Araştırma makalesi

Mide Kanseri Hastalarında Geleneksel Çin Tıbbı Kalıp Unsurlarının Dağılımı: Kesitsel Bir Çalışma

DOI:

10.3791/69576

⸱

5 Aralık 2025

 ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Oncology, Wuxi No.2 Chinese Medicine Hospital, 2Department of Oncology, The Affiliated Jiangyin Hospital of Southeast University Medical College

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, mide kanseri hastalarında Geleneksel Çin Tıbbı (TCM) sendromu öğelerini belirlemek ve niceliklendirmek için tekrarlanabilir bir protokol oluşturarak, küme, korelasyon ve ana bileşen analiz yöntemleriyle sistematik analizi mümkün kılar.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Mide kanseri, özellikle Çin'de yüksek bir yük olup, dünya genelinde hastalık ve ölüm nedenlerinin başlıca nedenlerinden biri olmaya devam etmektedir. Geleneksel Çin Tıbbı (TCM) bütüncül düzenleme ve sendrom farklılaştırmasını vurgularken, mide kanserinde sendrom unsurlarını nicelendirmek için tekrarlanabilir yöntemler sınırlıdır. Wuxi İkinci Geleneksel Çin Tıp Hastanesi'nde (Aralık 2022-Mart 2024) 60 hasta üzerinde kesitsel bir çalışma yaptık ve sendrom elementi değerlendirmesi için standartlaştırılmış, tekrarlanabilir bir protokol sunuyoruz. Demografik, tıbbi geçmiş ve TCM tanı bilgileri standart bir vaka raporu formuyla kaydedildi; Sendrom unsurları, çift uzman yargısı ile ağırlıklı puanlama sistemi kullanılarak tanımlandı. Analiz, önceden belirlenmiş çok değişkenli boru hattı-iki aşamalı H-K kümeleme (k önerisi için hiyerarşik Ward.D2, ardından k-ortalama iyileştirme), korelasyon-ağ eşlemesi ve ana bileşen analizini takip etti. En sık kullanılan unsurlar qi durgunluğu, qi eksikliği, kan durgunluğu, dalak eksikliği ve nemlikti; Qi durgunluğu ile kan durgunluğu ile qi eksikliği ile kan stazis arasında güçlü ilişkiler gözlemlenmiş, ayrıca nemlik/balgam ile ilgili ek bağlantılar bulunmuştur. Ana bileşen analizi, küçük bir eleman grubunun hastalar arası varyasyonun en büyük payını oluşturduğunu ve klinik olarak anlamlı tabakalaşmayı desteklediğini gösterdi. Bu protokol, TCM sendromu eleman değerlendirmesini paylaşılabilir formlar ve kodlarla ölçülebilir adımlara dönüştürür, nesnelliği ve tekrarlanabilirliği artırır ve klinik karar alma ile çoklu merkezli doğrulama için metodolojik bir temel sağlar. Çerçeve, diğer kötü hutlu hastalıklara uyarlanabilir ve TCM'nin kanıta dayalı onkolojiye daha geniş entegrasyonunu kolaylaştırır.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Mide kanseri, dünya genelinde en yaygın ve ölümcül kanserlerden biri olmaya devam etmektedir; Çin orantısız derecede yüksek bir sikişilik ve ölümyükü taşıyor. 1,2. Cerrahi rezeksiyon, kemoterapi ve hedefli tedavilerdeki ilerlemelere rağmen, genel prognoz tatmin edici olmaya devam ediyor ve bu da hem hastalık biyolojisi hem de hasta yaşam kalitesini ele alan tamamlayıcı yaklaşımlara olan ihtiyacıvurguluyor. Bütünsel düzenleme ve sendrom farklılaştırmasını vurgulayan Geleneksel Çin Tıbbı (TCM) onkolojide yaygın olarak kullanılır; ancak, sendrom tanımlaması için standartlaştırılmış ve tekrarlanabilir yöntemlerin eksikliği, TCM'nin kanıta dayalı kanser bakımına sistematik entegrasyonunusınırlamıştır 4,5.

Sendrom eleman farklılaştırmasında son gelişmeler, TCM sendromlarının altında yatan temel patolojik faktörleri nicelendirmek için yapılandırılmış bir çerçeve sağlar; böylece hasta sınıflandırması ve özel müdahalelersağlanır 6. Bu nicel çerçeveyi mide kanserine uygulamak, geleneksel teoriyi modern analitiklerle birleştirmenin bir yolunu sunar, ancak tekrarlanabilir, protokollü iş akışları hâlâ nadir7. Bildiğimiz kadarıyla, bu protokol, mide kanserinde sendrom-element değerlendirmesini açık formlarla, çift uzman yargılamayla ve çoğaltma ve çoklu merkezli benimseme için önceden belirlenmiş çok değişkenli bir boru hattıyla (iki aşamalı H-K kümelenmesi, korelasyon ağı ve PCA) operasyonel hale getiren ilk protokoldür. Sendrom farklılaşmasını ölçülebilir değişkenlere çevirerek ve analitik parametreleri önceden belirleyerek, bu çalışma klinik uygulama ve çok merkezli araştırmalar için tekrarlanabilir bir temel sağlar, mide kanseri popülasyonlarındaki temel unsurların dağılımını netleştirir ve daha kesin TCM tabanlı onkoloji stratejilerine somut bir yol sunar.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Etik ve Denetim

Bu çalışma, Wuxi İkinci Geleneksel Çin Tıbbı Hastanesi (20220904) Etik Komitesi tarafından onaylandı. Tüm katılımcılar Helsinki Bildirgesi'ne uygun olarak yazılı bilgilendirilmiş onay sundu; prosedürler ICH-GCP ilkeleriyle tutarlıydı. Gösteri için kullanılan tanımlanabilir medya ayrı olarak onaylandı. Değerlendirme yanlılığını azaltmak için, TCM sendromu unsurlarını değerlendiren doktorlar, puanlama ve değerlendirme sürecinde Amerikan Kanser Ortak Komitesi (AJCC) evresi ve tedavi durumuna kör edildi; Kör tutma, bir veri yöneticisi tarafından sürdürüldü ve bu alanlar değerlendiriciye yönelik sayfalardan kaldırıldı.

Hasta alımı ve vaka kaynakları

1 Aralık 2022 ile 31 Mart 2024 tarihleri arasında ardışık olarak mide kanseri hastaları, Wuxi İkinci TCM Hastanesi'nin ayaktan ve yatarak bölümlerinden kayıt altına alındı. Tarama perspektif olarak kaydedildi (yaklaşılan emr, uygunluk kararı, hariç etme nedeni, rıza sonucu). Kimliksizleştirilmiş bir tarama kontrol listesi ve boş vaka-rapor formu (CRF), kamu deposunda Veri Erişilebilirliği altında bir tablo olarak sağlanır. Kayıtlı kohortun temel demografik ve aşama özetleri, sonraki analizleri bağlamlandırmak için Tablo 1'de sunulmaktadır.

Tanı ve aşamalama kriterleri

Tanı, PRC Sağlık Bakanlığı Tıbbi Yönetim Dairesi tarafından yayımlanan yaygın kötü huylu tümörlerin tanı ve tedavisi normlarına uygun olarak belirlendi ve her vakada patolojik doğrulama gerekti. Tümör evresi, AJCC Kanser Evleme Kılavuzu, 8. baskıya göre belirlenmiş ve kayıttan önce patoloji ve görüntüleme kaynak belgeleriyle doğrulanmış8.

Uygunluk kriterleri ve çekilme kuralları

Patolojik olarak doğrulanmış mide kanseri ve Karnofsky Performans Puanı (KPS) ≥≥ 60 yetişkinler, standart TCM değerlendirmesini tamamlayabildikleri sürece uygun oldu. Istisna edilenler arasında hamilelik, rıza/güvenliği tehlikeye atan kararsız şiddetli komorbiditler veya eksik temel temel veriler yer alıyordu. Kemoterapi, radyoterapi veya hedefli/immünoterapi alan veya alan hastalar uygun oldu; tedavi durumu kaydedildi (Hiç Değil/Devam Eden/Geçmiş) ve stratifikasyon ile hassasiyet analizlerinde kullanıldı. Katılımcılar, sendrom farklılaşması için veri yetersizse, hızlı klinik bozulma gerçekleşirse veya kişisel talep üzerine sonraki bakımı etkilemeden çekilebilirdi.

Veri toplama ve yönetim

Eğitimli araştırmacılar, Mide Kanseri Hastaları için Sendrom Elementi Bilgisi Toplama Formu adlı standartlaştırılmış bir CRF tamamladılar. Veriler, tablo yazılımı (≥15.30 sürümü) kullanılarak çift girildi, bağımsız olarak çapraz kontrol edildi ve veritabanı kilitlenmesinden önce uzlaştırıldı. İlk girişten analize kadar bir veri sözlüğü, kodlama sayfası ve denetim günlüğü tutuldu. Analitik veri setleri kimlik sizinliğinden çıkarıldı ve rol tabanlı erişim kontrolüyle depolandı; Dondurulmuş, zaman damgalı bir kopya çoğaltma ve denetimi desteklemek için arşivlendi.

Standartlaştırılmış TCM değerlendirmesi

Klinik değerlendirme, dört klasik muayeneye (denetim, dinleme/koklama, sorgulama, palpasyon) sabit bir sırada, tutarlı aydınlatma altında (~5.000-6.500 K; CRI ≥90). Hastalar ışık kaynağına bakarak oturuyordu; dil ve nabız özellikleri önceden tanımlanmış tanımlayıcılarla kaydedildi. Değerlendiriciler, resmi puanlamadan önce pilot vakalar ve örnek vinyetlerle kalibrasyondan geçti. Tüm gözlemler, geri çağırma hatasını en aza indirmek için hemen CRF üzerinde kaydedildi. Bu değerlendirmeden elde edilen bileşik TCM sendromu desenlerinin kohort düzeyindeki dağılımı Tablo 2'de özetlenmiştir (dipnotlar tek bir birincil desen mi yoksa birden fazla desen mi izin verildiğini belirtir).

Sendrom eleman puanlaması ve değerlendirmesi

Öğeler, Sendrom Elemanı Ölçeği'ne göre puanlandı (tam ürün listesi ve kodlar Ek Tablo 1'de). Derecelendirmeler arası güvenilirlik (mevcut/yok) %95 CI ile Cohen'in κ ölçüsü kullanılarak nicelendirildi ve Ek Tablo 2'de özetlendi. Şiddet ağırlıkları şunlardı: hafif = 0.7, orta = 1.0, şiddetli = 1.5. Her eleman içinde ağırlıklı öğeler toplanarak eleman puanı elde edildi. Bir elemanın varlığı eşik = 14 olarak tanımlandı; 12 ve 16'daki dayanıklılık Ek Tablo 3'te bildirilmiştir. Her vakayı iki TCM onkoloji hekimi bağımsız olarak puanladı; Anlaşmazlıklar, yazılı bir gerekçeyle yapılan bir uzlaşma toplantısında çözüldü. Hastalar arasında element düzeyinde yaygınlık Tablo 3'te raporlanmış ve eşyalar arasında puanlama örneği Ek Şekil 1'de gösterilmiştir.

İstatistiksel analiz

Yazılım ve tekrarlanabilirlik

Tüm analizler R (v4.3) içinde yapıldı. Çalıştırılabilir, sürüm kilitli bir betik ve tam sessionInfo() çıktısı veri seti (https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30405196.v2) ile arşivlenir. Tüm stokastik işlemlerden önce sabit rastgele bir tohum belirlendi. Temel fonksiyonlar/paketler şunlardı: temel istatistikler (prcomp, hclust, kmeans), küme (silüet) ve igraph (ağ görselleştirme)9. Eleman düzeyindeki dağılım Ek Tablo 1'de özetlenmiştir ve boş vaka-rapor formu (CRF), veri sözlüğü ve düzenli giriş matrisleri, Veri Erişilebilirliği bölümünde referans verilen kamu deposunda mevcuttur.

İki aşamalı H - K kümelenmesi

Klinik olarak yorumlanabilir gruplar oluşturmak için iki aşamalı bir prosedür kullanıldı.

Hiyerarşik aşama: Hasta elemanlarına göre ağırlıklı skorlar z-standartlaştırıldı, Öklid mesafeleri hesaplandı ve aglomerasyon Ward.D2 bağlantısı kullanıldı. Dendrogram, dirseğin küme içi dağılımı ve ön siluet desenleri10 ile eklem değerlendirmesi kullanılarak aday k önerilmesi için incelendi.

k-incelik demek. Her aday k için, k-means hiyerarşik bölümlerden başlatıldı ve nstart ≥ 50 ile çalıştırıldı; nihai üyelik, küme içindeki karelerin toplamı en aza indirildi. Ortalama siluet genişliği ve küme başı profiller izlenebilirlik için dışa aktarıldı. Standartlaştırılmış skorları özetleyen integral ısı haritası Şekil 1'de gösterilmiştir; karşılık gelen dendrogram Şekil 2'de gösterilmiştir.

Ana bileşen analizi ve korelasyon ağı

Eleman puanı matrisleri ortalanıp ölçeklendirilmiş, PCA ise prcomp(center = TRUE, scale = TRUE) ile gerçekleştirilmiştir. Düğüm boyutu, elemanların yaygınlığını yansıtır; Etiketler, örtüşmemek ve okunabilirlik için manuel olarak kontrol edildi. Ortaya çıkan korelasyon ağı Şekil 3'te gösterilmiştir. PCA çift plotu Şekil 4'te gösterilmiştir. Elemanlar arasında çiftli Pearson korelasyonları çift eksikli gözlemlerle hesaplandı; |r| ≥ 0.30, kenar genişliği |r| ile orantılıdır. Okunabilirliği artırmak için düzen için kuvvet yönlendirilmiş bir algoritma (Fruchterman-Reingold) kullanılmıştır11.

Eksik veri ve hassasiyet

Değişken başına tamlık (sayı, %) Ek Tablo 4'te özetlenmiştir; eksiklik düşük olduğundan, tüm birincil çıktılar için tam vaka analizi kullanıldı. Sağlamlık, önceden belirlenmiş 14 eşik olan 14'e (Ek Tablo 3) göre alternatif puan kesim sınırları altında eleman-varlık sınıflandırması yeniden hesaplanarak ve ilgili olduğunda tedavi içinde durum katmanları (Asla/Devam Eden/Geçmiş; Ek Tablo 5). İki bağımsız TCM uzmanı tarafından eleman değerlendirmesi için değerlendiriciler arası güvenilirlik, Ek Tablo 2'de detaylandırıldığı üzere yüksekti (genel anlaşma %95). Eşyalar arası puanlama ve eşik belirleme örneklerini gösteren bir örnek, Ek Şekil 1'de sunulmaktadır.

Kalite kontrolü, zamanlama ve sorun giderme

Kalite güvencesi haftalık %10 kaynak veri doğrulaması, periyodik değerlendirici yeniden kalibrasyonu ve veritabanı kilitlenmesinden önce otomatik aralık/mantık kontrolleri içeriyordu. Tipik zaman çizelgeleri tarama/onay için ~10-15 dakika, standart TCM değerlendirmesi ve puanlama için 20-30 dakika ve vaka başına veri giriş/doğrulama için 10-15 dakika idi. Buradaki kritik adımlar arasında sabit aydınlatma ve sabit bir muayene dizisi yer alır; değerlendirmeci körlüğünü aşama ve tedaviye korumak; ve herhangi bir karar için nedenleri belgelemek. Dağılımlar özetlenirken, paydalar açıkça N (hastalar) veya dışlayıcı eleman sayısı olarak belirtildi ve aynı payda metinler, tablolar ve şekil başlıklarında tutarlı şekilde kullanıldı.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Katılımcı özellikleri

Aralık 2022 ile Mart 2024 arasında 60 mide kanseri hastası kayıt altına alındı. Yaş dağılımı şuydu: 41-50 yaş, 9/60 (%15,0); 51-60 yaş, 18/60 (%30,0); 61-70 yaş, 15/60 (%25,0); 71-80 yaş, 13/60 (%21,7); ve 81-90 yaş arasında, 5/60 (%8,3). Genel cinsiyet dağılımı erkek 37/60 (%61,7) ve kadın %23/60 (%38,3) idi. Her yaş grubundaki cinsiyete göre sayımlar, sonraki analizler için temel bir

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, mide kanserinde TCM sendromu elementlerini belirlemek ve niceliklendirmek için standartlaştırılmış, protokol odaklı bir iş akışı geliştirmiş ve uygulamıştır. Ağırlıklı puanlama sistemi, çift uzman yargısı ve önceden belirlenmiş çok değişkenli bir boru hattı—iki aşamalı H-K kümeleme, korelasyon ağı analizi ve ana bileşen analizi—birleştirerek, yöntem, önceki gözlemlerle uyumlu olarak, bu kohortta en sık ve klinik olarak önemli unsurlar olarak qi durgunluğu, qi eksikliği, kan s...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar, bilimsel içerik yazarlar tarafından taslak oluşturulduktan sonra yalnızca dil parlatma ve referans biçimlendirme için yapay zeka destekli bir yazma aracı (ChatGPT, OpenAI) kullandılar. Araç tarafından herhangi bir çalışma tasarımı, veri toplama, veri analizi, şekil oluşturma veya bilimsel yorumlama yapılmadı. Araca tanımlanabilir veya hassas bir veri girilmedi. Tüm çıktılar, yazarlar tarafından bağımsız olarak incelenip revize edildi; yazarlar makalenin bütünlüğü ve doğruluğundan tam sorumluluğu üstlendiler.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar, Wuxi İkinci Geleneksel Çin Tıbbı Hastanesi personeline hasta alımı ve veri toplama konusundaki destekleri için teşekkür etmektedir. Bu çalışma, Jiangsu Eyaleti Wuxi Şehri Geleneksel Çin Tıbbı İdaresi Bürosu, 2022 Yıllık Bilim ve Teknoloji Projesi (Proje Numarası: ZYYB23) tarafından desteklenmiştir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Vaka Raporu Formu (CRF)Wuxi İkinci TCM HastanesiCRF-001Hasta verilerinin toplanması için standartlaştırılmış form
küme R PaketiCRANR-küme-008Kümeleme ve siluet analizi için R paketi
Sınav Işık (5.000&ntir; 6.500 K)PhilipsEX-LIGHT-003TCM muayenesi için kullanılan ışık
igraph R PaketiCRANR-igraph-007Ağ görselleştirme için R paketi
Darbe Ölçüm CihazıOmronPMD-005TCM değerlendirmesi sırasında darbe ölçme cihazı
R YazılımıR ProjesiR-001İstatistiksel analiz için açık kaynak yazılım
istatistikler R PaketiCRANR-Stats-006İstatistiksel analiz için R paketi (prcomp, hclust, kmeans)
Sendrom Element ÖlçeğiWuxi İkinci TCM HastanesiSE-Scale-002Sendrom unsurlarını değerlendirmek için puanlama aracı
Dil görüntüleme cihazıKanonTI-IMG-004Dil görüntüleri yakalamak için kullanılan cihaz

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Chao, H., Yusen, Z., Die, Y., Yifei, L., Xiaochun, Z., Yanqing, L. Effects of traditional Chinese medicine on the survival of patients with stage I gastric cancer and high-risk factors: a real-world retrospective study. J Tradit Chin Med. 43 (3), 568-573 (2023).
  2. Chen, B., et al. Effects of oxidative stress regulation in inflammation-associated gastric cancer progression treated using traditional Chinese medicines: A review. Medicine (Baltimore). 102 (46), e36157(2023).
  3. Chi, W., Jiang, Q., Jiang, J., Ma, B. Progress in traditional Chinese medicine treatment of cancer-related fatigue in gastric cancer. Minerva Surg. 79 (1), 129-131 (2024).
  4. Dai, Z., et al. Traditional Chinese medicine for gastric cancer: An evidence mapping. Phytother Res. 38 (6), 2707-2723 (2024).
  5. Dong, X., et al. PresRecST: a novel herbal prescription recommendation algorithm for real-world patients with integration of syndrome differentiation and treatment planning. J Am Med Inform Assoc. 31 (6), 1268-1279 (2024).
  6. Jia, Q., et al. Traditional Chinese medicine symptom normalization approach leveraging hierarchical semantic information and text matching with attention mechanism. J Biomed Inform. 116, 103718(2021).
  7. Ke, J., et al. Relationship between traditional Chinese medicine syndrome elements and prognosis of patients with IgA nephropathy. Evid Based Complement Alternat Med. 2022, 2270406(2022).
  8. Teichgraeber, D. C., Guirguis, M. S., Whitman, G. J. Breast cancer staging: Updates in the AJCC cancer staging manual, 8th Edition, and current challenges for radiologists, From the AJR special series on cancer staging. AJR Am J Roentgenol. 217 (2), 278-290 (2021).
  9. Blischak, J. D., Carbonetto, P., Stephens, M. Creating and sharing reproducible research code the workflowr way. F1000Res. 8, 1749(2019).
  10. Januzaj, Y., Beqiri, E., Luma, A. Determining the optimal number of clusters using silhouette score as a data mining technique. Int J Online Biomed Eng. 19 (4), (2023).
  11. Jolliffe, I. T., Cadima, J. Principal component analysis: a review and recent developments. Philos Trans A Math Phys Eng Sci. 374 (2065), 20150202(2019).
  12. Li, D., Feng, R. Modern technology-based exploration of mechanism of traditional Chinese medicine in prevention and treatment of gastric cancer. World J Gastrointest Oncol. 16 (9), 3747-3751 (2024).
  13. Liao, Y., Gui, Y., Li, Q., An, J., Wang, D. The signaling pathways and targets of natural products from traditional Chinese medicine treating gastric cancer provide new candidate therapeutic strategies. Biochim Biophys Acta Rev Cancer. 1878 (6), 188998(2023).
  14. Yang, L., et al. Progress in traditional Chinese medicine against chronic gastritis: From chronic non-atrophic gastritis to gastric precancerous lesions. Heliyon. 9 (6), e16764(2023).
  15. Yao, S., et al. Interpretation of a quantitative diagnosis model of traditional Chinese medicine syndromes based on computer adaptive testing. Evid Based Complement Alternat Med. 2022, 3203158(2022).
  16. Zhang, J., Zhang, Z. The Challenges of ethical review in clinical research of traditional Chinese medicine. Evid Based Complement Alternat Med. 2021, 6754985(2021).
  17. Liu, Y., et al. Traditional Chinese medicine in the treatment of chronic atrophic gastritis, precancerous lesions and gastric cancer. J Ethnopharmacol. 337 (Pt 1), 118812(2025).
  18. Zhang, L., et al. Systems pharmacology to reveal multi-scale mechanisms of traditional Chinese medicine for gastric cancer. Sci Rep. 11 (1), 22149(2021).
  19. Zhou, X., et al. Clinical phenotype network: the underlying mechanism for personalized diagnosis and treatment of traditional Chinese medicine. Front Med. 8 (3), 337-346 (2014).
  20. Lu, Y., et al. A comprehensive update: gastrointestinal microflora, gastric cancer and gastric premalignant condition, and intervention by traditional Chinese medicine. J Zhejiang Univ Sci B. 23 (1), 1-18 (2022).
  21. Zhu, F., Si, J. Regulative effect of traditional Chinese medicine on gene-expression related to precancerous lesion of gastric cancer. Chin J Integr Med. 11 (1), 76-80 (2005).
  22. Longci, P., Chunhui, Q., Xubo, S., Yixian, H., Xinrong, Y., Xianjun, S. Traditional Chinese medicine syndrome analysis on oxaliplatin-induced peripheral neuropathy and clinical efficacy of Bushen Yiqi formula: a prospective randomized controlled study. J Tradit Chin Med. 43 (6), 1234-1242 (2023).
  23. Zu, M., et al. Patient-derived organoid culture of gastric cancer for disease modeling and drug sensitivity testing. Biomed Pharmacother. 163, 114751(2023).
  24. Liu, Y., et al. Mechanisms of traditional Chinese medicine in the treatment and prevention of gastric cancer. Phytomedicine. 135, 156003(2024).
  25. Sun, D., et al. The effects of gastric cancer interstitial fluid on tumors based on traditional Chinese medicine 'phlegm' theory and the investigation on the mechanism through microRNA-21 regulation. J Physiol Pharmacol. 72 (3), 381-389 (2021).
  26. Qing, X., et al. Therapeutic mechanisms of integrated traditional Chinese and conventional medicine underlying its treatment of precancerous lesions of gastric cancer. J Tradit Chin Med. 42 (6), 1023-1028 (2022).
  27. Luo, H., Liao, X., Wang, Q. Application of Chinese medical syndrome scores in effectiveness evaluation: a critical appraisal of 240 randomized controlled trials. Zhongguo Zhong Xi Yi Jie He Za Zhi. 35 (10), 1261-1266 (2015).
  28. Yang, K., et al. A comprehensive update on early gastric cancer: defining terms, etiology, and alarming risk factors. Expert Rev Gastroenterol Hepatol. 15 (3), 255-273 (2021).
  29. Wang, Y., Xu, J., Zhang, M., Zhang, D., Wulamu, A. An improved multitask learning model with matching network and its application in traditional Chinese medicine syndrome recommendation. J Healthc Eng. 2022, 4072563(2022).
  30. Yang, J., et al. Traditional Chinese medicine syndromes are associated with driver gene mutations and clinical characteristics in patients with lung adenocarcinoma. Evid Based Complement Alternat Med. 2022, 9905868(2022).
  31. YanRui, W., et al. Research on the signaling pathway and the related mechanism of traditional Chinese medicine intervention in chronic gastritis of the "inflammation-cancer transformation". Front Pharmacol. 15, 1338471(2024).
  32. Xu, X., et al. Modular characteristics and the mechanism of Chinese medicine's treatment of gastric cancer: a data mining and pharmacology-based identification. Ann Transl Med. 9 (24), 1777(2021).
  33. Xu, W., Li, B., Xu, M., Yang, T., Hao, X. Traditional Chinese medicine for precancerous lesions of gastric cancer: A review. Biomed Pharmacother. 146, 2542(2022).
  34. Wang, Y., et al. Treating chronic atrophic gastritis: identifying sub-population based on real-world TCM electronic medical records. Front Pharmacol. 15, 1444733(2024).
  35. Xie, J., et al. Digital tongue image analyses for health assessment. Med Rev. 1 (2), 172-198 (2021).
  36. Wang, Z., et al. TCMEval-SDT: a benchmark dataset for syndrome differentiation thought of traditional Chinese medicine. Sci Data. 12 (1), 437(2025).
  37. Liu, J. Y., Li, X. Standardization, objectification, and essence research of traditional Chinese medicine syndrome: A 15-year bibliometric and content analysis from 2006 to 2020 in Web of Science database. Anat Rec. 306 (12), 2974-2983 (2023).
  38. Gong, L., Jiang, J., Chen, S., Qi, M. A syndrome differentiation model of TCM based on multi-label deep forest using biomedical text mining. Front Genet. 14, 1272016(2023).
  39. Li, S., et al. Tailoring traditional Chinese medicine in cancer therapy. Mol Cancer. 24 (1), 27(2025).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Sendrom Ay r mGeleneksel in T bb Patern ElementleriQi StagnasyonuKan StazDal Yetmezli iTemel Bile en AnaliziHiyerar ik K meleme

İlgili makaleler