대장암
대장암 환자 ‘근육감소’ 위험성, 혈액으로 알 수 있다
이금숙 기자
입력 2023/08/30 14:38
강남세브란스 강정현 교수팀, 머신러닝 통한 근감소상태 예측 알고리즘 개발
최근 CT를 촬영하지 않고도 근육량 등을 고려한 ‘근골격지수’를 예측할 수 있는 알고리즘이 개발됐다.
연세대 강남세브란스병원 대장항문외과 강정현 교수팀은 머신러닝을 이용해, 근육량을 예측할 수 있는 알고리즘 개발 연구를 진행했다.
피검사를 통해서 확인이 가능한 염증관련 지표 및 환자의 고유한 특성을 추출한 후 머신러닝을 적용해 근게이지(SMG)를 예측하는 알고리즘을 개발한 것. 연구에는 강남세브란스병원에서 치료받은 1094명의 대장암 환자의 데이터가 사용됐다.
연구진은 환자군을 예측 방법을 생성하는 트레이닝 그룹(656명)과, 예측모델을 실제로 적용해보는 테스트 그룹(438명)으로 나누어 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.
이번 연구는 국제학술지 ‘Nutrition’에 게재됐다.