인지정상 노인군 및 알츠하이머병 환자군에서 송과체 용적과 유력 렘수면행동장애 사이의 관계에 대한 연구

학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 자연과학대학 뇌인지과학과, 2020. 8. 김기웅.Background and Objectives: Rapid eye movement (REM) sleep behavior disorder (RBD) is a parasomnia characterized by loss of normal skeletal muscle atonia during REM sleep and dream-enacting behavior. RBD can occur in association with (secondary RBD) or without (idiopathic RBD) a neurodegenerative disorder, and idiopathic RBD accounts for up to 60% at the diagnosis. Although secondary RBD is strongly related to synucleinopathies, it has also been reported in the Alzheimers disease (AD) and the prevalence of RBD in AD is estimated to be around 10%. Although melatonin has been reported to improve the symptoms of RBD, the association of pineal gland with RBD has never been investigated in cognitively normal (CN) elderly individuals as well as in AD patients. In the current study, we first investigated the association between pineal gland volume and RBD symptoms in both CN elderly individuals and AD patients. Methods: We enrolled 245 community-dwelling CN elderly individuals without major psychiatric or neurological disorders and 296 community-dwelling probable AD patients who did not meet the diagnostic criteria for possible or probable dementia with Lewy bodies. Among the AD participants, 93 were Aβ-positive on 18F-Florbetaben amyloid positron emission tomography. We assessed RBD symptoms using the REM Sleep Behavior Disorder Screening Questionnaire (RBDSQ) and defined probable RBD (pRBD) as achieving a score of 5 or higher in the RBDSQ. We manually segmented the pineal gland on 3T T1-weighted brain magnetic resonance imaging and estimated its volume. Results: Smaller pineal parenchyma volume was associated with more severe RBD symptoms in both CN elderly individuals (p < 0.001) and AD patients (p < 0.001). The participants with pRBD showed smaller pineal parenchyma volume than those without pRBD in both CN (p < 0.001) and AD (p < 0.001) groups. The larger pineal parenchyma volume was associated with lower risk of prevalent pRBD in both CN (OR = 0.939, 95% CI = 0.912–0.966, p < 0.001) and AD (OR = 0.909, 95% CI = 0.878–0.942, p < 0.001) patients. The pineal parenchyma volume showed good diagnostic accuracy for prevalent pRBD in both CN (AUC = 0.82, 95% CI = 0.762–0.863, p < 0.0001) and AD (AUC = 0.80, 95% CI = 0.750–0.844, p < 0.0001) patients. These results were not changed when we analyzed the 93 participants with Aβ-positive AD separately. Conclusion: Our findings suggest that smaller pineal parenchyma volume is associated with more symptoms of RBD and the risk of prevalent pRBD in both CN elderly individuals and AD patients.연구배경 및 목적: 렘수면행동장애 (REM sleep behavior disorder, RBD)는 렘수면 동안 정상적으로 발생하는 골격근의 무긴장증이 소실되어 꿈의 내용과 관련된 움직임이 나타나는 것을 특징으로 하는 사건수면 중 하나이다. RBD는 다른 신경학적 질환이 동반되거나 (secondary RBD) 동반되지 않은 상태 (idiopathic RBD)에서 발병할 수 있으며, 진단 시 idiopathic RBD의 경우가 최대 60%를 차지한다. Secondary RBD는 시누클레인병증들과 밀접하게 연관되어 있으나, 알츠하이머병 (Alzheimers disease, AD)환자에서도 보고되었으며 그 유병률은 약 10%로 추정된다. 비록 멜라토닌이 RBD 증상완화에 효과적이라고 보고되고 있지만, 인지정상 노인과 AD 환자에서 송과체와 RBD 사이의 관계성은 아직까지 조사된 바 없다. 본 연구에서는 인지정상 노인과 AD 환자를 대상으로 송과체 용적과 RBD 증상 간의 관계성을 조사하였다. 연구방법: 본 연구는 주요 정신학적 또는 신경학적 질환이 없는 245명의 지역사회 거주 인지정상 노인과, 가능 또는 유력 루이소체 치매 진단기준에 해당되지 않는 296명의 지역사회 거주 유력 알츠하이머병 환자를 대상으로 진행하였다. 알츠하이머병 환자 중 93명이 18F-Florbetaben 아밀로이드 양전자단층촬영을 통해 베타아밀로이드 양성소견을 보였다. RBD 증상은 렘수면행동장애 선별검사 설문지 (RBDSQ)를 사용하여 측정하였고, RBDSQ 점수 5점 이상을 유력 렘수면행동장애 (probable RBD, pRBD)로 정의하였다. 송과체를 T1-강조 뇌 자기공명영상에서 수동으로 구획화하여 용적을 측정하였다. 연구결과: 인지정상 노인군 (p < 0.001)과 알츠하이머병 환자군 (p < 0.001) 에서 송과체 실질 용적이 작아질수록 더 심한 RBD 증상을 나타냈다. 인지정상 노인군 (p < 0.001)과 알츠하이머병 환자군 (p < 0.001) 에서 pRBD 환자는 비환자군에 비해 더 작은 송과체 실질 용적을 가지고 있었다. 인지정상 노인군 (OR = 0.939, 95% CI = 0.912 – 0.966, p < 0.001)과 알츠하이머병 환자군 (OR = 0.909, 95% CI = 0.878 – 0.942, p < 0.001) 에서 송과체 실질 용적이 클수록 pRBD 유병 위험이 감소하였다. 인지정상 노인군 (AUC = 0.82, 95% CI = 0.762 – 0.863, p < 0.0001)과 알츠하이머병 환자군 (AUC = 0.80, 95% CI = 0.750 – 0.844, p < 0.0001) 에서 송과체 실질 용적은 pRBD 유병 위험에 대해 우수한 진단 정확도를 보여주었다. 이러한 결과는 아밀로이드 양성소견을 보인 93명의 AD 환자를 별도로 분석한 경우에도 변하지 않았다. 결론: 본 연구는 인지정상 노인과 AD 환자에서 작은 송과체 실질 용적이 더 심한 RBD 증상과 더 높은 pRBD 유병 위험성과 연관되어 있음을 제시한다.1. Introduction 1 1.1. Study Background 1 1.2. Purpose of Research 3 2. Methods 4 2.1. Study participants 4 2.1.1.Participants with normal cognition 4 2.1.2. Participants with Alzheimers disease 5 2.2. Diagnostic assessments 5 2.3. Assessment of RBD symptoms 6 2.4. Assessment of pineal gland volume 7 2.5. Assessment of brain amyloid deposition 8 2.6. Statistical analyses 9 2.6.1. Pineal gland volume and RBD in CN 9 2.6.2. Pineal gland volume and RBD in AD 10 3. Results 12 4. Discussion 14 5. Conclusion 20 Bibliography 28 국문초록 37Docto

Temporomandibular Disorders during or after Dental Implant Treatment

Purpose: Temporomandibular disorders (TMD) may occur during or after regular dental treatment. The aim of this study is to suggest management of TMD involved in dental implant treatment. Materials and Methods: We investgated the etiology, site of implantation, symptoms, treatments and improvements with a focus on TMD among patients who complained of TMD symptoms during or after dental implant treatment. Results: A total of 19 patients complained of TMD associated with implant treatment. Thirteen patients complained of masticatory muscle pain, 13 patients complained of temporomandibular joint (TMJ) pain, and 8 patients complained of both masticatory muscle pain and TMJ pain. The patients were treated primarily with counselling, medication and physical therapy, and secondarily with occlusal splint therapy. Six patients received only primary treatment, and their average recovery time was 4.2 months. Four patients received secondary treatment, and their average recovery time was 8.5 months. None of the patients underwent surgical intervention of the TMJ. Conclusion: Patients who have a risk of developing TMD may experience TMD symptoms during or after implant treatment, such as facial pain, masticatory myalgia, TMJ pain and mouth opening limitation. To mitigate these symptoms, we suggest the application of the usual treatment protocols for TMD.ope

기계 학습을 통한 소아청소년 환자의 수술 중 저산소혈증 예측

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 의과대학 의학과, 2024. 2. 김희수.배경: 소아 환자의 수술 중 저산소혈증의 지속 시간을 줄이기 위하여 빠른 진단과 조기 개입은 의료진에게 중요하다. 본 연구에서는 전신마취를 받는 소아 환자의 저산소증 발생을 1분 전에 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 개발하고 검증하고자 하였다. 방법: 본 연구는 2019년 1월부터 2020년 10월까지 전신 마취로 수술을 받은 소아 환자에서 수술 중 활력 징후 및 인공호흡기 지표를 2초마다 추출한 데이터를 활용하여 연구를 진행하였다. 수술 중 저산소증은 추출한 데이터를 통해 마취의가 판별한 기간과 관계없이 산소 포화도가 95% 미만으로 저하되는 것으로 정의하였다. Gradient Boosting Machine (GBM), Long short-term memory (LSTM), Transformer의 세 가지 머신러닝 기법을 사용하여 트레이닝 데이터 세트를 사용하여 모델을 개발하고, 무작위로 할당된 테스트 데이터 세트를 사용하여 개발된 모델들의 성능을 확인하였다. 2020년 11월부터 2021년 1월 사이의 홀드아웃 데이터 세트를 사용하여 개발된 모델들을 검증하고 성능을 비교하였다. 모델 성능은 AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristic curve)를 사용하여 평가되었다. 결과: 전체 13,130명의 환자 중 수술 중 저산소혈증을 경험한 1,540명 (11.73%)이 모델을 개발하는 데 포함되었다. 모델 개발 후에는 1,510명 중 200명 (13.25%)의 289회의 저산소혈증 이벤트가 홀드아웃 검증을 위해 사용되었다. 개발된 모델 중 GBM은 AUROC 0.904 (95% 신뢰 구간 [CI] 0.902 - 0.906)로 가장 높았으며, LSTM(0.843, 95% CI 0.840 - 0.846, P < 0.001) 및 Transformer 모델(0.885, 95% CI, 0.882 - 0.887, P < 0.001)보다 유의미하게 성능이 높았다. 홀드아웃 검증에서 GBM 또한 AUROC 0.939 (95% CI 0.936 -0.941)로 가장 우수한 성능을 보였으며, LSTM (0.904, 95% CI 0.900- 0.907, P < 0.001) 및 Transformer (0.929, 95% CI 0.926 - 0.932, P < 0.001)보다 높았다. 결론: 머신러닝 모델을 이용하여 환자 모니터에서 수집한 생체 신호를 기반으로 수술 중 저산소혈증을 실시간으로 예측할 수 있었다. 이는 임상의가 수술 중 저산소혈증을 예측하고 발생하기 전에 빠르게 저산소증을 유발하는 원인을 해결하고 치료하는 데 유용하게 사용될 수 있다.Machine Learning-based Prediction of Intraoperative Hypoxemia for Pediatric Patients Jung-Bin Park Major in Anesthesiology and Pain Medicine The Graduate School Seoul National University College of Medicine Background: Reducing the duration of intraoperative hypoxemia in pediatric patients by means of prediction and early intervention is considered crucial by clinicians. We aimed to develop and validate a machine learning model that can predict intraoperative hypoxemia events 1 min ahead in children undergoing general anesthesia. Methods: This retrospective study used prospectively collected intraoperative vital signs and parameters from the anesthesia ventilator machine extracted every 2 sec in pediatric patients undergoing surgery under general anesthesia between January 2019 and October 2020 in a tertiary academic hospital. Intraoperative hypoxemia was defined as oxygen saturation < 95% at any point during surgery. Three common machine learning techniques were employed to develop models using the training dataset: Gradient Boosting Machine (GBM), Long Short-Term Memory (LSTM), and Transformer. The performances of the models were compared using the area under the receiver operating characteristics curve (AUROC) using randomly assigned internal testing dataset. We also validated the developed models using temporal holdout dataset comprising pediatric surgery cases from November 2020 to January 2021. Model performances were compared using AUROC. Results: In total, 1,540 (11.73%) patients with intraoperative hypoxemia out of 13,130 patients records with 2,367 episodes were included for developing the model dataset. After model development, 200 (13.25%) of the 1,510 patients records with 289 episodes were used for holdout validation. Among the models developed, the GBM had the highest AUROC of 0.904 (95% confidence interval [CI] 0.902 to 0.906), which was significantly higher than that of the LSTM (0.843, 95% CI 0.840 to 0.846, P < 0.001) and the Transformer model (0.885, 95% CI, 0.882-0.887, P < 0.001). In holdout validation, GBM also demonstrated best performance with an AUROC of 0.939 (95% CI 0.936 to 0.941) which was better than LSTM (0.904, 95% CI 0.900 to 0.907, P < 0.001) and the Transformer model (0.929, 95% CI 0.926 to 0.932, P < 0.001). Conclusions: Machine learning models can be used to predict upcoming intraoperative hypoxemia in real-time based on the biosignals acquired by patient monitors, which can be useful for clinicians for prediction and proactive treatment of hypoxemia in an intraoperative setting. Keyword: machine learning; hypoxemia; children; general anesthesia Student Number: 2020-39368Abstract i List of Tables v List of Figures vi List of Abbreviation vii Chapter 1. Introduction 1 1.1. Overview of Intraoperative Hypoxemia in Children . 1 1.2. Role of Machine Learning in Anesthesiology 2 1.3. Study Objectives 3 Chapter 2. Study Methods . 5 2.1. Data Source and Ethics 5 2.2. Data Collection 5 2.3. Data Preparation 6 2.4. Model Training . 10 2.4.1. Choice of Models . 10 2.4.2. Hyperparameter Tuning 12 2.4.3 Cross validation . 14 2.5. Model Holdout Validation 15 2.6. Statistical Analysis . 17 Chapter 3. Results 19 3.1. Baseline Characteristics 19 iv 3.2. Model Performance in Predicting Intraoperative Hypoxemia 22 Chapter 4. Discussion 29 4.1. Comprehension of Intraoperative Hypoxemia in Pediatric Patients . 29 4.2. Interpretability in Developed Models 31 4.3. Comparative Analysis of Developed Models . 33 4.4. Real-time Biosignal Analysis for Model Development 35 4.5. Limitations and Future Considerations 36 Chapter 5. Conclusion / Future Work 40 Bibliography 42 Abstract in Korean . 49 v박

단일분자 FRET 방법을 이용한 Mph1 단백질 연구

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 물리·천문학부(물리학전공), 2014. 2. 홍성철.Saccharomyces cerevisiae 에서 발견되는 단백질 Mph1은 ATP를 소모하며 DNA 가닥을 푸는 helicase로 3-5의 방향성을 지닌다. 이 단백질은 인간에서 발견되는 FANCM과 비슷하게, DNA 가닥 간 공유결합(ICL)으로 인해 DNA가 풀리지 못하여 복제가 중단된 DNA 복제 포크를 복원하는데 한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 복구과정이 어떻게 일어나는지 알아보기 위하여, 단분자 FRET법으로 중단된 복제 포크를 되돌리는 Fork Regression 과정을 관찰하였다. 본 연구를 통해 Chicken-foot 구조의 형성과 지연 가닥이 풀리는 과정간 큰 연관성이 있는 것을 발견하였다. 또한 DNA 가닥이 서로 일치하지 않아 Fork Regression이 일어나지 못하는 상황에 처한 경우, Mph1이 앞 뒤로 왕복하여 움직인다는 것 또한 발견하였다.Mph1 from Saccharomyces cerevisiae is an ATP-dependent 3-5 DNA helicase involved in DNA damage bypass. Similar to its human homologue FANCM (Fanconi anemia, complementation group M), the protein is involved in repairing DNA at stalled replication forks by inter-strand crosslinks (ICLs). Here, we studied the fork regression activity of Mph1 on replication forks by single-molecule FRET (Fluorescence resonance energy transfer). We found that formation of the chicken-foot structure, which indicates initiation of the fork regression, was closely correlated to unwinding of lagging strand. In addition to that, surprisingly, we observed that Mph1 moves back and forth when it meets non-homologous pair between the leading and lagging strands.Maste