• 흐림속초1.0℃
  • 구름많음-5.6℃
  • 흐림철원-4.8℃
  • 흐림동두천-3.0℃
  • 흐림파주-3.0℃
  • 흐림대관령-8.7℃
  • 흐림춘천-5.1℃
  • 흐림백령도3.2℃
  • 흐림북강릉2.9℃
  • 흐림강릉3.2℃
  • 흐림동해1.2℃
  • 흐림서울1.7℃
  • 흐림인천2.3℃
  • 구름많음원주-4.3℃
  • 구름많음울릉도7.5℃
  • 흐림수원1.7℃
  • 구름조금영월-7.4℃
  • 구름조금충주-5.1℃
  • 흐림서산0.8℃
  • 구름조금울진3.3℃
  • 구름조금청주-0.9℃
  • 구름조금대전-2.7℃
  • 구름조금추풍령-4.1℃
  • 맑음안동-4.9℃
  • 구름조금상주-6.4℃
  • 맑음포항1.7℃
  • 흐림군산0.6℃
  • 맑음대구-2.8℃
  • 구름많음전주1.5℃
  • 맑음울산1.9℃
  • 구름많음창원1.4℃
  • 흐림광주2.3℃
  • 구름많음부산5.6℃
  • 구름많음통영5.4℃
  • 흐림목포5.1℃
  • 구름많음여수5.5℃
  • 흐림흑산도9.0℃
  • 흐림완도5.4℃
  • 흐림고창5.1℃
  • 구름많음순천-4.6℃
  • 구름조금홍성(예)-3.1℃
  • 구름조금-4.7℃
  • 구름많음제주12.1℃
  • 구름많음고산10.0℃
  • 구름많음성산14.2℃
  • 구름많음서귀포11.6℃
  • 구름많음진주-3.4℃
  • 흐림강화1.6℃
  • 흐림양평-3.0℃
  • 흐림이천-5.1℃
  • 흐림인제-6.5℃
  • 흐림홍천-5.5℃
  • 구름조금태백-7.5℃
  • 흐림정선군-7.9℃
  • 구름조금제천-6.9℃
  • 구름조금보은-5.8℃
  • 흐림천안-4.8℃
  • 흐림보령2.7℃
  • 흐림부여-3.7℃
  • 구름조금금산-5.3℃
  • 구름많음-2.5℃
  • 흐림부안-0.6℃
  • 구름많음임실-4.2℃
  • 흐림정읍-0.3℃
  • 구름많음남원-3.3℃
  • 구름조금장수-4.8℃
  • 흐림고창군6.6℃
  • 흐림영광군5.0℃
  • 흐림김해시0.4℃
  • 흐림순창군-3.2℃
  • 구름많음북창원0.6℃
  • 흐림양산시0.7℃
  • 흐림보성군0.6℃
  • 흐림강진군2.4℃
  • 흐림장흥0.0℃
  • 흐림해남5.5℃
  • 흐림고흥2.0℃
  • 흐림의령군-5.8℃
  • 구름조금함양군-5.9℃
  • 구름많음광양시1.6℃
  • 흐림진도군5.6℃
  • 맑음봉화-8.4℃
  • 맑음영주-5.5℃
  • 구름조금문경-5.8℃
  • 맑음청송군-7.4℃
  • 맑음영덕-0.4℃
  • 맑음의성-6.9℃
  • 구름조금구미-5.1℃
  • 맑음영천-4.7℃
  • 맑음경주시-3.5℃
  • 구름조금거창-6.6℃
  • 구름조금합천-4.1℃
  • 구름조금밀양-2.0℃
  • 구름조금산청-5.0℃
  • 구름많음거제2.1℃
  • 구름많음남해1.6℃
  • 구름많음-0.7℃
기상청 제공

2025년 12월 23일 (화)

한약 복합 성분 기전, 네트워크 분석으로 규명하다

한약 복합 성분 기전, 네트워크 분석으로 규명하다

원광대 한의과대학 이원융 교수 연구팀, 국제학술지 논문 게재
동물·세포실험 통해 한약의 치료효과 실증

한약 네트워크 약리학 논문 기사 사진.jpg

 

[한의신문] 원광대학교 한의과대학 이원융 교수 연구팀이 한약의 복합 성분과 작용 기전을 네트워크 분석으로 체계적으로 규명한 연구 결과를 국제 저명학술지 Journal of Advanced Research(IF:11.4)에 게재했다. 이번 연구는 가천대, 동국대 한의과대학과 공동으로 진행됐으며, 동물과 세포 모델에서 치료 효과를 입증해 주목받고 있다.


이원융 교수는 “한의학을 주제로 한 연구로 우수한 국제학술지에 출판할 수 있는 기회를 얻게 되어 매우 기쁘다”고 밝혔다.


여러 DB 통합·조건 최적화…“한약 복합기전 예측력 끌어올려”


한약의 작용은 복합 성분이 다양한 인체표적에 작용하는 특성을 가지고 있다. 이러한 기전 규명의 어려움을 해결하기 위해 연구진은 △TCMSP △BATMAN-TCM △TCM-Mesh △SymMap △HERB 등 주요 네트워크 약리학 데이터베이스(DB)를 활용·통합해 한약 성분과 표적 정보를 분석하였고, DB마다 중복·누락·예측정보의 품질이 달라 일관성이 떨어지는 문제가 있음을 확인했다.


이를 극복하기 위해 연구팀은 DB 간 통계지표를 근거로 어떤 DB 및 분석 조합이 가장 높은 신뢰도를 보이는지를 비교·평가했다. 그런 뒤 한약-성분-표적 경로(Path count)에 ‘가중치’를 부여(downweighting)하거나, 다계층 네트워크 (multiscale interactome) 분석기법을 적용해 기존보다 향상된 예측 정확도를 달성했다.


치료효과 예측에 그치지 않고, 동물·세포실험으로 검증까지


이 연구가 특히 주목받는 이유는 네트워크 약리학 예측결과를 실제 실험으로 검증했다는 점이다. 연구진은 본 연구에서 밝힌 최적화된 조건을 통해 한약 특정 성분들의 핵심 타깃과 작용기전을 예측한 뒤, 전립선암을 예시로 세포실험과 동물모델에서의 약리학적 효능을 확인했다. 그 결과, 예측된 한약이 세포 생존 억제·세포사멸 유도·신호전달 조절 등을 통해 치료효과를 발휘하는 것으로 나타났다.


연구진은 “이번 실험적 검증을 통해, 한약 기전의 복잡성을 분석할 수 있는 최적화된 네트워크 약리학 분석방식을 발굴했다”며 “특히 다계층 네트워크 접근과 가중화된 패스카운트 기법을 통해 불필요한 오류를 줄이고, 핵심기전을 규명할 수 있었다”고 강조했다.


한약과 합성의약품 간 상호작용 연구의 기반 마련


이 연구는 한약-합성의약품 병용 투여 시 발생할 수 있는 상호작용을 본격적으로 규명하기 위한 과정과도 이어진다. 연구진은 앞서 한약과 양약의 동시 복용 시 나타날 다양한 부작용·상호작용을 추적하기 위해서는, 한약 속 수많은 성분의 기전을 정확히 이해하는 것이 필수적인 선행요건이다. 이번 연구로 한약의 다중 타깃성·복합 기전을 세밀하게 분석할 수 있는 틀이 마련됨에 따라, 향후 한약-합성의약품 상호작용 연구에도 크게 기여할 것으로 기대된다.


한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

 

관련기사

가장 많이 본 뉴스

더보기
  • 오늘 인기기사
  • 주간 인기기사

최신뉴스

더보기

뉴스

더보기