혈관을 봉합하는 스마트 접착제

(The CATRE hard-wired balloon catheter, with the ePATCH electrically activated patch at the left end. Credit: Nanyang Technological University)

(Former NTU PhD student Dr. Manisha Singh, now at MIT (left) and NTU's Assoc. Prof. Terry Steele with multiple examples of the patch – missing from the shot is co-inventor Assoc. Prof. Ellen Roche from MIT. Credit: Nanyang Technological University)

싱가포르 난양 공대와 MIT의 연구팀이 혈관 내부를 순식간에 봉합할 수 있는 전기 활성화 접착물질을 개발했습니다. 볼타 글루 (Voltaglue)라는 명칭으로 상품화를 앞둔 이 전자 접착제는 카벤 (Carbene)과 덴드리머 (dendrimer) 폴리머 두 가지 물질로 구성되어 있습니다.

볼타 글루 패치는 카터 풍선 카테터 (CATRE hard-wired balloon catheter)에 부착해 혈관 내부로 삽입됩니다. 쉽게 설명하면 끝에 풍선이 달린 줄을 혈관에 삽입하는 데, 이 풍선 끝에 패치가 달린 것입니다. 봉합이 필요한 상처 부위에 도달하면 풍선이 팽창해 패치를 단단히 붙이고 그 다음 전류를 흘려보냅니다. 전류가 흐르면 카벤이 주변 조직으로 분비되면서 접착제 역할을 하는 덴드리머 폴리머를 끌고 나가게 됩니다. 그러면 순식간에 봉합되는 것입니다.

물론 이런 치료 목적의 의료 기기는 실제 인체에서 사용하기에 앞서 많은 테스트를 거쳐야 합니다. 연구팀은 모형 심장에서 혈관에서 볼타 글루의 성능을 검증한 후 사람과 크기가 비슷한 돼지의 대동맥에 3mm 크기 상처를 봉합하는 테스트를 진행했습니다. 대동맥 봉합이 어려운 이유는 압력이 높을 뿐 아니라 심장이 뛰는 상태에서는 상당한 움직임과 진동이 있기 때문입니다. 볼타 글루는 3-5분만에 봉합을 완료하고 1000회의 박동 상황에서도 안정적으로 작동했습니다.

현재 대동맥 등 큰 동맥의 봉합 수술은 아예 우회로를 만든 상태에서 진행하거나 혹은 내부에 튜브 같은 이식 장치를 넣어서 진행했습니다. 당연히 수술 범위와 시간이 커지고 사망 등 중대 합병증 가능성이 높아질 수밖에 없습니다. 볼타 글루는 더 안전한 대안을 제시할 수 있을 것으로 기대됩니다.

참고

https://newatlas.com/medical/voltaglue-electrically-activated-blood-vessel-patch/

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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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