基于知识图谱与机器学习的FGIDs可解释性证候演化模型研究

The complexity and abstraction of syndrome theory has become an obstacle to the modernization of TCM research and practice. For the individual syndrome differentiation and systematic evaluation of disease, it is essential to establish the bridge of interpretation between the biological mechanism of disease and theoretical definition of TCM syndromes for the promotion of TCM research and practice in a modernization paradigm. This study proposes an approach for multi-source heterogeneous data integration and modeling with application of knowledge graph and machine learning methods on basis of the syndrome differentiation theoretical logic. With multi-scale evidences such as etiological and pathogenesis characteristics, syndrome distribution characteristics, pathological mechanism and pharmacological network of functional gastrointestinal disorders integrated in the knowledge graph, the interpretation framework for syndrome model would be established and further used for strengthening the interpretability of dynamic evolution model of syndromes that estimated with interpretable machine learning methods. Through the integration and application of multidisciplinary approaches, this study provides a new methodological example for the modern application of TCM theories.

中医证候理论的高维复杂性及逻辑抽象化特征是中医规范化实践的重要阻碍。如何结合疾病的系统化认知，建立中医证候理论与生物学基础机制的深层桥接，实现辨证逻辑的系统化阐释是推进中医理论现代化发展的关键问题。因此，本研究扎根于辨证论治的核心特色，利用知识图谱与机器学习在多源异构数据整合与复杂逻辑提取建模方面的优势。通过FGIDs病因病机特点、证候分布特征、生物学基础机制及优势方药作用网络等宏微观证据整合，形成FGIDs证候辨识的系统化解释框架。同时，以核心病机演化路径和分子功能网络为线索，引入可解释性机器学习进行证候辨识逻辑和动态演化特征的解析，建立FGIDs证候演化模型及其宏微观解释体系。通过多学科、跨领域技术的融合应用，探索中医证候宏微观解释体系的构建方法，为中医理论的现代化阐释与应用转化提供新的方法学范例。

本研究扎根于辨证论治的核心特色，利用知识图谱与机器学习在多源异构数据整合与复杂逻辑提取建模方面的优势。通过FGIDs病因病机特点、证候分布特征、生物学基础机制及优势方药作用网络等宏微观证据整合，形成FGIDs证候辨识的系统化解释框架。同时，以核心病机演化路径和分子功能网络为线索，引入机器学习等算法进行证候辨识逻辑和动态演化特征的解析，建立FGIDs证候演化模型及其宏微观解释体系。. 本研究中，以肠易激综合征及功能性消化不良两个常见的FGIDs临床亚型为例，构建了FGIDs中医证候研究资源库。通过运用多维条目反应理论及结构方程模型，构建了构建了肠易激综合征证候演化模型及功能性消化不良病机演化模型。初步应用定量化的分析方法，推演了FGIDs疾病发展过程中的潜在规律。遵循方证相应的基本理念，提取肠易激综合征的证候分布特征及处方用药规律，建立了宏观辨证框架下的方证相应理论模型。在此基础上，通过术语匹配与规范化处理，形成肠易激综合征方证相应的基本框架。并且，以逍遥散等肠易激综合征临床治疗的经典方药为核心，通过网络药理学与生物信息学研究资源的整合，构建药物成分网络及其潜在作用靶点网络，形成覆盖“疾病-证候-临床表征-药物-成分-靶点”等多层次证据的微观证据资源库。经文献回顾，共整理了IBS相关方剂共6个。结合文献质量评价与活性成分筛选以及靶点预测，共获取28味药物的潜在靶点共计798个，并对各靶点进行逐一注释。通过本体知识库及知识图谱的构建，形成了涵盖“病-证-方-药-药效成分-生物学作用网络”的方证相应宏微观证据图谱。基于图神经网络算法，实现了跨系统证据关联预测与聚类分析，可应用于方证相应的关键生物学机制探索。研究者基于python+Django+Neo4j的系统架构，构建了方证相应知识图谱智能应用平台，为中医证候多系统证据的整合与应用提供了原型工具，目前该平台已申请国家软件著作权1项。. 本项目围绕中医证候的科学内涵阐释这一关键科学问题，以“病-证-方-药”为核心线索，建立了常见功能性胃肠病的方证相应知识图谱及相应的应用工具，初步实现了中医证候科学内涵研究的方法学探索。然而，由于研究资源的限制，当前图谱内容的代表性及全面性仍存在明显不足。如何在恰当的证据尺度下，实现中医理论与现代生物学研究证据的整合与应用，需要进行更深入的研究探索。