CT 대신 '피 검사'로 대장암 환자 근육량 예측 알고리즘 개발

강남세브란스 강정현 교수팀, 머신러닝 통해 근 감소 상태 예측

강정현 연세대학교 강남세브란스병원 대장항문외과 교수 (세브란스병원 제공)

(서울=뉴스1) 천선휴 기자 = CT(컴퓨터단층촬영) 검사를 하지 않고 피 검사를 통해 암 환자의 근골격지수를 예측할 수 있는 알고리즘이 개발됐다. 근골격은 암 환자의 예후와 관련이 깊어 치료 후 환자의 상태를 예측하는 데 큰 도움이 될 것으로 보인다.

연세대학교 강남세브란스병원 대장항문외과 강정현 교수팀은 머신러닝을 이용해 근육량을 예측할 수 있는 알고리즘 개발했다고 30일 밝혔다.

연구팀에 따르면 특히 대장암 환자의 근지방 증가 및 근육량 감소는 치료 예후에 나쁜 영향을 미친다. 보통 근감소증은 CT를 이용해 골격근량 지수와 골격근 방사선 밀도를 측정해 진단한다.

문제는 골격근량 지수와 골격근 방사선 밀도로 환자의 치료 예후를 예측할 수는 있지만 CT를 이용해야 한다는 점이다. 통상 수술을 시행하기 전 CT를 시행하는 것은 필수적이지만, 수술 이후에는 비용과 방사능 노출 등 환자의 불편감 때문에 CT를 잘 진행하지 않는다.

이에 연구진은 피검사를 통해 확인이 가능한 염증관련 지표 및 환자의 고유한 특성을 추출한 후 머신러닝을 적용해 근골격지수를 예측하는 알고리즘을 개발했다. 연구에는 강남세브란스병원에서 치료받은 대장암 환자 1094명 데이터가 사용됐다.

강정현 교수는 "이 알고리즘의 장점은 근감소증 상태를 감지하기 위한 선별도구로 채택될 수 있다는 것"이라며 "무엇보다 CT를 이용한 진단 시 동반되는 비용 및 방사선 노출의 어려움을 극복해 환자의 불편감을 줄이고 예후를 예측할 수 있다"고 말했다.

sssunhue@news1.kr