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보건단체

대구첨복재단 첨단의료기기개발지원센터·동국대 의생명공학과,업무협약

대구경북첨단의료산업진흥재단(이사장 양진영, 이하 재단)이 재생융합 바이오 연구 및 헬스케어 디바이스 분야를 강화하기 위한 업무협약을 체결했다.


재단 첨단의료기기개발지원센터는 동국대학교 의생명공학과(학과장 김진식)와 19일(수) 의생명공학 연구를 위한 협력네트워크를 구축했다.


바이오헬스 시장은 확대중이며, 여러 국가들이 바이오헬스 시장 선점에 뛰어들고 있다. 한국바이오협회에 따르면 24년이 되면 국내 바이오산업 매출규모가 20조에 달하고, 관련 종사자가 6만7천여명에 이를 것이라 전망했다.


바이오산업 세계시장 규모도 14년 210억달러 규모(약 25조)에서 20년 1,015억달러(약 120조)로 5배 가까이 성장했다. 미래는 생명공학기술이 경제를 이끈다는 ‘바이오 경제 시대’를 예측하기도 한다.


이에 양 기관은 세계 바이오시장과 헬스케어시장에 준비하기 위해 기술협력과 혁신역량을 증진하는데 손잡기로 했다.


양 기관은 ▲재생융합바이오 연구 및 헬스케어디바이스 개발을 위한 공동연구 및 인력교류 ▲재생융합바이오 연구 및 헬스케어디바이스 관련 기업의 사업화 지원 ▲공동학술활동 및 국내외 심포지엄․세미나 공동개최 등 3가지 중점분야에 대한 협력을 진행키로 했다.


또재생융합바이오 연구, 헬스케어디바이스, ICT기반 의료서비스 연구, 의료기기 인허가, 창업기업 지원을 위한 인력 교류, 교육, 서비스 개발 등 협력을 진행할 계획이다.


의료기기 개발 인프라를 갖춘 재단 첨단의료기기개발지원센터와 공학연구 인력과 양·한방대학병원 인프라를 보유한 동국대 의생명공학과가 협력하면 재생융합바이오 연구와 헬스케어디바이스 개발의 시너지가 기대된다.



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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