정혜경 고려대 안암병원 산부인과 교수가 지난 7일 고려대 의대 유광사홀에서 개최된 ‘2024 대한산부인과내분비학회 제33차 학술대회 및 연수강좌’에서 우수구연상을 수상했다.

정 교수는 이 병원 박현태, 류기진 산부인과 교수 및 이지은 한국과학기술연구원 교수와 함께 ‘자궁내막증과 자궁선근증 조기진단을 위한 월경혈의 단백체 분석’을 연구주제로 구연 발표해 수상했다.

정 교수는 월경혈을 통해 자궁내막증과 자궁선근증에 조기 진단법 개발 가능성을 제시했다. 그는 “월경혈을 건조혈반(DBS)의 형태로 수집한 검체에서 단백질을 분석하고 정량화하는 방법을 최적화했다”며 “편리하고 환자 친화적인 조기진단법을 개발하기 위한 연구”라고 설명했다. 현재 진단을 위한 월경혈 내 특이 단백질(바이오마커)을 확인한 단계로서, 추가 연구를 통해 여성질환 조기진단을 위한 마커를 개발할 수 있을 것”이라고 기대했다. 

권성근 서울대병원 이비인후과 교수가 11일, 한국과학기술단체총연합회가 제정한 ‘제34회 과학기술 우수논문상’을 수상했다.

권 교수는 기도질환 치료의 전문가로, 혀 축소술의 안전성과 효과성을 검증한 ‘베크위트-비데만증후군(Beckwith-Wiedemann Syndrome) 환자의 수술 예후 분석’ 연구로 수상했다. 

이 증후군은 신생아 저혈당, 대설증(大舌症, 큰 혀), 내장비대증 등이 동반되는 유전성 과발육장애다. 그중 심한 대설증이 있으면 호흡 및 섭식 문제, 언어발달 문제, 부정교합 등으로 이어질 수 있어 혀 일부를 절제하는 수술이 필요하다.

그러나 이 증후군은 유병률이 0.007% 정도로 낮아 알려진 정보가 적었고, 수술적 치료법의 안전성과 유효성 및 하악골에 미치는 장기간 영향에 대한 근거가 불투명했다.

권 교수는 서울대병원에서 혀 축소술을 받은 환아 11명의 의무기록과 두개골X-레이를 분석하고, 이 수술법이 미각 및 조음(調音)작용 저하와 같은 부작용 없이 부정교합과 하악전돌증(아래턱이 위턱보다 나오는 증상)을 개선하는 중증 대설증의 효과적인 치료 방법임을 확인했다.

이 연구 논문은 대한이비인후과학회에서 발간하는 SCIE 학술지 ‘임상 및 실험 이비인후과학’(Clinical Experimental Otorhinolaryngology, CEO)에 게재됐다. 지난 4월 개최된 대한이비인후과학회 춘계학술대회에서 ‘석당 우수논문상’ 1위 수상작으로도 선정됐다.

권성근 교수는 “중증 대설증 환자에서 미각과 운동 기능 저하 없이 안전하고 효과적으로 혀를 축소시키는 수술 치료법의 유효성을 장기간에 걸쳐 검증해 의미가 크다”고 말했다.

권 교수는 2016년 및 2019년 미국기관식도학회 ‘브로일즈말로니상’을, 2018년 및 올해 5월엔 미국후두학회 최고 권위의 상 ‘카셀베리상’을 수상했다.

조현웅 고려대 구로병원 산부인과 교수가 대한암학회 춘계학술대회에서 ‘Merit Award’를 수상했다. 

조 교수는 ‘난소암의 정확한 진단을 위한 골반초음파 기반 딥러닝 모델연구’(Pelvic ultrasound-based deep learning models for accurate diagnosis of ovarian cancer: retrospective multicenter study)라는 주제로 수상했다. 

그는 2015-2022년에 난소암 또는 양성 낭종으로 진단된 환자 804명의 골반초음파 영상, 나이 및 CA-125 수치를 수집하여 딥러닝 모델을 개발했다. 영상은 낭성 및 고형 성분으로 분할해 특징을 추출했으며. ResNet50과 DenseNet121 모델을 사용하여 영상과 임상 데이터를 결합한 AI 모델을 만들었다.

개발한 AI 모델은 약 95% 의 정확도로 양성 난소종양과 난소암을 구분할 수 있으며, 난소암 조기진단을 위해 중요한 민감도가 90% 이상으로 매우 우수한 결과를 보여주었다.

조 교수는 “골반 초음파는 난소암 진단에 유용하지만 현재까지 딥러닝 기술을 이용하여 난소암 진단 성능을 개선한 연구는 거의 없었다”며 “이번 연구를 통해 딥러닝 기술을 기반으로 한 골반 초음파가 난소암 조기진단에 유용한 기술이 될 수 있을 것”이라고 기대했다. 

이 상은 대한암학회 학술대회에서 발표되는 약 1000편의 논문 초록 중 연구 내용이 참신하고 향후 암환자 진단 및 치료에 기여할 수 있는 우수 연제를 선정해 수여된다.