敏,钟赣生,等.中药药性理论研究的现状、问题和对策[J].中国中药杂志, 2009,34(18):2400.
[4] 黄璐琦.论中药药性理论的研究方向[J].中药与临床,2011,2(2):1.
[5] 冯帅,刘杨,王晓燕,等.多糖水解成分GC-MS 指纹图谱与寒热药性的多元统计分析[J].中国实验方剂学杂志,2013,19(5):143.
[6] 于红艳,许成刚.关联挖掘技术在中药药性及其他属性间关系的应用研究[J].中国实验方剂学杂志,2013,19(14):343.
[7] 付先军,王鹏,王振国.从中药“性-构关系”探索构建寒热药性成分要素表征体系的研究构想[J]. 世界科学技术――中医药现代化,2011,13(5):919.
[8] 杨波,王振国.植物类中药寒热药性与有机成分化合物次级基团相关性的文献研究[J].中华中医药杂志,2012,27(9):2420.
[9] 欧阳兵,王鹏,王振国.关于中药寒热药性物质基础研究几个问题的讨论[J].山东中医药大学学报,2009,33(5):357.
[10] 罗国安,梁琼麟,刘清飞,等.整合化学物质组学的整体系统生物学――中药复方配伍和作用机理研究的整体方法论[J]. 世界科学技术――中医药现代化,2007,9(1):10.
[11] 王厚伟,窦彦玲.基于系统分离的中药及其组分寒热药性矩阵判别与应用研究[J].山东中医药大学学报,2012,36(3):179.
[12] 刘树民,卢芳.基于系统生物学阐释中药药性理论科学内涵的研究思路与方法探讨[J].世界科学技术――中医药现代化,2008,2(10):12.
[13] Long W, Liu P, Xiang J, et al. A combination system for prediction of Chinese materia medica properties[J]. Comput Methods Programs Biomed, 2011,101(3):253.
[14] Zhao Y L, Wang J B, Xiao X H, et al. Study on the cold and hot properties of medicinal herbs by thermotropism in mice behavior[J]. J Ethnopharmacol, 2011,133(3):980.
[15] 肖小河,鄢丹,马丽娜,等. 中药现代化研究近十年概论[J].中国现代中药,2010,14(1):7.
[16] 周密,王耘,乔延江.利用数据挖掘方法预测中药缺失药性的初步研究[J].中国中医药信息杂志, 2008,15(6):93.
[17] 顾浩,王耘,肖斌,等.中药功效-药性组合关联关系研究[J]. 时珍国医国药,2011,22(7):1568.
[18] 李梢.网络靶标:中药方剂网络药理学研究的一个切入点[J].中国中药杂志, 2011,36(15):2017.
[19] Li R, Ma T, Gu J, et al. Imbalanced network biomarkers for traditional Chinese medicine syndrome in gastritis patients[J]. Sci Rep, 2013,3:1543.
[20] LI Shao, ZHANG Bo. Traditional Chinese medicine network pharmacology: theory, methodology and application[J]. Chin J Nat Med, 2013,11(2):110.
[21] 张冰,金锐,黄建梅,等.基于“三要素”的中药药性认知模式构建与实践[J].中国中药杂志, 2010,37(15):2344.
[22] 张燕玲,王耘,乔延江.基于药效团的药性物质基础研究[J]. 世界科学技术――中医药现代化, 2009,11(5):735.
[23] 李俊青,张德芹,张潇,等.从莪术、郁金两味中药探讨寒热药性对大鼠大脑不同部位单胺类神经递质的影响[J]. 中国中药杂志,2010,35(18):1022.
[24] 马晓丰,刘杨,张三国,等.中药寒热相关药性和抑制脂肪酸合酶能力关系的探索[J].中国科学院研究生院学报,2012,29(5):699.
[25] 王艳艳,孙雪,裴晓蕾,等.中药寒热药性与线粒体能量代谢关系研究[J].中医药信息, 2013,30(4):48.
[26] Hopkins A L. Network pharmacology: the next paradigm in drug discovery[J]. Nat Chem Biol, 2008,4(11):682.
[27] Li J, Lu C, Jiang M, et al. Traditional chinese medicine-based network pharmacology could lead to new multicompound drug discovery[J]. Evid Based Complement Alternat Med, 2012,doi:149762.
[28] Wu X, Jiang R, Zhang M Q, et al. Network-based global inference of human disease genes[J]. Mol Syst Biol, 2008,4:189.
[29] Zhao S, Li S. Network-based relating pharmacological and genomic spaces for drug target identification[J]. PLoS ONE, 2010,5(7):e11764.
[30] Li S, Wu L, Zhang Z. Constructing biological networks through combined literature mining and microarray analysis: a LMMA approach[J]. Bioinformatics, 2006,22(17):2143.
[31] Wang M, Chen G, Lu C, et al. Rheumatoid arthritis with deficiency pattern in traditional chinese medicine shows correlation with cold and hot patterns in gene expression profiles[J]. Evid Based Complement Alternat Med, 2013,2013:248650.
[32] Huang Y, Li S. Detection of characteristic sub pathway network for angiogenesis based on the comprehensive pathway network[J]. BMC Bioinformatics, 2010,11(Suppl 1):S32.
[33] Gu J, Chen Y, Li S, et al. Identification of responsive gene modules by network-based gene clustering and extending: application to inflammation and angiogenesis[J]. BMC Syst Biol, 2010,4:47.
[34] Li S, Zhang B, Jiang D, et al. Herb network construction and co-module analysis for uncovering the combination rule of traditional Chinese herbal formulae[J]. BMC Bioinformatics, 2010,11(Suppl 11):S6.
[35] Jiang M, Lu C, Chen G, et al. Understanding the molecular mechanism of interventions in treating rheumatoid arthritis patients with corresponding traditional chinese medicine patterns based on bioinformatics approach[J]. Evid Based Complement Alternat Med, 2012,2012:129452.
[36] Nicholson J K, Connelly J, Lindon J C, et al. Metabonomics: a platform for studying drug toxicity and gene function[J]. Nat Rev Drug Discov, 2002,1(12):153.
[37] 刘昌孝. 代谢组学与中药现代研究[J]. 河南大学学报:医学版, 2006,25(3):1.
[38] 罗和古,陈家旭.代谢组学技术与中医证候的研究[J].中国中医药信息杂志,2007,14(5):3.
[39] Katja Pratsch, Robert Wellhausen, Harald Seitz. Advances in the quantification of protein microarrays[J]. Curr Opin Chem Biol,2014,18C:16.
[40] Theodoridis S, Koutroumbas K. Pattern recognition[M].Third Edition. Carolina:Academic Press,2006.
[41] Richard O Duda. Pattern classification, 2nd ed[M]. John Wiley & Sons Inc: Wiley Interscience, 2000:1.
[42] A K J, R D, Jianchang M. Statistical pattern recognition: a review[J]. IEEE Trans Patt Anal Mach Intellig, 2000,22(1):4.
[43] Neuhaus M, Bunke H. Edit distance-based kernel functions for structural pattern classification[J]. Pattern Recognition,2006,39(10):1852.
A cold/heat property classification strategy based on
bio-effects of herbal medicines
JIANG Miao, LV Ai-ping
(Institute of Basic Research In Clinical Medicine, China Academy of Traditional Chinese Medicine, Beijing 100700, China)
[Abstract] The property theory of Chinese herbal medicine (CHM) is regarded as the core and basic of Chinese medical theory, however, the underlying mechanism of the properties in CHMs remains unclear, which impedes a barrier for the modernization of Chinese herbal medicine. The properties of CHM are often categorized into cold and heat according to the theory of Chinese medicine, which are essential to guide the clinical application of CHMs. There is an urgent demand to build a cold/heat property classification model to facilitate the property theory of Chinese herbal medicine, as well as to clarify the controversial properties of some herbs. Based on previous studies on the cold/heat properties of CHM, in this paper, we described a novel strategy on building a cold/heat property classification model based on herbal bio-effect. The interdisciplinary cooperation of systems biology, pharmacological network, and pattern recognition technique might lighten the study on cold/heat property theory, provide a scientific model for determination the cold/heat property of herbal medicines, and a new strategy for expanding the Chinese herbal medicine resources as well.