▲ 이풍렬, 손희정, 홍성노 교수

대장암의 원인이 되는 진행성 선종 발생 위험을 확인할 수 있는 자가진단 예측모델이 개발됐다.

이에 의료진뿐만 아니라 일반 국민들도 대장 선종 위험을 조기에 발견하고 관리하는 데 도움될 것으로 기대되면서 관심도 높아지고 있다.

삼성서울병원 소화기내과 이풍렬·손희정·홍성노 교수팀은 2003년부터 2012년 대장내시경 검사를 받은 환자 약 5만명을 빅데이터 분석을 통해 대장선종 예측모델을 개발한 것. 이 모델은 현재 사용 중인 예측모델에 비해 간편하고 신뢰도 역시 높은 것으로 알려졌다.

소화기질환 분야에서 빅데이터 기술을 활용해 질병 예측모델을 개발한 것은 이번이 처음이다.

이 교수팀은 먼저 연구기간 동안 병원을 찾은 환자 4만 9450명의 의무기록을 정량화하는 작업부터 진행했다.

환자의 나이, 성별, 각종 검사수치와 같이 정형화된 자료는 물론 영상검사 판독결과처럼 의사마다 다를 수 있는 서술형 진료기록도 표현방식과 관계없이 의미가 같은 것을 추출, 숫자로 변환해 빅데이터 분석자료로 활용했다.

이를 토대로 연구팀은 선종이 발견된 환자와 그렇지 않은 환자를 구분해 나이, 성별, 흡연력, 음주빈도, 아스피린 복용 여부 등 위험인자 5가지를 특정하여 지수화하는 데 성공했다.

기존 모델 대비 새로 만든 모델의 유효성을 평가한 결과 적중률(AUC, Area Under the Curve)은 71.6%였다. 기존에 쓰던 아시아-태평양 예측모델 적중률 67.8%에 비해 신뢰도를 한층 높였다.

연구팀이 만든 예측모델은 위험인자에 따라 값이 달라지도록 설계됐다. 각자 서로 다른 위험인자 결과에 해당하는 값을 토대로 계산한 최종값이 -4.195 보다 낮으면 저위험군, 높으면 고위험군으로 분류된다.

이번 연구에서도 고위험군은 저위험군 환자에 비하여 선종이 있을 위험이 3.8배 더 높은 것으로 나타났다.

예측모델에서 고위험군에 속하면 조기에 대장내시경 검사를 받는 등 적극적인 위험 관리가 필요한 이유다.

이풍렬 교수는 “비정형화된 의료기록을 수치화하여 빅데이터 분석을 통해 위험예측 모델을 만들었다는 데 의의가 있다”면서 “대장암으로 이어질 수 있는 대장선종이 있을 위험이 어느 정도인지 가늠하고 효과적으로 예방하는 데 보탬이 되었으면 한다”고 기대다.

이번 연구는 미국 공공과학도서관이 발행하는 국제학술지인 플로스원(PLoSONE)에 게재됐다.