• 흐림속초5.2℃
  • 흐림-1.4℃
  • 흐림철원-1.2℃
  • 흐림동두천0.5℃
  • 구름많음파주-0.7℃
  • 구름많음대관령-1.8℃
  • 흐림춘천-0.8℃
  • 구름조금백령도8.4℃
  • 흐림북강릉4.5℃
  • 흐림강릉5.3℃
  • 흐림동해5.3℃
  • 구름많음서울2.3℃
  • 구름많음인천3.7℃
  • 흐림원주-0.5℃
  • 구름많음울릉도6.3℃
  • 흐림수원2.5℃
  • 흐림영월-0.9℃
  • 흐림충주0.2℃
  • 구름많음서산3.5℃
  • 구름많음울진4.6℃
  • 흐림청주3.2℃
  • 흐림대전1.5℃
  • 구름조금추풍령-1.9℃
  • 맑음안동-2.0℃
  • 맑음상주-0.9℃
  • 맑음포항3.0℃
  • 흐림군산3.7℃
  • 맑음대구-0.9℃
  • 흐림전주2.1℃
  • 맑음울산1.6℃
  • 맑음창원2.4℃
  • 흐림광주2.5℃
  • 맑음부산5.3℃
  • 맑음통영2.8℃
  • 구름많음목포4.0℃
  • 맑음여수4.1℃
  • 구름조금흑산도8.2℃
  • 맑음완도2.0℃
  • 흐림고창1.1℃
  • 맑음순천-3.2℃
  • 흐림홍성(예)3.6℃
  • 흐림0.7℃
  • 맑음제주6.8℃
  • 구름조금고산10.5℃
  • 맑음성산6.1℃
  • 구름많음서귀포8.3℃
  • 맑음진주-2.3℃
  • 구름많음강화0.9℃
  • 흐림양평0.1℃
  • 흐림이천-0.9℃
  • 흐림인제-0.4℃
  • 흐림홍천-0.9℃
  • 구름조금태백-0.4℃
  • 흐림정선군
  • 흐림제천-1.1℃
  • 흐림보은-1.1℃
  • 흐림천안1.2℃
  • 구름많음보령6.5℃
  • 흐림부여1.6℃
  • 흐림금산-0.3℃
  • 흐림2.2℃
  • 흐림부안3.5℃
  • 흐림임실-1.1℃
  • 흐림정읍1.8℃
  • 맑음남원-1.7℃
  • 맑음장수-3.1℃
  • 흐림고창군2.3℃
  • 흐림영광군1.6℃
  • 맑음김해시1.7℃
  • 맑음순창군-1.4℃
  • 맑음북창원2.4℃
  • 맑음양산시0.0℃
  • 맑음보성군0.2℃
  • 맑음강진군-1.1℃
  • 맑음장흥-2.5℃
  • 맑음해남-2.0℃
  • 맑음고흥-2.2℃
  • 맑음의령군-4.3℃
  • 맑음함양군-3.6℃
  • 맑음광양시1.6℃
  • 구름많음진도군0.5℃
  • 맑음봉화-5.6℃
  • 맑음영주-2.9℃
  • 구름조금문경-0.8℃
  • 맑음청송군-5.4℃
  • 구름많음영덕3.9℃
  • 맑음의성-4.3℃
  • 맑음구미-2.3℃
  • 맑음영천-2.7℃
  • 맑음경주시-2.7℃
  • 맑음거창-4.0℃
  • 맑음합천-1.5℃
  • 맑음밀양-1.3℃
  • 맑음산청-2.6℃
  • 맑음거제1.3℃
  • 맑음남해2.1℃
  • 맑음-0.7℃
기상청 제공

2025년 12월 16일 (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