한림대성심병원, '국제항생제내성센터' 개소
2024.11.13 17:04 댓글쓰기




13일 한림국제항생제내성센터 개소식에서 참석자들이 테이프 커팅을 하고 있다. 사진제공 한림대의료원


한림대성심병원(병원장 김형수)은 13일 일송문화홀에서 '한림국제항생제내성센터(Hallym International Antibiotic Resistance Center‧HIARC)' 개소식을 개최했다.


개소식에는 스웨덴 웁살라대 에바 티엔수 얀슨 부총장과 일송학원 윤희성 이사장, 한림대의료원 김용선 의료원장, 유경호 의대학장, 김형수 한림대성심병원장 등 내외빈 80명이 참석했다.


한림국제항생제내성센터는 김용균 교수(한림대성심병원 감염내과장)를 센터장으로 여러 전문 의료진과 한림대 인공지능융합학부로 구성된 항생제내성 전문 다학제 융합 연구센터다. 


앞으로 정밀 항생제 치료 연구와 병원체 바이오 빅데이터 구축, 국제 항생제내성 연구 네트워크 조성 등을 통해 국내외 항생제내성 문제 해결을 목표로 연구를 수행한다.


한림대성심병원은 글로벌 항생제내성 공동연구 허브로의 도약을 위해 국내외 항생제내성 및 정밀 항생제 치료 연구 협력을 강화할 방침이다. 


한림대의료원이 보유한 디지털 헬스케어 기술력과 산하 5개 병원 네트워크를 바탕으로 해외 유수의 연구기관들과 공동연구를 추진하는 등 항생제내성 연구를 전 세계적으로 확대할 계획이다.


글로벌 연구기관과 '맞춤 항생제내성 치료' 공동연구


한림대성심병원은 이미 올해 2월부터 스웨덴 웁살라항생제센터(UAC), 서울아산병원과 '개인 맞춤 항생제 병합 치료 신속진단도구(제품명: CombiANT, 콤비안트)' 연구를 진행하고 있다.


다제내성균 감염은 현재 전 세계적으로 풀어야 하는 의료계 난제로 떠오르고 있다.


다제내성균는 여러 종류의 항생제에 내성을 가진 균으로, 치료할 수 있는 항생제가 거의 없거나 일부 항생제로만 치료할 수 있어 맞춤치료나 하나 이상의 항생제를 처방하는 병합 치료가 필요하다. 


하지만 서로 다른 항생제들로 병합 치료를 할 때 국제적으로 표준화된 처방 기준이 없고 항생제 간 상호작용을 고려하지 않고 치료해 오히려 효과가 떨어질 수 있다.


이번 공동연구는 이런 문제점을 해결하고 더 나은 치료 결과를 만들기 위해 한림대의료원이 보유한 빅데이터 시스템과 웁살라항생제센터의 기술력, 서울아산병원의 연구력 등을 결합해 시너지를 내고 있다.


콤비안트는 어떤 항생제 병합 조합이 치료에 상승효과를 낼 수 있는지 신속하게 알 수 있어 개인 맞춤 항생제 치료를 가능하게 한다.


또 필요한 항생제만 사용하는 덕분에 오남용에서 발생하는 부작용 문제를 예방할 수 있다.


세계 항생제내성 분야 석학들과 연구 교류… 공동연구 교두보 마련


아울러 한림국제항생제내성센터는 항생제내성 분야의 세계적 권위자들과 네트워크를 구축하고 공동연구를 추진할 계획이다.


한림국제항생제내성센터 김용균 센터장은 이달 13일부터 15일까지 부산에서 열리는 '2024 우수연구자교류지원 기술교류회'에서 연구발표를 진행한다.


우수연구자교류지원은 과학기술정보통신부 한국연구재단이 해외 석학과 국내 연구자 간 국제 연구 네트워크 구축을 목표로 운영 중인 사업으로, 이번 기술교류회에 국내외 석학들이 대거 참여한다. 


김 센터장은 한림국제항생제내성센터와 웁살라대, 서울아산병원이 공동으로 연구하고 있는 '메티실린 내성 황색포도알균 균혈증에 대한 맞춤 항생제 병합 치료 국제 공동연구'에 대해 발표한다. 


연구에 따르면 전 세계적으로 사망률이 30%에 달하는 메티실린 내성 황색포도알균 균혈증을 개인 맞춤 항생제 병합으로 치료했을 때 균혈증 기간 단축은 물론 사망률도 줄일 수 있다고 보고 있다.


김용균 센터장은 이 자리에서 발표를 통해 연구 성과를 공유하며 세계적인 감염학 권위자들과 공동연구 네트워크 기반을 다진다는 계획이다.


한편, 한림대성심병원은 올해 1월 질병관리청으로부터 '의료관련감염내성균병원체자원전문은행'으로 지정받아 국가 주도의 항생제내성균 연구를 선도하고 있다.


특히 개인 맞춤 항생제 치료뿐 아니라 인공지능(AI) 기반으로 최적의 항생제 용량 추천 알고리즘과 항생제내성균 예측 모델을 개발하는 등 디지털 기술을 활용한 항생제내성 연구에도 집중하고 있다. 



댓글 0
답변 글쓰기
0 / 2000
메디라이프 + More
e-談