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중증 천식 발생, 자가면역기전과 관련...치료제 개발 도움 되나

아주대병원 박해심교수팀,중증 천식 ‘자가면역기전’ 연관성 밝혀
’프레드니솔론 2.5mg‘ 등가용량 이하 치료, 적정 사용 용량 제시중증 천식에서 우리 몸 공격하는 자가항체 ‘항핵항체’ 활성화 확인

국내 천식 환자들이 꾸준히 늘고 있는 가운데, 중증 천식 발생이 자가면역기전과 관련있다는 연구결과가 발표됐다.


아주대병원 알레르기내과 박해심 교수팀(Quoc Quang Luu 대학원생)은 중증 천식 환자의 객담에서 자가면역질환을 갖고 있는 사람들 특히, 전신홍반루푸스 환자에서 가장 많이 발견되는 자가항체인 ’항핵항체(Antinuclear Antibody, ANA)‘ 수치가 유의미하게 상승되어 있는 것을 확인했다고 밝혔다.


자가면역은 면역계 이상으로 우리 몸의 세포를 외부의 적으로 오인해 공격하는 자가항체를 과도하게 생성하는 현상으로, 이러한 자가항체인 ‘항핵항체’의 활성화는 중증 천식 발생이 자가면역기전과 관련이 있음을 의미한다.


연구팀은 중증 천식 환자(17명)와 비 중증 천식환자(29명)을 대상으로 한 이번 연구에서 천식환자의 폐기능, 혈액과 객담에서 염증 세포를 환자 객담 내의 myeloperoxidase (MPO), eosinophil-drived enutrotoxin (EDN), matrix metalloproteiniase (MMP)-9, tissue inhibitor of metalloproteinase-1 (TIMP-1), 항핵항체 (ANA)와 같은 인자들과 비교하였다.


그 결과 중증 천식 환자들에서 비 중증 천식환자들보다 유의하게 높은 항핵항체를 갖는다는 것을 확인했으며, 특히 항핵항체의 측정값이 111.8U/ml 보다 크면 높은 민감도와 특이도로 중증 천식과 비 중증 천식을 구분할 수 있다는 것을 밝혔다.


박해심 교수는 “중증 천식 환자에서 자가항체인 ‘항핵항체’의 활성화 등을 통해 자가면역기전과 연관있음을 확인했다”면서 “더 많은 연구를 통해 이러한 자가면역기전을 이용한 중증 천식의 진단 및 치료제 개발 등에 기여할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.


이번 연구결과는 알레르기분야 세계적 권위의 국제 학술지 Allergy(IF: 13) 최근호에 ‘Sputum ANA serves as a biomarker for severe asthma(가래 ANA 심각한 천식에 대한 생체 지표 역할 수행)’란 제목으로 게재됐다.

한편 이 연구는 보건복지부 연구중심병원 육성 R&D과제 연구비의 지원으로 진행됐다.

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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