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인사/질병관리청

  • No : 9640
  • 작성자 : 관리자
  • 작성일 : 2025-04-18 07:52:45

국립보건연구원 연구기획조정부 재생의료안전관리과장 과학기술서기관 권근용,국립보건연구원 국립감염병연구소 신종바이러스연구센터 급성바이러스연구과장 보건연구관 주혁, 수도권질병대응센터 진단분석과장 보건연구관 최장훈(4월21일자)

번호 제목 작성자 작성일
3551 동정/정제훈 순천향대 부천병원 신경외과 교수 새글 관리자 2026/10/08
3550 동정/인천세종병원 외과 김광현 과장 새글 관리자 2026/10/08
3549 동정/백양제일내과 고지환 원장 새글 관리자 2026/10/07
3548 동정/좋은삼선병원 정형외과 조형래 부원장 새글 관리자 2026/10/06
3547 동정/서울대병원 소아청소년과 홍경택 교수 새글 관리자 2026/10/06
3546 부음/이정백(올리브애드 대표)씨 빙부상 관리자 2026/10/04
3545 인사/식품의약품안전처 관리자 2026/10/02
3544 동정/고려대학교 안암병원 산부인과 박현태 교수 관리자 2026/10/01
3543 동정/부산 해운대백병원 소아정형외과 박병규 교수 관리자 2026/10/01
3542 동정/서울대학교병원 강남센터 소화기내과 배정호 교수 관리자 2026/10/01
3541 동정/분당서울대병원 치과 구정귀 교수 관리자 2026/10/01
3540 동정/순천향대 부천병원 영상의학과 이아름 교수 관리자 2026/09/29
3539 동정/강동경희대학교병원 정형외과 김강일·이효범 교수 관리자 2026/09/29
3538 인사]/경희대병원·경희의과학연구원 관리자 2026/09/29
3537 동정/분당차병원 글로벌임상시험센터장 이일섭 교수 관리자 2026/09/23
3536 동정/원광대학교병원 신경과 이상학 교수 관리자 2026/09/23
3535 동정/주대병원 정신건강의학과 손상준 교수 관리자 2026/09/22
3534 동정/서울대병원 융합의학과 이현훈 교수 관리자 2026/09/22
3533 동정/일산백병원 정형외과 최준영 교수 관리자 2026/09/21
3532 인사/프레이저테라퓨틱스 관리자 2026/09/21

의료기기ㆍ식품ㆍ화장품

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휴메딕스 ‘리투오’, 인체조직 안전관리부터 임상 활용까지 집중 조명 휴메딕스가 인체조직 유래 제품 ‘리투오(Re2O)’의 출시 2주년을 맞아 의료진과 함께 안전관리 체계와 임상 활용 방안을 논의했다. 기증 조직의 확보부터 제조·품질관리, 실제 시술에 이르는 과정을 살펴보고 안전한 적용 기준을 공유하는 데 초점을 맞췄다. 휴온스그룹 휴메딕스(대표 강민종)는 지난 7일 웨스틴 서울 파르나스에서 엘앤씨바이오와 공동으로 ‘리투오 마스터즈 서밋(Re2O Masters Summit)’을 개최했다고 8일 밝혔다. 이번 행사에는 국내 보건의료전문가 약 500명이 참석했으며, 피부과와 성형외과 분야 의료진 6명이 연자로 나서 리투오의 안전관리와 적용 사례, 최신 임상 경험 등을 소개했다. 리투오는 사후 기증된 인체 진피에서 세포 성분을 제거하고 정제한 무세포 동종진피(hADM) 기반 제품이다. 피부 세포외기질(ECM)을 활용하는 인체조직 유래 제품인 만큼 기증 조직의 적합성 평가와 제조 과정의 품질관리가 중요하다. 휴메딕스에 따르면 리투오에 사용되는 원료는 미국 조직은행을 통해 확보하며, 기증 동의 범위에는 미용 및 재건 목적의 제품 개발과 제조에 활용될 수 있다는 내용이 포함된다. 제조 과정에서는 기증자 적합성 평가와 감염성 질환 검사,

제약ㆍ약사

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[기획특집/AI가 신약을 만든다⑤] AI 신약개발 경쟁력, 국가 통합지원체계 구축에 달렸다 인공지능(AI)이 신약 후보물질을 찾아내는 시대가 열렸지만, 그 후보가 실제 환자에게 투여되는 의약품으로 탄생하기까지는 여전히 수많은 장벽이 존재한다. AI가 신약개발의 출발점을 바꾸고 있다면 이제 한국 제약·바이오산업의 과제는 그 출발점과 최종 목적지를 연결하는 데 있다. 본지가 5회에 걸쳐 국내외 AI 신약개발의 기술 발전과 기업별 전략, 개발비용, 사업화 사례를 분석한 결과, 국내 산업의 경쟁력을 좌우할 핵심 변수는 AI 플랫폼의 숫자보다 후보물질을 실험검증과 비임상, 임상, 제조·허가 단계로 얼마나 효율적으로 연결하느냐에 있는 것으로 분석된다. AI가 찾아낸 후보물질이 실험실에서 검증되지 못하거나 비임상 개발비를 확보하지 못해 중단된다면 후보발굴 단계에서 얻은 시간과 비용 절감 효과도 상당 부분 사라질 수밖에 없다. 반대로 AI 예측과 실험, 임상개발을 하나의 연구 흐름으로 연결할 수 있다면 국내 신약개발의 생산성을 높일 새로운 기회가 열릴 수 있다. 국내에서는 이미 이러한 변화가 시작됐다. AI 전문기업과 제약사의 공동연구가 늘고, 일부 후보물질은 기술이전과 임상개발로 이어지고 있다. 대형 제약사는 자체 연구·실증시설을 확충하고 있으며 공공기관도 후