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나트륨, 칼슘 등 한국인에게 취약한 영양소 보다 구체적인 정책 필요

서울대학교병원 강남센터 가정의학과 오승원 교수팀, 식품의 영양 표시 이용 여부, 실제 식습관과는 관련성 없어

 서울대학교병원 강남센터 가정의학과 오승원 교수 팀은 2008-2009년 국민건강영양조사 자료를 통해 영양 표시 이용과 실제 영양소 섭취의 관련성에 대해 분석한 결과를 ‘가정의학회지’에 발표했다. 연구 결과, 가공식품을 고를 때 영양 표시를 읽는 사람과 읽지 않는 사람 사이에 나트륨 섭취량은 유의한 차이가 없었다. 칼슘의 경우 남성에서는 영양 표시를 읽는 사람의 섭취량이 다소 높았지만 일반적으로 골다공증 환자가 더 많은 여성에서는 오히려 이와 같은 차이가 없었다. 기타 비타민A, 비타민C, 레티놀, 카로틴, 섬유질 등의 영양소 역시 유사한 결과를 보였다.

  영양 표시는 식품의 1회 제공량 당 들어있는 영양소의 함량과 영양 섭취 기준에 대한 비율로 구성된다. 연구팀은 "영양 표시를 이용하는 사람은 대개 건강에 대한 관심이 많으므로 영양 표시를 이용하지 않는 사람에 비해 칼슘과 같이 유익한 영양소는 많이, 나트륨과 같이 과잉 섭취가 문제되는 영양소는 적게 섭취할 가능성이 있지만 실제 연구 결과는 달랐다."고 연구의 의의를 밝혔다.

  나트륨 과잉과 칼슘 부족은 한국인의 식습관에서 주요한 문제로 지적되고 있다. 국민건강영양조사 결과 나트륨 섭취는 4.9g으로 권장 기준인 2g을 두 배 이상 넘었으며, 칼슘의 경우 약 700mg 섭취를 권장하지만 실제 섭취량은 70% 대에 불과하다.

  연구팀은 "짜게 먹는 것이 건강에 나쁘고 칼슘을 많이 먹는 것이 건강에 좋다는 사실은 흔히 알고 있지만 평소 이를 실천하는 것은 쉽지 않다. 스스로 싱겁게 먹는다고 생각하는 사람도 실제 나트륨 섭취량을 계산해보면 국민 평균 섭취량을 넘어서는 경우도 종종 있다. 본 연구 결과에서도 영양 표시를 챙겨 읽는 사람들은 교육 수준과 소득 수준이 높았지만, 그럼에도 실제 나트륨, 칼슘 섭취량에 있어서는 차이가 없었다." 고 연구 결과를 설명했다.

  또한 "건강한 식습관에 대한 단편적인 지식만으론 나트륨이나 칼슘과 같이 한국인에게 취약한 영양소 섭취를 개선시키기 어려우며, 보다 구체적인 실천이 필요하다. 최근 미국의 경우 그 동안의 연구 결과를 반영해 영양 표시에 포함되는 영양소와 표현 방식을 가독성을 높이는 방향으로 변경했는데 우리도 현재의 영양 표시 제도를 실제 국민 건강 향상에 긍정적인 방향으로 영향을 줄 수 있도록 개선할 필요가 있다." 고 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