益氣祛風(fēng)通絡(luò)治療糖尿病腎臟疾病的傳承與機制研究
【學(xué)位單位】:北京中醫(yī)藥大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:R285.5
【部分圖文】:
支持向量機(support vector machine,SVM)最早由Cortes和Vapnik于1995年提出[36],是一種分類算法。通過構(gòu)建一個距離兩類樣本點最遠的超平面,來實現(xiàn)對多維空間數(shù)據(jù)點的分割[37],見圖1。這種算法的優(yōu)勢是可以解決小樣本、非線性分類及高維模式識別,屬于有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法,以其為基礎(chǔ)的衍生算法被廣泛應(yīng)用于中醫(yī)藥研究的各領(lǐng)域中[38-40]。①中醫(yī)證候診斷方面,許明東等[41,42]采用SVM算法分析癥狀、舌象、脈象等四診資料與高血壓病證型之間的關(guān)系,建立高血壓病中醫(yī)證候診斷模型,總體準(zhǔn)確率達90.0%;并將血脂、血尿酸、空腹血糖等指標(biāo)同癥狀、舌脈同時錄入,以證型作為輸出,發(fā)現(xiàn)總體準(zhǔn)確率為90.8%,說明血脂、血尿酸、空腹血糖等生物學(xué)指標(biāo)與高血壓中醫(yī)證候具有相關(guān)性。②中藥—病證關(guān)系方面,金滋力等[43]使用SVM分析藥物配伍,發(fā)現(xiàn)方劑—疾病與方劑—證候兩個數(shù)據(jù)集在線性SVM模型下的功效預(yù)測準(zhǔn)確率均可達90%左右,為中藥—病證預(yù)測模型的建立奠定基礎(chǔ),為組合用藥提供理論指導(dǎo)。姚仲敏等[44]使用SVM理論結(jié)合回歸分析對醫(yī)療數(shù)據(jù)進行挖掘,建立核心處方和病情之間的關(guān)聯(lián),為中醫(yī)傳承系統(tǒng)研究提供設(shè)計思路。③名醫(yī)經(jīng)驗傳承方面,孫鵬、賈冬梅[45,46]使用SVM對聶莉芳教授治療慢性腎功能衰竭、慢性腎小球腎炎醫(yī)案中的證候與癥狀等數(shù)據(jù)進行挖掘,發(fā)現(xiàn)聶莉芳教授治療慢性腎功能衰竭、慢性腎小球腎炎的辨證規(guī)律。王階等[47]使用SVM對陳可冀、任繼學(xué)、李培生、顏德馨、趙冠英、沈?qū)毞、張學(xué)文治療冠心病醫(yī)案115例進行了證候要素診斷的相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘,揭示名醫(yī)治療冠心病的辨證規(guī)律。肖永華[48]將SVM方法用于呂仁和教授治療糖尿病典型醫(yī)案處方的學(xué)習(xí),為SVM方法在中醫(yī)臨床醫(yī)案分類中的實際應(yīng)用提供具體應(yīng)用模式,并為今后的相關(guān)研究中提供了注意的重點和方向。
有研究證實缺失足細(xì)胞mTORC1基因的小鼠,可誘導(dǎo)蛋白尿和腎小球硬化,同時缺失足細(xì)胞mTORC1和mTORC2加重其腎小球病變,揭示兩種mTOR復(fù)合物對于足細(xì)胞穩(wěn)態(tài)很重要;相反增加mTOR活性,伴隨人類DKD早期表現(xiàn)為腎小球肥大及高濾過[31]。AMPK主要通過兩種機制激活自噬:一是抑制mTORCl活性,二是直接控制自噬體結(jié)構(gòu)的始動子ULKl磷酸化[32]。有證據(jù)表明,在1型和2型糖尿病動物模型的腎小球和腎小管中,AMPK磷酸化及其活性受到抑制[33,34]。
在依托文獻調(diào)研、定性訪談、信息平臺、定量分析(支持向量機)基礎(chǔ)上,系統(tǒng)總結(jié)呂仁和、趙進喜教授診療DKD學(xué)術(shù)思想和經(jīng)驗傳承特點,從中發(fā)現(xiàn)DKD的基本病機認(rèn)識與核心藥物組成。3 結(jié)果
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本文編號:2876374
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