심부전 치료를 기반으로 한 한약 처방 개발 연구 방법론 제안

기사입력 2024.02.22 15:42

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    박수빈·김예지 학생, 대한한의학회 미래인재상 ‘우수상’ 수상

    [편집자주] 

    본란에서는 ‘Network Analysis Using the Established Database(K-herb Network) on HerbalMedicines Used in Clinical Research on Heart Failure(심부전의 한약 임상연구에 활용된 한약재에 대한 기구축 DB(K-HERB NETWORK)를 활용한 네트워크 분석)’이라는 제하의 논문을 통해 대한한의학회 미래인재상 ‘우수상’을 수상한 원광대 한의과대학 박수빈·김예지 학생의 기고를 통해 연구를 진행하게 된 배경 및 미래 연구 방향 등에 대해 들어봤다.


    수백년의 역사를 가진 한의학 분야에서, 기존 데이터의 수집과 분류 및 분석 선행은 새로운 의료기술의 개발과 활용범위의 확장을 위한 디딤돌이 된다. 

     

    이에, 원광대학교 한의과대학 박수빈 학생과 김예지 학생은 기존의 한의학 데이터 프로그램을 활용하여 실제 임상에서 사용되고 있는 처방을 분석해, 특정 질환에 활용할 수 있는 한약 처방을 효율적으로 개발하고 임상연구를 용이하게 도와줄 수 있는 새로운 연구방법론을 제안하고자 했다. 

     

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    왼쪽부터 박수빈, 김예지 학생

     

     

    본 연구는 2022년도 원광대학교 한의과대학 리서치캠프와 학생논문제를 거친 연구 주제를 임정태 지도교수님과 함께 논문으로 다듬어 출판하게 되었다.  

     

    심부전은 만성질환으로, 의료기술의 발전에도 불구하고 유병률이 증가하는 추세다. 이에 뒤따른 의료비의 상승으로 개인과 국가의 사회 경제적인 부담이 가중되고 있다. 

     

    한의학에서는 심부전 치료를 위해 한약 처방을 활용하고 있으나, 심부전 치료에 쓰이는 한약 처방 네트워크를 구성하는 본초 조합들에 대해서는 잘 알려 있지 않은 실정이다. 

     

    따라서 본 연구에서는, 기존 데이터베이스인 K-HERB NETWORK 프로그램을 활용하여 심부전 환자에게 처방할 수 있는 한약과 한약재 조합에 대해 분석했다. 이를 통해 심부전 다빈도 활용 약재를 파악하고, 해당 약재들의 심부전 한약 처방군의 네트워크 구성 조합을 파악한 후,  그 중 심부전 치료에 중심 역할이 되는 약재들을 파악하고자 했다. 

     

    문헌 고찰 방법론을 통해 기존 데이터베이스에서 활용된 심부전 한약 경구 처방을 수집한 결과, 총 51개의 임상연구 논문이 도출되었으며, 해당 연구에서 활용된 처방들의 네트워크 분석을 진행했다. 

     

    그 결과, 16개 개별 네트워크가 도출되었으며, 주요 네트워크는 청열약, 보익약, 활혈거어약, 개규약의 특성을 띄고 있는 것으로 나타났다. 또한 주요 한약재로는 감초, 마황, 오공, 황기, 복신, 우슬, 도인이 포함되어 있는 것을 확인하였다. 전체 네트워크에서 유사성이 높은 처방으로는 우황청심원(牛黃靑心源), 가미온담탕(加味膽湯溫), 방풍통성산(防風通城山), 분심기음(分心氣音) 등이 확인됐다. 

     

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    이번 연구는 기존 처방 중 심부전 치료에 활용 가능성이 있는 처방을 제안하고, 심부전 치료의 새로운 처방을 개발할 수 있는 기반 근거를 구축하였다. 또한 제안된 방법론은 새로운 심부전 처방을 개발하고 실험 연구를 용이하게 하기 위한 효율적인 접근법을 제시한다는 데에 의의가 있다. 

     

    기존의 네트워크 분석들은 연구자가 직접 코딩을 하고 분석을 하는 방법들이 대부분인데, 본 연구에서는 임상의들도 적용할 수 있도록 기존에 한의학연구원에서 구축한 K-Herb Network 라는 DB를 활용하여 연구를 수행하였다. 본 연구에 적용된 방법론은 다른 질환에서도 임상의들의 실제 임상에서의 치료 처방 탐색에도 충분히 응용가능한 방법론이다. 

     

    네트워크 연구 방법론의 잠재력뿐만 아니라, 다른 질병에서 이러한 방법론의 적용 가능성을 제안하여, 다양한 질환에서 임상의들이 한약 치료방법 개발에 들어가는 시간과 인력 소요를 줄이고, 좀 더 효율적으로 접근할 수 있는 방법론이 차차 개발될 수 있을 것이라 기대가 된다.

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