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인공 지지체는 손상된 골 조직 부위에 삽입돼 재생을 돕는 구조물이다. 임계 크기 이상의 골 결손은 자연적으로 회복되지 않아 구조적 대체가 필수적이다. 자가골 및 동종골 이식은 공급 한계와 감염, 면역 반응 등의 문제로 한계가 지적돼 왔다. 지지체 설계에서도 개선 필요성이 제기돼 왔다. 지지체와 주변 골 조직 간 기계적 특성이 일치하지 않을 경우 과부하 또는 저부하가 발생해 치유를 저해할 수 있기 때문이다. 이에 따라 환자별 골 구조를 반영한 정밀 설계 필요성이 꾸준히 강조돼 왔다. 연구팀은 의료영상 데이터를 기반으로 근위 대퇴골의 2차원 유한요소 모델을 구축하고, 실제 하중 조건에서 구조 거동을 분석했다. 이를 바탕으로 유전 알고리즘을 적용해 지지체의 기공 크기와 이식 각도를 동시에 최적화하는 설계 방법을 도출했다. 연구 결과, 이식 위치에 따라 최적의 기공 구조와 이식 각도가 달라졌으며, 최적화된 지지체는 외부 하중에 대한 적응성이 향상되는 것으로 나타났다. 이는 환자 맞춤형 설계가 실제 기계적 성능 개선으로 이어질 수 있음을 보여주는 결과다. 김정진 교수는 “환자 맞춤형 인공 지지체 최적 설계는 기존 기술로 구현하기 어려웠던 연구 결과”라며 “골 미세구조와 역학적 환경을 반영한 설계 기술이라는 점에서 의미가 크다”고 밝혔다. 연구에 참여한 최준원 박사과정은 “환자 특성을 반영한 설계는 기존 획일적 지지체 설계의 한계를 보완할 수 있다”며 “향후 3차원 기반 정밀 의료기기 설계로 확장 가능하다”고 말했다. 이번 연구에는 최준원 박사과정이 제1저자로, 김정진 교수가 교신저자로 참여했다. 연구는 한국연구재단이 지원하는 과학기술정보통신부 우수신진연구 사업으로 수행됐다.
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