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ISSN : 1229-6457(Print)
ISSN : 2466-040X(Online)

The Korean Journal of Vision Science Vol.24 No.2 pp.165-178
DOI : https://doi.org/10.17337/JMBI.2022.24.2.165

A Study on Factors Related to Dry Eyes in Elderly

Min-Ji Lee¹⁾

, Koon-Ja Lee²⁾

¹⁾Dept. of Optometry, Graduate School, Eulji University, Student, Uijeongbu
²⁾Dept. of Optometry, Graduate School, Eulji University, Professor, Seongnam

^* Address reprint requests to Koon-Ja Lee (https://orcid.org/0000-0001-5867-5615) Dept. of Optometry, Eulji University, Seongnam
TEL: +82-31-740-7182, E-mail: kjl@eulji.ac.kr

Received May 23, 2022 Review June 23, 2022 Accepted June 24, 2022

Abstract

Purpose : To evaluate the causes related to dry eye in the elderly Koreans.

Methods : Dry eyes were screened using the SPEED questionnaire for the 36 elderly subjects (72 eyes, 17 males, 19 females, average age 62.11±4.84 years old). The amount of tear was evaluated by OCCUTUBE, and the stability of the tear film was evaluated by the tear film break-up time test. Tear lipid layer thickness (LLT), blinking counts and meibomian gland damage were measured by LIPIVIEW II^® and analyzed with the Image J^® program.

Results : In the dry eyes, the score of SPEED questionnaire was 10.11±4.91 points, and the measured score of OCCUTUBE and the TBUT was 3.38±1.15 mm, 4.49±1.31 sec, respectively, which was not significantly different from those of the normal eyes. However, LLT (80.36±20.78 nm) was significantly thicker than that of the normal eyes (p=0.021). Meibomian gland (MG) damage grade (MG dropout, MG curling and, Gland thickness) was 1.17±0.70, 0.47±0.61 and, 0.61±0.60, respectively, which was more damaged than those of the normal eyes. LLT was positively correlated with the SPEED score (p<0.009), and negatively correlated with MG loss. And the MG score was correlated with gland thickness and MG loss (p<0.050).

Conclusion : In the elderly dry eyes screened with the SPEED questionnaire, the dry eye symptoms could be associated with LLT, and LLT is thought to be related to hypersecretory MG dysfunction.

Key Words : Dry eye , Lipiview , Meibomian gland dysfunction , Tear layer thickness

노년층에서 건성안 관련 요인에 관한 연구

이 민지¹⁾, 이 군자²⁾

¹⁾을지대학교 대학원 안경광학과, 학생, 의정부
²⁾을지대학교 대학원 안경광학과, 교수, 성남

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Cited-By

Funding:

Ⅰ. 서 론

건성안은 유병률이 높은 안과 질환 중 하나로, Dry Eye Workshop(DEWS)에서는 눈물막의 불안정으로 안 구 불편감, 시력 저하 및 안구 표면에 손상을 줄 수 있는 질환으로 정의하였다.¹⁾ 건성안은 나이, 직업, 흡연 및 수면 시간과 같은 생활 습관, 미세먼지 등에 의해 발생 하는데, 최근에는 스마트폰이나 컴퓨터와 같은 전자기기 의 사용 증가로 인해 근거리 작업시간이 증가하고 콘택 트렌즈 착용자의 증가, 공해물질 등으로 인해서 젊은 성 인에서도 건성안 유병률이 증가하고 있으며,²⁾ 연령의 증 가로 인한 건성안에 관한 연구도 많이 보고되고 있 다.^2-5) 눈물층은 점액층, 수성층, 지방층으로 이루어져 있는데 일반적으로 나이가 증가하면서 점액층과 수성층 을 분비하는 결막의 술잔세포 수와 주눈물샘의 크기가 감소하고, 고혈압이나 고지혈증과 같은 질환이 증가하면 서 지질을 분비하는 마이봄샘의 기능이 저하되어 지방층 또한 불안정해진다. 이 중 노년층에서는 눈물의 증발을 막아주는 지질을 분비하는 마이봄샘 기능 이상이 건성안 을 유발하는 원인으로 보고되고 있다.^6-12) 마이봄샘의 손실로 그 기능이 저하되면 지질 간의 상호작용이 약해 지고 그로 인한 눈물 증발이 증가하여 건조감을 더 빠르 게 느끼게 된다.^6-9) 이 때문에, 눈물막의 지질층두께 (lipid layer thickness, LLT) 측정은 마이봄샘 기능이 상(mibomian gland dysfunction, MGD) 분류 및 마 이봄샘의 기능을 평가하는 지표로 활용되면서 건성안 진 단 방법으로 활용되고 있다.^11,13-15)

건성안을 진단하는 방법으로는 눈물의 안정성을 측정하 는 TBUT(tear break-up time), 눈물의 양을 측정하는 쉬르머 검사(Schirmer’s test), 설문조사를 이용한 방법, 눈물막 지질층 두께 측정, 눈깜빡임 양상 및 마이봄샘 평가 등이 있다. 이 중 건성안을 판별할 수 있는 설문조사법으로 는 OSDI(ocular surface disease index), CLDEQ(contact lens dry eye questionnaire), McMonnies-DEQ(dry eye questionnaire), SPEED(standard patient evaluation of eye dryness questionnaire) 및 DEEP(dry eye epidemiology project) 등과 같이 다양한 방법이 있다. 이 중 OSDI 설문조사와 SPEED 설문조사가 가장 많이 사용되고 있으며, SPEED 설문은 MGD 감별에 적합하다 고 보고되었고,¹⁴⁾ OSDI에 비해 민감도 및 특이도가 높을 뿐만 아니라,^15,16) 비교적 간단한 문항들로 이루어져 다른 설문지에 비해 짧은 시간 안에 빠르고 쉽게 건성안을 평가 하기 용이하다고 보고되었다.¹⁷⁾

건성안에 대한 선행연구에서 LLT는 나이가 증가할 수록 얇아지는 음의 상관성이 있고, MGD 정도 및 SPEED 설문값과는 음의 상관성이 있다고 보고되었 다.¹⁴⁾ 반면에, 일부 다른 선행연구들에서는 이와 반대로 나이가 많을수록 LLT가 증가하는 양의 상관성을 보고하 거나,¹⁷⁾ LLT는 MGD 정도와 음의 상관성이 있고, SPEED 설문값과는 양의 상관성이 있다고 보고하는 등 연구자마다 상이한 결과가 보고되었다.^16,17) 특히, 나이 가 증가할수록 마이봄샘의 손실 및 지질 간 상호작용의 감소로 인해 지질층이 불안정해져 건성안의 유병률이 증 가하기 때문에 마이봄샘의 기능이 중요하게 다루어지고 있지만, MGD의 진단 및 임상 증상은 아직 명확하게 정 의되지 않았다.¹⁸⁾

전 세계적으로 MGD의 유병률은 3.5%에서 70%로 매 우 다양하고 백인보다 아시아인에서 훨씬 더 높은 유병 률이 보고되었지만,^19,20) 한국인 노년층을 대상으로 진행 한 마이봄샘에 관한 연구는 미흡한 실정이며, 노년층 건 성안과 관련된 요인에 관한 연구도 미미한 실정이다.

따라서 본 연구에서는 노년층을 대상으로 MGD 감별 에 적합하다고 보고된 SPEED 설문지를 이용하여 건성 안을 판별하고 눈물막을 비교분석 함으로써 한국 노년층 건성안 유발 요인을 알아보고자 하였다.

Ⅱ. 대상 및 방법

1. 대상

검사 전 3개월 이내에 눈물층에 영향을 미칠 수 있는 류마티스관절염, 쇼그렌증후군과 같은 전신질환이 없고, 각막굴절교정술을 받은 이력이 없으며, 중증의 안구 감 염, 알레르기결막염과 같은 안과 병력 및 이전에 건성안 증후군으로 진단받고 건성안 치료를 받은 적이 없는 노 년층을 대상으로 하였다. 본 연구는 을지대학교 기관윤 리위원회(Institutional Review Board, IRB)의 승인을 받았고(승인번호: EU21-25), 대상자들에게 검사방법 과 연구목적에 대하여 서면과 구두로 충분히 설명을 한 후 이에 동의한 사람만 대상으로 하였다. 대상자는 총 36명(남자 17명, 여자 19명)으로 모두 양안(72안)으로 진행하였으며 평균 나이는 62.11±4.84세였다.

2. 연구 방법

1) 건성안 판별

본 연구에서는 건성안 판별을 위해 SPEED 설문지를 이용하였고, SPEED 설문지는 건성안 증상의 심각성 및 빈도를 총체적으로 확인이 가능한 설문 문항들로 구성되 며, 측정값을 0∼28점까지 점수화하여 건성안을 판별한 다. 본 연구에서 SPEED 점수는 심각도 점수와 발생빈 도 점수를 합산하여 계산하였고, 6점 이상인 경우를 건 성안으로 판별하였다.^21-23)

2) 눈물막 검사

(1) 눈물의 양 평가

눈물의 양은 SMTube(Strip meniscometry)²⁴⁾를 변 형시킨 OCCUTUBE(OccuTech Co., Seongnam, Korea)²⁵⁾ 를 사용하였으며, OCCUTUBE는 두께 0.5 mm, 길이 85 mm, 너비 7.2 mm 의 플라스틱 튜브로, 튜브의 중 앙에 눈물을 흡수할 수 있는 지름 0.8 mm의 팁이 부착 되어 점안마취를 하지 않은 상태에서 안구 자극없이 튜 브의 끝부분이 하안검 메니스커스 눈물에만 닿도록 설계 된 도구이다. OCCUTUBE 팁을 안구에 닿지 않고, 하 안검 눈물 메니스커스에만 5초 동안 닿도록 한 후 튜브 의 젖은 부분을 mm 단위로 측정하였고, 측정값이 5 mm 미만인 경우를 건성안으로 판별하였다.²⁶⁾

(2) 눈물막 안정성 평가

눈물막 안정성은 형광염료를 이용하여 염색한 후 세극 등 현미경으로 눈물막이 파괴되는 시간을 측정하는 TBUT 로 평가하였다. 눈물막 안정성 평가는 눈물의 양을 검사한 후 안구 피로와 눈물 재생 시간을 고려하여 20분의 간격 을 두고 진행하였다. 형광염료 4.5㎕가 포함된 용지 (Haag-Streit Strips, Haag-Streit, USA)를 식염수에 적신 후 염색하였고, 눈을 깜박이게 하여 형광염료가 눈물 에 충분히 퍼지도록 한 후 최초로 형광염색의 균열이 보일 때까지의 시간을 초 단위로 측정하였다. 정확도를 위해 3 회 반복 측정하였고, 3회 평균값을 사용하여 5초 미만인 경우를 건성안으로 평가하였다.²⁷⁾

(3) 눈깜빡임 평가 및 눈물막 지질층 두께

눈물막 지질층두께(Lipid layer thickness, LLT)와 눈 깜빡임 양상은 Lipiview^® interferometer(TearScience Inc., Morrisville, NC, USA)를 이용하여 정량적으로 평 가하였다. 눈물막 지질층두께와 눈깜빡임 양상은 20초 동 안의 눈깜빡임 양상을 비디오로 촬영한 후 간섭계 색상 단위(Interferometric Color Units, ICU)로 측정하였다. 본 연구에서 사용한 Lipiview 장비는 지질층 두께가 nm 단위로 측정되고, 최대 두께는 100 nm로 제한되며 70 nm 이상인 경우를 정상으로 평가한다. 정상인의 눈깜빡임 횟 수의 기준값은 15회/min로 평가하였고, 전체 눈깜빡임 횟 수 중 불완전한 눈깜빡임 비율이 30%를 넘으면 정상이 아닌 것으로 판별하였다(Fig. 1).²⁸⁾

3) 마이봄샘 평가

마이봄샘 평가는 Lipiview^® interferometer로 촬영 한 하안검 마이봄샘 사진을 이용하여 MG score(마이봄 샘 전체 손상 정도), MG dropout(마이봄샘 1개 손실 정도), Partial gland(마이봄샘 부분적 손상 정도), MG curling(마이봄샘 구부러짐), Gland thickness(마이봄 샘 비대), MG loss(마이봄샘 손실률)의 총 6가지 항목 으로 평가하였다.^26,29)

(1) MG score

MG score은 마이봄샘 손실 정도에 따라서 등급을 나 누는 방법으로, 마이봄샘의 손실이 없는 경우를 grade 0, 전체의 33% 미만이 손실된 경우를 grade 1, 전체의 33% 보다 크고 66% 이하가 손상된 경우를 grade 2, 손실 정도 가 67% 이상인 경우를 grade 3으로 구분하는데,^29,30) 본 연구에서도 이 방법에 따라 평가하였다(Fig. 2).

(2) MG dropout

MG dropout은 마이봄샘 1개가 완전히 손실된 개수 에 따라 등급을 나누는 방법으로, 손실된 마이봄샘이 없 는 경우를 grade 0, 완전히 손실된 마이봄샘이 3개 미 만인 경우를 grade 1, 3개 이상인 경우를 grade 2로 구 분하는데,^29,30) 본 연구에서도 이 방법에 따라 평가하였 다(Fig. 3).

(3) Partial gland

Partial gland는 부분적으로 손상된 마이봄샘의 개수에 따라 등급을 나누는 방법으로, 부분적으로 손상된 마이봄 샘이 없으면 grade 0, 3개 미만인 경우를 grade 1, 부분적 으로 손상된 마이봄샘이 3개 이상이고 마이봄샘 전체 길이 중 반보다 적게 손상된 경우를 grade 2, 부분적으로 손상 된 마이봄샘이 3개 이상이고 마이봄샘 전체 길이 중 반 이상 손상된 경우를 grade 3으로 구분하는데,^29,30) 본 연구 에서도 이 방법에 따라 평가하였다(Fig. 4).

(4) MG curling

MG curling은 동일한 눈에서 다른 마이봄샘에 비해 구부러진 마이봄샘의 개수에 따라 등급을 나누는 방법으 로, 구부러진 마이봄샘이 없으면 grade 0, 구부러진 마 이봄샘이 3개 미만인 경우를 grade 1, 구부러진 마이봄 샘이 3개 이상인 경우를 grade 2로 구분하는데,^29,30) 본 연구에서도 이 방법에 따라 평가하였다(Fig. 5).

(5) Gland thickness

Gland thickness는 동일한 눈에서 다른 마이봄샘에 비 해 두꺼워진 마이봄샘 개수에 따라 등급을 나누는 방법으 로, 두꺼워진 마이봄샘이 없는 경우를 grade 0, 두꺼워진 마이봄샘이 3개 미만인 경우를 grade 1, 두꺼워진 마이봄 샘이 3개 이상인 경우를 grade 2로 구분하는데,^29,30) 본 연구에서도 이 방법에 따라 평가하였다(Fig. 6).

(6) MG loss

MG loss는 Lipiview 장비로 촬영한 하안검 마이봄샘 사진과 Image J^®(NIH, Bethesda, MD, USA) 프로그램 을 이용하여 전체 하안검판 면적에서 손실된 마이봄샘의 면적을 백분율(%)로 계산하는 방법인데,^29,30) 본 연구에서 도 이 방법과 동일하게 계산하여 평가하였다(Fig. 7).

4) 통계분석

검사결과의 통계학적 검증은 SPSS. 21.0(SPSS Inc., Chicago, IL, USA)을 사용하여 독립표본 t-검정 (independent-samples t-test)을 통해 정상안과 건성 안의 차이를 비교분석하고, Pearson 상관분석(Pearson correlation)과 다중선형회귀분석(multiple linear regression analysis)으로 건성안에 영향을 미치는 요 인을 분석하였다. 신뢰구간은 95%로 p<0.050일 때 통 계적 유의성이 있는 것으로 평가하였다.

Ⅲ. 결 과

1. 대상자 특성

전체 대상자의 평균연령은 62.11±4.84세, SPEED 설문값은 5.97±5.52점으로 정상값보다 낮았으며, SPEED 설문값으로 건성안을 판별한 결과 정상안과 건 성안 각각 18명이었다. 정상안과 건성안에서 SPEED 설문값은 각각 1.83±1.59점과 10.11±4.91점으로 건 성안에서 더 높게 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이 가 있었다(p<0.001)(Table 1).

2. 노년층의 눈물막 및 눈깜박임, 마이봄샘 검사

1) 눈물막 평가

전체 대상자의 OCCUTUBE로 측정한 눈물의 양 과 눈물막 안정성을 측정한 TBUT 검사값은 각각 3.28±1.15 mm, 4.42±1.33초로 정상값보다 작았고, 눈물막 지질층 두께는 73.96±23.67 nm로 정상값보다 두꺼웠다.

SPEED 설문값을 활용하여 정상안과 건성안 그룹으로 나누고 눈물막을 평가한 결과 정상안과 건성안의 눈물의 양은 3.18±1.16 mm와 3.38±1.15 mm, 눈물막 안정성 은 각각 4.36±1.36초와 4.49±1.31초로 두 측정값 모두 유의한 차이가 없었다(p>0.050). 반면 눈물막 지질층 두께 는 각각 67.56±24.90 nm와 80.36±20.78 nm로 건성 안이 정상안에 비해 더 두꺼운 것으로 나타났으며, 통계적 으로 유의한 차이가 발견되었다(p=0.021)(Table 2).

2) 마이봄샘 평가

전체 대상자의 마이봄샘 평가 grade는 각각 MG score 1.79±0.44, MG dropout 0.97±0.75, Partial gland 2.46±0.65, MG curling 0.31±0.52, Gland thickness 0.44±0.58로 Partial gland, MG score, MG dropout, Gland thickness, MG curling 순으로 손상 정도가 컸으며, 또한 MG loss는 42.19±12.92% 로 나타났고, 정상안과 건성안에서 모두 마이봄샘 손상 이 나타났다.

정상안과 건성안에서 각각 MG score(grade)는 1.75±0.50와 1.83±0.38, Partial gland는 2.39±0.64 와 2.53±0.65, MG loss는 40.33±14.45%와 44.05±11.09%로 나타나 건성안 그룹에서 손상이 더 심하였지만 유의한 차이는 없었다(p>0.050)(Table 3). 반면에 정상안과 건성안에서 MG dropout은 0.78±0.76 와 1.17±0.70, MG curling은 0.14±0.35와 0.47±0.61, MG thickness는 0.28±0.51와 0.61±0.60로 건성안 이 정상안보다 유의하게 더 많이 손상된 것으로 나타났 다(p<0.050)(Table 3).

3) 눈깜빡임 평가

전체 대상자의 눈깜빡임 횟수는 1분 동안 24.96±13.74회로 정상값 15.00회보다 많았으며, 불완 전한 눈깜빡임 비율은 56.05±32.59%로 정상값 30%보 다 높았다.

정상안과 건성안의 눈깜빡임 횟수는 1분 동안 각각 23.83±13.59회, 26.08±13.99회, 불완전한 눈깜빡임 비율은 각각 60.49±29.55%, 51.61±35.22%로 모두 유 의한 차이를 보이지 않았다(p=0.491, p=0.251)(Table 4).

3. 노년층 건성안에서 상관분석

1) SPEED 설문값과 눈물막 검사값의 상관성 분석

SPEED 설문값은 눈물의 양 및 눈물막 안정성과 음 의 상관성이 나타나 눈물의 양이 적고 눈물막 안정성이 저하될수록 SPEED 설문값이 증가하는 것으로 나타났 지만, 유의하지 않았다(r=-0.073, r=-0.103, p>0.050). 그러나 SPEED 설문값은 눈물막 지질층 두께와 양 의 상관성이 나타나 눈물막 지질층 두께가 두꺼울수록 SPEED 설문값이 증가하여 약한 양의 상관성을 보였다 (r=0.298, p=0.049)(Fig. 8-a).

2) 눈물막 지질층 두께와 마이봄샘 손상도의 상관성 분석

눈물막 지질층 두께는 마이봄샘 손상률과 음의 상관 성이 나타나 마이봄샘 손상이 많을수록 지질층 두께가 얇아지는 것으로 나타났다(r=-0.497, p=0.002)(Fig. 8-b).

3) 노년층 건성안에서 MG score에 영향을 미치는 요인 분석

회귀분석 결과, 조정된 R²(adjusted.R²)은 0.464, 결 정계수(R²)는 0.541, 상관계수(R)은 0.735로 나타났으 며, 건성안에서 MG score는 Gland thickness, MG loss와 관련이 있었고, 특히 MG loss와 상관성이 높았 다(β=0.257, β=0.632, p<0.050)(Table 5).

Ⅳ. 고 찰

건성안을 유발하는 요인은 성별, 나이, 눈물의 양, 마 이봄샘 기능, 눈깜빡임 이상 등이 있는데 노년층에서는 청년층보다 건성안의 비율이 높고^31,32) 건성안의 원인을 진단하는 것은 중요하다.

60대 노년층에서 SPEED 설문값을 기준으로 건성안 을 판별한 결과 건성안 비율은 50%로 나타났고, 건성안 에서 설문값은 10.11±4.91점으로 정상안의 1.83±1.16 점보다 매우 높았다. Donald 등³³⁾은 노년층을 대상으로 SPEED 설문을 이용하여 건성안을 판별한 결과 노년층 의 68.9%가 건성안이라고 보고하였고, 건성안의 설문값 은 10.83±0.43점, 정상안의 설문값은 2.30±0.23점이 라고 보고하였다. 노년층 건성안에서 눈물의 양과 안정 성은 정상안과 차이가 없었으나, 눈물막 지질층 두께는 80.36±20.78 nm로 정상안의 67.56±24.90 nm보다 두꺼웠다. Jung 등¹²⁾도 20~80대를 대상으로 본 연구 와 동일한 Lipiview 장비를 이용하여 검사한 결과 노년 층 건성안에서 눈물막 지질층 두께는 정상안보다 더 두 꺼웠다고 보고하였다.

눈물의 지질층을 분비하는 MG의 손상정도를 검사한 결과 노년층에서 MG loss는 42.19±12.92%로 정상 안과 건성안에서 모두 분비샘의 일부 손상이 관찰되 었으며, 건성안에서 MG dropout, MG curling, MG thickness의 손상이 정상안보다 심한 것으로 나타났다. Jung 등¹²⁾은 20~80대를 대상으로 노년층 건성안에서 마이봄샘 손상도가 더 심하다고 보고하여 본 연구 결과 와 일치하였다. 건성안의 MG score에 영향을 미치는 요인을 회귀분석한 결과, MG thickness 및 MG loss가 관련이 있었고, 마이봄샘 기능이상으로 마이봄샘이 두꺼 워지면서 결국엔 손상되어 마이봄샘 손상이 증가하는 것 으로 보인다.

마이봄샘 손상 정도는 눈물막 지질층 두께와 음의 상 관성을 보였고(r=-0.497, p=0.002), Finis 등¹³⁾의 연 구에서도 눈물막 지질층 두께는 마이봄샘 손상 정도와 음의 상관성이 있어 마이봄샘 손상이 많을수록 눈물막 지질층의 두께는 얇아지는 것으로 보인다. 그러나 본 연 구의 노년층 건성안에서 눈물막 지질층 두께는 SPEED 설문값과 양의 상관성이 나타나 지질층이 두꺼워질수록 건성안에 대한 증상이 더 심해지는 것으로 나타났는데 (r=0.298, p=0.049), Li 등¹⁶⁾도 40대 마이봄샘 기능 이상자를 대상으로 Lipiview 장비를 이용하여 평가한 결과 눈물막 지질층 두께는 SPEED 설문값과 양의 상관 성을 보인다고 하여 연구결과와 동일하지만, Finis 등¹³⁾ 은 SPEED 설문값은 지질층 두께와 음의 상관성이 있다고 보고하여 차이를 보였다. 이 결과는 통계적 오 류로 해석할 수 있지만 노년층에서 나타나는 과분비성 (hypersecretory) MGD에 의한 것으로 해석할 수 있다.

MGD 국제 워크샵(International Workshop)에서는 MGD를 과분비성 MGD와 저분비성(obstructive) MGD 로 분류하였는데,^34,35) 저분비성 MGD는 마이봄샘이 막 혀 지질의 배출이 원활하지 않아 마이봄샘 내부의 압력 이 증가하여 마이봄샘의 분비샘들이 위축되고 이로 인하 여 지질의 분비가 점점 감소하여 눈물의 지질층 두께가 얇아져, 눈물 증발이 심해져 건성안을 유발하게 만든다. 이와 반대로 과분비성 MGD는 과도한 지질의 분비로 인 해 발생하는 것으로, 지질의 배출이 원활하지 않으면 마 이봄샘 내부에 지질분해 효소를 분비하는 세균이 성장하 게 되고 이 세균들이 지질의 성분을 변화시켜 지질 용해 점이 낮아져 액체 상태로 변하면서 마이봄샘 입구에서 흘러나와 지질 과분비 현상으로 진행된다. 이렇게 지질 이 과분비되면 지질층이 과하게 두꺼워져^12,33,36) 눈물막 이 소수성(hydrophobic)으로 변하여 눈물층이 파괴되고 지질의 질(quality)을 저하시켜 눈물막 안정성이 더욱더 불안정하게 만든다.^12,37,38) 전 세계적으로 MGD 유병률 은 인종마다 다양하여 백인은 3.5~19.9%, 아시아인은 60%로 아시아인에서 훨씬 더 높고, 우리나라 노인 인구 기반 연구에서는 약 50%로 보고되었다.³⁹⁾

건성안을 Lipiview 장비를 이용하여 MGD 종류에 따 라 비교한 Jung 등¹²⁾의 연구결과에서는 정상안과 과분 비성 MGD의 OSDI 설문값은 각각 4.20점과 28점으로 과분비성 MGD의 설문값이 더 높지만 지질층 두께는 각 각 67 nm와 100 nm로 과분비성 MGD가 더 두꺼웠다 고 보고하였다. LED와 세극등을 이용하여 각막에서의 지질층 패턴 영상을 통해 마이봄샘 기능이상 종류에 따 른 지질층 두께를 측정한 Hwang 등³³⁾도 정상안의 지질 층 두께는 68.3 nm, 과분비성 MGD는 93.5 nm로 두껍 다고 하였다.

본 연구의 노년층(60대) 건성안의 눈물층을 청년층 (20대) 건성안 눈물층40)과 비교해 보면, 노년층과 청년 층의 눈물의 양은 각각 3.38±1.15와 2.67±0.92 mm, 눈물막 안정성은 4.49±1.31와 3.39±0.89초, LLT는 각각 80.36±20.78와 65.53±25.85 nm로 노년층 건 성안의 눈물의 양과 안정성은 청년층 건성안보다 더 좋 았으나, LLT는 노년층에서 더 두꺼웠다. 노년층과 청 년층 건성안의 MG loss는 각각 44.05±11.09와 31.98±11.28로 노년층에서 손상이 더 심했고, SPEED 설문값은 10.11±4.91와 10.63±3.78점으로 차이가 없었다. 이 결과는 청년층에서는 눈물의 양과 안정성 저 하가 건성안의 원인이지만,⁴⁰⁾ 노년층에서는 지질층 두께 가 건성안의 원인으로 추정할 수 있을 것으로 보이며, 연령 증가에 따라 마이봄샘이 손상되어 기능이 저하되면 분비하는 지질의 질적 변화 및 양적 변화로 지질층의 안 정성이 저하되기 때문에^6-11) 건성안의 원인이 연령에 따 른 차이가 있는 것으로 생각된다.

노년층에서 눈깜빡임 횟수와 불완전한 눈깜빡임 비율 은 건성안과 정상안에서 차이가 없었으나, 눈물막 안정 성은 불완전한 눈깜빡임 횟수가 적을수록 높은 것으로 나타났고, 이 결과는 Jie 등³⁷⁾의 결과와 일치하였다.

노년층에서 여성의 경우 남성에 비해 지질층 두께가 더 두껍고, MGD 비율이 더 높은 것으로 보고되었는 데,^16,17) 본 연구에서는 대상자 수가 적어 남녀 구분 없 이 연령에 따라서만 건성안에 미치는 요인을 분석하였 고, 많은 연구에서 입증된 마이봄샘 영상분석을 활용하 여 건성안의 요인 분석을 하였지만, COVID-19 상황에 서 진행한 연구로 대상자가 적었다는 점과 마이봄샘에서 분비되는 지질의 성분을 직접 분석하지 않고 영상으로 분석한 점이 제한점으로 생각된다.

이상의 결과를 종합하면 SPEED 설문지로 감별한 노 년층 건성안의 눈물의 양과 안정성은 정상안과 차이가 없었고, 눈물막 지질층 두께는 두꺼웠으며 설문검사값에 영향을 주었다. 또한 마이봄샘 비대 및 마이봄샘 손실이 건성안에서 유의하게 많았고, 마이봄샘 손상이 마이봄샘 손실과 상관성이 높았다.

Ⅴ. 결 론

SPEED 설문지를 이용하여 건성안을 판별한 결과 노 년층 건성안 비율은 50%로 나타났고, 건성안은 정상안 보다 눈물막 지질층 두께가 두껍고, MG dropout, MG curling, Gland thickness 등의 마이봄샘 손상이 더 많 았다. 눈물막 지질층 두께는 SPEED 설문값과 양의 상 관성을 보였고, 마이봄샘 비대 및 마이봄샘 손실률과 양 의 상관성을 보였다. 따라서 노년층 건성안 유발 요인은 눈물막 지질층 두께와 관련이 있다고 사료되며, 노년층 건성안에서는 과분비성 MGD에 의해 지질층 두께가 두 꺼워진 것으로 사료된다.

Figure

Fig. 1.

The analyzed image of lipid layer thickness by the LipiView interferometer. The average LLT of patients (A) was 32 nm, (B) was 77 nm, and (C) was ≥ 100 nm. The D represents the LipiView results with 41 nm LLT, 5/15 partial blinks, and the reliability of the measurements (C-Factor).

Fig. 2.

Representative images of the MG scors grading. A: MG score grade 0, no loss of meibomian glands (MGs). B: MG scores grade 1, the loss area less than 33% of the total area occupied by the MG. C: MG scores grade 2, the loss area between 33% and 66% of the total area occupied by the MG. D: MG scores grade 3, the loss area more than 66% of the total area occupied by the MG.

Fig. 3.

Representative image of gland dropout grading. The white stars denote some meibomian glands(MG) dropout. A: Grade 0, no gland dropout. B: Grade 1, less than three MG dropouts. C: Grade 2, three or more MG dropouts.

Fig. 4.

Representative images of partial gland loss grading. The white stars denote some shortened meibomian glands. A: Partial gland loss grade 0, no partial glands, B: Partial gland loss grade 1, less than three partial glands, C: Partial gland loss grade 2, three or more partial glands and less than three partial glands with loss of half or more of the full length, D: Partial gland loss grade 3, three or more partial glands with loss of half or more of the full length.

Fig. 5.

Representative images of meibomian gland(MG) curling marked with white stars. A: Grade 0, no affected gland, B: Grade 1, less than three curled glands, C: Grade 2, three or more curled glands.

Fig. 6.

Representative images of MG thickness marked with black stars. A: Grade 0, no affected gland, B: Grade 1, less than three thickened glands, C: Grade 2, three or more thickened glands. MG, meibomian gland.

Fig. 7.

Analyses of the ratio of meibomian gland loss area to the total area (meibomian gland loss; %) using the polygon selection tool of Image J.

Fig. 8.

a: Correlation between LLT and SPEED, b: Correlation between LLT and MG loss.

Table

Table 1.

Characteristics of subjects

Table 2.

Comparison of tear film assessments in normal and dry eyes

Table 3.

Meibomian gland evaluation

Table 4.

Comparison of blinking assessments in normal and dry eyes

Table 5.

Multiple linear regression analysis for MG score

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