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절단 경험 환자, 심장질환 발병 가능성 높아

삼성서울병원 신동욱·숭실대 한경도 교수팀, 대규모 코호트 연구서 심장질환 발병 위험 증가 확인
절단 경험 환자 22,950명 분석 결과

신체 절단을 경험한 환자들이 심장 관련 질환을 갖게 될 위험성이 높다는 연구 결과가 나왔다. 

삼성서울병원 가정의학과 신동욱 교수, 숭실대학교 정보통계보험수리학과 한경도 교수, 세브란스병원 가정의학과 최혜림 교수, 서울대병원강남센터 가정의학과 유정은 교수 공동 연구팀은 ‘미국심장협회지(Journal of American Heart Association)’에 절단 경험 환자들의 심장질환 발병 위험성을 알리고, 적절한 예방조치가 필요하다고 발표했다.  

연구팀은 국립건강보험공단 자료를 이용해 2010년에서 2018년 사이 절단 경험 환자 2만 2950명과 나이와 성별에 맞춰 선별한 대조군 7만 6645명을 비교했다.

지난 2022년 대한재활의학회에 보고된 바에 따르면, 우리나라 인구 10만명 당 38.3명꼴로 절단사고를 경험하는 것으로 조사됐다. 2020년 기준 17만 5315명이 절단으로 장애 진단을 받은 것으로 알려졌다.

연구팀은 절단과 심장질환 발병 사이의 인과관계를 분석한 결과 절단 환자들은 심장질환 발병의 위험성이 더 높았다.

절단 경험 환자는 대조군에 비해 발병 위험이 심근경색 30%, 심부전 27%, 심방세동 부정맥17%로 각각 증가하는 것으로 나타났다.
이러한 위험은 절단으로 장애 정도가 심할 때 더욱 도드라졌다. 

장애 정도가 심각한 경우 대조군에 비해 발병 위험이 심근경색 81%, 심부전 134%, 심방세동 부정맥 52% 더 높았다. 장애 정도가 이 보다 낮은 경증에서 중등도 사이 환자는 발생 위험이 심근경색 35%, 심부전 20%, 심방세동 26% 각각 증가하는 것으로 조사됐다.

이러한 차이가 발생한 데 대해 연구팀은 신체 활동 감소, 비만 증가, 음주 등 생활 습관이 바뀌고, 절단으로 인한 혈역학적 변화가 발생한 탓으로 풀이했다. 또 스트레스 등 심리적 요인도 심장질환 발생을 부추겼을 것이라고 덧붙였다. 

신동욱 교수는 “환자들이 처음 마주한 절망이 워낙 큰 탓에 심장질환까지 다루기 어려운 게 현실”이라면서도 “(심장질환은) 환자에게 더욱 치명적이면서 예방 가능하다는 점을 고려하면 절단 이후 환자들을 면밀하게 관찰하여 재활 과정에서 이를 포함할 수 있도록 조치해야 한다”고 말했다.

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휴온스그룹, 美 캘리포니아주립대 동암연구소 등 미래 바이오산업 이끌 해외 인재 초청 행사 치러 휴온스그룹이 미래 바이오산업을 이끌 해외 인재를 초청해 교류의 시간을 가졌다. 휴온스그룹은 지난 6일 미국 캘리포니아주립대(California State University) 샌마르코스(San Marcos) 캠퍼스 임직원과 생명과학 분야 대학원생 등 30여 명이 경기도 과천에 위치한 휴온스 동암연구소를 방문했다고 7일 밝혔다. 금번 초청은 생명과학 전공 대학원생들이 글로벌 바이오 헬스 산업에 대한 이해를 높이고, 국제적 시각과 산업 현장 경험을 갖출 수 있도록 마련된 교육 프로그램의 일환으로 진행됐다. 방문단은 휴온스그룹의 핵심 연구 거점인 동암연구소를 중심으로 휴온스, 휴메딕스, 휴온스바이오파마 등 주요 계열사의 연구시설을 둘러보며 연구개발(R&D) 현장을 견학했다. 특히 의약품 연구개발 과정, 바이오의약품 생산 기술, 품질 관리 시스템 등에 대한 설명을 들으며 국내 제약·바이오 기업의 기술력과 연구 인프라를 체험하는 시간을 가졌다. 이번 행사를 기획한 휴온스랩 관계자는 “금번 초청으로 글로벌 진출을 본격화하고 있는 휴온스그룹의 연구 역량과 첨단 연구시설을 해외의 미래 바이오 인재들에게 소개할 수 있었다”며 “앞으로도 해외 대학 및 연구기관과의 교류

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서울대병원, 잡음 많은 광용적맥파에서도 심박수 분석 정확도 높이는 AI 제시 일상생활에서 스마트워치나 환자 모니터링 장비로 심박수를 측정하면, 움직임이 많을수록 값이 부정확해지는 경우가 많다. 이러한 문제는 실제 스마트워치 등에서 널리 활용되는 광용적맥파(Photoplethysmogram, PPG) 기반 심박수 측정에서도 나타나, 신뢰할 수 있는 심박수 분석 방법이 요구된다. 서울대병원 영상의학과 이동헌 교수 연구팀은 잡음이 섞인 광용적맥파 신호에서 심장 박동과 직접 관련된 신호 성분만을 분리해 심박수를 보다 정확하게 분석할 수 있는 인공지능 기반 분석 방법을 제시했다. 연구 결과, 실제 환경에서 측정된 광용적맥파 신호에서도 심장 박동에 해당하는 근원 신호를 분리함으로써, 이를 바탕으로 계산한 심박수가 광용적맥파 신호를 그대로 사용했을 때보다 심전도로 측정한 값에 더 가깝게 개선되는 것으로 나타났다. 광용적맥파는 손목이나 손가락에 빛을 비춰 혈류 변화를 감지함으로써 심박수를 측정하는 생체 신호이다. 하지만 일상생활 중에는 움직임이나 피부 접촉 변화로 잡음이 쉽게 섞여, 정확한 심박수 분석에 한계가 있었다. 연구팀은 잡음이 섞인 광용적맥파 신호를 하나의 불완전한 신호로 보지 않고, 여러 생리적 신호 성분이 혼합된 결과로 해석했다. 이에