경상국립대학교병원(병원장 안성기)은 병리과 양정욱 교수 연구팀의 논문이 지난달 14일 네이처(Nature) 파트너 저널인‘npj 디지털 메디슨(IF 15.1)’에 게재됐다고 전했다. 그리고 해당 논문은 세계적으로 권위 있는 생명과학 분야 학술지에 논문을 발표한 한국인 연구자와 그 연구 성과를 선정해 소개하는 생물학연구정보센터(BRIC)의 ‘한국을 빛낸 사람들(약칭 한빛사)’에도 선정됐다. 논문 제목은 「H&E 병리조직 슬라이드를 이용한 ALK 발현 스크리닝을 위한 근거기반 딥러닝 연구(Evidential deep learning-based ALK-expression screening using H&E-stained histopathological images)」이며, 폐암 조직 슬라이드(H&E) 영상을 딥러닝 기반 인공지능 ▲ 양 정욱 교수 모델로 분석하여 ALK 유전자 발현을 예측하는 연구이다. 비소세포폐암의 약 3~5%는 ALK 유전자의 이상이 발견되며, ALK 양성 환자에게 ALK 표적치료제 적용 시 생존율이 크게 향상된다. 하지만 환자의 95% 이상이 ALK 동반진단 검사 결과에서 ‘음성’으로 판정돼, 대부분은 검사 비용과 검체가 무의미하게 소비된다고 볼 수 있다. 양정욱 교수 연구팀이 개발한 딥러닝 모델 ‘DeepPATHO’는 기존 H&E 염색 슬라이드만으로 ALK 발현을 95% 이상의 정확도로 예측했다. 이는 실제 임상에 적용이 가능할 만큼의 우수한 성능을 최초로 보인 것으로, 수술 검체와 작은 생검 검체에서도 그 성능을 확인했다. 특히, 인공지능(AI)이 조직의 어떤 부위를 근거로 예측했는지를 시각화하여 표시함으로써 기존 병리학적 지식에 부합하는 예측 근거를 제시했다. 이는 정확도뿐만 아니라 예측 결과에 대한 설명 가능성(Explainability)까지 확보한 기술이라는 점에서 기존 연구들과 차별된다. 본 연구의 기술을 활용해 ALK 양성이 예측되는 경우에만 동반진단 검사를 시행한다면, 무의미한 검사에 낭비되는 검사 비용과 검체 소비를 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 또한 검체의 양이 적을 때, 여러 유전자 검사 중 ALK 양성으로 예측되는 검체에 ALK 검사에 우선하여 시행함으로써 검체를 효율적으로 사용할 수 있다. 양정욱 교수는 “앞으로 다양한 병원과 슬라이드 스캐너 환경에서 ALK 발현 예측 성능을 검증할 계획이다”라며 “아울러 다른 치료 표적, 환자 치료 반응 및 예후 예측 등 연구 영역을 확장해, 실제 임상 진단에 활용될 수 있도록 연구를 지속하겠다”라고 포부를 밝혔다.

(사)한국잡지협회(회장 백동민, 이하 잡지협회)는 11월 13일(목) 오후 2시, 서울 영등포구 잡지회관 내 한국잡지박물관 M미술관에서 ‘제18회 잡지미디어콘텐츠공모전 시상식’을 개최했다. 대상(문화체육관광부장관상)은 김예원 씨의 「잡지를 걷는 사람들」 이 선정됐다. 이 작품은 푸른 풀밭 한가운데 펼쳐진 잡지 속으로 사람들이 들어가 자유롭게 뛰놀고 있는 모습을 그림으로 형상화한 것으로, 잡지가 단순한 읽을거리를 넘어 사람과 사람을 이어주고 사람들이 쉬고 즐기고 정보와 생각을 공유할 수 있는 공간이 되고 있는 걸 재미있게 표현하고 있다는 호평을 받았다.최우수상은 박창현씨의 「장사는 뒷전」이 선정됐다. 거리에서 좌판을 열고 과일을 파는 사람이 쪼그려 앉아 잡지를 보고 있는 사진으로, 한 장면 안에 많은 이야기를 담고 있다는 평가를 받았다. 우수상은 김린아 씨의 「경계를 깨는 패션 이야기」가 선정됐다. 패션 매거진의 브랜드 아이덴티티를 시각적으로 재해석한 영상이다. 강렬한 네온 그림과 블랙을 중심으로 잡지가 지닌 의미를 감각적으로 재해석했다는 평가를 받았다. 잡지미디어콘텐츠공모전은 잡지 읽기 문화 확산과 창의적 콘텐츠 발굴을 위해 매년 열리는 프로그램으로, 잡지를 사랑하는 시민들이 직접 참여해 잡지의 가치를 새롭게 조명하는 자리다. 올해 공모전은 글쓰기·만화/그림·영상·사진 등 4개 부문으로 진행되었으며, △잡지를 통해 영향을 받은 이야기 △소개하고 싶은 잡지 이야기 △일상 속 잡지와 함께한 순간 △잡지사 기자가 된다면 써보고 싶은 기사 △내가 만들고 싶은 잡지 △잡지가 있는 삶의 풍경 등을 주제로 다양한 작품들이 출품됐다. 전국 각지에서 청소년부터 일반인까지 폭넓은 세대가 참여해 310여편의 작품이 접수되었으며, 예심 및 본심을 거쳐 대상, 최우수상, 우수상, 특별상, 장려상 등 총 12개 작품을 선정했다. 도종환 심사위원장은 “공모전의 취지가 잡지가 우리 사회의 문화적 다양성에 기여하고 일상적 삶에 친밀하게 스며들어 있음을 알리기 위해 잡지를 주제 삼아 독자가 직접 참여하여 제작한 콘텐츠를 통해 잡지와 함께 하는 삶의 모습을 나타내고자 함인데 본심에 올라온 대부분의 작품은 그 취지를 충분히 구현하고 있는 좋은 작품이었다”고 평가했다. 제18회 잡지미디어콘텐츠 공모전 당선작은 한국잡지협회 공식 홈페이지를 통해 확인 가능하며, 오는 11월 24일까지 한국잡지박물관 내 M전시관에서 관람할 수 있다.

식품의약품안전처(처장 오유경)는 위해도가 높은 수입식품의 국내 유입을 사전에 차단하기 위해 가공식품 중 ‘농산가공식품류*’와 ‘수산가공식품류**’의 특성을 반영해 개발한 ‘인공지능(AI) 위험예측 모델’을 내년 1월부터 수입 통관검사에 적용한다고 밝혔다. * 전분류, 밀가루류, 땅콩 또는 견과류가공품류, 시리얼류 등 ** 어육가공품류, 젓갈류, 건포류, 조미김 등 ‘인공지능(AI) 위험예측 모델’은 ▲축적된 과거 부적합 내용, 원재료 등 ‘수입식품 검사 정보’ ▲기상, 수질 등 ‘해외 환경 정보’ ▲회수, 질병 등 ‘해외 위해정보’를 융합한 빅데이터를 인공지능(AI)이 학습하여 부적합 가능성(위험도)이 높은 식품을 통관 과정에서 자동으로 선별하는 모델이다. 기술발전, 환경오염 등 식품안전 위협 요인이 복잡·다양해지고 수입식품이 지속적으로 증가*함에 따라 식약처는 ’23년부터 가공식품, 건강기능식품 등 7개 품목별** 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발하였으며, 고위험 식품을 보다 정밀하게 식별하기 위해 ’24년 12월부터 가공식품 중 과자류·조미식품의 통관단계 무작위검사***대상을 선별하는데 활용하고 있다. * 수입 건수 (‘20년) 75만건 → (’22년) 80.2만건 → (’24년) 84.6만건 ** 가공식품, 건강기능식품, 식품첨가물, 기구 및 용기‧포장, 농산물, 축산물, 수산물 *** 표본추출계획에 따라 물리‧화학‧미생물학적 방법으로 실시하는 검사(서류‧현장검사 포함) 올해 개발된 농산가공식품류와 수산가공식품류의 ‘인공지능(AI) 위험예측 모델’은 12월까지 시범운영하면서 시스템 정상 가동 여부 등을 점검한 후 내년 1월부터 수입식품 통관검사에 본격 적용한다. 향후 수입량이 많고 부적합률이 높은 가공식품의 유형별 특성을 반영한 세부 모델 개발을 확대하는 등 시스템을 지속적으로 고도화할 예정이다. 식약처는 앞으로도 국민이 수입식품을 안심하고 소비할 수 있는 환경을 조성하기 위해 인공지능, 빅데이터 등 디지털 기술을 활용한 수입식품 안전관리 혁신을 지속 추진할 계획이다. ▲<인공지능 기반 수입식품 위험예측 시스템>

방치했던 아래턱 사랑니 통증과 합병증으로 고생하는 사람들이 많다. 강남세브란스병원 구강악안면외과 연구팀이 아래턱 사랑니 발치 시기에 관한 연구 결과를 내놓았다. ‘문제 발생 전 미리 검진’을 시행하고 ‘필요하다면 젊을 때 예방적 차원에서 발치’ 하면 40대를 넘겨 찾아 올 고통과 경제적 손실을 예방할 수 있다. 연세대학교 강남세브란스병원 구강악안면외과 허종기·김재영 교수팀은 나이에 따라 매복 사랑니 발치 원인이나 매복 정도 및 난이도에 차이가 있을 것이라는 가정에서 출발하여 환자 나이에 따른 매복 사랑니 관련 합병증 유무 및 종류를 연구했다. 기존 연구 보고에 따르면 사랑니가 발견되는 시기는 15∼25세이며, 23∼25세 사이에 사랑니 발치가 가장 많이 일어났다. 이와 반대로 사랑니가 잇몸 깊숙이 매복되어 있다가 40대 이후에 문제가 발생하여 병원을 찾는 환자도 있다. 사랑니 주변 치아에 충치가 나타나거나 치주염이 상당하게 진행된 경우로, 불편함이나 증상이 느껴지지 않아 방치했기 때문이다. 매복된 사랑니 탓에 치아 주변 뼈를 흡수하고 신경 손상까지 유발하는 치성 낭종이 발견되는 평균 나이는 45.9±13.3세였다. 연구팀은 2021년에 강남세브란스병원 구강악안면외과에 찾아 사랑니 발치를 받은 환자 831명 연구 대상으로 삼았다. 20대 555명(66.8%), 30대 159명(19.1%), 40대 이상 117명(14.1%) 이었다. 연구 결과, 40대 이상 환자들은 사랑니 때문에 불편감을 겪거나 감염, 충치나 낭종 같은 질환으로 발치에 이르는 확률과 합병증 발생 비율이 타 연령대에 비해 높았다. 먼저 매복된 사랑니 발치 난이도부터 차이가 있었다. 40대 이상 환자군은 20~30대 그룹에 비해 가장 어려운 난이도(Category III, IV)에 속하는 비율이 높았다. 40대 이상 환자군은 12.8%가 어려운 난이도였으나, 20대 환자군은 3.1%에 그쳤다. 사랑니가 깊이 묻혀 증상이 없기에 나이가 든 후 발치에 이르는 경우가 많았다. 이 경우엔 발치가 어려운 형태로 사랑니가 위치해 수술이 더 까다로울 수 있다. 합병증 발생에서도 유의미한 차이를 보였다. 대상군 831명 중 22명(2.6%)이 합병증을 보였다. 20대 10명(1.8%), 30대 3명(1.9%)에 비해 40대 이상은 9명(7.7%)로 가장 높았다. 이 외에도 감염 발생률 또한 40대 이상(1.7%)에서 가장 높았으며, 뽑힌 사랑니 자리에 잇몸뼈가 노출되어 심한 통증을 겪는 건성 발치와(Dry Socket)는 이번 연구에서 40대 이상 환자군에서만 관찰됐다. 합병증에 관한 통계를 종합 분석했을 때, 40대 이상 환자군은 20대 환자군에 비해 합병증 발생 가능성이 4.841배 더 높게 나타났다(P = .004). 발치에 이르는 원인 차이도 확실하게 나타났다. 젊은 층(20∼30대)은 대부분 아직 문제가 없으나 미리 제거하는 예방적 발치 비율이 높았으나, 40대 이상 대상군은 예방적 발치 비율이 7.7%에 그쳐 가장 낮은 비율을 보였다. 반대로 심한 충치나 잇몸병 같은 병적 상태로 발치에 이른 비율이 53.0%라 20대(15.3%), 30대(26.4%)에 비해 월등하게 높았다. 40대 이상 환자군이 병적인 상태 때문에 발치하게 된 가능성은 20대 환자군에 비해 5.324배나 높았다(P < .001). 연구를 주도한 김재영 교수는 “연구를 통해 나이가 들수록 아래턱 사랑니 발치 난이도가 높아지고 심각한 문제가 있어 발치하면 감염을 포함한 합병증 발생할 위험도가 훨씬 높아짐을 학술적으로 검증했다. 예방적 차원에서 발치를 시행하지 않더라도 사랑니가 문제를 일으키기 전에 미리 주기적인 구강검진을 시행하되, 사랑니 때문에 문제가 발생할 가능성이 보인다면 가능한 젊은 나이에 발치를 시행함이 유리함을 확인했다”고 말했다. 논문은 치과 및 악안면 외과 최신 연구방법과 임상기법을 소개하는 미국구강악안면외과학회지 『Journal of Oral and Maxillofacial Surgery』 에 「Are there differences in the causes and complications of mandibular third molar extraction in older patients compred to younger patients? (연령에 따라 아래턱 사랑니 발치의 원인과 발치 후 합병증에 차이가 있는가?)」 라는 제목으로 수록됐다 【그래프1】 아래턱 매복 사랑니 발치 후 연령군에 따른 합병증 비율