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대학병원

보라매병원 정형외과 연구팀,대한골다공증학회 국제학술대회 학술상 수상

서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원(병원장 이재협) 정형외과 연구팀(이재협 병원장, 조민준 교수, 서인욱 전임의)이 지난 11월 3일부터 5일까지 서울 드래곤시티호텔에서 개최된 대한골다공증학회 국제학술대회(International Congress of Osteoporosis 2023)에서 우수한 연구 성과를 인정받아 ‘Excellence Oral Presentation Award(우수구연발표상)’를 수상하였다.

대한골다공증학회에서 주최한 이번 학술대회에서 보라매병원 정형외과 척추 연구팀은 ‘폐경기 여성에서 자기 공명 영상 검사를 통한 척추 주위근 측정으로 골다공증성 척추 골절 발생 후 후만 변형의 위험인자 예측’이라는 주제로 연구결과를 발표하였고, 우수 구연상을 수상하는 영예를 안았다. 


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행정

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KH한국건강관리협회 서울강남지부, 어버이날 맞아 복지관 이용 어르신께 카네이션 전달 KH한국건강관리협회 서울강남지부(본부장 김희철, 이하 건협 서울강남지부)는 지난 8일, 어버이날을 맞아 강동어울림복지관을 이용하는 어르신을 대상으로 카네이션과 소정의 선물을 전달하는 봉사활동을 실시했다. 이날 행사는 강동구청이 건립하고 사회복지법인인 한국지체장애인협회가 운영하는 강동어울림복지관 주최 봉사활동의 일환으로 거동이 불편한 어르신을 찾아가 직접 카네이션을 달아드리고, 떡과 건강식품 등을 담은 소정의 선물도 함께 전달드리며 지역사회의 관심과 온기를 전했다. 김희철 본부장은 “돌봄과 상생이 필요한 취약계층을 위한 봉사활동을 진행하게 되어 기쁘게 생각한다”며, “앞으로도 더욱 다양한 봉사활동을 통해 더 많은 이웃과 나눔을 실천하도록 노력하겠다”고 전했다.
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제약ㆍ약사

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큐라클,대성팜텍 흡수합병 내년으로 연기 큐라클(365270, 대표이사 유재현)은 원료의약품(이하 ‘API’) 전문기업 대성팜텍의 흡수합병 기일을 당초 5월 14일에서 내년 1월 28일로 조정했다고 9일 공시를 통해 밝혔다. 큐라클에 따르면 이번 흡수합병 기일 조정은 API 관련 제품의 인허가, 이해관계자 조율 등 신사업 운영에 필수적인 기반을 더욱 철저히 준비하기 위해 양사 간 합의를 거친 전략적 결정이다. 큐라클은 지난 3월 대성팜텍과의 흡수합병을 결정한 바 있다. 대성팜텍은 20년 이상 API 수입, 유통 및 개발 분야에서 전문성을 쌓아온 기업으로, 합병을 통해 큐라클이 확보하게 될 API 기반 파이프라인의 매출은 지난해 기준 약 95억 원에 달한다. 큐라클은 합병 추진과 함께 내부에 API 사업본부를 신설하고, 관련 분야의 전문 인재를 영입하는 등 사업 인프라를 빠르게 확장하고 있다. 또한, 지난달에는 API 전문기업 대정파마와 업무협약(MOU)을 체결하면서 공급망 확대 및 경쟁력 강화를 위한 협력 체계도 구축해 나가고 있다. 큐라클 관계자는 “기술특례상장 매출 요건이 적용되는 시점인 내년 초까지 합병을 완료할 예정으로, 기일 조정에 따른 특별한 이슈는 없을 것”이라고 밝혔다.
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의료·병원

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고려대 안암병원 심지성 교수 대한배뇨장애요실금학회 제 1회 KCS비전학술상 수상 고려대학교 안암병원 비뇨의학과 심지성 교수가 최근 개최된 2025년 대한배뇨장애요실금학회 학술대회에서 최우수 연구자로 선정되어 ‘KCS비전학술상’을 수상했다. 이번 수상은 새롭게 제정된 KCS비전학술상의 첫 번째 수상자로서 더욱 의미를 더했다. KCS비전학술상(구, 젊은연구자우수연구 Award)은 대한배뇨장애요실금학회 정회원 중 새로운 연구에 도전하고 학문적 성취를 지향하는 열정적인 연구자를 대상으로, 연구주제와 그동안의 연구 실적을 평가해 수여하는 상이다. 심 교수는 지금까지의 연구 성과와 함께 간질성방광염 환자에서 Hunner's lesion의 정확한 진단을 위한 딥러닝 기반 영상분석 연구 계획을 인정받아 최우수 연구자로 선정되었다. 간질성방광염 환자에서는 방광 안에 궤양성 병변인 Hunner's lesion의 탐지가 치료 방향을 결정하는 데 중요하지만, 다양한 형태와 방광상피내암과 유사한 외형으로 인해 진단이 쉽지 않다. 심 교수는 Hunner's lesion의 진단율을 높이고 검사자 간 편차를 줄일 수 있는 딥러닝 기반 영상분석 툴 개발을 목표로 연구를 진행할 예정이다.