益气祛风通络治疗糖尿病肾脏疾病的传承与机制研究
【学位单位】:北京中医药大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2019
【中图分类】:R285.5
【部分图文】:
支持向量机(support vector machine,SVM)最早由Cortes和Vapnik于1995年提出[36],是一种分类算法。通过构建一个距离两类样本点最远的超平面,来实现对多维空间数据点的分割[37],见图1。这种算法的优势是可以解决小样本、非线性分类及高维模式识别,属于有监督的学习方法,以其为基础的衍生算法被广泛应用于中医药研究的各领域中[38-40]。①中医证候诊断方面,许明东等[41,42]采用SVM算法分析症状、舌象、脉象等四诊资料与高血压病证型之间的关系,建立高血压病中医证候诊断模型,总体准确率达90.0%;并将血脂、血尿酸、空腹血糖等指标同症状、舌脉同时录入,以证型作为输出,发现总体准确率为90.8%,说明血脂、血尿酸、空腹血糖等生物学指标与高血压中医证候具有相关性。②中药—病证关系方面,金滋力等[43]使用SVM分析药物配伍,发现方剂—疾病与方剂—证候两个数据集在线性SVM模型下的功效预测准确率均可达90%左右,为中药—病证预测模型的建立奠定基础,为组合用药提供理论指导。姚仲敏等[44]使用SVM理论结合回归分析对医疗数据进行挖掘,建立核心处方和病情之间的关联,为中医传承系统研究提供设计思路。③名医经验传承方面,孙鹏、贾冬梅[45,46]使用SVM对聂莉芳教授治疗慢性肾功能衰竭、慢性肾小球肾炎医案中的证候与症状等数据进行挖掘,发现聂莉芳教授治疗慢性肾功能衰竭、慢性肾小球肾炎的辨证规律。王阶等[47]使用SVM对陈可冀、任继学、李培生、颜德馨、赵冠英、沈宝藩、张学文治疗冠心病医案115例进行了证候要素诊断的相关数据挖掘,揭示名医治疗冠心病的辨证规律。肖永华[48]将SVM方法用于吕仁和教授治疗糖尿病典型医案处方的学习,为SVM方法在中医临床医案分类中的实际应用提供具体应用模式,并为今后的相关研究中提供了注意的重点和方向。
有研究证实缺失足细胞mTORC1基因的小鼠,可诱导蛋白尿和肾小球硬化,同时缺失足细胞mTORC1和mTORC2加重其肾小球病变,揭示两种mTOR复合物对于足细胞稳态很重要;相反增加mTOR活性,伴随人类DKD早期表现为肾小球肥大及高滤过[31]。AMPK主要通过两种机制激活自噬:一是抑制mTORCl活性,二是直接控制自噬体结构的始动子ULKl磷酸化[32]。有证据表明,在1型和2型糖尿病动物模型的肾小球和肾小管中,AMPK磷酸化及其活性受到抑制[33,34]。
在依托文献调研、定性访谈、信息平台、定量分析(支持向量机)基础上,系统总结吕仁和、赵进喜教授诊疗DKD学术思想和经验传承特点,从中发现DKD的基本病机认识与核心药物组成。3 结果
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本文编号:2876374
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