신경과 최석진·성정준 교수-영상의학과 이종혁·윤순호 교수 공동 연구팀
루게릭병 '환자 복부CT 영상 기반 체성분 분석 결과-예후' 연관성 확인
BMI 낮을수록 '루게릭병 예후' 나쁘다
지방감소증 있으면 사망 위험 '최대 6배가량(위험비 5.94)' 상승
최 교수 "근육량과 체지방량 정량 분석, 루게릭병 환자 예후 예측해 계층화에 도움"
논문, 미국 신경과학회 공식저널 'Annals of Neurology' 온라인에 게재
[보건타임즈] 루게릭병 환자의 예후를 예측할 수 있는 새로운 관점(논문보기)이 제시됐다.
지방감소증을 동반한 루게릭병 환자는 그렇지 않은 환자보다 근육량과 무관하게 생존기간이 짧다는 연구 결과가 나왔다.
복부 CT 영상에 기반으로 한 체성분 분석을 통해 루게릭병 환자의 예후를 더욱 정확히 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
서울대병원 신경과 최석진(사진 상단 좌)·성정준 교수(우)과 영상의학과 이종혁(하단 좌)·윤순호 교수(우) 공동 연구팀은 인공지능 기반 소프트웨어를 이용해 루게릭병 환자의 복부CT 영상을 분석해 루게릭병 예후와 지방감소증·근감소증의 연관성을 분석한 연구 결과를 18일 이같이 발표했다.
루게릭병(근위축성측색경화증)은 뇌와 척수의 운동신경세포가 점차적으로 파괴되는 치명적인 신경퇴행성질환이다.
초기엔 팔다리부터 운동신경과 근육이 서서히 감소하며, 발병 2~5년째면 호흡근까지 마비돼 호흡부전으로 사망에 이를 수 있다.
국내에서 연간 약 500명의 루게릭병 환자가 발생하며 생존기간이 짧아 총 유병환자 수는 3천여명에 그친다.
루게릭병 환자 중 체중이 빠르게 줄거나 체질량지수(BMI)가 낮으면 예후가 좋지 않다.
그러나 근육과 체지방의 무게를 함께 반영하는 BMI로는 근육 감소와 체지방 감소가 각각 루게릭병 예후에 미치는 영향을 구분해서 알 수 없다.
연구팀은 이를 확인하기 위해 2010년부터 2021년까지 서울대병원 신경과에 내원한 루게릭병 환자 80명의 복부 CT 영상을 바탕으로 인공지능 기반 소프트웨어를 이용해 근육량과 체지방량을 비롯한 체성분 분석을 실시한 뒤, 근육감소증과 지방감소증 여부를 평가했다.
이 결과 근육량과 체지방량 모두 BMI와 연관성이 있었다. (사진)
반면 '혈중 크레아티닌 농도'는 근육량에만 연관된 것으로 나타났다.
루게릭병 환자의 근육량 감소를 모니터링할 때 이 지표를 유용하게 활용할 수 있다는 것이 연구팀의 설명이다.
근육감소증과 지방감소증이 루게릭병 환자의 생존기간에 미치는 영향을 분석한 결과, 다른 변수를 보정했을 때 지방감소증이 있는 루게릭병 환자는 사망 위험이 약 6배까지 높았다. (그래프, 위험비[HR] 5.94)
실제로 지방감소증이 동반된 루게릭병 환자 그룹과 그렇지 않은 환자 그룹의 생존기간 중간값은 각각 5.5개월, 35개월이었다.
반면 근육감소증은 생존기간과 유의한 연관성이 없었다.
연구팀은 체지방량이 루게릭병 환자의 생존기간을 독립적으로 예측할 수 있는 예후 인자라고 강조했다.
위루술이 필요한 루게릭병 환자만 대상으로 생존기간을 분석한 결과, 지방감소증이 동반했을 때 그렇지 않은 경우보다 사망 위험이 약 15배까지 높았다. (위험비[HR] 15.1)
위루술은 배에 구멍을 내 위와 연결된 튜브를 삽입하는 시술로서, 삼킴장애로 영양 섭취가 어려운 루게릭병 환자에게 실시한다.
최석진 교수는 “이 결과는 루게릭병 환자를 예후에 따라 계층화해, 장기 예후 예측에 근육량과 체지방량을 정량 분석하는 것이 도움이 될 수 있음을 보여준다”며 “지방대사가 루게릭병의 병태생리에 미치는 영향을 확인한 기초연구, 루게릭병 환자를 위한 최적의 영양관리 전략에 대한 임상 연구 등이 추가로 필요할 것”이라고 밝혔다.
이종혁 교수는 “이 연구는 인공지능을 기반으로 한 CT 체성분 분석이 루게릭병의 진행과 예후를 정확히 예측할 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 크다”며 “다기관 연구를 통해 더 높은 수준의 근거를 확보, 임상 현장에서 적극적으로 사용되길 희망한다”고 조언했다.
이 연구결과를 상세하게 정리한 논문은 'Association Between Fat Depletion and Prognosis of Amyotrophic Lateral Sclerosis: CT-Based Body Composition Analysis'란 주제로 미국 신경과학회 공식저널 '신경학연보(Annals of Neurology)' 온라인에 게재됐다.
기사최종편집일: 2024-05-02 11:43:14
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