KR20230161102A - 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
실시예는 자율 신경 평가 검사 중 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터를 수집하는 단계; 자율 신경 평가 검사 중 동요(perturbation) 후의 제2 반응데이터를 수집하는 단계; 및 상기 제1 반응데이터와 상기 제2 반응데이터 간의 제1 차이값을 이용하여 교감 신경 절제가 필요한지 결정하는 단계;를 포함하고, 상기 자율 신경 평가 검사는 기립경사검사(HUT), 발살바 수기(Valsalva maneuver) 및 한랭압박검사(cold pressure test) 중 어느 하나인 교감 신경 절제 대상 예측 방법을 개시한다.
Description
실시예는 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게, 실시예는 교감 신경 절제에 반응할 적절한 대상(환자)을 예측하거나 선택하는 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치에 관한 것이다.
고혈압, 신장 질환, 심부전, 당뇨병 등과 같은 만성 질환 환자에게 비정상적으로 높은 교감 신경 활성화가 존재한다. 이러한 만성 질환을 치료하기 위해 신장 교감 신경 저하와 같은 교감 신경 조절이 사용된다.
또한, 상술한 만성 질환 환자에 대한 치료법은 다양하게 연구되고 있다. 다만, 상술한 질환을 갖는 환자를 구별함에 있어서 임상적으로 적용 가능하면서 비침습적인 구별법에 명확하게 제시되어 있지 않다.
이에, 본 발명은 상술한 질환을 갖는 환자를 식별하기 위해 임상적으로 적용 가능하면서 비침습적인 방법으로서, 교감 신경 활동을 낮추어 질환을 치료하는 환자의 치료법에 매우 중요한 예측 또는 식별 방법을 제공한다.
실시예에 따른 본 발명은 신경(예, 교감 신경) 활성이 비정상적으로 상승한 만성 질환(예, 고혈압, 심부전, 심방세동, 수면 무호흡증, 당뇨병 및 신부전 등)을 갖는 환자를 예측 또는 식별하는 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치를 제공한다.
구체적으로, 본 발명은 교감 신경 활동에서의 절대값, 상대적 변화 및/또는 용량(reserve)(변화 가능량)을 제공할 수 있는 파라미터를 제공하는 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
또한, 상술한 파라미터는 생체 전기, 혈류 역학 신호 및/또는 신경호르몬 반응으로부터 제공되며, 환자의 교감 신경의 레벨은 기립경사검사(HUT), 발살바 수기(Valsalva maneuver, V.M) 및 한랭압박검사(cold pressure test, C.P) 중 어느 하나인 비침습적 또는 침습적 방법으로 교란될 수 있다.
또한, 실시예에 따르면 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자에 대한 구별이 보다 정확하게 수행되는 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
실시예에서 해결하고자 하는 과제는 이에 한정되는 것은 아니며, 아래에서 설명하는 과제의 해결수단이나 실시 형태로부터 파악될 수 있는 목적이나 효과도 포함된다고 할 것이다.
실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법은 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터를 수집하는 단계; 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 후의 제2 반응데이터를 수집하는 단계; 및 상기 제1 반응데이터와 상기 제2 반응데이터 간의 제1 차이값을 이용하여 교감 신경 절제가 필요한지 결정하는 단계;를 포함하고, 상기 자율 신경 평가 검사는 기립경사검사(HUT), 발살바 수기(Valsalva maneuver) 및 한랭압박검사(cold pressure test) 중 어느 하나이다.
자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제3 반응데이터를 수집하는 단계;를 포함하고, 상기 제3 반응데이터는 교감신경 차단제 투여 후 제1 반응데이터일 수 있다.
제2 차이값에 대한 상기 제1 차이값의 비가 소정의 범위 내인 경우 상기 교감 신경 절제 또는 절제가 필요하다고 결정하고, 상기 제2 차이값은 상기 제2 반응데이터와 상기 제3 반응데이터 간의 차이값일 수 있다.
제2 차이값은 상기 제1 차이값보다 크고,
상기 제2 차이값은 상기 제2 반응데이터와 상기 제3 반응데이터 간의 차이값일 수 있다.
상기 교감신경 차단제는 도파민(Dopamine), 도부타민(Dobutamine), 아데노신, 프로스타사이클린, 질소 산화물, 브래디키닌, 파파베린, 디피리다몰(Dipyridamolum), 디우레틴(Diuretin), 테오필린(theophylline), 미녹시딜(minoxidil), 이소소르비드 질산염 (isosorbide) 중 어느 하나를 포함할 수 있다.
상기 결정하는 단계에서,
평균 차이값에 대한 상기 제1 차이값의 비가 소정의 범위 내인 경우 상기 교감 신경 절제 또는 절제가 필요하다고 결정할 수 있다.
상기 제1 반응데이터 또는 상기 제2 반응데이터는 중심 혈압(central blood pressure), 전기저항(bio impedance), 심박 변이도(Heart rate variability: HRV), 혈액 내 에피네프린/노르에피네프린 양 및 피부교감 신경활동(SSNA, skin sympathetic nerve activity) 중 어느 하나일 수 있다.
상기 제1 반응데이터 또는 상기 제2 반응데이터가 중심 혈압, 에피네프린/노르에피네프린 양 및 피부교감 신경활동 중 어느 하나인 경우, 상기 제1 반응데이터는 상기 제2 반응데이터보다 낮을 수 있다.
상기 제1 반응데이터 또는 상기 제2 반응데이터가 상기 전기저항인 경우, 상기 제1 반응데이터는 상기 제2 반응데이터보다 클 수 있다.
상기 제1 반응데이터 또는 상기 제2 반응데이터가 상기 심박 변이도인 경우, 저주파수(low frequency)영역에서 상기 제1 반응데이터는 상기 제2 반응데이터보다 클 수 있다.
실시예에 따른 저장 매체는 교감 신경 절제 대상 예측 방법을 수행하기 위해 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 포함하는 프로그램이 기록된 비일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서, 교감 신경 절제 대상 예측 방법은, 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터를 수집하는 단계;자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 후의 제2 반응데이터를 수집하는 단계; 및 상기 제1 반응데이터와 상기 제2 반응데이터 간의 제1 차이값을 이용하여 교감 신경 절제 또는 절제가 필요한지 평가하는 단계;를 포함하고, 상기 자율 신경 평가 검사는 기립경사검사(HUT), 발살바 수기(Valsalva maneuver) 및 한랭압박검사(cold pressure test) 중 어느 하나이다.
실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 장치는 적어도 하나의 인스트럭션을 수행하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터를 수집하고, 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 후의 제2 반응데이터를 수집하고, 상기 제1 반응데이터와 상기 제2 반응데이터 간의 제1 차이값을 이용하여 교감 신경 절제 또는 절제가 필요한지 평가하고, 상기 자율 신경 평가 검사는 기립경사검사(HUT), 발살바 수기(Valsalva maneuver) 및 한랭압박검사(cold pressure test) 중 어느 하나이다.
상기 프로세서는, 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제3 반응데이터를 수집하며, 상기 제3 반응데이터는 교감신경 차단제 투여 후 제1 반응데이터일 수 있다.
상기 프로세서는 제2 차이값에 대한 상기 제1 차이값의 비가 소정의 범위 내인 경우 상기 교감 신경 절제 또는 절제가 필요하다고 결정하고, 상기 제2 차이값은 상기 제2 반응데이터와 상기 제3 반응데이터 간의 차이값일 수 있다.
제2 차이값은 상기 제1 차이값보다 크고,
상기 제2 차이값은 상기 제2 반응데이터와 상기 제3 반응데이터 간의 차이값일 수 있다.
실시예에 따르면, 본 발명은 신경(예, 교감 신경) 활성이 비정상적으로 상승한 만성 질환(예, 고혈압, 심부전, 심방세동, 수면 무호흡증, 당뇨병 및 신부전 등)을 갖는 환자를 예측 또는 식별하는 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치를 구현한다.
구체적으로, 본 발명은 교감 신경 활동에서의 절대값, 상대적 변화 및/또는 용량(reserve)(저장고 또는 변화가능량)을 제공할 수 있는 파라미터를 제공하는 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치를 구현할 수 있다.
또한, 본 발명은 비침습적 또는 침습적 방법으로 교감 신경 절제 대상 예측이 가능한 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치를 구현할 수 있다.
또한, 실시예에 따르면 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자에 대한 구별이 보다 정확하게 수행되는 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치를 구현할 수 있다.
본 발명의 다양하면서도 유익한 장점과 효과는 상술한 내용에 한정되지 않으며, 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하는 과정에서 보다 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 장치를 개략적으로 도시한 블록도이고,
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법에 대한 순서도이고,
도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법에서 환자와 일반인 간의 자율 신경 평가 검사의 결과를 설명하는 도면이고,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법의 구체화된 순서도이고,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법의 효과를 설명하는 도면이고,
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법의 구체화된 순서도이고,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치의 일 예를 도시한 도면이고,
도 7 내지 도 12는 실시예에서 기립경사검사(HUT), 발살바 수기(Valsalva maneuver) 및 한랭압박검사(cold pressure test) 중 어느 하나에 대한 중심 혈압(central blood pressure), 전기저항(bio impedance), 심박 변이도(Heart rate variability: HRV), 혈액 내 에피네프린 양 및 피부교감 신경활동(SSNA, skin sympathetic nerve activity) 중 어느 하나의 결과를 도시한 그래프로,
도 7은 기립경사검사에 대한 중심 혈압 예컨대 대동맥 수축기 압력(aortic systolic pressure)의 그래프이고,
도 8은 기립경사검사에 대한 체혈관저항계수(systemic vascular resistance index, SVRI)의 그래프이고,
도 9는 기립경사검사에 대한 심박 변이도(파워스펙트럼)의 그래프이고,
도 10은 기립경사검사에 대한 혈액 내 에피네프린 및 노르에피네프린의 그래프이고,
도 11은 발살바 수기에 대한 피부교감 신경활동의 그래프이고,
도 12는 한랭압박검사에 대한 피부교감 신경활동의 그래프이다.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법에 대한 순서도이고,
도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법에서 환자와 일반인 간의 자율 신경 평가 검사의 결과를 설명하는 도면이고,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법의 구체화된 순서도이고,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법의 효과를 설명하는 도면이고,
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법의 구체화된 순서도이고,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치의 일 예를 도시한 도면이고,
도 7 내지 도 12는 실시예에서 기립경사검사(HUT), 발살바 수기(Valsalva maneuver) 및 한랭압박검사(cold pressure test) 중 어느 하나에 대한 중심 혈압(central blood pressure), 전기저항(bio impedance), 심박 변이도(Heart rate variability: HRV), 혈액 내 에피네프린 양 및 피부교감 신경활동(SSNA, skin sympathetic nerve activity) 중 어느 하나의 결과를 도시한 그래프로,
도 7은 기립경사검사에 대한 중심 혈압 예컨대 대동맥 수축기 압력(aortic systolic pressure)의 그래프이고,
도 8은 기립경사검사에 대한 체혈관저항계수(systemic vascular resistance index, SVRI)의 그래프이고,
도 9는 기립경사검사에 대한 심박 변이도(파워스펙트럼)의 그래프이고,
도 10은 기립경사검사에 대한 혈액 내 에피네프린 및 노르에피네프린의 그래프이고,
도 11은 발살바 수기에 대한 피부교감 신경활동의 그래프이고,
도 12는 한랭압박검사에 대한 피부교감 신경활동의 그래프이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제2, 제1 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 일부 실시예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들의 일부 또는 전부는, 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 프로세서 또는 마이크로 프로세서들에 의해 구현되거나, 의도하는 기능을 수행하기 위한 회로 구성들에 의해 구현될 수 있다. 또한, 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 다양한 프로그래밍 또는 스크립트 언어로 구현될 수 있다. 기능 블록들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 개시는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. 모듈 및 구성 등과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 장치(100)는 제1 센서부(110), 제2 센서부(120), 입력부(130), 통신부(140), 저장부(150), 프로세서(160) 및 출력부(170)를 포함할 수 있다.
제1 센서부(110)는 복수개의 센서로 구성되고, 환자의 테스트 또는 시험 상태를 감지하는 센서를 포함할 수 있다. 대상(이하 '환자'와 혼용함)에 대한 테스트 또는 시험은 기립경사검사(HUT), 발살바 수기(Valsalva maneuver) 및 한랭압박검사(cold pressure test) 중 어느 하나일 수 있다.
예컨대, 제1 센서부(110)는 환자의 기립 경사를 측정하는 센서, 환자의 움직임을 측정하는 센서를 포함할 수 있다. 이에, 제1 센서부(110)는 자이로 센서 및 가속도 센서를 포함할 수 있다.
제2 센서부(120)는 하나 이상의 센서로 구성되고, 환자의 생체 상태를 측정하는 센서를 더 포함할 수 있다. 예컨대, 제2 센서부(120)는 테스트 또는 시험에 대한 환자의 상태를 감지하는 센서를 포함할 수 있다.
제2 센서부(120)는 진동센서, 음향센서, 맥박측정센서, 심전도센서, 혈압센서, 호흡측정센서, 뇌파측정센서, 뇌혈류 센서, 임피던스 측정센서, 호르몬 감지 센서, 피부감각 감지센서 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. 실시예로, 제2 센서부는 환자의 생체 상태에서 중심 혈압(central blood pressure), 전기저항(bio impedance), 심박 변이도(Heart rate variability: HRV), 혈액 내 에피네프린 양 및 피부교감 신경활동(SSNA, skin sympathetic nerve activity) 중 어느 하나를 나타내는 센서를 포함할 수 있다.
입력부(130)는 사용자의 입력 동작을 입력 신호로 변환하여 프로세서(160)에게 송신한다. 입력부(130)는 예를 들어 키보드, 마우스, 터치스크린 상의 터치센서, 터치패드, 키패드, 음성 입력, 기타 현재, 과거에 가능하거나 미래에 가능해질 입력 처리 장치들로써 구현될 수 있다. 입력부(130)는 예를 들어 사용자의 일별 훈련 각도, 훈련 시간을 포함하는 개인 설정값을 입력하여 저장부(150)에 저장할 수 있다.
통신부(140) 외부 단말 및 서버와 정보를 송수신한다. 예를 들어, 통신부(140)는 외부 단말 및 서버로부터 실시예에 따른 예측 판단을 위한 설정값을 수신하여 저장부(150)에 저장할 수 있다. 또한, 통신부(140)가 사용하는 통신 기술은 통신망의 유형이나 기타 사정에 따라 달라질 수 있다.
저장부(150)는 테스트 또는 시험(예, 자가 기립경사검사)을 위한 서비스를 사용자에게 제공하기 위한 프로그램 및 데이터를 저장한다. 또한, 저장부(150)는 테스트 또는 시험에 대한 생체 신호에 대한 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(150)는 테스트 또는 시험 시 발생하는 정보를 저장하고, 프로세서(160)의 요청에 따라 요청된 데이터를 프로세서(160)에게 전달할 수 있다. 이러한 저장부(150)는 ROM(read-only memory), RAM(random access memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다.
프로세서(160)는 후술하는 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법의 각 단계를 수행할 수 있다. 따라서, 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 장치(100)는 프로세서(160)를 통해 교감 신경 절제 대상 예측 방법을 수행할 수 있다. 또한, 예를 들어 전자 장치(교감 신경 절제 대상 예측 장치를 포함)는 상술한 프로세서를 포함할 수도 있고, 프로세서는 후술하는 교감 신경 절제 대상 예측 방법을 수행할 수 있다.
나아가, 이러한 교감 신경 절제 대상 예측 장치는 자율 신경 평가 검사를 위한 각 장비 내에 또는 해당 장비와 연결될 수 있다. 또는 자율 신경 평가 검사를 수행하는 각 장비 내에 프로그램되어 수행되거나, 각 장비에 연결된 장치 내에 프로그램되어 수행될 수 있다.
이러한 프로세서(160)는 ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로 및/또는 데이터 처리 장치를 포함할 수 있다.
출력부(170)는 프로세서(160)의 지시 또는 명령(instruction)에 따른 메시지를 시각, 촉각, 청각 중 어느 하나 이상의 방법으로 출력할 수 있다. 출력부(170)는 디스플레이, 스피커 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. 디스플레이는 예를 들어 LCD(액정표시장치), LED(발광 다이오드), OLED(유기 발광 다이오드), 프로젝터, 기타 현재, 과거에 가능하거나 미래에 가능해질 표시 장치들로써 구현될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는 교감 신경 절제 대상 예측 장치(100)가 제1,2 센서부와 일체의 구성요소임을 설명하였으나, 제1,2 센서부는 개별 구성요소일 수 있고, 이러한 경우, 제1,2 센서부는 교감 신경 절제 대상 예측 장치(100)와 정보를 송수신 가능하도록 구현된다. 예를 들어, 교감 신경 절제 대상 예측 장치(100)는 전자 장치이고, 제1,2 센서부는 다양한 웨어러블 장치일 수도 있다. 예를 들어, 경우에 따라 자가 기립경사검사 가 웨어러블 형태의 장치를 통해 수행될 수도 있다.
또한, 교감 신경 절제 대상 예측 장치(100)가 데이터를 송수신하는 경우 관점에 따라 프로세서(160)의 제어로서 통신부(140)가 데이터를 송수신할 수도 있고, 프로세서(160)가 통신부(140)를 제어하여 데이터를 송수신할 수도 있다.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법에 대한 순서도이고, 도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법에서 환자와 일반인 간의 자율 신경 평가 검사의 결과를 설명하는 도면이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법의 구체화된 순서도이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법의 효과를 설명하는 도면이고, 도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법의 구체화된 순서도이다.
도 2a를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법은 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터를 수집하는 단계(S210), 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 후의 제2 반응데이터를 수집하는 단계(S220) 및 제1 반응데이터와 제2 반응데이터 간의 제1 차이값을 이용하여 교감 신경 절제가 필요한지 결정하는 단계(S230)를 포함할 수 있다.
자율 신경 평가 검사는 기립경사검사(HUT), 발살바 수기(Valsalva Maneuver, V.M) 및 한랭압박검사(cold pressure test, C.P) 중 어느 하나일 수 있다. 즉, 자율 신경 평가 검사는 검사 상태가 제1 센서부에 의해 감지될 수 있다. 그리고 '자율 신경 평가 검사 중 동요 전'은 자율 신경 변화 전의 휴식(resting) 상태에 대응할 수 있다. 예컨대, 기립경사검사에서 '자율 신경 평가 검사 중 동요 전'은 틸트(tilt) 전으로 supine 또는 resting 상태에 대응할 수 있다. 또한, 발살바 수기(V.M)에서 '자율 신경 평가 검사 중 동요 전'은 숨을 크게 들이쉬고 숨을 참는 것을 유도하기 전에 대응할 수 있다. 또한, 한랭압박검사에서 '자율 신경 평가 검사 중 동요 전'은 손을 찬물에 담그기 전에 대응할 수 있다.
나아가, 제1 반응데이터와 제2 반응데이터는 환자의 생체 상태를 측정한 데이터일 수 있다. 예컨대, 본 명세서에서 반응데이터는 상술한 제2 센서부에 의해 대상(환자)의 생체 상태를 감지한 결과 데이터일 수 있다. 즉, 반응데이터는 중심 혈압(central blood pressure), 전기저항(bio impedance), 심박 변이도(Heart rate variability: HRV), 혈액 내 에피네프린(또는 노르에피네프린) 양 및 피부교감 신경활동(SSNA, skin sympathetic nerve activity) 중 어느 하나를 나타내는 데이터일 수 있다. 예컨대, 반응데이터는 중심 혈압 정도, 대상의 전기 저항값 등을 포함할 수 있다.
이에, 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 장치 또는 프로세서는 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터를 수집할 수 있다(S210). 즉, 기립경사검사(HUT)에서 누운 상태(supine 또는 rest)에서의 반응데이터를 수집할 수 있다. 나아가, 이하에서 교감신경 차단제의 주입 이외에 각 단계는 예측 장치 또는 프로세서가 수행함을 근거로 설명한다. 그리고 본 명세서에서, 도파민(Dopamine), 도부타민(Dobutamine), 아데노신, 프로스타사이클린, 질소 산화물, 브래디키닌, 파파베린, 디피리다몰(Dipyridamolum), 디우레틴(Diuretin), 테오필린(theophylline), 미녹시딜(minoxidil), 이소소르비드 질산염 (isosorbide) 중 어느 하나를 포함할 수 있다.
그리고 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 후의 제2 반응데이터를 수집할 수 있다(S220). 상술한 바와 같이, 제2 반응데이터는 시험 또는 테스트 후의 생체 상태를 감지한 결과일 수 있다. 즉, '자율 신경 평가 검사 중 동요 후'는 자율 신경 변화 후의 변화(HUT, V.M, C.P로 표기함) 상태에 대응할 수 있다. 예컨대, 기립경사검사에서 '자율 신경 평가 검사 중 동요 후'눈 틸트(tilt) 후로 tilt 상태에 대응할 수 있다. 또한, 발살바 수기(V.M)에서 '자율 신경 평가 검사 중 동요 후'는 숨을 크게 들이쉬고 숨을 참는 것을 유도한 후에 대응할 수 있다. 또한, 한랭압박검사에서 '자율 신경 평가 검사 중 동요 후'는 손을 찬물에 담근 후에 대응할 수 있다.
나아가, 제1 반응데이터와 제2 반응데이터 간의 제1 차이값을 이용하여 교감 신경 절제 또는 절제가 필요한지 결정할 수 있다(S230). 교감 신경 절제 또는 절제가 필요한 대상 또는 환자는 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자로, 교감 신경 절제 또는 절제에 따른 고혈압 등의 질환에 대한 개선 효과가 크게 나타날 수 있는 환자이다. 이와 달리, 교감신경 활성화가 정상적인 환자에 교감 신경 절제 또는 절제로도 개선 효과가 크지 않으므로, 교감 신경 절제 또는 절제 등의 시술을 수행하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 이에, 교감 신경 절제 또는 절제에 따른 개선 효과가 큰 환자인지 여부를 보다 정확하게 파악할 수 있다.
제1 반응데이터와 제2 반응데이터의 차이값인 제1 차이값의 크기나 교감신경 활성화가 비정상적으로 높지 않은 환자(예, 고혈압 없는 환자)의 평균 차이값(제1 차이값)과의 비를 고려하여 교감 신경 절제 또는 절제가 필요한지 판단할 수 있다. 나아가, 교감신경 활성화가 비정상적으로 높지 않은 환자에 대해서는 측정 대상 즉, 환자의 나이를 적용하여 연령대 별로 비교하고, 상술한 바와 같이 절제가 필요한지 판단할 수 있다. 또한, 이를 통해 교감신경 차단제를 투여하지 못하는 환자에 대해서도 교감신경 활성화가 비정상적으로 높지 않은 환자인지를 용이하게 구별할 수 있다.
보다 구체적으로, 도 2a를 참조하면, 일반인(a)의 경우, '자율 신경 평가 검사 중 동요 전(supine)'의 반응데이터(제1 반응데이터)와 '자율 신경 평가 검사 중 동요 후(HUT, V.M, C.P)'의 반응데이터(제2 반응데이터) 간의 차이(RS1)가 환자(b)의 차이(RS2)보다 클 수 있다. 여기서, 차이(RS1)는 일반인(또는 교감신경 활성화가 비정상적으로 높지 않은 환자)의 용량 또는 변화 가능량을 의미한다. 그리고 차이(RS2)는 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자의 용량 또는 변화 가능량을 의미한다. 즉, 본 발명은 교감신경 활성화가 비정상적으로 높지 않은 환자를 일반인 등과 용이하게 구별할 수 있다.
또한, 상술한 각 단계에서의 수행 또는 기능은 후술하는 각 실시예에서도 동일하게 적용될 수 있다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법은 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터를 수집하는 단계(S410), 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 후의 제2 반응데이터를 수집하는 단계(S420), 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제3 반응데이터를 수집하는 단계(S440), 및 제1 반응데이터와 제2 반응데이터 간의 제1 차이값을 이용하여 교감 신경 절제가 필요한지 결정하는 단계(S460 내지 S480)을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 방법은 제2 반응데이터를 수집한 이후에 교감신경 차단제를 투여하는 단계(S430)가 더 포함할 수 있다.
구체적으로, 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터를 수집할 수 있다(S410). 그리고 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 후의 제2 반응데이터를 수집할 수 있다(S420),
다음으로 상술한 바와 같이 대상에 대해 교감신경 차단제가 투여될 수 있다(S430). 교감신경 차단제는 예컨대 혈관 확장제일 수 있다. 그리고 이러한 교감신경 차단제의 투여는 투여 장치 등으로부터 수집된 신호 또는 사용자의 입력 데이터 등에 의해 이루어질 수 있다. 이로써, 자율 신경 평가 검사 장치는 상술한 수집된 신호 또는 입력 데이터를 감지하여 교감신경 차단제의 투여를 인식할 수 있다.
그리고 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제3 반응데이터를 수집할 수 있다(S440).
제3 반응데이터는 교감신경 차단제 투여 후 제1 반응데이터에 대응할 수 있다. 예컨대, 제3 반응데이터는 교감신경 차단제를 환자에게 투여한 이후, 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터일 수 있다. 예컨대, 교감신경 차단제를 투여한 이후, 기립경사검사에서 누운 상태(supine 또는 rest)에서의 반응데이터인 제3 반응데이터를 수집할 수 있다.
그리고 제1 반응데이터와 제2 반응데이터 간의 제1 차이값과 제3 반응데이터와 제2 반응데이터의 차이인 제2 차이값을 이용하여 교감 신경 절제 또는 절제가 필요한지 결정할 수 있다(S450 내지 S470). 구체적으로, 제2 차이값에 대한 제1 차이값의 비가 소정 범위 내인지 비교할 수 있다(S450). 그리고 제2 차이값에 대한 제1 차이값의 비가 소정 범위 내라면 교감 신경 절제 또는 절제가 필요하다고 판단할 수 있다(S460). 이와 달리, 제2 차이값에 대한 제1 차이값의 비가 소정 범위보다 큰 경우 교감 신경 절제 또는 절제가 필요하지 않다고 판단할 수 있다(S470).
본 발명에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치는 교감신경 활동이 병리학적으로 높은 환자가 일부 교감신경 활동 조절 요법(예, 신장 탈신경)에 긍정적으로 반응하는 것을 이용할 수 있다. 상술한 환자는 교감신경 또는 교감신경 톤이 교란되었을 때, 교감신경 또는 톤이 병리학적으로 높지 않은 고혈압 환자보다 생체 전기 및 혈역학 신호에서 다르게 반응할 수 있다. 이에, 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치는 이를 반영하여 환자에 대한 교감 신경 절제가 수행될 대상인지에 대한 예측 또는 판단을 수행할 수 있다. 즉, 상술한 테스트 또는 시험으로 교감신경 활동에 변동을 줄 수 있다. 그리고 생체 전기 및 혈역학 신호의 반응을 반응데이터로 수집할 수 있다.
예컨대, 기립경사검사검사 중 혈역학적 및 신경호르몬 반응은 거의 비어 있는 좌심실의 교감신경 유발 과수축에 의해 유발되는 반사 반응의 일부로 간주될 수 있다. 이러한 혈역학적 및 신경호르몬 반응은 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자와 그렇지 않은 환자(두 그룹)에서 질적으로 다르게 나타날 수 있다. 특히, 상술한 두 그룹의 말초혈액 풀링 패턴은 다를 수 있다. 예컨대, 두 그룹에 대해 심장초음파 및/또는 생체 임피던스 신호, ECG의 심박수 변동성 매개변수에서 측정할 수 있는 중심 BP 및 좌심실 이완기말 직경(LVEDD) 및 뇌졸중 부피 등과 같은 기타 심혈관 매개변수가 다르게 영향을 줄 수 있다. 예컨대, 기립경사검사 중 에피네프린 및 노르에피네프린 혈장 수치가 증가할 수 있다. 이 때, 에피네프린 및 노르에피네프린 변화는 두 그룹 간에 서로 상이할 수 있다.
또한, 제1 반응데이터 또는 제2 반응데이터가 중심 혈압, 에피네프린 양 및 피부교감 신경활동 중 어느 하나인 경우, 제1 반응데이터는 제2 반응데이터보다 낮을 수 있다. 그리고 제1 반응데이터 또는 제2 반응데이터가 전기저항인 경우, 제1 반응데이터는 제2 반응데이터보다 높을 수 있다. 제1 반응데이터 또는 제2 반응데이터가 심박 변이도인 경우, 저주파수(low frequency)영역에서 제1 반응데이터는 제2 반응데이터보다 높을 수 있다.
이에, 본 발명에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치는 특히 바람직하게는 비침습적으로 또는 침습적으로 측정된 반응데이터(예, 중심 혈압)으로부터 일부 시계열 및/또는 정적 매개변수의 변화를 이용할 수 있다.
보다 구체적으로, 예시 적인 매개변수는 다양한 각도로 앙와 위와 머리를 위로 기울이는 위치에서 측정된 중심 혈압(BP) 값 사이의 차이, 이들 사이의 비율, 일시적인 변화 또는 앙와 위에서 머리까지의 중심 혈압(BP)에서 이들의 조합일 수 있다. 또한, 기립경사검사는 약물 주입(예, 교감신경 차단제 투여) 여부에 관계없이 수행할 수 있다. 본 발명이 개시하는 방법은 몇몇 독립적인 독립형 모니터에서 구현될 수 있고, 비정상적으로 상승된 교감 활성을 갖는 환자를 표적으로 하는 임의의 치료법이 사용하는 생성 장치에서 구현될 수도 있다.
또한, 실시예에서, 교감 신경 절제가 필요한 대상의 경우 제2 차이값은 제1 차이값보다 클 수 있다. 이는 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자는 니트로글리세린에 의해 교감신경활성화가 강제적으로 정상화되기 때문이다. 따라서, 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치는 보다 용이하게 교감 신경 절제가 필요한 대상인지 여부를 판별할 수 있다.
도 4를 참조하면, 도 4는 SSNA로 나타낸 제1 반응데이터 내지 제3 반응데이터를 도시한다. 먼저, (a)는 일반인 또는 환자의 제3 반응데이터(K3)일 수 있다. 그리고 (b)는 일반인의 제1 반응데이터(K1)일 수 있다. 또한, (c)는 환자의 제1 반응데이터(K1)일 수 있다. 그리고 (d)는 일반인 또는 환자의 제2 반응데이터(K2)일 수 있다. 그리고 상술한 바와 같이 일반인이 환자보다 용량이 클 수 있다(RS1>RS2). 이에, 교감신경 차단제를 투여하고 휴식 상태(자율 신경 평가 검사 동요 전)인 경우 일반인 및 환자에 대해서는, 교감 신경을 나타내는 지표인 반응데이터가 가장 높거나 낮은 베이스라인(baseline)의 값을 나타낸다. 반응데이터는 전술한 바와 같이 중심 혈압(central blood pressure), 전기저항(bio impedance), 심박 변이도(Heart rate variability: HRV), 혈액 내 에피네프린(또는 노르에피네프린) 양 및 피부교감 신경활동(SSNA, skin sympathetic nerve activity) 중 어느 하나를 나타내는 데이터이다. 이에, 반응데이터는 반응데이터의 종류에 대응하여 자율 신경 평가 검사 동요 전에서 E요 후로 값이 감소하거나 증가할 수 있다. 예컨대, SSNA의 경우 반응데이터는 자율 신경 평가 검사 동요 전에서 E요 후로 값이 증가한다. 즉, 제1 반응데이터는 제2 반응데이터보다 작다. 예컨대, K1은 40, K1'은 20, K3는 10, K2는 60일 수 있다(단위는 spike per 100 heartbeat이다).
나아가, 본 발명에서 제3 반응데이터와 제2 반응데이터의 차이인 제2 차이값이 'GP1'에 대응한다. 그리고 제1 반응데이터와 제2 반응데이터의 차이인 제1 차이값이 'RS2'에 대응한다. 그리고 본 발명에서 방법은 제2 차이값(GP1)과 제1 차이값(RS1)을 비교하여 교감 신경 절제가 필요한지 결정한다. 예컨대, SSNA의 경우, 제2 차이값(GP1)이 제1 차이값(RS2)보다 클 수 있다. 다만, 제1 반응데이터가 제2 반응데이터보다 큰 경우에는 이러하지 않을 수 있음을 이해해야 한다.
도 5를 참조하면, 다른 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법은 교감신경 차단제 투여하는 단계(S510), 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제3 반응데이터를 수집하는 단계(S520), 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터를 수집하는 단계(S530), 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 후의 제2 반응데이터를 수집하는 단계(S540), 및 제1 반응데이터와 제2 반응데이터 간의 제1 차이값을 이용하여 교감 신경 절제가 필요한지 결정하는 단계(S550 내지 S570)을 포함할 수 있다.
구체적으로, 교감신경 차단제를 환자에게 투여하고(S510), 이후에 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제3 반응데이터를 수집할 수 있다(S520). 제3 반응데이터는 교감신경 차단제 투여 후 제1 반응데이터이다. 예컨대, 제3 반응데이터는 교감신경 차단제를 환자에게 투여한 이후, 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터일 수 있다. 예컨대, 교감신경 차단제를 투여한 이후, 기립경사검사에서 누운 상태(supine 또는 resting)에서의 반응데이터인 제3 반응데이터를 수집할 수 있다. 다만, 전술한 바와 같이 제1 반응데이터, 제2 반응데이터 및 제3 반응데이터를 이용하여 제1 차이값 및 제2 차이값을 산출할 수 있다.
그리고 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터를 수집할 수 있다(S530). 이 때, 제1 반응데이터는 교감신경 차단제의 투여에 의한 효과가 제거된 난 이후에 수집될 수 있다. 즉, 제3 반응데이터를 수집한 이후 소정의 시간 이후에 제1 반응데이터가 수집될 수 있다. 그리고 자율 신경 평가 검사 동요(perturbation) 후의 제2 반응데이터를 수집할 수 있다(S540),
그리고 제1 반응데이터와 제2 반응데이터 간의 제1 차이값 및 제2 차이값을 이용하여 교감 신경 절제 또는 절제가 필요한지 결정할 수 있다(S550 내지 S570). 구체적으로, 제2 차이값에 대한 제1 차이값의 비가 소정 범위 내인지 비교할 수 있다(S550). 제2 차이값은 제2 반응데이터(S540에서 산출)와 제3 반응데이터(S520에서 산출)의 차이값일 수 있다.
그리고 제2 차이값에 대한 제1 차이값의 비가 소정 범위 내라면 교감 신경 절제 또는 절제가 필요하다고 판단할 수 있다(S570). 이와 달리, 제2 차이값에 대한 제1 차이값의 비가 소정 범위보다 큰 경우 교감 신경 절제 또는 절제가 필요하지 않다고 판단할 수 있다(S560).
이와 같이, 다른 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법에서 제1 반응데이터 및 제2 반응데이터의 수집이 제3 반응데이터의 수집 이후에 수행될 수 있다. 이는 환자의 상태 등에 따라 다르게 적용될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치의 일 예를 도시한 도면이고, 도 7 내지 도 12는 실시예에서 기립경사검사(HUT), 발살바 수기(Valsalva maneuver) 및 한랭압박검사(cold pressure test) 중 어느 하나에 대한 중심 혈압(central blood pressure), 전기저항(bio impedance), 심박 변이도(Heart rate variability: HRV), 혈액 내 에피네프린 양 및 피부교감 신경활동(SSNA, skin sympathetic nerve activity) 중 어느 하나의 결과를 도시한 그래프로, 도 7은 기립경사검사에 대한 중심 혈압 예컨대 대동맥 수축기 압력(aortic systolic pressure)의 그래프이고, 도 8은 기립경사검사에 대한 체혈관저항계수(systemic vascular resistance index, SVRI)의 그래프이고, 도 9는 기립경사검사에 대한 심박 변이도(파워스펙트럼)의 그래프이고, 도 10은 기립경사검사에 대한 혈액 내 에피네프린 및 노르에피네프린의 그래프이고, 도 11은 발살바 수기에 대한 피부교감 신경활동의 그래프이고, 도 12는 한랭압박검사에 대한 피부교감 신경활동의 그래프이다.
도 6을 참조하면, 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법에서, 테스트 또는 시험 중 기립경사검사(HUT)는 도시된 바와 같이 누운 상태(supine 또는 rest/resting)에서 틸트(tilt) 또는 경사 상태로의 변화로 수행될 수 있다. 그리고 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 장치(100)는 환자 및 기립경사검사를 위한 장비 등으로부터 수집데이터와 기립경사검사의 상태에 대한 데이터를 수신할 수 있다. 그리고 수신된 데이터를 이용하여 상술한 바와 같이 교감 신경 절제 대상 여부를 결정(교감 신경 절제 또는 절제가 필요한지 판단)할 수 있다.
이하에서는 상술한 테스트 또는 시험에 대한 데이터(예, 반응데이터)를 수집하는 일 수단(중심 혈압(central blood pressure), 전기저항(bio impedance), 심박 변이도(Heart rate variability: HRV), 혈액 내 에피네프린 양 및 피부교감 신경활동(SSNA, skin sympathetic nerve activity) 중 어느 하나)을 예시적으로 설명한다.
도 7을 참조하면, 도 7은 기립경사검사에 대한 중심 혈압 예컨대 대동맥 수축기 압력(aortic systolic pressure)의 그래프를 도시한다. 이와 같이, 교감신경 활동이 혈관 수축성 또는 혈관 압박을 일으킬 수 있다. 이에, 중심 혈압의 변화를 통해 교감신경 활동을 감지할 수 있다.
[식 1]
DPc = SBPsupine - SBPTilt
여기서, DPc는 제1 차이값에 대응한다. SBPsupine은 기립경사검사에서 누운 상태(supine 또는 resting)의 반응데이터로, 제1 반응데이터에 대응한다. SBPTilt는 기립경사검사에서 틸트 상태(tilt)의 반응데이터로, 제2 반응데이터에 대응한다.
[식 2]
DPn= SBPNsupine - SBPTilt
여기서, DPn는 제2 차이값에 대응한다. SBPNsupine는 교감신경 차단제 투여 후 기립경사검사에서 누운 상태(supine 또는 resting)의 반응데이터로, 제3 반응데이터에 대응한다.
이 때, 예시된 바와 같이 하행 대동맥에서 이러한 효과가 증대될 수 있다. 이에, 중심 혈압이 대동맥 수축기 압력인 경우 보다 정확한 교감 신경 절제 대상 예측이 이루어질 수 있다.
[식 3]
SAP(Sympathetic Activity Reserve)= DPc / DPn
여기서, SAP는 제2 차이값에 대한 제1 차이값의 비이다.
또한, 상술한 대동맥 수축기 압력 뿐만 아니라, 반응데이터에는 이완기 혈압, 맥압, 대동맥 반사 시간, 증강 지수 등 및 이들의 조합이 적용될 수 있다. 나아가, 기립경사검사 뿐만 아니라, 발살바 수기(Valsalva maneuver) 및 한랭압박검사(cold pressure test)에도 상술한 반응데이터 및 차이값 산출이 동일하게 적용될 수 있다.
도시된 바와 같이, 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자의 경우 교감신경 차단제 투여 후 반응데이터(제2, 제3 반응데이터)의 변화(제2 차이값)과 교감신경 차단제 미투여 후 반응데이터의 변화(제1 차이값)이 상이할 수 있다. 제2 차이값은 제1 차이값보다 클 수 있다. 이로써, 교감 신경 절제 대상인 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자에 대한 구별이 정확하게 이루어질 수 있다.
도 8은 기립경사검사에 대한 체혈관저항계수(systemic vascular resistance index, SVRI)의 그래프이다. 도 8을 참조하면, 교감신경 활동이 체내 임피던스 예컨대 체혈관저항계수의 변화를 일으킬 수 있다. 예컨대, 교감신경에 따라 혈액이 강하게 뿜어져 나오면 체내 임피던스는 감소하고, 혈액이 보다 약하게 뿜어져 나오면 체내 임피던스는 증가할 수 있다. 이에, 체혈관저항계수의 변화를 통해 교감신경 활동을 감지할 수 있다.
나아가, 체혈관저항계수 뿐만 아니라, 이와 유사한 파라미터(예, 전신 혈관 저항 지수, 심박수, LVEDV 감소율(좌심실 이완기말 용적/또는 치수), 또는 이러한 변수의 조합)에도 설명한 내용이 동일하게 적용될 수 있다. 하기 식 4 내지 식 6에서 설명한다.
[식 4]
DZc = Zsupine - ZTilt
여기서, DZc는 제1 차이값에 대응한다. SZsupine은 기립경사검사에서 누운 상태(supine 또는 resting)의 반응데이터(체혈관저항계수)로, 제1 반응데이터에 대응한다. ZTilt는 기립경사검사에서 틸트 상태(tilt)의 반응데이터로, 제2 반응데이터(체혈관저항계수)에 대응한다.
[식 5]
DZn= ZNsupine - ZTilt
여기서, DZn는 제2 차이값에 대응한다. ZNsupine는 교감신경 차단제 투여 후 기립경사검사에서 누운 상태(supine 또는 resting)의 반응데이터로, 제3 반응데이터에 대응한다.
[식 6]
SAP(Sympathetic Activity Reserve)= DZc / DZn
여기서, SAP는 제2 차이값에 대한 제1 차이값의 비이다.
이와 같이, 반응데이터에는 교감신경 활성화를 나타낼 수 있는 다양한 파라미터의 값이 적용될 수 있다. 예시적으로, 반응데이터는 상술한 바와 같이 중심 혈압(central blood pressure), 전기저항(bio impedance), 심박 변이도(Heart rate variability: HRV), 혈액 내 에피네프린 양 및 피부교감 신경활동(SSNA, skin sympathetic nerve activity) 중 적어도 하나에 대한 데이터일 수 있다.
도시된 바와 같이, 도 7과 마찬가지로 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자의 경우 교감신경 차단제 투여 후 반응데이터의 변화(제2 차이값)과 교감신경 차단제 미투여 후 반응데이터의 변화(제1 차이값)이 상이할 수 있다. 제2 차이값은 제1 차이값보다 클 수 있다. 이로써, 교감 신경 절제 대상인 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자에 대한 구별이 정확하게 이루어질 수 있다.
도 9는 기립경사검사에 대한 심박 변이도(파워스펙트럼)의 그래프이다. 도 9를 참조하면, 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자(b)와 그렇지 않은 환자의 경우(A, 정상) 기립경사검사 중 누운 상태(supine 또는 rest)에서 틸트(tilt) 또는 경사 상태로 변할 때 심박 변이도 상이하게 나타날 수 있다.
교감신경 활성화가 정상적인 환자(a)의 경우, 기립경사검사에서 누운 상태(supine)에서 틸트(tilt)로 변할 때, 교감신경을 나타내는 저주파수(Low frequency, LF)에서의 크기가 증가할 수 있다. 그리고 부교감신경을 나타내는 고주파수(High frequency, HF)에서의 크기가 감소할 수 있다.
이와 달리, 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자(b)의 경우, 기립경사검사에서 누운 상태에서 틸트로 변할 때, 교감신경을 나타내는 저주파수(Low frequency, LF)에서의 크기가 크게 변하지 않을 수 있다. 예컨대, 교감신경은 저주파수로 0.04 내지 0.15hz의 범위를 의미할 수 있다. 바람직하게는 0 내지 0.2hz의 범위일 수 있다. 또한, 부교감신경은 고주파수로 0.15 내지 0.4Hz의 범위를 의미할 수 있다. 바람직하게는 0.2Hz 내지 0.3Hz의 범위일 수 있다.
이에, 도시된 심전도(electrocardiogram)의 스펙트럼을 반응데이터로 하여, 교감 신경 절제 대상인 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자에 대한 구별을 정확하게 수행할 수 있다.
예컨대, 심박 변이도 중 심전도(ECG)는 시간 영역 또는 주파수 영역에서의 파라미터를 모두 적용할 수 있다. 예컨대, 반응데이터는 SDNN, SDANN, RMSS, pNN50 등을 포함할 수 있다.
도 10은 기립경사검사에 대한 혈액 내 에피네프린 및 노르에피네프린의 그래프이다. 도 10을 참조하면, 제1 그룹(group1)은 정상적인 환자이고, 제2 그룹(group2)은 기립경사검사 중 실신이 있는 정상 환자이고, 제3 그룹(group3)은 원인불명의 실신이 있는 환자이다.
기립경사검사에서(누운 상태에서 경사 상태), 정상 환자의 경우(group1, group2) 에피네프린 및 노르에피네프린의 변화가 비정상 환자(group3) 대비 크지 않을 수 있다. 이처럼, 교감 신경 절제 대상인 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자(group3)에 대한 구별을 정확하게 수행할 수 있다.
도 11은 발살바 수기에 대한 피부교감 신경활동의 그래프이고, 도 12는 한랭압박검사에 대한 피부교감 신경활동의 그래프이다.
도 11을 참조하면, 발살바(Valsalva) 수기 적용에 따라 SKNA, iSKNA, HR, ECG가 모두 증가함을 알 수 있다. 제1 반응데이터보다 제2 반응데이터가 더 클 수 있다. 이처럼, 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자의 경우 교감신경 차단제 투여 후 반응데이터의 변화(제2 차이값)과 교감신경 차단제 미투여 후 반응데이터의 변화(제1 차이값)이 상이할 수 있다. 그리고 제2 차이값은 제1 차이값보다 클 수 있다. 이로써, 교감 신경 절제 대상인 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자에 대한 구별이 정확하게 이루어질 수 있다.
도 12를 참조하면, 상술한 바와 마찬가지로 한랭압박검사(cold pressure test, CPT)가 수행되는 경우 SKNA, iSKNA, HR가 모두 증가함을 알 수 있다. 이에, 제1 반응데이터보다 제2 반응데이터가 더 클 수 있다. 다만, 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자(subject4)는 정상환자(subject 1 내지 subject 3) 대비 심박수 증가와 크게 연관성이 없음을 나타냅니다.
이처럼, 피부교감 신경활동을 이용하여 심박수로 발견하기 어려운 교감신경 활성화가 비정상적으로 높은 환자를 보다 정확하게 구별할 수 있다
개시된 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 또한, 본 개시의 실시예는, 교감 신경 절제 대상 예측 방법을 실행하는 명령어들을 포함하는 하나 이상의 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 될 수 있다.
그리고 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
여기서, 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체'가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다. 예로, '비일시적 저장매체'는 데이터가 임시적으로 저장되는 버퍼를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품(예: 다운로더블 앱(downloadable app))의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
구체적으로, 개시된 실시예에 따른 교감 신경 절제 대상 예측 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현될 수 있다.
이상에서 실시예들에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.
본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
이상에서 실시예를 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시예에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부된 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
Claims (10)
- 자율 신경 평가 검사 중 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터를 수집하는 단계;
자율 신경 평가 검사 중 동요(perturbation) 후의 제2 반응데이터를 수집하는 단계; 및
상기 제1 반응데이터와 상기 제2 반응데이터 간의 제1 차이값을 이용하여 교감 신경 절제가 필요한지 결정하는 단계;를 포함하고,
상기 자율 신경 평가 검사는 기립경사검사(HUT), 발살바 수기(Valsalva maneuver) 및 한랭압박검사(cold pressure test) 중 어느 하나인 교감 신경 절제 대상 예측 방법.
- 제1항에 있어서,
자율 신경 평가 검사 중 동요(perturbation) 전의 제3 반응데이터를 수집하는 단계;를 포함하고,
상기 제3 반응데이터는 교감신경 차단제 투여 후 제1 반응데이터인 교감 신경 절제 대상 예측 방법.
- 제2항에 있어서,
제2 차이값에 대한 상기 제1 차이값의 비가 소정의 범위 내인 경우 상기 교감 신경 절제 또는 절제가 필요하다고 결정하고,
상기 제2 차이값은 상기 제2 반응데이터와 상기 제3 반응데이터 간의 차이값인 교감 신경 절제 대상 예측 방법.
- 제2항에 있어서,
제2 차이값은 상기 제1 차이값보다 크고,
상기 제2 차이값은 상기 제2 반응데이터와 상기 제3 반응데이터 간의 차이값인 교감 신경 절제 대상 예측 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 결정하는 단계에서,
평균 차이값에 대한 상기 제1 차이값의 비가 소정의 범위 내인 경우 상기 교감 신경 절제 또는 절제가 필요하다고 결정하는 교감 신경 절제 대상 예측 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 제1 반응데이터 또는 상기 제2 반응데이터는 중심 혈압(central blood pressure), 전기저항(bio impedance), 심박 변이도(Heart rate variability: HRV), 혈액 내 에피네프린/노르에피네프린 양 및 피부교감 신경활동(SSNA, skin sympathetic nerve activity) 중 어느 하나인 교감 신경 절제 대상 예측 방법.
- 교감 신경 절제 대상 예측 방법을 수행하기 위해 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)을 포함하는 프로그램이 기록된 비일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,
교감 신경 절제 대상 예측 방법은,
자율 신경 평가 검사 중 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터를 수집하는 단계;
자율 신경 평가 검사 중 동요(perturbation) 후의 제2 반응데이터를 수집하는 단계; 및
상기 제1 반응데이터와 상기 제2 반응데이터 간의 제1 차이값을 이용하여 교감 신경 절제 또는 절제가 필요한지 평가하는 단계;를 포함하고,
상기 자율 신경 평가 검사는 기립경사검사(HUT), 발살바 수기(Valsalva maneuver) 및 한랭압박검사(cold pressure test) 중 어느 하나인 저장 매체.
- 적어도 하나의 인스트럭션을 수행하는 프로세서를 포함하며,
상기 프로세서는,
자율 신경 평가 검사 중 동요(perturbation) 전의 제1 반응데이터를 수집하고,
자율 신경 평가 검사 중 동요(perturbation) 후의 제2 반응데이터를 수집하고,
상기 제1 반응데이터와 상기 제2 반응데이터 간의 제1 차이값을 이용하여 교감 신경 절제 또는 절제가 필요한지 평가하고,
상기 자율 신경 평가 검사는 기립경사검사(HUT), 발살바 수기(Valsalva maneuver) 및 한랭압박검사(cold pressure test) 중 어느 하나인 교감 신경 절제 대상 예측 장치.
- 제8항에 있어서,
상기 프로세서는,
자율 신경 평가 검사 중 동요(perturbation) 전의 제3 반응데이터를 수집하며,
상기 제3 반응데이터는 교감신경 차단제 투여 후 제1 반응데이터인 교감 신경 절제 대상 예측 장치.
- 제9항에 있어서,
상기 프로세서는 제2 차이값에 대한 상기 제1 차이값의 비가 소정의 범위 내인 경우 상기 교감 신경 절제 또는 절제가 필요하다고 결정하고,
상기 제2 차이값은 상기 제2 반응데이터와 상기 제3 반응데이터 간의 차이값인 교감 신경 절제 대상 예측 장치.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220060695A KR102672431B1 (ko) | 2022-05-18 | 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치 | |
| PCT/KR2023/006669 WO2023224382A1 (ko) | 2022-05-18 | 2023-05-17 | 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220060695A KR102672431B1 (ko) | 2022-05-18 | 교감 신경 절제 대상 예측 방법 및 장치 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230161102A true KR20230161102A (ko) | 2023-11-27 |
| KR102672431B1 KR102672431B1 (ko) | 2024-06-07 |
Family
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2023224382A1 (ko) | 2023-11-23 |
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