Acute Gout

급성 통풍

통풍 제2단계

평생 통풍 환자로 살지 않으려면

지금 당장 생활습관을 바꿔야 한다

 

개요

수년, 심지어 수십년에 걸친 무증상 고요산혈증 시기를 지나 어느 날 갑자기 통풍 발작이 시작되면 마침내 2단계인 급성 통풍으로 진행이 된 것입니다. 발작이라 하면 간질 같은 질환으로 인해 정신을 잃고 경련을 일으키며 입에 거품을 무는 무서운 모습을 상상할 수 있지만 어떤 증상이 갑자기 나타나는 것을 의미하는 단순한 의학 용어일 뿐입니다.

급격한 환경의 변화, 즉 복용하는 약의 변화, 과식, 과음, 관절의 부상, 과도한 운동, 수술, 탈수, 저온증, 심한 스트레스 등의 요인으로 인해 혈액 속 요산이 결정을 형성하기 시작하면 갑자기 급성 통풍이 나타나게 됩니다. 노인들의 첫 발작은 주로 이뇨제 사용 때문이라는 연구도 있습니다. 아무튼 이들 요인이 급성 통풍을 일으켰다기 보다는 이미 요산 레벨이 높아질 대로 높아져 있다가 어느 하나의 약한 요인이 자극이 되어 급성 통풍으로 진행된 것으로 봐야겠지요.

가령 어떤 사람이 바닥에 떨어진 종이 한 장을 주우려고 하다가 심한 허리 디스크가 왔다고 칩시다. 허리 디스크 증상이 나타나기 오래 전부터 약해진 허리 인대를 추간판이 뚫고 나오려고 했었는데 허리를 굽히는 아주 작은 동작으로 인해 마침내 추간판이 탈출해버린 것이지요. 즉 종이를 주우려는 자세가 마지막 방아쇠를 당겼을 뿐 추간판 탈출증의 원인 자체는 아니라고 봐야 합니다. 혈중에 녹아 있던 요산이 결정을 만드는 어떤 요인이 있었더라도 이는 하나의 작은 자극이 발작을 유발한 것일 뿐 결정적인 원인이라고 볼 수는 없겠네요.

요산은 혈액의 액체 부분인 혈장이나 연결 조직, 혈액이 아닌 다른 액체 성분에 녹아 있습니다. 요산은 포화점인 6.8mg/dL을 넘어도 곧바로 결정을 만들지 않고 과포화 상태가 지속됩니다. 이 때 어떤 자극이 있어서 더 이상 이런 상태를 유지할 수 없을 때 마침내 요산 결정이 생기기 시작합니다. 요산 결정은 몸 어디든 형성될 수 있으나 특히 관절 사이의 공간을 채우고 있는 관절액에 특히 잘 만들어집니다.

결정이 생기면 우리의 면역 시스템은 새로이 생긴 요산결정을 빠르게 알아채고 이를 망가지거나 죽은 세포 혹은 외부 침입자라고 생각하여 포집하여 먹어 없애려고 합니다. 하지만 결정은 도저히 삼켜서 없앨 수 있는 성질의 것들이 아니라고 판단한 면역 세포들은 스스로 터져서 자연세포사를 택하게 됩니다. 이 때 세포 내의 단백질과 염증 물질이 쏟아져 나오면서 염증 반응이 시작되고 면역 시스템에게 내가 싸움에서 졌으니 빨리 보강을 해달라고 요청하는 신호를 보냅니다. 이 신호에 반응하여 더 많은 면역세포들이 몰려오게 되므로 염증은 더욱 심해집니다. 염증은 통증을 유발하므로 급성 통풍에서 야기되는 심한 통증은 우리 몸의 면역세포가 만들어내는 염증 때문이라 할 수 있습니다.

17세기에 토마스 시드냄(Thomas Sydenham)이 급성 통풍에 대해 자세한 기술을 하였었지요. 무려 400여년 글이지만 지금의 통풍 환자를 바로 옆에서 보고 쓴 것처럼 생생한 느낌이 납니다.

“환자는 침대에 들어 편안하게 잠이 든다. 하지만 새벽 2시쯤 엄지발가락의 통증으로 잠이 깬다. 통증은 뼈가 부러진 것과 같은 강도로 나타난다. 통증은 매시간 점점 심해지다가 마침내 저녁이 되면 정점에 이른다. 통증은 마치 개가 물어뜯는 것과 같다. 통증이 너무 심해서 옷의 무게를 견디기 힘들 정도이며 사람이 걸을 때 일으키는 바닥의 흔들림에도 통증을 느낀다.”

첫 발작은 30~50세 사이에 주로 일어나며 여성은 대부분 폐경 이후에 발생합니다. 보통 사람이 상식으로 알고 있는 것과는 달리 엄지발가락 두번째 관절에 첫 발작이 일어날 확률은 60퍼센트 정도이며 이론적으로는 우리 몸 어디에서도 나타날 수 있습니다. 가장 흔한 엄지발가락 다음으로는 발등, 발목, 발뒤꿈치, 무릎, 손목, 손가락, 팔 뒤꿈치 등의 순서로 첫 발작이 생길 수 있습니다. 급성 통풍이 엉덩이나 척추에 나타나는 경우는 아주 드물다고 생각했으나 최근의 연구에 따르면 발생 확률이 적은 것이 아니라 다른 병으로 오진하는 사례가 많았기 때문이라고 합니다. 또 인공관절을 시술한 부위도 통풍 발작의 대상이 된다는 흥미로운 사례도 발표되었습니다.

평소 요산 수치가 높았는데 한밤중에 엄지발가락에서 극심한 통증이 갑자기 시작되었다면 통풍으로 판단하기가 대단히 용이하겠지만 자신이 요산 수치가 높았는지도 잘 모르는 환자가 엄지발가락이 아닌 부위에서 발작이 나타나면 통풍으로 진단받는 것조차 쉽지 않습니다. 특히 여성에게서 종종 발견되는 비정형 통풍(atypical gout)은 통증이 아주 가볍고 어느 한 부위가 아닌 여러 곳에서 분산되어 나타나기도 하므로 진단이 더욱 어렵습니다.

급성 통풍이 발생한 경우 요산 수준은 정상이거나 낮을 수 있습니다. 재미있는 사실은 발작이 있을 때는 요산 수치가 점차로 떨어진다는 점이지요. 몸이 과도한 요산을 견디지 못하고 요산 결정을 계속 만들기 때문에 혈액 속에 녹아 있는 요산의 수치는 점점 감소하게 됩니다. 따라서 발작으로 병원에 왔을 때 측정한 혈중 요산 수치로는 통풍인지 아닌지를 판단할 수가 없습니다.

통증이 시작된 후 6~12 시간이 지나면 통증은 정점에 다다릅니다. 욱신거리고 붓고 발적이라는 전형적인 증상 외에도 열과 오한까지 느낄 수가 있습니다. 이렇게 갑자기 나타난 통풍 발작은 치료를 하지 않아도 자연스럽게 사라지며 몇 일, 증상이 심한 경우 몇 주 만에 통증은 가라앉게 됩니다.

급성 통풍이 왔을 때 해야 할 일은 요산 수치를 낮추는 것이 아니라 염증을 가라앉혀 통증을 빨리 잡는 것입니다. 의사는 비스테로이드성 소염제(NSAID)나 심지어 스테로이드를 처방하게 됩니다. 급성 통풍이 왔을 때 어떻게 대처해야 하는 지는 다른 포스트에서 좀더 상세히 다루도록 하겠습니다.

첫 발작이 온 이후 다음 발작이 영원히 일어나지 않는 운 좋은 경우도 드물게 있지만 6개월 이내에 약 78퍼센트의 환자에게서 재발작이 일어난다고 합니다. 두번째 발작은 처음보다 통증이 더 심하고 오래 가며 점점 더 다른 부위로 넓어져 가므로 첫 발작이 나타났을 때 철저하게 대처를 하는 것이 바람직하겠습니다.

추천건강식품

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  • ​급성 통풍 발병시 통증이 심한 부위에 직접 도포

 
 

추가정보

질의응답

Week 1- Introduction and acclimation


This week we begin by welcoming students to Pagaya and setting up the technical foundations needed throughout the fellowship. During this week you will get to know your mentors and attend introductory lectures from Pagaya employees who will talk about their work as researchers and data scientists at the company. In parallel, we’ll set up your programming environment for the coming weeks and offer a refresher course in OOP/Python.




Week 2- Hit the ground coding


This week we will delve into more advanced topics in Python with direct relevance to machine learning. These include familiarizing students with the key packages used for scientific research and handling big data in Python. In addition, we will continue our introduction to data science and machine learning at Pagaya and make our first attempts at writing research-oriented code while gaining a broad understanding of the research process at Pagaya. At the end of each day, you will have extended hands-on practice sessions in which you will implement what you’ve learned in Python with assistance from our mentors.




Week 3- First steps in ML


Once you’ve gained strong foundations in coding, we’ll dive right into the core concepts in supervised learning — a general term for ML techniques aimed at learning from labeled data. We will focus on the gradient descent algorithm, which will accompany us throughout the fellowship as we advance in optimizing more complex machine learning algorithms. In addition, you will also acquire practical tools to evaluate and improve your models.




Week 4- Statistical modeling 101


Working as a data scientist at Pagaya requires strong foundations in statistical modeling and hypothesis testing. During this week, we will focus on the key statistical tools we will need throughout the project, including sample analysis, statistical tests, likelihood estimators, and inferential statistics. We will also further study the connections between statistics and machine learning and apply the knowledge we gain this week in hands-on exercises.




Week 5- Exploratory data analysis


As the weeks progress, our activities become more and more implementation oriented as we increase our focus on the completion of your own industry-ready research project by the end of the fellowship. In this week, you will split into research teams, each with a specific research mission, which you will complete under the guidance of our mentors. You will gain access to your available data and begin processing it (e.g. detecting sampling noise and adverse effects, and working with large amounts of data). In addition, this week’s exercise sessions are aimed at further exploring some of the more advanced technical tools necessary for your future work as a data scientist in general, and for your projects in particular.




Week 6- Advancing in Machine learning


This week we’ll study the key machine learning algorithms in use today, from basic linear and logistic regression through decision trees and all the way to tree ensembles and boosting. Much of this week is also invested in familiarizing ourselves with some of the relevant machine learning packages available (e.g. SciPy, Scikit-learn and Xgboost) and with tools for evaluating and further attenuating and improving your models as you progress through your project.




Week 7- Advanced statistical methods


During this week we’ll continue with some of the more advanced statistical tools necessary for your future careers as data scientists. These include advanced modelling tools, classification and dimension reduction, resampling, and bootstrapping. As always, study of these techniques will be accompanied by intense hands-on sessions where they will be applied to various questions arising from your own projects.




Week 8- Unsupervised learning and classification


Up until now, we have mainly focused on supervised learning techniques, which are noted to make some revolutionary advancements in all facets of our lives. However, these techniques necessarily assume that our data is labeled, which is often not a plausible assumption to make.

During this week we’ll explore the kinds of machine learning algorithms that allow us to work with unlabeled data.




Week 9- Additional AI algorithms


Machine learning algorithms, while being incredibly foundational and important for the work of a data scientist, are only part of the diverse scope of artificial intelligence abilities applied throughout the data science world. This week we’ll take a closer look at some of the important evolutions of machine learning and their applications, including image processing, computer vision and natural language processing.




Week 10- So, how does it all fit together?


Before transitioning to the final stage of our fellowship, we’ll take a look back at what we’ve learned in the previous weeks and contemplate some future research question which may arise. This week is filled to the brim with guest lectures and hands-on sessions from Pagaya’s research staff, who will introduce you to some of the challenges and questions arising frequently during their work as data scientists and allow you to experience some of these yourselves before setting off on your independent research.




Week 11--15 - Final projects and advanced seminars


The last phase of the fellowship will differ from the previous weeks in that most of your time will be invested in hands-on practice sessions in which you will work on your independent projects under the guidance of your mentors. In parallel, we will continue with advanced lectures and seminars on more specialized topics in data science and machine learning to further your knowledge and understanding of these subjects. The end goal is for each student to be able to state in confidence that she has developed an end-to-end solution applying machine learning to an interesting research question. You will present your projects during the closing event of our fellowship.