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한림대성심병원 박경하 교수, 세계적 인명사전 IBC 2014년판 등재

한림대학교성심병원 심장혈관센터 박경하 교수가 최근 세계 3대 인명사전 중 하나인 IBC(International Biographical Centre) 2014에 등재됐다. 
 
박경하 교수가 최근 선정, 이름을 올린 국제인명센터 IBC는 35년의 역사를 자랑하는 세계적 인명기관으로 미국인명정보기관(ABI), 마르퀴즈 후즈 후(Marquis Who's Who)와 함께 세계 3대 인명사전으로 인정받고 있다.
 

영국 캠브리지에 본부를 두고 유럽을 중심으로 하는 IBC는 분야별로 세계적인 석학을 초청해 다양한 국제회의를 개최하는가 하면 온라인 명예의 전당을 구축하는 등 100만명이 넘는 인명정보를 보유하고 있는 것으로 유명하다.

박경하 교수는 그동안 협심증, 심근경색증과 같은 허혈성 심장질환 외에도 동맥경화와 연관된 혈관내피세포에 대해 꾸준히 연구해온 업적을 인정받아 21세기 뛰어난 지성인(2000 outstanding intellectuals of the 21st century)과 탁월한 의학업적에 관한 캠브리지 인증서(The Cambridge Certificate for Outstanding Medical Achivement), 국제 보건 전문가(Leading Health Professional of the World 2013)에 모두 이름을 올렸으며 지난해에는 마르퀴즈 후즈 후 2013년 판에도 등재됐다.

박 교수는 한양대학교 의과대학을 졸업한 뒤 울산의대 서울아산병원 심장내과에서 임상강사 및 박사 학위를 취득하고 한림대학교한강성심병원을 거쳐 지난 2012년 5월부터 한림대학교성심병원 심장혈관센터에서 진료 중이다.

 

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치은염이나 치주염 예방 하려면... 염화나트륨, 초산토코페롤, 염산피리독신, 알란토인류 등 함유 치약 도움 식품의약품안전처(처장 오유경)는 6월 9일 ‘구강보건의 날’을 맞아 구강에 자주 사용하는 의약외품인 치아미백제, 구중청량제, 치약의 올바른 선택과 사용법, 주의사항 및 온라인 부당광고 사례 등 안전사용 정보를 안내한다. 치약미백제, 구중청량제 및 치약은 제품의 형태에 따라 사용법이 다르므로 제품의 용기·포장이나 첨부문서에 기재된 용법·용량과 주의사항을 반드시 확인한 후 올바르게 사용해야 한다. 또한, 온라인으로 제품을 구매할 때 효능·효과에 관한 거짓·과장 광고에 현혹되지 말고 ‘의약외품’ 표시와 식약처에 허가(신고)된 제품인지 확인*하는 것이 중요하다. <치아미백제> 치아미백제는 착색 또는 변색된 치아를 미백기능이 있는 물질(과산화수소, 카바마이드퍼옥사이드)을 이용해 원래의 색 또는 그보다 희고 밝게 만들어주는 제품으로, 겔제, 첩부제, 페이스트제 등이 있다. 겔제는 치아에 흐르지 않을 정도로 바른 후, 제품마다 정해진 시간동안 겔이 마르도록 입을 다물지 말고 기다렸다가 30분 후에 물로 헹궈낸다. 첩부제는 박리제(치아부착면에 붙은 필름)를 떼어내어 치아에 부착했다가 제품 설명서의 사용시간에 맞춰 제거하며, 페이스트제는 적당량을 칫솔에 묻혀 칫솔

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심방세동, ‘피 한 방울’로 예측?...프로테오믹스 기반 "심혈관질환 정밀의료 시대 앞당겨" 연세의대가 혈액을 분석해 심방세동을 예측하는 AI 모델을 개발했다. 연세대학교 의과대학 내과학교실 정보영·김대훈·박한진 교수(심장내과), 의생명과학부 양필성 조교 연구팀은 혈액 속 단백질 정보를 기반으로 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 연구결과는 국제학술지 써큘레이션(Circulation, IF 35.5)에 최근 게재됐다. 심방세동은 가장 흔한 심장 부정맥으로 뇌졸중과 심부전 위험을 높이는 주요 원인이다. 하지만 초기에는 증상이 뚜렷하지 않아 진단을 받지 못한 채 방치되기 쉽다. 이에 따라 질병이 발생하기 전에 위험도를 정확하게 예측하고 고위험군을 선별해 예방적 치료를 시행하는 정밀의료 전략이 필요하다. 연구팀은 약 6만 3천 명의 영국 바이오뱅크(UK biobank) 데이터를 대상으로 혈액 속 단백질과 심방세동 발생 여부와의 연관성을 분석했다. 이를 통해 심방세동 발생과 유의미한 상관관계를 보이는 단백질 후보군을 식별했다. 이후 미국의 ARIC 코호트 연구자들과 협력해 식별한 단백질 후보군이 동일하게 잘 작동함을 확인했다. 연구팀이 개발한 프로테오믹스 모델의 단백질 정보를 이용했을 때 기존 임상예측모델보다 뛰