一种防己黄芪汤及其对肾缺血再灌注损伤保护中的应用的制作方法

本发明属于中药方剂，具体而言，涉及一种防己黄芪汤及其对肾缺血再灌注损伤保护中的应用。

背景技术：

1、肾缺血再灌注损伤一般分为急性损伤和慢性损伤，其中肾缺血再灌注急性损伤，一般是由于大出血、造影剂、外伤等原因引起的急性肾脏血流减少而出现的肾脏损伤，一般症状会有肌酐急速升高、尿少或无尿等症状。这时治疗应该给予对因治疗及保护肾脏，改善肾功能等治疗为主。若出现急性失血，可给予补充血容量，若肌酐急速升高并有无尿的情况，可以给予床边血液滤过，若做积极治疗病因得到控制，一般肾功能恢复较好；二、慢性肾缺血再灌注损伤，一般常见于高血压肾损害，若恶性高血压持续存在，会造成肾脏动脉硬化加重，肾脏血流减少而出现肾缺血再灌注损伤。治疗首先应以控制血压为主，血压要控制到正常。

2、当前，防己黄芪汤在治疗内脏缺血再灌注损伤方面已有较多应用，论文《防己黄芪汤对肺癌根治术肺缺血再灌注损伤保护作用的临床研究》(湖北中医药大学，冯勇)研究了中药“防己黄芪汤”肺缺血再灌注损伤预用药对肺组织的保护作用，对临床研究肺缺血再灌注损伤保护作用和预用药产生有意义的指导作用，为以后中医药临床研究探索新的思路和方法。

3、防己黄芪汤作为传统经典名方，始载于著名医学家张仲景所著的《金匮要略》一书。该中药复方由防己、黄芪、白术、炙甘草四味中药材组成，临床上常加入生姜、大枣配伍使用，具有益气祛风、健脾利水之功效。现临床上多用于治疗心源性水肿、高血压、慢性肾小球肾炎等疾病。当前，使用防己黄芪汤治疗肾缺血再灌注方面的研究不多。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种防己黄芪汤及其对肾缺血再灌注损伤保护中的应用，为肾缺血再灌注损伤提供一种新的保护药物。

2、本发明是这样实现的：

3、本发明的第一方面提供一种防己黄芪汤，其中，所述防己黄芪汤的原料组分为：防己50-70g、黄芪60-90g、白术35-55g、甘草20-40g、生姜35-55g、大枣25-45g，所述防己黄芪汤由所述各原料组分经过煎煮浓缩后获得。

4、在上述技术方案的基础上，本发明的一种防己黄芪汤还可以做如下改进：

5、其中，所述防己黄芪汤的制备方法包括如下步骤：

6、取药材防己、黄芪、白术、甘草、生姜、大枣，使用常温的除氯后的自来水浸泡20-60min；

7、将浸泡好的防己和黄芪取出，并采用砂锅进行煎煮10min，撇去药沫，加入白术、甘草、生姜和大枣再熬20-30min；

8、将得到的煎煮液过滤、浓缩后得到膏状物，即为所述防己黄芪汤。

9、其中，对原料组分使用除氯后的自来水浸泡的作用在于，将药材泡醒；自来水除氯可以采用放置6小时以上或者煮沸的方式进行除氯；

10、其中，所述防己黄芪汤的原料组分根据患者的中医体质进行调整，所述患者中医体质类型的判断方法为：

11、采集患者的中医体质模型参数，包括多种中医体质类型，其中每种中医体质类型包含多个中医体质评价指标，中医体质评价指标包括形体特征评价指标指标、常见表现评价指标指标、发病倾向评价指标指标、心里特征指标以及对外界环境适应能力评价指标指标；

12、利用采集的患者中医体质模型参数构建中医体质评估矩阵x＝[xij]m×n，其中：

13、

14、式中，m表示中医体质类型数量，n表示中医体质评价指标数量，xij(i＝1，...，m；j＝1，...，n)表示第i个中医体质类型中第j个中医体质指标的评分值；

15、利用中医体质评估矩阵x构建限制边界矩阵y＝[yij]m×n，其中：

16、

17、式中，m表示中医体质类型数量，n表示中医体质评价指标数量，yij(i＝1，...，m；j＝1，...，n)表示第i个中医体质类型中第j个限制边界后的中医体质指标的评分值；

18、对限制边界矩阵y进行标准化处理，得到归一矩阵z＝[zij]m×n，其中标准化处理的步骤为：对限制边界矩阵y中的每个元素进行归一化处理，包括：

19、

20、

21、式中，b代表正向指标、c代表负向指标；yij为限制边界矩阵y的元素，max(yij)表示yij对应的中医体质评价指标的最大值；

22、对归一矩阵z进行主客观组合加权处理，得到加权矩阵w＝[wij]m×n，其中wij＝zij×vj，vj表示综合权重；

23、利用加权矩阵w计算每种中医体质类型的有效指数，首先计算每种中医体质类型的偏向度ui，然后根据偏向度计算其有效指数，偏向度ui的计算方式为：

24、

25、

26、式中，sum(i＝1，2，...，m)表示加权矩阵w中的元素之和；sumaai(i＝1，2，...，m)表示加权矩阵w每个元素对应的中医体质评价指标下限之和；sumai(i＝1，2，...，m)表示加权矩阵w每个元素对应的中医体质评价指标上限之和；表示中医体质评价指标下限对应偏向度，表示中医体质评价指标上限对应偏向度；

27、偏向度计算完毕之后，利用偏向函数对理想和反理想中医体质的折衷进行计算；

28、

29、

30、式中，表示与负理想解相关的偏向函数，而表示与理想解相关的偏向函数；之后采用折衷函数计算最终的中医体质类型有效指数rsti，具体表达如下：

31、

32、对中医体质类型根据有效指数rsti进行排序，选择指数最大的中医体质类型作为患者中医体质。

33、采用上述改进方案的有益效果为：通过对患者的中医体质进行判断，并根据患者的中医体质对防己黄芪汤的原料组分进行调整，以便更好的实现中药的“一人一方”。

34、进一步的，所述“利用中医体质评估矩阵x构建限制边界矩阵y”的具体步骤包括：

35、第一步：根据已有的中医体质数据库中各中医体质评价指标数据，其中数据库的记录个数不小于100，获取每个中医体质评价指标的边界最低值和边界最高值，其中，边界最低值和边界最高值的获取方式为：将每个中医体质评价指标的各值从小到大进行排序，以前10％的中医体质评价指标值的平均值为中医体质评价指标边界最低值，以后10％中医体质评价指标值的平均值为中医体质评价指标边界最高值；

36、第二步：对中医体质评估矩阵x的每项元素，根据其对应的中医体质评价指标值进行边界最高值和边界最低值的限制边界，其中，若中医体质评价指标值大于对应的中医体质评价指标边界最高值，则以对应的中医体质评价指标边界最高值作为该中医体质评价指标值；若中医体质评价指标值小于对应的中医体质评价指标边界最低值，则以对应的中医体质评价指标边界最低值作为该中医体质评价指标值；

37、第三步：以限制边界后的元素替代中医体质评估矩阵x的对应元素，得到限制边界矩阵y。

38、进一步的，所述“对归一矩阵z进行主客观组合加权处理”的具体步骤包括：

39、采用熵权法确定每个中医体质评价指标的权重；

40、采用图模型指标赋权法确定每个中医体质评价指标的权重；

41、计算每个中医体质评价指标的综合权重，其中，综合权重的计算函数如下：

42、

43、式中，ωj1为通过熵权法得到的权重，ωj2为通过基于图模型指标赋权法方法得到的权重，ωj0为各指标的组合赋权结果；求解上述方程得到ωj0作为综合权重；

44、采用综合权重对对归一矩阵z进行加权处理，处理方式wij＝zij×vj，vj表示综合权重，得到加权矩阵w＝[wij]m×n。

45、采用上述改进方案的有益效果为：利用熵权法对每个中医体质评价指标的权重进行确定，是通过数据的内在关系来进行评判权重，而不是主观判断，可以有效的避免由于中医的主观经验造成的权重分配的随意性；但由于缺乏对中医方面的经验考虑，会造成权重分配与实际情况相脱离的现象发生；因此加入模型指标赋权法对中医体质进行综合权重评价；利用综合权重分析法，能够更好的实现权重的主客观综合考虑。

46、进一步的，所述“采用熵权法确定每个中医体质评价指标的权重”的具体步骤包括：

47、进一步的，所述“采用图模型指标赋权法确定每个中医体质评价指标的权重”的具体步骤包括：

48、第一步：计算反映单个中医对患者的中医体质评分信息的向量其中，当第m(m≤m)名中医没有评价第k个中医体质指标时，当第m名中医对第k(k≤n)个中医体质评价指标作h的评分时，向量中各元素为

49、

50、式中，为向量第1个元素；α为评分制；h为中医对第k个指标的评分；

51、第二步：计算包含单个中医对患者中医体质的评分信息的矩阵：

52、

53、式中，为第m名中医评分信息矩阵；为第m名中医的评分信息向量；

54、第三步：计算包含所有中医对患者的中医体质评价指标的评分信息矩阵，得到包含整体评分信息的矩阵：

55、

56、式中，aαn×αn为m名中医评分信息加总矩阵；

57、第四步：对包含整体评分信息的矩阵进行降维，得到反映各指标重要性的评价得分，其中aαn×αn降维后表示为：

58、

59、式中，f为矩阵a的投影后的一维向量；fi为向量f的第i个元素，对上式计算得到反映各指标重要性的评价得分g1，g2，...，gn；

60、第五步：确定患者的每个中医体质评价指标的权重，表示如下：

61、

62、式中，vk为患者的第k个中医体质评价指标的权重；k取值为1，2，3，……n。

63、进一步的，所述“防己黄芪汤的原料组分根据患者的中医体质进行调整”的具体调整方式为：

64、根据神经网络算法，建立考虑患者中医体质的防己黄芪汤原料组分调整模型；

65、建立训练数据集并训练，其中，训练数据集为大量中医根据多个历史患者的中医体质对防己黄芪汤原料组分调整方案的数据，训练的输入为多个历史患者的中医体质，训练的输出为防己黄芪汤原料组分调整方案；

66、利用训练后的防己黄芪汤原料组分调整模型，根据患者的中医体质，计算得到防己黄芪汤原料组分调整方案；

67、根据神经网络算法，建立考虑患者的年龄、症状以及健康状态的组分调整模型，利用训练后的组分调整模型对增减调整后的防己黄芪汤的原料组分进行进一步调整。

68、进一步的，所述“根据神经网络算法，建立并训练考虑患者的年龄、症状以及健康状态的组分调整模型，利用组分调整模型对增减调整后的防己黄芪汤的原料组分进行进一步调整”的具体步骤为：

69、第一步：构建训练样本，具体是：采集大量医生针对患者状态对防己黄芪汤的原料组分的增减的记录，以患者的年龄、症状以及健康状态作为训练输入，以防己黄芪汤的原料组分的增减情况作为输出，构建训练样本数据集；

70、第二步：设计网络架构和初始化，具体是：构建一个卷积神经网络，其中包含1个输入层，3个卷积层，3个relu非线性激活层层，3个池化层，1个全连接层以及1个输出层；

71、第三步：通过卷积神经网络训练得到组分调整模型对防己黄芪汤的原料组分进行进一步调整。

72、本发明的第二方面提供一种防己黄芪汤对肾缺血再灌注损伤保护中的应用，使用上述的防己黄芪汤。

73、与现有技术相比较，本发明提供的一种防己黄芪汤的有益效果是：在统一的原料组分基础上，根据患者个人的中医体质进行原料组分调节，采用主客观结合的赋权方式对患者的中医体质的各项评价指标进行赋权和计算，得到主客观结合的中医体质评价结果，并以此得到的中医体质结果进行原料组分的调节，另外，采用卷积神经网络模型，考虑中医体质、年龄、症状以及健康状态对原料组分进行调节，可以更好的适应防己黄芪汤的一人一方和依患者状态进行调方。

74、本发明提供的一种防己黄芪汤对肾缺血再灌注损伤保护中的应用的有益效果是：防己黄芪汤及其组分的制备方法简单，提取工艺成本低，且原料均提取于中药材，中药材作为天然药物资源，来源广泛、安全低毒，用于肾缺血再灌注损伤保护，其疗效显著，毒副作用小。