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'심장질환'통합검색 결과 입니다. (4건)

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"눈 핏줄만 봐도 안다"…눈 검사로 심장병·노화 진단 가능

간단한 눈 검사 만으로 심장병 위험과 생물학적 노화를 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다고 과학매체 사이언스얼랏이 최근 보도했다. 영국과 캐나다 공동 연구진이 진행한 이번 연구는 최근 국제학술지 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 발표됐다. 연구진은 눈 속 망막의 미세한 혈관을 심장병과 노화의 지표로 제시했다. 캐나다 맥마스터 대학 유전학자 마리 피게르 교수는 "눈은 인체의 순환계를 비침습적으로 관찰할 수 있는 독특한 시각을 제공한다"며, “망막 혈관의 변화는 신체 전반의 미세혈관에서 일어나는 변화를 반영한다”고 설명했다. 연구진은 이전 연구에서 망막 혈관의 복잡성과 전반적인 심장 건강 사이에 연관성이 있다는 사실을 발견했다. 이번 연구는 이 연관성을 더 자세히 살펴보기 위해 진행됐다. 연구진은 7만4천434명의 자원봉사자의 안구 스캔 이미자와 유전 데이터를 분석했다. 그 결과 눈 속 혈관 구조가 단순하고 가지가 덜 갈라진 사람일수록 심혈관 질환의 유전적 위험이 더 높다는 사실을 확인했다. 이 결과는 단순한 상관관계가 아니라 노화와 심혈관 질환을 동시에 유발하는 동일한 분자적 과정에서 비롯된 것으로 분석됐다. 이번 연구는 유전적 변이를 이용해 인과관계를 분석하는 '멘델 무작위화(Mendelian randomization)' 기법으로 수행됐다. 연구팀은 망막 혈관의 형태를 분자 수준에서 설명하기 위해 혈액 바이오마커와 유전자 데이터를 결합해 분석했다. 그 결과, 염증과 혈관 노화에 관여하는 핵심 단백질 'MMP12'와 'IgG–Fc 수용체 IIb'를 확인했다. 이 단백질들은 염증 신호 경로를 조절하고 혈관의 구조적 안정성을 유지하는 핵심 요소로, 향후 심혈관 예방 치료 의 기초 자료로 활용될 수 있다. 피게르 교수는 "망막 스캔, 유전 정보, 혈액 바이오마커 자료를 결합해 노화가 혈관계에 어떤 영향을 미치는지 설명하는 새로운 분자 경로를 발견했다"고 밝혔다. 현재 심장병, 뇌졸중, 치매와 같은 연령 관련 질환의 위험을 정확하게 평가하려면 상당히 복잡하고 시간이 오래 걸리는 검사가 필요하다. 만약 안구 스캔이 동일한 역할을 할 수 있다면, 더 많은 사람들을 더 간편하고 조기에 진단할 수 있는 길이 열릴 것으로 보인다. 또, 심각한 문제가 발생하기 전에 염증 유발 단백질이나 혈관 노화 인자를 표적으로 삼는 치료법을 개발한다면, 노년층의 건강 수명을 연장하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다. 피게르 교수는 "이번 연구는 혈관 노화를 늦추고, 심혈관 질환의 부담을 줄이고, 궁극적으로 인간의 수명을 연장할 수 있는 잠재적인 약물 표적을 제시한다"고 밝혔다.

2025.11.08 11:00이정현

애플워치 덕분에 뇌종양 발견한 50대 여성 '화제'

애플워치의 건강 기능이 한 여성의 삶의 변화시킨 사연이 알려지며 화제가 되고 있다고 나인투파이브맥 등 외신들이 21일(현지시간) 보도했다. 보도에 따르면, 영국 이스트 서식스주 브라이튼에 거주하는 57세 여성은 애플워치의 경고 때문에 의사들이 자신의 뇌종양을 발견할 수 있었다고 밝혔다. 샘 아담스는 인터뷰를 통해 코스타리카 여행에 다녀온 후 애플워치가 비정상적으로 낮은 심박 수를 반복적으로 기록했다고 밝혔다. 당시 그녀는 부모님과 반려동물, 결혼 실패 등 개인적인 상실을 겪고 회복 중이었다. 그녀는 자신의 피로와 두통이 스트레스와 슬픔, 그리고 시차로 인한 것이라고 생각했다. 하지만, 애플워치의 심박수 경고가 계속되자 그녀는 약국을 찾아가 혈압을 측정했고 이후 병원을 찾아 추가 검사를 통해 심장 질환이 발견됐다. 애플워치의 경고의 원인을 찾는 과정에서 애덤스는 두통이 자주 발생한다고 말했고 CT 촬영을 진행했다. 그 결과 이전에 찾지 못했던 뇌종양이 발견됐다. 현재 의사들은 이 종양이 양성이라고 판단하고 있으며, 지속적인 관찰이 필요한 상황이다. 그녀는 매일 약을 복용하고 있으며, 종양의 변화를 추적하기 위해 정기적인 검사를 받고 있다. 그녀는 애플워치 덕분에 평소보다 더 빨리 병원에 가서 진료를 받을 수 있어서 다행이라고 생각한다고 밝혔다. 또 "만약 알람이 울리지 않았다면, 어떻게 되었을지 모르겠다. 나는 아직 종양과 함께 살고 있지만, 잘 관리하고 있고, 기술이 내가 미처 몰랐던 조기 경보를 알려준 것에 감사하고 있다"고 덧붙였다. 애플워치 등 스마트워치의 건강 기능이 사용자로 하여금 의료진을 찾아갈 것을 유도하고 그 과정에서 생명을 구한 사례는 그 동안 많이 소개되고 있다.

2025.08.22 08:27이정현

[1분건강] 조용한 심장 시한폭탄 '부정맥'…젊은 층도 증가세

심장의 시한폭탄으로 불리며 돌연사의 주요 원인 중 하나로 꼽히는 부정맥. 최근 젊은 층도 환자 수가 늘어나 주의를 기울여야겠다. 심장질환은 국내 사망 원인 중 암에 이어 두 번째로 높다. 단일 장기 질환 중에서는 사망률 1위. 과거에는 노년층에서 주로 발생했지만, 최근 들어 30대 이하 젊은 층에서도 발병률이 증가하고 있다. 건강보험심사평가원에 따르면, 부정맥 환자 수는 지난 2018년 37만822명에서 2022년 46만 3천538명으로 증가하고 있다. 특히 10대~20대 젊은 층 증가세가 눈에 띈다. 2018년 대비 2022년 환자 증가율은 10대가 33.5%, 20대는 32.3%로 가장 높은 증가세를 보였다. 부정맥은 비정상적으로 빠르거나 느리게, 아니면 불규칙하게 뛰는 질환을 말한다. 부정맥은 서맥, 빈맥, 세동으로 구분된다. 우선 서맥은 심장이 비정상적으로 느리게 뛰는 것으로 어지럼증·무력감·실신 등의 증상이 나타난다. 빈맥은 심장이 분당 100회 이상 빠르게 뛰는 상태로, 두근거림·흉통·호흡곤란 등의 증상을 동반한다. 세동은 뇌졸중이나 심부전을 유발할 수 있는 고위험 부정맥으로, 혈전이 형성돼 뇌경색 등 합병증 위험이 크다. 부정맥의 원인은 ▲고혈압 ▲허혈성 심장질환 ▲심부전 ▲판막 질환 ▲선천성 심장 기형 ▲유전 ▲갑상선 기능 항진증 ▲비만 ▲수면무호흡증 ▲과음 등 다양하다. 부정맥이 간헐적으로 나타났다가 사라지는 경우가 많고, 자각 증상이 뚜렷하지 않아 간과하기 쉽다. 부정맥을 예방하려면 정기적인 검진과 건강한 생활 습관이 중요하다. 당뇨나 고혈압 등 기저 질환이 있거나 심장병 가족력이 있는 65세 이상 고위험군은 증상이 없어도 정기적인 심전도 검사를 받아야 한다. 동반 질환자가 하루 30분 이상 규칙적인 유산소 운동을 하면 심혈관 건강에 도움이 될 수 있다. 하지만 무리한 운동은 오히려 부정맥을 유발할 수 있다. 에이치플러스 양지병원 최규영 심장내과 전문의는 “부정맥은 술·담배·카페인 섭취를 줄이고 과로와 스트레스를 피하는 등 생활 습관 개선으로 어느 정도 예방할 수 있다”라며 “흉통이 지속되거나 이상 증상이 느껴진다면 즉각 병원에 내원해야 한다”라고 조언했다.

2025.07.08 10:36김양균

혈관 CT 검사 결과로 심장질환 발생 위험까지 예측하는 딥러닝 모델 개발

혈관 CT 검사 결과로 관상동맥질환 진단과 함께 미래 심장질환 발생 위험까지 예측하는 딥러닝 모델이 개발됐다. 세브란스병원 영상의학과 허진 교수 연구팀은 계명대학교 동산병원 영상의학과 김진영 교수, 의료영상 인공지능 기업 팬토믹스 연구팀과 함께 관상동맥질환 진단과 예후 예측 딥러닝 모델을 개발하고 실제 임상에 적용할 수 있는 가능성을 확인했다고 19일 밝혔다. 급성 흉통으로 응급실을 찾는 환자에게는 빠르고 정확한 관상동맥질환 진단과 함께 미래에 발생할 수 있는 심장질환의 가능성을 평가하는게 중요하다. 이러한 진단과 위험을 평가하기 위해 CT 혈관조영술을 실시하고 있지만 결과 판독이 나오기까지 오랜 시간이 걸리고 판독자에 따라 해석이 달라질 수 있다는 한계가 있다. 연구팀은 인공지능 딥러닝 기술을 이용해 관상동맥 협착을 자동으로 판독하고 협착 정도에 따라 정상, 비폐색성(협착 50% 미만), 폐색성(협착 50% 이상) 세 그룹으로 분류하는 모델을 개발하고 정확성을 살폈다. 딥러닝 모델은 2018년부터 2022년까지 3개 대학병원 응급실에 내원해 CT 혈관조영술을 시행한 408명의 환자 데이터를 학습했다. 또 물체 위치 파악과 종류 분류를 동시에 수행하기 때문에 데이터 처리 속도가 빠른 YOLO 아키텍처를 사용해 혈관 협착을 발견하는 속도를 높였다. 딥러닝 모델의 유효성을 검증하기 위해 전체 환자의 심장 사건 발생을 평균 2년6개월간 추적 관찰한 결과, 환자 중 15%가 심근경색, 불안정 협심증 등으로 입원과 사망을 겪었다. 특히 폐색성 환자군의 발생률은 38.8%로 정상군(0.6%), 비폐색성군(3.2%)보다 크게 높은 것으로 나타났다. 미래 심장질환 발생 위험을 따질 때 고지혈증이나 심장 효소 수치인 트로포닌-T 등 기존 위험인자와 비교해 딥러닝이 분석한 폐색성 정도가 가장 유효한 지표라는 것도 나타났다. 또 딥러닝이 기존 위험인자에 관상동맥 폐색성을 추가해 미래 심장질환 발생 위험을 분석하면 기존 위험인자만 가지고 분석했을 때(판별력 80%)보다 위험도 판별력이 14% 향상했다. 허진 교수는 “이번 연구로 빠른 진단과 치료 결정이 중요한 응급실에서 단순히 관상동맥질환의 유무를 판별하는 것을 넘어 환자 예후까지 예측하는데 딥러닝 모델을 적용할 수 있다는 가능성을 제시했다”며 “인공지능 기술이 단순한 진단 보조를 넘어 임상 의사결정 지원 도구로 확장할 수 있다는 것을 확인했다”고 말했다. 이번 연구 결과는 국제학술지 '영상의학:인공지능(Radiology:Artificial Intelligence, IF 8.1)'에 게재됐다.

2025.05.19 16:23조민규