Identification of Candidate Herbal Medicines and Active Compounds for Breast Cancer Using Multilayer Interaction Networks and Random Walks

본 연구는 다계층 상호작용 네트워크와 랜덤워크 기반 접근법을 통해 유방암 치료에 효과적인 한약 후보본초와 유효성분을 탐색하고자 하였다. 한국 식약처에 등재된 본초를 대상으로 본초-성분-표적 네트워크를 구축하고, 유방암 관련 단백질과의 확산 프로파일을 분석하여 높은 상관관계를 갖는 본초들을 도출하였다. 그 결과, 저실자(Broussonetiae Fructus), 비해(Tokoro Rhizoma), 고본(Ligustici Tenuissimi Rhizoma et Radix) 등이 유망한 후보로 제시되었다. 이들 본초의 유효성분들은 TP53, AKT1 등의 단백질과 상호작용하며, 유방암 관련 신호전달 경로에 작용하는 것으로 확인되었다. 본 연구는 유방암 치료에 있어 새로운 전략적 접근을 제시하며, 추후 실험적으로 검증 가능한 후보 본초와 유효성분을 제시하였다.