Recherche sur l'évaluation rapide de la qualité de la médecine traditionnelle chinoise basée sur le Big Data et la technologie de reconnaissance des formes
La médecine traditionnelle chinoise est le pilier de l'industrie de la santé, et sa qualité est liée au développement de l'industrie de la santé. À l'heure actuelle, la qualité de la médecine traditionnelle chinoise pose encore des problèmes, tels qu'une grande variété, de grandes différences, un long processus de traçabilité, des indicateurs d'essai complexes et l'absence de méthodes d'évaluation scientifique. En outre, l'énorme quantité de données brutes générées et accumulées dans le processus de contrôle de la qualité de la médecine traditionnelle chinoise n'a pas permis de trouver de modèles à partir des données, et le taux d'utilisation efficace est faible, ce qui entraîne des problèmes de richesse des données et de manque de connaissances. Dans le cadre de la promotion du Plan d'action pour la promotion du développement des big data publié par le Conseil des affaires d'État en 2015, l'application des technologies de l'information modernes telles que l'intégration des big data, l'informatique en nuage et la blockchain dans la supervision scientifique de l'industrie de la médecine traditionnelle chinoise est devenue une tendance de développement inévitable à l'avenir. Les modèles et les règles cachés dans les big data de l'industrie de la médecine traditionnelle chinoise ne peuvent souvent pas être découverts par l'expérience ou l'intuition. Il est nécessaire de s'appuyer sur la pensée et les méthodes de l'analyse des big data pour transformer des données fragmentées et de faible qualité, telles que l'environnement de croissance, la plantation et la transformation, la transformation, l'évolution de la composition chimique et le contrôle traditionnel de la qualité des matériaux médicinaux, en informations denses de haute qualité et de grande valeur. Ensuite, avec l'aide de l'exploration de données, de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle et d'autres méthodes informatiques, combinées aux connaissances professionnelles et au jugement de la médecine traditionnelle chinoise, des modèles mathématiques liés à l'application peuvent être établis pour rendre les relations entre les entités transparentes et fournir une base importante pour la supervision scientifique de la qualité de la médecine traditionnelle chinoise.

Le développement et l'application rapides de la chimiométrie ont permis de mettre au point rapidement des instruments et des technologies pour tester la sécurité des aliments et des médicaments. Les méthodes de détection ont également évolué, passant des premières technologies physiques et chimiques, microscopiques, chromatographiques et de spectrométrie de masse (SM) à la spectroscopie dans le proche infrarouge (NIRS) sans contact, à la spectroscopie Raman (RS), au térahertz (THz) et à l'imagerie hyperspectrale (HI). Parmi celles-ci, la NIRS a été développée ces dernières années. Elle recueille les informations combinées de fréquence et de dédoublement de la vibration et de la rotation des groupes contenant de l'hydrogène X-H (X=C, N, O) dans le spectre proche infrarouge de la substance testée, à des fins d'analyse qualitative et quantitative. Il est largement utilisé dans l'agriculture, le pétrole, l'industrie chimique, le tabac et l'alimentation, et a été progressivement appliqué dans les industries pharmaceutiques et de réglementation des médicaments, avec un grand potentiel pour la détection et l'analyse qualitatives et quantitatives rapides des médicaments.
Bupleurum chinense DC, également connu sous le nom de Bupleurum à feuilles étroites B., est une plante de la famille des Apiaceae. La racine séchée de scorzonerifolium Willd. est une plante médicinale en vrac couramment utilisée en Chine. Elle a été mentionnée pour la première fois dans le "Shennong Bencao Jing" et est classée comme une herbe de qualité supérieure. Elle a pour effet de soulager la fièvre, d'apaiser le foie, de soulager la dépression et de favoriser le yang qi. Le premier est communément appelé "Beichaihu", tandis que le second est communément appelé "Nanchaihu". Le Chaihu Nord est principalement produit dans les provinces de Hebei, Heilongjiang, Liaoning, etc., tandis que le Chaihu Sud est principalement produit dans les provinces de Liaoning, Jilin, la région autonome de Mongolie intérieure, etc. En raison de la complexité des espèces végétales originales de Bupleurum chinense, il existe environ 100 espèces biologiques dans ce genre. La Chine compte 36 espèces biologiques, 17 variétés et 7 formes. En outre, il existe des différences significatives dans la qualité des matières médicinales en raison des changements dans l'environnement de croissance, des variations des variétés, de la transformation et de l'élimination incomplète des parties non médicinales. Actuellement, les éditions 2015 et 2020 de la pharmacopée chinoise ont limité la teneur en humidité, en cendres, en cendres insolubles dans l'acide, en extrait, en saikosaponine a et d dans le Chaihu, ce qui joue un rôle important dans le contrôle de la qualité du Chaihu. Toutefois, les études sur les marqueurs Q ont révélé que l'huile volatile, l'huile grasse, les saponines triterpénoïdes et les flavonoïdes de Bupleurum chinense sont les principaux ingrédients actifs de ses propriétés antipyrétiques, sédatives, analgésiques, anti-inflammatoires et antitussives. À l'heure actuelle, bien que de multiples indicateurs coexistent dans l'évaluation de la qualité de Bupleurum chinense, les indicateurs de test sont uniques et la limite est trop basse, ce qui ne permet pas de répondre aux besoins d'évaluation et de classement de la qualité. En outre, une grande quantité de données brutes fragmentées a été générée et accumulée au cours du processus réglementaire, qui n'a pas été pleinement utilisée et n'a pas fait l'objet d'une intégration systématique. Par conséquent, sur la base du contexte des big data, cette étude prend Bupleurum chinense comme exemple, recueille diverses données d'essai de 130 lots de matières médicinales de Bupleurum chinense testées par notre centre en utilisant l'édition 2015 de la pharmacopée chinoise, et utilise la technologie d'analyse NIRS, la stœchiométrie chimique et les méthodes de modélisation mathématique pour mener une recherche de reconnaissance des formes sur diverses données d'essai des matières médicinales de Bupleurum chinense. Nous établissons un modèle d'analyse de traçabilité rapide, un modèle de prédiction du contenu, une base de données complète d'évaluation et de classement pour les matières médicinales de Bupleurum chinense, évaluons systématiquement la qualité des matières médicinales de Bupleurum chinense et fournissons de nouvelles idées pour la supervision scientifique de la qualité des matières médicinales chinoises.

Si l'on se réfère à l'"industrie 4.0" allemande, l'industrie chinoise de la médecine traditionnelle se trouve actuellement au niveau de l'industrie 2.0, qui est relativement à la traîne. L'écart Sigma fait référence à l'écart entre les performances du produit et les attentes des consommateurs. Dans la méthode de gestion Six Sigma (6 Sigma est un objectif), l'industrie chinoise de la médecine traditionnelle se situe actuellement au niveau 2.0~3.0 Sigma. Cet écart s'explique par le fait que les produits sont difficiles à tracer, qu'ils dépendent trop des tests du produit final et que les processus ne sont pas bien compris. De 2018 à 2020, le taux d'échec des contrôles ponctuels des médicaments traditionnels chinois est bien plus élevé que celui des médicaments traditionnels chinois brevetés, des préparations simples et des médicaments chimiques. La qualité des morceaux de décoction de la médecine traditionnelle chinoise est la base de la sécurité clinique et de l'efficacité de la médecine traditionnelle chinoise, et est liée au développement de l'industrie de la santé de la médecine traditionnelle chinoise. Il est particulièrement important de mener des recherches sur les nouvelles méthodes de contrôle de la médecine traditionnelle chinoise et de parvenir à un contrôle scientifique de la qualité de la médecine traditionnelle chinoise. De nombreux facteurs influent sur la qualité de la médecine traditionnelle chinoise, tels que la variété, l'habitat, la récolte, la transformation, le stockage, etc. Pour parvenir à une supervision scientifique, il est nécessaire d'intégrer la technologie interdisciplinaire, la science de l'information et la science du big data. Ces dernières années, la Chine a beaucoup travaillé sur le contrôle de la qualité de la médecine traditionnelle chinoise, mais elle ne peut toujours pas répondre aux exigences de plus en plus élevées en matière de contrôle de la qualité. À cet égard, certaines études ont proposé le concept de marqueurs de qualité de la médecine traditionnelle chinoise (marqueurs Q), qui fournissent une orientation pour l'évaluation de la qualité de la médecine traditionnelle chinoise. Cependant, l'évaluation globale de la qualité de la médecine traditionnelle chinoise implique de multiples marqueurs Q, et la contribution des différents marqueurs Q à la qualité de la médecine traditionnelle chinoise est également différente, ce qui fait qu'il n'existe pas de méthode d'évaluation globale scientifique. Cette expérience propose le concept d'indice d'évaluation globale Fq pour la médecine traditionnelle chinoise, combiné au système d'évaluation actuel de la pharmacopée chinoise. Sur la base des résultats de l'analyse des big data, les données Rij de chaque indice de détection sont sans dimension, et la méthode du coefficient de variation est utilisée pour optimiser le calcul du coefficient de pondération Wi de l'indice d'évaluation de la qualité de la médecine traditionnelle chinoise, en évitant la préférence subjective de la pondération des experts et en reflétant objectivement l'importance relative de chaque indice dans l'évaluation de la qualité de la médecine traditionnelle chinoise. Une méthode d'évaluation rapide et scientifique adaptée à l'évaluation et au classement complets de la qualité de la médecine traditionnelle chinoise a été établie, fournissant une nouvelle approche pour la supervision scientifique de la qualité de la médecine traditionnelle chinoise.
La supervision scientifique est la garantie de la sécurité, de l'efficacité et de la contrôlabilité de la qualité des médicaments. La supervision scientifique de la qualité de la médecine traditionnelle chinoise doit non seulement combiner l'expérience traditionnelle, les systèmes d'évaluation actuels et les méthodes techniques avancées, mais aussi introduire les technologies de l'information et les méthodes statistiques modernes. L'extraction et l'analyse de données massives (big data) devraient permettre d'établir une méthode d'évaluation complète et des normes de classement pour la qualité de la médecine traditionnelle chinoise. La technologie de reconnaissance des formes présente les caractéristiques de l'"intégrité" et du "flou" et constitue un moyen d'identification complet et quantifiable. Elle est actuellement conforme aux caractéristiques de la médecine traditionnelle chinoise et peut refléter l'authenticité de la médecine traditionnelle chinoise. FQ est un système en développement qui continuera à itérer et à s'améliorer avec l'accumulation continue de big data et l'introduction de marqueurs Q, et qui peut être mieux appliqué à la supervision scientifique de la qualité de la médecine traditionnelle chinoise.