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진단혼선 잦은..알츠하이머병과 치매 구별 가능

가톨릭대 인천성모병원 정용안•송인욱 교수팀,뇌 혈류량 분석해 초기 감별 어려운 알츠하이머병과 파킨슨 치매 구분

가톨릭대학교 인천성모병원(병원장 이학노 몬시뇰) 정용안(사진 왼쪽)•송인욱 교수팀이 뇌의 혈류량을 분석해 초기 알츠하이머병과 파킨슨 치매를 구별한다는 내용의 논문을 발표했다.

이번 연구 결과는 질병 초기에 증상이 비슷해서 진단에 혼선이 있었던 알츠하이머병과 파킨슨 치
매를 효과적으로 선별할 수 있어서 치료 결과에 긍정적인 영향을 준다는데 의미가 있다.

알츠하이머병은 뇌에 베타 아밀로이드라는 단백질이 과도하게 생성•축적돼 발생하는 것으로 알려졌다. 치매를 일으키는 중요한 뇌 퇴행성 질환 중 하나다. 기억력이 감퇴하고 언어능력, 일상수행능력 등이 떨어진다.

파킨슨병은 뇌의 흑질에 분포하는 도파민의 신경세포가 점차 소실돼 발생한다. 신체떨림•행동느림 등의 증상을 보인다. 파킨슨병 환자의 약 40%에서 치매가 동반되는 것으로 보고된다. 파킨슨병 환자의 치매 발생 빈도는 파킨슨병이 없는 사람보다 4~6배 높다.

알츠하이머병과 피킨슨 치매는 초기에 증상이 비슷해 정확한 진단이 힘들었다. 하지만 가톨릭대
인천성모병원 영상의학과 정용안 교수팀과 신경과 송인욱 교수팀은 뇌의 혈류량 변화를 관찰해
두 질환을 조기에 구분할 수 있다는 연구결과를 내놨다.

연구팀은 단일광자 단층촬영 (SPECT•single photon emission computed tomography)을 이용해 96명의 뇌 혈류량을 검사했다. 96명 중 건강한 사람은 33명이었고, 초기 알츠하이머병 환자가 32명, 초기 파킨슨 치매 환자는 31명이었다.

뇌 혈류량은 ▶건강한 사람과 알츠하이머병 환자 ▶건강한 사람과 파킨슨 치매 환자 ▶알츠하이머병 환자와 파킨슨 치매 환자 등 3개 그룹으로 나눠 관찰했다.

그 결과 각 그룹은 뇌 특정 부위의 혈류량에 차이를 보였다. 우선 건강한 사람과 알츠하이머병 환자 그룹에선 알츠하이머병 환자가 상대적으로 뇌의 전두엽과 두정엽 부위 혈류량이 적었다.

또 건강한 사람과 파킨슨 치매 환자 그룹에선 파킨슨 치매 환자가 상대적으로 측두엽•소뇌•전두엽•후두엽의 혈류량이 적었다.

정용안 교수는 “특히 알츠하이머병 환자와 파킨슨 치매 환자를 비교한 결과 파킨슨 치매 환자가 상대적으로 후두엽과 소뇌 부위의 혈류량이 적어 두 환자 간에 차이를 보였다”고 설명했다.

송인욱 교수는 “치매는 원인에 따라 초기에 진단해 치료하는 게 결과에 많은 영향을 준다”며 “뇌 혈류량 변화를 관찰해 알츠하이머병과 파킨슨 치매를 초기에 구분하면 치료에 긍정적”이라고 말했다. 

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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