‘협대역 내시경 기술 적용 담도내시경 분류법’ 세계 최초 개발
순천향대 부천병원 소화기병센터 문종호 교수팀(이윤나·신일상 교수)이 진단이 어려운 담도암의 조기 발견을 위해 ‘협대역 내시경 기술을 적용한 담도내시경 분류법’을 세계 최초로 개발했다고 밝혔다.
담도는 간에서 십이지장으로 연결되는 관으로, 매우 가늘고 우리 몸속 가장 깊숙한 곳에 있어 조기에 담도암을 발견하기 매우 어렵다. 또, 초기 증상이 없다 보니 많은 환자가 암이 전이된 상태에서 발견되고 5년 생존율이 30%에 불과할 정도로 예후가 매우 나쁜 암이다.
담도암을 조기 진단해서 완전히 절제 치료하려면 담관 안쪽을 직접 관찰하는 담도내시경검사가 효과적이다. 하지만 기존 담도내시경의 영상 질이 낮고, 아직 세계적으로 통용되는 담도내시경 분류법이 없어 담도암을 조기 예측하는 데 어려움이 있었다.
이에 순천향대 부천병원 소화기병센터 문종호 교수팀은 2008년부터 2020년까지 협대역 내시경 기술을 적용해 담도내시경을 시행한 환자 471명의 검사 결과를 토대로 ‘표면구조’와 ‘미세혈관구조’를 나눠 분석하는 ‘새로운 개념의 담관 병변 분류법’을 세계 최초로 제시했다. 협대역 내시경 기술은 점막 표면과 미세혈관구조의 관찰 능력을 극대화한 기술이다.
담도내시경 분류법을 이용해 연구팀이 담관 병변 분류법의 진단 정확도를 분석한 결과, 담도암을 더욱 정확하게 예측할 수 있음을 확인했다. 특히 결절형, 유두형 표면구조와 불규칙하거나 굴곡이 있는 확장된 미세혈관구조를 가진 병변이 담도암과 높은 연관 관계가 있음을 밝혀냈다.
연구책임자인 문종호 교수는 “우리 연구팀이 세계 최초로 개발한 ‘협대역 내시경 기술을 적용한 담도내시경 분류법’은 담도암을 조기에 정확하게 진단해 완치 가능성을 높였다는 점에서 의미가 큰 연구 결과”라며 “앞으로도 지속적인 연구를 통해 예후가 불량한 담도암을 조기 진단하고, 더 많은 환자의 생명을 살릴 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.
‘삼킴 곤란’ 진단, 정확도 높이는 검사법 개발
서울아산병원 소화기내과 정기욱·의공학연구소 주세경 교수팀은 삼킴 곤란이 있지만 검사 결과는 정상인 환자들을 정확하게 진단하기 위해 새로운 고해상도 식도내압검사 분석법(이하 VII법)을 최근 개발했다고 밝혔다.
삼킴 곤란은 음식물이 구강에서 인두와 식도를 거쳐 위장으로 보내지는 과정에 문제가 발생하는 것으로, 연하 장애라고도 불린다. 흔한 소화기 증상 중 하나지만 일상생활에 많은 불편과 고통을 주며, 흡인성 폐렴 등의 심각한 합병증을 유발하기도 한다. 삼킴 곤란 진단을 위해선 상부소화기내시경, 식도조영술, 고해상도 식도내압검사 등이 시행되는데, 검사 결과에는 이상이 없지만 지속적으로 증상을 호소하는 환자도 많았다.
서울아산병원 연구팀은 정확한 삼킴 곤란 진단을 위해 고해상도 식도내압검사에서 측정된 저항값의 역수를 적분하고 삼키기 전과 후의 비율을 분석하는 방법을 개발했다.
연구팀은 VII법의 효과 입증을 위해 삼킴 곤란으로 식도이완불능을 진단 받은 환자군, 삼킴 곤란 증상만 있고 검사 결과는 정상인 환자군, 무증상 정상인 각 12명을 대상으로 EII법(저항값을 적분하는 방법)과 VII법(저항값의 역수를 적분하는 방법)에 대한 삼킴 곤란 진단 민감도를 분석했다.
식도이완불능 환자군과 검사 결과는 정상이지만 증상이 있는 환자군 및 무증상군을 비교한 결과, EII법 0.80, VII법 0.83으로 진단 민감도에 큰 차이가 없었다. 삼킴 곤란 환자군과 무증상군의 진단 민감도를 비교 결과에서는 EII법 0.68, VII법 0.81로 나타나 통계적으로 유의한 차이를 보였다.
특히 검사 결과는 정상이지만 삼킴 곤란 증상이 있는 환자군과 무증상군의 비교 결과에서 진단 민감도가 EII법 0.51, VII법 0.68로 더 큰 폭으로 차이를 보여 VII법의 진단율이 훨씬 높다는 사실을 확인했다.
정기욱 서울아산병원 소화기내과 교수는 “삼킴 곤란으로 어려움을 겪고 있지만 기존 검사 결과에서 이상 소견이 관찰되지 않았던 환자를 진단할 수 있는 새로운 방법을 제시했다는 데 의의가 있다”며 “향후 후속 연구를 통해 삼킴 곤란이 있는 환자들에게 최적의 치료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
미생물 정보로 실내 공기질 질병위험도 예측한다
고려대학교 의과대학 알레르기면역연구소(연구소장 안암병원 소아청소년과 유영 교수)가 실내 공기질의 미생물 정보를 이용해 환경성 질환을 예측하는 인공지능 평가시스템을 개발했다.
이번 연구는 윤원석 연구교수(실내공기 생물학적 유해인자 건강 영향평가사업단장)가 전국 다중이용시설의 미생물분포를 조사해 국가 미생물망을 구축하고 건강 유해 미생물에 선제 대응 방안을 강구하기 위해 시작됐다.
연구팀은 실내 공기 생물학적 유해인자 건강 영향평가사업 연구를 통해 전국 6000여개 다중이용시설의 실내 공기질 생물정보를 조사했으며 인공지능 딥러닝 학습모델을 통해 지역별 환경성 질환 유병률, 발병률, 발생률 정보를 분석해 인공지능 예측 모델로 개발했다. 이를 통해 실내 공기질 미생물 정보를 이용한 질병 위험도 예측이 가능해지며, 향후 실내 공기 질을 이용한 건강 영향 정보서비스로 활용할 예정이다.
연구책임자인 윤원석 교수는 “이번에 개발된 시스템은 실내 공기질을 활용해 환경성 질환을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 감염병을 선제적으로 예방하고, 관리하는 데도 기여할 수 있다”라며, “향후 다양한 만성질환에도 활용할 수 있을 것”이라고 소감을 밝혔다.
박경식 건국대병원 교수, 내분비계 종양 로봇수술 400례 달성
박경식 건국대병원 갑상선암센터 교수가 내분비계 종양 로봇수술 400례를 달성했다.
박경식 교수는 지난 2017년 11월 갑상선암 로봇수술을 시작으로 2019년 3월 100례 달성, 2023년 4월 25일 400례를 달성했다. 갑상선암 수술이 366건, 부신 종양은 34건을 기록했다.
박경식 교수는 “몸속 호르몬을 생성하는 두 기관의 기능을 보존하면서 흉터는 최소화하는 수술법을 적용하고 있다”면서 “그간의 경험을 바탕으로 앞으로도 갑상선암, 부신 종양으로 고민하는 환자분들에게 도움이 되고자 한다”고 말했다.
김은빈 기자 eunbeen1123@kukinews.com
