Journal of Bone and Joint Surgery, 2021

인공관절수술은 최근 100년간 개발된 수술 중 최고라 칭하여 질 정도로 관절이 나쁜 사람의 삶의 질을 크게 향상시키는 술기이다. 여러 관절 중 고관절의 성적이 가장 우수하여 최근에는 30년 이상을 사용할 수 있을 것이 확실시 된다. 이와 같이 인공관절의 수명이 길어지게 된 것은 관절면의 개선에 의한 것으로 이중 세라믹-세라믹 관절면의 성적은 매우 좋은 것으로 확인되어 있다.

세라믹-세라믹 관절면의 가장 큰 약점은 세라믹이 파손될 수 있다는 것으로 그 빈도가 높지는 않으나 재수술의 가장 흔한 원인이 된다. 이 연구의 과제인 비구컵 삽입물(liner)과 금속성 대퇴 삽입물 근위부의 충돌(impingement) 현상은 예견되었던 것이나 단단한 세라믹 비구컵 삽입물과 충돌하는 대퇴 삽입물의 경부가 약간 파이는 정도로 간과되어 왔으나, 본 연구를 통해 대퇴 삽입물의 경부 외에 견(shoulder)부에도 충돌로 파임(notch)이 발생하고 그 충돌로 세라믹 삽입물의 파손이 발생할 수 있음이 확인되어, 인공고관절의 설계 시 견부의 높이가 높지 않도록 해야 할 필요성을 제시하였다. 또한 세라믹 관절면의 다른 주요한 단점인 잡음의 발생에 이런 충돌이 관련이 있다는 가능성이 확인되어 충돌을 줄일 수 있도록 비구 삽입물의 적정 삽입 각도의 재설정이 필요하고, 수술 후 일상 생활에서 피해야 할 동작들에 대한 환자 교육이 필요함을 제시하였다.

그림 1. 우측 대퇴 삽입물 견부의 파임. 좌측 대퇴 삽입물 경부의 전방, 후방 및 외측에 위치한 파임.

그림 2. 대퇴 삽입물 견부와의 충돌로 발생한 세라믹 비구 삽입물의 파절(화살표). 대퇴 삽입물 견부의 파임(화살촉).

논문 링크
https://journals.lww.com/jbjsjournal/Fulltext/2021/01200/Impingement_Between_the_Metal_Stem_and_the_Ceramic.6.aspx

Asia Pacific Journal of Health Law & Ethics, 2020

김미경 교수 (법의학교실)

그간 우리나라는 국가 경제개발에 중요한 역할을 해 온 과학 및 의학연구를 지속적으로 촉진하기 위하여 기본적인 연구진실성 및 인간대상보호에 중심을 둔 규제의 틀을 공고히 하면서, 국가 및 연구기관 차원에서 국제적인 관련학술지에 발표되는 논문 수효 증가에 상당한 초점을 둔 학술연구정책들을 추진해 왔다. 그 결과 과학과 의학은 우리나라 경제개발에 기여하였고, 서울대학교 의과대학을 포함한 연구중심 대학들의 국제적 순위도 빠르게 상승하였으며 이제는 우리나라 과학자의 노벨상 수상이 조만간 실현 가능한 대중적인 열망이 되었다. 이와 같은 맥락에서 향후 우리나라의 지속적인 의과학 발전을 위한 개선 방향에 대한 통찰력을 얻기 위해 저자들은 지난 수(십)년간의 의과학 논문발표 관련 이미 발표된 여러 가지 통계들을 대상으로 연구 업적에 대한 선별적인 질적 단면들(예를 들면, 전세계적인/대한민국 전체/대한민국의 의과학 논문 철회 관련 연간 통계; 지역, 국가, 경제 별로 비교한 대한민국의 과학 및 공학 논문 발표 통계; 브릭(BRIC)의 “영향력이 큰 의과학 논문 발표” 중 Cell, Nature, Science에 게재한 논문의 연간 비율; 서울대학교 의과대학에서 주요저자로서 IF가 10 이상인 학술지에 발표한 논문의 연간 비율 등)을 살펴보았다. 그 결과 철회된 전체 논문 중 의과학분야의 비율은 전세계적으로 그리고 우리나라에서 매우 높았고(49% 및 68%), 논문의 우수성과 양질을 시사할 수 있는 지표들은 발표된 논문의 양적 증대에 비해 뒤쳐진 양상을 보였다. 따라서 앞으로 우리나라는 국가적 및 연구기관 단위에서 학술연구산출물의 양적 증대뿐만 아니라 연구산출물의 우수함과 질적인 향상을 도모할 수 있는 학술연구정책들을 추진하고, 연구진실성 보존 및 인간대상보호를 넘어서 높은 재연성과 충실함을 갖춘 우수한 과학을 지원할 수 있는 보다 확대된 규제적 틀을 마련하는 것이 우리나라의 지속적인 과학 발전을 위한 관건으로 사료된다.

논문 링크
https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002651098

IEEE Access, 2020

노화, 불의의 사고 및 질병 등으로 인해 거동에 제한이 생긴 환자들을 위한 병원 내 이동 시스템은 환자들의 안전과 효율적인 진료를 위해 중요한 요소이다. 최근 고령 인구가 급증하는 추세 속에서 전동 휠체어를 이용한 자율주행 연구가 이루어지고 있으나, 기존에 정해진 경로를 따라가며 충돌 회피를 보행자에게 맡기거나 지엽적인 충돌 회피만을 고려하고 있다. 본 연구는 병원 내 자율주행휠체어를 위한 전역 경로 및 지엽 경로 계획 알고리즘을 제안하였다. 무인 이동체를 대상으로 하여 탑승자의 안전 및 탑승감을 고려하지 않는 기존 경로 계획 알고리즘과 달리, 휠체어에 탑승한 환자의 안전과 탑승감을 고려해 경로 계획을 하였다. 또한 목적지로 향해가는 도중 돌발적으로 발생하는 충돌 회피에도 탑승자의 안전을 고려한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘의 범용성을 위해 일반적인 two-wheel robot 시스템에 1차 시간지연 시스템을 혼합한 시스템을 대상으로 하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 알고리즘은 휠체어 세부 모델이 달라도 두 바퀴에 동력이 가해지는 구조이기만 하면 모든 휠체어에 적용 가능할 뿐 아니라, 서로 다른 병원 환경에도 적용 가능하다. 제안한 알고리즘의 성능은 서울대학교 병원 1층 일부 구역과 교통재활병원 1층 일부 구역을 대상으로 한 시뮬레이션에서 검증되었다. 이를 위해 전동휠체어 동역학식을 새로 유도하였으며, 제안한 알고리즘이 원하는 구속조건을 만족하며 충돌 없이 휠체어를 목적지까지 이동시키는 것을 확인할 수 있다. 본 논문의 결과를 기반으로 병원 내 발생할 수 있는 다양한 상황에 대처할 수 있는 자율주행 시스템을 구축함으로써 병원 내 환자들의 안전한 이동을 보장하고 진료의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한 본 연구는 서울대학교 융복합 과제로 선정이 되어 의대, 병원, 공대가 각각 연건, 서울대병원 및 양평 교통재활병원, 관악에 위치하며 성공적인 협업을 이룬 연구로 서로 다른 분야 간의 융복합 협업 및 공동 연구의 좋은 예가 될 수 있을 것으로 기대한다.

그림. 자율주행휠체어를 위한 경로 계획 알고리즘

논문 링크
https://ieeexplore.ieee.org/document/9261379

Journal of Immunology, 2020

김항래 교수 (해부학교실)

사람이 살아가는 동안 여러가지 병원성 혹은 비병원성 미생물과 접촉을 하게 되고, 이로 인해서는 사람의 면역세포는 다양한 항원을 경험하게 됩니다. 그래서 사람의 면역계는 SPF의 동물모델과는 여러가지 면에서 차이가 있습니다. 특히 바이러스나 종양에 대한 방어면역에 중요한 ‘기억 CD8⁺ T 세포(memory CD8⁺ T cells)’는 면역학적인 노화를 가장 잘 반영하는 세포로, 그 중 면역세포의 생존에 중요한 인터루킨 7의 수용체(IL-7Rα)를 발현하지 않는 IL-7Rα^low memory CD8⁺ T 세포가 건강한 사람의 경우도 나이가 듦에 따라 혹은 자가면역질환자에서 증가합니다. 본 연구에서는 항원 자극 후, 세포의 증식, 사이토카인 생성능, 세포 내 신호전달 분자의 활성화, Ca8²⁺ influx, 당대사(aerobic glycolysis) 등을 분석하여 IL-7Rα^low memory CD8⁺ T 세포가 건강한 사람에서 자연적으로 생성되는 ‘아너지(anergy, unresponsiveness) 세포’임을 밝혔습니다. 항원 자극에 대해서는 아너지 상태임에도 불구하고, IL-2 및 IL-15의 존재 하에서는 저하된 기능이 회복됩니다. IL-7Rα^low memory CD8⁺ T 세포가 아너지 상태로 남아 있는 것은 과도하게 활성화되어 조직상해와 같은 유해한 반응을 일으키지 않고, 매우 제한된 조건에서만 활성화될 수 있도록 면역시스템이 발달했을 것으로 추정합니다.

그림. Inflammatory signal is to allow anergic IL-7Rα^low CD8⁺ T cells to escape from their anergic state

논문 링크
https://www.jimmunol.org/content/205/11/2968.long

Scientific Reports, 2021

중환자실에 입실하는 환자의 사망을 예측하는 것은 진료 과정에서의 여러 가지 선택, 의료 자원의 적절한 배분, 그리고 환자 및 가족과 상담하고 향후 치료 방향을 결정하는 데 매우 중요하다. 소아청소년 연령에서 사망률 예측 목적을 위해 Pediatric Index of Mortality (PIM) 3 Score와 같은 중증도 평가 점수체계가 개발되어 사용되고 있으나, 적용 환자군에 따라 예측의 정확성 면에서 넓은 편차가 있어 적용과 해석에 주의를 요한다. 본 연구의 목적은 기계학습을 이용하여 중환자실에 입실하는 소아청소년에서 입실 당시의 정보로부터 입실 72시간 이내 사망을 예측하는 모델을 개발하는 것이었으며, 4개의 상급종합병원의 소아중환자실에 입실한 만 18세 미만의 환자를 대상으로 하였다. 모델 개발 및 내부 검증을 위한 derivation cohort로 3개 병원이 지정되었고, 나머지 한 병원은 외부 검증을 위한 validation cohort로 지정되었다. 소아중환자실 입실 72시간 이내의 사망을 예측하는 random forest (RF) 모델을 개발하여, 그 모델의 성능을 평가하고 PIM 3와 비교하였다. RF 모델의 AUROC (95% Confidential Interval)는 derivation cohort에서 0.942 (0.912–0.972), validation cohort에서 0.906 (0.900–0.912)이었으며, PIM 3는 각각 0.892 (0.878–0.906), 0.845 (0.817–0.873)이었다(그림). 본 연구에서 확인한 RF 모델은 내부 및 외부 검증에서 우수한 사망 예측률을 보였으며, 기존의 PIM 3에 비하여도 향상된 예측 성능을 보였다.

그림. 기계학습 모델과 PIM 3의 조기 사망 예측 성능 비교

논문 링크
https://www.nature.com/articles/s41598-020-80474-z