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파킨슨병 전공 교수 한자리에 모인다

백병원, 파킨슨병 심포지움 개최

파킨슨병을 전공하고 있는 백병원 교수들이 파킨슨병 정복을 목표로 1년간 연구해온 성과와 치료사례들을 공유하는 자리를 가진다.

인제대학교 백병원(이사장 이혁상)은 3월 27일 오후 5시부터 서울 그랜드힐튼호텔 컨벤션 다이아몬드홀에서 '제4회 백중앙의료원 파킨슨병 디너 심포지엄'을 연다.  

이번 심포지움 1부 '보행장애의 검사'에 대한 좌장을 손영호 교수(연세의대 신촌세브란스 신경과)가 맡았으며 보행의 임상 현상(유철형 교수, 연세의대 강남세브란스병원 신경과), 보행분석(박진세 교수, 인제의대 해운대백병원 신경과)이 발표될 예정이다.

2부(좌장: 김윤중 교수, 한림의대 평촌병원 신경과)는 미국 시카고에서 파킨슨병의 약물치료와 운동치료 연구를 활발히 하고 있는 Cindy Zadikoff 교수(노스웨스턴의대 신경과)를 초청 '이상운동장애 질환, 실행증'에 대한 강의가 진행된다.

3부에는 이명식 교수(연세의대 강남세브란스 신경과)가 좌장을 맡아 ▲레보도파와 연관된 집착증세와 레보도파 조절장애(이지영 교수, 서울의대 보라매병원 신경과), ▲파킨슨병에서의 지속적 도파자극 언제 필요한가? (김지영 교수, 인제의대 서울백병원 신경과)의 발표가 마련돼 있다. 

이번 모임을 준비한 백종삼 교수(인제대 상계백병원 신경과)는 "파킨슨병 연구와 치료사례들을 공유하고 토론하기 위해 서울과 부산에 떨어진 백병원 교수들 뿐 만 아니라 국내외 저명한 교수들을 초청했다"며 "파킨슨병 정복에 조금씩 다가갈 수 있도록 모인 교수들 모두 함께 노력 하겠다"고 밝혔다.

이번 심포지엄은 대한파킨슨병 및 이상운동질환학회(KMDS)가 후원한다.

 

<첨부> 파킨슨병 심포지엄 포스터

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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