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식품의약품안전처

정승 식약처장, 백신 제조소 등 현장 방문

백신 개발의 적극적 지원 및 식품안전사고 대비 특별점검

식품의약품안전처(처장 정승)는 정승 식약처장이 8월 25일 SK케미칼(주)(경북 안동 소재) 백신 제조소를 현장 방문하여 국내 백신 개발과 제조 과정을 살펴보고 관계자 애로사항을 청취했다고 밝혔다.
 

이날 현장 방문은 국내 최초로 ‘세포 배양 제조 방식 백신’ 제조소를 완공한 SK케미칼(주)을 방문하여 국내 백신 개발을 독려하고 수출 등을 지원하기 위하여 마련하였다.
 

 ‘세포배양 제조방식 백신’은 바이러스를 동물유래 세포에 접종·배양하여 백신을 제조하는 것으로, 기존의 유정란에 바이러스를 접종·배양하여 백신을 제조하는 ‘유정란 이용 백신’에 비하여 대량생산이 가능하고 원료확보가 용이한 장점이 있다.
 

또한, 간담회를 개최하여 ▲백신 개발 현황 및 난제 ▲식약처의 규제 개선 사항 논의 ▲WHO 사전적격인증*(PQ) 등 국내 제조 백신의 수출 지원방안 등을 논의하였다.
   

간담회에는 정승 식약처장을 포함하여 바이오생약국장, 대구청장과 SK케미칼(주) 이인석 대표, 박만훈 본부장 등 관계자가 참석하였다.

정승 식약처장은 이번 현장 방문에서 “국내 최초, 세계 두번째로 세포 배양 인플루엔자백신 개발하기 위하여 매진해 온 기업 관계자의 노고를 높이 평가하고, 앞으로도 국내 백신 자급화를 위하여 각별한 관심과 노력을 기울여 줄 것을 당부한다.”고 밝혔다.

한편, 정승 처장은 이날 가을철 신학기 학교급식 식중독 예방을 위한 특별점검을 위해 서안동농협풍산 김치공장(경북 안동 소재)를 방문하여 김치의 위생관리 실태 등 현장을 점검하고 원료 및 제품 관리 등 안전관리에 만전을 기해 줄 것을 당부하였다.

 

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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