본 연구는 하악 후퇴 수술에서 재발(relapse) 시 근위(proximal) 및 원위(distal) 분절의 위치 변화가 어떻게 서로 다르게 나타나는지 평가하고자 하였다. 양측 편측 시상분할골절술(bilateral sagittal split ramus osteotomy)을 시행한 하악 전돌증(mandibular prognathism) 환자 30명을 포함하였다. 수술 전, 수술 후, 술 후 치료(post-treatment) 동안의 두개골 모형을 콘빔 컴퓨터단층촬영(cone-beam computed tomography, CBCT) 자료로 획득하여 중첩(superimposition)하고, 과두(condylar)의 변위와 회전 변화를 평가하는 한편 근위 및 원위 분절에서 회전중심(center of rotation, CRot)을 확인하였다. 수술 후 재발 동안 근위 분절은 반시계방향(counterclockwise)으로 2.4 ± 2.1° 회전하였으며, CRot는 하악 과두에 근접한 위치에 있었다. 원위 분절은 반시계방향으로 2.0 ± 2.3° 회전하여 턱끝(chin)의 전방 및 상방 이동을 유발하였다. 변위된 과두는 술 후 교정치료 중 원래 위치로 부분적으로 되돌아갔다. 하악 후퇴 수술에서 근위와 원위 분절 사이의 수직 골계단(Vertical Bony Step, VBS)은 흔히 발생한다. VBS가 증가함에 따라 원위 분절의 CRot는 후상방(posterosuperior)으로 이동하며, 회귀 방정식(regression equations)으로 제시된 예측 가능한 패턴을 따른다. 이러한 결과는 하악 후퇴 수술 후 재발이 항상 전상방(anterosuperior) 방향으로 일어나며, VBS가 증가할수록 전위적(translatory) 이동이 더 두드러짐을 시사한다. 수술 전 계획(presurgical planning) 단계에 이러한 회귀 방정식을 포함시키면 재발 시뮬레이션의 정밀도를 향상시킬 수 있고, 임상의가 술 후 재발을 보다 정확하게 예측하는 데 도움을 줄 수 있다.

본 연구는 하악 후퇴 수술에서 재발(relapse) 시 근위(proximal) 및 원위(distal) 분절의 위치 변화가 어떻게 서로 다르게 나타나는지 평가하고자 하였다. 양측 편측 시상분할골절술(bilateral sagittal split ramus osteotomy)을 시행한 하악 전돌증(mandibular prognathism) 환자 30명을 포함하였다. 수술 전, 수술 후, 술 후 치료(post-treatment) 동안의 두개골 모형을 콘빔 컴퓨터단층촬영(cone-beam computed tomography, CBCT) 자료로 획득하여 중첩(superimposition)하고, 과두(condylar)의 변위와 회전 변화를 평가하는 한편 근위 및 원위 분절에서 회전중심(center of rotation, CRot)을 확인하였다. 수술 후 재발 동안 근위 분절은 반시계방향(counterclockwise)으로 2.4 ± 2.1° 회전하였으며, CRot는 하악 과두에 근접한 위치에 있었다. 원위 분절은 반시계방향으로 2.0 ± 2.3° 회전하여 턱끝(chin)의 전방 및 상방 이동을 유발하였다. 변위된 과두는 술 후 교정치료 중 원래 위치로 부분적으로 되돌아갔다. 하악 후퇴 수술에서 근위와 원위 분절 사이의 수직 골계단(Vertical Bony Step, VBS)은 흔히 발생한다. VBS가 증가함에 따라 원위 분절의 CRot는 후상방(posterosuperior)으로 이동하며, 회귀 방정식(regression equations)으로 제시된 예측 가능한 패턴을 따른다. 이러한 결과는 하악 후퇴 수술 후 재발이 항상 전상방(anterosuperior) 방향으로 일어나며, VBS가 증가할수록 전위적(translatory) 이동이 더 두드러짐을 시사한다. 수술 전 계획(presurgical planning) 단계에 이러한 회귀 방정식을 포함시키면 재발 시뮬레이션의 정밀도를 향상시킬 수 있고, 임상의가 술 후 재발을 보다 정확하게 예측하는 데 도움을 줄 수 있다.

저는 일측성 구순 및 구개열 치료를 위한 치조골 성형 플레이트(alveolar molding plate)에 대한 저자들의 선구적인 접근에 감사를 드립니다. 귀하의 연구를 보다 깊이 이해하기 위해 몇 가지 질문이 있습니다. Q1. 의도한 치궁(arch) 형태를 얻기 위해 왁스업을 통해 치조골 성형 플레이트를 사전 프로그램(pre-programming)하는 과정에서, 언더컷 부위를 덮는 왁스(wax)로 인해 유지력(retention)이 저해될 수 있지 않습니까? 그림 1, B에 제시된 것처럼 광범위한 왁스업 면적은 기존 방법과 비교하여 유지력의 효능이 충분한지에 대한 우려를 불러일으킵니다. 실제로 이 문제는 어떻게 완화되었습니까? Q2. 사전 프로그램된 왁스업 공간으로의 치조골 분절(alveolar segment) 성장이 인상적이며 주목할 만합니다. 다만 이 성장이 최대 스크류 조임(maximum screw constriction) 3 mm를 초과하는 경우에는, 매 내원 시마다 노동 집약적인 스크류 활성화(screw activation)와 분할 간격 충전(split gap filling)이 반드시 필요한지에 대해 재고할 필요가 있지 않을까요? 치료 결과를 손상시키지 않고 스크류의 사용을 생략할 수 있습니까? Q3. 매 내원 시마다 치조골 성형 플레이트의 적합도(fit)를 조정할 수 있는 기존 방법과 달리, 사전 프로그램(pre-programmed) 기법은 사전에 정해진 특성 때문에 치료 진행 상황에 대한 반응성이 떨어질 수 있습니다. 사전 프로그램(왁스업)에서의 예측가능성(predictability) 향상은 치료 효능을 보장하는 데 핵심적입니다. 사전 프로그램(왁스업) 절차의 예측가능성을 개선하기 위한 전략이 있습니까?

목적: 3차원 분석을 사용하여 하악 후방이동(턱) 수술 후 하악의 근위부(상부)와 원위부(하부) 분절 간에 발생하는 수술 후 회전성 flare를 조사하고자 하였다. 재료 및 방법: 양측 편도자상하악지 골절술(bilateral sagittal split ramus osteotomy)을 시행한 30명의 환자에서 얻은 콘빔 전산화단층촬영(cone-beam computed tomography) 영상을 분석하였다. 골 리모델링(bone remodelling)의 영향을 최소화하기 위해, T1(수술 후) 근위부(PS)를 T2(치료 후) PS에 대해 안정적인 기준 부위(stable reference areas)를 이용해 수술 절개 부위, 관절돌기(condyle), 및 하악각(gonial angle)을 제외하고 중첩하여 수정된 T2 모델을 생성하였다. 이후 T1 및 수정된 T2를 기준으로 삼는 원위부(DS)에 중첩하였다. 원위부를 기준으로 하여 내측 및 외측 관절돌기(poles), 관상점(coronion), 그리고 하악각(gonion)의 변위를 측정하였다. 결과: DS를 기준으로 평가했을 때 내측 pole, 외측 pole, 관상점에서 유의한 후방 변위가 관찰되었으며(각각 1.21, 1.57 및 1.24 mm; p < 0.001), 관상점은 상방 이동(0.74 mm, p < 0.001) 및 외측 이동(0.43 mm, p = 0.004)도 함께 보였다. 한편 하악각은 내측으로 이동(0.65 mm, p < 0.001)하였으나 유의한 전후방(anteroposterior) 변화는 없었다(p = 0.468). 후방이동량(setback amount), 수직 골 step, 및 그 해소(resolution)와의 유의한 상관관계는 발견되지 않았다. 결론: PS는 DS에 대해 반시계방향(counterclockwise) 회전성 flare를 보였고, 또한 yawing에서 전방-외측/후방-내측 방향의 양상이 나타났다. 예상되는 회전성 flare 관련 재발(relapse)에 대한 수술적 보상(surgical compensation)을 포함하면 하악 후방이동 수술 결과의 예측 가능성을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다.

목적: Class III 환자에서 양악(두 턱) 악교정 수술을 시행한 경우, 서로 다른 4개 시점에서 연속 측모두부방사선사진(serial lateral cephalograms; Lat-Cephs) 상의 연조직 랜드마크 식별(soft tissue landmark identification; STLI)에 대한 인공지능(AI) 보조 기술의 정확도를 평가하고자 한다. 방법: 연조직 랜드마크 식별을 위한 합성곱 신경망(convolutional neural network) 모델을 개발하였고, 751명의 환자에서 3,004장의 Lat-Cephs를 사용하여 훈련 및 검증하였다. 시험 세트(test set)에는 56명의 환자에서 224장의 Lat-Cephs가 포함되었으며, 유전술(genioplasty)군(n = 22)과 비(非) 유전술군(n = 34)으로 나누었다. 4개 시점은 초기(T0), 수술 전(T1, brackets), 수술 후(T2, brackets, surgical plates and screws [S-PS]), 그리고 탈브라켓(debonding) 시점(T3, S-PS 및 고정 유지장치[fixed retainers])을 포함하였다. AI의 정확도를 13개의 연조직 랜드마크에 대해 설정된 사람 기준(human standard)과 비교하였다. 평균 반경 오차(mean radial errors; MREs), 수평 및 수직 오차, 그리고 통계적 차이를 분석하였다. 결과: < 0.01). 유전술군과 비(非) 유전술군 사이에서 연조직 B point, 연조직 Pogonion, 연조직 Menton의 오차는 시점에 따른 유의한 차이가 없었다. 결론: 본 연구의 AI 알고리즘은 brackets, S-PS, 고정 유지장치, 유전술(genioplasty), 그리고 골 재형성(bone remodeling)이 존재하더라도 T1, T2 및 T3 시점의 Lat-Cephs에서의 STLI에 효과적인 도구가 될 수 있다.

디지털 기술은 치열교정학을 전례 없는 속도로 변화시키고 있다. 급속히 진화하는 이 분야에서의 포괄적인 업데이트에 대한 수요가 증가함에 따라, 본 특별호는 디지털 치열교정학을 주제로 기획되었다. 본 특별호는 치열교정의사들에게 최신 연구 및 동향을 제공함으로써, 이러한 발전의 최전선에 계속 머물 수 있도록 한다. 본 특별호에 수록된 17편의 연구는 인공지능(AI)과 머신러닝부터 고도화된 교정용 얼라이너 기술 및 3D 프린팅에 이르기까지 다양한 혁신을 탐구하며, 치열교정 치료의 미래에 대한 귀중한 통찰을 제공한다. 아래는 수록 연구들의 주요 하이라이트이다. 본 특별호의 논문들은 치열교정학에서 디지털 기술의 변혁적 잠재력을 강조한다. 이들 연구는 발전이 어떻게 진단의 정밀도를 향상시키고, 치료 계획을 최적화하며, 궁극적으로 환자 결과를 개선하는지를 보여준다. 해당 분야가 계속해서 진화하는 가운데, 데이터 프라이버시, 새로운 기술의 임상적 검증, 그리고 디지털 도구를 일상 진료에 원활히 통합하는 문제와 같은 혁신에 수반되는 과제를 해결하는 것이 중요하다. 치열교정학의 미래는 최첨단 기술을 임상 전문성과 성공적으로 결합하여 환자 치료를 향상시키는 데 달려 있다. 기고자들의 기여에 진심으로 감사드리며, 통찰력 있는 피드백을 제공해 준 심사자들께도 감사의 말씀을 전한다. 본 특별호가 추가 연구를 촉진하여 치열교정 진료의 혁신과 우수성을 이끌어내기를 기대한다. 저자는 이해상충이 없음을 선언한다. 본 연구에서는 현재 연구 기간 동안 생성되거나 분석된 데이터셋이 없으므로, 데이터 공유는 해당되지 않는다.