[스포츠서울 | 황철훈기자] CT를 촬영하지 않고도 대장암 예후 인자인 근골격지수(SMG)를 확인할 수 있는 알고리즘이 개발됐다.

연세대학교 강남세브란스병원은 대장항문외과 강정현 교수팀이 머신러닝을 이용해, 근육량을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 30일 밝혔다.

암 환자의 골격근은 치료 예후와 관련이 깊다. 근육에 침착된 지방이 많을수록, 근육량이 감소할수록 암 치료의 예후가 좋지 않다. 근감소증을 측정하는 지표로는 골격근량 지수(SMI), 골격근 방사선 밀도(SMD)와 함께 근게이지(SMG)가 주로 이용된다.

문제는 이를 측정하기 위해선 CT 검사를 시행해야 하는데 비용 문제와 방사선 노출 등으로 환자에게 불편을 초래할 수 있다.

이에 연구진은 피검사를 통해 확인할 수 있는 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 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.

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