병을 치료해주는 놀라운 손, 발의 혈자리

 

안녕하세요. 오늘은 오수혈에 대한 논문을 가져왔습니다. 먼저 간단하게 오수혈에 대해 설명하겠습니다.  

 

오수혈(五輸穴)은 동양 의학에서 중요하게 다루어지는 경혈의 개념으로, 각각의 경락에서 흐르는 기(氣)의 다섯 가지 중요한 지점을 의미합니다. 오수혈의 기초 개념은 기가 경락을 통해 흐를 때 일정한 패턴을 따르며, 그 흐름의 중요한 지점을 통해 다양한 치료 효과를 얻을 수 있다는 데 있습니다. 오수혈은 경락에서 기가 통과하는 위치에 따라 다섯 가지로 나뉩니다. 이는 각각 정(井)혈, 형(滎)혈, 수(輸)혈, 경(經)혈, 합(合)혈로 구분됩니다. 각 혈은 경락의 기가 경혈을 통과하며 변화하는 상태를 반영하며, 특정 증상이나 질병을 치료하는 데 있어서 중요한 역할을 합니다.  

 

 

이 논문은 오수혈(五輸穴)에 대한 임상시험 데이터를 분석하고 다차원 척도를 이용해 오수혈의 특성을 밝히는 연구입니다. 오수혈이 어떻게 쓰이는지 데이터 분석을 통해 알아보도록 하겠습니다. 

 

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서론

오수혈(五輸穴)은 전통적인 동양 의학에서 각 경락에 있는 다섯 가지 주요 혈자리(井, 滎, 輸, 經, 合)를 가리킵니다. 이러한 혈자리는 주로 팔과 다리의 말단 부위에 위치해 있으며, 오랫동안 다양한 질병을 치료하는 데 사용되었습니다. 하지만 임상시험에서 오수혈이 어떻게 사용되는지에 대한 연구는 부족했습니다. 

 

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연구 방법

1. 데이터 추출 및 처리
   • 연구진은 코크란 데이터베이스(Cochrane Database of Systematic Reviews, CDSR)를 검색하여 침 치료가 사용된 무작위 대조 임상시험의 데이터를 추출했습니다. 여기서 주요 절차는 다음과 같습니다:
     • 키워드 "acupuncture"를 사용해 검색하였고, 총 421개의 임상시험이 최종 분석에 포함되었습니다. 이 중 30가지 질병에 대한 임상시험이 포함되었으며, 각 질병에 사용된 침 혈자리의 빈도가 계산되었습니다.
     • 총 361개의 침 혈자리 중 60개의 오수혈(정혈, 형혈, 수혈, 경혈, 합혈)에 대한 빈도 데이터를 "Acusynth" 데이터베이스로부터 추출했습니다. 이는 361 × 30 행렬로 구성되었으며, 30가지 질병에 대해 각 오수혈의 사용 빈도를 기록한 데이터베이스입니다.
2. 다차원 척도법(MDS) 분석
   • MDS(Multidimensional Scaling)는 고차원의 데이터를 저차원으로 축소하여 각 데이터 간의 유사성을 시각적으로 표현하는 방법입니다. 연구진은 60개의 오수혈에 대한 빈도 데이터를 사용해 각 혈자리 간의 유사성을 2차원 공간에 시각화했습니다.
   • 비계량 MDS(non-metric MDS)를 사용해 두 오수혈 간의 빈도 차이를 기반으로 유사성을 측정하고, 이를 2차원으로 축소했습니다. Kruskal의 스트레스 값(Kruskal’s stress value)을 사용해 차원 축소의 적합도를 평가했으며, 9.6%로 적절한 적합도(fair fit)를 보였습니다.
3. 군집 분석(K-means clustering)
   • MDS로 표현된 60개의 오수혈을 K-평균 군집화를 통해 4개의 군집으로 나눴습니다. K-평균 군집화는 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점으로 묶어 군집을 형성하는 기법입니다.
   • 군집의 최적 개수 K는 엘보우(elbow) 방법을 사용해 결정했으며, 4개의 군집이 가장 적절한 것으로 나타났습니다.

 

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연구 결과

1. 오수혈의 사용 빈도
   • 총 60개의 오수혈에 대해 분석한 결과, 수혈(輸穴)과 합혈(合穴)이 30개의 질병에 대해 가장 자주 사용되었습니다. 반면, 정혈(井穴), 형혈(滎穴), 경혈(經穴)은 상대적으로 덜 사용되었습니다.
   • ANOVA 분석 결과, 30가지 질병에서 오수혈 그룹 간 사용 빈도 차이가 통계적으로 유의미했습니다(ANOVA F = 23.4, p < 0.05). 수혈과 합혈이 다른 오수혈에 비해 빈도가 높게 나타났습니다.
2. 다차원 척도 분석 결과
   • MDS 시각화를 통해 각 오수혈이 2차원 공간에 분포된 모습을 확인할 수 있었으며, 그 중 수혈과 합혈은 각각 독특한 위치를 차지하며 다른 혈자리와 구별되었습니다.
   • 반면, 정혈, 형혈, 경혈은 서로 밀접하게 분포되어 있어 구별이 어려웠습니다. 이러한 결과는 수혈과 합혈이 더 특수한 사용 패턴을 보이며, 다른 오수혈에 비해 독특한 치료 효과를 가질 가능성을 시사합니다.
3. 군집 분석 결과
   • 4개의 군집으로 나눠진 오수혈의 분포는 다음과 같습니다:
     • 군집 1: LR3(태충)과 ST36(족삼리)로 구성. 이 두 혈자리는 대부분의 질병에서 자주 사용되는 주요 혈자리입니다.
     • 군집 2: LU5(척택), BL40(위중), ST41(해계), BL60(곤륜), SP9(음릉천), LI11(곡지), GB34(양릉천). 주로 근골격계 및 신경계 질환에서 사용된 혈자리로 구성되었습니다.
     • 군집 3: PC7(대릉), KI3(태계), HT7(신문). 이들은 감정 조절 및 내장기 관련 문제와 관련된 혈자리입니다.
     • 군집 4: 나머지 혈자리들로 구성되어 있으며, 특정 패턴이나 주된 사용 특성이 덜 두드러진 혈자리들입니다.

 

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결론

• 수혈과 합혈이 임상시험에서 가장 많이 사용되었으며, 이는 이 혈자리가 더 많은 질병에 대해 특수한 치료 효과를 보일 가능성이 있다는 점을 시사합니다.
• MDS와 군집 분석을 통해 LR3(태충), ST36(족삼리), GB34(양릉천), BL60(곤륜) 등의 오수혈이 다른 혈자리들과 유의미한 차이를 보이며, 각기 다른 질환에 대해 특화된 치료 효과를 나타낼 수 있음을 발견했습니다.
• 이 연구는 데이터 기반 접근 방식을 통해 오수혈의 특성을 더욱 잘 이해할 수 있는 새로운 분석 모델과 교육 자료의 개발 가능성을 시사합니다. 

 

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요약 및 고찰

먼저 논문에 나온 30가지 질환을 크게 8가지로 분류해 자주 사용한 오수혈 처방을 정리했습니다.

1. 신경계 질환(6개) 자주 사용된 오수혈: LR3(태충), ST36(족삼리) GB34(양릉천)
2. 비뇨기계 질환(5개) 자주 사용된 오수혈: KI3(태계) BL60(곤륜) SP9(음릉천)
3. 소화기계 질환(2개) 자주 사용된 오수혈: ST36(족삼리) LI11(곡지)
4. 근골격계 질환(2개) 자주 사용된 오수혈: BL40(위중) GB34(양릉천) ST41(해계)
5. 순환기계 질환(1개) 자주 사용된 오수혈: PC7(대릉) HT7(신문)
6. 호흡기계 질환(1개) 자주 사용된 오수혈: LU5(척택) LU11(소상)
7. 정신, 행동 및 신경 발달 장애(4개) 자주 사용된 오수혈: HT7(신문) PC7(대릉) LR3(태충)
8. 기타 질병 자주 사용된 오수혈: LR3(태충) ST36(족삼리)

또 군집 분석 결과는 빼놓을 수 없겠습니다. 

• 군집 1: LR3(태충)과 ST36(족삼리)로 구성. 이 두 혈자리는 대부분의 질병에서 자주 사용되는 주요 혈자리입니다. 
• 군집 2: LU5(척택), BL40(위중), ST41(해계), BL60(곤륜), SP9(음릉천), LI11(곡지), GB34(양릉천). 주로 근골격계 및 신경계 질환에서 사용된 혈자리로 구성되었습니다. 
• 군집 3: PC7(대릉), KI3(태계), HT7(신문). 이들은 감정 조절 및 내장기 관련 문제와 관련된 혈자리입니다. 
• 군집 4: 나머지 혈자리들로 구성되어 있으며, 특정 패턴이나 주된 사용 특성이 덜 두드러진 혈자리들입니다.