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해초류,달걀 등 요오드 함유 많은 식품 섭취시 '갑상선 유두암' 위험 높다고?...종류에 따라 위험 달라져

세브란스병원 가정의학과 이지원 교수팀, 해초류 주5회 이상 섭취하면 주1회 미만 섭취 때보다 유병률 58% 떨어져

 


해조류 섭취 횟수에 따른 갑상선암 유병률을 밝힌 연구결과가 나왔다.

 세브란스병원 가정의학과 이지원 교수, 연세암병원 갑상선내분비외과 강상욱 교수, 용인세브란스병원 가정의학과 권유진 교수, 강남세브란스병원 의학통계학과 이혜선 교수 연구팀은 해조류를 일주일에 5회 이상 먹으면 1회 미만으로 먹었을 때보다 갑상선암 유병률이 58% 낮아진다고 19일에 밝혔다.

 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘영양학’(Nutrients)에 게재됐다.

 지난해 말 발표된 ‘2021년 국가암등록통계’에 따르면 갑상선암은 10만 명당 68.6명이 발생해 3년 연속 암 발생 1위에 올랐다.

 요오드는 갑상선암 중 우리나라에서 유병률이 높은 유두암의 발생 위험을 높인다고 알려져 있다. 요오드가 갑상선 호르몬인 티록신의 원료가 되기 때문이다. 암 발생 원인을 조사할 때는 음식 외에 인종적 요인 등을 함께 고려해야 한다. 한국인 갑상선암 환자를 대상으로 요오드 섭취와 갑상선암 발생 간 영향을 살펴본 연구는 드물었다.



 연구팀은 한국 대규모 갑상선암 환자 데이터를 활용해 요오드를 많이 포함한 음식 섭취가 갑상선암 발병에 미치는 영향을 조사했다.

 먼저, 한국인유전체역학조사사업(KoGES) 자료를 활용해 갑상선암 환자 16만 9057명이 자주 섭취하는 요오드 고함량 음식을 추렸다. 섭취가 잦은 상위 세가지 음식은 달걀, 해조류, 유제품 순이었다. 요오드 하루 섭취 권장량은 연령별, 성별로 다르나 보통 성인은 150ug이고 임산부는 여기에 90ug가, 수유부는 190ug가 추가된다. 

 다음으로 세가지 음식 섭취 횟수가 갑상선암 유병률에 어떠한 영향을 주는지 통계분석했다. 섭취 횟수에 따라 주5회 이상 섭취군, 주3~4회 섭취군, 주1~2회 섭취군, 주1회 미만 섭취군으로 구분했다.

 각 음식별로 섭취군 간 갑상선암 유병률 차이를 알아봤다. 해조류 주5회 이상 섭취군은 주1회 미만 섭취군보다 유병률이 58% 낮았다. 주3~4회 섭취군, 주1~2회 섭취군은 주1회 미만 섭취군보다 각각 43%, 32% 낮아 해조류 섭취 횟수가 늘수록 유병률이 비례하게 떨어졌다.

 유제품 주3~4회 섭취군은 주1회 미만 섭취군보다 유병률이 24% 낮았다. 달걀 섭취 횟수와 유병률 간에는 연관성이 없었다.





 이지원 교수는 “요오드 섭취량이 많을수록 우리나라에서 흔한 갑상선 유두암의 위험이 높은 것으로 알려져 있지만 요오드를 함유하고 있는 식품의 종류에 따라 갑상선암 발생의 위험이 달라진다는 결과가 나왔다”며 “과도한 요오드 섭취는 좋지 않지만 무조건 요오드를 함유한 식품을 피하는 것보다는 적절한 해산물 섭취가 오히려 갑상선암을 예방하는 데 도움이 될 수 있다”고 말했다.

 한편, 이번 연구는 농림식품기술기획평가원의 ‘식이관리 수요 기반 대상별 맞춤형 식사관리 솔루션 및 재가식 연구 개발’의 지원을 받아 실시됐다. 또 이지원권유진 교수 연구팀은 여러 대형국책과제를 통해 메디컬푸드 개발에 힘쓰고 있으며 빅데이터를 이용해 데이터 근거 기반 개인 맞춤형 식이 개발을 진행하고 있다.
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디지털헬스케어 주목...대장암 환자 사망 위험, "양자컴퓨팅 기술로 예측" 조기 발병 대장암 환자의 사망 위험을 예측할 수 있는 양자 머신러닝 모델이 개발됐다. 연세대 의대 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수와 유재용 박사, 심우섭 연구원과 연세암병원 종양내과 김한상 교수 연구팀은 조기 발병 대장암 환자의 임상데이터를 기반으로 사망 위험을 예측하는 양자 머신러닝 모델을 개발했으며, 예측 정확도는 90%에 달한다고 12일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘어플라이드 소프트 컴퓨팅’(Applied Soft Computing, IF 8.7)에 게재됐다. 젊은 대장암이라고도 불리는 ‘조기 발병 대장암’은 50세 미만에서 발생하는 대장암을 말한다. 우리나라의 20~40대 대장암 발병률은 인구 10만명당 12.9로 세계 1위다. 조기 발병 대장암은 다른 연령층에서 진단되는 대장암과 비교해 더 공격적이고 생존율이 낮다. 때문에 조기에 질병을 발견하고 정확한 예후예측을 통한 치료가 중요하다. 최근 헬스케어 분야에서 질병의 진단, 예후예측 등에 활용할 수 있는 AI 기반의 다양한 인공지능 모델들이 개발되고 있다. 인공지능 모델의 예측 정확도를 높이기 위해서는 충분한 임상데이터가 필수적이다. 하지만 헬스케어 분야는 비용 문제, 희귀질환에 대한 데