by이순용 기자
2023.08.30 13:22:18
강남세브란스 강정현 교수팀, 머신러닝 통한 근감소상태 예측 알고리즘 개발
방사능 노출 감소 및 의료비용 절감 가능성이 높은 방법으로 각광
[이데일리 이순용 기자] 대장암 예후 인자로 근골격지수(SMG)가 제시된 가운데, CT를 촬영하지 않고도 SMG를 예측할 수 있는 알고리즘이 개발됐다.
연세대학교 강남세브란스병원(병원장 송영구) 대장항문외과 강정현 교수팀은 머신러닝을 이용해, 근육량을 예측할 수 있는 알고리즘 개발 연구를 진행했다. 이번 연구는 국제학술지 ‘Nutrition’에 게재됐다.
암 환자의 골격근은 치료 예후와 관련이 깊다. 근육에 침착된 지방이 많을수록, 근육량이 감소할수록 암 치료의 예후가 좋지 않다. 특히 대장암 환자에서 CT를 통해 확인되는 근지방 증가 및 근육량 감소는 환자의 나쁜 예후와 관련이 있는 것으로 알려져 있다.
근감소증을 CT를 이용해서 측정하고자 할 때, 골격근량 지수(Skeletal muscle index, SMI)와 골격근 방사선 밀도(Skeletal muscle radiodensity, SMD)가 지표로서 주로 사용된다. 더하여 SMI와 SMD를 동시에 고려하는 근게이지(Skeletal muscle gauge, SMG)가 예후를 정확히 예측하는 지표라는 연구 결과가 이미 제기됐다.
이 지표들은 예후를 잘 예측한다는 장점은 있지만 CT 검사를 시행해야 확인이 가능하다는 한계점이 존재한다. 통상 수술을 시행하기 전 CT검사를 시행하는 것은 필수적인 과정이나, 수술 이후에는 비용 문제와 방사능 노출 등 환자의 불편감 때문에 CT 검사를 잘 진행하지 않기 때문이다.
이에 연구진은 피검사를 통해서 확인이 가능한 염증관련 지표 및 환자의 고유한 특성을 추출한 후 머신러닝을 적용해 SMG를 예측하는 알고리즘을 개발했다. 연구에는 강남세브란스병원에서 치료받은 1,094명의 대장암 환자의 데이터가 사용됐다.
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