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무리한 다이어트, 우울증·자살 유발 가능성 있어

몸속 지방 수치 낮으면 자살 위험 높아져

몸에 해롭기만 한줄 알았던 지방이 너무 낮으면 자살을 시도할 위험성이 높아진다는 연구결과가 발표됐다. 무리한 다이어트가 비만세포에 있는 세로토닌을 낮춰 우울증과 자살을 유발할 수 있다는 것이다.

인제대학교 일산백병원 정신건강의학과 박영민 교수팀의 연구 결과 자살 의도가 강한 우울증 환자의 혈중 중성지방 수치가 자살 의도가 전혀 없는 우울증 환자에 비해 더 낮은 것으로 밝혀졌다. 

연구팀은 우울증 환자 73명을 대상으로 자살 의도가 강한 20명과 자살 의도가 전혀 없는 53명의 두 군으로 나눠 분석한 결과 자살 의도군의 평균 혈중 중성지방 수치는 107 mg/dl로 자살 비의도군의 156 mg/dl 보다 30% 정도 의미 있게 낮은 것으로 나타났다.

또한 연구팀은 혈중 중성지방과 저밀도 콜레스테롤(LDL) 수치가 너무 낮으면 세로토닌 기능이 떨어진다고 밝혔다.

세로토닌은 중추신경계에서 주로 존재하며 행복의 감정을 느끼게 해주는 물질로 뇌·내장조직, 혈소판, 비만세포에 들어 있다. 또 기분 조절과 수면·식욕에 영향을 미치고 세로토닌이 부족하게 되면 우울증과 불안증도 생길 수 있다. 

지난해 발표된 박영민 교수의 이전 연구에서 실제로 자살을 시도한 우울증 환자의 세로토닌 기능이 한 번도 자살을 시도한 적이 없는 우울증 환자의 세로토닌 기능보다 약 50% 정도 더 떨어져 있다는 결과에서 보듯이 세로토닌은 자살과 밀접한 관계를 갖고 있다.

박영민 교수는 “뇌를 구성하는 중요한 성분 중 하나인 콜레스테롤과 중성지방과 같은 지방질의 부족은 세로토닌 합성과 기능에 이상을 일으켜 자살에 더 취약하게 만들 수 있음을 보여 주는 연구로 너무 심한 다이어트를 할 경우 뇌를 구성하는 주요 지방 수치의 저하를 유발하여 세로토닌 기능을 떨어뜨려 결국 우울증과 자살의 위험성을 높일 수 있다”고 강조했다.

또 박영민 교수는 “이 번 결과는 몸속 지방 수치의 저하가 세로토닌 기능에 장애를 일으켜 자살 가능성을 높인다는 가설을 입증한 연구”라며 “향후 더 많은 연구 과정을 거친다면 간단한 혈액 검사만으로도 자살 가능성을 미리 예측하여 자살 예방에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다. 

이번 연구는 국제기분장애학회(International Society for Affective Disorders, ISAD)의 공식 학회지인 정동장애학술지 <Journal of Affective Disorders> 최신호에 발표되었다. 

인제대학교 일산백병원
정신건강의학과 박영민 교수

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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