• EMG 시계열 데이터와 수리 모델링 결합으로 약물 관련 낙상 위험 인자 식별
• 소규모 임상 환경에서도 약물의 신경근 영향 정밀 분석 가능성 입증

차 의과학대학교 임상약학대학원 정우진 교수는 지난 4월 26일 개최된 ‘대한임상노인학회 춘계학술대회’에서 자유연제 우수발표상을 수상했다.

정우진 교수는 ‘근전도(EMG) 시계열 분석 기반의 모델 중심 낙상 위험 식별 기술: 다약제 복용 환경에서의 위험 식별을 위한 기전적 접근(Model-based Fall-risk Identification using EMG Time-Series Analysis: Mechanistic Approach to Risk Identification in Polypharmacy)’ 연구 성과를 인정받아 수상자로 선정됐다

이번 연구는 비선형 혼합 효과 모델링(NLME) 기술과 웨어러블 근전도 센서 데이터를 통합하여, 특정 약물이 노인의 신경근 조절 능력에 미치는 영향을 정량적으로 분석하는 모델을 제시했다. 연구 결과, 대규모 임상시험이 어려운 소규모 표본 환경에서도 항응고제나 진해제 등이 낙상 위험을 높이는 기전을 수리적으로 식별할 수 있음을 확인했다.

해당 기술은 근전도 시계열 데이터를 직접 해석함으로써 기존 통계 분석의 한계를 보완하고 데이터 효율성을 극대화한 것이 특징이다. 이는 자원이 제한된 임상 현장이나 신약 개발 초기 단계에서 약물의 운동 능력 저해 위험을 선제적으로 파악하는 분석 도구로 활용이 가능하다.

정우진 교수는 “이번 연구를 통해 구축한 모델 기반 분석 프레임워크는 소규모 임상 데이터만으로도 약물에 의한 낙상 위험 인자를 정밀하게 식별할 수 있다는 점을 보여주었다”며 “향후 임상 현장에서 고령 환자의 안전한 약물 사용을 위한 정밀 약물 조정 전략 수립에 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

정우진 교수는 현재 계량약리학 및 약물계량학(Pharmacometrics)을 바탕으로 한 모델 기반 원격 TDM 플랫폼 개발과 디지털 헬스케어 기술의 임상 적용 연구를 수행하고 있다.

차 의과학대학교 임상약학대학원 정우진 초빙조교수