대장암 환자 근육감소시 예후 나빠..피검사로 확인 가능

강남세브란스 강정현 교수팀, 머신러닝 통한 근감소상태 예측 알고리즘 개발

출처=연합뉴스

[파이낸셜뉴스] 암 환자는 근육에 침착된 지방이 많을수록, 근육량이 감소할수록 암 치료의 예후가 좋지 않다. 근감소증을 측정할때 CT 검사를 시행해야 하는데 비용 문제와 방사능 노출 등 환자의 불편감으로 잘 진행하지 않는다.

연세대 강남세브란스병원은 머신러닝을 이용해 근육량을 예측할 수 있는 알고리즘 개발 연구를 진행했다고 30일 밝혔다.

대장암 예후 인자로써 근골격지수(SMG)가 제시된 가운데, CT를 촬영하지 않고도 SMG를 예측할 수 있는 알고리즘이 개발됐다.

강남세브란스병원 대장항문외과 강정현 교수팀은 피검사를 통해서 확인이 가능한 염증관련 지표 및 환자의 고유한 특성을 추출한 후 머신러닝을 적용해 SMG를 예측하는 알고리즘을 개발했다. 연구에는 강남세브란스병원에서 치료받은 1094명의 대장암 환자의 데이터가 사용됐다.

연구진은 환자군을 예측 방법을 생성하는 트레이닝 그룹(656명)과 예측모델을 실제로 적용해보는 테스트 그룹(438명)으로 나눠 연구를 진행했다.

그 결과 트레이닝 그룹의 AUC(곡선하면적) 값이 84.6% 수준으로 우수했으며 알고리즘을 적용한 테스트 그룹의 AUC 또한 86.9% 정도로 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 피검사 수치(혈색소, 알부민 등)나 성별, 키, 몸무게 등의 임상 지표들보다도 우수한 수치다.

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.

강남세브란스 강정현 교수

[e-mail] 강규민 기자