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문제 정의
- 이에 본 연구는 뇌혈관질환, 류마티스성 관절염,안면마비 질환등과 관련 있는4 동의보감 풍문(風門)을 대상으로 네트워크 분석을 진행하였다. 동의보감의 풍문은 동의보감 잡병편 2권에 포함되어있고, 풍(風)으로 인해 발생할 수 있는 질환의 내용과 처방, 침구법 등이 포함되어 있다.
- 동의보감의 풍문은 동의보감 잡병편 2권에 포함되어있고, 풍(風)으로 인해 발생할 수 있는 질환의 내용과 처방, 침구법 등이 포함되어 있다. 풍문은 풍병(風病)을 중풍(中風), 비병(痺病), 역절풍(歷節風), 파상풍(破傷風)및 기타 병증으로 구성되어 있는데1, 본 연구는 동의보감의 특정 질환 중에 풍문에 속한 중풍과 그 외 내용들에 속한 처방들간에 차이가 있는지 확인하기 위해 네트워크 분석을 통해 처방구조를 파악하였다.
제안 방법
- Fig. 1의 데이터를 NetMiner4(Cyram Inc., Seoul,Korea)에 입력하고, 네트워크 분석 전 데이터를 전처리 한 상태로 분석을 시행하였다. 풍문 전체 처방 네트워크는 풍문 내 190개 처방을 대상으로 진행하였으며 총 187종의 본초가 네트워크 분석에 활용되었다.
- 풍문 전체를 분석한 네트워크 결과와 중풍증, 비병증, 역절풍, 파상풍 각각을 분석한 네트워크 결과를 비교했을 때, 공통적으로 나타나는 네트워크가 파악되면 풍(風)으로 야기되는 질환치료에 처방하는 공통핵심 구조가 있는 것이고, 다른 네트워크가 보인다면, 모두 풍문에 해당되지만 치료 방법은 다르다는 것을 파악할 수 있다. 그러므로 풍문 전체 처방의 네트워크뿐만 아니라, 중풍증과 비병증, 역절풍, 파상풍 등의 네트워크를 각각 구분하여 분석 비교하였다. 중풍증, 비병증, 역절풍증, 파상풍증에 해당하는 처방의 수와 본초 단미의 수, 본초 조합의 수는 Table 5에 기재하였다.
- 일원네트워크(1-mode network) 분석은 동일 성질의 개체간 관계를 분석하는 것으로 이들 개체가 n개 존재한다면, 이를 n×n의 행렬로 구성하고 이들 개체간의 연관관계를 분석하는 기법이다. 네트워크 분석에는 NetMiner4(Cyram Inc., Seoul, Korea) 프로그램을 활용하였고, 이후 Netminer4에서 제공되는 이원네트워크의 일원네트워크 변환 기법을 사용하여 본초-본초의 일원 네트워크(1-mode Network)로 변환하여 풍문 처방 내에서 본초간의 관계를 탐색했다. 네트워크에서 도출된 본초 조합의 분석은 본초조합을 기반으로 해당 본초조합의 상⋅하위 방제를 도출해주는 처방분석 시스템(Wook system, http:// 203.
- 네트워크에서 도출된 본초 조합의 분석은 본초조합을 기반으로 해당 본초조합의 상⋅하위 방제를 도출해주는 처방분석 시스템(Wook system, http:// 203.247.228.5/Home.aspx)을 활용하였다.
- 또한 백복령(白茯苓)/적복령(赤茯苓), 백작약(白芍藥)/적작약(赤芍藥)은 수정하지 않고 처방 내 기입된 본초를 그대로 활용하였으나 작약, 복령 등으로만 써있는 경우에는 백작약, 백복령에 준하여 해석하였다. 이 과정을 거쳐 최종적으로 분류된 풍문에 등장하는 본초는 총 187종류였다(Table 3).
- 이원네트워크(2-mode network) 분석은 서로 다른 성질의 2개체간의 관계를 분석하는 것으로 A개체가 n개의 요소, B개체가 m개의 요소를 포함하고 있을 때, 이들 요소들을 n×m의 행렬로 구성하고 이들 간의 연관관계를 분석한다. 본 연구에서는 처방-본초를 노드(node)로 하는 이원 네트워크 분석(2-mode Network)이 가능한 형태, 즉 처방에 본초가 포함되어 있는지 여부만을 적용하기 위해 처방에 본초가 포함되면 1, 포함되지 않으면 0으로 하는 이진행렬로 변환하였다(Fig. 2).
- 본 연구진은 네트워크 분석에 있어서 상호간에 링크를 이루고 있는‘닫힌 네트워크’를 탐색하고 이에 해당하는 개별본초 단미를 확인하여 유사한 처방에 대한 검색을 시도하였으며, 다른 본초 단미와 많은 링크로 연결될수록 네트워크의 중심에 위치하게 되는 점에 착안하여 어떤 본초가 다양한 처방에서 중점적으로 활용되었는지 관찰하였다.
- 이 중, 12개는 본초2개 혹은 3개로 이루어진 네트워크로 대부분 1회만 등장했던 본초를 포함하고 있는 처방이었다. 본초2개 혹은 3개로 이루어진 네트워크는 특정한 처방의 구성을 도출해내기 어려워 Table 4에 제시만하고, 4개 이상의 본초를 포함한 네트워크 10개를 중심으로 분석을 진행하였다.
- 건강(乾薑)/생강(生薑)은 모두 동속근연종이긴 하나, 생강(生薑)은 발산풍한약에 속하고, 건강(乾薑)은 온리약에 속하므로 별개로 구분하였다. 진피(陳皮)/청피(靑皮)는 동속근연종이면서 같은 이기약에 속하나 팔미순기산(八味順氣散), 비전순기산(秘傳順氣散)에서 두 본초를 동시에 포함하고 있기 때문에 별개로 구분하였다. 죽엽(竹葉)/청죽엽(靑竹葉)은 기원이 다양하게 활용되며 솜대 Phyllostachys nigra var.
대상 데이터
- 동의보감(한의학고전DB, https://mediclassics.kr/,한국한의학연구원)의 풍문(風門)에 등장하는 227개의 처방을 대상으로 하여, 네트워크 구현을 위한 기본 데이터베이스를 Microsoft Office Excel 2013(Microsoft, Redmond, WA, USA)을 이용하여 입력하였다(Fig. 1). 연구 대상 처방 선정 시 동의보감 풍문의 처방은 탕제, 환제, 산제와 같은 경구용제와 흡입제, 외용제로 분류하였고, 외용제나 흡입제는 경구용제와 본초의 주치가 다르게 활용되는 경우가 많고 작용 기전 또한 달라지기에 본초 단미간 관계 패턴해석에 혼란이 될 것으로 판단하여 분석 대상에서 제외하였다.
- , Seoul,Korea)에 입력하고, 네트워크 분석 전 데이터를 전처리 한 상태로 분석을 시행하였다. 풍문 전체 처방 네트워크는 풍문 내 190개 처방을 대상으로 진행하였으며 총 187종의 본초가 네트워크 분석에 활용되었다. 그 이유는 본초 단미(노드)를 연결하는 링크에 Weighting을 주지 않았으므로 자카드 계수 값이 낮은 값을 포함해서 네트워크 분석을 진행하게 되면 노드 사이를 연결하는 링크가 많아져 핵심적인 네트워크 구조를 파악하기 어려워지고,자카드 계수값이 높게 되면 링크 수가 적어져 구조를 살펴보기 어렵기 때문이다.
이론/모형
- 연구 목적이 처방 내에 등장하는 본초 단미간의 Cluster를 파악⋅비교하는 것이므로 유사성 측정 방법으로는 두 개체가 동시에 등장한 정도를 측정하고 0~1사이의 값으로 표시되는 자카드 계수(Jaccard Coefficient)를 활용하였다.
- 이원 네트워크를 일원 네트워크로 변환하는 방법은 Beriger가 제안한 방식6이 활용되었고, 변환에 대한 방법은 Fig. 3과 같다. 본초를 행(p)에 배치하고 처방을 열(q)에 배치하여 A행렬을 만든다면,본초 a가 처방 b에 포함된다면 (a, b)는 1의 값을 가지게 되며 포함하지 않으면 0의 값을 가지게 된다.
성능/효과
- 5의 A, B와 같고 주요 2개 네트워크가 도출되었다.{진피, 오약, 백지, 백강잠, 지각, 길경, 건강}의 7개 본초 단미로 구성된 네트워크는 처방구성이 오약순기산과 회수산, 비전순기산 등과 유사한 경향을 보였으며 43개 본초 단미로 구성된 네트워크에서는 중심에 {마황, 방풍, 상백피, 적작약, 계피, 천궁} 등의 본초 단미가 존재하였으며 이는 천궁복령탕과 유사한 경향을 보였다. 그 외에도 43개 본초 단미로 구성된 네트워크 외곽에 {갈근, 행인, 황금, 진교} 등의 본초 단미 조합이 나타나고 있는데 이는 방풍탕과 유사한 경향을 보였다.
- 이중 6개 주요 네트워크에서만 해당하는 처방을 찾을 수 있었다. 가장 큰 63개 node를 가진 네트워크에서는 강활유풍탕과 팔보회춘탕의 구성 본초 네트워크가 도출되었고, 강활유풍탕 group과 팔보회춘탕 group간에 공유하고 있는 본초가 다수 관찰되었다. 또한 지황음자, 소풍순기원, 방풍통성산(양격산)의 하위 본초네트워크가 밀접하게 관찰되었다.
- 5의 E, F와 같고 주요 1개 네트워크가 도출되었다. 네트워크의 중심에는 {형개, 대황, 백출, 박하, 마황, 길경, 치자, 석고}로 연결된 네트워크와 {과루인, 생강, 전호, 천모, 지각, 적복령}이 연결된 네트워크가 나타나는데 전자는 방풍통성산과 유사한 경향을 보이며 후자는 청금강화탕과 유사한 경향을 보였다.
- 동의보감 내 전체 처방의 네트워크와 중풍증, 비병증, 역절풍증, 파상풍증에 대한 처방 네트워크 분석 결과 전체 처방을 분석했을 때와 중풍증, 비병증, 역절풍증, 파상풍증을 각각 나누어 네트워크 분석을 했을 때 후자에서 형성되는 네트워크의 수가 더 적게 나타났으며 2개 혹은 3개로 이루어진 소규모 네트워크의 수가 더 적게 형성되었다. 이는 풍문 전체를 관통하는 방약(方藥)에 대한 경향보다도, 중풍증에 관한 처방, 비병증에 관한 처방, 역절풍증에 관한 처방, 파상풍증에 관한 처방 각각이차이가 있으며 활용하는 본초 단미도 각 증에 따라 다른점이 있다는 것으로 해석해 볼 수 있다.
- 동의보감 내 전체 처방의 네트워크와 풍증, 비증에 대한 처방 네트워크 분석 결과 전체 처방을 분석했을 때에 중풍증, 비병증, 역절풍증, 파상풍증의 처방 네트워크 양상이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 특히 비병증, 역절풍증에서는 거풍습약이 네트워크의 중심을 이루나 중풍증과 파상 풍증에서는 그렇지 않다는 점에서 이를 통해 동의보감 처방 중 풍(風)에 관해서 원인은 같으나 질병에 따라 처방 구성이 상이했던 것을 확인할 수 있었다.
- 또한 본 연구에서 분석한 네트워크는 본초간의 1-mode 네트워크에서 처방을 bottom up 방식으로 역추적한 것으로써 실제 처방과 100% 일치하는 본초 구성은 아니며 그 경향성만을 드러내 준다는 데 의미가 있다. 추후 연구에서는 처방의 효능이나 본초의 한열 속성 등을 노드에 표기한다면 더욱 의미 있는 처방 구성의 경향성에 대해 파악 할 수 있을 것으로 기대된다.
- 또한 ‘風痺與痿相類’에서도 ‘但純乎中風則陽受之, 痺兼風寒濕三氣則陰受之, 所以爲病更重’이라 하여 비증인 경우 풍한습의 삼기를 아우르는 비병인 경우 음이 받게 되는 것이기에 병이 더 심하다고 논한 바 있다. 본 연구에서 진행한 네트워크 분석에서도 실제로 진통작용이 있는 본초 단미나, 거풍습약이 비병증, 역절풍증에서 더 많은 네트워크를 이루고 있는 것을 확인했을 때, 중풍증과 비병증, 역절풍증, 파상풍증에 대해 개별적으로 인식하고 각기 다른 방식으로 치료에 접근하였으며 그 결과가 처방의 구성을 통해 드러난 것을 유추해볼 수 있다.
- 풍문 전체 처방 네트워크는 Node(본초)가 5개 이상의 네트워크로 구성된 것은 10개가 도출되었으며 2개 노드로 구성된 네트워크 7개, 3개 노드로 구성된 네트워크 5개가 도출되었다. 이 중에서 5개 이상의 노드를 가진 네트워크를 대상으로 본초간의 관계에서 도출되는 기저 처방에 대해서 조사한 결과,노드 20개 이상의 주요 네트워크에서 1번 네트워크는 지황음자, 소풍순기원의 구성 본초와, 2번 네트워크에서는 소합향원의 구성 본초와 유사하나 경향을 보였다. 3번 네트워크의 중심에서는 강활방풍탕, 외곽에서는 순기도담탕의 구성 본초와 유사한 경향을 보였다.
- 이상의 결과로 풍문 전체 처방에서 내부 기저구조를 이루는 처방은 지황음자, 소풍순기원, 소합향원, 강활방풍탕, 순기도담탕, 방풍통성산(양격산),강활유풍탕, 과루지실탕 등이라고 할 수 있다.
- 동의보감 내 전체 처방의 네트워크와 풍증, 비증에 대한 처방 네트워크 분석 결과 전체 처방을 분석했을 때에 중풍증, 비병증, 역절풍증, 파상풍증의 처방 네트워크 양상이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 특히 비병증, 역절풍증에서는 거풍습약이 네트워크의 중심을 이루나 중풍증과 파상 풍증에서는 그렇지 않다는 점에서 이를 통해 동의보감 처방 중 풍(風)에 관해서 원인은 같으나 질병에 따라 처방 구성이 상이했던 것을 확인할 수 있었다.
- 4의 A,B와 같고 주요네트워크들은 Table 6과 같다. 풍문 전체 처방 네트워크는 Node(본초)가 5개 이상의 네트워크로 구성된 것은 10개가 도출되었으며 2개 노드로 구성된 네트워크 7개, 3개 노드로 구성된 네트워크 5개가 도출되었다. 이 중에서 5개 이상의 노드를 가진 네트워크를 대상으로 본초간의 관계에서 도출되는 기저 처방에 대해서 조사한 결과,노드 20개 이상의 주요 네트워크에서 1번 네트워크는 지황음자, 소풍순기원의 구성 본초와, 2번 네트워크에서는 소합향원의 구성 본초와 유사하나 경향을 보였다.
- 4의 C, D와 같고 주요 네트워크 각각에 대한 분석은 Table 7와 같다. 풍문 전체 처방 중 중풍증에 해당하는 처방-본초의 네트워크 분석 결과, 20개 이상 노드로 구성된 2개 네트워크, 3개부터 10개 사이 노드로 구성된 6개 네트워크, 2개 노드로 구성된 8개의 네트워크가 도출되었다. 이중 6개 주요 네트워크에서만 해당하는 처방을 찾을 수 있었다.
- 풍문 전체를 분석한 네트워크 결과와 중풍증, 비병증, 역절풍, 파상풍 각각을 분석한 네트워크 결과를 비교했을 때, 공통적으로 나타나는 네트워크가 파악되면 풍(風)으로 야기되는 질환치료에 처방하는 공통핵심 구조가 있는 것이고, 다른 네트워크가 보인다면, 모두 풍문에 해당되지만 치료 방법은 다르다는 것을 파악할 수 있다. 그러므로 풍문 전체 처방의 네트워크뿐만 아니라, 중풍증과 비병증, 역절풍, 파상풍 등의 네트워크를 각각 구분하여 분석 비교하였다.
후속연구
- 추후 연구에서는 처방의 효능이나 본초의 한열 속성 등을 노드에 표기한다면 더욱 의미 있는 처방 구성의 경향성에 대해 파악 할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 타 종합의서의 풍증에 대한 처방-본초 Database를 제작하여 네트워크 분석을 진행한다면 시대 변화에 따라 처방을 통한 풍증의 치법과 용약규율이 변화한 양상을 파악할 수 있을 것이다.
- 또한 본 연구에서 분석한 네트워크는 본초간의 1-mode 네트워크에서 처방을 bottom up 방식으로 역추적한 것으로써 실제 처방과 100% 일치하는 본초 구성은 아니며 그 경향성만을 드러내 준다는 데 의미가 있다. 추후 연구에서는 처방의 효능이나 본초의 한열 속성 등을 노드에 표기한다면 더욱 의미 있는 처방 구성의 경향성에 대해 파악 할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 타 종합의서의 풍증에 대한 처방-본초 Database를 제작하여 네트워크 분석을 진행한다면 시대 변화에 따라 처방을 통한 풍증의 치법과 용약규율이 변화한 양상을 파악할 수 있을 것이다.
- 하지만 본 연구에서는 처방내의 군, 신, 좌, 사와 같은 방약 규율을 특정하지 못해 처방의 약재 용량을 고려하지 못하고 처방 내의 약재 등장 여부에 따라서만 분석을 시도했기에 어떤 본초가 풍증치료에 있어서 더욱 핵심적으로 작용하는지에 대해서는 밝히지 못했다는 한계가 있다.
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