基于拉曼光谱的中药归肝经辨识方法研究

作者：刘淑明; 梁浩; 赵紫薇; 王慧; 王耘^*

来源：世界科学技术-中医药现代化, 2023, 25(09): 3146-3152.

• 中药
• 拉曼光谱
• 药性
• 归经
• 人工神经网络
• 辨识模型
• 量化表征

目的 基于归肝经（含其他经）与非肝经（不含肝经的其他经）中药拉曼谱图的比对分析，获取肝经量化表征精准数据，建立肝经辨识模型并展开分析。方法 以120味非肝经（不含肝经的其他经）中药为空白对照，120味肝经（含其他经）中药为试验药，经处理后分别进行拉曼光谱检测，得到240味中药的拉曼谱图，并以1 cm-1为单位进行量化处理。然后结合随机森林（Random Forest,RF）、人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）等算法建立肝经量化表征辨识模型。结果 与非肝经（不含肝经的其他经）中药相比，含肝经中药的拉曼强度普遍较低，尤其在200-1100 cm-1范围内；以拉曼量化数据结合ANN呈现出最佳辨识效果，准确度和精确度>0.871，绘制受试者工作特征曲线（Receiver operating characteristic curve,ROC），并获取相对应曲线下面积（Area under ROC curve,AUC）,AUC>0.921。结论 中药拉曼谱图与肝经具有显著相关性，可作为肝经整体量化表征，结合ANN高效、准确地开展辨识分析，有利于解决药性缺乏精准数据的瓶颈问题，丰富归经科学内涵。

• 单位
  北京中医药大学