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中藥其中一個特色，就是多以複方形式去製作，一帖藥往往都用到多種草藥熬製，看的是整帖藥的成效。但是，這和西方醫學對藥物的理解截然不同——在研究草藥時，西方醫學早年一直採分餾法（Fractionation），從一棵植物、到植物的一部分、再到一部分當中的不同化學物質，去找出是哪一種化學成分有功效，數十年過去，科學界花了大量工夫，嘗試「分」出數以百萬種化學物質，才成功找出兩種新的藥用化學物。不過，「QPAR」卻改用另一方式入手，將草藥作為整體，觀察其不同方面的效用，並同時建立龐大數據庫，以從數據的微細改變中，推算出有效成分。
施文遠表示，草藥較難以用科學方法研究，很大原因是西方以往採用的是分餾法，「他們的做法是研究一棵植物，再找出植物哪一部分比較有用，然後再去研究當中有甚麼化學物，這樣一層層做下來，每一個分支都有很多可能，假如最後才發現方向錯了，又要重新再做」。結果，美國用不知多少人力物力，才從太平洋衫中的樹皮部分、在11萬種化學物中找出一種紫杉醇（Paclitaxel），另外世上透過分餾法找出的，還有青篙素（Artemisinin）。
樣本數據庫推算有效成分
周福添亦認為，這種方法行不通，「世界上的植物這麼多，稍稍算一下就知道這個方法沒用」。所以，兩位科學家索性跳過這些瑣碎步驟，以QPAR模式觀看整種藥的綜合作用，而不強求一定要找出是哪一個成分在發揮作用；而透過不同化學成分數量的微小增減中，將之數學化，最後可在樣本的數據庫中推算出有效成分在指紋圖譜上的位置。
施文遠進一步解釋指，有關數學方法看似神奇，但其原理亦清晰能見。例如某中藥有10種主要成分，樣本甲第一種成分略多於樣本乙，第二種、第三種成分則較少，其他成分相約，而其療效卻明顯高，那便說明第一種成分具療效活性，第二種、第三種關係不大，而其他則未能決定，「這種統計推算方法需要大量樣本，至少要30個至50個，才能有較準確的演算」。 ■歐陽文倩
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