Linear and nonlinear modeling of fundamental theory explaining the prescription system of Kampo (traditional Japanese medicine) formulas based on chemistry and data science

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漢方方剤（漢方薬）は、漢方独特の診断基準「証」（個人の状態・体質を診断する基準）に基づいて患者に処方される。その処方システムは多様な治療経験・エビデンスを根拠に成立しており、全体像は複雑である。このシステムの基礎理論を包括的に理解することを目的に、化学分析と情報・数理解析を基盤とした漢方処方研究を進めている。初年度となる本年度は、漢方方剤とその適用「証」を主な対象とし、それらのデータを基に線形・非線形数理解析の機械学習を行った。線形・非線形解析には、方剤の構成生薬量・比や方剤サンプルの包括的化学分析データ、およびそれらと「証」とを結び付けたデータを用いた。これらは大量データとなるため、解析内容に応じた情報を引き出せるよう研究遂行用にデータベース化を進めている。また、包括的化学分析データは質量分析（Mass Spectrometry; MS）などから得られたものを用いている。このデータベースを活用した線形解析については、過去の研究において行った手法の有用性が本研究においても確かめられた。非線形解析については、手法そのものの有効性と併せて、解析するデータの中のどの項目に焦点を当てるかについてなど幾つかの検討箇所が浮き彫りとなった。これら研究を実際に進めたことにより、新たな方剤―「証」関係解析を進める上での示唆を得ることができた。こうしたアプローチから複雑な処方システム基礎理論をモデル化することによって、より一般化された分かりやすい漢方薬の使用などへと繋げていく考えである。