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The Journal of Internal Korean Medicine > Volume 45(6); 2024 > Article
≪脾胃論≫에 사용된 처방의 본초 네트워크 분석

Abstract

Objective:

This study aimed to analyze the network of herbs in “Biwiron (脾胃論)”, a text focused on digestive disorders, to identify the core herbs and the significant combinations that contribute to its prescriptions.

Methods:

The prescriptions from “Biwiron (脾胃論)” were organized into a dataset listing each herb per prescription. A network model was created with herbs as nodes and their co-occurrences in prescriptions as edges. The analysis included frequency counts, centrality metrics (degree, closeness, betweenness, and eigenvector centrality), and community detection using the Girvan-Newman algorithm.

Results:

Among the 59 herbs, Gancao (甘草) appeared most frequently. Chenpi (陳皮), Shenqu (神麴), and Baijiangcan (白殭蠶) scored highest in degree, closeness, and betweenness centrality, respectively, while Chenpi (陳皮), Shengma (升麻), and Huangqi (黃耆) topped eigenvector centrality. Based on the Leiden algorithm, the herbs analyzed were networked into five communities, which frequently appear together in various prescriptions and share similar efficacies and indications.

Conclusion:

This study systematically uncovered the roles of core herbs and combinations in “Biwiron (脾胃論)”, highlighting the theoretical basis for understanding herbal interactions. Future studies could expand this analysis to broader datasets and clinical validation.

I. 서 론

현대사회는 과거에 비해 풍부한 식자재, 청결한 위생, 안락한 주거환경으로 인하여 건강하게 장수할 수 있는 여건을 갖추고 있다. 그러나 소화기 질환은 여전히 일차 진료 기관인 한의원을 찾는 주요 원인으로 2023년 한약 소비 실태조사의 결과에 따르면 한의원에서 첩약 다빈도 처방(조제), 비보험 한약제제 다빈도 처방(조제), 보험 한약제제 다빈도 처방(조제) 질환 모두 근골격계통이 가장 많고 소화계통이 각 42.7%, 38.7%, 57.5%로 두 번째로 많았다1.
脾胃의 중요성은 고전 의서에서도 빈번히 언급되며, 한의학에서 핵심적인 장기로 다뤄진다2. 李東垣의 ≪脾胃論≫은 脾胃를 중심으로 한 醫論이나 입장을 종합적으로 정리하고 관련 처방을 체계적으로 기술한 서적으로, 脾胃의 독립성과 그 중요성을 강조한다3. 李東垣 이전에는 ≪內經≫에서 心肺의 기능과 淸熱을 중시하는 방향으로 인체를 바라보았으나, 唐과 宋대에 이르며 脾腎의 작용이 더욱 중요시되었다4.
근래 한의학 연구에서는 고문헌 속 처방을 체계적으로 이해하려는 시도가 꾸준히 이어지고 있으며, 최근에는 네트워크 모델 분석 방법이 효과적인 도구로 주목받고 있다. 네트워크 모델 분석이란 분석 대상이 되는 개체를 노드(node)로, 이들 간의 관계를 에지(edge)로 표현하여 관계 구조를 시각화하는 방법으로 복잡한 시스템을 단순하게 모델링함으로써 구조적 특성을 쉽게 이해하는 분석 기법이다5. 전통 한의학 문헌에 네트워크 분석 기법을 적용하면 처방 패턴을 시각화함으로써 어떤 本草가 처방 내에서 핵심적인 역할을 수행하는지, 또는 어떤 本草와의 조합을 통해 주요한 효과를 나타내는지 한눈에 파악할 수 있다. 국내에서는 추 등의 동의보감 풍문 내 중풍증과 비병증, 역절풍증, 파상풍증 처방의 本草 조합 네트워크를 비교한 연구6, 김 등의 東醫寶鑑 頭門 처방의 네트워크 분석을 통해 頭部 증상의 주요 원인 및 처방을 간략화한 연구7, 곽 등의 東醫寶鑑 內傷문과 虛勞문의 처방 구성 本草를 비교한 연구8 등의 네트워크 분석 연구가 행해진 바 있으나 임상 다빈도 병증인 脾胃病證의 처방을 대상으로 한 네트워크 분석 연구는 아직 수행되지 않았다.
이에 본 연구는 脾胃病證에서 중요한 본초와 조합의 특징을 파악하고, 향후 脾胃病證 처방에 대한 연구의 기초 자료를 제공하는 것을 목적으로 李東垣의≪脾胃論≫에 수록된 처방을 대상으로 네트워크 분석을 진행하였다.

II. 연구 방법

1. 데이터 수집 및 전처리

≪標點懸吐譯注 脾胃論≫의 處方索引9을 참고하여 李杲의 脾胃論에 수록된 모든 처방 데이터를 수집하였으며 Excel(MS offices ver. 2013)을 활용하여 각 처방명과 해당 처방에 포함된 本草명을 리스트 형태로 정리하였다. 또한 각 本草가 처방에 포함된 빈도를 계산한 후 빈도가 1회인 本草는 분석의 의미가 적다고 판단하여 제외하였다.

2. 네트워크 분석

본 연구는 프리웨어인 Python ver 3.12(2023년 10월 02일)와 NetworkX 라이브러리를 사용하여 처방 구성 本草간의 네트워크 분석을 수행하였다. Python은 데이터 분석에 자주 사용되는 언어로, 다양한 패키지를 통해 복잡한 데이터 작업을 쉽게 수행할 수 있다. NetworkX는 Python의 네트워크 분석 도구로, 그래프 데이터를 시각화할 수 있도록 돕는다.

1) 빈도 분석

총 67개 처방에서 97종의 本草가 사용되었으며, 사용빈도가 1회인 38종의 本草를 제외한 59종을 대상으로 사용 빈도를 분석하였다.

2) 네트워크 분석

총 59종 本草를 노드(Node)로, 동일한 처방에 속하는 本草의 연결을 에지(Edge)로 하여 네트워크를 생성하고 Girvan-Newman 알고리즘을 사용하여 네트워크 내 커뮤니티를 식별하였다. 다만 사용 빈도가 높은 단일 本草의 경우 실제로는 조합된 모든 本草와 연결관계가 밀접하지 않을 수 있어 Fig. 1과 같이 자카드 계수 계산 공식을 활용하여 밀접성을 검토하였다. Fig. 1에서 A와 B는 임의의 두 本草를, A∩B는 A와 B가 둘 다 사용된 처방의 개수를, A∪B는 A와 B중 하나 이상이 사용된 처방의 개수를 나타낸다. Fig. 3.의 자카드 계수 분포 그래프에서 보듯이 대부분의 本草 쌍이 낮은 유사성 값을 가지며, 계수 0.3을 기점으로 기울기가 급격히 평평해지는 변곡점이 확인되었다. 자카드 계수가 상위 0.3 이상이면 처방을 구성하는 10개 本草 기준으로 3개 이상의 연관을 지니게 되며 추, 김 등의 연구에서도 자카드 계수 0.3 이상을 유의미한 것으로 보았다6,7. 따라서 본 연구에서도 자카드 계수 0.3을 기준으로 네트워크를 도출하였다.
Fig. 1
Formula for calculating jaccard index.
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Fig. 2
Top 20 most frequently used herbs.
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Fig. 3
Distribution of jaccard Index for edges.
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Leiden 알고리즘은 네트워크 내에서 더 이상 밀접성이 높아지지 않는 임계치까지 밀접성이 높아지는 커뮤니티로 노드를 이동시키고 다른 노드와 연결되지 않은 노드는 제거하여 커뮤니티를 분할하는 방법으로, 자주 함께 사용되고 네트워크 전반에 출현 빈도가 높은 本草의 조합이 독립적인 네트워크로 분리되어 처방에 일정한 패턴을 형성하게 된다10. Leiden 알고리즘을 통해 확인된 本草 네트워크 조합은 한의학 학술논문포털사이트인 OASIS (전통의학정보포털)의 藥材百科를 참고하여 공통 특성을 확인하고, ≪脾胃論≫을 비롯한 韓醫學 古典에서 커뮤니티 本草 구성과 유사한 처방의 존재 유무를 확인하였다.

3) 중심성 분석

중심성 분석은 네트워크 내에서 중요한 노드를 식별하는 데 사용되며 높은 중심성은 특정 노드가 다른 노드들과 강력한 연결을 가지고 있거나 많은 경로에 관여하여 해당 노드가 네트워크 내에서 중요한 위치를 차지함을 의미한다. 본 연구에서는 Table 1의 수식을 이용하여 정도 중심성(Degree Centrality), 근접 중심성(Closeness Centrality), 매개 중심성(Betweenness Centrality), 고유벡터 중심성(Eigenvector Centrality)을 계산하여 중요한 本草를 식별하였다. 각 중심성 지표의 분포가 정규분포를 따르는지 확인하기 위해 Shapiro-Wilk 검정 방법으로 P-value를 계산한 결과 정도, 근접, 매개, 고유벡터 중심성 순으로 1.87x10-6, 0.0002, 1.03x10-15, 2.39x10-15으로 모두 정규분포를 따르지 않았다(P-value0.05)11. Z-score는 데이터가 정규분포 한다는 가정 하에 평균과 표준편차를 기준으로 값의 상대적 위치를 판단하는 지표이므로 Z-score를 활용한 유의미한 노드 도출은 부적합할 가능성이 높고, 곽 등의 연구에서도 중심성 값을 비교할 때 상위 값을 나열하는 방식을 채택한 바 있다8. 따라서 본 연구에서는 Z-score를 기반으로 유의미한 노드를 도출하지 않고, 각 중심성 지표에서 상위 값을 가진 本草를 10개까지 선정하는 방식을 채택하였다.
  • (1) 정도 중심성(Degree Centrality)

    특정 노드에 직접 연결된 에지의 수를 기반으로 노드의 중요성을 평가한다. 높은 정도 중심성을 가진 노드는 네트워크에서 많은 다른 노드와 직접적으로 연결되어 있어 중심적인 역할을 한다.
  • (2) 근접 중심성(Closeness Centrality)

    특정 노드가 다른 모든 노드에 얼마나 가까운지를 측정한다. 높은 근접 중심성을 가진 노드는 네트워크 내에서 다른 노드들과의 평균 거리가 짧아, 빠른 상호작용이 가능하다.
  • (3) 매개 중심성(Betweenness Centrality)

    특정 노드가 다른 노드 쌍 간의 최단 경로에 얼마나 자주 위치하는지를 평가한다. 높은 매개 중심성을 가진 노드는 네트워크 내에서 중요한 중계 역할을 수행한다.
  • (4) 고유벡터 중심성(Eigenvector Centrality)

    노드의 중요도를 측정하는 또 다른 방법으로, 중요한 노드와 연결된 노드의 중요도를 반영한다. 높은 고유벡터 중심성을 가진 노드는 다른 중요한 노드들과 많이 연결되어 있다.

III. 결 과

1. 빈도 분석

甘草가 39회로 가장 많이 사용되었으며, 그 다음으로 陳皮가 29회, 人蔘이 27회, 白朮이 23회, 當歸와 升麻가 각 22회, 黃芪가 21회, 柴胡가 20회, 蒼朮이 15회, 乾薑과 黃柏이 각 14회, 羌活, 半夏, 茯苓이 각 13회, 澤瀉가 12회, 五味子와 黃連이 각 10회, 木香, 防風, 神麯이 각 9회 사용되었다. 상위 20개 本草의 처방 사용 빈도는 Fig. 2와 같다.

2. 네트워크 시각화 및 커뮤니티 분석

Fig. 3은 한 번이라도 같이 사용된 모든 두 本草 간의 자카드 계수의 분포를 나타낸다. 총 1,711쌍의 本草 쌍 조합 중 자카드 계수가 0.3 이상은 7.66%인 131쌍에 해당한다. 이에 따라 本草를 노드로, 本草간의 연결을 에지로 자카드 계수가 0.3 이상인 에지만 선택해 네트워크를 시각화한 결과는 Fig. 4와 같고, Leiden 알고리즘을 통해 찾은 커뮤니티는 총 5개로 임의로 1-5 번호를 붙여 명명하였으며, Table 2와 같다. 커뮤니티 별로 노드의 색상을 달리하여 시각화하면 Fig. 5와 같다.
Fig. 4
Visualization of herb network.
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Fig. 5
Visualization of community analysis results.
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커뮤니티 1은 각 熟地黃, 五味子, 麥門冬으로 구성되어 있고 커뮤니티 2는 藁本, 黃芪, 人蔘, 蒼朮, 甘草, 升麻, 陳皮, 柴胡로, 커뮤니티 3은 猪苓, 厚朴, 生薑, 半夏로, 커뮤니티 4는 附子, 胡椒, 肉桂, 丁香로, 커뮤니티 5는 紅花, 蘇木로 구성되어 각각 效能 면에서 生津, 補氣, 燥濕化痰, 溫裏散寒, 活血祛瘀하는 유사한 특징을 가지고 있는 것으로 보인다. 또한 커뮤니티 1의 조합에서 去 熟地黃 加 人蔘하면 ≪脾胃論≫의 生脈散과, 커뮤니티 2의 本草 조합에서 去 藁本 加 木香하면 ≪脾胃論≫의 調中益氣湯과 구성이 유사함을 확인하였고, 커뮤니티 3의 本草 조합에서 去 猪苓 加 茯苓, 紫蘇葉하면 金匱要略의 半夏厚朴湯과 구성이 유사함을 확인하였다.

3. 중심성 분석

정도 중심성이 가장 높은 本草는 陳皮로 수치는 0.1429이며 다음으로 升麻가 0.1039, 黃耆가 0.1039, 柴胡가 0.1039, 砂仁가 0.1039, 甘草, 人蔘, 蒼朮, 吳茱萸가 0.0909, 小椒가 0.0779 순이다. 정도 중심성은 네트워크 내에서 특정 本草가 얼마나 많은 다른 本草와 직접 연결되어 있는지를 단순하게 계산하는 지표이다. 높은 정도 중심성을 가진 本草는 다른 本草와의 연결이 많아, 처방에서 빈번하게 사용되는 本草일 가능성이 높다.
근접 중심성이 가장 높은 本草는 神麴으로 수치는 0.1672이며 다음으로 陳皮가 0.1648, 麥芽가 0.1613, 白疆蠶이 0.1517, 澤瀉가 0.1497, 柴胡가 0.1459, 升麻, 黃耆, 人蔘이 0.1397, 甘草가 0.1388 순이다. 근접 중심성은 특정 本草가 네트워크의 다른 本草들과 얼마나 가까운지를 측정하는 지표이다. 근접 중심성이 높은 本草는 네트워크 내 다른 本草와의 경로가 짧기 때문에 네트워크의 중심에 가깝게 위치해 있고, 이는 다른 本草에 빠르게 도달하여 처방의 핵심 역할을 할 가능성이 높다는 것을 의미한다.
매개 중심성이 가장 높은 本草는 白疆蠶으로 수치는 0.163이며 다음으로 神麴이 0.1569, 麥芽가 0.1535, 陳皮가 0.1464, 吳茱萸가 0.1124, 柴胡가 0.0945, 羌活이 0.0838, 砂仁이 0.0407, 藁本이 0.0294, 澤瀉가 0.0287 순이다. 매개 중심성은 네트워크 내에서 서로 연결되지 않은 다른 本草 사이의 최단 경로에 얼마나 자주 위치하는지 파악하는 지표로 특정 本草가 네트워크에서 중계 역할을 많이 할수록 매개 중심성이 높아지게 된다.
고유벡터 중심성이 가장 높은 本草는 陳皮로 수치는 0.3767이며 다음으로 升麻, 黃耆가 0.3643, 柴胡가 0.3392, 蒼朮이 0.3349, 甘草가 0.3326, 人蔘이 0.316, 黃栢이 0.2543, 當歸가 0.236, 澤瀉가 0.1067 순이다. 고유벡터 중심성은 네트워크 내에서 영향력이 큰 다른 本草들과의 연결 정도를 평가하는 지표가 된다. 陳皮, 升麻, 黃耆 등은 고유벡터 중심성 상위 本草로, 이는 脾胃病證 처방에서 주요 역할을 하는 핵심 本草와 긴밀한 관계를 맺고 핵심 本草의 效能을 극대화한다는 것을 의미한다.
에지의 매개중심성이 가장 높은 本草 조합은 神麴-麥芽로, 수치는 0.1518이다. 다음으로 麥芽-白疆蠶이 0.1472, 陳皮-神麴이 0.1282, 吳茱萸-白疆蠶이 0.1172, 柴胡-羌活이 0.0932, 陳皮-柴胡가 0.0804, 羌活-藁本가 0.0401, 桃仁-白疆蠶이 0.0400, 羌活-防風이 0.0280, 鬱金-白疆蠶이 0.0273 순이다. 에지의 매개 중심성이 높다는 것은 특정 本草 조합이 여러 다른 本草 간의 연결을 자주 매개한다는 의미이다.
지표별로 중심성이 높은 상위 10개의 本草는 Fig. 6-9와 같다. 또한 두 本草 간의 조합에서 매개중심성이 높은 상위 10개의 에지는 Fig. 10과 같다.
Fig. 6
Top 10 herbs by degree centrality.
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Fig. 7
Top 10 herbs by closeness centrality.
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Fig. 8
Top 10 herbs by betweenness centrality.
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Fig. 9
Top 10 herbs by eigenvector centrality.
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Fig. 10
Top 10 edges by betweenness centrality.
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IV. 고 찰

본 연구는 네트워크 분석 기법을 활용하여 ≪脾胃論≫에 수록된 처방의 핵심 本草 및 조합을 파악하고, 이에 대한 한의학적 시사점을 도출하고자 하였다. 사용 빈도가 가장 높은 本草인 甘草는 甘平溫하여 調和諸藥하는 效能이 있어 다른 本草의 잠재적 독성을 완화하고 부작용을 줄이는 기능을 하기 때문에 사용빈도가 가장 높은 것으로 생각된다12. 甘草의 주 성분인 glycyrrhizin와 carbenoxolone 성분은 소화기 평활근의 운동에 도움을 주기 때문에 甘草 자체로도 소화기 질환 치료에 효과적이며, 抗炎症 및 抗潰瘍 효과가 있어 위점막 손상을 예방하고 궤양을 치료하는 데에도 응용될 수 있다13. 또한, 사용 빈도수가 가장 높은 甘草, 陳皮, 人蔘, 白朮, 當歸, 升麻, 黃芪, 柴胡가 李東垣 자신이 제안한 처방인 補中益氣湯의 구성과 일치한다는 점은 주목할 가치가 있다. 補中益氣湯은 현재까지도 脾胃를 補하는데 널리 사용되는 처방으로 과민성 대장증후군, 궤양성 대장염, 변비, 설사, 胃下垂 등 다양한 소화계통 질환에 유효한 효과가 있다는 연구가 다수 이루어졌고14, 그 범용성을 인정받아 의료보험 적용이 되는 엑스제 형태로도 보급되며 처방 빈도, 투약 횟수에서 상위 5개 보험 제재 중 하나이다15. 本草 사용 빈도수에 대한 결과는 李東垣이 중시한 補脾胃, 益中氣하는 치료 원칙의 방향성이 脾胃論 전반에 반영되고 있는 것으로 볼 수 있으며, 補中益氣湯이 여전히 임상 다빈도 처방이라는 사실은 李東垣의 이념과 사상이 현대의 脾胃 병증을 다스리는 데에도 통용될 수 있다는 것을 의미한다.
본 연구에서 도출된 5개의 커뮤니티는 대체로 性味, 歸經, 本草 分類, 效能主治 면에서 유사한 本草학적 특징을 가지며 脾胃 질환의 특정 병증을 치료할 때 함께 처방되는 경향이 있음을 확인할 수 있었다. 5개의 커뮤니티 중 2개는 ≪脾胃論≫의 처방 중 生脈散, 調中益氣湯과 그 구성이 유사하였고 1개는 金匱要略의 처방 중 半夏厚朴湯과 그 구성이 유사하였다.
커뮤니티 1은 주로 生津 작용을 하는 本草들로 이루어져 있으며, 脾胃에서 발생하는 乾燥 증상을 완화하는 데 중점을 두고 있다. 각각 補陰藥, 收澁藥, 補血藥에 속하는 五味子와 麥門冬, 熟地黃은 津液을 생성시켜 陰液 부족으로 인한 脾胃의 乾燥함을 완화하는 작용을 할 것으로 생각된다. 유사한 처방인 生脈散은 위장관 운동에 관여하는 카할 간질세포의 활성을조절하는 기전으로 위장관 운동성을 개선하는 효과가 있다고 알려져 있고16 ≪脾胃論≫에서는 生脈散을 여름에 火가 致盛하여 寒水가 몸에서 끊어진 경우 濕熱을 제거하되 심하지 않게 다스리는 약으로 일컫는다. 生脈散과 유사한 구성의 네트워크가 도출되었다는 것은 ≪脾胃論≫의 처방 전반에서 脾胃濕熱이 있는 병증일 경우에 세 本草를 함께 활용함으로써 益氣生津하여 온화하게 다스리는 치료 방향을 취하고 있음을 시사한다. 커뮤니티 2는 藁本, 黃芪, 人蔘, 蒼朮, 甘草, 升麻, 陳皮, 柴胡로 ≪脾胃論≫의 調中益氣湯과 그 구성이 비슷하다. ≪脾胃論≫에 따르면 調中益氣湯은 飮食, 勞役, 七情不節로 인하여 맥이 弦, 洪, 緩 하고 깊이 누르면 그 중간과 아래에서 가끔 澁하며, 팔다리가 폐색되어 붓고 사지의 관절이 아프며 몸이 무겁고 가슴이 답답하고 입맛이 없으며 大便飱泄할 때 이를 치료하는 처방이다. 飮食, 勞役, 七情不節은 內傷에 해당하며, ≪脾胃論≫의 처방 전반에 元氣가 부족하여 內傷이 병의 경과에 영향을 미치고 便溏이 있는 병증일 경우, 調中益氣湯과 유사한 本草의 조합이 여러 처방에서 함께 자주 사용되는 경향성을 띠고 있다는 것을 알 수 있다. 커뮤니티 3은 猪苓, 厚朴, 生薑, 半夏로 구성되며 주로 燥濕化痰하여 脾胃의 과도한 濕邪를 제거하는데 효과적인 구성이다. ≪脾胃論≫ 내에 본 조합과 구성이 유사한 처방을 확인하기는 어려우나, 去 猪苓 加 茯苓, 紫蘇葉하면 金匱要略의 半夏厚朴湯과 그 구성이 유사하다고 볼 수 있다. 半夏厚朴湯은 行氣散結하고 降逆化痰하여 梅核氣, 기침, 구역 증상을 치료하는 처방으로 GERD의 증상 완화에 통계적으로 높은 치료효과가 있는 것으로 나타났으며17, ≪脾胃論≫ 내의 諸 處方에서도 濕痰鬱滯로 인한 증상에 본 조합을 사용했을 것으로 사료된다. 커뮤니티 4는 附子, 胡椒, 肉桂, 丁香으로 辛温한 성질로 溫裏하여 寒症 완화에 주안점을 두고 있는 本草들로 구성되므로 冷氣로 인해 발생하는 脾胃 문제를 해결하고 腹痛과 같은 통증을 해소하는데 두루 사용되었을 것으로 생각된다. 커뮤니티 5의 구성 本草는 紅花, 蘇木로 대표적인 活血祛瘀藥에 해당하며 血液 循環을 원활하게 해 줌으로써 痛症과 炎症을 개선시키므로 血液循環障礙가 동반되는 脾胃의 병증에 주로 사용되었을 것으로 보인다.
이처럼 각 커뮤니티의 本草 조합은 이미 비슷한 구성의 처방을 통해 그 효과가 입증된 조합이거나, 그렇지 않더라도 유사한 本草學的 效能을 통해 脾胃 질환의 여러 병증을 다스리는 데 최적화되어 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같은 구성의 조합이 네트워크 분석 결과 도출되었다는 것은 ≪脾胃論≫ 내의 다양한 처방 속에서 커뮤니티를 이루는 本草 조합들이 유의미하게 함께 처방되었다는 것을 의미하고, 이동원의 ≪脾胃論≫에서 脾胃濕熱, 元氣不足, 濕痰, 寒症, 瘀血과 같은 병증을 해소할 목적으로 처방을 구성할 때 특정 本草의 조합이 핵심적인 역할을 하여 공동 사용되는 경향이 있었음을 뜻한다.
方劑學 이론에 따르면 특정 本草가 독립적으로 강한 效能을 발휘하기보다는 다른 本草와의 상호 관계 속에서 증상 완화와 체질 개선을 돕는 경우가 많은데18, 중심성이 높은 本草 및 조합은 이러한 상호 관계에서 주요한 역할을 하게 된다. 정도 중심성과 고유벡터 중심성에서 가장 높은 수치를 보인 陳皮는 모든 처방에서 타 本草와의 연결 빈도, 주요 本草와의 연결 빈도가 가장 높아 다양한 소화계통 병증에 활용 가능한 범용성 높은 本草인 동시에 效能을 극대화하는 역할을 함을 짐작할 수 있다. 陳皮는 理氣, 健脾, 調中, 燥濕化痰하고 식이 섬유와 비타민이 풍부하며 소화불량을 개선시키는 효과가 좋아 예로부터 소화제로 많이 사용되어져 왔고19, 최근 연구에 의하면 hesperidin, flavonoid, alkaloid, lignin, monoterpenoid, sesquiterpenoid, triterpenoid를 비롯한 기능성 성분을 풍부하게 함유하여 소화기 자극, 소화촉진, 항산화작용, 항균작용, 순환기계 질병 예방, 면역 증강작용, 모세혈관 강화 등과 같은 다양한 效能이 있는 것으로 보고되고 있다20. 이와 같은 폭넓은 적응증은 陳皮의 범용성을 입증하는 근거이다.
근접 중심성에서 가장 높은 수치를 보인 神麴은 消食, 健脾開胃, 行氣하는 效能으로 음식적체로 인한 소화불량, 식욕부진, 脘腹脹悶, 복통, 설사 등에 적용하는 消食藥으로, 손상된 장점막을 회복시키고 장내 세균총을 개선시켜 면역 기능을 증강시킴으로써 기능성 소화불량 증상을 완화시킨다는 연구 결과가 보고되었다21. 麥芽도 대표적인 消食藥으로 근접중심성이 세 번째로 높은 상위 本草로 분석되었으며 消食藥에 해당하는 本草의 근접 접근성이 높다는 결과는 임의의 노드를 선택할 때 가장 짧은 경로로 도달하게 되는 本草가 消食藥이며 食積의 직접적인 해소가 다수 처방에서 주요한 기능임을 시사한다. 神麴-麥芽의 조합은 매개중심성이 가장 높은 에지이기도 하며 매개 중심성이 높은 상위 3개의 에지에서 모두 消食藥을 포함하고 있는데, 이는 消食藥이 脾胃 병증 처방 내에서 핵심적인 기능을 할 뿐 아니라 여러 本草 간 연결을 중재하는 다리 역할을 함을 뜻한다.
매개 중심성에서 가장 높은 수치를 보인 단일 本草는 白殭蠶으로 다양한 증상에 대응하는 本草들 간의 중요한 연결 고리 역할을 수행한다는 것을 알 수 있다. 白殭蠶은 소화 기능과 직접적으로 관련된 本草는 아니나 熄風止痙, 祛風化痰의 效能으로 炎症을 완화시켜 소화기 문제의 간접적인 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 실제로 갑상선, 신장, 뇌 질환에서 白殭蠶 추출물이 glutathione의 활성도 및 함량을 유의하게 증가시켜 항산화 효과를 가진다는 사실이22-24, 소화기계 염증 및 소화성 궤양에서도 산화적 손상이 중요한 병리이므로 비슷한 작용을 할 것으로 여겨진다25.
네트워크 분석은 本草 간의 관계와 구조를 시각적으로 분석하여 핵심 本草 및 조합을 도출하는 데 유용하지만, 도출한 조합에서 상호작용의 기전을 구체적으로 밝히거나 임상적 효과를 직접 평가할 수는 없다. 추후 본 연구에서 도출한 상위 중심성 本草 조합이나, 네트워크 커뮤니티의 구성 本草로 조합된 처방을 실제 소화기 질환 환자에게 투여하는 실험 연구를 통하여 가설과 실제의 차이를 임상적으로 검증하고 불확실한 상호작용의 실체를 관찰할 필요성이 있다. 또 실제 처방에서는 本草의 투여 용량, 비율, 투여 방법 등이 效能에 중요한 영향을 미칠 수 있으나 본 연구에서는 고려되지 못한 한계가 있어 君臣佐使와 같은 방제 구성 원칙을 고려하여 결과를 해석하는 후속 연구가 진행될 필요가 있다. 아울러 본 연구는 李杲의 ≪脾胃論≫에 수록된 처방들을 대상으로 하고 있어, 분석 결과가 脾胃 질환을 치료하는 모든 처방을 대표하지 않을 수 있다.
본 연구의 결과를 그대로 임상에서 적용하기는 어렵겠으나 기존 연구에서는 단순히 원문 해석이나 용어 분석 위주로 ≪脾胃論≫에 대한 분석이 이루어진 반면26-30, 최근 고문헌 분석에 많이 활용되는 네트워크 분석 방법론적인 관점에서 핵심 本草와 조합을 확인하는 새로운 접근법을 제시했다는 점에서 본 논문의 의미가 있다. 또한 사용빈도나 중심성이 높은 본초 및 커뮤니티 분석 결과 도출된 본초의 조합을 예상되는 脾胃病證 적응증의 신약 개발이나 기존 처방 개선에 있어 초기 단계의 자료로 활용하여 임상 시험의 범위를 좁힐 수 있으며, 연구 리소스를 효율적으로 배분할 수 있을 것이다. 뿐만 아니라 본 연구 결과는 추후 東醫寶鑑 등 여타 고전의 脾胃 질환 처방 데이터 또는 임상 다빈도 처방 데이터로 중심성 및 네트워크 분석을 수행할 때에도 비교 가능한 기초 자료로서 가치가 있다.

V. 결 론

본 연구는 ≪脾胃論≫에 수록된 처방의 本草를 대상으로 빈도 분석, 중심성 분석, 커뮤니티 분석을 진행해 脾胃 질환 처방에서 중요한 本草와 조합을 파악하고 다음과 같은 결과를 얻었다.
  1. 가장 많이 사용된 本草는 甘草로, 調和작용을 통해 처방의 균형을 조절하는 역할을 한다. 상위 7개의 다빈도 本草를 조합하면 補中益氣湯의 구성과 동일하다.

  2. 분석에 사용된 本草는 Leiden 알고리즘에 따라 여러 처방에서 함께 자주 사용되는 5개 커뮤니티로 네트워크화 되었으며 각각 脾胃濕熱, 元氣不足, 濕痰, 寒症, 瘀血의 유사한 적응증을 가진다.

  3. 중심성 분석은 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성, 고유벡터 중심성의 네 가지 지표를 활용하였으며, 각 지표에서 가장 높은 수치를 기록한 本草는 순서대로 陳皮, 神麴, 白殭蠶, 陳皮로 확인되었다. 에지의 매개 중심성이 가장 높은 本草 조합은 神麴-麥芽이다.

참고문헌

1. Ministry of Health and Welfare. Announcement of the results of the 2023 Seoul: Ministry of Health and Welfare: 2024. p. 9.

2. Choi HY, Im CK, Kim KJ. The Research Study on the 『The physiology theory of Bi-WiWi(脾胃論)』 by Li Dong-yuan(李東垣). Journal of East-West medicine 2010:35(4):1–16.

3. Chung DY, Lee BW, Eom DM, Kim EH. A Study of Classification in the Terms of Biwiron (脾胃論). Journal of Korean Medical classics 2009:22(1):191–206.

4. Jung JY, Kim YM. Study on the Development of Theory of the Deficiency of Yin-yang in Spleen-stomach. Journal of Physiology &Pathology in Korean Medicine 2011:25(1):1–7.

5. Cho ID, Kim NG, Kwahk KY. Recommending Core Research Keywords Using Social Network and Data Mining Analysis. Entrue Journal of Information Technology 2012:11(1):87–99.

6. Chu HM, Kim CH, Moon YJ, Sung KK, Lee SK. A Comparative Study on the Herb Network of Prescriptions in the Dongui-Bogam Wind Chapter. J Int Korean Med 2017:38(6):1007–20.
crossref pdf
7. Kim CH, Chu HM, Moon YJ, Sung KK, Lee SK. The Major Causes and Prescriptions for Head Symptoms in Donguibogam Simplified by Network Analysis. J Int Korean Med 2017:38(6):1000–6.
crossref pdf
8. Kuo CH, Ko H, Shin SM. Comparison of Herbs in Prescription Composition of Consumptive Disease and Internal Injury in Donguibogam Through Network Analysis. J Int Korean Med 2022:44(1):35–52.
crossref pdf
9. Lee DY. Pyojeom Hyeontoyeokju Biwi-ron Goyang: Mulgogisup: 2023. p. 305–6.

10. Traag VA, Waltman L, Eck NJ. From Louvain to Leiden:guaranteeing well-connected communities. Computer Science 2018:9:5233.
crossref pmid pmc pdf
11. Royston P. Approximating the Shapiro-Wilk W-test for non-normality. Statistics and Computing 1999:2(3):117–9.
crossref pdf
12. Shin SW, Yoon EK, Jo SH, Hwang JH. A Study on the 'Harmonizing All Medicinals'Property of Gancao. Journal of Korean Medical classics 2020:33(1):179–96.

13. Kim YR, Ku HS. 감초의 생리활성에 관한 本草의학적인 고찰. 東醫韓醫硏 2004:8:39–48.

14. Kim JH, Lee JK, Shin HK. Analysis of studies on Bojungikgi-tang(Buzhongyiqi-tang) to establish the fundament for Evidence Based Medicine. Korean Institute of Oriental Medicine 2011:17(2):135–67.

15. Park JM, Shin BC, Heo GH, Lee BW. The comparison and consideration of indications of herbal medicine through analysis about insured herbal extracts and clinical prescriptions - Focusing on Bojungikgi-tang -. Kor J Oriental Preventive Medical Study 2013:17(2):129–38.

16. Lee Mc, Park JR, Shim JH, Ahn TS, Kim BJ. Effects of Traditional Chinese Herbal Medicine Shengmai-San and Pyungwi-San on Gastrointestinal Motility in Mice. J Korean Med Obes Res 2015:15(2):68–74.
crossref
17. Kang SE, Kim KM, Jin MH. Effects of Banhahubak-tang on Gastroesophageal Reflux Disease :A Systematic Review and Meta-Analysis. Journal of Society of Preventive Korean Medicine 2022:26(2):11–24.

18. Kim DH, Seo BI, Kim BK, Kim GC, Shin SS. Standard principles for the designing of prescriptions - the theory for monarch, minister, adjuvant and dispatcher. Journal of Korean Oriental Medical Prescription 2003:11(2):1–18.

19. Rooprai HK, Christidou M, Pilkington GJ. The potential for strategies using micronutrients and heterocyclic drugs to treat invasive gliomas. Acta Neurochir 2003:145(8):683–90.
crossref pmid pdf
20. Jo HK, Han MH, Hong SU, Choi YH, Park C. Ethanol Extracts of Citrus Peel Inhibits Adipogenesis through AMPK Signaling Pathway in 3T3-L1 Preadipocytes. Journal of Life Science 2015:24(3):285–92.
crossref
21. Bai Y, Zheng M, Fu R, Du J, Wang J, Zhang M, et al. Effect of Massa Medicata Fermentata on the intestinal flora of rats with functional dyspepsia. Microbial Pathogenesis 2023:174:105927.
crossref pmid
22. Son HJ, Park JH, Yoon CH, Jeong JC, Kang JJ, Seo JE. Underlying mechanism of antioxidant action of Bombycis Corpus in hyperthyroidism. The Journal of Oriental Chronic Diseases 1999:5(1):219–33.

23. Lee MH, Yoon CH, Jeong JC. Antioxidant action of Bombycis corpus extraction in renal tissues. The Journal of Dong Guk Oriental Medicine 1998:7(1):87–98.

24. Kim HJ, Yoon CH, Jeong JC. Effects of Bombycis corpus on Amyloid-induced Lipid Peroxidation Antioxidative Enzymes and NO Synthesis in Rat Astrocytes. J Int Korean Med 2001:22(3):331–9.

25. Kim KS, Shin HM. Antioxidant Effects of GaMiHyangSaYukGunJaTang against Gastric Mucosal Lesions induced by Indomethacin. The Journal of Korean Medicine 1998:19(1):165–78.

26. Ahn JH, Kim DH. A Study on the Mechanism of Opening-with-Pungent/Lowering-with-Bitter Method of Wenbing and the Spleen/Stomach Disease Treatment in Piweilun. J Korean Med Classics 2020:33(3):91–109.

27. Kim MH, Lee BW, Kim EH. A Study of classfication the predicate in 『Biwiron(脾胃論)』. J Korean Med Classics 2010:23(1):163–86.

28. Chung DY, Lee BW, Eom DM, Kim EH. A Study of Classification in the Terms of ​​『Biwiron (脾胃論)』. J Korean Med Classics 2010:23(5):191–205.

29. Jung JY, Kim YM. Study on the Development of Theory of the Deficiency of Yin-yang in Spleen-stomach. Kor J Ori Med Physiol Pathol 2011:25(1):1–7.

30. Choi HY, Im CK, Kim KJ. The Research Study on the 『The physiology theory of Bi-Wi(脾胃論)』 by Li Dong-yuan(李東垣). The Journal of East-West Medicines 2010:35(4):1–16.

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