人工神经网络在中药领域中的应用

一品梅

张东方;沙明;杨松松
　　
　　20世纪70年代以来，随着计算机技术的不断发展，人工神经网络（
ANN）的理论与实践都得到了迅猛提高。ANN的概念来源于生物神经网络
（BNN）。限于目前的理论与技术，ANN保留了脑神经网络的基本结构，
反映脑神经系统的工作原理。在ANN中，记忆的信息存贮在连接权上，
外部刺激通过连接通道自动激活相应的神经元，以达到自动识别的目的。
因而，它是与现代计算机完全不同的系统。ANN模拟生物体中神经网络
的某些结构和功能，并反过来用于工程或其他的领域。1990年以来，ANN
技术在中药研究领域得到了大量地应用。因为ANN是通过自学习、自组
织，对电信号及图像的直接处理过程，没有任何人为干预，该技术的应
用专业性不强，非中药专业研究人员也可操作。因此，应用ANN可以更
客观、公正地评价中药。
　　ANN在中药研究中的工作程序信号获取。运用相关技术获取全面反
映中药内在质量的电信号或图像，综合评价中药。可以用色谱法（GC、
HPLC等）反映中药中化学组分状况；用光谱法反映中药中各种原子的化
学环境；用显微技术（显微镜、电镜等）及其他技术反映药材的形态特
征。
　　特征提取。常用的特征提取方法主要手段是傅里叶变换、小波变换、
特殊函数转换和专用的图像特征提取算法等。当然，压缩后的数据经过
某种规则的变换后可恢复原来的信号。
　　检测。目前应用最多的是误差逆传播网络（B-P网络）。其特点是
同一层内神经元不连接，在整个信号传递中不存在任何信号的反馈。输
入层不具有运算功能，仅用来进行信号的分配和传递。隐含层和输出层
的神经元具有运算功能，输出整个网络的最终运算结果。
　　在中药材分类识别中的应用
　　目前，中药材的人工神经网络评价在中药研究中有许多报道，也是
该技术在中药研究中较有前景的领域。
　　1993年，蔡煜东等用B-P网络模型评价中药威灵仙的质量，采用气
相色谱分析方法，对色谱峰与样品抗炎作用的复杂对应关系进行预测，
预测率为100%，建立了中药威灵仙的质量评价系统。他还用B-P网络对
中药厚朴的气相色谱分析得到的各组分相对含量进行分析，将12个样品
分为3等，即优质厚朴、劣质厚朴及厚朴代用品，与植物学鉴定结果完
全一致。
　　张亮等用红外光谱技术，采用B-P网络对中药雷公藤和昆明山海棠
浸出物进行分类识别，识别率为90%。
　　乔延江等对不同来源的62个蟾蜍样品的高效液相图谱进行识别，结
果准确、可靠。
　　苏薇薇等以苦丁茶中20种宏量、微量元素为分类特征，对78个苦丁
茶样品进行分类，所得结果和生药鉴定结果一致。
　　笔者也对中药地榆及羌活的高效液相指纹图谱用小波变换B-P网络
进行识别尝试，识别率大于95%。
　　以上多是以光谱或色谱技术反映化学信息，中药化学成分的复杂及
多样性就更要求增加训练样本。另外，对于神经网络的建立，在进行训
练时应注意中药鉴定的准确性，否则将构建错误的网络系统。
　　在中药制剂分析中的应用中药的有效性是不言而喻的。但由于中药
化学成分的复杂性及有效成分的不确定性，对其进行质量控制也是中药
行业所面临的重要问题之一。对于中药制剂是否按全处方投料，用现代
分析方法检测极其复杂，甚至难于回答。在国际上得到认可的指纹图谱
技术最近在国内得到初步推广。但其数据处理非常烦琐、复杂。ANN为
此提供了方便。
　　张亮等运用二值自适应共振理论网络结合红光光谱技术对中药戊己
丸的3个缺省药材的混合物进行识别，其识别率分别为85%、80%、90%，
平均正确率为85%。可见ANN对中药制剂进行分析具有可行性。同时，科
研工作者对一些化学药品的组分含量测定也有探讨，结果均良好，甚至
好于其他方法。提示ANN也可以测定中药指标性成分的含量，说明它可
以作为一种有前途的化学计量方法。
　　在中药药动学、药效学中的应用药物筛选是中药新药研制的前提。
ANN可以用作药物分子的药效预测，根据该化学成分的理化参数（折射
率、疏水性参数、取代位的电性参数等），既可以预测有无某药效，又
可预测药效的大小。另外，ANN可以对中药的药动学-药效学的相关性进
行分析，能非常灵活地通过自组织、自学习等功能找到药动学参数与药
效学参数之间的关系，可以把药物作用时间、剂量、浓度和代谢活性物
质的浓度作为输入变量，预测药效。同时，也可以根据药效学参数预测
药动学参数。这种预测精度很高，预测值与目标值的相关系数一般在0.
99。当然，它不能代替生理相关性，所以还不能取代动物实验为基础的
分析方法。
　　在中药化学结构预测中的应用国外已应用ANN对化学成分的图谱（
质谱、紫外光谱、红外光谱、近红外光谱、核磁共振光谱、光学折射图
谱等）进行结构分析。库瑞等设计了神经网络系统用于识别判定图谱的
功能团，表明该系统对某些功能团的判断正确率达94%～99.5%。除上述
外，ANN还可以用于中药对照品的HPLC色谱峰纯度检查以及组方优化等。
　　ANN方法在科学上应用越来越广泛，尽管它仍处于发展阶段，尤其
是在中药研究方面应用还较少。但相信在不久的将来，关于ANN的方法、
参数、训练样本、学习过程以及预测结果都会有更加详尽的讨论。ANN
在中药研究领域将会有更加广泛的应用。

好

thomasslim88

好我头一回听支持