糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy，DR）是由长期高血糖引起的糖尿病严重并发症，可导致视网膜的微血管和神经元损伤，从而引起一系列眼底病变，如微血管瘤、出血、渗出等[1]。目前，西医针对DR的治疗方法包括局部注射抗血管内皮生长因子、激光光凝和玻璃体切割手术等。尽管这些方法取得一定成效，但长期临床疗效及预后评估，不仅作用有限，还可能伴随多种并发症。中医药具有病证结合的诊疗优势，研究表明中医药能够通过抑制炎症反应、改善氧化应激、调控相关信号通路等发挥治疗DR的作用[2-4]。目前DR中医辨证分型缺乏统一的标准，中医药诊疗优势的发挥受到一定限制。本研究运用隐结构分析方法，系统探究DR的中医证型及用药规律，以期为DR的中医辨证标准化和临床用药提供理论依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源与检索策略

检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网收录的DR文献，以“糖尿病视网膜病变”“消渴目病”“中医”“辨证”“证型”“中药”等为检索词，检索时间限定为2005年1月至2025年5月。检索式如下（以中国知网为例）：SU=（糖尿病视网膜病变+消渴目病）AND SU=（中医+辨证+证候+证型+证素+中药）。

1.2 数据筛选标准

纳入标准：①符合《糖尿病视网膜病变中西医结合防治指南》[1]的诊断标准；②研究类型为观察性研究或随机对照研究，所有数据均来源于临床病例；③文献中涉及明确的中医证型、证候（包含舌脉）和方药组成；④文献中明确给药方式为中药内服；⑤研究对象样本量≥30且观察组临床或中医证候疗效总有效率≥80%。

排除标准：①合并其他糖尿病并发症，如糖尿病肾病、糖尿病周围神经病变等；②数据来源不明或缺失，无法获取全文的文献；③重复发表的文献，仅保留数据最完整的1篇。

1.3 数据整理

将数据库检索获得的文献统一导入NoteExpress 4.1.0软件，对其进行查重和整理工作。经软件和人工去重步骤后，阅读标题和摘要，剔除与本研究不相关的文献。对筛选后的文献进一步阅读全文，根据纳入及排除标准剔除不符合本研究内容的文献，并将最后确定纳入分析的文献整理至指定文件夹。

1.4 数据提取与规范

采用Microsoft Excel 2021软件提取纳入文献的标题、第一作者、期刊名称、发表年份、总病例数、证型、证候、方药组成等信息。参照《中医临床诊疗术语·第2部分：证候》[5]对证候名称进行规范整理，如“络脉瘀阻证”“血瘀阻络证”“血络瘀阻证”统一为“络脉瘀阻证”。参照《中医眼科学》[6]对症状名称进行规范，如“视物模糊”“视物昏花”“视物不清”统一为“视物模糊”。参考《中华人民共和国药典》[7]、《中药学》[8]对中药名称进行规范，如“双花”统一为“金银花”、“干地黄”统一为“生地黄”。

1.5 统计学方法

将文献中提取的证型及中药输入Excel表格，进行描述性统计分析。采用Lantern 5.0软件中的双步隐树分析算法，对频次≥5次的症状和频率≥5%的中药构建隐结构模型[9]。其原理是基于症状、体征等显变量数据的概率共现，从症状显变量入手，挖掘潜在关联并推导隐藏规律，经中医理论诠释后得到相应的隐变量（证候）[10]。应用贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，BIC）评价模型性能，BIC评分的绝对值越大，表示模型性能越好[11]。对提取的隐变量进行聚类分析，通过度量样本间的相似度实现分组[12]。基于Apriori函数对中药进行关联规则分析，根据数据特征设定参数为支持度≥10%、置信度≥80%、提升度＞1，挖掘中药之间的频繁共现规律[13]。应用R studio软件构建中药关联散点图，应用chiplot绘图工具构建证-药关联热图。

2 结果

2.1 文献检索及筛选结果

初步检索获得文献6 717篇，排除重复文献并按照纳入及排除标准进行筛选，最终纳入120篇文献。筛选流程如图1所示。

图1 DR文献筛选流程

DR：糖尿病视网膜病变。

2.2 证型分布

共提取220个证型，规范后的证型有22个。如表1所示，最高为气阴两虚证，其次为络脉瘀阻证、肝肾阴虚证等。

表1 DR证型分布情况

注DR：糖尿病视网膜病变。

2.3 中药分布

共提取中药149种，功效分为17类，其中频次较高的中药有黄芪、生地黄、丹参、枸杞子、山药等。频率＞15%的中药见图2。对中药进行功效分类，以补虚药、清热药、活血化瘀药等最多见，见图3。

图2 治疗DR的高频中药分布情况

DR：糖尿病视网膜病变。

图3 治疗DR的高频中药功效分布情况

DR：糖尿病视网膜病变。

2.4 隐结构分析

2.4.1 DR症状隐结构模型构建 选取频次≥5次的51个症状作为显变量，进行隐树模型学习。共得到14个隐变量，标注为Y0、Y1、Y2、Y3……Y13。如图4所示，除Y9 外，每个隐变量含有2个隐类，总共29个隐类。在模型构建过程中，通过迭代测试不同隐变量数量的候选模型，计算各模型BIC值并进行比较。当隐变量的个数为14时，模型的BIC评分为-2 835.9分（绝对值较大），确定其为最优模型。

图4 DR症状隐结构模型

DR：糖尿病视网膜病变。

对14个隐变量进行模型诠释，提取累积信息覆盖率达95%的主要症状，参考《证素辨证学》对隐变量的证素类型进行分析。如表2所示，Y0 为阴虚，Y1 为阴虚和阳虚等。

表2 DR证素隐变量模型诠释表

注DR：糖尿病视网膜病变。

2.4.2 治疗DR的中药隐结构模型构建 使用频率≥5%的50味中药构建隐结构模型。共得到7个隐变量，标注为Y0、Y1、Y2……Y6。中药模型的BIC评分为-2 870.08分。如图5所示，每个隐变量均包含2个隐类。

图5 中药隐结构模型

2.5 聚类分析

2.5.1 证型综合聚类 在证素分析的基础上，对症状进行聚类分析，共得出7类，即阴虚血瘀证、阴虚内热证、气阴两虚证、阴阳两虚证、气虚血瘀证、瘀热阻络证和气血两虚证。如表3所示，模型BIC评分为-2 219.97～-1 364.06分。

表3 DR证型综合聚类分析结果

注BIC：贝叶斯信息准则；DR：糖尿病视网膜病变。

2.5.2 中药综合聚类 通过对中药隐变量进行模型诠释，总结出7种治法，即益气养阴、滋阴清热、清热凉血和化瘀通络、滋阴养血和活血化瘀、益气养血、益气活血和阴阳双补。如表4所示，模型BIC评分为-2 138.05～-1 173.15分。

表4 中药综合聚类分析结果

注BIC：贝叶斯信息准则。

2.6 高频中药关联规则分析

如表5所示，对核心中药的前10项关联规则，按支持度降序排序。共筛选出44条关联规则，其中关联较高的组合药物有葛根-黄芪、泽泻-山药等。关联规则散点图见图6。

表5 治疗DR的中药关联规则

注DR：糖尿病视网膜病变。

图6 治疗DR中药的关联规则散点图

DR：糖尿病视网膜病变。

2.7 DR证-药关联热图分析

综合分析结果，将DR的主要证型总结为气阴两虚证、络脉瘀阻证、肝肾阴虚证、阴虚内热证和阴虚血瘀证，根据这5个证型构建证-药关联热图，见图7。

图7 DR证-药关联热图

DR：糖尿病视网膜病变。

3 讨论

DR是糖尿病慢性微血管并发症之一，属于中医“消渴内障”病证范畴。消渴病日久，损伤人体阴液，累及肝肾，目精失养，或因虚致瘀，血行不畅，瘀阻于目，发为视网膜病变。现代中医学普遍认为，DR疾病发展是由气阴两虚、肝肾亏虚向阴阳两虚转化的病理过程，病变早期以气阴两虚为主，中晚期以肝肾亏虚和阴阳两虚为主，瘀血既是致病因素也是病理产物，贯穿于疾病全过程[14-15]。

本研究通过隐结构聚类分析，得出阴虚血瘀证、阴虚内热证等7个潜在证型。结合历代医家观点及相关临床研究的综合分析，本研究结果与前人研究基本符合。如杨婧等[16]总结雷晓琴治疗DR的临床经验，将其分为阴虚血瘀型，气血两虚、脉络瘀阻型，气阴两虚、痰瘀互结型，阴阳两虚、痰瘀蕴结四型。侯宇辉等[17]通过回顾性病例对照研究DR中医证型，得出增殖期DR的常见证型组合为阴虚+燥热、阴虚+血瘀、阴虚+湿热；非增殖期为阴虚+气虚+痰湿、阴虚+气虚+血瘀、阴虚+气虚+气郁。随着病程的迁延，DR证型呈现出由阴虚证向气阴两虚证、阴阳两虚证演变的趋势[18]。这一现象揭示了DR中医证型的动态演变规律。

通过统计高频中药发现，用药以黄芪、生地黄、丹参等补虚清热及活血化瘀药物为主。DR病症复杂多样，迁延难愈，最易发展为虚证，治疗上注重“虚则补之”。《景岳全书·眼目》曰：“凡目之病，非火有余，则阴不足耳。”[19]久病伤阴，阴液亏虚，则虚热内生，治疗上兼用滋阴清热药物。病变日久，气虚无力推动血液运行，目络瘀阻，治疗上兼用活血化瘀药物。综合聚类分析结果可知，DR用药以益气养阴为主，同时兼顾活血化瘀，以通为用，结合病证特点，予以清热凉血、补益肝肾、利水渗湿等药物，使气阴得补、瘀血得化、热邪得清、水湿得消。证-药关联分析体现其益气养阴、活血化瘀、滋补肝肾、滋阴清热、滋阴活血明目的用药特点，证型与治法相对应，表明中医治疗DR具有鲜明的辨证论治特色，以证为纲，以药为用，最终实现理法方药的高度统一。

综上所述，本研究通过隐结构分析归纳出DR的临床主要证型为气阴两虚证、络脉瘀阻证、肝肾阴虚证、阴虚内热证和阴虚血瘀证；用药以补虚、清热、活血化瘀等药物为主。本研究从不同维度论证了DR的中医证型及用药规律，以期为DR临床辨证施治提供参考。

利益冲突声明：本文所有作者均声明不存在利益冲突。

[参考文献]

[1]王久玉，倪青，庞晴.糖尿病视网膜病变中西医结合防治指南[J].中华全科医学，2025，23（4）：543-550.

[2]李昌，王爱玲，赵增强，等.黄芪甲苷Ⅳ对2型糖尿病大鼠视网膜的保护作用[J].中药药理与临床，2024，40（5）：63-67.

[3]杜蕊，邢敏艳.凉血化瘀方佐治糖尿病视网膜病变血热瘀阻证临床疗效及相关机制探讨[J].天津中医药，2023，40（11）：1388-1393.

[4]王雨晴，张招德，李晓清，等.杞菊地黄丸联合抗VEGF通过调控cAMP/PKA信号通路治疗增殖性糖尿病视网膜病变的作用机制[J].实用中医内科杂志，2024，38（12）：126-128.

[5]全国中医标准化技术委员会（SAC/TC 478）.中医临床诊疗术语 第2部分：证候：GB/T 16751.2-2021[S].中国标准出版社，2021.

[6]彭清华.中医眼科学[M].北京：中国中医药出版社，2021.

[7]国家药典委员会.中华人民共和国药典[M].一部.北京：中国医药科技出版社，2020.

[8]钟赣生.中药学[M].北京：中国中医药出版社，2016.

[9]许玉龙，王忠义，吕雅丽，等.中医药数据隐结构分析平台——孔明灯网络版[J].世界科学技术-中医药现代化，2020，22（7）：2224-2232.

[10]谢艳虹，许朝霞，王忆勤.隐结构模型在中医证候分类识别中的应用概况[J].中华中医药学刊，2015，33（2）：286-289.

[11]许玉龙，吴秀艳，李延龙，等.基于隐结构分析建立中医证候分型规则的三种方法[J].世界科学技术-中医药现代化，2019，21（1）：101-108.

[12]褚轲欣，荀亚玲.基于相似度均值的分类数据层次聚类分析算法[J].计算机技术与发展，2022，32（11）：154-163.

[13]杨柳，徐晴文，黄汝佳，等.关联规则在中医药数据挖掘中的应用[J].中医药信息，2022，39（12）：35-40.

[14]马倩，常蕊，庞龙.基于“浊害清和”理论探讨糖尿病视网膜病变的病机与辨治[J].中华中医药杂志，2024，39（5）：2623-2626.

[15]周莹，刘军彤，杨宇峰，等.从“因虚致瘀”理论探讨糖尿病视网膜病变病机[J].中国中医基础医学杂志，2022，28（8）：1231-1233，1329.

[16]杨婧，刘欢，雷晓琴.雷晓琴治疗糖尿病视网膜病变临床经验[J].现代中医药，2016，36（2）：3-5.

[17]侯宇辉，魏莹.非增殖期糖尿病视网膜病变中医证型研究[J].中医临床研究，2016，8（7）：5-7.

[18]边云，田风胜.糖尿病视网膜病变中医证型规律研究[J].中医临床研究，2023，15（27）：84-88.

[19]常丽萍，马静，马坤，等.络病理论指导糖尿病性视网膜病变理论探析[J].中国实验方剂学杂志，2025，31（1）：253-258.

Exploring the law of “disease -syndrome -medication” in diabetic retinopathy based on latent structure model

ZHONG Liqin1 ZHANG Junyu1 AI Min1 XIONG Meng1 YAN Junfeng2 PENG Qinghua1▲

1.Institute of Traditional Chinese Medicine Diagnostics,Hunan University of Chinese Medicine,Hunan Province,Changsha 410208,China;2.School of Information Science and Engineering,Hunan University of Chinese Medicine,Hunan Province,Changsha 410208,China

[Abstract] Objective To explore the distribution of traditional Chinese medicine syndromes and medication patterns of diabetic retinopathy (DR) based on the latent structure model,and to provide a reference for clinical precise syndrome differentiation and treatment.Methods DR-related literature in CNKI,Wanfang Datebase,and VIP were searched from January 2005 to May 2025.Literature was screened according to the inclusion and exclusion criteria,and the database was constructed after data standardization.The latent structure model was constructed using Lantern 5.0 software to conduct cluster analysis on syndromes.The R Studio software was used to conduct association rule analysis on traditional Chinese medicine and syndrome-medicine.Results A total of 120 literatures were included.After standardization,22 syndrome types and 149 kinds of traditional Chinese medicines were obtained.The total frequency of syndrome types and traditional Chinese medicines was 1 675 times.Seven latent syndrome types were identified through latent structure clustering,namely yin deficiency with blood stasis syndrome,yin deficiency with internal heat syndrome,qi-yin deficiency syndrome,yin and yang deficiency syndrome,qi deficiency and blood stasis syndrome,stasis and heat blocking the meridians syndrome,and qi and blood deficiency syndrome.Association rule analysis obtained 44 strong association rules,with the highest support rate being Puerariae Lobatae Radix-Astragali Radix.Conclusion DR presents as fundamental deficiency with superficial excess and deficiency-excess mixture.Main clinical syndromes include qi-yin deficiency syndrome,collateral blood stasis syndrome,liver-kidney yin deficiency syndrome,yin deficiency with internal heat syndrome,and yin deficiency with blood stasis syndrome.The treatment principle is “nourishing qi and yin as basis,promoting blood circulation to remove stasis as application”,combined with methods like tonifying liver-kidney and nourishing yin to clear heat according to syndromes.

[Key words] Diabetic retinopathy;Latent structure model;Syndrome patterns;Chinese medicinal

[中图分类号] R241

[文献标识码] A

[文章编号] 1673-7210（2025）12（c）-0001-07

DOI：10.20047/j.issn1673-7210.2025.36.01

[基金项目] 国家自然科学基金面上项目（82274588）；湖南中医药大学校级科研基金“揭榜挂帅”专项项目（2022XJ JB003）。

▲通讯作者

（收稿日期：2025-07-15）

（修回日期：2025-08-19）