대장암 환자 '근육감소' 위험성, 혈액으로 예측

연세대학교 강남세브란스병원 대장항문외과 강정현 교수 (사진=연세대 강남세브란스병원)

연세대학교 강남세브란스병원(원장 송영구)은 대장항문외과 강정현 교수팀이 머신러닝을 이용해 근육량을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 30일 밝혔다.

암 환자 골격근은 치료 예후와 관련이 깊다. 근육에 침착된 지방이 많을수록, 근육량이 감소할수록 암 치료 예후가 좋지 않다. 특히 대장암 환자에서 CT로 확인되는 근지방 증가와 근육량 감소는 환자의 나쁜 예후와 관련이 있는 것으로 알려져 있다.

연구진은 피검사로 확인 가능한 염증관련 지표와 환자 고유 특성을 추출한 후 머신러닝을 적용해 근게이지(SMG)를 예측하는 알고리즘을 개발했다. 연구에는 강남세브란스병원에서 치료받은 1094명 대장암 환자 데이터를 사용했다.

연구진은 환자군 예측 방법을 생성하는 트레이닝 그룹(656명)과 예측모델을 실제 적용해보는 테스트 그룹(438명)으로 나누어 연구를 시행했다. 그 결과 트레이닝 그룹의 AUC(곡선하면적) 값이 84.6% 수준으로 우수했다. 알고리즘을 적용한 테스트 그룹의 AUC 또한 86.9%로 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 피검사 수치(혈색소, 알부민 등)나 성별, 키, 몸무게 등의 임상 지표들보다 우수한 수치다.

강정현 교수는 “이 알고리즘 장점은 근감소증 상태를 감지하기 위한 선별도구로 채택될 수 있다는 것”이라며 “무엇보다 CT를 이용한 진단 시 동반되는 비용 부담과 방사선 노출의 어려움을 극복해 환자 불편감을 줄이고 예후를 예측할 수 있다”고 말했다.

이번 연구는 국제학술지 뉴트리션(Nutrition)에 게재됐다.

배옥진 기자 withok@etnews.com