DED技术用于中药复方的全方药物筛选及优化的方案设计*
作者：王洪飞 高学敏 张学中 胡素敏
单位：王洪飞 高学敏 胡素敏(北京中医药大学 北京100029)；(张学中军事医学科学院 北京100039)
关键词：中药复方；药物优化筛选；直接实验设计(DED)；药理；统计分析
北京中医药大学学报990312 摘 要：以中医药传统理论为出发点，以确有临床疗效的中药复方为研究对象，应用最优化试验设计的新成果——直接实验设计(Direct Experimental Design，DED)技术，结合中药学、药理学等理论与技术，解决中药复方的全方药物筛选及优化问题。其方案是将中药复方中药物的用量变化作为衡量其作用变化的核心，以直接实验设计为理论基础的计算机软件，在全方药物筛选的范围内优选出具有代表性的实验点做相关药理实验，通过对实验结果的统计分析与综合评价，揭示复方中药物、各药用量的组合变化与效应变化的相关性规律，从而筛选出当复方效应最优时的特殊组合——“最优化”复方，实现以较少的实验组次对有效中药复方的全方药物筛选及优化。该技术涉及中医药学、数理统计学、计算机技术、现代药剂学、药理学等相关学科的内容。
, http://www.100md.com
The Project of Applying DED to the Medicines Screening and Grading-up in TCM Compound Prescriptions
Wang Hongfei, Gao Xuemin, Zhang Xuezhong，et al.
(Beijing University of Traditional Chinese Medicine, Beijing 100029)
ABSTRACT: To solve the problem in medicines screening and grading-up in TCM compound prescriptions, take effect-ensured prescriptions as the research objective, use the new optimum experiment design-direct experimental design (DED) combined with the theory of Chinese medicine and pharmacology. This project is mainly on the dosage change of medicines, using computer software with theoretical basis of DED, to choose representative pharmacological testing points in area of medicines screening. By the statistical analysis and comprehensive evaluation on the experimental results, it can indicate the correlated regulation on the changes of combination and effects in TCM compound prescription. So the project could screen out the special combination in prescriptions which is the most effective, reach the goal of screening and grading-up medicines with less experimental groups. This project is concerned with such disciplines as TCM, mathematical statistics, computer technology, modern pharmaceutics, and pharmacology.
, 百拇医药
KEY WORDS: TCM compound prescription; Medicines screening and grading-up; Direct experimental design (DED); Pharmacology; Statistical analysis
中药复方的全方药物筛选与优化研究，可以将中医药传统理论与科学实验依据结合起来，以判定中药复方组方的合理性；描述复方变化与效应指标间的复杂关系，明确方中各药的作用规律；增强复方与所治病证的针对性，指导临床处方与合理用药；筛选并优化中药复方，为药剂学、药理学、质量标准、新药开发论证等系列研究奠定基础。此外，比较分析原复方与筛选后的“最优化”复方的异同，对深化和丰富中医药学的传统经验和理论也具有重要的意义。
笔者通过对上述问题的分析和探讨，提出了关于有效中药复方的研究思路和设计方案。现将有关研究背景、研究思路和设计方案简介如下。
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1 中药复方药物筛选及优化研究现状
目前用于基础及应用研究的中药复方，主要是临床有效的经验方、民间验方或祖传秘方，它们多是医者在中医药理论和相关医药学知识指导下，以所治病、证为核心，辨证立法，以法统方，遣药组方，经临床实践的反复检验并不断修正而确定下来的，其疗效可通过临床观察或实验研究的有关效应指标体现出来。
有关中药复方药物筛选、优化的总体研究情况及存在的主要问题是：多以不完全因子设计和单因素设计考察复方的变化，忽视了药物之间的交互作用[1，2]；多以中医药传统理论及临床经验指导确定拆方方案，尚未脱离经验认识的水平[3，4]；全方药物筛选工作尤其薄弱，且仅限于小复方；虽有运用或试用正交设计、均匀设计进行的相关研究，但存在实验次数较多、分析方法过于简单，使筛选结果不理想的弊端[5，6]；很少考察各药用量变化对于药效的影响，忽视了这一对药效有重要影响的因素[7～9]；忽视了中药复方的组成和应用既有严格的原则性，又有极大的灵活性，可以适当化裁加减运用的事实[10]；缺乏处理复杂实验数据的便捷统计方法，实验和分析带有很大的盲目性和局限性，等。
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2 对实验设计与直接实验设计的评价
实验设计(Experimental Design)作为统计数学的一个重要分支，自本世纪20年代问世至今，已从早期的单因素和多因素轮换法、传统的正交设计法，发展到近年的以均匀设计和直接设计为代表的实验设计方法阶段[11]。
实验设计方法中，我国较普及的方法主要有优选法、正交实验设计，近年来均匀实验设计也开始应用[12，13]。优选法因不能考察因素间的交互作用，而实际上实验研究多为多因素问题，因而其应用受到很大的限制；正交设计要求实验次数至少要安排至水平数的平方次，且受到正交表的限制，对于因素及水平较多的实验来说，有次数偏多的不足；均匀设计也依赖于均匀设计表，虽然所需实验次数较少，但越来越多的资料证实，其优良性并不理想，使筛选方案的可靠性欠佳[14～16]。
直接实验设计技术(Direct Experimental Design，简称DED)，是由张学中教授历时10载，在正交设计和均匀设计的基础上提出的[17]。直接实验设计的原理、数学模型及以5种优良性准则作为评价实验点均匀性标准的立论依据已得到证明，本方法筛选的实验方案比均匀设计的优良性好，比正交设计的实验次数少。依据本方法的思想和原理编制的用于实验方案设计的计算机软件，能较好地实现设计构想，并能准确、快捷地运算出实验设计方案，突破了多因素实验设计一般要援引正交表或均匀设计表的传统，吸收了序贯设计原理，综合考虑了5种优良性准则，直接面向实际问题的因素和水平，选择和评价实验方案；利用国际公认的计算机统计软件包SAS系统编制有关的实验结果分析程序，使分析结果更加科学并符合实际需要。
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运用DED技术进行实验设计与分析，可显著提高实验效益，具有较高的应用价值。目前，DED已得到科研、管理及相关领域学者的广泛关注，在1996年11月的成果鉴定会上经专家鉴定，认为“在国际国内处于先进水平”。
3 关于中药复方的全方药物筛选及“最优化”设计问题
中药复方的全方药物筛选及优化的目标，是在所考察复方的药味及用量范围内，寻找使效应指标达到最优时的药物组成及其各药用量。
考察中药复方的变化与效应指标之间的关系，必须首先确定中药复方变化的核心，并以其作为自变量；然后以效应指标作为因变量，通过变量间的关系考察，分析中药复方变化与效应指标间的相互关系。
笔者认为，除去药物品种、炮制、制剂等不可控因素的影响对于特定的中药复方，组成的药物和各药物的用量为其基本结构，药物取舍与药量变化都会引起其作用的变化，但以复方中各药物的用量变化为其作用变化的核心。首先，中医药传统理论认为，药量标识药力，复方的药物组成相同，但各药的用量不同，则药力有大小之别；配伍有君臣佐使之变，功用和主治各有所异。其二，现代药物研究证实，复方中的各药用量不同，则其制剂中的化学成分的溶出和构成不同，从而可因产生减毒、增效、增溶、形成难溶性物质等作用而使机体的效应变化不同。其三，复方中药味的减少，本质为该药物的用量取零的特殊情况。
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中药的用量有许可的用量范围，复方中各药的用量主要取决于医者对于病情的认识和用药的经验。以中药经典名方补中益气汤为例，方中药用黄芪、甘草、人参、当归、橘皮、升麻、柴胡、白术，《中华人民共和国药典》(简称《药典》)(1995年版)规定的各药临床用药量如表1所示：
表1 补中益气汤中药物《药典》规定用药量范围 (g) 药物
黄芪
甘草
人参
当归
橘皮
升麻
柴胡
白术
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用量
9～30
1.5～9
3～9
4.5～9
3～9
3～9
3～9
6～12
若以表1用量为基础，并根据中医药传统理论及临床用药的实际，确定要考察各药的用量范围及用量的间隔，编制成表(如表2所示)，则表中各药的每一任意取值则会形成一个药味与药量的组合，也可以看作一个演变的复方。本复方的药物筛选及优化的全面实验方法，是将方中的药物作为考察的因素(Factor)，用量变化作为考察水平(Level)，将表中每一因素与水平的不同取值所形成的组合，即演变的复方做一次药效实验(可以看出，补中益气汤原方只是表2中诸多药物用量的组合情况之一)，并通过实验结果的比较，找到“最优”的组合——“最优化”复方。 表2 补中益气汤药物临床实际用药量范围 (g) 药物
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黄芪
甘草
人参
当归
橘皮
升麻
柴胡
白术
0
0
0
0
0
0
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0
0
6
3
3
3*
3
3
3
3
剂
12
6
6*
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6
6*
6*
6*
6
量
15
9*
9
9
9
9
9
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9*
变
18*
12
12
12
12
12
12
12
化
24
15
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15
15
15
15
15
30
18
36
注：本方为《脾胃论》方，“*”为上海科技出版社第6版《方剂学》中该复方的药量。 中药复方全方药物筛选及优化研究的目的，是希望在以药味作为因素，各药用量作为水平的多因素、多水平的诸多组合中，通过较少次数的药效实验，经数据分析，寻找出在所考察的复方中各药的用量范围内、效应指标最佳时各药物用量(包括0剂量)的特殊组合。
中药复方的全方药物筛选及优化，应用的实验设计方法不同，所需的实验组次差别明显。以表2为例，用直接实验设计安排实验方案，约需12次左右；用正交实验设计，即使有合适的正交表，其实验次数也至少需要64次；若进行全面实验设计，所要求的实验次数可达217万多次。因而如能充分利用DED技术的理论清晰、计算方便、结论可靠等优势，制定出可行的解决中药复方全方的药物筛选及优化具体方案，将具有重要价值。
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4 DED技术用于中药复方全方药物筛选及优化的设计方案简介
设计方案如图1所示，具体如下：
图1 中药复方的全方药筛选及优化方案示意
(1)确定用于筛选及优化的有效中药复方。
(2)以中医药理论及相关专业知识为指导，结合药物的性质及用药实际，参考《药典》及有关药物使用规定，确定方中各药用量的考察范围。
(3)以药物作为因素、用量作为水平，在考察的用量范围内，结合专业知识确定考察各药的用量间隔作为“步长(Step)”，并依此划分各药的用量水平，编制因素—水平表(如表2所示)。
(4)运用以DED技术为指导思想的实验方案筛选计算机软件，按其有关的技术要求，进行具体实验方案的筛选，确定实验组次，给出考察各特征点所对应的药物与用量的不同组合。
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(5)依据所考察复方的药物构成，参照原剂型及给药途径，结合现代药剂学理论和技术，确定药剂学工艺，并以各个给出的药物、用量组合为单位，进行各组实验药物的制备。
(6)根据中医药理论及复方的功效和主治病证，结合有关的临床及实验研究的理论，确定评价药效水平的效应指标，制定具体药效学实验技术路线，并通过各组实验，考察和测定反映药效水平的有关效应指标。
(7)以药物与用量的不同组合作为“解释变量”(Explanation variable)，以反映药效水平的不同效应指标作为“响应变量”(Response variable)，结合中医药有关专业知识，利用直接设计专用统计分析软件进行多元回归分析，求解回归方程。
(8)依据回归分析，并结合中医药理论和临床用药实际，计算不同效应指标最优时所对应的药物及其用量组合，从而推导出理论上针对不同效应指标的“最优方”及对应的“最优”药效值。
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(9)结合医药学专业知识，综合评价药效水平，针对不同效应指标所对应的多个“最优方”进行整合，形成整合“最优方”。同时计算“原复方”的理论药效值。
(10)将理论上的整合“最优方”与“原中药复方”重复前述制药及实验过程，取得各效应指标实际值，并与理论上的效应值进行比较和相关分析，最终确定“最优化”复方，并分析优化的程度，实现复方的全方药物筛选及优化。
遵循这一思路与方案，我们对一个由7味药组成，在0～《药典》规定用量范围内7个药量水平的具体中药复方进行了全方药物筛选及优化研究，通过对10组药效实验所得指标的计算机统计分析及整合，确定了药效“最优”时的新的配方组合——优化方，它由四味药组成，方中各药用量均与原方不同，而药效水平有较大提高，基本实现了预期的目标，也在一定程度上证明了此思路和方案的可行性。
对于其他问题，诸如中药复方有效性的判断标准、适用本方案的复方类型界定、如何更好地控制实验中的系统误差和随机误差、如何更好地处理中医药传统经验和理论与实验数据的关系等，我们正在进行深一步的研究。
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* 教育部博士学科点专项科研基金资助课题(No.96002609)
作者简介：王洪飞，男，36岁，在读医学博士生
参考文献
1 郑钦岳，管孝鞠，李书桐.四物汤及其各组分对小鼠血清溶血素水平的影响.第二军医大学学报，1995，16(4)：326～328
2 张艳萍，杨芙蓉，李鸣真，等.热毒清的拆方研究：对小鼠腹腔巨噬细胞吞噬功能的影响.同济医科大学学报，1995，24(6)：456～458
3 韩明权，刘嘉湘，高 虹，等.24味中药对人肺腺癌细胞核酸和蛋白质及细胞周期的影响观察.中国中西医结合杂志，1995，5(3)：147～149
4 陈 真.六味地黄煎剂“一补”“一泻”拆方组对肝脏的保护作用.中国药科大学学报，1991，(1)：39～40
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5 张先洲，潘细贵，李荣凌，等.均匀设计在中药研究中的应用.中成药，1994，16(1)：51
6 张玉芬.采用正交设计法对加味生化汤组方的分析.中成药研究，1986，(7)：25～27
7 沈小珩，方肇勤，吴敦序，等.二仙汤及其拆方对老年大鼠部分抗氧化酶活性及其基因表达水平的影响.中国中西医结合杂志，1995，15(11)：672～674
8 宋菊敏，施建玲，毛 良，等.延寿方对小鼠SOD、LPO、脂代谢的影响及其与同类药物比较的实验观察.上海中医药杂志，1995，(8)：44～46
9 王秋娟.六味地黄煎剂研究：全方及拆方对小鼠耐缺氧与降血脂的作用.中国药科大学学报，1990，(4)：241～243
10 黄雅熔.论中药用量的灵活性.南京中医学院学报，1986，(1)：51～52
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11 曾昭钧.均匀设计及其应用.沈阳：辽宁人民出版社，1994.1～9
12 方开泰.均匀设计.应用数学学报，1980，3(4)：363～372
13 王 鹏.均匀设计及其在药学中的应用.沈阳药学院学报，1989，(4)：297～360
14 丁 元.均匀设计优良性初探.应用概率统计，1986，(2)：153～160
15 Josep Ginedra. Book Review: Number-theoretic Methods in Statistics. Journal of the American Statistical Association, 1995, 90:1134
16 B.D.Ritley. Review: Number-theoretic Methods in Statistics, Journal of the Royal Statistical Society. Series A, 1995, 57:189～190
17 张学中.计算机直接试验设计.数理统计与管理，1995，14(4)：43～46
(收稿日期：1998-10-10), 百拇医药
单位：王洪飞 高学敏 胡素敏(北京中医药大学 北京100029)；(张学中军事医学科学院 北京100039)
关键词：中药复方；药物优化筛选；直接实验设计(DED)；药理；统计分析
北京中医药大学学报990312 摘 要：以中医药传统理论为出发点，以确有临床疗效的中药复方为研究对象，应用最优化试验设计的新成果——直接实验设计(Direct Experimental Design，DED)技术，结合中药学、药理学等理论与技术，解决中药复方的全方药物筛选及优化问题。其方案是将中药复方中药物的用量变化作为衡量其作用变化的核心，以直接实验设计为理论基础的计算机软件，在全方药物筛选的范围内优选出具有代表性的实验点做相关药理实验，通过对实验结果的统计分析与综合评价，揭示复方中药物、各药用量的组合变化与效应变化的相关性规律，从而筛选出当复方效应最优时的特殊组合——“最优化”复方，实现以较少的实验组次对有效中药复方的全方药物筛选及优化。该技术涉及中医药学、数理统计学、计算机技术、现代药剂学、药理学等相关学科的内容。
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The Project of Applying DED to the Medicines Screening and Grading-up in TCM Compound Prescriptions
Wang Hongfei, Gao Xuemin, Zhang Xuezhong，et al.
(Beijing University of Traditional Chinese Medicine, Beijing 100029)
ABSTRACT: To solve the problem in medicines screening and grading-up in TCM compound prescriptions, take effect-ensured prescriptions as the research objective, use the new optimum experiment design-direct experimental design (DED) combined with the theory of Chinese medicine and pharmacology. This project is mainly on the dosage change of medicines, using computer software with theoretical basis of DED, to choose representative pharmacological testing points in area of medicines screening. By the statistical analysis and comprehensive evaluation on the experimental results, it can indicate the correlated regulation on the changes of combination and effects in TCM compound prescription. So the project could screen out the special combination in prescriptions which is the most effective, reach the goal of screening and grading-up medicines with less experimental groups. This project is concerned with such disciplines as TCM, mathematical statistics, computer technology, modern pharmaceutics, and pharmacology.
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KEY WORDS: TCM compound prescription; Medicines screening and grading-up; Direct experimental design (DED); Pharmacology; Statistical analysis
中药复方的全方药物筛选与优化研究，可以将中医药传统理论与科学实验依据结合起来，以判定中药复方组方的合理性；描述复方变化与效应指标间的复杂关系，明确方中各药的作用规律；增强复方与所治病证的针对性，指导临床处方与合理用药；筛选并优化中药复方，为药剂学、药理学、质量标准、新药开发论证等系列研究奠定基础。此外，比较分析原复方与筛选后的“最优化”复方的异同，对深化和丰富中医药学的传统经验和理论也具有重要的意义。
笔者通过对上述问题的分析和探讨，提出了关于有效中药复方的研究思路和设计方案。现将有关研究背景、研究思路和设计方案简介如下。
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1 中药复方药物筛选及优化研究现状
目前用于基础及应用研究的中药复方，主要是临床有效的经验方、民间验方或祖传秘方，它们多是医者在中医药理论和相关医药学知识指导下，以所治病、证为核心，辨证立法，以法统方，遣药组方，经临床实践的反复检验并不断修正而确定下来的，其疗效可通过临床观察或实验研究的有关效应指标体现出来。
有关中药复方药物筛选、优化的总体研究情况及存在的主要问题是：多以不完全因子设计和单因素设计考察复方的变化，忽视了药物之间的交互作用[1，2]；多以中医药传统理论及临床经验指导确定拆方方案，尚未脱离经验认识的水平[3，4]；全方药物筛选工作尤其薄弱，且仅限于小复方；虽有运用或试用正交设计、均匀设计进行的相关研究，但存在实验次数较多、分析方法过于简单，使筛选结果不理想的弊端[5，6]；很少考察各药用量变化对于药效的影响，忽视了这一对药效有重要影响的因素[7～9]；忽视了中药复方的组成和应用既有严格的原则性，又有极大的灵活性，可以适当化裁加减运用的事实[10]；缺乏处理复杂实验数据的便捷统计方法，实验和分析带有很大的盲目性和局限性，等。
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2 对实验设计与直接实验设计的评价
实验设计(Experimental Design)作为统计数学的一个重要分支，自本世纪20年代问世至今，已从早期的单因素和多因素轮换法、传统的正交设计法，发展到近年的以均匀设计和直接设计为代表的实验设计方法阶段[11]。
实验设计方法中，我国较普及的方法主要有优选法、正交实验设计，近年来均匀实验设计也开始应用[12，13]。优选法因不能考察因素间的交互作用，而实际上实验研究多为多因素问题，因而其应用受到很大的限制；正交设计要求实验次数至少要安排至水平数的平方次，且受到正交表的限制，对于因素及水平较多的实验来说，有次数偏多的不足；均匀设计也依赖于均匀设计表，虽然所需实验次数较少，但越来越多的资料证实，其优良性并不理想，使筛选方案的可靠性欠佳[14～16]。
直接实验设计技术(Direct Experimental Design，简称DED)，是由张学中教授历时10载，在正交设计和均匀设计的基础上提出的[17]。直接实验设计的原理、数学模型及以5种优良性准则作为评价实验点均匀性标准的立论依据已得到证明，本方法筛选的实验方案比均匀设计的优良性好，比正交设计的实验次数少。依据本方法的思想和原理编制的用于实验方案设计的计算机软件，能较好地实现设计构想，并能准确、快捷地运算出实验设计方案，突破了多因素实验设计一般要援引正交表或均匀设计表的传统，吸收了序贯设计原理，综合考虑了5种优良性准则，直接面向实际问题的因素和水平，选择和评价实验方案；利用国际公认的计算机统计软件包SAS系统编制有关的实验结果分析程序，使分析结果更加科学并符合实际需要。
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运用DED技术进行实验设计与分析，可显著提高实验效益，具有较高的应用价值。目前，DED已得到科研、管理及相关领域学者的广泛关注，在1996年11月的成果鉴定会上经专家鉴定，认为“在国际国内处于先进水平”。
3 关于中药复方的全方药物筛选及“最优化”设计问题
中药复方的全方药物筛选及优化的目标，是在所考察复方的药味及用量范围内，寻找使效应指标达到最优时的药物组成及其各药用量。
考察中药复方的变化与效应指标之间的关系，必须首先确定中药复方变化的核心，并以其作为自变量；然后以效应指标作为因变量，通过变量间的关系考察，分析中药复方变化与效应指标间的相互关系。
笔者认为，除去药物品种、炮制、制剂等不可控因素的影响对于特定的中药复方，组成的药物和各药物的用量为其基本结构，药物取舍与药量变化都会引起其作用的变化，但以复方中各药物的用量变化为其作用变化的核心。首先，中医药传统理论认为，药量标识药力，复方的药物组成相同，但各药的用量不同，则药力有大小之别；配伍有君臣佐使之变，功用和主治各有所异。其二，现代药物研究证实，复方中的各药用量不同，则其制剂中的化学成分的溶出和构成不同，从而可因产生减毒、增效、增溶、形成难溶性物质等作用而使机体的效应变化不同。其三，复方中药味的减少，本质为该药物的用量取零的特殊情况。
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中药的用量有许可的用量范围，复方中各药的用量主要取决于医者对于病情的认识和用药的经验。以中药经典名方补中益气汤为例，方中药用黄芪、甘草、人参、当归、橘皮、升麻、柴胡、白术，《中华人民共和国药典》(简称《药典》)(1995年版)规定的各药临床用药量如表1所示：
表1 补中益气汤中药物《药典》规定用药量范围 (g) 药物
黄芪
甘草
人参
当归
橘皮
升麻
柴胡
白术
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用量
9～30
1.5～9
3～9
4.5～9
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6～12
若以表1用量为基础，并根据中医药传统理论及临床用药的实际，确定要考察各药的用量范围及用量的间隔，编制成表(如表2所示)，则表中各药的每一任意取值则会形成一个药味与药量的组合，也可以看作一个演变的复方。本复方的药物筛选及优化的全面实验方法，是将方中的药物作为考察的因素(Factor)，用量变化作为考察水平(Level)，将表中每一因素与水平的不同取值所形成的组合，即演变的复方做一次药效实验(可以看出，补中益气汤原方只是表2中诸多药物用量的组合情况之一)，并通过实验结果的比较，找到“最优”的组合——“最优化”复方。 表2 补中益气汤药物临床实际用药量范围 (g) 药物
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黄芪
甘草
人参
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注：本方为《脾胃论》方，“*”为上海科技出版社第6版《方剂学》中该复方的药量。 中药复方全方药物筛选及优化研究的目的，是希望在以药味作为因素，各药用量作为水平的多因素、多水平的诸多组合中，通过较少次数的药效实验，经数据分析，寻找出在所考察的复方中各药的用量范围内、效应指标最佳时各药物用量(包括0剂量)的特殊组合。
中药复方的全方药物筛选及优化，应用的实验设计方法不同，所需的实验组次差别明显。以表2为例，用直接实验设计安排实验方案，约需12次左右；用正交实验设计，即使有合适的正交表，其实验次数也至少需要64次；若进行全面实验设计，所要求的实验次数可达217万多次。因而如能充分利用DED技术的理论清晰、计算方便、结论可靠等优势，制定出可行的解决中药复方全方的药物筛选及优化具体方案，将具有重要价值。
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4 DED技术用于中药复方全方药物筛选及优化的设计方案简介
设计方案如图1所示，具体如下：
图1 中药复方的全方药筛选及优化方案示意
(1)确定用于筛选及优化的有效中药复方。
(2)以中医药理论及相关专业知识为指导，结合药物的性质及用药实际，参考《药典》及有关药物使用规定，确定方中各药用量的考察范围。
(3)以药物作为因素、用量作为水平，在考察的用量范围内，结合专业知识确定考察各药的用量间隔作为“步长(Step)”，并依此划分各药的用量水平，编制因素—水平表(如表2所示)。
(4)运用以DED技术为指导思想的实验方案筛选计算机软件，按其有关的技术要求，进行具体实验方案的筛选，确定实验组次，给出考察各特征点所对应的药物与用量的不同组合。
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(5)依据所考察复方的药物构成，参照原剂型及给药途径，结合现代药剂学理论和技术，确定药剂学工艺，并以各个给出的药物、用量组合为单位，进行各组实验药物的制备。
(6)根据中医药理论及复方的功效和主治病证，结合有关的临床及实验研究的理论，确定评价药效水平的效应指标，制定具体药效学实验技术路线，并通过各组实验，考察和测定反映药效水平的有关效应指标。
(7)以药物与用量的不同组合作为“解释变量”(Explanation variable)，以反映药效水平的不同效应指标作为“响应变量”(Response variable)，结合中医药有关专业知识，利用直接设计专用统计分析软件进行多元回归分析，求解回归方程。
(8)依据回归分析，并结合中医药理论和临床用药实际，计算不同效应指标最优时所对应的药物及其用量组合，从而推导出理论上针对不同效应指标的“最优方”及对应的“最优”药效值。
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(9)结合医药学专业知识，综合评价药效水平，针对不同效应指标所对应的多个“最优方”进行整合，形成整合“最优方”。同时计算“原复方”的理论药效值。
(10)将理论上的整合“最优方”与“原中药复方”重复前述制药及实验过程，取得各效应指标实际值，并与理论上的效应值进行比较和相关分析，最终确定“最优化”复方，并分析优化的程度，实现复方的全方药物筛选及优化。
遵循这一思路与方案，我们对一个由7味药组成，在0～《药典》规定用量范围内7个药量水平的具体中药复方进行了全方药物筛选及优化研究，通过对10组药效实验所得指标的计算机统计分析及整合，确定了药效“最优”时的新的配方组合——优化方，它由四味药组成，方中各药用量均与原方不同，而药效水平有较大提高，基本实现了预期的目标，也在一定程度上证明了此思路和方案的可行性。
对于其他问题，诸如中药复方有效性的判断标准、适用本方案的复方类型界定、如何更好地控制实验中的系统误差和随机误差、如何更好地处理中医药传统经验和理论与实验数据的关系等，我们正在进行深一步的研究。
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* 教育部博士学科点专项科研基金资助课题(No.96002609)
作者简介：王洪飞，男，36岁，在读医学博士生
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(收稿日期：1998-10-10), 百拇医药