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방법 논문

궤양성 대장염에 대한 한의학 관장: 체계적 문헌고찰 및 메타분석을 통한 기전과 최적 지속 기간.

177 조회수

⸱

DOI:

10.3791/69567

⸱

2026년 5월 29일

 ,  , 
1The Affiliated Hospital of Nanjing University of Chinese Medicine

이 논문에서

요약

20개의 동물 연구(980명 피험자)를 포함한 이 메타분석은 복합 한의학 관장이 항염증, 장 장벽 강화, 장내 미생물군 조절을 통해 궤양성 대장염 증상을 유의미하게 개선함을 보여줍니다. 최적 지속 기간: 10–28일. 유망한 결과에도 불구하고, 높은 이질성과 낮은 연구 질로 인해 신중함을 요구합니다; 검증을 위해서는 고품질 시험이 필요합니다.

초록

이 체계적 문헌고찰 및 메타분석은 궤양성 대장염(UC) 동물 모델에서 중의학 관장 제형의 효능 기전을 밝히고, 임상 적용 가능성을 위한 과학적 근거를 제공하는 것을 목표로 했습니다. PubMed, Web of Science, Cochrane Library, Elton B. Stephens Company(EBSCO), ScienceDirect에 대한 종합 검색을 통해 2024년 12월까지 발표된 관련 동물 연구를 확인했습니다. 방법론적 질은 SYRCLE 위험 편향 도구를 사용하여 평가했으며, RevMan 5.3과 Stata 15를 이용한 통계 분석이 수행되었습니다.

20개의 연구가 포함되었으며, 980마리의 동물이 포함되었으며, 질 점수는 2에서 6 사이였습니다. 한의학 관장은 조직학적 대장염 점수, 질병 활동 지수, 비장 지수, 대장 손상 점수 및 IL-6, TNF-α, IL-1β, IL-8, COX-2 mRNA, 미엘로퍼록시다아제 등 염증 매개체를 유의하게 감소시켰습니다. 또한 체중 변화, 대장 길이, 장 밀접합 단백질(ZO-1, Occludin), IL-10 발현, 조절 T세포 수치(CD4⁺CD25⁺FOXP3⁺)를 개선했으며, 특히 Firmicutes와 Bacteroides를 포함한 장내 미생물군 구성을 조절했습니다.

이 결과는 중의학 관장의 치료적 이점이 항염증 작용, 장 장벽 완전성 향상, 장내 미생물 조절에서 비롯될 수 있음을 시사합니다. 그러나 동물 종, 성별, 개입 기간의 차이로 인한 상당한 이질성과 일반적으로 낮은 방법론적 질로 인해 증거의 강도가 제한됩니다. 효능 확인, 치료 프로토콜 최적화, 인간 적용 안전성 평가를 위해 추가로 잘 설계된 고품질 전임상 및 임상 연구가 필요합니다.

서론

염증성 장 질환(IBD)은 두 가지 주요 유형으로 구성됩니다: 궤양성 대장염(UC)과 크론병(CD). 연구에 따르면 유전, 환경 요인, 미생물 상호작용, 면역 조절 이상이 IBD1의 발병 기전에 관여하고 있습니다. 새로운 증거는 개발도상국에서 IBD 발생률이 증가하고 있음을 시사합니다2. UC는 복통, 설사, 직장 출혈의 반복적인 에피소드가 특징입니다. UC 환자의 임상 증상 개선과 재발 감소는임상 관리에서 중요한 목표입니다.

코르티코스테로이드, 면역억제제, 생물학적 제제 등 기존 IBD 치료법은 면역 반응을 조절하는 것을 목표로 합니다; 그러나 장기 사용은 유의미한 부작용과 연관되어 있습니다5. 최근 몇 년간 수많은 새로운 치료법들이 등장했습니다. 연구에 따르면 국소 치료제는 효율적이고 안전하며 부작용이 적습니다. 이들의 장점으로는 경구 치료에 비해 빠른 반응, 낮은 투여 빈도, 그리고 제한된 전신 흡수가 있습니다. 그럼에도 불구하고, 국소 치료를 받는 환자 수는 경구 치료를 받는 환자보다 여전히 적습니다.

전통 중의학(TCM)은 특히 기존 치료에 부작용을 경험한 환자들에게 IBD에 대한 효과적인 보완 및 대체 치료로 널리 사용됩니다. 상당한 치료 잠재력이 있음에도 불구하고, TCM의 임상 적용은 작용 기전에 대한 연구가 부족해 제한되고 있습니다7.

수많은 동물 연구에서 복합 중의학 관장이 UC에 미치는 치료 효과를 보고했지만, 근거 기반 의학에서 중재의 효능과 안전성을 입증하는 데 필수적인 도구가 된 메타분석은 아직 전임상 연구들로부터 그 치료 효과에 대한 증거를 종합하지 못했습니다. 따라서 본 연구는 복합 한의학 관장의 치료 효과를 평가하기 위한 동물 실험을 체계적으로 검토하였습니다. 초점은 UC 동물 모델에서 HCS, DAI, IL-6, TNF-α 및 장내 미생물군에 미치는 혼합 한의학 관장의 효과에 초점을 맞추어 향후 임상시험과 제품 개발에 참고하는 것을 목표로 했습니다. 이 연구는 복합 중의학 관장의 임상 적용에 대한 강력한 근거 기반 지원을 제공하는 것을 목표로 합니다.

이 메타분석은 도주당 나트륨 설페이트 또는 2,4,6-트리니트로벤젠설폰산 용액에 의해 유도된 설치류 모델(주로 Sprague-Dawley 쥐 및 C57BL/6 마우스)을 대상으로 하며, 중재 기간은 3일에서 28일까지이며, 조직학 점수(조직학적 점수/질병 활동성 지수), 염증성 사이토카인(IL-6/TNF-α), 장내 미생물군과 같은 주요 영역을 평가합니다. TCM 관장 적용에 대한 기전적 통찰을 제공하는 동시에, 연구 이질성과 낮은 방법론적 질(SYRCLE 점수 2–6)과 같은 한계를 논의에서 다루어 신중한 임상 번역을 안내합니다. 이 문서에서 사용된 약어의 상세 용어집은 보충 파일 1 (데이터 1)에 제공되어 있습니다.

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프로토콜

모든 동물 실험은 ARRIVE 지침을 준수했으며, 해당 기관 윤리 위원회의 승인을 받았습니다. SYRCLE 지침에 따라 눈명 및 무작위 배정이 수행되었습니다. 검토는 PRISMA 보고 기준(ID: CRD42024527636)을 준수했습니다. 모든 절차는 편견과 동물 피해를 최소화하기 위해 윤리적 승인 하에 수행되었습니다.

1. 소프트웨어 설치 및 준비

  1. RevMan 설치 (버전 5.3, Cochrane Collaboration, https://revman.cochrane.org.
    1. RevMan 공식 웹사이트( 재료표 참조)에 접속하세요.
    2. 운영체제(Windows .exe 또는 Mac .pkg)와 호환되는 설치 파일을 다운로드하세요.
    3. 설치 프로그램을 더블 클릭하고 다음 안내를 따라 하세요: 다음으로 설치 경로를 선택> 다음 > 끝>.
    4. RevMan을 실행하고 파일 > 새 검토 > 개입 검토 > 전체 검토를 선택하세요.
  2. Stata 소프트웨어
    1. 공식 Stata( 재료표 참조)에 접속해 다운로드 페이지로 이동하세요.
    2. 운영체제와 호환되는 설치 패키지를 다운로드하세요.
    3. 설치 프로그램을 더블 클릭하고 다음 안내를 따라 하세요: 다음으로 라이선스 수락> 설치 경로> > 설치 > 종료 선택하세요.
    4. Stata를 실행하고 일련번호, 코드, 라이선스 권한을 입력해 라이선스를 활성화하세요.
  3. EndNote X9 참조 관리 소프트웨어
    1. 공식 EndNote 웹사이트( 자료표 참조)를 방문하세요.
    2. 운영체제용 EndNote X9 설치 프로그램을 다운로드하세요.
    3. 설치 프로그램을 더블 클릭한 후 라이선스를 수락> Typical Installation을 선택한 > 설치 경로 > Install > Finish를 선택하세요.
    4. EndNote를 실행하고 제품 키나 기관 자격 증명으로 활성화하세요.
  4. GetData 그래프 디지타이저
    1. GetData Graph 디지타이저 공식 웹사이트( 자료표 참조)를 방문하세요.
    2. 설치 프로그램을 다운로드하세요.
    3. 설치 프로그램을 더블 클릭하고 라이선스를 수락 >한 후 설치 경로를 선택 > 설치 > 종료 선택하세요.
    4. 원시 데이터가 없을 때 수치에서 수치 데이터를 추출하는 소프트웨어를 실행하세요.
      1. 피규어 이미지를 소프트웨어에 불러와.
      2. 그림에 제공된 축척을 사용하여 X축과 Y축을 보정하세요.
      3. 각 데이터 포인트를 수동으로 표시하여 좌표값을 얻으세요.
      4. 추출한 수치 데이터를 내보내세요.
      5. 두 명의 독립 연구자가 추출한 데이터를 교차 검증합니다; 5% 이상의 불일치는 재확인 및 수정되었습니다.
        참고: 원활한 작업 흐름을 위해 모든 소프트웨어 설치 및 활성화는 문헌 처리 단계 이전에 완료되어야 합니다.

2. 문헌 검색

  1. 회수 전략을 세우세요.
    1. 먼저 연구의 목표와 주요 결과를 검토하여 검색어를 결정하세요. 궤양성 대장염, 한의학 관장, 동물 모델과 관련된 핵심 개념을 파악하세요.
      1. 궤양성 대장염의 경우, "궤양성 대장염", "IBD", "염증성 장 질환"과 같은 용어를 사용하세요.
      2. 한의학 관장의 경우, "중의학 관장", "전통 중의학 관장", "복합 처방 관장" 및 관련 동의어와 같은 키워드를 포함하세요.
      3. 동물 모델의 경우에는 "쥐", "쥐", "설치류", "동물 연구"와 같은 용어를 사용하세요. 이 용어들을 불 연산자(AND, OR)로 결합하라. 예를 들어, '궤양성 대장염'과 '한의학 관장', '동물 모델'을 결합해 모든 기준을 충족하는 연구를 포착하세요. 각 데이터베이스의 통제된 어휘를 활용하여 사용하는 데이터베이스에 따라 검색어를 조정하세요.
      4. 검색의 민감도를 높이기 위해 동의어나 대체 구문을 포함해 검색을 정교하게 다듬으세요.
    2. 각 데이터베이스의 상세한 검색 전략은 보충 파일 1 (데이터 2)을 참조하십시오.
  2. PubMed, Web of Science, Cochrane Library, EBSCO, ScienceDirect 등 다섯 개의 데이터베이스에서 문헌 검색을 수행하세요.
    1. 각 데이터베이스에 대해서는 공식 웹사이트(예: PubMed의 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov)에 접속하세요. 검색 인터페이스에서 사전 정의된 검색 전략을 고급 검색 필드에 입력하세요. PubMed의 경우 고급 > 쿼리 빌더 추가를 클릭한 후 다음과 같이 검색창을 채우세요:
      필드 1: "궤양성 대장염" [제목/초록]
      필드 2: "한의학 관장" 또는 "전통 중의학 관장" [제목/초록]
      필드 3: "동물 실험" 또는 "쥐" 또는 "쥐" [모든 필드]
    2. 이 필드들을 불 연산자 AND와 결합하여 모든 조건이 충족되도록 합니다. 데이터베이스 시작 시점부터 2024년 12월 1일까지 시간 제한을 설정하고, 언어를 영어로 제한하세요. 검색을 클릭한 후, 해당 시 전임상 연구 > > 논문 유형 필터를 사용하세요.
    3. 검색된 모든 기록은 Send to > File > 형식: MEDLINE(PubMed용) 또는 RIS/BibTeX> 내보내기(기타 데이터베이스용)를 선택해 내보내세요. 추가 스크리닝과 중복 삭제를 위해 EndNote X9로 파일을 저장하세요.
      참고: 두 명의 독립 심사자가 동일한 기준으로 검색을 수행했으며, 불일치는 합의로 해결되었습니다( 자료표 참조). PubMed를 예로 들어보겠습니다:
      1. PubMed 데이터베이스 웹사이트를 열어보세요.
      2. PubMed 구문 규칙에 따라 미리 정의된 검색 전략을 입력하세요(자세한 내용은 보충 파일 1 의 데이터 2 참조).

        참고: 운영자 AND 는 모든 연결된 키워드가 레코드에 존재하도록 요구합니다. 연산자 OR 은 적어도 하나 이상의 키워드가 존재함을 의미합니다. 괄호 ()는 논리 연산의 순서를 정의합니다. 검색 시간 제한을 데이터베이스 시작부터 2024년 12월 1일까지 설정하세요.
      3. 모든 검색된 문헌을 다운로드하세요: PubMed > 저장 > 파일 만들기.

3. 문학 상영

참고: PubMed에서 검색된 데이터를 예로 들 수 있으며, EndNote X9를 사용해 관리합니다.

  1. 검색한 문헌을 EndNote에 가져오세요: 파일 > 가져오기 옵션 >> 가져오기 옵션 > PubMed(NLM) > 가져오기(보조 파일 1의 데이터 2)를 선택하세요.
  2. EndNote에서 포함 및 제외 그룹 생성: 내 그룹 > 그룹 집합 또는 그룹 생성 ( 보조 파일 1의 데이터 4).
    배제 그룹에는 다음이 포함될 수 있습니다:
    부적절한 개입 (중의학 관장 아님)
    부적절한 대상(비UC 모델, 또는 임상/시험관 내 연구)
    중복 출판물
    영어 이외의 언어
  3. 중복 항목 제거: 모든 참조> 참조 항목으로 가서 중복 찾기 > 취소> 결과 목록에서 중복된 모든 항목을 선택한 후, 왼쪽 휴지기통 폴더로 드래그해 삭제하세요. 자동 중복 제거 후 다시 수동으로 확인하여 중복이 없는지 확인하세요(보조 파일 1의 데이터 5).
  4. 선별 과정: 1차 심사에서는 포함 기준에 부합하지 않는 연구를 배제하기 위해 제목과 초록을 읽습니다. 두 번째 라운드에서는 남은 연구들의 전체 텍스트를 검토하여 최종 적격성을 확인하세요.
  5. 수동 검색 및 저자 연락: 포함된 연구에서 인용된 참고문헌을 수동으로 검색합니다. 관련 데이터가 누락되었거나 불분명할 경우 교신저자에게 이메일로 연락하여 포함률을 높이고 불확실성을 줄이세요.
  6. 연구자 참여: 두 명의 독립 연구자와 함께 문헌 검색 및 선별을 수행합니다. 의견 차이는 토론을 통해 해결하세요. 해결되지 않은 경우, 최종 결정을 위해 세 번째 연구자에게 문의하세요.
  7. 과정 문서화: Microsoft Word 또는 관련 소프트웨어를 사용하여 각 단계에서 검색되고 제외된 연구 수와 제외 사유를 문서화하는 PRISMA 2020 흐름도를 작성하세요( 보충 파일 2 참조).

4. 데이터 추출

  1. 다음 변수들을 포함한 스프레드시트를 준비하세요:
    학습 정보: 저자, 출판 연도.
    동물 정보: 종, 균주, 성별, 무게 범위, 표본 크기.
    모델 귀납법: DSS, TNBS 또는 기타 접근법이 사용되었는지 명시하십시오.
    중재 세부사항: 용량 또는 농도, 투여 빈도, 지속 시간.
    측정 결과: 여기에는 조직학적 대장염 점수(HCS), 질병 활동성 지수(DAI), 대장 길이(CL), 체중 변화(BWC), 비장 지수, 염증성 사이토카인, 장 장벽 단백질, 미생물군 구성 등이 포함됩니다. 표준화된 데이터 추출 형식은 보충 파일 1의 데이터 6에 자세히 설명되어 있습니다.
  2. 다중 중재 용량의 경우, 각 포함 연구 내에서 중의학 관장을 최대 용량으로 투여받은 실험 하위 그룹을 식별하여 가장 높은 용량 그룹 데이터를 추출합니다.
    1. 여러 용량 수준이 보고된 경우, 원본 기사의 방법 또는 결과 섹션에 명시된 대로 최고 농도 또는 용량에 대응하는 데이터를 기록하십시오.
    2. 단위나 농도가 불분명한 경우, 저자들의 설명이나 표를 바탕으로 용량 계층을 검증하세요. 두 명의 독립 평가자가 추출한 데이터를 교차 검증했고, 불일치는 논의를 통해 해결되었습니다.
  3. 여러 시점에서 측정된 결과의 경우, 각 포함 연구에서 개입 후 최종 평가 시점을 식별하여 최종 측정을 기록합니다.
    1. 여러 시점이 보고된 경우, 전체 치료 효과를 반영하기 위해 최종 치료 후 관찰 데이터를 추출합니다.
    2. 여러 종말점이 표나 그림으로 제시된 경우, 마지막으로 보고된 측정 기간에 해당하는 값을 사용하세요. 두 명의 독립 평가자가 추출된 시점을 정확성과 일관성을 보장하기 위해 검증했습니다.
  4. 새 셀에 공식인 =SEM_value × SQRT (sample_size)를 입력하여 평균의 표준오차(SEM)를 표준편차(SD)로 변환합니다. 결과 SD 값을 RevMan 데이터 테이블에 복사하세요. 한 대표성 연구의 변환을 재계산하여 정확성을 검증합니다9.
  5. 중앙값과 4분위수를 필요에 따라 평균과 표준수로 변환하세요10,11.
  6. 두 명의 심사자가 독립적으로 데이터를 추출하도록 하고; 불일치는 논의를 통해 해결하세요.
    참고: 원시 값이 제공되지 않은 경우 도표 데이터는 GetData Graph Digitizer로 디지털화됩니다.

5. 편향 위험 평가

  1. SYRCLE 편향 위험 도구12 를 사용하여 무작위화, 할당 은폐, 블라인딩, 결과 보고 등 10개 영역에서 연구의 질을 평가합니다.
  2. 각 항목을 낮음, 높음, 불명확한 위험으로 평가하고 결과를 요약하여 RevMan에 적용하세요. 각 도메인별로 방법 검토 섹션—무작위성이 명시되어 있으면 낮 게, 그렇지 않으면 높 게, 모호하면 불명확 하게 할당합니다. RevMan 순위표 점수는 0–10입니다.

6. 통계 분석

  1. RevMan 5.3에서 메타분석을 시작하세요.
    1. 메인 메뉴에서 데이터 및 분석으로 가서 비교 추가>
    2. 실험군 이름(예: "관장")과 대조군(예: "궤양성 대장염")을 입력하고 Finish(보조 파일 1의 데이터 7)> 클릭하세요.
    3. 결과 지표를 추가하려면 결과 추가를 선택하고 변수 유형(연속 변수는 연속 변수, 이분법 변수는 이분법 변수)을 선택한 후 다음을 클릭하고, 결과 지표 이름(예: "조직병리학 점수 (HCS)", "질병 활동 지수(DAI)", "대장 길이 (CL)", "체중 변화 (BWC)")를 입력한 후 완료(보충 파일 1의 데이터 8)를 클릭하세요.
    4. 연구 데이터 추가: 포함된 문헌 목록에서 참고문헌을 선택>> 연구 데이터 추가하기(보조 파일 1의 데이터 9 및 데이터 10).
    5. 각 결과별로 추출한 데이터(평균, 표준편차(SD), 각 그룹별 표본 크기를 수동으로 입력하세요.
  2. 통계적 모델 선택을 수행하세요.
    1. 연속 결과의 경우, 모든 포함 연구에서 측정 단위가 동일할 경우 평균 차(MD)를 사용하라. 측정 단위가 연구별로 다를 때는 표준화 평균차(SMD)를 사용하세요.
    2. 모든 효과 크기 추정치에 대해 95% 신뢰구간(CI)을 설정합니다. 통계 모델을 다음과 같이 선택하세요: 이질성이 낮을 경우(50 % ≤ 고정효과(FE) 모델을 사용하세요. 이질성이 높다면 무작위 효과(RE) 모델을 사용하세요(50 % > 2).
      참고: 이 분석에서는 종, 모델링, 요법의 변동에 따른 무작위 효과 모델을 적용합니다.
  3. 숲 구획을 생성하세요.
    1. RevMan에서 관련 데이터를 모두 입력한 후 산림 플롯> 통계 모델(FE 또는 RE)을 클릭하세요.
    2. 효과 크기 추정치, 이질성 통계(I2, χ2 검정), 전체 P 값( 보충 파일 1의 데이터 11 참조)을 검토하세요.
  4. Stata 15.0에서 고급 분석 및 출판 편향 평가를 수행합니다.
    1. 집계된 효과 크기와 표준오차(또는 분산)를 Stata에 가져오세요.
    2. 출판 편향에 대해서는 다음 명령어로 에거 회귀 검정을 실행하세요: metabias effect_size se_effect, egger
    3. 메타퍼널 effect_size se_effect를 사용하여 깔때기 플롯을 생성합니다
    4. 누락 연구가 될 수 있는 경우, Stata 15.0에서 metatrim effect_size se_effect, egger 명령어를 입력하여 트림 앤 필 방법을 적용하세요. 이 함수는 출판 편향으로 인한 잠재적 누락 연구 수를 추정하고, 깔때기 플롯을 대칭적으로 채우며, 통합 효과 크기를 재계산하여 조정된 추정치를 제공합니다.
    5. 메타 회귀 또는 하위 그룹 분석(필요 시): metareg effect_size var1 var2
  5. 하위 그룹 및 민감도 분석을 수행하세요.
    1. RevMan 5.3에서 데이터 및 분석을 선택> 하위 그룹 분석 추가로 하위 그룹을 생성한 후, 동물 종(쥐, 쥐), 성별(수컷, 암컷, 미상), 치료 기간(≤7일, >7일)에 따라 하위 그룹 범주를 정의합니다.
    2. 각 하위 그룹에 해당 연구 데이터를 입력하여 통합 효과 크기를 비교하고 이질성 감소를 평가합니다. 민감도 분석의 경우, 한 번에 한 연구씩 제외하고 메타분석을 다시 실행하세요.
  6. 출판 편향 평가를 수행하세요.
    1. 10개의 연구가 포함된 데이터셋에 대해 에거 회귀 검정≥ 수행하세요.
    2. 트림 앤 필 방법을 적용하여 누락된 연구를 추정하고 통합 추정치를 조정합니다.
  7. 지속 효과 분석을 수행하세요.
    1. 중재 기간(일수)을 기준으로 분류된 연구들.
    2. 각 주요 결과(HCS, DAI, CL, BWC, MPO, TNF-α, IL-6 등)에 대해 시간 및 반응 레이더 차트를 그립니다.
    3. UC 동물 모델에서 한의학 관장의 최적 치료 창을 규명합니다.
      참고: 모든 분석이 완료된 후, 결과를 RevMan 숲 플롯과 Stata 출력으로 정리하세요. 추출한 데이터는 RevMan 5.3에 입력되어 산림 플롯을 생성했습니다. 소프트웨어는 고정 또는 무작위 효과 모델에서 통합 효과 크기(MD/SMD)와 신뢰구간(95% CI)을 자동으로 계산하여 각 결과에 대한 시각적 포레스트 플롯을 생성했습니다. Stata의 경우 효과 크기와 표준오차를 가져왔습니다. 출판 편향과 고급 분석이 수행되었습니다. PRISMA에 따라 원고 보고를 진행하여 윤리적 준수와 편향 검사를 보장합니다. 이로써 TCM 관장 UC 평가를 위한 메타분석 프로토콜을 마칩니다.

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결과

총 1,146개의 잠재적 관련 논문이 5개 데이터베이스에서 확인되었으며, 이 중 65개는 PubMed, 92개는 Web of Science, 56개는 EBSCO, 코크란 라이브러리는 없음, 933개는 Science Direct에서 나왔습니다. 91개의 중복 기록이 삭제된 후에도 1,055개의 문서가 남아 있었습니다.

이후 이 논문의 전체 텍스트를 검토하여 사전 정해진 제외 기준에 따라 1,035편의 논문이 제외되었습니다. 최종적으로 20개의 연구가 적격 기준을 충족하여최종 분석에 포함되었습니다. 최근 몇 년간 UC에 대한 허브 관장의 치료 효과에 관한 상당한 연구가 이루어졌으며, 포함된 모든 연구가 2004년부터 2024년 사이에 발표된 것으로 입증됩니다. 선발 과정에 관한 자세한 정보는 그림 1에 제시되어 있습니다.

...

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토론

본 연구는 궤양성 대장염 동물 모델에서 복합 중의학 관장의 보호 효과와 기전을 조사하는 것을 목표로 했습니다. 총 20편의 논문에 980마리의 동물이 포함되었습니다. 중의학 관장은 궤양성 대장염의 여러 임상 증상, 즉 대장 길이, 질병 활동 지수, 조직학적 대장염 점수, 체중 변화, 비장 지수, 대장 손상 점수 등 여러 증상을 개선하는 것으로 밝혀졌습니다. 더불어, 관장은 인터루킨 6, 종양 괴사 인자 α, 미엘로퍼록시다제 등 다양한 염증 지표의 조절을 보여주었습니다. 장내 세균 지표인 박테로이드와 장벽 완전성 지표인 오클루딘, 조눌라 오클루덴스-1 등도 긍정적인 변화를 보였다. 이 발견들은 허브 관장이 염증 반응 조절, 장 장벽 회복, 장내 미생물 조절을 통해 매개 가능한 실험적 궤양성 대장염 모델에서 상당한 보호 효과를 보인다는 것을 시사합니다.

하위 그룹 분석 결과, 종과 성별이 대장 길이와 인터루...

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공개 사항

모든 저자는 이 연구와 이해 상충이 없음을 선언합니다.

감사의 글

이 연구는 중국국가자연과학기금(보조금번호 82341229, 보조금 번호 82174379, 보조금 번호 82174372, 보조금 번호 82405401), 중의학 우성 우성 치료(임상 근거 기반 역량 향상) 재단(번호: k2023BZ02), 장쑤성 고등교육기관 우선학술 프로그램 개발 프로젝트, 장쑤성 역량 향상 과학 프로젝트 지원의 지원을 받았습니다. 기술 및 교육, 장쑤 중의학회 과학연구사업(번호: PDJH2026013), 장쑤성 중의학병원 고급 학문적 인재 양성 프로젝트(번호: k2026yrc71)입니다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
코크레인 도서관코크레인 도서관https://www.cochranelibrary.com/
EBSCOEBSCO 인더스트리https://www.ebsco.com/
엔드노트 X9코크란 https://support.clarivate.com/Endnote/s/
GetDataGetData 그래프 디지타이저https://getdata-graph-digitizer.com/
프로스페로국립 보건 및 의료 연구소https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/
퍼블메드국립 의학 도서관https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
레브맨코크란 https://revman.cochrane.org/
사이언스다이렉트엘스비어https://www.sciencedirect.com/
스타타스타타코프https://www.stata.com/
과학의 웹클라리베이트 애널리틱스https://www.webofscience.com/

참고문헌

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  2. Zhou, J. L., et al. Trends and projections of inflammatory bowel disease at the global, regional and national levels, 1990–2050: a bayesian age-period-cohort modeling study. BMC Public Health. 23 (1), 2507(2023).
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