100일 이상 환자의 몸 속에서 작동한 BiVACOR 인공 심장

(Credit: Texas Heart Institute/BiVACOR)

앞서 소개한 적이 있는 자기 부상 방식의 티타늄 인공 심장인 BiVACOR가 실제 환자의 몸 속에서 100일 넘게 정상 작동했다는 소식입니다. 해당 환자는 호주 뉴 사우스 웨일스 주에 사는 40대 남성으로 2024년 11월 22일 BiVACOR 인공 심장을 이식받고 지난 2월 퇴원했습니다. 그리고 최근 3월 6일에 심장 이식 수술을 받아 새 생명을 찾았습니다. 환자가 이식할 수 있는 새 심장을 기다리는 동안 인공 심장은 105일 동안 환자의 몸속에서 심장의 기능을 대신했습니다.

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BiVACOR 인공 심장은 수축 대신 자석을 이용해 모터로 혈액을 계속 밀어내는 독특한 구조를 지니고 있습니다. 실제 심장의 복잡한 구조를 모방하지 않기 때문에 구조가 더 단순하고 고장이 나지 않으며 특히 마모에 의한 손상을 방지할 수 있다는 장점이 있습니다. 아래 영상에서 개발자의 인터뷰를 확인할 수 있습니다. 아버지가 심부전으로 돌아가신 개인사 때문에 20년에 걸쳐 개발한 끝에 이런 결과를 얻었다고 하시네요.

(Aussie Man First Discharged With Artificial Heart)

물론 BiVACOR 인공 심장은 실제 심장을 영구적으로 대체하려고 개발된 것은 아닙니다. 그보다는 심장 이식을 기다리는 환자들에게 좀 더 시간을 주고 살 수 있는 기회를 제공하기 위한 것입니다. 하지만 인공 심장 개발의 궁극적 목표가 엄청나게 모자랄 수밖에 없는 이식 가능한 뇌사자 심장을 대신할 수 있는 인공 심장 개발이라는 점은 의심의 여지가 없습니다. 이렇게 하나씩 성과를 내다보면 언젠가는 그것도 불가능한 일이 아닐 것으로 믿습니다.

참고

https://newatlas.com/medical-devices/titanium-heart-transplant/

https://bivacor.com/#home

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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...

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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근육 떨림을 막는 전자 임플란트

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