본초 효능은 크게 두 갈래로 만들어졌다. 

1. 하나는 약재를 단방으로 쓰거나 간단히 배합해 온 오랜 경험이 짧게 정리된 것이다. 

『신농본초경』의 주치가 여기에 가깝다. 

2. 다른 하나는 복방 처방 안에서 그 약재가 반복적으로 맡은 역할이 후대 본초학으로 들어와 정리된 것이다. 

발한해기는 계지탕과 갈근탕에서, 온경통맥은 온경탕·당귀사역탕·계지복령환에서, 조양화기는 오령산·영계출감탕에서, 평충강기는 계지가계탕에서 계지가 맡은 자리다. 결국 처방에서 계지가 한 일을 후대 본초학이 이름 붙인 것이다.

출처: 과학으로 보는 한약 이야기 18. 김호철교수. https://www.akomnews.com/67995

Recently, many people in academia have emphasized that the quality of research is becoming more important than the number of papers published. 

As AI improves the efficiency of writing and data analysis, this change is happening even faster.

However, I do not think this is a new problem created by AI.

In natural products research, this has been a structural issue for many years. 

A new natural product itself has often been considered a form of novelty. Because of this, it has been relatively easy to publish studies by keeping the same research design and simply changing the material being tested.

This practice helped increase publication numbers, but it also created a research culture in which similar studies were repeatedly published without asking new scientific questions or advancing new concepts.

Now AI is spreading this pattern beyond natural products research to almost every research field. 

The speed of scientific publishing will continue to increase, and each researcher will be able to produce more papers than before.

In this environment, natural products papers that simply replace one material with another or repeat previous studies without clear novelty are likely to become less valuable. They will simply be lost among the growing number of publications.

In the future, researchers who write papers that people actually read may have a greater advantage than researchers who simply publish many papers. 

Even in Korea, research evaluation is gradually moving beyond publication counts toward research quality and scientific impact.

For hiring, promotion, and research funding, originality, reproducibility, scientific impact, and how widely a paper is read and cited are expected to become increasingly important.

Our goal is not simply to find new natural products. 

Our goal is to ask new scientific questions. A new material is only the starting point. 

The true value of a paper comes from the new knowledge it provides, not from the material itself.

From now on, LENS will not aim to increase the number of publications.

Instead, we will aim to publish papers that people actually read.

This is not just a statement of our philosophy. It is also our strategy for surviving in a changing research environment and research evaluation system.

Over 3 million papers are published every year, but how many are actually read? 

1. LENS Study Design Principles

1. Our goal is not to be a lab that does everything well, but a lab that is difficult to replace.

2. We do not conduct studies that only test whether a drug works.

3. We focus on treatment-resistant depression (TRD) rather than general depression models.

4. We also conduct combination-treatment studies.  (Western Medicine + Herbal Medicine)

5. We avoid studies that simply treat normal cells with a candidate compound and measure changes.

6. Do not try to answer every question in one animal experiment.

7. Do not rely only on p-values.

8. We need focused and decisive data, not simply more data.

2. Strengths of Korean Medicine That Must Be Included in Study Design

1. Resilience Enhancement — Reinforcement of Healthy Qi (扶正)

2. Multi-Axis Modulation — Multi-Component Formula–Based Regulation (複方調節)

3. Early Intervention — Preventive Treatment of Disease (治未病)

4. Treatment Response Prediction and Patient Stratification — Pattern Identification (辨證)

5. Balance Regulation — Yin–Yang Regulation (陰陽調節)  Examples: excitation–inhibition balance and Th1–Th2 balance

6. Inter-Organ Communication — Organ–Organ Interaction

3. Must-Read Papers For study Design

• A Diet Enriched with Curcumin Promotes Resilience to Chronic Social Defeat Stress. Neuropsychopharmacology. 2019

• 30th Anniversary of Phytomedicine: Looking Back and Forth. Phytomedicine. 2025

1. Technological innovation, Customized herbal therapies, Enhanced synergy with conventional medicine, Robust clinical evidence, Improving bioavailability

• Skeletal Muscle PGC-1α1 Modulates Kynurenine Metabolism and Mediates Resilience to Stress-Induced Depression. Cell. 2014

• Xiaoyaosan Reactivates the Muscle–Brain Axis via FNDC5/Irisin to Ameliorate LPS-Induced Depression. Phytomedicine. 2026

• Hypothalamic Recurrent Inhibition Regulates Functional States of Stress Effector Neurons. bioRxiv. 2025.

• A New External Jugular Venipuncture Technique for Efficient Vascular Access That Exploits a Murine Anatomical Variation. PLOS ONE. 2025

• P11 Promoter Methylation Predicts the Antidepressant Effect of Electroconvulsive Therapy. Translational Psychiatry. 2018

**'진정한 호기심'**을 따라 프로젝트를 진행할 때 가장 큰 성공을 거둘 수 있다고 말합니다 (0:43 - 1:05).

• 지적 호기심: 단순히 돈이나 명예를 위한 목적보다는, 무언가에 대해 깊이 파고들어 본질을 알아내고 싶어 하는 순수한 호기심이 통찰력을 만들고, 이것이 결국 좋은 결과로 이어집니다 (0:48 - 1:05).

• 아름답고 가치 있는 제품: 단순히 기존에 있는 것을 흉내 내는 것이 아니라, 자신이 직접 노력하지 않으면 세상에 존재하지 않았을 **'아름다운 것'**을 만들고자 할 때 더 큰 성취를 느낄 수 있습니다 (1:16 - 1:21).

• 함께할 좋은 사람들: 혼자 모든 것을 하려 하기보다, 자신이 정말 존경하고 함께 시간을 보내고 싶어 하는 좋은 동료들과 팀을 구성하여 협력하는 것이 중요합니다 (1:22 - 1:31, 1:47 - 1:54).

• 소비보다는 창조: 소비자가 되는 것보다 무언가를 **창조(creating)**하는 과정이 훨씬 더 큰 만족감을 주며, 그 과정에서 배움을 얻고 스스로를 성장시킬 수 있습니다 (1:32 - 1:39).

나발 라비칸트는 성공적인 삶과 커리어에 있어 소비자가 아닌 **'창조자(creator)'**가 되는 것이 왜 훨씬 더 가치 있는지에 대해 다음과 같은 이유를 제시합니다 (1:32-1:39).

• 비교할 수 없는 충만감: 나발은 소비하는 것보다 무언가를 직접 **창조하는 것(creating)**이 인간에게 훨씬 더 큰 성취감과 만족을 준다고 강조합니다. 수동적인 소비는 일시적일 수 있지만, 능동적인 창조는 스스로의 존재 가치를 증명하는 과정이 되기 때문입니다.

• 지속적인 배움과 성장: 무언가를 세상에 내놓기 위해 고군분투하는 과정 자체가 하나의 강력한 학습의 장이 됩니다. 그는 단순히 결과를 얻는 것을 넘어, '만드는 과정에서 배우고 성장하는 것' 그 자체가 인생에서 매우 중요한 자산이 된다고 설명합니다 (1:37-1:39).

• 세상에 기여하는 '아름다운 것'의 탄생: 그가 말하는 창조는 단순히 물건을 만드는 것이 아니라, 자신이 아니면 존재하지 않았을 '아름다운 것'을 세상에 실현하는 일입니다. 이는 본인의 진정한 호기심과 열정을 쏟아붓는 과정이며, 이 과정이 세상에 가치를 더하고 스스로를 최고의 버전으로 만드는 길이라고 믿습니다 (1:16-1:21, 1:32).

결국 나발에게 있어 창조란 자기 실현의 과정입니다. 

남이 만들어 놓은 것을 소비하는 삶에서 벗어나, 자신의 비전을 세상에 구현하고 그 과정에서 스스로를 단련하는 것이야말로 후회 없는 삶을 사는 핵심입니다.

1.

음양이론을 교감·부교감 신경계, 이화·동화 작용, 혹은 수면·각성의 일주기 리듬에 빗대어 설명하는 것은 음양 이론의 상대성과 동적 평형을 인체에 적용하여 이해하는 유용한 방식입니다. 그러나 이러한 유사성을 바탕으로 음양론 자체가 정합성을 확보했다거나 우월하다는 식의 비약으로 이어져서는 곤란합니다. 특히, 유사성에 기댄 해석만으로는 음양론이 현대에도 존재해야 할 당위성을 확보하기 어렵습니다.

2.

또한, 음양론을 현대 생리학의 용어로 번역한다고 해서 그것이 곧바로 치료 전략으로 이어지는 것도 아닙니다. ‘음양의 불균형을 교정한다’는 수준의 설명만으로는 실제 중재(intervention)를 기획하기 어렵습니다. 임상에서는 결과의 예측 가능성(predictability)이 중요하기 때문입니다. 실제 임상 현장에서도 단순히 ‘교감신경이 항진된 양항(陽亢) 상태이므로 이를 포괄적으로 억제한다’는 식의 거시적 방향성만으로 치료를 결정하지는 않습니다.

예를 들어 현대의 약물 치료는 분자 기전 수준에서 이루어집니다. GABA_A수용체의 특정 하위 단위에 결합하여 억제성 신경전달을 조절하거나, 각성을 유도하는 orexin 수용체를 선택적으로 차단하는 방식이 그 예입니다. 한의학 임상 역시 장부(臟腑) 상태를 분석하고, 정기신혈진액(精氣神血津液)의 변화를 파악한 뒤, 각 약물의 효능과 배합 원리를 함께 고려하여 치료 전략을 구성합니다.

3.

그렇다면 남는 문제는 음양론을 현대 임상에서 어떻게 활용할 것인가 하는 것입니다. 

음양론은 인체 전체의 상호작용을 조망하는 거시적 설계 도구(framework)로 이해할 때 의미가 있습니다. 예를 들어, 단일 수용체만을 표적으로 삼는 약물 치료는 항상성 유지 과정에서 작동하는 생리적 보상 기전(compensatory mechanisms)과 함께 검토될 필요가 있습니다. 이때 음양론적 사고는 특정 병리기전의 차단에만 머무르지 않고, 이에 연동되는 다른 생체 네트워크의 반응까지 함께 살피게 합니다. 다시 말해, 한쪽 경로를 조절할 때 반대편 경로에서 나타나는 변화를 함께 평가함으로써, 다표적(multi-target) 복합치료의 방향을 구상하는 상위 프레임으로 활용될 수 있습니다.

4.

음양론은 인체의 네트워크적 조화를 살피는 전략적 사유의 틀로 위치지어질 필요가 있습니다. 그리고 그 틀 안에서 실제 중재는 보다 구체적이고 검증 가능한 방법론으로 보완되어야 합니다. 그것이 바이오마커를 활용한 현대 과학의 실증적 방법이든, 한의학 고유의 변증 및 치료 체계이든 말입니다. 핵심은 음양론을 완결된 설명 체계로 보는 데 있지 않습니다. 음양론은 복잡한 인체 현상을 통합적으로 조망하는 상위 프레임으로 활용될 수 있으며, 실제 중재는 보다 구체적인 근거에 따라 이루어져야 합니다.

• 대학에 몸담은 사람으로서 대학의 쓰임에 대해 생각합니다.

• 대학은 단순한 지식 창고를 넘어, 현실의 문제를 해결하는 실험실로 전환되어야 합니다. 

• 교수는 씨를 뿌리고 땅을 개척하여 곡식을 수확하는 사람이 되어야지, 창고지기로 남아서는 안 될 것입니다. 

• 이를 위해 관리형 행정가가 아닌 도전적 리더십이 필요하다는 의견에도 공감합니다. 

• 그 전에 나는 과연 현실의 문제를 풀 수 있는 실력을 갖춘 전문가인가를 반성해 봅니다. 

출처: 서울대 총장, 삼성전자에서도 일할 수는 없을까? [차상균의 열린세계]. 한국일보 

• ...후학들은 성장통을 요구받기보다는 실험의 성실한 수행을 요청받으며, 과학이 질문과 고민에서 출발한다는 중요한 전제를 잊게 된다. 새로운 질문을 던지고 실패를 통해 방향을 조정하기보다, 본인의 성실함을 설명하는 데 더 많은 에너지를 쓰게 된다. 문제는 시간이 지나면 이러한 훈련을 받은 사람들이 사회에 나가 연구 생태계의 다수가 된다는 점이다...

• ...깊이 있는 고민은 때로 각박함으로 오해받고, 무난한 설명은 성숙함으로 받아들여진다. 그렇게 기준은 조금씩 낮아지는 방향으로 이동하고...

• ...이 지점에서 교육의 무게를 다시 생각하게 된다. 교육은 단순한 지식 전달에 그치지 않는다. 교육자가 허용한 기준과 태도는 제자를 거쳐 또 다른 후학들에게 이어진다. 한 사람을 통과시킨 판단은, 의도와 무관하게 반복되고 전파되며 여러 사람의 기준이 된다. 그래서 교육은 개인의 선택이지만 몇 세대 후 사회 전체의 책임이 된다...

• ...우리는 후학을 교육이 아니라 관리의 대상, 노동력으로 대하고 있지는 않은지 경각심을 가져야 한다...

출처: 최민기 한국과학기술원 생명화학공학과 교수  [대덕포럼] 우리는 어떤 연구자를 길러내고 있는가. 대전일보

1.

연구자는 결국 하나의 브랜드라는 생각이 듭니다.

2. 

과제 선정 절차는 제한된 세금을 어디에 투자할지를 결정하는 과정입니다.

그래서 리뷰어는 주제의 참신함만 보지 않습니다. 그 주제를 수행할 연구자가 누구인지 함께 평가합니다.

3. 

제 주변의 K 교수님을 보면 이 점이 분명합니다. 

성실함이 오랜 시간 누적된 사람입니다. 진정성이 말과 행동에서 반복됩니다.

활발한 대외활동을 통해 신뢰를 쌓아왔고, 분야의 전문성도 분명합니다.

굳이 설명하지 않아도 “믿고 맡길 수 있다”는 인상을 줍니다.

주식으로 치면, 투자해볼 만한 종목입니다.

4. 

물론 유행도 중요합니다.

주식 시장에서도 AI나 반도체처럼 유행하는 키워드의 종목이 유리합니다.

그러나 코카콜라 같은 브랜드 역시 무시할 수 없습니다.

지금도 많은 투자자의 선택을 받습니다.

연구 평가도 이와 크게 다르지 않습니다.

반짝이는 유행과 축적된 신뢰는 서로 다른 축에서 동시에 작동합니다.

5. 

연구자 브랜드의 핵심은 결국 일관성이 아닐까 합니다. 

계속 같은 질문을 던져왔는가. 방법과 관점이 누적되어 있는가.

이는 곧 분야 전문성의 축적입니다.

연구자를 떠올렸을 때 자연스럽게 연상되는 키워드가 있어야 합니다.

6.

아울러 포멀한 학술 활동뿐 아니라, SNS와 대외 소통 역시 연구자 브랜드를 형성하는 하나의 수단이 되고 있습니다.

자기 과시라기보다, 연구의 방향성과 축적된 일관성을 외부에 전달하는 중요한 전략이 되어가고 있습니다.

7.

지금까지 축적된 나의 연구자 브랜드는 무엇인가를 돌아보게 됩니다.

당신을 떠올렸을 때 즉시 연상되는 키워드(=브랜드)는 무엇입니까?

#과제 #3수 #브랜드 #조수용 #K교수님 #축적 #일관성

Thank you for your hard work and dedication throughout 2025.

Early last year, I set a goal for our lab to 'publish a paper with an Impact Factor of 10 or higher.' As it stands, we have not yet achieved this. However, this goal has not been abandoned; it remains an ongoing challenge. The past year served as a time to reaffirm that long-term research design, the tenacious accumulation of data, and a stable collaborative system are foundational prerequisites.

What is undeniable is that you have all grown over the past year. You have likely gained a much more realistic and profound understanding of the essence of neuroscience, how to test hypotheses rigorously, and what constitutes a logical research structure.

As we welcome the New Year, I would like to reiterate the core values that I hold dear as a researcher.

First, 'consistent output' is the foundation of a laboratory's survival. The ability to reliably produce papers with an IF of around 5 is the minimum requirement for maintaining the lab and represents the fundamental stamina of a researcher.

Second, science begins with 'intellectual honesty.' Not pretending to know what you do not, not turning a blind eye to uncomfortable truths revealed by data, and clearly defining 'what we currently do not know'—this is the starting point of scientific thinking.

Third, treat your research not as 'homework,' but as a 'masterpiece.' Homework ends when you meet the criteria set by others, but research is a process of setting your own standards and pushing boundaries. The higher your standards, the distinctively better the quality of your research will be.

Fourth, modern researchers must possess 'sophisticated logic.' The best way to learn is to benchmark excellence. I would like you to thoroughly analyze and internalize how papers in top-tier journals like Cell, Nature, and Science visualize data, ensure statistical rigor, and construct the logical flow to validate their hypotheses.

Fifth, recognize the finiteness of time. I am greeting my 44th New Year. Each year, I more deeply realize that the time available to passionately immerse oneself as a researcher is not infinite. How you spend your time defines your research capability.

There is no need to be impatient. As we have confirmed through conferences and various activities, we possess our own distinct strengths and potential. Have confidence in those strengths and push forward.

If you desire exceptional results, absolute input corresponding to that ambition is required. True sustainability comes not from a mechanical 'Work-life balance,' but from aiming for 'Work-life integration,' where your research and life align within your values over the long term. Research without sincerity is ultimately nothing more than labor without soul.

Finally, remember that the research funds we utilize are not personal assets, but the public's tax money. Do not forget the weight of this important mission that society has entrusted to us. Therefore, we must be more honest, more disciplined, and more grateful for the opportunities given to us.

I wish you all great success in the New Year of 2026.

1. Comparison of Review Types

•  A Scoping Review aims to map the existing literature and identify research gaps; it does not require quality assessment or quantitative analysis.

•  A Systematic Review synthesizes evidence on a focused research question using predefined inclusion criteria; it requires quality assessment but meta-analysis is optional.

•  A Meta-Analysis statistically combines the results of multiple studies; it requires both quality assessment and quantitative synthesis.

2. PRISMA vs PROSPERO

• PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) is an internationally required reporting guideline for Systematic Reviews and Meta-Analyses. It ensures transparency, reproducibility, and completeness in reporting through a structured 27-item checklist and flow diagram. Most journals (e.g., BMJ, JAMA, Cochrane) require PRISMA compliance at submission.

• PROSPERO (International Prospective Register of Systematic Reviews), on the other hand, is a pre-registration database for review protocols. While not mandatory, it is strongly recommended to prevent duplication and improve transparency and credibility. Some top-tier journals treat PROSPERO registration as de-facto mandatory, though it remains optional in principle.

In summary:

• Scoping Review → exploratory (no quality assessment)

• Systematic Review → requires PRISMA reporting

• Meta-Analysis → quantitative synthesis (PRISMA + statistical model)

• PRISMA → mandatory reporting guideline

• PROSPERO → optional but strongly recommended protocol registration
  
  

Repeatability Problem: Getting different results every time

• A major issue was that the search results were inconsistent. When researchers ran the exact same search query at three different times, they got a completely different number of articles each time

Reliability & Comprehensiveness Problem: Missing important papers

• Elicit failed to find 14 important articles that were identified by the traditional method.

Technical Reasons for the Problems

• No Keyword Search: Unlike traditional databases, Elicit does not search for specific keywords. Instead, it uses a "semantic search" to find papers that are related in meaning, which can cause the results to vary.

• Relies on a Single Database: Elicit only searches for articles within one database called "Semantic Scholar". 

• Incorrect Citations: The tool made serious referencing errors. For example, it cited a research plan (a protocol) as if it were a final study to support a conclusion. This type of error shows that human oversight is essential to verify its work

1. Key Concerns

• Plagiarism: AI may copy existing text.

• Hallucination: AI sometimes creates false or nonsensical information.

• Fake References: AI may produce incorrect or completely made-up citations.

2. Journal and Publisher Guidelines

• Transparency: Always disclose when and how AI was used (best in the methods section).

• No Authorship: AI cannot be listed as an author because it has no responsibility.

• Human Creativity First: Main ideas and analysis must come from the researchers.

3. Ethical Use Levels

• Tier 1 (Safe): Grammar, spelling, readability, translation → must be checked by a human.

• Tier 2 (Conditional): Outlines, summaries, clarity, brainstorming → only valid if researchers review and keep control of the ideas.

• Tier 3 (Not Recommended): Letting AI write new content, propose new concepts, or interpret data → this reduces critical thinking and can create errors.

4. Researcher Checklist

• Before using AI in writing, ask yourself:

• Are the main ideas and analysis truly mine?

• Does AI use harm my own writing and thinking skills?

• Is all content and every reference accurate and reliable?

• Have I clearly disclosed how AI was used?

Artificial intelligence-assisted academic writing: recommendations for ethical use. Advances in Simulation. 2025

1. Maximizing the Application of BDNF

2. Deepening Knowledge of Orexin

3. Upgrading Statistical Skills for Behavioral Testing

4. Classifying Subtypes Based on Treatment Responsiveness