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희진 문
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1 서양 문헌정보를 이용한 중풍 관련 한의학 변증에 대한 정보학적 분석 81 서양 문헌정보를 이용한 중풍 관련 한의학 변증에 대한 정보학적 분석 (Informational Analysis of Stroke-related Pattern Identifications for Symptom Differentiation in Korean Oriental Medicine using Western Medicine Literature) 진 훈 김 성 국 (Hoon Jin) (Song-Kuk Kim) 요 약 한의학은 한국인에게 있어 전통적인 의학기술로 사용되어져 왔음에도 불구하고 근대화과정을 통해 서양의학 기술에 밀려 객관적이지 못하고 비과학적인 의료기술로 오인되어져 왔다. 변증 은 전통 한 의학에서 사용되어 온 독특한 진단 단위로써, 최근 10여 년 전부터 한의학의 과학화 라는 목표 하에 새롭 게 관심을 모으며 연구되고 있다. 이에 우리는 변증을 기반으로 수집된 서양의학 문헌정보들로부터 텍스트 마이닝 기법들을 활용하여 추출한 유전자들에 대해 기존연구에서 밝혀진 중풍 관련 유전자들 및 중풍을 일으키는 병인으로 알려진 유전자들과의 관련성을 분석함으로써 한의-양의-생물학 연계 연구를 통해 전통 의 한의학 기술의 과학적 원리를 파악하고자 시도하였다. 실험결과를 통해 뇌혈관질환 질병에 관한 한의학 에서의 변증 결과가 서양 의학의 진단방법과 용어적 유사함을 기반으로 GenCards, OMIM, GenBank 데 이터베이스에서 보고하고 있지 않은 63개의 유전자를 발견하였다. 그리고 실험을 위해 수집된 문헌들 속 에 포함되지 않았던 문헌들에 대한 조사를 통해 이들 중 ADA, GDNF, NGF 유전자가 중풍의 발병과 조 절에 관여하고 있음을 확인할 수 있었다. 우리의 연구는 몇 가지 제약에도 불구하고, 향후 한의학의 과학 적인 근거를 확보함으로써 가치를 높이고, 서양의학 기술과의 대등한 연계를 이루기 위한 중요한 시발 연 구가 될 것으로 기대된다. 키워드 : 변증, 한의학, 텍스트마이닝, 서양의학, 문헌 검색, 의학 용어, 패스웨이 Abstract KOM(Korean Oriental Medicine) has been misunderstood as subjective and non-scientific techniques by the Western medical services, although it has a unique diagnostic and empirical approach, PI(Pattern Identification), distinctively. This leveraged us to try to find unfolded scientific principles existed in KOM by utilizing linked studies of that with Western medicine and Biology. In our research, text mining techniques provided good chances to perform comparative analysis for unfolding the relevance between the PIs based genes extracted from Western medicine literature and not only the genes identified by previous studies of stroke but also those known as the etiological causes of stroke. Experimental results showed newly found 63 genes not reported on the international gene-related databases such as GenCards, OMIM and GenBank by utilizing similarities of terminology found between results of PIs and diagnostics of Western medicine. It was confirmed that ADA, 본 연구는 지식경제부 및 정보통신산업진흥원의 IT명품인재양성사업의 연구결 과로 수행되었음(NIPA-2012-H ) 이 논문은 2012 한국컴퓨터종합학술대회에서 중풍 관련 한의학 변증에 대한 정보적 의미 분석 의 제목으로 발표된 논문을 확장한 것임 종신회원 : 연세대학교 미래융합기술연구소 교수 bioagent@yonsei.ac.kr 비 회 원 : 연세대학교 글로벌융합공학부 교수 songkuk@yonsei.ac.kr (Corresponding author임) 논문접수 : 2012년 7월 31일 심사완료 : 2012년 10월 23일 논문접수 : 2012년 7월 31일 심사완료 : 2012년 10월 23일 CopyrightC2013 한국정보과학회ː개인 목적이나 교육 목적인 경우, 이 저작 물의 전체 또는 일부에 대한 복사본 혹은 디지털 사본의 제작을 허가합니다. 이 때, 사본은 상업적 수단으로 사용할 수 없으며 첫 페이지에 본 문구와 출처 를 반드시 명시해야 합니다. 이 외의 목적으로 복제, 배포, 출판, 전송 등 모든 유형의 사용행위를 하는 경우에 대하여는 사전에 허가를 얻고 비용을 지불해야 합니다. 정보과학회논문지: 소프트웨어 및 응용 제40권 제2호(2013.2)

변증 은 전통 한 의학에서 사용되어 온 독특한 진단 단위로써, 최근 10여 년 전부터 한의학의 과학화 라는 목표 하에 새롭 게 관심을 모으며 연구되고 있다.

2 82 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제 40 권 제 2 호(2013.2) GDNFA and NGF genes were involved in onset and regulation of stroke through the investigation of literatures not included in the early dataset for the experiments. We expect that despite of some limitations our study is a first step to make it equivalent to Western medicine by preparing scientific basis and enhancing the value of KOM. Key words : Pattern Identification, KOM, Stroke, Textmining, Western Medicine, Literature Search, Medical Terms, Gene Pathway 1. 서 론 변증( 辦證 )이란 한의학의 독특한 진단 단위인 증( 證 ) 을 찾아내는 것으로, 사진법( 四該 )에 의해서 환자의 임 상 증상(symptom)과 징후(sign)를 수집하여 종합적인 분석을 통해 주된 요소와 부차적인 요소를 판별하여 각 임상 증상과 징후 사이의 내재 관계와 병의 원인, 기전 을 파악하는 과정이다[1]. 이에 비해 서양의학에서의 진 단과정은 변병( 辦病 ), 즉 질병(disease)을 찾는 과정이며 병명은 대부분 인체 조직의 병리 변화에 근거하여 조직 기관의 병리적 손상, 병인학 등과 관련된 검사에 의해 명명된다. 그리고 서양적인 치료 원리라 할 수 있는 대 증시치( 對症施治 )가 증상 하나하나에 대한 대응이라면, 변증 진단에 의한 치료, 즉 변증시치( 辨證施治 )는 증상의 조합을 진단과 치료의 단위로 한다는 점에서 차이를 가 진다. 다시 말해 변증시치는 병인의 제거를 치료의 목표 로 하며, 서양의학은 증( 症 )을 치료한다고 할 수 있다 [2]. 그럼에도 불구하고 서양의학이나 한의학 모두 환자 를 대상으로 치료를 위해 생겨난 학문이며, 동서양을 막 론하고 기본적으로 환자의 주관적인 느낌이든 아니면 의사의 진찰결과를 통해 정리된 내용이든 모두 증( 症 )을 다룬다는 데에 있어서는 동일하기 때문에 일순간의 환 자 상태를 관찰 또는 측정하여 기록된 정보가 바로 증 ( 症 )이라는 데에는 이견이 있을 수 없다. 본 논문에서는 이에 착안하여 중풍에 대한 한의학적 진단표준인 5대 변증과 지표정보를 이용하여 서양 의학문헌정보를 검색 하고 텍스트마이닝 분석을 통해 한의학적 변증 의 객관 성을 확보하고 서양의학정보와의 관계성을 찾고자 시도 하였다[3]. 결과를 통해 생명학적 지식과 한의, 서양의학 적 진단체계 속에서 공통적으로 발견되는 유전자들을 발굴하고 이들 간의 생물학적 물질들 간의 상호작용을 나타내는 패스웨이(pathway)를 통해 가능성을 확인할 수 있었다. 2. 데이터 수집 및 표준화된 지표용어 선정 본 논문에서는 지난 보고서[4,5]에서 작성한 한국형 중풍 변증 표준안에서 정의한 중풍에 관한 5대 변증과 지표정보들을 이용해서 표 1과 같이 신체의 진단 부위 에 따라 정리하였다. 중풍의 5대 변증을 구성하고 있는 지표 정보를 살펴 보면, 사진이란 한의학적인 진단을 통해 나타난 증징( 症徵 )을 진단하는 방법임을 알 수 있고, 이는 서양의학적 인 표현으로 symptom 을 측정하고 진단하는 과정과 유 사하다는 것을 알 수 있다. 예를 들어, [6]에서 음허증의 구순 항목에서 갈증이 난다 를 dry mouth 라고 기 술하고 있으며, [7]에서 변비 를 constipation 으로 기술 하고 있다. 그러므로 우리는 변증 의 영문표현과 두 개 의 문헌에서 사용된 지표 용어들을 이용하여 실제 서양 문헌 데이터베이스에서 검색할 경우 얼마나 많은 문서 들이, 제대로 검색이 되는지 사전실험을 통해서 알아보 고자 하였다. 2.1 변증 키워드를 이용한 문헌 조사 먼저 PubMed 상에 변증 자체를 다루는 관련 문헌 수가 얼마나 존재하는가를 알아보기 위해 현재까지 변 증을 나타내는 영문표현들인 다섯 개의 키워드(alternative, identification, medicine, oriental, pattern)를 선정하여 검색을 시도하였다[3,8-11]. 표 2에서와 같이 서양에서는 아직까지 한의학(동양의 학)적인 진단체계인 변증 의 개념조자 잘 모르거나 변 증 자체를 연구한 결과가 거의 없음을 알 수 있다. 이 와는 다르게 대체의학을 의미하는 alternative medicine 키워드를 이용했을 때 274개의 문헌이 검색되었고, pattern 을 포함하는 검색 시 167개의 문헌이 검색될 결과를 고 려할 때, 서양의학에서도 대체의학에 대한 연구는 조금 씩일지언정 진행이 되고 있고, 아마도 변증 에 관련된 연구들이 조금씩 진행되고 있다는 것을 예상할 수 있다. 2.2 변증 지표정보를 이용한 문헌 조사 다음으로 우리는 국내 변증을 다룬 문헌들로부터 인 용된 변증 지표들에 관한 영문 정보를 이용하여 검색을 시도하였다[6,7]. 표 3에서 보면 많은 수의 문서가 검색된 경우가 있는 반면, 전혀 검색결과가 없는 경우도 10개나 발견되었다. 또한 검색된 문헌들을 조사해보면 질의어와는 전혀 관 련 없는 엉뚱한 문헌들도 상당수 존재하였는데, 결과로 만 볼 때 과연 변증지표 정보가 효용한 것인지, 아닌지 에 대해 불분명하지만, 자세하게 살펴보면 몇 가지 문제 점을 발견할 수 있다. 첫 번째로, [5,7]에서 인용한 영문 지표 용어들은 해당 논문을 읽는 저자의 이해를 돕기

We expect that despite of some limitations our study is a first step to make it equivalent to Western medicine by preparing scientific basis and enhancing the value of KOM.

3 서양 문헌정보를 이용한 중풍 관련 한의학 변증에 대한 정보학적 분석 83 표 1 중풍의 5대 변증 별 지표 표 2 변증 키워드로 검색된 PubMed 문헌 수 검색어 문헌수 oriental medicine 10,559 alternative oriental medicine 274 oriental medicine pattern 167 alternative oriental medicine pattern 6 oriental medicine pattern identification 7 alternative oriental medicine pattern identification 1 위해 영문으로 표현된 용어들을 사용하였을 뿐, 표준화 된 용어를 사용하지 않았다. 그러므로 억지로 번역된듯 한 표현이 있고, 이로 인해 서양의학 문헌에 기술되지 않았을 수 있다. 두 번째로 한글문헌 상에 언급된 영문 용어를 그대로 이용하여 PubMed에 키워드로 사용하였 기 때문에, 검색 차원에서 제대로 된 문헌이 검색되지 않았을 수 있다. 마지막으로 이미 앞서 소개한 바와 같 이 근본적인 면에서 서양의학과 한의학이 다르기 때문 에 제대로 된 검색이 이루어지지 않았을 수 있다. [5]와 [6]에서 저자들은 나름대로 이러한 문제를 해결하기 위 한 노력을 시도하였으나 이는 저자의 선택과정을 통해 서 정의된 것일 뿐, 표준화된 용어라 할 수 없다. 이와 같은 문제점을 해결하는 데 있어 우리는 WHO 주관으 로 동, 서양의 의학연구자들이 모여 만든 표준화된 용어 집을 참고하였다[12]. 다만 이 역시 일상적으로 쓰이는 용어라기보다는 동, 서양의 의학 관련 전문가들이 모여 서 계획하여 제정한 용어집이기에, 필요에 따라 실제 영 어권 국가에서 해당 증상(symptom)들을 어떤 용어들로 사용하는지 조사하고 조사된 내용을 기반으로 PubMed 검색을 위한 검색어를 조절할 필요가 있다. 이에 우리는 구글 검색 및 서양의학정보 전문사이트[13] 및 서양의학 드라마[14] 등을 참조하여 실제적이고 구체적인 변증 지 표 용어가 되도록 검색어를 조정하였다. 3. 연구 방법 본 연구에서는 중풍에 대한 한의학적 진단표준인 변 증과 지표정보를 이용하여 서양의 대표적인 문헌정보데 이터베이스인 PubMed를 검색하고 텍스트마이닝 기법을 이용한 분석을 통해 한의학적 변증에 기반한 서양 의학 문헌들 속에 나타나는 유전자들의 기능성 및 이들 간의 상호작용을 분석하여 기존에 Stroke 관련성이 밝혀진 유전자들과의 비교 분석을 수행하고자 한다. 중풍( 中風 )이라는 용어는 한국어로는 중풍 으로 표기 되지만 국내질병사인분류체계인 KCD-5에 의하면 뇌졸

그러므로 억지로 번역된듯 한 표현이 있고, 이로 인해 서양의학 문헌에 기술되지 않았을 수 있다. 두 번째로 한글문헌 상에 언급된 영문 용어를 그대로 이용하여 PubMed에 키워드로 사용하였 기 때문에, 검색 차원에서 제대로 된 문헌이 검색되지 않았을 수 있다.

4 84 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제 40 권 제 2 호(2013.2) 표 3 국내 문헌정보에서 인용된 영문 지표용어를 이용한 PubMed 검색 문헌 수 지표 정보 문헌수 fidgeting due to deficiency and insomnia 0 red face 1,423 head fever 1,465 pink eye 294 dry eye 4,082 halitosis 950 bitter taste 1,567 thirsty 278 red tongue 305 yellow coated tongue 1 chest distress 3,331 scanty urine 56 dark urine 707 constipation 13,717 surging and fast pulse in radial A 0 fever and aversion to heat during fever 0 heating in hand and foot 23 yellowish complexion 1 heavy head 1,822 headache with nausea 5,341 dizziness with nausea 2,308 wheezing in the throat with sputum 11 white coated tongue 8 thickly coated tongue 1 teeth printed tongue 1 swollen tongue 60 nausea 36,417 borborygmus 41 slippery pulse 15 drowsiness like to die 1 feel powerless lazy 0 look powerless lazy 0 pale completion 15 reluctance to speak 9 slightly red tongue and white coated tongue 0 spontaneous sweating 131 faint pulse 2,145 deadly cold hands feet 0 dark inferior palpebra 2 purpura in derma(l) 149 purple lip 7 site fixed headache 16 pricking headache 3 dry mouth 13,594 purple dark tongue 5 pricking chest pain 4 a pulse coming going unsmoothly like scraping 0 pale face red zygomaticsite thirsty 0 white mouth thrush 72 dry tongue 165 bare red tongue like mirror 0 palpitation 1,058 cold sweating in sleeping 12 fine fast pulse in radial A 1 heating palmar plantar 0 afternoon tidal heat 1 총합 91,615 영어 표 4 국내, 국외 문헌에 나타난 중풍 유사어 Stroke; Cerebrovascular disease; CVA; Cerebral infarction; Cerebral hemorrhage; Ischemic stroke; Stroke-ischemic; apoplexy; MELAS; 국어 뇌출혈; 중풍; 뇌졸중; 뇌일혈; 뇌혈전; 뇌혈관; 졸 증; 격부; 유풍; 대궐; 암비; 편고; 풍비; 풍의; 한자어 中風 ; 腦出血 ; 중 이며 때로는 이를 포함한 더 큰 개념으로 뇌혈관질 환 으로 불리기도 한다(표 5). 서양의 경우는 더 복잡한 데, WHO에서 정한 국제질병사인분류체계인 ICD-10에 서 정한 다양한 분류를 따라 표 4와 같이 Stroke의 하 부분류 상에 위치한 용어들까지도 거의 Stroke과 같은 의미로 사용된다. 또한 중풍은 자체적으로도 발병하지만 CVD Risks 라는 위험인자 질병에 노출될 경우에 자주 발병하는 것으로 알려져 있기에 이에 대한 조사도 필요 하다. 그러므로 본 연구를 진행하기 위해서는 중풍 및 위험인자에 대한 용어들을 고려한 순차적인 조사와 연 구과정이 필요하였다. 이를 정리하면, 다음과 같다. 첫째, 자주 쓰이는 Stroke 관련 용어들을 조사한다. 둘째, 중풍 발병에 직, 간접적으로 영향을 미치는 위 험인자들에 대한 용어를 조사한다. 셋째, 서양 문헌들을 대상으로 바로 검색이 가능한 변 증 지표용어들을 조사하고 선정한다. 넷째, 조사된 중풍 관련 용어들, 위험인자, 지표 정보 들을 이용해 서양문헌들을 수집한다. 다섯째, 수집된 문헌들로부터 유전자 정보들을 추출하 여 기존에 조사된 유전자들과 비교 분석 및 패스웨이 분석을 수행한다. 3.1 중풍 유사어 및 질병 분류 중풍은 한의학에서 풍중( 風症 )을 대표하는 질병으로서 편고( 偏枯 ), 풍비( 風痺 ), 풍비( 風痱 ), 풍의( 風懿 )라고 불리 는 뇌졸중을 의미하며 양의학적으로는 공식명칭인 뇌혈 관질환으로 불린다(표 4). 뇌졸중은 암, 심장질환과 함께 한국뿐만 아니라 전 세계적으로 3대 사망원인 중 하나 로서 뇌에 혈액을 공급하는 뇌동맥의 병변을 생기는 질 병이다[9,15,16]. 뇌혈관질환에 대한 세계보건기구(WHO) 의 정의에 의하면 혈관성 원인에 의해 24시간 이상 지 속하거나 사망을 초래하는, 갑자기 발생하는 국소 또는 전반적 뇌기능의 장해를 보이는 임상적 징후 를 말한다. 간단히 말해 뇌혈관의 이상에 의해 갑자기 발생한 뇌 기능장애를 일으켜 쓰러지는 병 으로서 발증 형태에 따 라 두개( 頭蓋 ) 내의 혈관일부가 파손되어 출혈하는 출혈 성( 出血性 )과 혈관 속의 혈액흐름이 나빠지거나 막히기 도 하는 허혈성( 虛血性 ) 뇌혈관 질환으로 구별된다. 표 5와 같이 발생 병인에 따라 여러 이름으로 불리는 뇌혈관질환은 다시 뇌혈관질환을 직간접적으로 발병시

thirsty 278 red tongue 305 yellow coated tongue 1 chest distress 3,331 scanty urine 56 dark urine 707 constipation 13,717 surging and fast pulse in radial A 0 fever and aversion to heat during fever

5 서양 문헌정보를 이용한 중풍 관련 한의학 변증에 대한 정보학적 분석 85 Stroke (뇌졸중) Ischemic (허혈성 뇌경색) Hemorrhagic (출혈성 뇌출혈) 표 5 발생 병인에 따른 뇌혈관질환 분류 Thrombotic (뇌혈전) Embolic (뇌색전) Intra-cerebral (뇌실질) Sub-arachnoid (지주막하) Atherosclerosis (뇌동맥 경화증) TIA Arterial Fibrillation Abnormal Heart Rhythm 키는 데에 있어 영향을 미치는 위험 인자들(Cerebrovascular Disease Risks, CVD Risks)을 가진다. [7]에서 중풍 질병 발생과 관련된 요인들로서 고혈압, 높은 콜레 스테롤 수치, 당뇨, 비만, 흡연 등이 영향을 미치고 있음 을 알 수 있는데, 특히 고혈압은 뇌경색과 뇌출혈 모두 에서 고위험성을 나타내고 있으며[17], 콜레스테롤은 아 시아 종족들을 대상으로 한 협력연구에서 콜레스테롤 수치가 1mmol/L 증가할 때마다 허혈성 뇌경색 발병확 률이 25%씩 증가하는 것으로 알려지고 있다[16]. 3.2 한의, 서양의학에서의 증 의미의 차이 변증 지표 정보들이 서양의학의 symptom 들과 유사 하게 표현되는 이유는 무엇일까에 대해 추정해 보면 다 음과 같다. 아마도 서양의학이나 한의학 모두 환자를 대 상으로 치료를 위해 생겨난 학문이며, 동서양을 막론하 고 기본적으로 환자의 주관적인 느낌이든, 아니면 의사 의 진찰결과를 통해 정리된 내용이든 모두 증( 症 )을 다 룬다는 데에 있어서는 같기 때문일 것이라 예상된다. 다 만 여기서 간과해서는 안 되는 것이, 서양의학의 증 (symptom)은 한 순간의 환자 상태를 기록한 것임에 비 해, 한의학에서의 증( 症 )은 질병의 발전과정 중 각 단계 에서 상태를 관찰하여 정리된 것이라는 것이다[2]. 그러 므로 한의학에서의 증은 계속 변화될 수 있는 것이며, 이런 점에서는 서양의학의 증과 차이가 있다. 그럼에도 불구하고 일순간의 환자 상태를 관찰 또는 측정하여 기 록된 정보가 바로 증( 症 )이라는 데에는 이견이 존재하지 않는다. 이와 같은 사실을 감안할 때 서양의학의 symptom 과 한의학의 증 이 유사하게 의미를 갖는 것은 당 연하다고 할 수 있다. 3.3 검색식 도출 113개의 변증 지표들에 대해 실제 검색에 사용될키워 드 리스트는 표 6과 같이 조절되어 28개로 축소될 수밖 에 없는데, 이는 설진( 舌診 ), 맥진( 脈診 ) 등에 해당하는 용어들과 같이 한의학적 증( 症 )의 특성상 서양문헌에 아 예 언급조자 되어있지 않은 지표용어들이 다수이기 때 문이다. 이와 같이 조절된 용어들은 바로 검색식으로 사 용될 수 없으며, 우리의 연구목표를 고려하여 환자에 진 단과정과 관련 유전자를 탐색할 수 있도록 작성되어야 한다. 먼저 우리는 추후 생물학적인 의미 도출을 위해 gene 이라는 용어를 추가하였고, 한의학적 진단은 사물 이 아닌 환자를 대상으로 한 문서들만을 추출해야 한다. 마지막으로 그림 1에서 변증 지표 관련 유전자들 간의 상호작용 개념을 고려하여 검색 대상 문헌들 중 연구목 적상 오히려 stroke 과는 관련되어 있지 않으면서도 한 의학적 변증 관점에서 중풍 과 관련되었을 수 있는 문 그림 1 중풍의 5대 변증 중 하나인 화열증 을 대상으로 지표 관련 유전자들 간의 상호작용을 나타낸 개념도

[7]에서 중풍 질병 발생과 관련된 요인들로서 고혈압, 높은 콜레 스테롤 수치, 당뇨, 비만, 흡연 등이 영향을 미치고 있음 을 알 수 있는데, 특히 고혈압은 뇌경색과 뇌출혈 모두 에서 고위험성을 나타내고 있으며[17], 콜레스테롤은 아 시아 종족들을 대상으로 한 협력연구에서 콜레스테롤 수치가 1mmol/L 증가할 때마다 허혈성 뇌경색 발병확 률이

6 86 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제 40 권 제 2 호(2013.2) 표 6 최종 확정된 변증 지표 검색어 정보 한의학적 의미 PubMed 검색을 위한 키워드 불면( 不眠 ) insomnia 두통( 頭痛 ) head fever 안( 眼 ) dry eye + eye redness 구( 口 ) halitosis 화열증 구( 口 ) bitter taste 구( 九 ) thirst 흉민( 胸悶 ) chest pain 변비( 便秘 ) constipation 수족( 手足 ) heating hand+heating foot 안면( 顔面 ) headache nausea 현훈( 眩暈 ) dizziness nausea 습담증 어혈증 기허증 음허증 담( 淡 ) wheezing sputum 설( 舌 ) white tongue 설( 舌 ) thickness fur 오심( 惡心 ) nausea 안면( 顔面 ) dark complexion 피부( 皮膚 ) purpura skin 구( 口 ) dry mouth 설( 舌 ) purple tongue 설( 舌 ) purpura tongue 기력( 氣力 ) powerless OR lazy 맥진( 脈診 ) faint pulse 땀( 自汗 ) spontaneous sweat 불면( 不眠 ) drowsiness 열감( 手足熱 ) cold hand + cold foot 구( 口 ) mouth thrush 심계( 心悸 ) palpitation 땀( 自汗 ) night sweat 헌정보를 찾기 위한 일환으로 stroke 키워드를 제외시 키도록 하였다. 그러므로 우리는 최종적으로 아래와 같은 검색식 기 본형을 이용하여 PubMed에서 제공하는 고급검색 기능 을 활용하여 적절한 검색식을 작성하였다. gene + patient + 변증지표정보 + NOT stroke (1) 그림 1은 검색식 작성을 위한 개념도이다. 중풍, 즉 Stroke은 크게 CVD 위험인자들 8개과 세부요소들 포 함 13개의 위험인자들과 연결되어 있는 질병으로서 좌 측의 원과 같이 표현될 수 있다. 우측의 둥근 사각형은 우리의 관심대상인 화열증이 갖는 지표정보와 각 지표 정보를 포함한 문헌 내에 등장하는 유전자들을 나타낸 다(작은 빈 원은 유전자를 나타내며 점은 허브역할을 수행하는 유전자). 우리는 검색식을 통해 Stroke 용어가 언급된 문헌들을 배제하였으나, 좌측 끝부분에서 나타내 는 바와 같이 CVD 위험인자에 속하면서 Stroke에 관 련되지 않은 유전자들도 존재할 것으로 예상된다. 4. 실 험 우리는 표 1에서 나타낸 바와 같이 5개의 변증, 화열 증, 습담증, 혈어증, 기허증, 음허증을 대상으로 표 6과 PubMed 고급검색 옵션을 이용하여 28개의 검색식을 작성하였고, 실제 검색을 통해 755개의 문헌을 수집하였 다. 그리고 NCBI에서 제공하는 사람의 전체 유전자 정 보를 이용하여 문헌에 나오는 유전자 이름들을 추출하 되, 단순 언급된 유전자 이름들과 중복 제거 등을 위해 텍스트마이닝 기법을 이용하였다. 마지막으로 전문가 검 토작업을 거쳐 총 708개의 유효문헌을 도출하였다. 4.1 기존연구 결과와 일치되는 유전자들 708개의 총 유효문헌들과 이들을 대상으로 문헌 속에 언급된 유전자들을 이용하여 유전자들 간의 상호작용 관계를 찾고 이들로부터 구체적 의미를 찾아내는 것은 많은 계산량과 복잡성을 야기한다. 그러므로 우리는 연 구목적 상 가장 많은 136개의 유전자들을 갖는 화열증 만을 대상으로 유효문헌수와 유전자들을 계산한 후 그 결과와 Pathway[18]를 표 7과 그림 2에서 나타내었다. 표 7 화열증에 대해 PubMed로부터 변증 지표정보를 이용하여 검색된 문헌 수 검색어 유효 문서수 발견유 전자수 검색어 유효 문서수 발견유 전자수 insomnia thirst 6 4 head fever 0 0 chest pain dry eye + eye redness constipation halitosis 3 0 heating hand +heating foot 0 0 bitter taste 1 0 합계 변증지표를 이용한 문헌검색을 통해 발견된 유전자들 과 기존 연구 결과들로부터 Stroke과 관련되어 있을 것 으로 추정되는 유전자들에 대해 비교연산을 수행해 본 결과 GeneCards[19]와 OMIM[20] 데이터베이스에서 각 각 479개 중 35개, 185개 중 16개가 일치하는 것을 확 인하였다. 그리고 전체적으로 공통되는 유전자들의 수를 계산하였을 때 중복으로 등장하는 유전자 수가 40개나 존재하고 있음을 알 수 있었다. 이들에 대해 알려진 질 병과의 상호작용을 조사해 본 결과, 심부전(Heart Failure), 심장비대(Cardiomegaly), 고혈압(Hypertension), 비만 (Obesity), 심근증(Cardio-myopathies), 심장부정맥(Cardiac Arrhythmias), 뇌졸중(Seizure)과 직접적으로 Regulation 관계를 맺고 있음을 확인하였다(표 8). 4.2 기존 연구결과와 다른 유전자들 실제로 화열증과 관련된 문헌들로부터 도출된 136개 의 유전자들은 중복을 피하고 내용상의 의미를 고려하

변비( 便秘 ) constipation 수족( 手足 ) heating hand+heating foot 안면( 顔面 ) headache nausea 현훈( 眩暈 ) dizziness nausea 습담증 어혈증 기허증 음허증 담( 淡 ) wheezing sputum 설( 舌 ) white tongue 설( 舌 ) thickness fur 오심( 惡心

7 서양 문헌정보를 이용한 중풍 관련 한의학 변증에 대한 정보학적 분석 87 그림 2 PubMed 검색을 통해 구해진 124개의 유전자로 작성된 Pathway 결과 표 8 Stroke 관련 유전자-질병 관계 Gene Disease IL6,NOS3,ACE,CRP,TNF,TNNT2,AGT R1,NOS1,IL1B,HTR2A,IL10,TP53,SCN5 Heart Failure A,PPARG,PRKAG2,BDKRB2,SLC6A4 ACE,AGTR1,IL6,PPARG,TNF,PRKAG2,IL1B,TP53,ESR1,TNNT2,BDKRB2,TN Cardiomegaly FRSF1A,NOS1 NOS3,ACE,F2,MTHFR,ESR1,TNF,IL6, BDKRB2,PPARG,CYP3A5,AR,CRP,NO Hypertension S1,CYBA,ADORA2A,HTR2A,IL8,IL1B, KL,GNB3,IL10,SLC6A4 TNF,ACE,PPARG,IL10,IL6,IL1B,AGTR 1,TNFRSF1A,NOS3,HTR2A,IL8,CRP,N Obesity OS1,IL1RN,TTR,GNB3 로 GeneCards 및 OMIM에서 언급된 유전자들과의 중 복을 제거함으로써 실험 당시 기존의 연구들로부터 전 혀 언급되지 않았던 63개의 유전자들이 발견되었다. 발 견된 63개의 유전자 모두에 대해 생물학 관련 문헌 정 보를 효과적으로 검색하고 확보한 정보를 원하는 방식 으로 취합, 분석할 수 있는 도구인 ihop 데이터베이스 [21]를 이용하여 Stroke 관련성을 조사하였다. 조사결과 에서 본 연구의 데이터 수집과정에서 포함되지 않았던 문헌들에서 ADA, GDNF, NGF 3개의 유전자가 Stroke 발현을 제어하거나 조절하는 유전자들임을 확인할 수 있었다. [10]에서 ADA 유전자는 허혈성 뇌경색 중풍을 앓고 있는 남성 환자들에게서 활동성이 작아지는데, 이는 NOS3,TNF,AGTR1,TNNT2,PRKAG2,A Cardiomy-opat CE,IL6,AR,IL10,SCN5A,TP53 hies ADA의 활동성을 줄이는 것이 뇌경색 손상에 대해 뇌 TNNT2,ACE,BDKRB2,F2,SCN5A,ADO Arrhythmias, RA2A,AGTR1,TNF,HTR2A,PRKAG2,S Cardiac ERPINC1,CRP,NOS3 유전자는 [22]에서 감소된 GDNF의 활동성이 중풍 치 료를 위해 요구되는 최적의 유전자치료제로서의 바이러 ADORA2A,NOS3,TNFRSF1A,TP53,F2,I L1B,NOS1,SLC6A4,HTR2A,SLC1A3,TN Seizure F,TTR,IL6 NGF 유전자는 뉴로트로핀(neuro-trophin) 혈청 단계에 를 보호하기 위해 적응하는 과정으로 해석된다. GDNF 스 양을 결정함으로써 경감될 수 있다고 보고하고 있다. 서 중풍을 앓고 있는 환자군과 대조군과의 통계적으로 여 필터링 작업을 수행한 결과 125개로 축소되었다. 또 유의한 차이는 찾을 수 없지만 NGF와 TGF-β 가 중풍 한 PubMed 검색식으로부터 Stroke를 제외하였음에도 과 심하게 관계되어 있으며, 더욱이 초기단계의 중풍(발 불구하고 CVD 위험인자들을 포함한 문헌들이 존재하기 병 후 1 4일 이내)에서 NGF와 TGF-β 의 관련성은 에 이들 모두를 제거한 후의 총 문헌 수는 316개였고, 매우 높게 나타나고 있음을 보고하고 있다[23]. 이와 같 총 유전자수는 다시 80개로 축소되었다. 이들을 대상으 이 조사된 63개의 유전자들 중 3개의 유전자, 즉 겨우

S1,CYBA,ADORA2A,HTR2A,IL8,IL1B, KL,GNB3,IL10,SLC6A4 TNF,ACE,PPARG,IL10,IL6,IL1B,AGTR 1,TNFRSF1A,NOS3,HTR2A,IL8,CRP,N Obesity OS1,IL1RN,TTR,GNB3 로 GeneCards 및 OMIM에서 언급된 유전자들과의 중 복을 제거함으로써 실험 당시 기존의

8 88 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제 40 권 제 2 호(2013.2) 약 5% 확률의 유전자들만이 Stroke과 관련되어 새롭게 발견된 유전자들인 것을 감안할 때, 아직까지는 한의학 적 진단체계인 변증이 확실하게 서양의학 기준에 따르 는 과학적인 원리를 가지고 있다고 단언하긴 어렵다. 그 럼에도 불구하고 생물학의 특성상 최근의 연구에서 일 상적으로 생물정보학자들에 의해 인실리코(in-silico) 실 험을 통해 얻어진 후보물질들을 대상으로 생물학자들이 인비트로(in vitro)와 인비보(in-vivo) 실험을 통해 놀라 운 발견을 해내는 상황을 고려할 때, 본 연구결과를 통 해 한의학이 과학적인 요소를 가지고 있을 가능성은 분 명 존재하고 있음을 확인할 수 있었다. 5. 결 론 언제부턴가 한국인에게조차 의학기술은 서양의학의 그것이며 한의학을 통해 지난 수백 년에 걸쳐 조상들이 중국의 의학기술을 받아들여 철저한 검증을 통해 토착 화시킨 한방( 韓方 )기술은 검증되지 않은, 비과학적이며 객관성을 담보하지 못한 경험위주의 손기술 또는 신체 를 보호하는 보약 을 잘 제조하는 약제기술로만 인식된 면이 없지 않다. 물론 연구결과를 고려할 때 아직까지 여러 가지 한계성을 부인할 수 없으나, 적어도 일부에 있어서 한의학의 이론과 기술은 최근의 서양의학 기술 관점에서도 과학적 요소가 분명히 존재함을 확인할 수 있었다. 우리는 이번 연구를 위해 한의학적 변증지표들 을 서양의학 체계에 맞춰 모델링하고 텍스트마이닝 기 법을 활용하여 문서검색과 수집, 비교연산을 수행하였 다. 주된 작업에는 Perl 언어가 이용되었고, 엑셀의 다 양한 함수기능들과 MySQL 데이터베이스가 함께 사용 되었다. 또한 실험을 통해 발견된 유전자들의 기능을 파 악하고 이들 간의 상호작용 분석을 위해서는 Ariadne Genomics사의 Pathway Studio 8.0과 ihop 데이터베 이스를 사용하였다. 본 연구에서 수행한 의료정보학적 의미분석 과정은 아직까지는 한의, 서양의학 전문가들 모두에게 있어 다소 생소한 시도이기에 보다 구체적인 가능성을 찾기 위한 추가적인 연구가 수반되어야 할 것 으로 판단되나, 현재까지의 실험결과는 적어도 한의학의 과학성을 논( 論 )하는 데에 있어 의미가 있을 것으로 판 단한다. 그러므로 우리의 연구는 몇 가지 제약에도 불구 하고, 서양 의학기술과의 접목을 통해 과학화, 객관화를 이루기 위한 중요한 시발 연구가 될 것으로 기대된다. 참 고 문 헌 [1] J. Y. Kim, Lecture Note to Korean Oriental Medicine (for scientists), KIOM, [2] K.W. Kim, Byeonjeunghak, Sangji university, [3] C. Ellis, J. Wolff, A. Wyse, "Stroke Awareness Among Low Literacy Latinos Living in the South Carolina Low Country," Jrnl of Immigrant and Minority Health, vol.11, no.6, pp , [4] B.K. Kang et al., The discrimination model for the pattern identification diagnosis of the stroke, Korea Journal of Oriental Medicine, vol.13, Issues.2, pp [5] O.S. Bang, Fundamental Study for Standardization and Objectification of Differentiation and Pattern Identification of Symptoms of Oriental Medicine for Stroke, Research Report of The 1st phase, Korea Journal of Oriental Medicine, [6] Y.S, Yoon, Objectification and industrialization of Oriental Medical Prescription, Research Report of the part II, KIOM, pp.1-155, [7] S.W. Park et al., Study for Diagnosing Program of Korean Standard Differentiation of the Symptoms and Signs for the Stroke by Multi Center Trials-I, J. Korean Oriental Med., vol.28, Issues.3, pp , [8] C. Ellis, L. Egede, "Racial-ethnic differences in stroke awareness among veterans," Presented at the HSR&D National Meeting, Feb , Arlington, Virginia, [9] Nicol MB, Thrift AG, "Knowledge of risk factors and warning signs of stroke," Vasc Health Risk Manag, vol.1, no.2, pp , [10] Tavilani H, Sheikh N, Vaisi-raygani A, Setarehbadi R, "Sex differences in adenosine deaminase activity of stroke patients," Clin Chem Lab Med, vol.46, pp , [11] Wahab KW, Okokhere PO, Ugheoke AJ, Oziegbe O, Asalu AF, Salami TA, "Awareness of warning signs among suburban Nigerians at high risk for stroke is poor: a cross-sectional study," BMC Neurol, vol.8, no.18, [12] WHO, "WHO International Standard Terminologies on Traditional Medicine in the Western Pacific Region," [13] MEDSCAPE [Online]. Available: (downloaded 2009) [14] HOUSE [Online]. Available: house/ (downloaded 2009) [15] Khan NI, Naz L, Mushtaq S, Rukh L, Ali S, Hussain Z., "Ischemic stroke: prevalence of modifiable risk factors in male and female patients in Pakistan," Pak J Pharm Sci., vol.22, pp.62-67, [16] Zhang X, Patel A, Horibe H, Wu Z, Barzi F, Rodgers A, MacMahon S, Woodward M, "Asia Pacific Cohort Studies Collaboration. Cholesterol, coronary heart disease, and stroke in the Asia Pacific region," Int. J. Epidemiol., vol.32, pp , [17] Fields LE, Burt VL, Cutler JA, Hughes J, Roccella EJ, Sorlie P, "The burden of adult hypertension in the United States 1999 to 2000: a rising tide,"

9 서양 문헌정보를 이용한 중풍 관련 한의학 변증에 대한 정보학적 분석 89 Hypertension, vol.44, pp , [18] Ariadne. Pathway Studio [Online]. Available: (downloaded 2009) [19] GeneCards database [Online]. Available: genecards.com/ (downloaded 2009) [20] OMIM database [Online]. Available: nlm.nih.gov/omim/ (downloaded 2009) [21] i-hop database [Online]. Available: ihop-net.org/ (downloaded 2009) [22] Wang Y, Alexander OB, Woodward-Pu YM, Stahl CE, Borlongan CV, "Viral vector strategy for glial cell line-derived neurotrophic factor therapy for stroke," Frontiers in Bioscience, vol.11, pp , [23] Stanzani L, Zoia C, Sala G, Appollonio I, Frattola L, Simoni De MG, Ferrarese C, "Nerve growth factor and transforming growth factor-β serum levels in acute stroke patients: possible involvement of neurotrophins in cerebrovascular disease," Cerebrovasc Dis, vol.12, pp , 진 훈 1998년 경기대학교 전자계산학과 학사 2000년 경기대학교 전자계산학과 석사 2007년 경기대학교 전자계산학과 박사 2007년~2010년 한국생명공학연구원 박 사후연구원. 2010년 성균관대학교 창의 설계연구소 연구교수. 2011년~현재 연 세대학교 미래융합기술연구원 선임연구원(연구교수). 관심분 야는 데이터마이닝, 바이오인포매틱스, 시맨틱웹, 에이전트 시스템 김 성 국 1997년 서울대학교 컴퓨터공학과 학사 1999년 서울대학교 컴퓨터공학과 석사 2005년 Michigan 대학교 Computer Science & Engineering 박사. 2005년~ 2007년 Xerox 연구소 연구원. 2007년~ 2011년 Google 연구소 연구원. 2011년~ 현재 연세대학교 글로벌융합공학부 조교수. 관심분야는 분 산 시스템, 클라우드 컴퓨팅, SDN, 운영체제

gov/omim/ (downloaded 2009) [21] i-hop database [Online]. Available: http://www. ihop-net.

091~108 ³²ÀÚ

091~108 ³²ÀÚ 91 DOI : 10.3831/KPI.2010.13.4.091 Received : 10. 11. 15 Accepted : 10. 11. 23 A Clinical Study on Syndrome Differentiation of Male with Teeth-Mark Tongue Key Words: Teeth-mark tongue, Qi-Deficiency, Dampness