PDF Download
PubReader
Export Citation
Email the Author
Share Facebook
Share Twitter
Metrics (View:14)
Ⅰ. 서 론
알레르기 비염은 비점막의 비만세포 표면에 존재하는 IgE가 항원과 결합하면서 화학적 매개물질이 분비되어 나타나는 즉시형 알레르기 반응이다. 질병 세분류 기준으로는 ‘상세불명의 알레르기 비염(J304)’, ‘기타 계절성 알레르기 비염(J302)’, ‘화분에 의한 알레르기 비염(J301)’, ‘기타 알레르기 비염(J303)’에 해당된다. 알레르기 비염의 대표적 세 가지 증상은 맑은 콧물, 코막힘, 재채기이며, 이 가운데 두 가지 이상이 동반될 경우 알레르기 비염을 의심할 수 있다. 이 밖에도 코나 눈의 가려움, 후각 감퇴, 청력 저하, 두통 등의 증상이 동반될 수 있다1).
전 세계적으로 알레르기 비염은 성인에서는 약 10-30%, 어린이에서는 약 40%에 이르는 높은 유병률을 보이는 것으로 보고되고 있다2). 보건의료 빅데이터 개방 시스템의 최근 5년간(2020-2024) 국민관심질병통계에 따르면 알레르기 비염으로 치료를 받은 환자 수는 2020년 5,638,686명에서 2024년 7,402,871명으로 증가했으며 이로 인한 요양 급여 비용 총액 또한 2020년 약 2,366억원에서 2024년 약 3,653억원으로 증가하였다3).
알레르기 비염의 한의학적 치료는 한약치료, 침구치료, 부항, 매선요법, 비강 내 광치료, 추나치료 등으로 나누어지며 그 중 한약치료가 대표적이다. 또한 알레르기 비염의 치료 등에 있어 근거 기반의 정보를 제공하기 위해 한의표준임상진료지침이 2021년 발행되었다. 임상진료지침은 과학적 근거를 기반으로 임상의가 진료 과정에서 합리적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕고, 환자 진료의 수준을 높이기 위해 마련된 도구이다. 국외에서는 보건의료 관련 국가 기관과 전문 학회를 중심으로 다양한 진료지침이 활발히 개발되고 있으며, 국내에서도 최근 여러 전문 학회에서 진료지침을 제시하고 있다4). 현재까지 개발된 한의표준임상진료지침은 39개 질환을 대상으로 하며 2029년까지 14개의 한의표준임상진료지침이 추가 개발될 예정이다5).
현재까지 알레르기 비염과 관련된 한의학적 연구는 증례보고, 문헌고찰, 실험연구, 빅데이터 분석 등으로 다양하게 이루어지고 있으며 네트워크 분석을 활용한 연구는 네트워크 약리학과 분자 도킹 기법을 적용하여 몰약이 알레르기 비염에 미치는 치료효과와 작용기전을 예측한 연구6)가있었다. 네트워크 모델은 다양한 지식과 정보를 데이터베이스로 구축한 후, 통계 기반 분석 기법을 통해 정보들 사이의 연결 패턴을 탐색하는 방법을 말한다. 이러한 네트워크는 여러 개의 노드(node)와 그 노드를 이어주는 에지(edge)로 이루어진 구조적 체계로 정의된다7). 한약은 다성분-다표적 특성을 가지므로, 단순 선형 분석보다 구성 약재 간의 유기적 관계를 파악하는 네트워크 분석이 적합하다. 이에 따라 최근 한약 연구에서도 네트워크 분석 기법의 활용이 증가하고 있다.
본 연구는 알레르기 비염 한의표준임상진료지침에 수록된 한약 처방을 대상으로 네트워크 분석을 수행하여, 처방의 구조적 연결성을 담당하는 본초와 본초 조합, 본초 그룹을 규명하고 각 본초 그룹이 공유하는 대표 처방을 도출함으로써, 다양한 변증에 따라 운용되는 처방들 속에서 공통적으로 적용되는 처방 구성의 원리와 범용적 본초를 규명하여 알레르기 비염 처방의 구조적 특성에 대한 이해를 돕고 임상적 활용에 기여하고자 하였다.
Ⅱ. 대상 및 방법
본 연구에서는 알레르기 비염의 한의학적 변증 外感風寒, 脾肺氣虛, 脾胃濕熱, 腎氣不足에 따라 한의표준임상진료지침에 기재된 한약 처방 22개를 연구 대상으로 선정하였다. 구체적인 처방명은 Table 1과 같다.
22가지 처방의 구성 본초를 Microsoft Excel 2021에 입력하였다. 동속·근연 식물의 본초 명칭은 OASIS 약재백과의 대표명을 기준으로 정리하였고(Table 2), 포제법이 적용되는 약재는 포제를 제외한 원형 기준으로 입력하였다. 甘草는 처방 내에서 주로 諸藥을 조화시키는 역할로 사용되며, 生薑과 大棗 역시 약효 증대 및 복용 편의 증진을 위해 일반적으로 첨가8)되므로 사용 빈도가 높다. 이러한 특성은 분석 결과에 편향을 초래할 수 있어, 본 연구에서는 기존 선행연구9-14)와 동일하게 네트워크 분석에서 해당 약 재들을 제외하였다.
| Before Change | After Change | Scientific Name |
|---|---|---|
| 生地黃 熟地黃 | 地黃 | Rehmanniae Radix |
| 赤茯苓 白茯苓 | 茯苓 | Poria Sclerotium |
| 蘇葉 | 紫蘇葉 | Perillae Folium |
| 赤芍藥 白芍藥 | 芍藥 | Paeoniae Radix |
Microsoft Excel 2021에 입력한 22가지 처방과 구성 본초를 바탕으로 각 본초의 출현 횟수를 계산하여 다빈도 본초를 분석하였다. 이 결과를 네트워크 중심성 분석 결과와 비교하고자 하였다.
‘처방’과 ‘본초’라는 서로 다른 두 종류의 노드 간 관계를 나타내는 2-mode 네트워크를 Netminer 4(CyramInc., Seoul, Korea)를 이용하여 동일한 유형의 노드 즉, ‘본초’ 간의 관계를 나타내는 1-mode 네트워크로 변형하여 본초들의 동시 출현(co- occurrence)횟수를 계산하였다.
연결 중심성(degree centrality)은 특정 본초가 네트워크 안에서 다른 본초들과 연결된 정도를 수치로 나타낸 것이다10). 빈도수의 합(sum of weight)을 기준으로 Netminer 4(CyramInc., Seoul, Korea)를 이용하여 계산하였다.
매개 중심성(betweenness centrality)은 네트 워크 형성 과정에서 특정 노드가 다른 노드들 사이에서 얼마나 중개자 역할을 수행하는지를 정량화한 지표로, 이를 통해 네트워크 내에서 핵심적인 매개 기능을 담당하는 노드를 파악할 수 있다15). Netminer 4(CyramInc., Seoul, Korea)의 Analyze-Centrality-Betweenness-Node를 이용하여 분석하였다.
근접 중심성(closeness centrality)은 한 노드가 네트워크의 다른 노드들과 거리 상 얼마나 가깝게 연결되어 있는지를 보여준다16). Netminer 4(CyramInc., Seoul, Korea)의 Analyze- Centrality-Closeness를 이용하여 분석하였다.
고유벡터 중심성(eigenvector centrality)은 연결된 노드의 중요도에 가중치를 두어 한 노드의 중심성을 평가하는 방식으로, 단순한 연결 수뿐 아니라 연결된 노드 자체의 영향력까지 반영해 중심성을 산출한다17,18). Netminer 4(CyramInc., Seoul, Korea)의 Analyze-Centrality- Eigenvector를 이용하여 분석하였다.
응집성 분석(Cohesion analysis)은 네트워크에서 상호 연관성이 높은 노드들을 식별하여 그룹으로 분류하는 방법이다10). Netminer 4(CyramInc., Seoul, Korea)의 Analyze-Cohesion-Community-Louvain을 이용하여 분석하였다.
응집성 분석으로 분류된 본초 그룹군을 K-HERB NETWORK (https://oasis.kiom.re.kr/kmedi/main.jsp, 한국한의학연구원)(이하 K-HERB)에 입력하여 본초 그룹군 별 주요 처방을 확인하였다.
Ⅲ. 결 과
총 22개 처방, 68개 본초 중 가장 많이 사용된 본초는 薄荷로 모두 9개의 처방에서 사용되었다. 5회 이상 사용된 본초는 薄荷, 芍藥, 桔梗, 白芷, 葛根, 升麻, 地黃, 麻黃, 茯苓, 細辛으로 총 10가지였다(Table 3).
총 734개 본초 조합 중 최다빈도 본초 조합은 升麻-葛根, 升麻-白芷, 葛根-白芷, 白芷-薄荷, 桔梗-地黃의 5가지로 각 4회 사용되었다. 3회 등장한 본초 조합은 48개, 2회 등장한 본초 조합은 103개, 1회 등장한 본초 조합은 578개였다(Table 4).
桔梗이 1.176471로 총 68개 본초 중 가장 높은 연결 중심성을 나타냈다. 1.0 이상의 연결 중심성을 보인 것은 桔梗, 白芷의 2가지였으며 연결 중심성의 평균은 0.404518275362319, 중앙값은 0.352941이었다(Table 5. Fig. 1).
총 68개 본초 중 桔梗이 0.083702로 가장 높은 매개 중심성을 보였다. 0.05 이상의 매개 중심성을 보인 것은 桔梗, 細辛, 半夏, 芍藥의 4가지였으며 매개 중심성의 평균은 0.0114708550724638, 중앙값은 0.00177이었다(Table 6. Fig. 2).
총 68개 본초 중 桔梗이 0.8로 가장 높은 근접 중심성을 나타냈다. 0.7 이상의 근접 중심성을 보인 것은 桔梗, 貝母, 升麻, 白芷, 葛根의 5가지 본초였으며 근접 중심성의 평균은 0.577236202898551, 중앙값은 0.581197이었다(Table 7. Fig. 3).
白芷가 0.298457로 68개 본초 중 가장 높은 고유벡터 중심성을 나타냈다. 0.2 이상의 고유벡터 중심성을 보인 본초는 白芷, 桔梗, 升麻, 葛根, 薄荷의 5가지였으며 고유벡터 중심성의 평균은 0.0972083913043478, 중앙값은 0.09089이었다(Table 8. Fig. 4).
총 734개 본초 조합을 대상으로 응집성 분석을 시행하였으며 그 결과 4개의 그룹으로 분류되었다. 모듈성(Modularity)은 클러스터링 결과가 전체 네트워크를 얼마나 잘 분할했는지를 평가하는 값으로, 내부 연결은 많고 클러스터 간 연결은 적을수록 모듈성 값이 높아진다. 본 연구에서 네트워크의 모듈성 값은 0.257775로 나타나, 약한 수준이나 의미 있는 커뮤니티 구조가 존재함을 확인하였다. Group 1은 27개의 본초로 구성되어 Group 3과 함께 주된 본초 그룹을 형성하고 있으며 13개의 解表藥과 4개의 淸熱藥 등으로 구성되어 있다. Group 2는 13개의 본초로 구성되며 化痰止咳平喘藥과 淸熱藥이 각 3개로 가장 많았고 收澁藥과 補陰藥이 각 2개 있었다. Group 3은 25개의 본초로 구성되며 解表藥 4개, 淸熱藥, 溫裏藥, 理氣藥 각 3개 등으로 이루어져 있다. Group 4는 4개의 본초로 구성되며 그 중 淸熱藥이 2개 있었다(Table 9, Fig. 5).
응집성 분석을 통해 얻은 네트워크별 본초 목록을 K-HERB에 적용해 해당 본초들이 공통적으로 포함된 처방을 추출하고 처방 노드와 본초 노드를 이어주는 에지의 수를 세어 연결 빈도를 확인하였으며 연결빈도가 높은 처방을 정리하였다. Network 1에서는 連翹敗毒散, 靈仙除痛飮이 연결빈도가 5회로 가장 높았다. Network 2에서는 牛黃淸心元, 天王補心丹이 연결빈도가 4회로 가장 높았다. Network 3에서는 五積散이 연결빈도가 9회로 가장 높았으며 Network 4에서는 消風散이 연결빈도가 2회로 가장 높았다(Table 10).
Ⅳ. 고 찰
鼻噴은 재채기를 뜻하며 鼻噴症은 鼻鼽, 鼻水, 鼻涕, 鼻流淸涕, 鼻痒 등과 함께 과민성 비염, 즉 알레르기 비염을 가리킨다. 1247년 작성된 《內外傷辨惑論》에서는 "元陽이 원래 虛한 가운데 겨울철의 냉기가 그 虛함을 더하면 병이 되어 재채기를 잘하고 맑은 콧물이 흐르며 재채기가 그치지 않는다." 하였고, 《古今醫統》에서는 "맑은 콧물이 흐르거나 가려워하면서 재채기를 한다." 하였다19).
알레르기 비염은 성인이 되면서 약 20% 정도에서 자연스럽게 증상이 사라지기도 하나, 대부분은 평생 지속되는 경우가 많다. 증상이 오래 지속되면 만성 비염과 유사한 변화가 나타날 수 있으며, 비용종, 부비동염, 중이염, 후각소실, 만성 기침 등의 합병증이 생길 수 있다. 또한 장기간 코막힘으로 인해 지속적으로 입으로 호흡하게 되면, 얼굴이 세로로 길어 보이는 아데노이드 얼굴 양상이 나타날 수도 있다20).
현재 알레르기 비염의 치료는 급성기에는 일반적인 대증치료가 시행되며, 만성화된 경우에는 보존적 치료나 수술적 방법을 통해 증상을 완화할 수 있으나, 근본적인 치료방법이 확립되어 있지 않다. 또한 약물치료로 사용되는 항히스타민제, 비혈관수축제, 국소 스테로이드 분무제 등은 장기 사용 시 부작용 가능성이 있으며, 면역요법은 원인 항원을 이용한 탈감작 치료를 통해 체내 면역 안정성을 높이는 방법으로 주목받고 있지만, 그 작용기전과 효과가 명확히 규명되지 않았고, 다중항원을 가진 환자의 경우에는 적합한 항원을 선택하는 데 어려움이 있다21).
이와 같이 다양한 서양의학적 치료법이 존재함에도 불구하고 실제 알레르기 비염 환자들이 충분한 치료 효과와 만족을 얻지 못하면서 최근 서구권에서는 알레르기 질환과 알레르기 비염을 다루기 위해 대체의학적 접근을 시도하는 사례가 점차 증가하고 있다. 알레르기 비염의 한의학적 치료는 한약치료, 침구치료, 부항, 매선요법, 비강 내 광치료, 추나치료 등으로 나누어지며 그 중에서도 한약은 알레르기 비염의 치료에 가장 우선적으로 고려되고 있다. 일반적으로 외감풍한(外感風寒), 비폐기허(脾肺氣虛), 비위습열(脾胃濕熱), 신기부족(腎氣不足)으로 변증하여 처방할 수 있다19).
임상진료지침은 2011년 미국의학한림원(Institute of Medicine, IOM)에서 “환자 진료를 최적화하기 위해 근거에 대한 체계적 문헌고찰과 치료 대안들의 이득과 위해를 평가하여 도출된 권고를 포함하는 진술이다”와 같이 규정하였다22). 임상진료지침은 의료진에게 근거 기반의 진료 권고를 제시함으로써 최신 의학 정보를 전달하고, 현재 시행 중인 치료가 타당한지 판단할 수 있는 기준을 제공한다23). 임상진료지침은 판단이 모호한 임상 상황에서 구체적이고 명확한 권고를 제시하여, 기존의 관습적인 치료 방식에 익숙한 의사의 인식을 새롭게 하고 진료 과정의 일관성을 높여준다24). 임상진료지침에 포함된 처방들은 체계적 문헌고찰을 통해 신뢰할 만한 근거가 확보된 자료이기에, 본 연구에서는 이를 분석 대상으로 선정하였다.
본 연구에서는 알레르기 비염 한의표준임상진료지침에 기재된 한약 처방 22개, 68개 본초에 대하여 분 석하였으며 알레르기 비염 처방 내 다빈도 본초는 薄荷로 총 9개의 처방에서 사용되었으며 다빈도 본초 조합은 升麻-葛根, 升麻-白芷, 葛根-白芷, 白芷-薄荷, 桔梗-地黃의 5가지로 각 4회 사용되었다.
다빈도 본초 조합에 대한 네트워크 분석을 시행하였는데 중심성 분석 중 연결 중심성 분석은 네트워크에서 노드(본초)간의 연결 횟수를 분석하여 영향력이 있는 노드(본초)를 찾아내는 분석 방법으로 보통 중심성 분석에서 가장 널리 활용되는 기법이다. 연결 중심성은 桔梗이 1.176471로 가장 높았다. 매개 중심성은 한 노드가 네트워크에서 다른 노드들을 잇는 최단 경로에 얼마나 자주 포함되는지를 나타내는 지표로, 해당 노드를 거쳐 연결되는 경로가 많을수록 그 노드의 영향력이나 중요성이 커진다15,17). 매개 중심성 또한 桔梗이 0.083702로 가장 높았다. 근접 중심성은 네트워크의 다른 노드들과 거리 상 얼마나 가깝게 연결되어 있는지를 보여준다16). 근접 중심성은 桔梗이 0.8로 가장 높았다. 고유벡터 중심성은 한 노드에 직접 연결된 노드의 수뿐 아니라, 연결된 노드들이 얼마나 중요한지까지 함께 고려하여, 주변 노드의 영향력에 비례한 가중치를 주어 노드의 중심성을 평가하는 방식이다15). 白芷가 0.298457로 가장 높은 고유벡터 중심성을 나타냈다. 이를 통해 桔梗과 白芷가 특정 변증 유형에 국한되지 않고 다양한 변증의 처방에 공통적으로 활용되는, 처방의 기본적 구성 약물임을 확인할 수 있었다.
薄荷가 처방 내에서 출현 빈도는 가장 높았으나, 중심성 지표에서는 상대적으로 낮게 나타났으며, 오히려 桔梗과 白芷가 상위를 차지하였다. 薄荷는 外感風熱表證을 치료하는 常用藥이지만 menthol 등의 정유 성분을 함유하여 방향성이 높으므로 탕전 시에도 後下하여 사용한다25). 이와 같이 지속력이 강하지 않기 때문에 처방의 주 효과를 담당하는 君藥이 되는 경우는 드물고 君藥을 도와 風熱感冒, 頭痛, 咽喉痛 등을 완화하는 보조적 역할로 자주 사용되는 것으로 사료된다. 桔梗이 여러 중심성 지표에서 높은 중심성을 나타냈는데 桔梗은 초롱꽃과 도라지의 根으로 外邪의 犯肺로 인하여 咳嗽痰多하고 胸膈이 痞悶하여 咽痛失音 등의 證에 寒熱을 막론하고 응용하여 치료한다. 또한 肺癰의 咳吐膿血의 證에도 상용한다. 이 외에도 性味가 輕浮上升 하고 載藥上行하여 病所에 直達시키는 역할을 하여 上焦를 치료하는 방제 중에 다용한다25). 약리학적으로도 祛痰과 止咳 작용을 나타내는데, saponin은 위와 후두의 점막을 자극해 가벼운 惡心을 유발하면서 호흡기 분비선의 점액 분비를 증가시켜 가래를 묽게 만들어 배출을 쉽게 하며 platycodin은 鎭咳 효과를 보인다. 알레르기 비염에서도 後鼻漏로 인하여 咳嗽, 喀痰 증상이 나타나는데 이러한 증상에 도움이 될 것으로 생각된다. 또한 mouse를 이용한 실험 연구에서 鎭痛 및 解熱작용이 확인되었다26). 白芷는 고유벡터 중심성이 높게 나타났는데 이는 주된 역할을 하는 본초와의 연결이 높다는 것을 나타낸다. 白芷는 미나리과 구릿대의 뿌리로 散風除濕, 通竅止痛, 消腫排膿의 효능이 있어 鼻竅에 작용하여 鼻塞, 鼻淵을 치료하며 주로 胃經의 主藥으로 足陽明胃經은 頭面을 上行하므로 外感風邪로 인한 頭目昏痛, 眉稜骨痛, 鼻淵流涕 등의 病證을 치료하는 要藥이 된다. 白芷는 여러 주요 약재와 함께 배합할 경우 상호 보완적인 효과를 나타낸다. 예를 들어 九味羌活湯에서는 防風과 羌活 등을 함께 사용하여 外感風寒으로 발생한 두통과 코막힘 증상을 개선하며, 蒼耳散에서는 蒼耳子·辛夷花·薄荷 등과 배합되어 鼻淵 증상을 치료하는 데 활용된다25).
응집성 분석을 통해 4개의 그룹으로 분류되었으며 4개 그룹 모두 淸熱藥을 기본으로 하였다. 그 외에 解表藥, 化痰止咳平喘藥을 위주로 하고 있으며 收澁藥, 補陰藥, 溫裏藥, 理氣藥 등이 보조적으로 사용되었다. K-HERB NETWORK를 활용하여 도출된 처방을 살펴보면 Network 1은 連翹敗毒散, 荊芥蓮翹湯, 九味羌活湯 등이 도출되어 外感風寒으로 분류할 수 있으며 Network 2는 六味地黃湯, 八味地黃湯이 도출되어 腎氣不足으로, Network 3은 蔘朮健脾湯, 藿香正氣散, 人蔘養榮湯, 補中益氣湯 등으로 구성되어 脾肺氣虛, 脾胃濕熱로 분류할 수 있다. Network 1과 Network 3이 여러 개의 본초로 이루어져 주된 본초 그룹을 형성하였으며 여기서 도출된 처방 중 연결빈도가 높은 처방으로 Network 1에서는 連翹敗毒散, 靈仙除痛飮, Network 3에서는 五積散이 있었다. 靈仙除痛飮은 濕邪에 風寒이 겹쳐 濕熱이 발생하여 나타나는 關節炎, 諸神經痛에 응용하며 五積散은 發汗解表와 溫裏散寒을 위주로 하여 寒邪로 인한 氣血濕痰의 적체를 제거하는 처방이다27). 두 가지 모두 알레르기 비염에 흔히 사용되는 처방은 아니지만 靈仙除痛飮의 경우 알레르기 비염과 함께 근골격계 통증이 동반되는 경우, 五積散의 경우 몸이 차고 순환이 떨어지며 소화불량 등이 동반되는 사람의 알레르기 비염에 기본 처방으로 활용할 수 있으며, 증상에 따라 약재를 가감해 적용할 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구에서는 알레르기 비염 한의표준임상진료지침에 포함된 한약 처방을 대상으로 네트워크 분석을 시행하였다. 이를 통해 처방의 구조적 연결성을 담당하는 본초와 본초 조합, 그리고 상호 연관성이 높은 본초 그룹을 파악하였다. 더 나아가 각 본초 그룹이 공유하는 대표 처방을 추출함으로써, 알레르기 비염 처방의 구조적 특성에 대한 이해와 실제 임상에서의 응용 및 표준화에 도움을 주고자 하였다. 하지만 분석 대상을 한의표준임상진료지침 내로 한정하다 보니 포함된 처방과 본초의 수가 제한적이라는 한계가 있다. 향후 무작위 대조군 임상시험(RCT, randomized controlled trial) 등을 활용한 처방 분석이나, 약재의 구성 성분과 타겟 유전자를 기반으로 한 네트워크 약리학적 분석이 추가된다면 한약 처방의 객관적 근거를 강화하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.
Ⅴ. 결 론
본 연구에서는 알레르기 비염의 한의학적 변증 外感風寒, 脾肺氣虛, 脾胃濕熱, 腎氣不足에 따라 한의표준임상진료지침에 기재된 한약 처방 22개에 대한 네트워크 분석을 시행하여 다음의 결과를 얻었다.
-
총 22개 처방, 68개 본초 중 가장 많이 사용된 본초는 薄荷로 모두 9개의 처방에서 사용되었다.
-
총 734개 본초 조합 중 최다빈도 본초 조합은 升麻-葛根, 升麻-白芷, 葛根-白芷, 白芷-薄荷, 桔梗-地黃의 5가지로 각 4회 사용되었다.
-
桔梗이 1.176471로 가장 높은 연결 중심성을 나타냈다.
-
桔梗이 0.083702로 가장 높은 매개 중심성을 보였다.
-
桔梗이 0.8로 가장 높은 근접 중심성을 나타냈다.
-
白芷가 0.298457로 가장 높은 고유벡터 중심성을 나타냈다.
-
응집성 분석을 통해 총 4개의 그룹으로 분류되었으며 4개 그룹 모두 淸熱藥을 기본으로 하였고 그 외에 解表藥, 化痰止咳平喘藥을 위주로 하였다.
-
K-HERB NETWORK를 활용하여 Network 1에서는 連翹敗毒散, 靈仙除痛飮, Network 2에서는 牛黃淸心元, 天王補心丹, Network 3에서는 五積散, Network 4에서는 消風散 등의 처방을 도출하였다.
-
변증에 따라 外感風寒에는 連翹敗毒散, 荊芥蓮翹湯, 九味羌活湯 등을, 腎氣不足에는 六味地黃湯, 八味地黃湯 등을, 脾肺氣虛, 脾胃濕熱에는 蔘朮健脾湯, 藿香正氣散, 人蔘養榮湯, 補中益氣湯 등을 활용할 수 있으며 桔梗과 白芷는 다양한 변증의 처방에 공통적으로 활용된다.
