《张聿青医案》辨治脾胃病用药规律数据挖掘研究

Data Mining Study on the Rule of Medication Used to Discriminate Spleen and Stomach Diseases of The Medical Cases of Zhang Yuqing

摘要: 目的：运用数据挖掘技术探讨《张聿青医案》辨治脾胃病的处方用药规律及组方配伍特点。方法：收集《张聿青医案》中治疗脾胃病的医案，应用Microsoft Excel 2010软件对医案处方进行药物频次、性味归经、功效分类统计分析，应用SPSS Modeler18.0和Cytoscape3.9.1软件对核心药物进行探索及共现关系分析。使用RStudio4.4.1软件Apriori算法进行关联规则分析，使用RStudio4.4.1软件对核心药物进行聚类分析，使用SPSS Statistics25软件对核心药物进行因子分析。结果：共纳入206首处方，涉及217味中药，累计频次为2033次。所用药物中，茯苓、陈皮、半夏频次最高；药性以温性最多，药味以辛、苦、甘味使用最频繁，归经以脾、胃、肺、肝经最多，药物功效以理气药、补虚药、利水渗湿药、化痰止咳平喘药使用最多。共得到26味核心中药，核心药物共现次数前3位分别为陈皮–茯苓、半夏–茯苓、半夏–陈皮。关联规则分析得到置信度≥60%、支持度≥10%的关联规则30条，按提升度大小前3位分别为香附→砂仁、当归→白芍、陈皮–竹茹→半夏。聚类分析共分为11类，公因子分析共生成8个公因子。结论：张聿青辨治脾胃病在博采诸家之长基础上，认为痰饮是诱发脾胃病的重要病理因素，对此常使用角药“茯苓–陈皮–半夏”加减治疗；注重调和肝脾；且善用“辛开苦降”法以调节中焦气机升降。

Abstract: Objective: Using data mining techniques to explore the prescription medication patterns and the characteristics of formula composition and compatibility in the treatment of spleen and stomach diseases by the renowned late The Medical Cases of Zhang Yuqing. Methods: Collect medical cases of spleen and stomach diseases treated from “The Medical Cases of Zhang Yuqing”. The software Microsoft Excel2010 was used to conduct statistical analysis of drug frequency, sex and taste normalization, and efficacy classification of medical records prescriptions. The software SPSS Modeler18.0 and Cytoscape3.9.1 software used to explore core drugs and analyze their co-occurrence relationship. RStudio4.4.1 software Apriori algorithm was used for association rule analysis, RStudio4.4.1 software was used for cluster analysis of core drugs, SPSSStatistics25 software was used for factor analysis of core drugs. Results: A total of 206 prescriptions were included, involving 217 traditional Chinese medicines, with a cumulative frequency of 2033. Among the drugs used, Tuckahoe, orange peel and pinellia were the most frequent. The most common medicinal property was warmth; the most frequently used flavors were pungent, bitter, and sweet; the meridians most associated were the spleen, stomach, lung, and liver channels; the most used medicinal effects were qi-regulating herbs, tonifying herbs, diuretic and dampness-dispelling herbs, and phlegm-resolving, cough-relieving, and asthma-alleviating herbs. A total of 26 core Chinese medicines were obtained, and the top 3 cooccurrences of core medicines were tangerine peel - Poria cocos, pinellia - Poria cocos and pinellia peel. Association rules were analyzed and 30 association rules with confidence ≥60% and support ≥10% were obtained. The top 3 association rules according to the degree of improvement were: Pandan → Amomum kernel, Angelica sinensis → white peony, orange peel - bamboo Ru → Pinellia. Cluster analysis is divided into 11 categories, and common factor analysis generates 8 common factors. Conclusion: Zhang Yuqing, on the basis of collecting the knowledge of various families, thought that phlegm was an important pathological factor inducing spleen and stomach diseases, and he often used the Angle medicine “poria tuckae - orange peel - pinellia” to treat it. Pay attention to harmonizing liver and spleen; And make good use of “Xin open bitter drop” method to adjust the rise and fall of the middle jiao Qi machine.

1. 引言

张乃修(1844~1905)，字聿青，是晚清龙砂医派的著名医家，《张聿青医案》为其门生吴玉纯整理编次而成，是其毕生所学之精华，反映了其学术思想与临证特点，具有极高的学术价值。张氏学医以《素问》《难经》为宗，上尊仲景之著，博采刘完素、李东垣、朱丹溪、薛生白等诸家之说，临床诊病，集诸家之长，融会贯通([1]: p. 1)。张聿青在诊疗过程中颇为重视脾胃，并在广纳百家之长的基础上，形成了自己对于脾胃病的独特见解。本研究通过对《张聿青医案》中关于脾胃疾病医案的整理归纳，运用数据挖掘的方法探析张聿青辨治脾胃病的组方用药规律及学术思想，以期为临床诊疗脾胃病提供更多思路。

2. 资料与方法

2.1. 文献来源

收集整理《张聿青医案》([1]: pp. 262-427)卷九脘痛、腹痛，卷十呕吐、噎膈、泄泻、痢、便闭，卷十一痞气，卷十四嘈杂、呃忒作为研究资料。

2.2. 纳入标准

① 所选医案符合《中医内科学》[2]脾胃系病证的诊断标准；② 医案所载方剂有完整的药物组成；③ 所选医案的方剂均为口服内用方。

2.3. 排除标准

① 复诊医案不符合脾胃系病证者；② 医案方剂中含有中成药者；③ 医案中有方无药者。

2.4. 建立Excel数据库

由双人审核并录入数据，建立Excel表格，依次录入方剂序号、中药组成(不含药引及剂量)，若存在分歧则与通讯作者商讨解决。最后再由双人进行校对以确保数据的准确性。

2.5. 数据规范

依据2020年版《中华人民共和国药典》[3]、《中华本草》[4]、《中药大辞典》[5]、《中药学》[6]对中药名称、性味、归经进行规范，如将“制川朴”规范为“厚朴”，“猪茯苓”规范为“猪苓”、“茯苓”，“微热”规范为“热”，“微苦”规范为“苦”。以上参考书均无记载的中药，则不予录入，如“陈关蛰”、“鲜谷露”。

2.6. 数据分析

运用Microsoft Excel 2010软件对中药使用频次、性味归经、功效分类进行统计分析。应用SPSS Modeler 18.0软件对基础数据矩阵进行整合得到共现关系数据，运用Cytoscape3.9.1软件，设定度中心性值(degree centrality，DC值) ≥ 17以探索核心中药，并对核心中药共现复杂网络进行可视化展示。运用RStudio4.4.1软件的Apriori算法对处方中药进行关联规则探索及可视化处理，运用瓦尔德法和二分类的平方欧氏距离计算方法对核心中药进行聚类(Cluster，简称C)分析与可视化处理，运用SPSS Statistics 25软件对核心中药进行主成分因子(Factor，简称F)分析。

3. 结果

3.1. 核心药物

共纳入处方206首，涉及217味中药，累计用药频次为2033次。应用SPSS Modeler 18.0和Cytoscape3.9.1软件，设定DC值 ≥ 17探索核心药物，共得到26味核心中药。结合对核心中药的探索结果，对此26味核心中药进行频数统计，结果见表1。使用频次最高的四味中药分别是茯苓、陈皮、半夏、白芍，DC值最大的四味中药分别是茯苓、半夏、陈皮、黄连。此26味核心中药的使用频次为1085次，占总使用频次的53.37%。

Table 1. Core drugs for treating spleen and stomach disorders in “The Medical Cases of Zhang Yuqing” (DC value ≥ 17)

表1. 《张聿青医案》辨治脾胃病核心药物(DC值 ≥ 17)

中药	频次	频率/%	DC值	中药	频次	频率/%	DC值
茯苓	117	5.76	72	枳实	29	1.43	24
陈皮	95	4.67	60	郁金	28	1.38	24
半夏	85	4.18	63	蒺藜	28	1.38	21
白芍	68	3.34	48	炮姜	26	1.28	17
黄连	67	3.30	51	沉香	25	1.23	21
砂仁	56	2.75	37	薏苡仁	25	1.23	18
香附	45	2.21	32	川楝子	24	1.18	20
泽泻	44	2.16	29	干姜	24	1.18	19
白术	43	2.12	25	延胡索	21	1.03	20
竹茹	41	2.02	27	香橼	20	0.98	19
当归	40	1.97	32	乌药	20	0.98	18
木香	39	1.92	28	青皮	20	0.98	18
甘草	35	1.72	20	山楂	20	0.98	17

3.2. 药物属性

对217味中药进行性味归经以及功效分类的统计，药性总频次为2033次，药味总频次为3376次，归经总频次为6032次，功效总频次为2033次。药性以温、寒、平为主，累计占比为92.42%。药味以辛、苦、甘为主，累计占比为83.53%。药物归经以脾经、胃经、肺经、肝经为主，累计占比为65.60%。中药功效以理气药、补虚药、利水渗湿药、化痰止咳平喘药为主，累计占比为61.63%。见表2、图1。

Table 2. The attribute distribution of prescription drugs for treating spleen and stomach diseases in “The Medical Cases of Zhang Yuqing”

表2. 《张聿青医案》辨治脾胃病处方药物属性分布

药物属性	频次	频率/%	药物属性	频次	频率/%
药性			归经
温	868	41.71	脾经	1368	22.68
寒	564	27.74	胃经	962	15.95
平	447	21.99	肺经	942	15.62
热	99	4.87	肝经	685	11.36
凉	55	2.71	肾经	635	10.53
药味			心经	620	10.28
辛	978	28.97	大肠经	291	4.82
苦	942	27.90	胆经	200	3.32
甘	900	26.66	膀胱经	175	2.90
淡	256	7.58	三焦经	95	1.57
酸	203	6.01	小肠经	43	0.71
咸	62	1.84	心包经	16	0.27
涩	35	1.04

Figure 1. Bar chart of the efficacy of high-frequency traditional Chinese medicines in the prescriptions for treating spleen and stomach diseases in “The Medical Cases of Zhang Yuqing”

图1. 《张聿青医案》辨治脾胃病处方高频中药功效柱状图

3.3. 核心药物共现分析

运用SPSS Modeler 18.0软件对基础数据矩阵进行整合得出共现关系数据，其中共现次数最多的核心药对分别为陈皮–茯苓(70次)、半夏–茯苓(58次)、半夏–陈皮(49次)。再通过Cytoscape3.9.1软件，设定DC值 ≥ 17以筛选核心药物。筛选后共得到26个点、211条边，见图2。

注：节点的大小和深浅与药物的DC值呈正相关，边的粗细和颜色深浅与两药共现频次呈正相关。

Figure 2. The core drugs of the prescriptions for treating spleen and stomach diseases in “The Medical Cases of Zhang Yuqing” co-appear online

图2. 《张聿青医案》辨治脾胃病处方核心药物共现网络

3.4. 药物核心关联规则分析

运用RStudio4.4.1的Apriori算法对药物进行关联规则分析，以支持度≥10%、置信度≥60%为条件进行筛选，共得到30条核心关联规则，提升度均大于1，说明药物之间的相关性较强。提升度越高，则表明关联规则越具有实用价值。按提升度大小进行排序，结果见表3。使用RStudio4.4.1对以上关联规则进行可视化分析，结果如图3、图4。

Table 3. The association rules of prescription drugs for treating spleen and stomach diseases in “The Medical Cases of Zhang Yuqing” (Support degree ≥10%, confidence degree ≥60%)

表3. 《张聿青医案》辨治脾胃病处方药物关联规则(支持度≥10%，置信度≥60%)

后项	前项	支持度(%)	置信度(%)	提升度	后项	前项	支持度(%)	置信度(%)	提升度
砂仁	香附	13.11	60.00	2.21	茯苓	木香	16.02	84.62	1.49
白芍	当归	14.08	72.50	2.20	陈皮	半夏–竹茹	11.17	67.65	1.47
半夏	陈皮–竹茹	11.17	88.46	2.14	陈皮	茯苓–泽泻	13.59	66.67	1.45
半夏	茯苓–竹茹	11.17	88.46	2.14	陈皮	泽泻	14.08	65.91	1.43
半夏	竹茹	16.50	82.93	2.01	陈皮	半夏–茯苓	18.45	65.52	1.42
陈皮	茯苓–木香	14.56	90.91	1.97	茯苓	陈皮–黄连	12.14	80.65	1.42
陈皮	木香	15.53	82.05	1.78	陈皮	竹茹	12.62	63.41	1.38
茯苓	薏苡仁	12.14	100.00	1.76	茯苓	半夏–陈皮	18.45	77.55	1.37
茯苓	陈皮–泽泻	13.59	96.55	1.70	陈皮	砂仁	16.50	60.71	1.32
茯苓	白术–泽泻	10.68	95.65	1.68	茯苓	陈皮	33.98	73.68	1.30
茯苓	泽泻	20.39	95.45	1.68	茯苓	陈皮–砂仁	11.65	70.59	1.24
茯苓	陈皮–木香	14.56	93.75	1.65	茯苓	半夏	28.14	68.24	1.20
陈皮	茯苓–砂仁	11.65	75.00	1.63	茯苓	半夏–竹茹	11.17	67.65	1.19
茯苓	白术	17.96	86.05	1.52	茯苓	黄连	20.87	64.18	1.13
茯苓	炮姜	10.68	84.62	1.49	茯苓	竹茹	12.62	63.41	1.12

注：confidence = 置信度，support = 支持度，lift = 提升度。

Figure 3. The core association rules point diagram of the prescriptions for treating spleen and stomach diseases in “The Medical Cases of Zhang Yuqing”

图3. 《张聿青医案》辨治脾胃病处方核心关联规则点图

注：rhs = 后项，折线的粗细与支持度的大小呈正相关，折线的深浅与提升度的高低呈正相关。

Figure 4. Parallel coordinate diagram of the core association rules for the diagnosis and treatment of spleen and stomach diseases in “The Medical Cases of Zhang Yuqing”

图4. 《张聿青医案》辨治脾胃病处方核心关联规则平行坐标图

3.5. 核心药物聚类分析

聚类分析作为一种探索性的数据分析手段，属于一种无监督的学习方式，将类似的对象结合成许多种类，通过归类发现中医药数据中的内在规律。运用RStudio4.4.1软件，聚类方法为瓦尔德法，距离计算算法为二分类的平方欧氏距离，对核心中药进行聚类分析并可视化处理，共得到10个类别，见表4，图5。

Table 4. Cluster analysis results of core drugs for diagnosing and treating spleen and stomach diseases by Zhang Yuqing, a renowned doctor of the late Qing dynasty

表4. 晚清名医张聿青辨治脾胃病核心药物聚类分析结果

聚类号	药物组成
C1	延胡索、乌药
C2	山楂、青皮
C3	蒺藜、川楝子、郁金
C4	沉香、香橼、砂仁、香附
C5	泽泻、薏苡仁
C6	白术、炮姜
C7	甘草、白芍、当归
C8	木香、茯苓、陈皮
C9	干姜、黄连
C10	枳实
C11	竹茹、半夏

Figure 5. Cluster analysis spectrum diagram of core drugs in the prescription for treating spleen and stomach diseases in “The Medical Cases of Zhang Yuqing”

图5. 《张聿青医案》辨治脾胃病处方核心药物聚类分析谱系图

3.6. 核心药物因子分析

运用SPSS Statistics25软件对核心药物进行因子分析，探索核心药物的公因子。公因子分析能够揭示核心中药之间的内在联系，解释核心中药之间的相关性，发现核心中药间的潜在结构。经KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)检验，统计量值为0.692。经Bartlett球形检验，结果χ² = 1455.653，df = 325，P < 0.0001。

本研究KMO统计量值为0.692，大于0.5，接近于0.7，表明中药间的相关性较强，可以进行因子分析，且P < 0.0001表明矩阵因子分析有效。同时，本研究处方数为206，核心中药为26味，二者比值大于5，表明核心药物因子分析符合要求。

Table 5. Analysis results of core drug factors in the diagnosis and treatment of spleen and stomach diseases in “The Medical Cases of Zhang Yuqing”

表5. 《张聿青医案》辨治脾胃病核心药物因子分析结果

公因子	药物(载荷系数)	累及贡献率/%
F1	当归(0.695)、白芍(0.686)、半夏(0.679)、竹茹(0.587)、甘草(0.443)	9.638
F2	白术(0.777)、薏苡仁(0.691)、炮姜(0.610)、泽泻(0.609)	18.872
F3	香橼(0.756)、香附(0.712)、砂仁(0.640)、沉香(0.442)	27.283
F4	川楝子(0.716)、郁金(0.617)、蒺藜(0.585)、茯苓(0.515)、青皮(0.443)	35.632
F5	乌药(0.786)、延胡索(0.690)、山楂(0.619)	43.697
F6	泽泻(0.407)、砂仁(0.466)、木香(0.815)、陈皮(0.577)	51.265
F7	黄连(0.779)、干姜(0.567)	56.903
F8	炮姜(0.447)、枳实(0.826)	61.977

采用主成分分析法，经Kaiser正态化最大方差法在11次迭代后收敛，同时选择载荷系数绝对值 > 0.4的中药变量组成公因子，最终得到8个公因子，累及贡献率为61.977%。每个公因子内的中药载荷系数越大，表明该中药在此公因子内越重要。见表5。

4. 讨论

4.1. 从痰饮论治脾胃病

痰饮病相关理论自《黄帝内经》开始出现，张仲景《金匮要略·痰饮病篇》已成体系，其中痰病理论和实践自宋代之后更加丰富。痰饮之生成与脾胃密切相关，张聿青阐释痰饮形成机理也指出：“人受气于水谷，水谷之气，流则为津为液，滞则为饮为痰”([1]: p. 194)，故张聿青认为“痰饮之生，首责脾胃”[7]。而痰饮停滞于中焦，脾胃之运化升降功能受损，则脘痞腹痛、嘈杂吞酸、泄利便秘，乃至噎膈反胃等由此而生，而此类疾病从痰饮论治方为治本之道，痰饮得除则诸病可愈。从统计结果可见，在高频药物中，茯苓、陈皮、半夏使用频次最多；在核心药物共现中，陈皮–茯苓、半夏–茯苓、半夏–陈皮的共现频次最高；在核心药物关联规则图4中，后项以茯苓、陈皮、半夏的折线最为频繁。由此可见，张聿青在治疗脾胃病时，常使用“茯苓–陈皮–半夏”这一角药组合，以性味而言，秉承了张仲景“病痰饮者，当以温药和之”的治疗大法，药性统计中，也以温药居多。以配伍关系言，此角药为二陈汤的核心组成，而二陈汤是祛痰剂的代表方药，既可理气，又能化痰，对痰饮所致诸病均疗效确切[8]。方中茯苓味甘健脾，性平淡而善利水湿，《神农本草经》谓其能“止口焦舌干，利小便”([9]: p. 7)，说明茯苓不仅可以利小便给痰饮以出路，又可以健运脾胃使津液上承，不至于使津液“滞则为饮为痰”。半夏味辛性温而燥，为燥湿化痰，温化寒痰要药，尤治脏腑湿痰，且又和胃降逆[10]。陈皮味辛苦而性温，黄元御认为陈皮“降浊阴而止呕哕，行滞气而泻郁满，善开胸膈，最扫痰涎。([11]: p. 98)”三药合用则脾健湿化，气顺痰消，标本兼治。网络药理学研究表明，角药茯苓–陈皮–半夏可以通过调节HIF1A、GSK3B、MAKP8、CASP、CDK2等相关靶点的表达可以从调控细胞凋亡、调控氧化应激等多个方面发挥治疗胃癌的作用[12]。当痰饮之邪较重时，常与核心药物聚类C5 (泽泻、薏苡仁)配伍以利水渗湿以健脾；痰扰胆胃时，常合以C10、C11的枳实、竹茹，此即温胆汤加减，用以理气化痰、和胃利胆；若痰饮郁而化热，则加黄连。

张聿青从痰饮理论治疗脾胃病亦可从其医案中的病机分析中得见。以脘痛篇([1]: pp. 262-267)为例，共录医案19例，而病机分析中直接提及痰饮者即有9案，如“寒饮停聚胃中，胃阳闭塞”、“痰气郁结胃中”、“饮停于内，遂致土滞木郁”、“厥气夹痰，阻于胃腑，久则成膈”、“浊痰留恋而未清”等，另有类似表述如“寒浊阻于胃腑”、“中阳为湿寒所阻”等。呕吐案中亦可见“胃有停饮，不时呕吐”(: p. 277)等，由此即可见，张聿青认为痰饮内阻是脘痛、呕吐等脾胃病的重要病机。而其治法，自然需以温药和之，故案中多处出现“温通胃阳，兼逐停饮”、“温则消而去之”(: pp. 262-264)等治则概括。

以脘痛篇杨左案为例([1]: p. 264)，患者中脘作痛，甚则呕吐，痛时寒热交做，脉象关滑，沉取濡缓。张聿青辨为饮停于内，导致土滞木郁，遂用茯苓、陈皮、半夏以温化寒饮，干姜、炙甘草以辛甘化阳，桂枝温阳化气，竹茹降气化痰，香附、枳壳以疏肝行气。如此则痰饮得除，肝脾气舒。

4.2. 注重调和肝脾

在药物归经统计中，入脾胃经药物最多，其次是入肝经的药物使用频次较高。肝脾之间的关系向为医家所重，肝郁克脾，土虚木乘诸语亦为历代医家所熟知。徐仁莲认为，肝主疏泄而藏血，脾主运化而统血，胃主受纳，脾胃共为后天之本，肝的疏泄功能正常，则脾胃运化、受纳功能健旺[13]。张聿青论治脾胃病时，调和肝脾法为其常用治法。肝脾不和之成因有太过与不及两端，太过者，肝之疏泄太过，不及者，脾之运化不及，故《张聿青医案》中有“肝强土弱，木乘土位”([1]: p. 294)、“木失涵养，致虚肝横肆，下克脾土”([1]: p. 297)等语，此属太过；亦可见“脾弱则木旺，土衰则木贼”([1]: p. 289)等语，此属不及。尤其是腹痛、呕吐吞酸诸病，涉及此病机者甚多。如呕吐案中“脾虚木旺，木侮胃土，中脘作痛，甚则呕吐”([1]: p. 277)，“肝木横逆之余，胃土有升无降”([1]: p. 283)，噎膈案中“肝气不和，乘于脾土，胃中之阳气不能转旋，食入梗阻，甚则涎沫上涌”([1]: p. 284)；泄泻案中“木郁不克条达，气分攻撑不平，土被木克，运化无权，寅卯之交，依然便泄内热”([1]: p. 291)等。肝脾不和证可再细分成肝气旺、肝气郁、肝血虚、脾气滞、脾气虚五大证素[14]。从以上统计结果分析，可以认为当肝气旺时，张聿青常使用核心药物聚类C3 (蒺藜、川楝子、郁金)以平肝泻火；肝气郁时，常使用C1 (延胡索、乌药)和C4 (沉香、香橼、砂仁、香附)与核心药物公因子F3 (香橼、香附、砂仁、沉香)以疏肝理气；肝血虚时，常使用C7 (白芍、当归)以养血柔肝；脾气滞时，常使用C2 (山楂、青皮)、C8 (木香、茯苓、陈皮)、F6 (泽泻、砂仁、木香、陈皮)加减以理气调中；脾气虚时，常使用C6 (白术、炮姜)、F2 (白术、薏苡仁、炮姜、泽泻)以及角药茯苓–陈皮–半夏以健脾化湿。关联规则中提升度最大的砂仁–香附则是张聿青调和肝脾的代表药对。

以嘈杂篇许右案为例([1]: p. 421)，患者中脘作痛，两胁胀满，嘈杂不能饮食，两关脉弦。张聿青断以肝胃不和，治以平肝调气和胃。药用香附、香橼以疏肝理气，延胡索配川楝子入肝经以理气活血止痛，白芍养血柔肝止痛，砂仁、枳壳、陈皮以理气和胃，吴茱萸炒黄连以清泻肝火、降逆制酸。全方肝胃、气血并治，共奏良功。

4.3. 善用辛开苦降法

脾升胃降是维持人体气机通畅的重要保证，张聿青认为“人身法天地，水火阴阳升降而已”([1]: p. 294)。张聿青治疗脾胃病，理气药使用最多，药味则以辛、苦、甘为主。《素问·至真要大论》曰：“阳明之复，治以辛温，佐以苦甘，以苦泄之，以苦下之”。([15]: p. 183)《辅行诀脏腑用药法要》亦有言：“脾德在缓，故经云：以甘补之，辛泻之；脾苦湿，急食苦以燥之”。([16]: p. 288)张聿青治疗脾胃病承袭《黄帝内经》与《伤寒论》辛开苦降甘补之泻心汤法。中焦气机受阻时，张聿青善用“辛开苦降”法以“降阳合阴，冀其升降清浊”([1]: p. 289)。如呕吐案中“肝阳冲侮胃土，久恐成膈，拟苦辛通降法”([1]: p. 278)；“食入辄作反逆，此胆胃不主下降，肝阳从而独升，再降胆胃”([1]: p. 279)；“呕吐不止，中脘板滞，脉象沉弦，还是痰阻胃腑，不能通降，再拟苦辛开降，参以芳香化浊”([1]: p. 280)等治则治法的概括。其核心药物组合是C9与F7的苦寒药黄连与辛热药干姜。两药药性相反，可以相互佐制，不至于苦寒败胃或辛热伤津。此外，“苦辛开通”法是张聿青治疗湿热阻滞大肠治法，常配以辛味行气导滞药物以开通气机，导湿浊外出。常选用茵陈、白头翁、黄连、黄柏、黄芩等清热燥湿药物配合木香、厚朴等专行大肠之气药物，共成张氏“苦辛开通”法基本配伍[17]。

以噎膈篇胡云台方伯案为例，患者年事已高，阴液已亏，且平素肝气不和，乘于胃土，胃阳受阻。患者现噎膈，甚则涎沫上涌，且新增外感，脉两关俱弦。张聿青治用辛开苦降法以旋转胃阳，药用半夏、干姜以辛开温阳，黄连、黄芩以苦寒降逆；以茯苓、竹茹祛痰降浊；以蒺藜、檀香舒肝和胃；以桑叶、菊花疏风散热解表。全方标本兼治，表里并顾，则胃阳和、痰浊化、表邪祛，故二诊时疗效明显。

综上，张聿青对脾胃病的病机认识多从痰饮阻于中焦、肝脾之间关系、中焦气机升降的角度分析，治疗脾胃病的药物配伍则重在辛温通降，调畅气机。本研究通过数据挖掘对《张聿青医案》脾胃病部分进行探索，总结了其用药规律，有助于丰富中医临床诊疗脾胃病的思路与方法，亦可以进一步探析晚清名医张聿青的学术思想。

NOTES

^*第一作者。

^#通讯作者。