궤양성 대장염의 관해율을 두 배 높인 새로운 치료제

(Endoscopic image of a bowel section known as the sigmoid colon afflicted with ulcerative colitis. The internal surface of the colon is blotchy and broken in places. Credit: Samir/Wikipedia)

궤양성 대장염은 대장에 만성 염증과 혈변, 복통을 일으키는 질병으로 전 세계적으로 수백만 명의 환자가 이로 인해 고통받고 있습니다. 염증과 증상을 완화시키기 위해 여러 가지 약물 치료법이 나와 있지만, 염중이 없는 정상 상태인 관해에 이르는 비율은 높지 않습니다.

암스테르담 대학 메디컬 센터의 연구팀은 새로운 면역 치료제인 미리키주맙 (mirikizumab)의 임상 3상 결과를 뉴잉글랜드 저널 오브 메디슨 (New England Journal of Medicine)에 발표했습니다.

궤양성 대장염의 원인에 대해서는 100% 이해되지 않은 상태이지만, 잘못된 면역 반응으로 인한 만성 염증의 가능성이 가장 높습니다. 과학자들은 그 과정에서 특히 인터루킨 - 23이라는 장 염증의 시작과 유지에 중요한 역할을 한다는 사실을 얼아냈습니다. 미리키주맙은 바로 인터루킨 - 23에 대한 단클론항체입니다.

3상 임상 시험에서는 중간 및 중증의 궤양성 대장염 환자 1281명이 참가했습니다. 3:1의 비율로 미리키주맙 300mg을 4주 간격으로 투여하거나 위약을 투여했습니다.

12주 기본 연구인 LUCENT-1 연구에서 미리키주맙 그룹은 24.2%, 대조군은 13.3%가 임상적으로 증상과 염증 소견이 없는 관해 상태에 도달했습니다.

그리고 미리키주맙에 반응이 있었던 환자에서 유지 요법으로 40 주간 4주 간격으로 200mg 혹은 위약을 투여한 LUCENT-2 연구에서는 실험군의 관해율이 49.9%, 대조군 25.1%으로 역시 월등한 효과를 보였습니다.

최장 1년 간의 치료에서 대상자들은 큰 부작용을 호소하지 않았습니다. 더 장기적으로 치료하면 반응이 어떨지도 궁금하지만, 이 정도만 해도 지금까지 나온 궤양성 대장염 치료제 중 효과가 가장 우수해 환자들에게 새로운 희망이 될 것으로 기대합니다.

참고

https://medicalxpress.com/news/2023-06-drug-application-remission-patients-ulcerative.html

Mirikizumab as Induction and Maintenance Therapy for Ulcerative Colitis, New England Journal of Medicine (2023).

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

( The final reconstruction. Credit: Oscar Nilsson ) 그리스 아테나 대학과 스웨덴 연구자들이 1993년 발견된 선사 시대 소녀의 모습을 마치 살아있는 것처럼 복원하는데 성공했습니다. 이 유골은 그리스의 테살리아 지역의 테오페트라 동굴 ( Theopetra Cave )에서 발견된 것으로 연대는 9000년 전으로 추정됩니다. 유골의 주인공은 15-18세 사이의 소녀로 정확한 사인은 알 수 없으나 괴혈병, 빈혈, 관절 질환을 앓고 있었던 것으로 확인되었습니다. 이 소녀가 살았던 시기는 유럽 지역에서 수렵 채집인이 초기 농경으로 이전하는 시기였습니다. 다른 시기와 마찬가지로 이 시기의 사람들도 젊은 시절에 다양한 질환에 시달렸을 것이며 평균 수명 역시 매우 짧았을 것입니다. 비록 젊은 나이에 죽기는 했지만, 당시에는 이런 경우가 드물지 않았을 것이라는 이야기죠. 아무튼 문명의 새벽에 해당하는 시점에 살았기 때문에 이 소녀는 Dawn (그리스어로는 Avgi)라고 이름지어졌다고 합니다. 연구팀은 유골에 대한 상세한 스캔과 3D 프린팅 기술을 적용해서 살아있을 당시의 모습을 매우 현실적으로 복원했습니다. 그리고 그 결과 나타난 모습은.... 당시의 거친 환경을 보여주는 듯 합니다. 긴 턱은 당시를 살았던 사람이 대부분 그랬듯이 질긴 먹이를 오래 씹기 위한 것으로 보입니다. 강하고 억센 10대 소녀(?)의 모습은 당시 살아남기 위해서는 강해야 했다는 점을 말해주는 듯 합니다. 이렇게 억세보이는 주인공이라도 당시에는 전염병이나 혹은 기아에서 자유롭지는 못했기 때문에 결국 평균 수명은 길지 못했겠죠. 외모 만으로 평가해서는 안되겠지만, 당시의 거친 시대상을 보여주는 듯 해 흥미롭습니다. 참고 https://phys.org/news/2018-01-teenage-girl-years-reconstructed.html

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