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대구첨복재단 실험동물센터, 질환 특이적 동물모델 이용 신약후보물질 유효성 검증지원

한과학기술원과 함께 희귀질환 생체모사체 플랫폼 활용 기술 개발 시작

 대구경북첨단의료산업진흥재단(이사장 이영호, 이하 대구첨복재단) 실험동물센터(센터장 김길수) 형질전환모델팀 위갑인 선임연구원은 한국과학기술원 생명과학과 의과대학 한용만 교수와 공동으로 ‘희귀질환 생체모사체 플랫폼 활용 기술 개발’을 시작했다.


과학기술정보통신부와 한국연구재단이 함께 추진하는 ‘바이오의료기술개발사업 줄기세포 기반 융복합 원천기술개발사업’의 신규과제로 선정되어 한국과학기술원과 대구첨복재단은 2018년부터 2022년까지 약 5억원의 연구비를 지원받는다.


사업총괄책임자인 한용만 교수는 희귀질환 생체모사체 플랫폼 활용기술을 개발하고, 대구첨복재단 실험동물센터는 질환 특이적 동물모델을 활용한 생체모사체의 유효성 검증을 지원할 예정이다.


  주요 질환 대비 관심도가 낮은 희귀질환의 경우, 질환으로 힘들어하는 환자 수가 매년 증가하는 추세로 한국사회에서도 점점 그 중요도가 커지고 있다. 희귀질환은 나이‧성별 등과 관계없이 발생하고, 초기진단 및 치료수단이 거의 없거나 어려운 실정이기 때문에 이를 조기진단하거나 치료제를 개발할 경우 희귀질환 자체의 발병이나 진행을 지연시켜 질환의 유병율을 현저히 낮출 수 있다. 이러한 희귀질환을 재현하는 동물모델의 개발은 치료제 개발을 위한 선제조건임과 동시에 핵심기술이다.


  대구첨복재단 실험동물센터에서는 유전자 가위를 이용한 형질전환동물 제작 기술을 확보 중이며, 이 기술은 기존 제작 방식보다 모델제작 소요시간을 현저히 단축시킬 뿐 아니라 수요자 맞춤형 모델제작이 가능해 질환 특이적 모델제작에 매우 용이하다. 따라서 희귀질환 생체모사체로부터 발굴된 신약후보물질을 동일질환을 가진 동물모델을 통해 생체 내 약물의 효능과 안전성을 평가한 다음 단기간 내 임상시험 진입이 가능한 플랫폼을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.


  대구첨복재단 실험동물센터 김길수 센터장은 “대구첨복재단의 우수한 연구자와 첨단 인프라를 활용하여 각종 희귀질환 진단과 치료용 의료제품 개발을 선도할 것으로 기대한다”고 말했다. 


  한편, 실험동물센터는 2016년 우수동물실험시설(KELAF) 인증을 받았고, 국제실험동물학회(ICLAS) 품질관리프로그램(PEP)에 국내 최초 참여하여 동물실험의 신뢰성을 확보하고, 품질검증에 대한 공신력을 인증 받은 바 있다.
 

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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