본 연구에서는 인체 내에서 방사성핵종의 거동에 관하여 국제방사선방호위원회에서 권고한 최근 호흡기 모델, 소화기 모델 및 생체동역학 모델을 사용하여 생물학적분석 자료로부터 섭취량과 예탁유효선량을 평가하기 위한 BIDAS 프로그램을 개발하였다. 프로그램은 생물학적분석 자료를 관리하는 데이터베이스 모듈, 각 방사성 핵종에 대한 예측 생물학적분석 양을 내장하고 있는 모듈, 측정된 생물학적분석 양에 근거하여 급성 및 만성 피폭으로부터 섭취량과 선량을 평가하는 계산모듈 등으로 구성되어 있다. 본 논문은 프로그램의 특성과 검증결과에 대해 기술한다.
Particle deposition in human lungs was investigated theoretically by using asymmetric five-lobe lung model. The volumes of each of the five lobes were different, thereby forming an asymmetric lung structure. The tidal volume and flow rate of each lobe were scaled according to lobar volume. The total and regional deposition with various breathing patterns were calculated by means of tracking volume segments and accounting for particle loss during inhalation and exhalation. The deposition fractions were obtained for each airway generation and lung lobe, and dominant deposition mechanisms were investigated for different size particles. Results show that the tidal volume and flow rate have a characteristic influence on particle deposition. The total deposition fraction increases with an increase in tidal volume for all particle sizes. However, flow rate has dichotomous effects: a higher flow rate results in a sharp increase in deposition for large size particles, but decreases deposition for small size particles. Deposition distribution within the lung shifts proximally with higher flow rate whereas deposition peak shifts to the deeper lung region with larger tidal volume. Deposition fraction in each lobe was proportional to its volume. Among the three main deposition mechanisms, diffusion was dominant for particles < 0.5 ${\mu}{\textrm}{m}$ whereas sedimentation and impaction were most influential for larger size particles. Impaction was particularly dominant for particles> 8 ${\mu}{\textrm}{m}$. The results may prove to be useful for estimating deposition dose of inhaled pollutant particles at various breathing conditions.
Human rhinoviruses (HRV) are one of the major causes of common cold in humans and are also associated with acute asthma and bronchial illness. Heat-shock protein 90 (Hsp90), a molecular chaperone, is an important host factor for the replication of single-strand RNA viruses. In the current study, we examined the effect of the Hsp90 inhibitor pochonin D, in vitro and in vivo, using a murine model of human rhinovirus type 1B (HRV1B) infection. Our data suggested that Hsp90 inhibition significantly reduced the inflammatory cytokine production and lung damage caused by HRV1B infection. The viral titer was significantly lowered in HRV1B-infected lungs and in Hela cells upon treatment with pochonin D. Infiltration of innate immune cells including granulocytes and monocytes was also reduced in the bronchoalveolar lavage (BAL) by pochonin D treatment after HRV1B infection. Histological analysis of the lung and respiratory tract showed that pochonin D protected the mice from HRV1B infection. Collectively, our results suggest that the Hsp90 inhibitor, pochonin D, could be an attractive antiviral therapeutic for treating HRV infection.
천연방사성물질을 취급하는 산업시설의 종사자들은 공정에서 발생하는 공기 중 입자의 흡입에 의해 만성적인 내부피폭을 받을 수 있다. 방사성 물질을 함유한 공기 중 입자 흡입에 의한 내부피폭은 입자의 크기, 모양, 밀도, 흡수형태에 따라 달라진다. 본 연구에서는 공기 중 부유 입자의 물리화학적 특성에 따른 피폭방사선량 민감도를 평가하였다. 흡입에 의한 내부피폭선량 평가는 국제방사선방호위원회 66 인체호흡기모델을 이용하였다. 일반적으로 입자의 크기가 감소할수록 예탁유효선량은 증가하는 경향을 보였으며, 입자 크기 $0.01{\mu}m$와 $100{\mu}m$ 에서의 피폭방사선량은 $^{238}U$ 의 경우 약 100 배, $^{230}Th$ 의 경우 약 50 배 차이를 보였다. 모양인자가 작을수록 피폭방사선량은 높게 나타났으며, 모양인자가 1 일 때 피폭방사선량은 모양인자가 2 일 때 보다 18% 높았다. 입자의 밀도가 증가할수록 피폭방사선량은 높게 나타났으며, 입자 밀도가 $11g{\cdot}cm^{-3}$ 인 경우 피폭방사선량은 밀도가 $0.7g{\cdot}cm^{-3}$ 인 경우에 비해 60% 높게 나타났다. $^{238}U$ 의 경우 피폭방사선량은 흡수형태 S, M, F 순으로 높게 나타났으며, 흡수형태 S 의 경우 F 에 비해 피폭방사선량이 약 9 배 높게 나타났다. $^{230}Th$ 의 경우 피폭방사선량은 흡수형태 F, M, S 순으로 높게 나타났으며, 흡수형태 F 의 경우 S 에 비해 피폭방사선량이 약 16 배 높게 나타났다. 민감도 평가에서 나타난 것처럼 입자의 물리화학적 특성을 고려하지 않고 피폭방사선량을 평가하는 경우 평가값은 실제값에 비해 수십 혹은 수백 배 이상 왜곡 될 수 있다. 천연방사성물질을 취급하는 작업장에서 종사자의 정확한 피폭방사선량 평가를 위해서는 취급하는 물질, 작업환경 등을 고려하고 입자의 물리화학적 특성값을 실측하여 실시하는 것이 바람직하다.
복잡하고 광범위한 원인을 가진 대기오염물질 중 particulate matter (PM)은 입자의 크기에 따라 분류된다. 그 중 PM2.5는 그 크기가 매우 작아 사람이 흡입하면 인간의 호흡기나 심혈관에 질병을 유발할 수 있다. 이러한 위험에 대비하기 위해서는 국가 중심의 관리와 사전에 예방할 수 있는 모니터링 및 예측이 중요하다. 본 연구는 고농도 미세먼지의 발생이 잦은 서울시의 PM2.5를 local data assimilation and prediction system (LDAPS) 기상 관련 인자 15가지와 aerosol optical depth (AOD), 화학인자 4가지를 독립변수로 하여 앙상블 모델 두 가지 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGB)로 예측하고자 하였다. 예측에 사용된 두 모델의 성능 평가와 인자 중요도 평가를 수행하였으며, 계절별 모델 분석도 수행하였다. 예측 정확도 결과, RF가 R2 = 0.85, XGB가 R2 = 0.91의 높은 예측 정확도를 보이며 XGB가 RF보다 PM2.5 예측에 적합한 모델임을 확인하였다. 계절별 모델 분석 결과, 봄에 농도가 높은 관측 값과 비교하여 예측 수행이 잘 되었다고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 인자를 이용하여 서울시의 PM2.5를 예측하였고, 좋은 성능을 보이는 앙상블 기반의 PM2.5 예측 모델을 구축하였다.
산업이 발전하면서 대기오염물질에 대한 관심도는 높아졌다. 대기오염물질은 환경오염, 지구 온난화 등 다양한 분야에 영향을 미쳤다. 그 중 환경성 질환은 대기오염물질에 의해 영향을 받은 분야 중 하나이다. 대기오염물질은 분자의 크기가 작아 인체의 피부나 호흡기를 통해 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점 때문에 대기오염물질과 환경성 질환에 대한 연구가 다양하게 진행됐다. 환경성 질환의 일환인 천식은 증상이 심해져 천식발작을 일으킬 경우 생명에 위협을 줄 수 있고 성인 천식의 경우 한번 발병을 하면 완치가 어렵다. 천식을 악화시키는 요인에는 황사, 대기오염이 포함된다. 전 세계적으로 천식은 유병률이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 대기오염물질이 천식 환자의 응급실 입원 건수와 어떤 상관관계를 가지는지 연구하고 상관관계가 높은 대기오염물질을 이용하여 미래의 천식 환자 수를 예측했다. 대기오염물질은 아황산가스(SO2), 일산화탄소(CO2), 오존(O3), 이산화질소(NO2)와 미세먼지(PM10) 5가지 대기오염물질의 농도를 이용하고 환경성 질환은 천식 환자의 응급실 입원 건수 데이터를 이용하였다. 대기오염물질과 천식의 응급환자 수에 대한 데이터는 2013년 1월1일 부터 2017년 12월 31일 까지 총 5년 치의 데이터를 이용하였다. 모델은 Informer와 LTSF-Linear의 두 가지 모델을 이용하여 예측을 진행하였고 모델의 성능을 측정하기 위해 MAE, MAPE, RMSE 의 성능지표를 이용했다. 천식의 응급환자 수 예측은 응급환자 수를 포함하여 예측을 진행한 경우와 포함하지 않고 진행한 두 가지 경우 모두 진행하여 결과를 비교했다. 본 논문은 Informer와 LTSF-Linear 모델을 이용한 천식 응급환자 수의 예측에 모델의 성능을 향상 시키는 대기 오염물질을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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