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고려대학교 안암병원 정승필 교수,유방암 추적관찰 기간 기준의 새로운 근거마련

재발환자 5명중 1명이 5년 이후 재발,장기간의 치료 및 관리 필요 시사

 고려대학교 안암병원 유방센터 정승필 교수가 유방암 추적관찰 기간의 새 기준을 제시했다. 흔히 암 치료 후 5년 간 경과 관찰 후 재발이 없는 경우 완치로 생각하는 환자들이 많은데, 유방암의 경우 5년 이후에도 재발하는 경우가 보고되어 유방암 완치 판단의 기준을 마련할 근거가 필요한 실정이었다.

 정승필 교수는 고려대학교 안암병원에서 수술받은 2,730명의 유방암 환자를 대상으로 유방암의 종류, 재발 시기와 호르몬 수용체 여부, HER-2 표적 단백 유무 등에 따른 생존률의 차이를 조사했다.

 연구팀은 유방암을 호르몬 수용체와 HER-2 표적 단백이 둘다 있는 경우(루미날B), 호르몬 수용체만 있는 경우(루미날A), HER-2 표적 단백만 있는 경우(HER-2 양성), 둘다 없는 경우(삼중음성)의 4종류의 아형에 따른 재발과 생존률을 확인했다.

 연구 결과, 전체 유방암 환자 중 12.3%에서 재발이 일어났으며, 수술 5년 이후에 재발한 환자는 그중의 19.7%로, 재발환자 5명중 1명이 5년이후에 재발한 것으로 확인됐다. 특히 5년 이후 재발한 환자의 78%가 여성호르몬 수용체 양성환자로 나타나 삼중음성 유방암, HER-2 양성 유방암에 비해 호르몬 수용체 양성 유방암의 후기 재발 비율이 높다는 것이 규명됐다.

 이번 연구는 유방암 수술 5년 이후에도 꾸준한 추적관찰이 필요하며, 특히 여성호르몬 수용체 양성인 루미날A, B에서 5년이 지난 뒤에도 재발이 나타날 가능성이 크기 때문에 보다 세심한 정기검진을 통해 각별히 관리해야한 다는 점을 시사한다.

 정승필 교수는 “암 진단후 5년이면 산정특례가 만료되어 많은 환자분들이 완치로 여기는 경향이 있다”며 “5년 이후에도 재발과 전이의 위험이 있기 때문에 장기간 관리가 필요한 질병”이라고 강조했다. 또, “유방암은 여러 아형이 존재하는 복잡한 질병이기 때문에 환자별 상황을 고려하여 재발을 막기 위한 체계적인 전략이 필요하다”며 “고위험 환자의 경우 항호르몬제를 5년이후 10년까지 복용해야한다”고 말했다.

 한편, 이번 연구 ‘Prognosis according to the timing of recurrence in breast cancer’는 대한외과학회지(ASTR : Annalsㅤof Surgical Treatment and Research) 2023년 1월호에 게재됐다. 
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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