پزشکی سنتی به منزله یک مجموعه داده

مدت ها بود دوست داشتم در مورد پزشکی سنتی بنویسم. موضوعی که هم دارای طرفداران و هم مخالفان بسیار زیاد بوده و در هر دو دسته افرادی سرسخت با رویکردهای غیر قابل مباحثه و حتی تهاجمی وجود دارد! :). به نظر من، مشابه مباحث اجتماعی دیگر، منشا این جانبداری های متعصبانه از هر دو طرف، می تواند خارج از موضوع اصلی مورد بحث باشد. اما به عنوان یک پژوهشگر علم داده (خصوصا داده های زیست پزشکی) فکر می کنم که این نوع پزشکی، مکتبِ درمانی یا پارادایم متفاوت فکری را هم می توان به صورت یک مجموعه داده دید. از آنجا که علم داده (Data Science) همزمان با توسعه تحقیقات مستقل از فرضیه (Data-driven Research) توسعه بیشتری یافت، می توان فرضیات جدید را از میان داده ها بیرون کشیده و به محک گذاشت. برخلاف تحقیقات مبتنی بر فرضیه (Hypothesis-driven Research) بدون داشتن فرضیه ای که ممکن است مورد مناقشه بین متخصصان باشد، یک راست سراغ داده های موجود رفته و سعی کرد تا فرضیات را از روابط بین داده ها استخراج کرد. قطعا دسترسی به داده های دست اول، پیش پردازش و دست ورزی داده ها (Data Wrangling)، استانداردسازی داده ها، ساخت مدل های پیش بینی کننده بر مبنای این داده ها، ارزیابی آنها و دیگر مراحل متداول در علم داده ها برای استخراج اطلاعات مفید لازم و ضروری است. تا جایی که یک فرضیه به صورت علمی قابل بررسی (یعنی تایید یا رد) باشد نسبت به آن نباید موضعی گرفت. حتی در صورت بررسی آن فرضیه (رد یا تایید)، اصل عدم قطعیت و احتمالات برای آزمون فرضیه را نباید فراموش کرد تا در دام اعتقادی فراتجربی به یک پدیده تجربی نیفتیم. ناگفته نماند که قطعا کار با داده های برآمده از تاریخ سرزمینم و سروکله زدن با متون قدیمی بخش هیجان انگیز این نوع از تحقیقات است که نمی شود انکار کرد. خوشبختانه اخیرا خلاصه ای از این تلاش ها به کمک مجموعه بزرگی از همکارانم به عنوان اولین داده پایگاه داروهای مفرده پزشکی سنتی ایرانی با نام اوناپراد (UNaProd) منتشر شده و در دسترس عمومی و رایگان است. برای ساخت این داده پایگاه، از کتاب مخزن الادویه که مؤخرترین کتاب در این زمینه با بیشترین تعداد مفردات است، استفاده شده است. این کتاب در حدود ۲۵۰ سال قبل توسط حکیم مشهور ایرانی محمد حسین عقیلی خراسانی شیرازی به زبان فارسی به نگارش درآمده است. این داده پایگاه با استفاده از روش های متن کاوی و مرور دستی ایجاد شده و در حال حاضر مشتمل بر اطلاعات مربوط به ۳۴۱۱ مفرده در خصوص ماهیت، مزاج، افعال و خواص، مضرات، مصلحات، بدل، میزان مصرف، نحوه تلفظ نام دارو، نام مفرده به گویش ها و زبان های مختلف، منشأ دارویی، نام رایج و نام علمی است. برای اطلاع از جزییات بیشتر این داده پایگاه می تونید به مقاله مرتبط که اخیرا در مجله Evidence-based Complementary and Alternative Medicine منتشر شده رجوع کنید.حالا دوتا مثال می زنم تا توضیح بدم که منظورم از پزشکی سنتی به مثابه یک مجموعه داده چیست. یه دسته بندی یا طبقه بندی مشهور در پزشکی سنتی ایران وجود داره به نام مزاج. ممکنه اولین سوال هر فردی با این دسته بندی این باشد که آیا این دسته بندی درست هست یا نه؟ چیزی به نام مزاج وجود دارد یا نه؟ قبل از پاسخ به این سوال ترجیح می دهم که به سوال دیگری پاسخ بدم.مزاج چیست؟شاید پاسخ سریعی از بسیاری از افراد بشنویم که همان طبع گرم و سرد را مزاج می گویند. پاسخ یه مقدار دقیقتر اینه که ما چهار مزاج ساده (گرم، سرد، تر و خشک) و چهار مزاج مرکب (گرم و تر، سرد و تر، گرم و خشک، و سرد و خشک) داریم که برای دسته بندی جهان طبیعت از انسان ها گرفته تا حیوانات و گیاهان و جمادات در طبیعیات قدیم (ارسطویی) استفاده می شده. اما برای پاسخ به این سوال حداقل در مورد داروهای مورد استفاده در پزشکی سنتی به این پاسخ ها اکتفا نکردم. به کمک همکارانم و با کمک رویکرد متن کاوی یکی از منابع اصلی پزشکی سنتی در مورد داروهای مورد استفاده در این پزشکی را بررسی کردیم متوجه شدیم که مزاج از نظر عقیلی شیرازی خراسانی با ۲۹ نوع و ۶۸ درجه تعریف و تقسیم بندی میشه! یعنی مثلا یه دارو در طب سنتی داریم به نام افتیمون که عقیلی خراسانی در کتابش آورده که مزاج این دارو در آخرِ اول خشک و در وسطِ سوم گرم است. اطلاعات تکمیلی این پژوهش در این مقاله موجود است.مریدین چیست؟بار دیگه سراغ یک سری از مجموعه های داده های پزشکی سنتی از نوع چینی رفتم. در این مطالعه، به کمک همکاران چینی که دغدغه مشترکی داشتیم، سعی کردیم تا مفهوم مریدین (Meridian) در پزشکی سنتی چین را باز کرده و تعریفی جدید از آن به کمک دانش مولکولی روز ارائه دهیم. مشابه تمامی پژوهش های علمی دنیا برای پیش بینی های مان احتمال خطاهای نوع اول و دوم را گزارش کردیم و نشان دادیم که با احتمال خیلی بالا، مریدین ها که برآمده از تجربه طولانی و پرتکرار یک عده انسان از گذشته های دور (با آرزوها و نیازهای مشابه به انسان کنونی) در پارادایمی متفاوت بوده است با دانش کنونی ما از ترکیبات بیوشیمیایی قابل تطبیق است. یعنی مثلا دو گیاه مربوط به یک مریدین، دارای ترکیبات مولکولی مشابه تری هستند نسبت به دو گیاه منتسب به دو مریدین متفاوت.برای اطلاع از جزيیات بیشتر مطالعه ما در مورد مریدین ها در پزشکی چینی قسمت دوم این نوشته را ملاحظه کنید و به لینک های مربوطه رجوع کنید. برای اطلاع از آخرین محتوای علمی - پژوهشی و علمی - ترویجی اینجانب و همکارانم می توانید کانال تلگرام مرا تحت عنوان (JafaRriLab) دنبال کنید. همچنین نسخه صوتی نوشته های من در ویرگول در پادکستی به همین نام نیز منتشر می شود.عنوان مقاله:پیش بینی مریدین ها در پزشکی سنتی چین با استفاده از رویکرد یادگیری ماشینخلاصه مقاله:محصولات طبیعی مشتق از گیاهان یا همان داروهای گیاهی در پزشکی سنتی چینی (TCM) برای پیشگیری و درمان بیماری ها مورد استفاده قرار می گیرد. مطابق مبانی این مکتب پزشکی، داروهای گیاهی را می توان بر اساس مریدین های مختلف طبقه بندی کرد. مریدین، ین (Yin) و یانگ (Yang) به عنوان مفاهیمی متافیزیکی شناخته می شوند که شالوده پزشکی سنتی چین را تشکیل می دهند.با وجود کاربرد موثر روش های درمانی پزشکی سنتی چین در بسیاری از موارد، منطق علمی این طبقه بندی بر اساس مریدین ها ناشناخته است. در این مطالعه برای درک مبانی این طبقه بندی، ما از روش های محاسباتی و اطلاعات مولکولی موجود یعنی اثرانگشت ساختاری و ویژگی های جذب، توزیع، متابولیسم و دفع (ADME) در مورد مواد موثره گیاهان (۶۴۶ گیاه مختلف) استفاده کردیم. به عبارتی دیگر، در این مطالعه از رویکردی یادگیری ماشین برای کشف اساس مولکولی طبقه بندی مریدینی استفاده شده است. ما نشان دادیم که مریدین های منتسب به گیاهان را می توان با خصوصیات مولکولی و شیمیایی ترکیبات موثره گیاهان پیش بینی کرد. این یافته ها نشان می دهد که مفهوم مریدین با خواص فیزیکوشیمیایی و بیوشیمیایی ترکیبات مولکولی گیاهان مرتبط است. یافتن ارتباط بین دانش مولکولی و مفاهیم موجود در پزشکی سنتی می تواند به طراحی استراتژی های جدیدتر و موثرتر درمانی با توجه به سازوکارهای عمل دارو و فرایندهای بیماریزایی منجر بشود.مجله:PLOS Computational Biologyاگر زبان چینی بلدید این لینک را هم ببینید:http://news.bioon.com/article/6747804.html