[논문]방제 연구를 위한 새로운 접근: 네트워크 약리학

한상용; 김윤경

doi:10.15188/kjopp.2016.12.30.6.385

방제 연구를 위한 새로운 접근: 네트워크 약리학
New Approach for Herbal Formula Research: Network Pharmacology 원문보기

동의생리병리학회지 = Journal of physiology & pathology in Korean Medicine, v.30 no.6, 2016년, pp.385 - 396

한상용 (원광대학교 약학대학 한약학과 및 원광한약연구소) , 김윤경 (원광대학교 약학대학 한약학과 및 원광한약연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

It is a fact that the existing pharmacological research method is difficult to explain the effect and mechanism of action of herbal formula of Korean medicine. We are now very pleased with the development of modern science and the development of a methodology for studying herbal formula characterized by network targets and multi-component therapeutics over the human body. In this review, systems pharmacology or network pharmacology is demonstrated how these are applied to explain the effectiveness of herbal medicine. The post-genomic era provides a unique opportunity for the two fields to understand and benefit from each other. In particular, recent research trends, research methodology, useful databases and results of research on herbal formula are introduced. China already has a policy of scientific development of traditional chinese medicine (TCM) and the development of Chinese medicine industry with a focus on herbal formula research at national level, and in Korea, it is urgent to support and nurture the methodology appropriate to the characteristics of the herbal formula in order to study the safety and efficacy of Korean medicine.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본고에서는 이러한 시스템 또는 네트워크 약리학이 한의약(중의약) 방제와 어떻게 연결되어 방제의 다성분다효능을 입증하는데 활용되고 있는지를 살펴보고, 특히 최근의 연구흐름과 방제학 연구 성과들을 소개하고자 한다.
이러한 방식으로, 2012년 이후 방제 연구에 네트워크 약리학을 응용한 연구결과들이 여러편 나오기 시작하였다. 비로소 다성분을 함유하고 있는 방제의 연구에 적합한 연구방법이 개발된 것이다. 우리나라에서 심적환으로 판매되고 있는 복방단삼적환을 필두로 하여 마황탕, 소시호탕등 기본적인 명방에서부터 복합홍화방등의 특수처방에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다.
최근의 연구³⁷⁾에서 사용된 integrated system-based pharmacology approach 방법을 살펴보자. 여기서는 13개의 약재로 이루어진 위구르의학의 심혈관질환(CVD) 특효방인 복방홍화방(compound saffron formula:CSF)을 연구하였다. 이 처방을 네트워크 약리학적인 방법으로 연구하는 것은 아래 Fig.
이상 현대적인 시스템 약리학 또는 네트워크 약리학의 방법론을 방제의 연구에 활용하는 최신의 경향을 살펴보았다. 기존의 약리학적 연구방법으로는 한의학의 복합방제의 효능과 작용기전을 밝히기 어려운 것이 사실이다.
기존의 약리학적 연구방법으로는 한의학의 복합방제의 효능과 작용기전을 밝히기 어려운 것이 사실이다. 이제 현대과학이 발전하여 인체 전신에 network target, multi-component therapeutics의 특징을 갖는 한약방제를 연구할 수 있는 방법론이 개발된 것에 대해 매우 환영하는 바이다. 이미 중국은 국가적으로도 방제연구에 초점을 맞춰 중의학을 과학화하고 중약산업을 발전시키는 것을 정책으로 삼고 있는 바, 우리나라에서도 방제의 특징에 적합한 방법론을 활용하여 한의약 안전성, 유효성 연구를 할 수 있도록 정책적으로 지원, 육성하는 것이 시급하다고 생각된다.
방제 연구에 네트워크 약리학적 방법론을 적용한다는 것은 어떤 것일까. 최근의 연구³⁷⁾에서 사용된 integrated system-based pharmacology approach 방법을 살펴보자. 여기서는 13개의 약재로 이루어진 위구르의학의 심혈관질환(CVD) 특효방인 복방홍화방(compound saffron formula:CSF)을 연구하였다.

가설 설정

4) 약물-타겟 상호작용을 실험적으로 밸리데이션한다. 이는 wet science로 실험실에서 이루어지는 과정으로, 밝혀진 몇 가지 주요 상호 작용을 실험적으로 검증하였다.

제안 방법

1) 먼저, 복방홍화방 처방안에 포함된 西红花, 玫瑰, 苹果, 小茴香등 13개 약재 모두에 대하여 TCMSP DB를 이용하여 화학성분을 조사하여 총 375개 성분의 분자적인 데이터베이스를 만든다. 약재 각각의 주요성분뿐 아니라 β –sitosterol처럼 몇 개의 약재에서 공통되는 성분들도 20개 이상 있었다.
2) 위의 데이터베이스에서 실제 유효한 성분을 스크리닝할 수 있도록 PreOB (predict oral bioavailability), PreDHL (predict drug half-life), PreDL (predict drug-likeness)으로 이루어진 ADME system 을 이용하여 약물동력학적인 특성을 평가한다. 약물 타겟팅 프로세스와 결합된 ADME 시스템 분석에 의해 103 개의 잠재적 활성 성분을 찾아내었다.
3) 성분-타겟-기능 연관성을 밝힐 수 있도록 컴퓨터를 이용한 모델링을 하여 target-fishing과 기능적 분석을 한다. 타겟이 없는 3개의 성분을 제외하고 활성성분 100개에 상응하는 219 개의 직접 타겟을 검색하였다.
6) 마지막으로, 신호전달 경로 레벨의 여러 기능적 모듈의 타겟 단백질등의 regulatory mode를 밝히기 위해 pathway integration analysis를 한다. 다양한 병리학적 특징 - 관련 생물학적 과정에서 CSF의 치료 효과를 분석하기 위해 여러 조절 모듈로 구성된 "심혈관질환 경로"가 구성되었다.
다양한 병리학적 특징 - 관련 생물학적 과정에서 CSF의 치료 효과를 분석하기 위해 여러 조절 모듈로 구성된 "심혈관질환 경로"가 구성되었다.
이 경로는 염증, 심근수축, DNA 복구, 단백질 합성, 혈관 신생, 응집, 수축, 이완 등으로 나누어졌다. 이중 주요한 대표모듈인 혈압조절, 혈소판응집, 혈관신생에 집중하여 복방홍화방의 주요성분의 타겟과 치료효과를 분석하였다(Fig. 4).
타겟-심혈관질환 네트워크(Target-CVDs network) : 가능성있는 타겟의 작용기전을 그림으로 보여주기 위해 주요심혈관질환과 관련된 타겟을 타겟-심혈관질환 네트워크를 구축하였다. 아래 Fig.
중의약 산업의 수준을 더욱 제고하고 세계 전통의약 시장을 선도하기 위해서는 국가전략 차원의 중의약발전계획이 필요하다는 의견이 지속적으로 제기됨에 따라, 중국정부는 2016년 2월 22일, 중국 최초의 “국가급 중의약발전전략”이라 할 수 있는 《중의약발전전략규획강요(2016-2030년)》를 발표하였다. 향후 15년 동안의 중의약 발전 방향과 중점 목표를, 중의약 의료서비스, 중의약 양생보건, 중의약의 계승과 발굴, 중의약 과학연구, 중약산업, 중의약 문화전파, 중의약 세계화 등 7개 분야에 걸친 24개 중점사업으로 확정하였다. 여기에서 ‘중의약 과학연구를 강화한다’는 목표 아래 ‘현대과학기술과 전통중의약 연구방법을 운용하여 중의기초이론, 변증론치 방법연구를 심화하고, 경혈 특이성과 침구치료 기전, 중약약성이론, 방제배오이론, 중약복방 약효의 물질 기초와 작용기전 등의 연구를 전개하고, 명확한 개념과 합리적 구조를 가진 이론프레임 체계를 건설한다.
GOBP enrichment analysis 를 하여 이 상호작용 중 심혈관계질환과 관련있는 생물학적 과정인 혈관확장조절, 혈압조절, 심수축력조절, 염증성반응 조절등에 작용하는 타겟들이 있다는 것을 알아내었다. 후속작업으로 functional annotation clustering analysis를 하여 이 생물학적 과정들을 나누어 효소합성이나 활성조절, 대사조절, 염증조절, 세포사, 혈관과 근육수축력 조절 등의 몇몇 기능적 모듈로 모았다. 예를 들자면, Blood-borne inflammation은 염증조절 모듈에 속하는데, 동맥경화성 관상동맥질환의 최초병변부터 최종혈전합병증까지 모든 단계에서 존재한다.

대상 데이터

2015년 KAIST 이상엽 교수연구팀이 한약에서 유래한 성분들과 허가받은 단일성분 의약품들을 인체 대사 산물과 비교하여 구조유사도(structural similarity)를 분석한 논문(논문명 ‘A systems approach to traditional oriental medicine’)을 생명공학 분야저널인 ‘네이처 바이오테크놀로지(Nature Biotechnology)’ 3월호에 게재하였다34).
2) 위의 데이터베이스에서 실제 유효한 성분을 스크리닝할 수 있도록 PreOB (predict oral bioavailability), PreDHL (predict drug half-life), PreDL (predict drug-likeness)으로 이루어진 ADME system 을 이용하여 약물동력학적인 특성을 평가한다. 약물 타겟팅 프로세스와 결합된 ADME 시스템 분석에 의해 103 개의 잠재적 활성 성분을 찾아내었다.
예를 들어, PTGS2 (Cyclooxygenase-2)는 심혈관질환의 이환율과 예후에 있어 위험인자 중 하나인데, 그 산물인 Prostaglandin E2는 혈관 평활근 세포의 염증 과정에 관련되어 있다. 이 타겟은 혈전증, 만성 신부전, 심근 병증, 죽상 동맥 경화증, 당뇨병 및 비만과 같은 T-D 네트워크의 22가지 심혈관질환 관련 질환과 연계되어 있다. 임상 연구에 따르면 제1형 당뇨병 환자는 말초 혈액 단핵구(PBMCs)에서 PTGS2의 발현을 증가시켜 PBMCs의 기능 장애를 일으킨다.
여기에도 OMICS와 systems biology를 활용한 연구성과들이 흥미진진하다. 이 특집판의 스폰서들은 1,2편은 북경중의약대학과 홍콩침회대학이며 3편은 중의약규범연구학회(GP-TCM)였고, 편집자들은 다음의 여섯 사람이다. 의사인 Anlong Xu 북경중의대 학장과 Aiping Lu 홍콩침회대학(Hongkong Baptist University) 학장, Liang Liu 마카오과학기술대학(Macau University of Science and Technology)의 학장들이 모두 참여하고 있으며 미국 NIHNCCAM센터장인 Josephine Briggs(M.
3) 성분-타겟-기능 연관성을 밝힐 수 있도록 컴퓨터를 이용한 모델링을 하여 target-fishing과 기능적 분석을 한다. 타겟이 없는 3개의 성분을 제외하고 활성성분 100개에 상응하는 219 개의 직접 타겟을 검색하였다. 그결과 1291개의 성분-타겟간의 상호작용(DTI;Drug Target Interaction)이 나오게 되었다.

성능/효과

그결과 1291개의 성분-타겟간의 상호작용(DTI;Drug Target Interaction)이 나오게 되었다. GOBP enrichment analysis 를 하여 이 상호작용 중 심혈관계질환과 관련있는 생물학적 과정인 혈관확장조절, 혈압조절, 심수축력조절, 염증성반응 조절등에 작용하는 타겟들이 있다는 것을 알아내었다. 후속작업으로 functional annotation clustering analysis를 하여 이 생물학적 과정들을 나누어 효소합성이나 활성조절, 대사조절, 염증조절, 세포사, 혈관과 근육수축력 조절 등의 몇몇 기능적 모듈로 모았다.
급성 관상 동맥 증후군은 대개 염증성 진행과 기계적으로 연관된 죽상 경화성 파열의 결과임이 입증되었는데 TLR4는 경로 분석에서 Toll-like receptor 신호 전달 경로, PI3K-Akt 신호 전달 경로 및 NF-κB 신호 전달 경로에 관여하는 것으로 나타났다.
따라서 예측된 주요 약물-타겟 상호작용에 대하여 실제 각 성분이 관련된 타겟에 대하여 저해효과가 있는지를 실험적으로ligand binding assay를 하여 이론적 예측으로 얻은 약물-타겟 상호작용이 신뢰할 수 있다는 것을 확인하였다.
CVD의 발달과 관련된 병리학적 과정은 복잡하지만, 이러한 복잡한 조건에 동시에 작용하는 약물은 아직 나타나지 않았다. 따라서 파노라마적인 시각에서 보면 혈압 반응, 혈류 속도, 심장 근육 수축성 및 혈액 매개 염증과 같은 다양한 생리 기능의 조절을 통한 복합홍화방의 다중의 치료 효과가 CVD 퇴치에 탁월한 효능을 보였다. 현대 의학이 만성복합질환인 CVD 치료에서 돌파구를 마련할 수 없다면 이처럼 복잡한 질병에 잘 대처할 수 있는 한약방제에 주의를 돌리는 것이 현명한 선택이지 않을까?³⁷⁾
임상 연구에 따르면 제1형 당뇨병 환자는 말초 혈액 단핵구(PBMCs)에서 PTGS2의 발현을 증가시켜 PBMCs의 기능 장애를 일으킨다. 또한 PTGS2 단백질 수준의 증가가 건강한 사람에 비해 죽상 동맥 경화증 환자에서 PBMC와 죽상동맥경화증 혈전에서도 검출되었다. 따라서, PTGS2의 저해는 PBMCs 활성의 회복 및 죽상동맥경화증의 과정에 필수적이다.
따라서 다중의 약물 – 표적 - 질환의 상호 작용을 하는 이 복합 시스템에서, 다양한 활성 성분은 관련 표적과 경로를 조절함으로써 다양한 생물학적 효과를 발휘할 수 있으며 심혈관질환의 다양한 병리적 과정에 대한 치료 결과를 달성할 수 있다³⁷⁾. 또한 심혈관질환 외의 질환에도 효과를 보일 가능성을 보여주었다. 그러므로 방제에서 주요 유효성분만 분리하여 사용하는 방법은 방제만큼의 효능을 발휘할 수 없었던 것이다.
비슷한 방식으로 타겟이 속한 기능모듈도 서로 연결하여 표시하였다. 성분마다 13개의 상호작용 degree, 타겟 단백질마다 평균 5.9의 degree를 보였다. 그림 b는 성분-표적관계로 유효성분으로는 MOL178성분이 56개의 가장 높은 타겟 상호작용 degree를 보이는 등 성분들의 상호작용 degree가 높아 multi-target특성을 보였다.
이 연구결과는 여러 약재로 구성된 복합홍화방이 뇌혈관질환 관련 생물학적 과정을 조절하는데 있어 다중 규모(multi-scale) 치료 작용을 하고 있음을 보여 주며, 이는 현대 의학의 복합질환 치료에 있어 새로운 치료방법의 가능성을 보여준다.
따라서, PTGS2의 저해는 PBMCs 활성의 회복 및 죽상동맥경화증의 과정에 필수적이다. 이 연구에서 MOL178은 PTGS2 단백질 수준을 감소시켜 이러한 CVDs 관련 질병에 치료 효과를 나타낼 것으로 예측되었다. 이러한 방법으로 처방의 multi-effect와 효능을 보일 가능성이 있는 질환을 예측할 수 있다.
그림 b는 성분-표적관계로 유효성분으로는 MOL178성분이 56개의 가장 높은 타겟 상호작용 degree를 보이는 등 성분들의 상호작용 degree가 높아 multi-target특성을 보였다. 타겟 후보로서는 TRPC4(Short transient receptor potential channel 4)가 41 degree로 가장 높은 상호작용 관계를 가지고 있는 등 복방홍화방의 치료효능이 이러한 주요단백질의 작용일 가능성을 보여주었다.

후속연구

한의학은 정체성을 핵심이론으로 하여 질환을 치료해 왔으며 복합질환에 대한 복합처방 사용경험이 풍부하므로, 한약처방은 시스템적인 방법으로 복합질환을 치료하는 데에 도움이 될 수 있을 것이다. 따라서 네트워크 약리학적인 방법론을 도입하면, 한약처방으로 인체의 복잡한 생체시스템기반에서 내인성/외인성 바이오마커나 활성있는 유효성분을 발견하거나, 수많은 한약처방과 한약재의 작용기전을 밝히고 과학적 근거를 탐구하는데 새로운 기회를 만들 수 있을 것이라 생각된다. 또한 풍부한 사용경험의 한약처방과 네트워크 약리학의 결합은 네트워크 약리학 자체를 실질적으로 발전시키는 효과도 있을 것이다¹⁵⁾.
한편 심혈관질환의 발병은 다중요인과 다른 종류의 질환과의 상호작용에 의한 것이다. 따라서 이 질환들이 공유하고 있는 타겟 단백질은 전반적인 관점에서 심혈관질환 치료에서 잠재적으로 가능성있는 치료표적이 될 것이다. 예를 들어, PTGS2 (Cyclooxygenase-2)는 심혈관질환의 이환율과 예후에 있어 위험인자 중 하나인데, 그 산물인 Prostaglandin E2는 혈관 평활근 세포의 염증 과정에 관련되어 있다.
이 논문에서는 한약재의 배합과 군신좌사 이론에 대해서 언급하고 있는데 한의계는 다양한 효과를 가진 한약재를 복합적으로 처방해 독성을 줄이고 효과를 높이는 한의학의 처방원리인 ‘군신좌사(君臣佐使)’의 유용성이 과학적으로 입증되었다며 환영하였다. 이 논문은 합성약 개발에서 중요한 전략인 대사산물 유사성(metabolite-likeness)을 적용하여 한약과 양약을 분석한 후 한약의 성분들이 구조유사성이 높았으며 복합성분에서 사용한 배합전략들이 한의학이 현대적인 약물개발연구에 통합되는 것(integration of Traditional Oriental Medicine into modern drug discovery and development)을 더욱 가속화시킬 것이라고 하고 있다. 이처럼 네트워크 약리학 방법론을 이용하여 연구자들은 복합질환에 대해 시너지효과가 있는 약물배합을 찾아내는 데에 한의학을 활용하기도 하며 복합처방의 효과를 설명하는 데에 이러한 방법론을 사용하기도 한다^35,36).
또한, 연구자들에게 구축한 한약재 정보 데이터베이스에 대한 직관적 분석을 제공하기 위해 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 네트워크에 대한 다차원 분석을 제공하는 시스템을 개발했다³³⁾. 향후 이 시스템으로 좀 더 연구에 도움을 주기 위해 고차원 네트워크 분석기능제공이 요구되며 개발한 시스템에 대한 신뢰성 확보가 요구되므로 대용량 생물학적 네트워크 내에서 사용자가 관심을 갖는 서브 네트워크 및 유사 네트워크를 효율적으로 탐색하는 기능을 추가할 계획이라고 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	네트워크 약리학의 특징은?	환원주의적 접근과 시스템적인 접근, 컴퓨터를 이용한 방법과 전통적 실험방법을 묶어서 사용함으로서 네트워크 약리학은 약물연구의 차세대 방법론이 될 가능성을 가지고 있다. One drug, one target 에서 multicomponent therapeutics, network target으로 패러다임의 변화를 강조하며 정체적인 사고를 중시하는 것이 네트워크 약리학의 특징이다15).
	방제에서 주요 유효성분만 분리하여 사용하는 방법은 방제만큼의 효능을 발휘할 수 없었던 이유는?	따라서, 복합홍화방이라는 작은 복합 시스템에서, TLR4의 활성을 억제하는 것으로 예측된 성분인 MOL137, MOL152, MOL178 및 MOL284는 Toll-like receptor 신호 전달 경로와 같은 염증 관련 경로의 조절을 통해 심혈관질환(CVD)에 대한 치료 효과를 발휘한다. 따라서 다중의 약물 – 표적 - 질환의 상호 작용을 하는 이 복합 시스템에서, 다양한 활성 성분은 관련 표적과 경로를 조절함으로써 다양한 생물학적 효과를 발휘할 수 있으며 심혈관질환의 다양한 병리적 과정에 대한 치료 결과를 달성할 수 있다37). 또한 심혈관질환 외의 질환에도 효과를 보일 가능성을 보여주었다.
	시스템 약리학이란?	시스템 약리학(systems pharmacology)은 이 시스템 생물학을 약리학에 반영한 것으로, 약물의 활성, 효과, 타겟을 연구하기 위해 큰 규모의 실험연구와 모델에 기반한 컴퓨터 분석을 결합시킨 것으로 정의된다5). 또한 공학과 약리학 이론을 참고로 하여 개별성분의 행태보다는 시스템 전체의 행태를 이해하기 위한 약물과 생체시스템 사이의 동적인 상호작용의 정량분석으로 정의되기도 한다6).

참고문헌 (61)

Stermitz, F.R., Lorenz, P., Tawara, J.N., Zenewicz, L.A., Lewis, K. Synergy in a medicinal plant: antimicrobial action of berberine potentiated by 5'-methoxyhydnocarpin, a multidrug pump inhibitor. Proc Natl Acad Sci USA 97: 1433-1437, 2000.

상세보기
Wolkenhauer, O. Systems biology: the reincarnation of systems theory applied in biology? Brief Bioinform 2: 258-270, 2001.

상세보기
Kitano, H. Systems biology: a brief overview. Science 295: 1662-1664, 2002.

상세보기
Hwang, D., Smith, J.J., Leslie, D.M., Weston, A.D., Rust, A.G., Ramsey, S., de Atauri, P., Siegel, A.F., Bolouri, H., Aitchison, J.D., Hood, L. A data integration methodology for systems biology: experimental verification. Proc Natl Acad Sci USA 102: 17302-17307, 2005.

상세보기
Berger, S.I., Ma'ayan, A., Iyengar, R. Systems pharmacology of arrhythmias. Sci Signal 3, ra 30, 2010.

상세보기
Van Der Graaf, P.H., Gabrielsson, J. Pharmacokinetic-pharmacodynamic reasoning in drug discovery and early development. Future Med Chem 1: 1371-1374, 2009.

상세보기
Wang, M., Lamers, R.J., Korthout, H.A., van Nesselrooij, J.H., Witkamp, R.F., van der Heijden, R., Voshol, P.J., Havekes, L.M., Verpoorte, R., van der Greef, J. Metabolomics in the context of systems biology: bridging traditional Chinese medicine and molecular pharmacology. Phytother Res 19: 173-182, 2005.

상세보기
Wei, H., Pasman, W., Rubingh, C., Wopereis, S., Tienstra, M., Schroen, J., Wang, M., Verheij, E., van der Greef, J. Urine metabolomics combined with the personalized diagnosis guided by Chinese medicine reveals subtypes of pre-diabetes. Mol Biosyst 8: 1482-1491, 2012.

상세보기
Chang, W.T., Choi, Y.H., Van der Heijden, R., Lee, M.S., Lin, M.K., Kong, H., Kim, H.K., Verpoorte, R., Hankemeier, T., Van der Greef, J., Wang, M. Traditional processing strongly affects metabolite composition by hydrolysis in Rehmannia glutinosa roots. Chem Pharm Bull (Tokyo) 59: 546-552, 2011.

상세보기
Wang, J., van der Heijden, R., Spijksma, G., Reijmers, T., Wang, M., Xu, G., Hankemeier, T., van der Greef, J. Alkaloid profiling of the Chinese herbal medicine Fuzi by combination of matrix-assisted laser desorption ionization mass spectrometry with liquid chromatography-mass spectrometry. J Chromatogr A 1216: 2169-2178, 2009.

상세보기
van Wietmarschen, H., Yuan, K., Lu, C., Gao, P., Wang, J., Xiao, C., Yan, X., Wang, M., Schroen, J., Lu, A., Xu, G., van der Greef, J. Systems biology guided by Chinese medicine reveals new markers for sub-typing rheumatoid arthritis patients. J Clin Rheumatol 15: 330-337, 2009.

상세보기
Wang, J., van der Heijden, R., Spruit, S., Hankermeier, T., Chan, K., van der Greef, J., Xu, G., Wang, M. Quality and safety of Chinese herbal medicines guided by a systems biology perspective. J Ethnopharmacol 126: 31-41, 2009.

상세보기
Hopkins, A.L. Network pharmacology: the next paradigm in drug discovery. Nat Chem Biol 4: 682-690, 2008.

상세보기
Lu, J.J., Pan, W., Hu, Y.J., Wang, Y.T. Multi-target drugs: the trend of drug research and development. PLoS One 7: e40262, 2012.

상세보기
Li, S., Fan, T.P., Jia, W., Lu, A., Zhang, W. Network pharmacology in traditional chinese medicine. Evid Based Complement Alternat Med 2014: 138460, 2014.
Li, S., Zhang, B. Traditional Chinese medicine network pharmacology: theory, methodology and application. Chin J Nat Med 11: 110-120, 2013.
Zhang, B., Wang, X., Li, S. An Integrative Platform of TCM Network Pharmacology and Its Application on a Herbal Formula, Qing-Luo-Yin. Evid Based Complement Alternat Med 2013: 456747, 2013.

상세보기
Zhang, Y., Mao, X., Guo, Q., Bai, M., Zhang, B., Liu, C., Sun, Y., Li, S., Lin, N. Pathway of PPAR-gamma coactivators in thermogenesis: a pivotal traditional Chinese medicine-associated target for individualized treatment of rheumatoid arthritis. Oncotarget 7: 15885-15900, 2016.

상세보기
Li, Y., Li, R., Ouyang, Z., Li, S. Herb Network Analysis for a Famous TCM Doctor's Prescriptions on Treatment of Rheumatoid Arthritis. Evid Based Complement Alternat Med 2015: 451319, 2015.

상세보기
Zhang, Y., Bai, M., Zhang, B., Liu, C., Guo, Q., Sun, Y., Wang, D., Wang, C., Jiang, Y., Lin, N., Li, S. Uncovering pharmacological mechanisms of Wu-tou decoction acting on rheumatoid arthritis through systems approaches: drug-target prediction, network analysis and experimental validation. Sci Rep 5: 9463, 2015.

상세보기
Li, X., Xu, X., Wang, J., Yu, H., Wang, X., Yang, H., Xu, H., Tang, S., Li, Y., Yang, L., Huang, L., Wang, Y., Yang, S. A system-level investigation into the mechanisms of Chinese Traditional Medicine: Compound Danshen Formula for cardiovascular disease treatment. PLoS One 7: e43918, 2012.

상세보기
Ru, J., Li, P., Wang, J., Zhou, W., Li, B., Huang, C., Li, P., Guo, Z., Tao, W., Yang, Y., Xu, X., Li, Y., Wang, Y., Yang, L. TCMSP: a database of systems pharmacology for drug discovery from herbal medicines. J Cheminform 6: 13, 2014.

상세보기
Tao, W., Li, B., Gao, S., Bai, Y., Shar, P.A., Zhang, W., Guo, Z., Sun, K., Fu, Y., Huang, C., Zheng, C., Mu, J., Pei, T., Wang, Y., Li, Y., Wang, Y. CancerHSP: anticancer herbs database of systems pharmacology. Sci Rep 5: 11481, 2015.

상세보기
Ji, Z.L., Zhou, H., Wang, J.F., Han, L.Y., Zheng, C.J., Chen, Y.Z. Traditional Chinese medicine information database. J Ethnopharmacol 103: 501, 2006.

상세보기
Chen, C.Y. TCM Database@Taiwan: the world's largest traditional Chinese medicine database for drug screening in silico. PLoS One 6: e15939, 2011.

상세보기
Fang, Y.C., Huang, H.C., Chen, H.H., Juan, H.F. TCMGeneDIT: a database for associated traditional Chinese medicine, gene and disease information using text mining. BMC Complement Altern Med 8: 58, 2008.

상세보기
Ehrman, T.M., Barlow, D.J., Hylands, P.J. Phytochemical databases of Chinese herbal constituents and bioactive plant compounds with known target specificities. J Chem Inf Model 47: 254-263, 2007.

상세보기
Fang, X., Shao, L., Zhang, H., Wang, S. CHMIS-C: a comprehensive herbal medicine information system for cancer. J Med Chem 48: 1481-1488, 2005.

상세보기
Ye, H., Ye, L., Kang, H., Zhang, D., Tao, L., Tang, K., Liu, X., Zhu, R., Liu, Q., Chen, Y.Z., Li, Y., Cao, Z. HIT: linking herbal active ingredients to targets. Nucleic Acids Res 39: D1055-1059, 2011.

상세보기
Xue, R., Fang, Z., Zhang, M., Yi, Z., Wen, C., Shi, T. TCMID: Traditional Chinese Medicine integrative database for herb molecular mechanism analysis. Nucleic Acids Res 41: D1089-1095, 2013.

상세보기
Hwang, S.M., Beck, J., Suh, S.Y., Kwon, Y.K. Status of Construction of TCM Network Pharmacology Databases and Potential Application of TCMSP to Korean Traditional Medicine- mainly with Sasang-related Herbs. J Physiol & Pathol Korean Med 29: 443-450, 2015.

원문보기 상세보기
Hu, R., Ren, G., Sun, G., Sun, X. TarNet: An Evidence-Based Database for Natural Medicine Research. PLoS One 11: e0157222, 2016.

상세보기
Seo, D., Yu, S.J., Lee, M.H., Yea, S.J., Kim, C. Development of Medical Herbs Network Multidimensional Analysis System through Literature Analysis on PubMed. The Journal of the Korea Contents Association 16: 260-269, 2016.

원문보기 상세보기
Kim, H.U., Ryu, J.Y., Lee, J.O., Lee, S.Y. A systems approach to traditional oriental medicine. Nat Biotechnol 33: 264-268, 2015.

상세보기
Zhou, W., Wang, J., Wu, Z., Huang, C., Lu, A., Wang, Y. Systems pharmacology exploration of botanic drug pairs reveals the mechanism for treating different diseases. Sci Rep 6: 36985, 2016.

상세보기
Li, S., Zhang, B., Zhang, N. Network target for screening synergistic drug combinations with application to traditional Chinese medicine. BMC Syst Biol 5 Suppl 1: S10, 2011.
Liu, J., Mu, J., Zheng, C., Chen, X., Guo, Z., Huang, C., Fu, Y., Tian, G., Shang, H., Wang, Y. Systems-Pharmacology Dissection of Traditional Chinese Medicine Compound Saffron Formula Reveals Multi-scale Treatment Strategy for Cardiovascular Diseases. Sci Rep 6: 19809, 2016.

상세보기
Yang, Z.Z., Liu, W., Zhang, F., Li, Z., Cheng, Y.Y. Deciphering the therapeutic mechanisms of Xiao-Ke-An in treatment of type 2 diabetes in mice by a Fangjiomics approach. Acta Pharmacol Sin 36: 699-707, 2015.

상세보기
Liu, J., Wang, Z. Diverse array-designed modes of combination therapies in Fangjiomics. Acta Pharmacol Sin 36: 680-688, 2015.

상세보기
Duan, D.D., Wang, Z., Zhang, B.L., Wang, Y.Y. Fangjiomics: revealing adaptive omics pharmacological mechanisms of the myriad combination therapies to achieve personalized medicine. Acta Pharmacol Sin 36: 651-653, 2015.

상세보기
Yao, Y., Zhang, X., Wang, Z., Zheng, C., Li, P., Huang, C., Tao, W., Xiao, W., Wang, Y., Huang, L., Yang, L. Deciphering the combination principles of Traditional Chinese Medicine from a systems pharmacology perspective based on Ma-huang Decoction. J Ethnopharmacol 150: 619-638, 2013.

상세보기
Fang, H., Wang, Y., Yang, T., Ga, Y., Zhang, Y., Liu, R., Zhang, W., Zhao, J. Bioinformatics analysis for the antirheumatic effects of huang-lian-jie-du-tang from a network perspective. Evid Based Complement Alternat Med 2013: 245357, 2013.

상세보기
Li, H., Zhao, L., Zhang, B., Jiang, Y., Wang, X., Guo, Y., Liu, H., Li, S., Tong, X. A network pharmacology approach to determine active compounds and action mechanisms of ge-gen-qin-lian decoction for treatment of type 2 diabetes. Evid Based Complement Alternat Med 2014: 495840, 2014.

상세보기
Liang, X., Li, H., Li, S. A novel network pharmacology approach to analyse traditional herbal formulae: the Liu-Wei-Di-Huang pill as a case study. Mol Biosyst 10, 1014-1022, 2014.

상세보기
Li, B., Tao, W., Zheng, C., Shar, P.A., Huang, C., Fu, Y., Wang, Y. Systems pharmacology-based approach for dissecting the addition and subtraction theory of traditional Chinese medicine: An example using Xiao-Chaihu-Decoction and Da-Chaihu-Decoction. Comput Biol Med 53: 19-29, 2014.

상세보기
An, L., Feng, F. Network pharmacology-based antioxidant effect study of zhi-zi-da-huang decoction for alcoholic liver disease. Evid Based Complement Alternat Med 2015: 492470, 2015.

상세보기
Li, J., Zhao, P., Li, Y., Tian, Y., Wang, Y. Systems pharmacology-based dissection of mechanisms of Chinese medicinal formula Bufei Yishen as an effective treatment for chronic obstructive pulmonary disease. Sci Rep 5: 15290, 2015.

상세보기
Li, Y., Zhang, J., Zhang, L., Chen, X., Pan, Y., Chen, S.S., Zhang, S., Wang, Z., Xiao, W., Yang, L., Wang, Y. Systems pharmacology to decipher the combinational anti-migraine effects of Tianshu formula. J Ethnopharmacol 174: 45-56, 2015.

상세보기
Zhao, P., Li, J., Li, Y., Tian, Y., Wang, Y., Zheng, C. Systems pharmacology-based approach for dissecting the active ingredients and potential targets of the Chinese herbal Bufei Jianpi formula for the treatment of COPD. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis 10: 2633-2656, 2015.
Luo, Y., Wang, Q., Zhang, Y. A systems pharmacology approach to decipher the mechanism of danggui-shaoyao-san decoction for the treatment of neurodegenerative diseases. J Ethnopharmacol 178: 66-81, 2016.

상세보기
Liu, J., Pei, T., Mu, J., Zheng, C., Chen, X., Huang, C., Fu, Y., Liang, Z., Wang, Y. Systems Pharmacology Uncovers the Multiple Mechanisms of Xijiao Dihuang Decoction for the Treatment of Viral Hemorrhagic Fever. Evid Based Complement Alternat Med 2016: 9025036, 2016.
Ma, X., Lv, B., Li, P., Jiang, X., Zhou, Q., Wang, X., Gao, X. Identification of "Multiple Components-Multiple Targets-Multiple Pathways" Associated with Naoxintong Capsule in the Treatment of Heart Diseases Using UPLC/Q-TOF-MS and Network Pharmacology. Evid Based Complement Alternat Med 2016: 9468087, 2016.
Tang, H., He, S., Zhang, X., Luo, S., Zhang, B., Duan, X., Zhang, Z., Wang, W., Wang, Y., Sun, Y. A Network Pharmacology Approach to Uncover the Pharmacological Mechanism of XuanHuSuo Powder on Osteoarthritis. Evid Based Complement Alternat Med 2016: 3246946, 2016.
Sun, J., Zhang, L., He, Y., Zhang, K., Wu, L., Fan, Y., Xie, Z. To Unveil the Molecular Mechanisms of Qi and Blood through Systems Biology-Based Investigation into Si-Jun-Zi-Tang and Si-Wu-Tang formulae. Sci Rep 6: 34328, 2016.

상세보기
Xiang, H., Wang, G., Qu, J., Xia, S., Tao, X., Qi, B., Zhang, Q., Shang, D. Yin-Chen-Hao Tang Attenuates Severe Acute Pancreatitis in Rat: An Experimental Verification of In silico Network Target Prediction. Front Pharmacol 7: 378, 2016.
Li, S. Exploring traditional chinese medicine by a novel therapeutic concept of network target. Chin J Integr Med 22: 647-652, 2016.

상세보기
Csermely, P., Agoston, V., Pongor, S. The efficiency of multi-target drugs: the network approach might help drug design. Trends Pharmacol Sci 26: 178-182, 2005.

상세보기
Jiang, P., Dai, W., Yan, S., Chen, Z., Xu, R., Ding, J., Xiang, L., Wang, S., Liu, R., Zhang, W. Biomarkers in the early period of acute myocardial infarction in rat serum and protective effects of Shexiang Baoxin Pill using a metabolomic method. J Ethnopharmacol 138: 530-536, 2011.

상세보기
Xiang, L., Jiang, P., Zhan, C., Chen, Z., Liu, X., Huang, X., Wang, S., Hu, Y., Zhang, W., Liu, R. The serum metabolomic study of intervention effects of the traditional Chinese medicine Shexiang Baoxin Pill and a multi-component medicine polypill in the treatment of myocardial infarction in rats. Mol Biosyst 8: 2434-2442, 2012.

상세보기
Xiang, L., Jiang, P., Wang, S., Hu, Y., Liu, X., Yue, R., Zhang, W., Liu, R. Metabolomic strategy for studying the intervention and the synergistic effects of the shexiang baoxin pill for treating myocardial infarction in rats. Evid Based Complement Alternat Med 2013: 823121, 2013.

상세보기
Jung, J.Y., Hwang, G.S., Sohn, I.C. The study of metabolomics for the scientific research of Korean medicine: Review. Journal of Meridian & Acupoint 25: 147-166, 2008.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증