• 핵의학기술
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• 제20권1호
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• pp.32-36
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• 2016

핵의학검사에서 $^{131}I$은 갑상선암 및 질환의 진단, 치료등 핵의학 검사에서 많이 사용되고 있다. $^{131}I$은 ${\gamma}$선과 ${\beta}^-$선을 방출하여 검사와 치료를 할 수 있고, 높은 집적율과 신장을 통한 빠른 배설이 용이 하지만, $^{131}I$(364 keV)은 $^{99m}Tc$(140 keV)보다 고에너지이기 때문에 작업을 수행 시 조작 및 투여 과정에서 $^{99m}Tc$보다 술자의 피폭을 줄이기 위해 외부피폭 방어의 3요소인 거리, 시간, 차폐 중에 차폐에 주안점을 두어 $^{131}I$ 조작 시 차 폐체 착용 전과 후의 피폭선량의 차이를 비교하고자 한다. Apron(보통 Pb 0.5 mm) 착용 시 $^{99m}Tc$은 90%이상이 차폐가 되지만, $^{131}I$은 고에너지이기 때문에 차폐효과가 비교적 낮고, 고용량의 경우 산란선(2차) 및 제동방사선의 영향으로 오히려 더 피폭을 받을 수 있다. 하지만 저용량(74 MBq) 고에너지의 경우 이에 대한 특별한 보고나 Guide Line이 마련되어 있지 않아, $^{131}I$ 조작 시 Apron 착용 유무에 따른 술자의 피폭선량을 정량적으로 분석하고자 한다. 본원 핵의학과에서 2014년 6월부터 2014년 12월까지 7개월 동안 갑상선암 치료 및 진단을 위한 저용량$^{131}I$을 투여하기 위해 방문한 갑상선암 환자를 대상으로 준비과정부터 투여 시까지 연구기간 동안 갑상선, 가슴, 고환 3곳에 Apron 안쪽과 바깥쪽 각각 1개씩 총 6개의 TLD를 부착한 뒤 $^{131}I$검사 과정부터 투여 시 까지의 방사선 피폭선량을 측정하였다. 총 작업시간은 설명시간 3분, 분배시간 1분, 투여시간 1분으로 각각 1인당 5분이내로 설정하였다. TLD 위치설정은 일반적으로 피폭선량을 측정하는 가슴과 방사선 감수성이 높은 갑상선 및 고환으로 설정하였다. 준비과정은 $^{131}I$을 $2m{\ell}$ 주사기를 이용해 74MBq을 분배한 뒤 생리식염수와 희석해 $2m{\ell}$의 용량을 만들어 분배한다. $^{131}I$을 분배 후 환자에게 투여 시 컵에 물을 $100m{\ell}$ 담고 분배한 $^{131}I$을 희석하여 환자 1 m 정도 거리를 두고, 경구투여 한다. 그리고 경구투여 한 $2m{\ell}$ 주사기와 컵을 폐기하는 과정을 Apron과 TLD를 착용한 상태에서 시행하였다. Apron과 TLD는 방사선 피폭이 미치지 않는 보관실에 따로 보관하였고, 서울방사선 서비스에 의뢰하여 피폭선량을 측정하였다. 연구기간 동안 저용량 $^{131}I$ 검사 시 갑상선, 가슴, 고환 부위에 Apron 안과 밖d[착용한 TLD의 매월 누적선량을 인원수로 나눈 결과를 가지고, SPSS Version. 12.0K를 이용해 Wilcoxon Signed Rank Test를 사용하여 통계를 시행하였다. 그 결과 갑상선(p = 0.345), 가슴(p = 0.686), 고환(p = 0.715)은 모두 p > 0.05으로 유의한 차이가 없음을 알 수 있었다. 그리고 연구기간 동안의 총 누적선량의 변화를 백분율로 환산하였을 때, 갑상선 -23.5%, 가슴 -8.3%, 고환 19.0%로 나타났다. Wilcoxon Signed Rank Test를 사용한 결과 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다(p > 0.05). 또한 7개월간의 누적선량으로 차폐율을 계산 했을 때 에는 Apron 안쪽과 바깥쪽의 피폭선량의 변화가 불규칙적으로 나타나는 결과를 보였다. 이 결과는 백분율로 표현 시 변화폭이 커보이지만, 누적 피폭선량이 소수점 이하이므로 큰 변화라고 보기 어렵다. 그러므로 고에너지 저용량 $^{131}I$ 투여 시 Apron을 착용유무와 상관없이 일정한 거리를 두고 최대한 빠른 시간 내에 투여를 종료하는 것이 피폭선량을 줄이는 데 도움이 될 것이다. 본 연구는 $^{131}I$ 투여시간을 1인당 각 5분 이내로 투여 할 수 있도록 제한하고, 거리를 1 m로 일정하게 하여 작업 할 수 있도록 하였으나 통계 시 N수가 적어서 비모수적인 방법으로 통계를 시행함으로써 정확한 결과를 얻기에 부족한 부분이 있었다. 또한 저용량 $^{131}I$ 투여 시 각 1인당 피폭선량을 직독식 선량으로 측정하지 못하고, TLD를 이용한 누적선량으로 측정한 결과 값이므로 전자선량계 및 포켓선량계를 이용한 측정이 이루어진다면 더 효과적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제41권4호
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• pp.339-353
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• 1994

연구배경 : p53 유전자는 염색체 17p에 존재하는 종양억제유전자인데, 돌연변이가 있는 경우의 mutant protein은 그 반감기가 4~8시간으로 wild type protein의 반감기 6~20분에 비하여 현저한 증가를 보이게 된다. 결과적으로 돌연변이가 있는 경우 p53 단백질이 과축적되어 과발현이 유발되는데, 이러한 기전을 이용하여 p53 면역조직화학염색은 p53유전자의 돌연변이의 검색 방법으로 많이 이용되고 있다. 유방암에서는 p53 핵단백질의 과발현이 있는 경우에 없을 때보다 무병생존기간 및 전체 생존기간 모두에서 유의하게 나쁜 임상 경과를 취함이 보고되고 있지만 폐암에서는 p53 유전자의 돌연변이 유무, 또는 p53단백의 과발현 유무가 예후에 미치는 영향은 아직까지 확실하지 않다. 저자 등은 한국인의 폐암에서 p53 종양억제 유전자의 돌연변이 빈도를 확인하고 이들이 폐암 환자의 임상 경과에 미치는 영향을 분석하며, 면역조직화학염색 및 PCR-SSCP 분석의 감수성과 특이성을 염기서열분석과 비교하여 확인하고자 본 연구를 시행하였다. 방법 : 근치적 폐절제술 후 임상경과를 추적중인 원발성폐암환자 75예를 대상으로 하였으며, 면역조직화학검사 및 분자생물학적 연구를 위하여는 이들의 종양조직(paraffin block)을 이용하였다. p53 단백질의 면역조직화학검사를 위한 일차항체로는 DO7(Novocastra, U.K.)을 사용하였고, PCR-SSCP 및 염기서열분석 등을 위하여는 파라핀 포매조직에서 암조직을 선택적으로 박절하여 DNA를 추출하여 이용하였다. 결과: 1) 전체 75예 폐암환자의 면역조직화학염색 결과 27예(36%)에서 p53단백질의 과발현을 보였다(Table 2.3, Fig 1). 2) 전체 환자의 p53 핵단백질 과발현 여부에 따른 중앙전체생존기간은 p53 음성군과 양성군 모두 25개월, 무병생존기간은 두군 모두 13개월로 동일하였다(Fig. 2). 3) PCR-SSCP 분석에 의한 p53 유전자의 mobility shift는 시험한 58예중 16예(27.6%)에서 확인되었다(Fig 3). Mobility shift 유무에 따른 중앙전체생존기간은 shift가 있는 군과 없는 군에서 각각 27개월과 20개월, 무병생존기간은 각각 8개월, 10개월로 유의한 차이가 없었다. 4) 염기서열분석을 통한 p53 유전자의 돌연변이는 시험한 29예중 10예(34.5%)에서 확인되었다(Fig 4). 염기서열분석 결과 돌연변이 유무에 따른 중앙전체생존기간은 돌연변이가 있었던 군과 없었던 군에서 각각 27개월, 22개월이었으며, 무병생존기간은 각각 20개월과 10개월로 유의한 차이는 없었으나 돌연변이가 있는 경우 조기재발을 하는 경향을 보였다(Fig 5, 6). 5) 면역조직화학염색은 PCR-SSCP 결과를 기준으로 할 때 민감도 67.0%, 특이도 74.0%, 그리고 일치도는 62.5% 이었다. PCR-SSCP의 결과는 염기서열분석 결과를 기준으로 할 때 민감도 91.8%, 특이도 96.2%, 일치도는 95.3% 이었다. 결론 : p53 핵단백질의 과발현 정도, PCR-SSCP 및 염기서열분석상 돌연변이 유무는 비소세포폐암환자의 근치적수술후 예후의 예측지표로서는 그 효용성이 적었으나, 돌연변이가 있는 경우 조기재발을 하는 경향을 보였다. 또한 p53유전자의 돌연변이 검색법으로는 면역조직화학염색보다는 PCR-SSCP법이 우수하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.69-76
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• 2013

세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.