글로벌 헬스케어 전문기업 벡톤디킨슨코리아(이하 BD코리아)가 주관하는 ‘제7회 KTTM(Korea Pacific Targeted Temperature Management Task Force) with ATTF(Asia Pacific Targeted Temperature Management Task Force) Scientific Exchange’가 지난 7월 3~4일 양일간 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 60명의 의료진이 참석한 가운데 성황리에 개최됐다.
2019년 첫 회를 시작으로 올해 7회째를 맞은 KTTM은, 초기 신경과·신경외과·중환자의학 분야 중심의 국내 전문가 교육 과정으로 출발했으나, 이후 응급의학과, 외상외과, 심장내과 등 목표체온유지치료(TTM, Targeted Temperature Management)와 관련된 다양한 진료과 전문의로 참여 범위를 확대해왔다. 특히 올해는 국내 전문가를 넘어 일본·대만·싱가포르 등 아시아 주요국의 TTM 전문가들을 연자로 초청하며 국제 학술 교류 행사로 한층 발전했다.
이번 KTTM은 대한신경집중치료학회 명예회장이자 분당서울대학교병원 신경과 한문구 교수가 좌장을 맡았으며, 미국 로버트우드존슨 의과대학 이기원 교수가 특별 강연자로 나섰다.
3일에는 국내 각 분야 전문가들의 임상 사례 중심 강연이 이어졌다. 동아대학교병원 신경과 정진헌 교수는 'TTM 관련 주요 연구 및 최신 동향'을, 분당서울대학교병원 신경외과 강동완 교수는 'TTM 국제 가이드라인 업데이트'를 주제로 발표했다. 이어 세브란스병원 신경외과 오지웅 교수, 은평성모병원 응급의학과 김수현 교수, 단국대학교병원 신경외과 윤정호 교수, 분당서울대학교병원 외과 임차미 교수가 신경중환자실, 응급실, 외상센터, 외과계 중환자실 등 실제 진료 현장에서의 TTM 적용 사례를 중심으로 임상 경험을 공유했다.
4일에는 국제 학술 교류 세션이 열렸다. 미국 로버트우드존슨 의과대학 이기원 교수가 미국 신경중환자실에서의 TTM 경험을 소개했다. 또한 일본·대만·싱가포르 등 아시아 주요국 전문의들이 열사병, 신경중환자치료, 심정지 후 중환자 관리 등 다양한 임상 상황에서의 TTM 활용 경험을 공유하며 국제적 논의를 이어갔다.
좌장 한문구 교수는 “이번 KTTM을 통해 한국이 학술 교류의 장을 제공하는 동시에 한국의 선진화된 TTM 치료 전략을 알리는 등 아시아태평양 지역에서 신경 분야 TTM을 선도하고 있다는 점을 잘 보여줬다”며 “국내외 전문가들이 최신 지견과 임상 경험을 바탕으로 TTM 치료 전략의 발전 방향을 함께 모색한 의미 있는 자리였다”고 평가했다.
BD코리아 Critical Care 사업부 총괄 김철 상무는 “올해 KTTM은 단순한 국내 교육 행사를 넘어, 한국이 아시아 TTM 학술 교류의 중심이 될 수 있다는 가능성을 보여준 의미 있는 행사였다”며 “앞으로도 TTM 치료의 인식 확산과 기술 발전을 위해 혁신적인 솔루션 제공과 역량 강화 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.
한편, 목표체온유지치료(TTM)는 심정지 등 급성 뇌손상 발생 시 체온을 33~37.5도로 조절하여 낮춰 뇌대사율과 산소소비량을 감소시킴으로써 뇌세포 손상과 재관류 손상을 완화하는 치료법이다. 체온이 1도 낮아질 때마다 뇌대사율이 6~10% 감소하는 효과가 있으며, 2019년부터 국내 보험급여가 적용되어 환자 부담이 크게 줄었다. 특히 뇌혈관 질환 및 중증 외상 환자는 중증질환 산정 특례를 지원받을 수 있어 본인부담률은 더 낮아지며, 소아(15세 이하) 및 신생아의 경우는 일반 성인보다 치료 비용이 더 낮은 수준이다. 최근에는 심정지 환자를 넘어 뇌졸중, 출혈성 뇌졸중, 중증 외상 등 다양한 중증 신경계 질환으로 적용이 확대되고 있다.
세션에서도 소개된 BD코리아 아틱선 스탯(Arctic SunTM Stat)은 비침습적으로 환자의 체온을 정밀하게 조절할 수 있는 TTM 솔루션으로, 성인 및 소아 환자 모두에게 적용 가능하다. 아틱선 스탯은 아틱젤 패드(ArcticGelTM Pads)를 활용해 목표 체온도달과 유지, 재가온, 정상체온 관리에 이르는 TTM 과정 전반에서 체온 조절을 지원하며, 환자 체온 변화 추이 확인과 모니터링 기능을 통해 의료진의 치료 의사결정을 도울 수 있다.
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