가톨릭대학교 성빈센트병원 재활의학과 윤미정 교수가 최근 그랜드하얏트 인천에서 열린 ‘2023 대한재활의학회 추계국제학술대회‘에서 우수포스터상을 수상했다. 이번 수상은 윤미정 교수가 서울성모병원, 뉴로핏(주)과 공동으로 진행한 연구 ‘버홀수술을 받은 뇌졸중 환자의 경두개 직류전기자극치료 디지털 모델링(In silico modeling of transcranial direct current stimulation in stroke patients with burrhole)’이 그 우수성과 성과를 인정받아 이뤄졌다. 윤 교수는 뇌출혈로 인한 혈종을 제거하기 위해 두개골에 구멍을 뚫는 버홀 수술을 받은 환자들의 뇌 MRI 영상을 분석하여 뇌모델을 만들고 tDCS 치료를 시뮬레이션 하여 뇌피질에 생성되는 전기장 및 전류의 흐름을 분석했다. 연구결과, tDCS 치료 동안 버홀 구멍에 의해 뇌피질 전기장이 증가할 수 있지만, 전극의 위치를 조정하면 안전하고 효과적인 전기장 강도를 얻을 수 있다는 사실을 확인했다.
가톨릭대학교 성빈센트병원 정신건강의학과 윤성훈 교수가 지난 9월 15일(금) 백범김구기념관에서 개최된 2023년도 대한우울조울병학회 추계학술대회 및 연수교육에서 우수포스터상을 수상했다. 윤성훈 교수는 ’젊은 성인 주의력 결핍 과잉행동 장애(ADHD) 환자에서의 전두엽 정량적 뇌파의 절대값 및 비대칭도 변화‘를 주제로 한 연구성과를 발표했으며, 그 우수성을 인정받아 이번 상을 수상했다. 이번 연구에서 윤성훈 교수는 젊은 성인 ADHD 환자에서 정량적 뇌파를 분석했고, 그 결과 대조군에 비해 전두엽 영역에서의 절대값 저하 및 비대칭도의 상승을 확인했다. 윤성훈 교수는 “이번 연구는 향후 ADHD 진단의 잠재적인 생체마커로서의 뇌파의 활용성 및 임상적 의심이 중요한 성인 ADHD를 진단하는 보조적인 수단으로서의 역할을 제시했다는데 그 의의가 있다”라고 말했다.
고려대학교 안암병원 정신건강의학과 손태혜 교수가 최근 대한신경정신의학회 우수포스터상을 수상했다. 손태혜 교수는 지난달 20일에 개최된 ‘대한신경정신의학회 2023년도 춘계학술대회’에서 디지털 표현형을 활용한 공황증상예측에 관한 연구 ‘Machine learning prediction of impending panic symptoms using digital phenotypes: From prospective longitudinal data of patients with mood and anxiety problems’를 통해 우수포스터의 주인공이 됐다. 특히 이번 연구에서는 기분 및 불안 문제를 가진 환자들로부터 스마트워치와 스마트폰 애플리케이션을 이용해 디지털 표현형을 측정하고, 그 데이터를 머신러닝을 통해 분석해 공황 증상을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발한 결과를 담아 큰 주목을 받았다. 공황 증상은 흔하게 발생하는 정신과적 증상 중 하나지만 특정상황에서 증상이 나타나는지 예측하기가 어려웠다. 손태혜 교수는 “임상에서 디지털 표현형 측정을 통해 환자 본인이 미리 자신의 상태를 파악하고 약물치료나 개인의 라이프스타일 조절 등을 통해 공황 증상 발생을 사전에
가톨릭대학교 성빈센트병원 갑상선내분비외과 임승택 교수가 최근 여수 베네치아 호텔에서 열린 ‘2023 대한내분비외과학회 춘계학술대회’에서 우수포스터상을 수상했다. 이번 수상은 임승택 교수가 발표한 ‘반절제술을 시행 받은 갑상선 유두암 환자에서 3년 이상의 갑상선 호르몬제 복용 후 중단 시 유의미한 갑상선 기능 저하증 발생의 위험 인자 : 머신러닝 알고리즘을 이용한 예측모형 개발’이 그 성과와 우수성을 인정받아 이뤄지게 됐다. 임교수는 갑상선 암 치료 목적으로 반절제술을 시행 받은 환자들이 수술 후 갑상선 기능 이상 여부에 상관없이 갑상선 호르몬제를 관행적으로 장기 복용하는 경우가 있다는 사실에 주목했다. 이에 반절제술을 시행한 갑상선 유두암 환자들 중 갑상선 호르몬제를 3년 이상 장기 복용한 환자를 대상으로 호르몬제 중단을 시도했을 경우 갑상선 기능 저하증 발생 위험인자를 조사했다. 연구결과, 해당 환자들이 호르몬제 복용 중단을 시도했을 경우 유의미한 갑상선 기능 저하증의 위험 인자들을 확인했으며, 이를 바탕으로 머신러닝 알고리즘을 활용한 예측모형을 개발했다. 임승택 교수는 “갑상선 호르몬제 중단 시 갑상선 기능 저하증 발생 위험을 예측해 환자별 맞춤 치료 전