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漢方処方のエネルギー地形解析
奥 牧人 (富山大学)
2023/08/27
第40回 和漢医薬学会学術大会

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1. 漢方処方のエネルギー地形解析
   奥 牧人 (富山大学)
   2023/08/27
   第40回 和漢医薬学会学術大会
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2. 利益相反の開示
   本発表に関する利益相反はありません。
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3. Outline
   背景
   目的
   方法
   結果
   まとめと考察
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4. 背景
   近年、エネルギー地形解析 という新たなデータ解析法が提案され、
   fMRIデータや腸内細菌叢データなどに適用されている。
   T. Watanabe, et al., Nat. Comm. (2014).
   T. Ezaki, et al., Philos. Trans. A (2017).
   K. Suzuki, et al., Ecol. Monogr. (2021).
   増田、生体の科学 (2023).
   ⼆値の表形式データ
   エ
   ネ
   ル
   ギ
   状態
   列5
   列4
   列3
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5. 目的
   漢方処方のデータにエネルギー地形解析を適用し、その有用性を
   調べることを目的とした。
   甘草 芍薬 大黄 麻黄 杏仁 石膏 桂皮 …
   芍薬甘草湯 1 1 0 0 0 0 0 …
   大黄甘草湯 1 0 1 0 0 0 0 …
   麻杏甘石湯 1 0 0 1 1 1 0 …
   麻黄湯 1 0 0 1 1 0 1 …
   ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
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6. 方法
   一般用漢方製剤製造販売承認基準 のデータを使用
   漢方処方は294種類、生薬は181種類
   構成生薬の組み合わせが同じ処方は1つにまとめた。
   データ解析と結果の可視化にはPythonとCytoscapeを用いた。
   エネルギー地形解析
   擬似最尤法 (Ezaki, 2017) でイジングモデルを学習
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7. 方法
   生薬間ネットワーク の作成
   各生薬に対し、その生薬のみをモデルに入力した際の活性度
   が0.3より大きな生薬を関連生薬とした。
   漢方処方間ネットワーク の作成
   各処方に対し、以下の条件を満たすものを関連処方とした。
   1. 少なくとも1つの生薬が対象処方と重複するもの
   2. 対象処方よりエネルギーが低いもの
   3. その中で、対象処方と異なる生薬の数が最小のもの
   4. その中で、対象処方へ最も遷移しやすいもの
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8. 結果: 生薬間ネットワーク
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9. 結果: 漢方処方間ネットワーク
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10. まとめと考察
    漢方処方のデータにエネルギー地形解析を適用した。
    薬対
    やくつい
     (関連生薬の組) の同定
    漢方処方の系統樹の再構成
    エネルギー地形解析が和漢薬の分野でも有用 であることが
    示された。
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11. ご清聴どうもありがとうございました!
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