오령산 구성성분-타겟 네트워크 분석

Analysis of a Compound-Target Network of Oryeong-san

오령산은 몸 속의 수분을 순환시키고 소변으로 배출이 잘 되게 하는 효능이 있어 수분이 정체되어 나타나는 질환에 많이 쓰이는 처방이다. 본 연구에서는 시스템 약리학 접근 방법을 이용해서 오령산의 작용 기전을 탐색하기 위해서 오령산의 구성약재의 성분-타겟 네트워크를 구축하고 분석하였다. 우선, 오령산의 475개 성분에 대해서 STITCH 데이터베이스에서 연관된 타겟을 검색하였으며, 성분과 타겟의 상호작용에 대한 검색 결과는 XML 파일로 다운로드하였다. 본 연구에서 성분-타겟 네트워크는 Gephi를 이용해서 시각화하고 탐색하였다. 노드는 성분과 타겟이 되고, 링크는 성분과 타겟들간에 상호작용이 존재하면 연결되며, 상호작용의 신뢰도에 따라 링크에 가중치를 부여하였다. MCL 알고리즘을 이용해서 네트워크를 클러스터링 하였으며, 총 130개의 클러스터가 생성되었다. 가장 많은 노드를 가지는 클러스터에서 노드의 개수는 32개였다. 성분-타겟 네트워크에서 약재의 유효 성분들이 신장의 혈압 조절 기능과 관련된 타겟들과 연결되어 있는 것을 발견할 수 있었다. 향후에는 질병 데이터베이스와 연계해서 보다 명확한 오령산의 작용 기전을 밝힐 수 있도록 할 계획이다.

Oryeong-san is a prescription widely used for diseases where water is stagnant because it has the effect of circulating the water in the body and releasing it into the urine. In order to investigate the mechanisms of oryeong-san, we in this paper construct and analysis the compound-target network of medicinal materials constituting oryeong-san based on a systems pharmacology approach. First, the targets related to the 475 chemical compounds of oryeong-san were searched in the STITCH database, and the search results for the interactions between compounds and targets were downloaded as XML files. The compound-target network of oryeong-san is visualized and explored using Gephi 0.8.2, which is an open-source software for graphs and networks. In the network, nodes are compounds and targets, and edges are interactions between the nodes. The edge is weighted according to the reliability of the interaction. In order to analysis the compound-target network, it is clustered using MCL algorithm, which is able to cluster the weighted network. A total of 130 clusters were created, and the number of nodes in the cluster with the largest number of nodes was 32. In the clustered network, it was revealed that the active compounds of medicinal materials were associated with the targets for regulating the blood pressure in the kidney. In the future, we will clarify the mechanisms of oryeong-san by linking the information on disease databases and the network of this research.