ARTICLE

International Journal of Integrative Medicine

Recent Advances in ZHENG Differentiation Research in Traditional Chinese Medicine Review Article

Shi-Bing Su1,* 1 Research Center for Complex Systems of Traditional Chinese Medicine, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai, China * Corresponding author E-mail: [email protected]

  Received 22 Nov 2012; Accepted 30 Nov 2012 © 2013 Su; licensee InTech. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract  ZHENG,  also  known  as  traditional  Chinese  medicine (TCM) syndrome or TCM pattern, is an integral  and  essential  part  of  TCM  theory.  A  TCM  ZHENG,  in  essence,  is  a  characteristic  profile  of  all  clinical  manifestations  that  can  be  identified  by  a  TCM  practitioner.  Clinical  treatments  of  a  patient  rely  on  the  successful  differentiation  of  a  specific  ZHENG.  Recently,  some new technologies and methods such as the System‐ Omics  approach  were  introduced  in  ZHENG  research,  which significantly facilitate the development of ZHENG  theory.  This  review  focuses  on  a  brief  introduction  of  these  new  technologies  and  methods  and  their  application  in  TCM  ZHENG  differentiation  research.  Also, some of the latest progress and applications in this  area,  such  as  ZHENG  measurement,  information  collection,  data  analysis  and  mining,  ZHENG  differentiation based TCM treatment, and mechanisms of  ZHENG  differentiation  based  on  biological  networks  reviewed.    Keywords  ZHENG,  Traditional  Chinese  Medicine,  ZHENG Differentiation, TCM Treatment  www.intechopen.com

 

1. Introduction  Traditional  Chinese  medicine  (TCM)  ZHENG,  also  known as TCM syndrome or TCM pattern, is an integral  and essential part of TCM theory [1]. ZHENG is a profile  of symptoms and signs as a series of clinical phenotypes,  which  reflects  the  essence  of  pathological  changes  at  a  certain  stage  in  the  process  of  disease  occurrence  and  development  and  plays  an  important  role  in  understanding  the  human  homeostasis  and  guiding  the  applications  of  TCM  treatment.  The  diagnostic  and  therapeutic  methods  of  TCM  practice  are  based  on  ZHENG  differentiation;  this  concept  has  been  used  for  approximately one thousand years in China [2]. In order  to  facilitate  the  development  and  application  of  TCM  ZHENG, scientific evidence for ZHENG differentiation is  essential.  Such  evidence  would  also  be  beneficial  for  understanding the essence of ZHENG.    Recently,  studies  of  TCM  ZHENG  have  dramatically  increased  in  number.  A  literature  analysis  of  TCM  ZHENG  [3]  found  275,408  Chinese‐language  studies  in  the  SinoMed  database  (CBM)  and  28,103  English‐

Int. j. integr. med., 2013, Vol. 1, 7:2013 Shi-Bing Su: Recent Advances in ZHENG Differentiation Research in Traditional Chinese Medicine

1

  language  studies  in  the  PubMed  database.  In  addition,  the  proportion  of  clinical  studies  has  substantially  increased.  The  advantages  of  integrating  TCM  ZHENG  with  biomedical  disease  diagnoses  has  been  emphasized  in recent years and a number of novel achievements have  been acquired in this field.    The  increase  in  the  number  of  TCM  ZHENG  studies  occurred  in  conjunction  with  advances  in  biomedical  technologies  and  analytic  methods  [4].  Advances  in  systems  biology  in  particular  have  allowed  the  application  of  new  phenotype  technologies  in  the  study  of  ZHENG  differentiation  with  plausible  biological  interpretations. Understanding the characteristic changes  in  biochemistry  associated  with  a  specific  TCM  ZHENG  will  facilitate  the  development  of  ZHENG  identification,  as  well  as  a  novel  disease  diagnostic  and  stratification  approach  that  will  potentially  lead  to  personalized  healthcare  strategies  for  a  range  of  diseases  that  lack  therapeutic solutions [1].     Since  ZHENG  differentiation  is  a  process  from  ZHENG  information  collection  to  identification,  here  we  have  reviewed  the  recent  advances  in  ZHENG  research,  including  the  measurement  of  a  patient’s  symptoms  and  signs,  information  collection,  and  data  analysis  and  mining.  Furthermore,  advances  in  the  mechanisms  of  ZHENG  differentiation,  ZHENG  differentiation  based  treatment,  and  animal  models  of  ZHENG  are  also  introduced.  2. Clinical ZHENG measurement   and information collection  In  TCM,  the  clinical  diagnosis  of  ZHENG  relies  on  the  gathering of clinical information through four traditional  diagnostic  methods:  inspection,  auscultation  and  olfaction,  inquiry,  and  palpation.  For  ZHENG  identification,  the  objective  and  quantified  collection  of  clinical  ZHENG  information,  in  other  words,  a  patient’s  symptoms  and  signs,  using  appropriate  technologies  or  methods  is  required.  Clinical  ZHENG  measurement  and  information  collection  is  accomplished  mainly  through  the  establishment  of  a  TCM  questionnaire  and  improvement of the four diagnostic methods.     For  the  acquisition  of  ZHENG‐related  clinical  information,  Zhang  H  et  al.  [5]  established  a  TCM  liver  disease  questionnaire  (TCMLDQ)  with  a  ZHENG  scale  for  ZHENG  measurement  in  patients  with  post‐hepatic  cirrhosis.  When  compared  to  the  chronic  liver  disease  questionnaire  (CLDQ),  they  found  that  the  two  scales  show  good  consistency  in  the  evaluation  of  severity  and  quality of life of liver cirrhosis patients. Zhao H et al. [6]  developed  and  evaluated  a  TCM  questionnaire  with  50  items that embodies the features of ZHENG diagnosis for  measuring  sub‐optimal  health  status  (SHS),  indicating  2

Int. j. integr. med., 2013, Vol. 1, 7:2013

 

that  it  is  a  reliable  and  valid  instrument  for  ZHENG  measurement in SHS.     The  four  traditional  diagnostic  methods  are  dependent  upon  the  TCM  practitioner’s  clinical  observations:  listening,  smelling,  asking,  feeling,  and  judgments  based  on  experience.  Researchers  have  focused  on  the  improvement  of  the  four  traditional  diagnostic  methods.  Li  F  et  al.  [7]  designed  a  computer‐assisted  classification  model to provide an automatic and quantitative approach  for the diagnosis of TCM based on images of the lip. Yue  XQ  et  al.  [8]  and  Pang  B  et  al.  [9]  digitalized  tongue  images  using  computer  technology  in  order  to  obtain  semi‐quantitative  measurements  using  tongue  observations.  Instead  of  pulse  diagnosis  relying  on  the  tactile  sense  of  the  TCM  practitioner,  a  TCM  pulse  detector  was  established  and  utilized  to  improve  the  accuracy  and  repeatability  of  pulse  diagnosis  [10].  Furthermore,  Niu  X  et  al.  [11]  and  Wang  Y  et  al.  [12]  introduced  the  digitalization  and  quantification  of  techniques  of  auxiliary  diagnosis  based  on  the  combination  of  the  four  TCM  diagnostic  methods.  In  addition,  semi‐quantitative  research  on  the  symptoms  and  signs  as  a  grading  and  scoring  method  [13]  and  the  grading  and  score  combined  weighting  factor  method  [14] have been reported.   3. Data analysis and mining for ZHENG differentiation  ZHENG  is  not  merely  an  assembly  of  various  disease  symptoms,  but  is  also  an  organization  of  interrelated  clinical  manifestations  following  the  TCM  theory.  The  interrelated  symptoms  and  signs  of  diseases  in  ZHENG  measurement  should  be  analysed  using  appropriate  statistical  tools  to  better  understand  ZHENG  differentiation.    Recent  research  has  presented  clinical  information  dimensionality  reduction  and  data  mining  for  ZHENG  differentiation.  Information  dimensionality  reduction  is  extracting  the  related  characteristic  factors  of  symptoms  and  signs  from  clinical  information  using  rough  set  [15,  16],  Shannon  entropy  [17,  18],  association  rules  [19],  mutual  information  and  minimum  redundancy  maximum  relevance  [20],  factor  analysis  [21,  22],  the  dynamic  correlation  coefficient  cluster  method  [23],  and  other methods.    Data mining for ZHENG differentiation has been carried  out  using  the  combination  of  rough  set  and  Bayesian  model  [15]  or  support  vector  machines  (SVM)  [16]  in  post‐hepatitic  cirrhosis;  Bayesian  network  in  depression  patients [9, 24]; Bayesian network combined with SVM in  coronary  artery  disease  [25];  decision  trees  and  relation  rules  [26]  and  multi‐label  learning  using  the  relevant  feature  for  each  label  algorithm  [20]  in  gastritis;  artificial  neural  network  [27]  and  wavelet  packet  transform  www.intechopen.com

  combined  with  sample  entropy  [28]  in  coronary  heart  disease  (CHD);  structural  equation  modelling  in  menopause syndrome [29, 30]; logistic regression [31, 41]  in  stomach  cancer;  entropy  cluster  algorithm  in  five  different  diseases  [32]  and  in  chronic  gastritis  [33];  and  partial  least  squares  [34],  soft  independent  modelling  of  class  analogy  [35],  and  fuzzy  recognition  [22]  in  post‐ hepatitic  cirrhosis.  In  addition,  information  entropy  was  also  applied  in  the  correlation  between  ZHENG  and  seasonal change [36].  4. ZHENG identification following   the System‐Omics approach   Systems  biology  and  Omics,  a  System‐Omics  approach,  mainly  include  genomics,  transcriptomics,  proteomics,  and  metabonomics,  which  are  rapidly  growing  large‐ scale  detection  technologies  [37].  Genomics  indicates  what can occur; transcriptomics indicates what is going to  happen;  proteomics  indicates  what  happened;  and  metabolomics  indicates  what  has  happened  [38].  Genomics  focuses  on  bionetworks,  pathways,  metabolites, and molecular targets of whole bodies from a  top‐to‐bottom  view.  With  the  features  of  non‐ destructiveness,  integrity,  multi‐target,  high‐throughput,  and  digitalization,  it  may  be  feasible  to  investigate  TCM  ZHENG using System‐Omics technologies, which would  be  characterized  by  multi‐factors,  multi‐phenotypes,  and  dynamic  status  [2,  39].  This  could  provide  helpful  tools  for TCM ZHENG research.  4.1 Genomic research  Genomics,  also  known  as  gene  polymorphism,  is  a  tool  for  evaluating  the  correlation  between  genotypes  and  phenotypes of disease or health. The technologies include  polymerase  chain  reaction‐restriction  fragment  length  polymorphism  (PCR‐RFLP),  PCR‐ligase  detection  reaction  (PCR‐LDR),  single  nucleoside  polymorphisms  shot (SNPshot) technology platform, gene chip, and gene  sequencing.  Wu  Y  et  al.  [40]  assessed  the  correlation  between  genetic  variations  of  metabolic  genes  and  TCM  constitutions, and observed that SNPs and haplotypes of  PPARD,  PPARG,  and  APM1  may  underlie  the  genetic  basis  of  ZHENG  classification.  Li  QY  et  al.  [41]  revealed  the  interleukin  10‐819  C/T  genotype  was  probably  correlated  to  Deficiency  syndrome  in  hepatitis  B‐caused  cirrhosis.  Moreover,  APOE  polymorphisms  have  been  reported to associate with TCM syndrome types in type II  diabetes  [42]  and  in  primary  hyperlipidaemia  [43].  Angiotensinogen gene M235T [44] and angiotensin II type  I  receptor  gene  A1166C  polymorphisms  [45]  are  associated  with  ZHENG  types  in  essential  hypertension.  Leukocyte  antigen  (HLA)  class  II  polymorphisms  were  reported  to  associate  with  the  physiologic  characteristics  defined by TCM [46]. In addition, linkage disequilibrium  SNPs from a Kidney‐Yang deficiency syndrome pedigree  has been identified [47].  www.intechopen.com

 

4.2 Transcriptomic research  Transcriptomics,  also  known  as  global  gene  expression  profile in transcriptional levels, is a tool for evaluating the  expression  levels  of  thousands  of  mRNAs  in  parallel.  Technologies such as gene chip and gene sequencing are  usually  applied.  Lu  C  et  al.  [48]  examined  gene  expression  profiles  in  CD4+  T  cells  to  classify  cold  and  heat  syndromes  using  gene  chips.  Li  S  et  al.  [49,  50]  explored the essence of cold and heat syndromes in TCM  through the Neuro‐Endocrine‐Immune (NEI) system and  found  that  25  specific  modulations  of  genes  occurred  in  the  cold  syndrome  and  were  mainly  concentrated  with  energy  metabolism  function.  Ma  XJ  et  al.  [51]  compared  the  differential  gene  expression  profiles in CHD  patients  with  and  without  blood  stasis  syndrome  and  found  that  the  inflammatory‐  and  immune‐related  genes  were  correlated with blood stasis syndrome. Guan Y et al. [52]  analysed  differential  gene  expression  profiles  in  chronic  hepatitis  B  patients  with  different  TCM  syndromes  and  found that there is a molecular foundation in the ZHENG  classification.  Weng  L  et  al.  [53]  first  described  the  characteristic  genomics  in  hepatocellular  carcinoma  patients  with  liver‐kidney  yin  deficiency  syndrome.  Additionally,  the  molecular  mechanisms  of  “Same  ZHENG for Different Diseases” and “Different ZHENGs  for  Same  Disease”  in  chronic  hepatitis  B  and  liver  cirrhosis [54] have also been reported.  The  results  show  that the difference between chronic hepatitis B and liver  cirrhosis  was  the  gene  expression  level  and  the  difference  between  liver‐gallbladder  dampness‐heat  syndrome  and  liver  depression  and  spleen  deficiency  syndrome  was  gene  co‐expression  in  the  G‐protein‐ coupled receptor protein‐signalling pathway.  4.3 Proteomic research  Proteomics, a rapidly evolving tool in systems biology for  analysing protein expression to a comprehensive degree,  is  widely  applied  for  disease‐ZHENG  diagnosis  and  prognosis.  It  has  been  defined  as  the  science  and  technologies  associated  with  mapping,  visualizing,  and/or quantitating the expression of all or a majority of  the  proteins  in  living  systems  [55].  Technologies  used  in  proteomics include two‐dimensional polyacrylamide gels  (2DE)  combined  with  mass  spectrometer  (MS)  or  liquid  chromatography  (LC),  matrix‐assisted  laser  desorption/ionization  time‐of‐flight  mass  spectrometer  (MALDI‐TOF‐MS) and so on. Liu YP et al. [56] used 2DE  combined with MALDI‐TOF‐MS to evaluate the levels of  plasma proteins in healthy donors and chronic hepatitis B  patients with different ZHENGs, and Xiong XG et al. [57]  and  Ou  JG  et  al.  [58]  investigated  the  essence  of  wind  syndrome  caused  by  gan‐yang  hyperactivity  in  multiple  diseases.  Wu  et  al.  [59]  analysed  the  plasma  of  CHD  patients and found that fibrinogen and granzyme related  three  decreased  proteins  and  six  increased  proteins  in 

Shi-Bing Su: Recent Advances in ZHENG Differentiation Research in Traditional Chinese Medicine

3

  BSS. Chu YG et al. [60] measured the serum proteomes of  essential  hypertension  patients  and  found  102  differentiated  protein  peaks  between  abundant  phlegm‐ dampness  and  control  group,  among  which  the  combination  of  four  protein  peaks  found  by  Biomarker  Patterns  Software  (BPS)  could  induce  abundant  phlegm‐ dampness.  Liu  JL  et  al.  [61]  found  differential  plasma  protein  profiles  in  patients  with  hyperlipidaemia  and  atherosclerosis  of  different  patterns  of  phlegm‐stasis  syndrome.  In  addition,  ZHENG  classification  in  chronic  hepatitis  B  [62]  and  the  protein  profiles  of  blood  stasis  [63]  of  patients  by  SELDI‐based  protein  chip  analysis  have been also discussed.   4.4 Metabonomic research  Metabonomics is the study of global metabolite profiles in  a  biological  system  under  a  given  set  of  conditions  [64].  Gas chromatography‐mass spectrometry (GC‐MS), liquid  chromatography‐mass  spectrometry  (LC‐MS),  (UPLC‐ QTOF‐MS),  and  nuclear  magnetic  resonance  (NMR)  are  widely  applied  in  this  area.  Using  these  technologies,  several  researchers  have  detected  and  classified  metabolism  profiles  and  observed  significantly  differential  metabolites  or  metabolic  pathways  in  the  plasma  of  rheumatoid  arthritis  patients  with  cold  and  heat  syndromes  [65],  in  urine  samples  from  knee  osteoarthritis  patients  with  two  kinds  of  TCM  syndrome  [66], in angina pectoris of CHD patients with three kinds  of  blood  stasis  [67],  in  hypertension  with  Yin  deficiency  and  Yang  hyperactivity  syndrome  [68],  hyperlipidaemia  and  atherosclerosis  [69],  and  tumour  [70]  patients  with  phlegm  and  blood  stasis  evolution  syndromes,  in  diabetes  mellitus  patients  with  deficiency  and  excess  syndromes  [71]  and  Qi  deficiency  syndrome,  in  Qi  and  Yin deficiency and dampness syndromes [72], in hepatitis  B caused by cirrhosis with multiple ZHENGs [73], and in  liver‐stagnation  and  spleen‐deficiency  syndrome  in  different  diseases  [74].  Recently,  a  NOESY  pulse  NMR  has  been  also  applied  in  a  metabonomics  study  of  CHD  myocardial ischemia with BSS [75].   5. ZHENG differentiation based TCM treatment   ZHENG differentiation, also called “Bian ZHENG”, is the  comprehensive  analysis  of  clinical  information  and  is  used  to  guide  the  choice  of  treatment  either  by  TCM  herbal  formulae  or  acupuncture.  ZHENG  differentiation  can  be  used  for  further  stratification  of  a  patient’s  condition  with  a  certain  disease,  identified  by  orthodox  medical diagnosis, which could help improve the efficacy  of the selected intervention. In modern TCM research it is  possible  to  integrate  syndrome  differentiation  with  orthodox  medical  diagnosis,  leading  to  new  scientific  findings in overall medical diagnosis and treatment [76].    Recently, some clinical research has focused on the better  effectiveness  of  TCM  treatment  based  on  ZHENG  4

Int. j. integr. med., 2013, Vol. 1, 7:2013

 

differentiation.  Li  SY  et  al.  [77]  conducted  a  four‐centre,  open‐label, randomized, controlled study and found that,  based  on  the  TCM  patterns,  Bu‐Fei  Jian‐Pi  granules,  Bu‐ Fei  Yi‐Shen  granules,  and  Yi‐Qi  Zi‐Shen  granules  had  beneficial effects on measured outcomes in stable chronic  obstructive  pulmonary  disease  patients  over  the  six‐ month treatment and 12‐month follow‐up. Yu L et al. [78]  performed  a  randomized,  controlled  trial  which  compared  Western  medicine  treatment  to  Chinese  medicine  treatment  based  on  ZHENG  differentiation  to  determine which is more effective at improving cognitive  function in Alzheimer’s disease patients observed using a  resting‐state  functional  magnetic  resonance  imaging  technique. Pan H [79] reported that herpes zoster treated  with  acupuncture  based  on  ZHENG  differentiation  combined  with  pricking  and  cupping  therapy  is  highly  pertinent  and  effective  and  that  post‐herpetic  neuralgia  could  be  significantly  reduced.  In  addition,  a  clinical  study [80] reported the survival benefit of using ZHENG  differentiation treatment for elderly patients with stage II  or III colorectal cancer.    On  the  other  hand,  the  ZHENG  related  therapeutic  efficiency  of  TCM  treatment  was  evaluated  using  the  System‐Omics approach. Sun P et al. [81] reported on the  effect  of  JingQianPing  Keli  in  treating  liver‐Qi  invasion  patients  with  premenstrual  syndrome  by  metabomic  analysis,  and  found  that  the  endogenous  metabolite  disorder  was  repaired  in  these  patients.  Sun  S  et  al.  [82]  investigated  urine  metabolic  materials  in  ZHENG  differentiation  and  found  that  the  efficacy  of  Fuzhenghuayu  (FZHY)  tablets  in  patients  with  cirrhosis  caused  by  hepatitis  B,  patients  with  spleen  deficiency,  with  dampness  encumbrance  syndrome,  and  patients  with  liver‐kidney  yin  deficiency  syndrome  was  better  than  that  of  other  syndromes.  Furthermore,  Yu  S  et  al.  [83]  combined  ZHENG  differentiation  and  high‐ throughput  gene  chip  data  to  perform  predictions  and  found  FZHY  had  new  effects  on  diabetes  and  dyslipidaemia.  Xue  M  et  al.  [84]  examined  the  effects  of  Xuefu  Zhuyu  Oral  Liquid  on  haemorheology  in  patients  with  blood‐stasis syndrome  due  to  coronary  disease  and  their  relationship  with  human  platelet  antigen‐3  polymorphism.     Animal models of ZHENG have been established in order  to  experimentally  evaluate  TCM  ZHENG  differentiation  and  ZHENG‐based  treatment,  and  an  established  methodology  and  criteria  for  ZHENG  animal  models  in  rats  and  mice have  been  reported  [85].  Recently,  Chen  Z  et  al.  [86]  established  mouse  xenograft  pancreatic  cancer  models  with  dampness‐heat,  spleen‐deficiency,  and  blood‐stasis  syndromes,  and  found  that  they  correlated  with the treatment response to herbal medicine. Zhao HY  et  al.  [87]  investigated  the  protective  effect  of  Yi  Shen  Juan  Bi  Pill  in  arthritic  rats  with  castration‐induced  kidney  deficiency  syndrome,  and  reported  that  its  www.intechopen.com

  pharmacological  mechanism  was  partially  associated  with  lipid  metabolites  involving  free  fatty  acid  and  lysophosphatidylcholine.  Moreover,  it  has  also  been  reported that metabolic profiling revealed the therapeutic  effects  of  Herba  Cistanches  [88]  and  Rhizoma  Drynariae  extracts  [89]  in  an  animal  model  of  hydrocortisone‐ induced  kidney‐deficiency  syndrome,  and  that  the  disorder  of  endogenous  metabolites  in  the  urine  gradually returned to normal after the intervention.   6. Mechanisms of ZHENG differentiation   based on biological networks  ZHENG  is  a  kind  of  phenotype  underlying  the  interaction  of  multi‐level  factor  disorder  in  the  body,  which suggests an imbalance in the biological network at  the  system  level.  The  biological  network  [90],  which  is  based on system biology and Omics, as a network mode  of  “multiple  factor  interaction‐biological  network‐ multiple  function”  afforded  a  new  research  approach  for  diseases  –  ZHENG  research,  and  the  ZHENG‐ oriented effects of Chinese herbal medicine or formula  research  for  understanding  the  mechanism  [91].  In  addition  to  the  system  biology  and  Omics,  biological  network  technologies  mainly  involve  data  acquisition  and  validation,  such  as  high‐throughput  and  high‐ content  screening  technology,  dual  high‐throughput  gene  expression  detection  technology  and  molecular  interaction validation,  database construction,  network  analysis, and visualization techniques [92].     TCM  database  construction  is  a  prerequisite  for  ZHENG  research  using  biological  networks.  Li  S  et  al.  [93]  combined  the  Chinese  herbal  literature  and  microarray  gene‐expression  data  to  develop  a  literature  mining  and  microarray  analysis  (LMMA)  method,  which  was  successfully  used  in  the  construction  and  analysis  of  a  specific  disease‐syndrome  network  as  well  as  a  tumour  angiogenesis  related  biological  network,  and  found  the  multiple  signalling  pathways  had  a  synergistic  effect.  Furthermore,  this  research  group  has  established  a  TCM  cold  syndrome  and  hot  syndrome  network  model  based  on  the  Nerve‐Endocrine‐Immune  (NEI)  interaction  [49].  Network  structure  analysis  has  revealed  that  cold  syndrome  and  hot  syndrome  are  related  to  different  regulated modes of the NEI network. Network properties  analysis  has  also  found  that  cold  syndrome  and  hot  syndrome  networks  have  the  characteristics  of  complex  networks,  suggesting  that  formation  of  the  syndrome  is  due  to  multiple  factors  and  specific  combination  disorders, and that the network function depends on the  part of the function modules and the key node.    Furthermore,  Jiang  M  et  al.  [94]  reported  on  the  effectiveness of treating rheumatoid arthritis patients in a  randomized  clinical  trial  as  reanalysed  after  the  patients  were  classified  into  different  TCM  patterns,  and  found  www.intechopen.com

 

that  the  pharmacological  network  of  TCM  intervention  merged  well  with  the  molecular  network  of  TCM  hot  pattern,  and  the  pharmacological  network  of  biomedical  therapy merged well with the network of cold pattern. In  addition,  data  mining  combined  with  the  network  visualization  technique  has  also  been  applied  in  TCM  ZHENG  research.  Shi  Q  et  al.  [95]  utilized  a  complex  network and CHAID decision tree to identify the TCM  core  ZHENG  in  CHD  patients  and  to  establish  ZHENG  identification  modes  of  CHD  based  on  biological parameters.   7. Discussion  In  order  to  obtain  a  better  therapeutic  effect,  ZHENG  differentiation  and  ZHENG‐based  treatment  are  usually  carried  out  in  TCM  clinical  practice.  The  traditional  four  diagnostic  methods  are  dependent  upon  the  TCM  practitioners’  clinical  observations,  as  well  as  listening,  smelling,  asking,  feeling,  and  judgments  based  on  experience,  in  which  objective  criteria  and  repeatability  are  absent.  Though  previous  research  has  attempted  to  differentiate  ZHENG  from  different  points  of  view  and  different  methods,  unified  standards  for  ZHENG  measurement  and  information  collection,  data  analysis  and  mining,  and  so  on,  are  still  lacking.  Exactly  how  to  establish  unified  objective  criteria  for  ZHENG  differentiation,  find  the  characteristics  of  ZHENG  and  guide  TCM  treatment  in  various  diseases  are  all  important  research  topics  for  ZHENG  differentiation  in  the future.   To  clarify  the  mechanisms  in  occurrence,  development  and  evolution  of  TCM  ZHENG  in  various  diseases,  and  the  pharmacological  and  safety  evaluation  of  TCM  treatment  or  new  drug  discovery,  TCM  ZHENG  animal  models as well as disease models are required. However,  it  is  difficult  to  accurately  embody  the  information  obtained  from  patients  by  the  four  diagnostic  methods,  including  symptoms,  tongue  presentation,  and  pulse  conditions,  in  animal  disease  models.  This  is  the  key  problem  related  to  obtaining  the  ZHENG  characteristics  of  animal  disease  models  from  traditional  methods  [96].  Since  TCM  ZHENG  is  a  kind  of  clinical  phenotype  of  disease,  there  should  be  a  biological  basis  in  ZHENG  as  well  as  human  diseases.  Following  the  development  of  biomedical  techniques,  it  is  possible  to  analyse  the  ZHENG  characteristics  of  animal  disease  models  using  biological  parameters.  It  is  important  to  find  ZHENG  biological characteristics in animal disease models.   With a holistic feature in TCM ZHENG, it is important to  evaluate ZHENG differentiation and ZHENG‐based TCM  treatment through the System‐Omics approach. Previous  research  has  revealed  that  System‐Omics  methods  are  suited  for  ZHENG  global  evaluation  and  biomarker  screening,  indicating  that  there  is  a  molecular  basis  in 

Shi-Bing Su: Recent Advances in ZHENG Differentiation Research in Traditional Chinese Medicine

5

  ZHENG  classification,  that  there  are  differential  expression  profiles  in  different  molecular  levels  and  differential  genes,  proteins  and  metabolites  among  ZHENGs  in  diseases,  and  that  there  is  the  un‐regulation  of  multi‐molecular,  multi‐function  and  multi‐pathway  among  ZHENGs  in  diseases.  How  to  integrate  systematically  the  information  from  genomics,  transcriptomics, proteomics, metabonomics, etc., and find  biomarkers  for  evaluating  the  advantages  of  ZHENG  differentiation and ZHENG‐based TCM treatment will be  meaningful  in  future  ZHENG  research  and  clinical  practice.   Since a feature of dynamical change in TCM ZHENG, the  dynamical  profiles  of  ZHENG  differentiation  and  ZHENG‐based TCM treatment in the process of diseases  should be evaluated.  Previous research has established a  ZHENG  dynamical  variation  based  TCM  therapeutic  effects  evaluation  method  for  virus  pneumonia  [97],  as  well as a similarity match measure based dynamical TCM  ZHENG  therapeutic  effects  evaluation  method  for  cirrhosis  caused  by  hepatitis  B  [98]. However,  there  is  still  a  lack  of  methods  for  evaluating  dynamical  changes  in  ZHENG  differentiation  and  ZHENG‐based  TCM  treatment.  Moreover,  due  to  the  integrity,  dynamic,  and  complexity  features  of  TCM  ZHENG,  it  is  difficult  to  clarify  the  essence  of  ZHENG.  In  the  future,  conducting  an international collaborative study that examines both a  disease  and  ZHENG  or  ZHENG‐based  availability  between  TCM  researchers  and  biomedical  scientists  would be beneficial.    In summary, the concept of TCM ZHENG, as a diagnostic  approach  in  TCM,  should  provide  invaluable  guidance  about  therapeutic  choices  and  personalized  disease  management, not only in traditional medical practices but  also in modern healthcare systems. We hope clinical trials  larger  in  both  size  and  number  utilizing  TCM  ZHENG  will  be  conducted  in  the  future  to  further  promote  the  development of evidence‐based personalized medicine.  8. References  [1]  Su  SB,  Lu  A,  Li  S,  Jia  W  (2012)  Evidence‐based  ZHENG:  a  traditional  Chinese  medicine  syndrome.  Evid  Based  Complement  Alternat  Med.  doi:10.1155/2012/246538.  [2] Dai J, Sun S, Cao H, Zheng N, Wang W, Gou X, Su S,  Zhang Y (2012) Applications of new technologies and  new methods in ZHENG differentiation. Evid Based  Complement Alternat Med doi:10.1155/2012/298014.  [3]  Keji  C,  Hao  X  (2003)  The  integration  of  traditional  Chinese  medicine  and  western  medicine.  European  Review 11(2):225‐235.  [4] Jiang M, Zhang C, Zheng G, Guo H, Li L, Yang J, Lu C,  Jia  W,  Lu  A  (2012)  Traditional  Chinese  medicine  Zheng  in  the  era  of  evidence‐based  medicine:  a  6

Int. j. integr. med., 2013, Vol. 1, 7:2013

 

literature analysis. Evid Based Complement Alternat  Med doi:10.1155/2012/409568.  [5] Zhang H, Lv H, Huang PX, Lin Y, Hu XC, Liu P (2012)  Comparative study of TCM syndrome scale for liver  disease and chronic liver disease questionnaire based  on  assessment  of  posthepatitic  cirrhosis.  Evid  Based  Complement Alternat Med. doi:10.1155/2012/496575.  [6]  Zhao  H,  Xiong  WH,  Zhao  X,  Wang  LM,  Chen  JX  (2012)  Development  and  evaluation  of  a  traditional  Chinese  medicine  syndrome  questionnaire  for  measuring  sub‐optimal  health  status  in  China.  J  Tradit Chin Med 32(2):129‐136.  [7]  Li  F,  Zhao  C,  Xia  Z,  Wang  Y,  Zhou  X,  Li  GZ  (2012)  Computer‐assisted  lip  diagnosis  on  traditional  Chinese  medicine  using  multi‐class  support  vector  machines. BMC Complement Altern Med 12(1):127.   [8]  Yue  XQ,  Liu  Q  (2004)  Analysis  of  studies  on  pattern  recognition  of  tongue  image  in  traditional  Chinese  medicine by computer technology. J Chin Integr Med  2(5):326‐329 (Chinese).  [9] Pang B, Zhang D, Li N, Wang K (2004) Computerized  tongue  diagnosis  based  on  Bayesian  networks.  IEEE  Trans on Biomed Eng 51(10):1803‐1810.  [10] Hu J, Zhao T, Xu G, Wu L, Kou Q, Zhuang H, Li Z,  Su M, Zhang G (2011) Assessment on the accuracy of  four  types  of  pulse  by  SM‐1A  TCM  pulse  detector.  World  Sci  Tech/Modern  Trad  Chin  Med  Materia  Medics 13(1):74‐77 (Chinese).  [11] Niu X, Yang X, Zhu Q, Li H, Ma L, Niu T, Guo Zhou,  Dong  X  (2011)  Realization  of  the  digitalization  and  quantification  of  key  techniques  of  auxiliary  diagnosis based on the four TCM diagnostic methods  used  in  combination.  World  Sci  Tech/Modern  Trad  Chin Med Materia Medics 13(1):64‐69 (Chinese).  [12] Wang YQ, Yan HX, Guo R, Li FF, Xia CM, Yan JJ, Xu  ZX,  Liu  GP,  Xu  J  (2011)  Study  on  intelligent  syndrome  differentiation  in  traditional  Chinese  medicine  based  on  multiple  information  fusion  methods. Int J Data Min Bioinform 5(4):369‐382.  [13]  Liang  M,  Hong  Z  (1994)  Primary  exploration  of  quantitative method for traditional Chinese medicine  symptoms. China J Trad Chin Med Pharm 9(3):37‐39  (Chinese).  [14]  Zhou  X,  Liu  J  (1992)  Analysis  of  grade  and  quantitative  diagnosis.  Liaoning  J  Trad  Chin  Med  19(6):11‐l2 (Chinese).  [15] Zhang YH, Liu P, Zhang Q, Wang L, Sun JJ, Yan GL,  Su  SB  (2008)  Bayesian  model  to  traditional  Chinese  medicine syndrome classification based on the rough  set theory and generalized relating degree coefficient.  Statistics and Decision 264:159‐161 (Chinese).  [16]  Sun  JJ,  Su  SB,  Lu  YY,  Liu  P  (2010)  The  research  for  data mining method of TCM syndrome identification  based on rough sets and SVM. J Math Med 23(3):261‐ 265 (Chinese). 

www.intechopen.com

  [17] Chen C, Meng YM, Zhang P, Wang J, Zhao HH, Guo  SZ,  Wang  W  (2010)  Diagnosis  and  treatment  rule  of  traditional Chinese medicine for syndrome factors of  chronic  congestive  heart  failure:  a  study  based  on  Shannon  entropy  method.  Zhong  Xi  Yi  Jie  He  Xue  Bao 8(11):1080‐1084 (Chinese).  [18] Jia ZH, Li YS, Wu YL (2007) Application of entropy‐ based complex systems partition method in research  on  quantizing  TCM  syndrome  diagnostic  criteria  of  angina pectoris. Zhongguo Zhong Xi Yi Jie He Za Zhi  27(9):804‐806 (Chinese).   [19] Ai J, Wang C, Yang H, Yang Y, Li R (2009) Study of  syndrome‐pathogenesis  association  rules  of  infantile  pneumonia  by  analyzing  583  cases.  World  Sci  Tech/Modern  Trad  Chin  Med  Materia  Medics  11(6):810‐814 (Chinese).   [20] Liu GP, Yan JJ, Wang YQ, Fu JJ, Xu ZX, Guo R, Qian  P (2012) Application of multilabel learning using the  relevant  feature  for  each  label  in  chronic  gastritis  syndrome  diagnosis.  Evid  Based  Complement  Alternat Med. doi:10.1155/2012/135387  [21] Wang J, He QY, Zhang YL (2009) Study on syndrome  elements  of  stable  angina  pectoris  based  on  factor  analysis.  J  Tradit  Chin  Med  50(11):1015‐ 1017(Chinese).  [22]  Zhang  Q,  Liu  P,  Zhang  H  (2006)  Study  on  the  patterns  of  TCM  syndrome  differentiation  of  900  patients  with  posthepatitic  cirrhosis.  Zhongguo  Zhong Xi Yi Jie He Za Zhi 26(8):694‐697(Chinese).  [23]  Liu  Q,  Chen  J,  Chen  J,  Gao  Y,  Xi  G  (2007)  Primary  exploration of clinical TCM syndrome essential factor  by  dynamic  correlation  coefficient  cluster  method.  Chin  J  Inform  Trad  Chin  Med  14(0):100‐102  (Chinese).  [24]  Zhu  WF,  Yan  JF,  Huang  BQ  (2006)  Application  of  Bayesian  network  in  syndrome  differentiation  system of traditional Chinese medicine. Zhong Xi Yi  Jie He Xue Bao 4(6):567‐571 (Chinese).  [25]  Lu  P,  Chen  J,  Zhao  H,  Gao  Y,  Luo  L,  Zuo  X,  Shi  Q,  Yang  Y,  Yi  J,  Wang  W  (2012)  In  silico  syndrome  prediction  for  coronary  artery  disease  in  traditional  Chinese medicine. Evid Based Complement Alternat  Med doi:10.1155/2012/142584.  [26] Zhong Y, Hu XL, Lu JF (2008) Diagnosis in traditional  Chinese medicine on gastritis based on relation rules  and  decision  trees.  Chin  J  Inform  Trad  Chin  Med  15(8)97‐99 (Chinese).  [27]  Sun  GX,  Liao  CY,  Yuan  ZK,  Hu  ZX,  Ren  T  (2008)  Neural  network  models  to  traditional  Chinese  medicine  syndrome  in  coronary  heart  disease  based  on  conjugate  gradient  algorithm.  Chin  J  Integr  Med  Cardio‐cerebrovascular Dis 6(3):339‐340 (Chinese).  [28] Yan JJ, Wang YQ, Guo R, Zhou JZ, Yan HX, Xia CM,  Shen  Y  (2012)  Nonlinear  analysis  of  auscultation  signals  in  TCM  using  the  combination  of  wavelet 

www.intechopen.com

 

packet  transform  and  sample  entropy.  Evid  Based  Complement Alternat Med doi:10.1155/2012/247012.  [29]  Chen  RQ,  Wong  CM,  Cao  KJ,  Lam  TH  (2010)  An  evidence‐based  validation  of  traditional  Chinese  medicine  syndromes.  Complement  Ther  Med  18(5):  199‐205 (Chinese),.  [30] Chen RQ, Wong CM, Lam TH (2012) Construction of  a  traditional  Chinese  medicine  syndrome‐specific  outcome measure: The Kidney Deficiency Syndrome  Questionnaire  (KDSQ).  BMC  Complementary  and  Alternative Medicine 2012 12(1):73.   [31]  Luo  HG,  Han  Z,  Li  JX,  Ma  R,  Yuan  Q,  Song  XJ,  Huang XM (2007) Study on regularity of Traditional  Chinese  Medicine  Syndrome  in  precancerous  lesion  of  stomach  cancer.  China  J  Trad  Chin  Med  Pharm  22(6):399‐401 (Chinese).  [32] Wang J, Li HX, Sun ZQ, Xing YW, Xi GC, Zhong JB,  Hu  YH,  Li  J,  Ma  YJ,  Sun  WJ  (2006)  Study  on  syndrome manifestations of Chinese medicine based  on complicated algorithm. J Beijing Univer Trad Chin  Med 29(9):581‐585 (Chinese).  [33]  Xu  L,  He  J,  Meng  H,  Wang  Y,  He  X,  Fan  S,  Lang  Q  (2004)  The  Application  of  Decision  Tree  Based  on  Entropy  in  Chronic  Gastritis  of  TCM  Syndrome  Analysis.  Academic  J  Second  Military  Medical  University 25(9):1009‐1012 (Chinese).  [34]  Wang  L,  Su  Y,  Zhang  Q,  Liu  P,  Su  SB  (2008)  Classification  and  modeling  of  traditional  Chinese  medicine  syndromes  in  patients  with  posthepatitic  cirrhosis by partial least‐squares. Zhong Xi Yi Jie He  Xue Bao 6(11):1122‐1128 (Chinese).  [35]  Zhang  H,  Su  Y,  Wang  L  (2011)  Study  on  Chinese  medical  syndrome  identification  in  patients  with  post‐hepatitis  cirrhosis  by  soft  independent  modeling of class analogy. Zhongguo Zhong Xi Yi Jie  He Za Zhi 31(2): 177‐181 (Chinese).  [36] Sun JJ, Jiang J, Zhu LL, Gao YQ, Yan GL, Su SB (2007)  An  evaluation  method  for  analysis  of  correlation  between traditional Chinese medicine syndrome and  seasonal  changes  of  weather  based  on  information  entropy.  Zhong  Xi  Yi  Jie  He  Xue  Bao  5(5):502‐505  (Chinese).  [37]  Hood  L,  Heath  JR,  Phelps  ME,  Lin  B  (2004)  System  biology  and  new  technologies  enable  predictive  and  preventative medicine. Science 306(5696):640‐643.  [38]  German  JB,  Bauman  DE,  Burrin  DG,  Failla  ML,  Freake  HC,  King  JC,  Klein  S,  Milner  JA,  Pelto  GH,  Rasmussen  KM,  Zeisel  SH  (2004)  Metabolomics  in  the opening decade of the 21st century: building the  roads  to  individualized  health.  J  Nutr  134(10):2729‐ 2732.  [39] Su SB, Hu YY, Zhao LP (2011) Research approach for  biological  basis  of  Chinese  medical  syndromes  of  chronic  viral  hepatitis  B.  Zhongguo  Zhong  Xi  Yi  Jie  He Za Zhi 31(2):252‐255 (Chinese). 

Shi-Bing Su: Recent Advances in ZHENG Differentiation Research in Traditional Chinese Medicine

7

  [40]  Wu  Y,  Cun  Y,  Dong  Shao  J,  Luo  S,  Nie  S,  Yu  H,  Zheng  B,  Wang  Q,  Xiao  C  (2010)  Polymorphisms  in  PPARD,  PPARG  and  APM1  associated  with  four  types of Traditional Chinese Medicine constitutions. J  Genet Genomics 37(6):71‐379.  [41] Li QY, Guo ZZ, Liang J, Zhang W, Xu LM, Gao YQ,  Wang  XS,  Xue  DY,  Su  SB  (2012)  Interleukin‐10  genotype correlated to TCM syndrome in hepatitis B‐ caused  cirrhosis.  Evid  Based  Complement  Alternat  Med doi:10.1155/2012/298925.   [42] Xie YQ, Wang H, Wu YP, Yin DH, Wang ZS, Huang  YH (2011) Association of APOE polymorphisms and  insulin  resistance  with  TCM  syndromes  in  type  2  diabetes  patients  with  macroangiopathy.  Mol  Med  Report 4(6):1219‐1223.  [43]  Jiang  WM,  Tang  SH,  Lai  RS  (2006)  Study  on  the  relationship  between  polymorphism  of  Apo  E  gene  and  TCM  syndrome  type  of  primary  hyperlipidaemia.  Zhongguo  Zhong  Xi  Yi  Jie  He  Za  Zhi 26(1):38‐41 (Chinese).  [44] Ding WJ, Zeng YZ, Li WH, Zhang TE, Liu WW, Teng  XK,  Ma  YX,  Yan  SL,  Wan  JM,  Wang  MQ  (2009)  Identification of Linkage Disequilibrium SNPs from a  Kidney‐Yang  Deficiency  Syndrome  pedigree.  Am  J  Chin Med 37(3):427‐438.   [45]  Wan  YX,  Zhang  TZ  (2008)  Research  on  relationship  between  angiotensinogen  gene  M235T  and  TCM  syndrome  type  in  essential  hypertension  patients.  Zhongguo  Zhong  Xi  Yi  Jie  He  Za  Zhi  28(1):36‐38  (Chinese).  [46] Chen S, Lv F, Gao J, Lin J, Liu Z, Fu Y, Liu Y, Lin B,  Xie Y, Ren X, Xu Y, Fan X, Xu A (2007) HLA class II  polymorphisms  associated  with  the  physiologic  characteristics  defined  by  Traditional  Chinese  Medicine:  linking  modern  genetics  with  an  ancient  medicine. J Altern Complement Med 13(2):231‐239.  [47]  Lu  QS,  Lei  Y,  Chen  KJ  (2005)  Relationship  of  the  A1166C  polymorphism  of  ATI  R  gene  with  TCM  syndrome  and  efficacy  of  Chinese  hypotensor  in  patients  with  essential  hypertension.  Zhongguo  Zhong Xi Yi Jie He Za Zhi 25(8):682‐686 (Chinese).   [48] Lu C, Xiao C, Chen G, Jiang M, Zha Q, Yan X, Kong  W, Lu A,(2010) Cold and heat pattern of rheumatoid  arthritis  in  traditional  Chinese  medicine:  distinct  molecular  signatures  identified  by  microarray  expression profiles in CD4‐positive T cell. Rheumatol  Int 32 (1): 61‐68.  [49] Ma T, Tan C, Zhang H, Wang M, Ding W, Li S (2010)  Bridging  the  gap  between  traditional  Chinese  medicine  and  systems  biology:  the  connection  of  Cold  Syndrome  and  NEI  network.  Mol  Biosyst  6(4):  613‐619.  [50] Li S, Zhang ZQ, Wu LJ, Zhang XG, Li YD, Wang YY  (2007) Understanding ZHENG in traditional Chinese  medicine  in  the  context  of  neuro‐endocrine‐immune  network. IET Syst Biol 1(1):51‐60. 

8

Int. j. integr. med., 2013, Vol. 1, 7:2013

 

[51]  Ma  XJ,  Yin  HJ,  Chen  KJ  (2009)  Differential  gene  expression profiles in coronary heart disease patients  of  blood  stasis  syndrome  in  traditional  Chinese  medicine  and  clinical  role  of  target  gene.  Chin  J  Integr Med 15(2):101‐106.  [52] Guan Y, Zhang H, Zhang W, Su SB (2012) Analysis of  differential  gene  expression  profile  in  peripheral  blood  of  patients  with  chronic  hepatitis  B  and  syndromes of dual deficiency of liver and kidney yin  and accumulation of dampness heat. Zhong Xi Yi Jie  He Xue Bao 10(7):751‐756 (Chinese).  [53] Weng L, Du J, He WT, Ling CQ (2012) Characteristic  genomics  of  peripheral  blood  mononuclear  cells  of  hepatocellular  carcinoma  patients  with  liver‐kidney  yin  deficiency  syndrome.  Zhong  Xi  Yi  Jie  He  Xue  Bao, 2012, 10(4):406‐15 (Chinese).  [54] Guo Z, Yu S, Guan Y, Lu YY, Zhang H, Su SB (2012)  Molecular mechanisms of “Same TCM Syndrome for  Different  Diseases”  and  “Different  TCM  Syndrome  for  Same  Disease”  in  chronic  hepatitis  B  and  liver  cirrhosis.  Evid  Based  Complement  Alternat  Med  doi:10.1155/2012/120350.  [55] Anderson NG, Anderson NL (1996) Twenty years of  two‐dimensional  electrophoresis:  past,  present  and  future. Electrophoresis 17(3):443‐453.  [56] Liu Y, Liu P, Dai R, Wang J, Zheng Y, Shen J, Guo F,  Wang  L,  Li  H,  Wei  M  (2012)  Analysis  of  plasma  proteome  from  cases  of  the  different  traditional  Chinese  medicine  syndromes  in  patients  with  chronic hepatitis B. J Pharm Biomed Anal 59:173‐178.  [57] Xiong XG, Chen J, Liang QH (2011) Proteomics study  on  the  essence  of  wind  syndrome  caused  by  gan‐ yang hyperactivity in Chinese medicine. Zhong Guo  Zhong Xi Yi Jie He Za Zhi 31(7):913‐920 (Chinese).   [58]  Ou  JG,  Liang  QH,  Chen  J,  Zeng  NJ,  Xong  XG,  Xiao  MF,  Guan  YJ,  Yan  DH  (2008)  Human  peripheral  blood  mononuclear  cell  proteome  analysis  of  Parkinson  disease  with  different  TCM  syndromes.  Chin  J  Inform  Trad  Chin  Med  2008  15(6):10‐13  (Chinese).   [59] Wu JH, Ma ZC, Gao Y, Wang SQ. (2005) Proteomics  application  in  research‐related  proteins  of  blood  stasis  syndrome  in  coronary  heart  disease  by  Proteomics.  Chin  J  Integr  Med  Cardio‐ Cerebrovascular Dis 3(3):189‐191(Chinese).  [60] Chu YG, Shi J, Hu YH, Wu HQ, Liu GJ, Hu CJ, Li YZ,  Li  Y,  Chen  ZJ,  He  Q  (2009)  Serum  proteomes  of  hypertension  patients  with  abundant  phlegm‐ dampness.  Zhong  Xi  Yi  Jie  He  Xue  Bao  7(7):629‐635  (Chinese).  [61]  Liu  JL,  Song  JN,  Yan  L  (2010)  Differential  plasma  protein profiles in patients with hyperlipidaemia and  atherosclerosis  of  different  patterns  of  phlegm‐stasis  syndrome.  Zhongguo  Zhong  Xi  Yi  Jie  He  Za  Zhi  30(5):482‐487 (Chinese). 

www.intechopen.com

  [62] Song YN, Zhang H, Guan Y, Peng JH, Lu YY, Hu YY,  Su  SB  (2012)  Classification  of  traditional  Chinese  medicine  syndromes  in  patients  with  chronic  hepatitis  B  by  SELDI‐based  protein  chip  analysis.  Evid  Based  Complement  Alternat  Med  doi:10.1155/2012/626320.  [63]  Matsumoto  C,  Kojima  T,  Ogawa  K,  Kamegai  S,  Oyama  T,  Shibagaki  Y,  Kawasaki  T,  Fujinaga  H,  Takahashi K, Hikiami H, Goto H, Kiga C, Koizumi K,  Sakurai  H,  Muramoto  H,  Shimada  Y,  Yamamoto  M,  Terasawa  K,  Takeda  S,  Saiki  I  (2008)  A  proteomic  approach for the diagnosis of ‘Oketsu’ (blood stasis),  a  pathophysiologic  concept  of  Japanese  traditional  (Kampo) medicine. Evid Based Complement Alternat  Med 5(4):463‐474.  [64]  Rochfort  S  (2005)  Metabonomics  reviewed:  a  new  “Omics”  platform  technology  for  systems  biology  and implications for natural products research. J Nat  Prod 68(12):1813‐1820.   [65] van Wietmarschen H, Yuan K, Lu C, Gao P, Wang J,  Xiao C, Yan X, Wang M, Schroën J, Lu A, Xu G, van  der  Greef  J  (2009)  Systems  biology  guided  by  Chinese  medicine  reveals  new  markers  for  sub‐ typing  rheumatoid  arthritis  patients.  J  Clin  Rheumatol 15(7)330‐337.  [66] Li X., Yang SB, Qiu YP, Tie Zhao, Chen T, Su M, Chu  L, Lu A, Liu P, Jia W (2010) Urinary metabolomics as  a  potentially  novel  diagnostic  and  stratification  tool  for knee osteoarthritis. Metabolomics 6:109‐118.  [67] Hua HY, Jia YH, Zhang HS, Cao SP, Cui K, Guan SY,  Wan  ZY  (2010)  Metabolomic  study  on  plasma  from  patients  with  angina  pectoris  due  to  coronary  heart  disease with three kinds of blood‐stasis syndromes. J  Tropical Med 10(3):258‐260 (Chinese).  [68]  Fan  QL,  Wang  GJ,  A  JY,  Hao  HP,  Zhu  J,  Ning  C,  Chen XH (2010) Metabonomic study on hypertension  due  to  Yin  deficiency  and  Yang  excess.  J  Nanjing  Univer Trad Chin Med 26(6):409‐411 (Chinese).   [69] Liu WH, Yan XZ, Zhang L, Zhang L, Sun Bo, You Y,  Wang  LH,  Li  W,  Yin  XJ  (2008)  Metabonomics  study  on  phlegm  and  blood  stasis  evolution  of  hyperlipidaemia  and  atherosclerosis.  J  Trad  Chin  Med 49(8):738‐741 (Chinese).  [70]  Mamtimin  B,  Upur  H  (2011)  Plasma  metabonomics  analysis  of  tumor  patients  of  phlegm‐stasis  syndrome.  Zhongguo  Zhong  Xi  Yi  Jie  He  Za  Zhi  31(4):492‐495 (Chinese).  [71] Wu T, Yang M, Wei HF, He SH, Wang SC, Ji G (2012)  Application  of  metabolomics  in  traditional  Chinese  medicine  differentiation  of  deficiency  and  excess  syndromes  in  patients  with  diabetes  mellitus.  Evid  Alternat  Med  Based  Complement  doi:10.1155/2012/968083.  [72]  Xu  WJ,  Zhang  LX,  Huang  YH,  Yang  Q,  Xiao  H,  Zhang  D  (2012)  Discrimination  of  type  2  diabetes  mellitus  corresponding  to  different  traditional 

www.intechopen.com

 

Chinese  medicine  syndromes  based  on  plasma  fatty  acid  profiles  and  chemometric  methods.  J  Ethnopharmacol PMID: 22820238.  [73]  Guo  Z,  Wang  WY,  Dai  JY,  Fan  ZQ,  Xu  LM,  Zhang  YY, H YY, Su SB (2012) Urine metabolomics research  of  hepatitis  B  caused  cirrhosis  syndrome.  World  Sci  Tech/Modern  Trad  Chin  Med  Materia  Medics  13(3):  1282‐1287 (Chinese).  [74]  Zhang  A,  Sun  H,  Han  Y,  Yuan  Y,  Wang  P,  Song  G,  Yuan X, Zhang M, Xie N, Wang X (2012) Exploratory  urinary  metabolic  biomarkers  and  pathways  using  UPLC‐Q‐TOF‐HDMS  coupled  with  pattern  recognition approach. Analyst 137(18):4200‐4208.  [75]  Wang  Y,  Li  ZF,  Chen  JX  (2011)  Experimental  study  on  metabonomics  of  coronary  heart  disease  myocardial ischemia of blood stasis syndrome based  on the NOESY pulse NMR 31(10):1364‐1368.  [76] Jiang M, Lu C, Zhang C, Yang J, Tan Y, Lu A, Chan K  (2012)  Syndrome  differentiation  in  modern  research  of  traditional  Chinese  medicine.  J  Ethnopharmacol  140(3):634‐642.  [77] Li SY, Li JS, Wang MH, Xie Y, Yu XQ, Sun ZK, Ma LJ,  Zhang W, Zhang HL, Cao F, Pan YC (2012) Effects of  comprehensive therapy based on traditional Chinese  medicine  patterns  in  stable  chronic  obstructive  pulmonary  disease:  a  four‐center,  open‐label,  randomized,  controlled  study.  BMC  Complement  Altern Med 12 (1):197.  [78] Yu L, Lin SM, Zhou RQ, Tang WJ, Huang PX, Dong  Y, Wang J, Yu ZH, Chen JL, Wei L, Xing SL, Cao HJ,  Zhao HB (2012) Chinese herbal medicine for patients  with  mild  to  moderate  Alzheimer  disease  based  on  syndrome  differentiation:  a  randomized  controlled  trial.  Zhong  Xi  Yi  Jie  He  Xue  Bao  10(7):766‐776  (Chinese).   [79] Pan H (2011) Observation of curative effect of herpes  zoster  treated  with  acupuncture  based  on  syndrome  differentiation combined with pricking and cupping.  Zhongguo Zhen Jiu 31(10):901‐904 (Chinese).  [80] Tao L, Zhu YJ, Lu XM, Gu Y, Zhao AG, Zheng J, Fu  CG, Yang JK (2010) Clinical study on survival benefit  for  elderly  patients  with  resected  stage  II  or  III  colorectal  cancer  based  on  traditional  Chinese  medicine  syndrome  differentiation  and  treatment.  Zhong  Xi  Yi  Jie  He  Xue  Bao  8(12):1159‐1164  (Chinese).   [81]  Sun  P,  Luo  GA,  Qiao  MQ  Huang  H,  Wei  N,  Wei  S,  Zhang  HY  (2010)  Studies  on  the  metabonomics  of  premenstrual  syndrome  liver‐Qi  invasion  patient  interfered  by  JingQianPing  Keli.  World  Sci  Tech/Modern  Trad  Chin  Med  Materia  Medics  12(2):195‐201 (Chinese).  [82]  Sun  S,  Dai  J,  Wang  W,  Cao  H,  Fang  J,  Hu  YY,  Su  S,  Zhang  Y  (2012)  Metabonomic  evaluation  of ZHENG  differentiation  and  treatment  by  Fuzhenghuayu 

Shi-Bing Su: Recent Advances in ZHENG Differentiation Research in Traditional Chinese Medicine

9

  tablet  in  hepatitis  B‐caused  cirrhosis.  Evid  Based  Complement Alternat Med doi:10.1155/2012/453503.  [83]  Yu  S,  Guo  Z,  Guan  Y,  Lu  YY,  Hao  P,  Li  Y,  Su  SB  (2012)  Combining  ZHENG  theory  and  high‐ throughput expression data to predict new effects of  Chinese  herbal  formulae.  Evid  Based  Complement  Alternat Med doi:10.1155/2012/986427.  [84] Xue M, Chen KJ, Ma XJ, Liu JG, Jiang YR, Miao Y, Yin  HJ  (2008)  Effects  of  Xuefu  Zhuyu  Oral  Liquid  on  hemorheology  in  patients  with  blood‐stasis  syndrome  due  to  coronary  disease  and  their  relationship  with  human  platelet  antigen‐3  polymorphism.  Zhong  Xi  Yi  Jie  He  Xue  Bao  6(11):1129‐1135 (Chinese).  [85]  Fang  ZQ,  Pan  ZQ,  Xu  WL  (2009)  Methodology  and  purposes  of  establishing  mouse  and  rat  models  for  syndrome differentiation and treatment. Zhong Xi Yi  Jie He Xue Bao 7(10):907‐912 (Chinese).  [86] Chen Z, Chen LY, Wang P, Dai HY, Gao S, Wang K  (2012)  Tumor  Microenvironment  Varies  under  Different  TCM  ZHENG  Models  and  Correlates  with  Treatment Response to Herbal Medicine. Evid Based  Complement Alternat Med doi:10.1155/2012/635702.  [87] Zhao H, Li J, He X, Lu C, Xiao C, Niu X, Zhao N, Ju  D, Lu A (2012) The protective effect of Yi Shen Juan  Bi Pill in arthritic rats with castration‐induced kidney  deficiency.  Evid  Based  Complement  Alternat  Med  doi:10.1155/2012/102641.  [88] Qiu YP, Chen MJ, Su MM, Xie G, Li X, Zhou M, Zhao  A,  Jiang  J,  Jia  W  (2008)  Metabolic  profiling  reveals  therapeutic effects of Herba Cistanches in an animal  model  of  hydrocortisone‐induced  ‘kidney‐deficiency  syndrome’. Chin Med 3:3 doi:10.1186/1749‐8546‐3‐3.   [89]  Lu  X,  Xiong  Z,  Li  J,  Zheng  S,  Huo  T,  Li  F  (2011)  Metabonomic  study  on  ‘Kidney‐Yang  Deficiency  syndrome’  and  intervention  effects  of  Rhizoma  Drynariae  extracts  in  rats  using  ultra  performance  liquid  chromatography  coupled  with  mass  spectrometry. Talanta 83:700‐708. 

[90]  Barabasi  AL,  Ohvai  ZN  (2004)  Network  biology:  understanding the cell’s functional organization. Nat  Rev Oenet 5(2):101‐113.  [91] Li S (2007) Framework and practice of network‐based  studies  for  Chinese  herbal  formula.  Zhong  Xi  Yi  Jie  He Xue Bao 5(5):489‐493 (Chinese).  [92] Chen g XR, Zhou WX, Zhang YX (2012) Experimental  techniques  in  network  pharmacology.  Chin  J  Pharmacol Toxicol 26(2):131‐137.  [93] Li S, Wu LJ, Zhang ZQ (2006) Constructing biological  networks  through  combined  literature  mining  and  microarray  analysis:  a  LMMA  approach.  Bioinformatics 22(17): 2143‐2150.  [94] Jiang M, Lu C, Chen G, Xiao C, Zha Q, Niu X, Chen  S,  Lu  A  (2012)  Understanding  the  molecular  mechanism  of  interventions  in  treating  rheumatoid  arthritis  patients  with  corresponding  traditional  Chinese  medicine  patterns  based  on  bioinformatics  approach.  Evid  Based  Complement  Alternat  Med  doi:10.1155/2012/129452.  [95]  Shi  Q,  Zhao  H,  Chen  J,  Yang  Y,  Zheng  C,  Wang  W  (2012) Study on TCM syndrome identification modes  of coronary heart disease based on data mining. Evid  Based  Complement  Alternat  Med  doi:10.1155/2012/697028.  [96]  Lu  A,  Liu  XW,  Ding  XR  (2009)  Methodology  of  pharmacodynamic  evaluation  on  Chinese  herbal  medicine  based  on  syndrome  differentiation.  J  Chin  Integr Med 7(6):501‐504.  [97] Wang S, Zhao X, Ren X, Yang Y, Ai J, Li R, Xie Y, Bai  W (2008) Syndrome variation based TCM therapeutic  effects  evaluation  for  virus  pneumonia  and  associated  methodology.  World  Sci  Tech/Modern  Trad Chin Med Materia Medics 10(5):10‐15(Chinese).  [98]  Sun  JJ,  Lu  YY,  Su  SB  (2010)  Research  on  the  assessment  of  clinical  therapeutic  effectiveness  of  TCM  based  on  similarity  match  measure.  Chin  J  Inform Trad Chin Med 17(11):6‐9(Chinese).   

 

10 Int. j. integr. med., 2013, Vol. 1, 7:2013

 

www.intechopen.com