김해영·이태훈 삼성서울병원 방사선종양학과 교수 연구팀은 기로에 있는 환자와 의사의 선택을 도울 방안을 국제학술지 ‘방사선치료와 종양학 (Radiotherapy and Oncology, IF=4.9)’ 최근호에 발표했다고 밝혔다.
논문은 난제를 풀 출발점으로 환자가 임종기에 접어 들었는지 판단할 수 있는 객관적 기준 마련을 우선 과제로 꼽았다.
연구팀은 삼성서울병원과 삼성창원병원에서 2018년부터 2020년 기간 동안 전이성 고형암으로 방사선 치료를 받은 환자 3756명을 분석해, 30일 내 사망 위험성을 예측하는 모델을 개발했다.
방사선 치료는 그 효과가 나타나기까지 시간이 걸리는 경우가 많아, 30일 내 사망위험을 예측하면 방사선치료를 하지 않고 환자가 가족과 여생을 마무리할 시간을 더 많이 확보할 수 있을 것이란 기대를 담았다.
모델 개발에는 머신러닝 알고리즘(GBM, Gradient Boosting Model)을 적용하고, 환자의 나이, 성별, 치료이력 등 12가지 임상 지표와 7가지 혈액검사 결과를 참고했다.
특히 기본적인 혈액검사 결과만을 이용해 범용성이 높은 모델(GBM-B)도 함께 개발했다.
이러한 GBM 모델들의 성능은 기존에 통상적으로 사용하던 로지스틱회귀분석 모델과 비교했다.
연구팀의 분석에 따르면, 이번 연구에서 수립한 GBM 모델이 기존 로지스틱회귀분석 모델 보다 30일 이내 사망위험을 더 정확히 예측했다.
예측모델의 성능(AUC, Area Under the Curve)을 측정했을 때 GBM 모델은 외부검증에서 0.833으로 기존 모델(0.804)을 앞섰다. 혈액검사 결과만 사용한 모델(GBM-B)도 외부검증에서 0.830으로 기존 모델 결과를 상회했다.
사망위험 분류에 따른 실제 사망률을 확인했을 때도 마찬가지 결과를 보였다.
GBM-B 모델을 이용해 예측한 사망위험을 토대로 환자를 4분위로 나눴더니, 사망 위험이 가장 낮았던 1분위 그룹의 실제 사망률은 0%였다. 이어 2분위 3.4%, 3분위 12.9%, 4분위 36.6% 순으로 나타났다. 모델로 예측된 위험도가 높아질수록 실제 30일 이내 사망률이 증가함을 확인한 것이다.
연구팀은 이번 예측모델이 암 환자의 생애 말기 치료를 최적화 할 수 있는 기준점이 될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
모델로 예측한 30일 사망 위험율이 높은 경우 방사선치료 횟수를 최소화 하거나 신체·경제적 부담을 고려해 다른 치료를 검토할 수 있다는 설명이다.
연구를 주관한 김해영 교수는 “환자에게 무엇이 최선인지는 의사에게 숙명처럼 따라오는 질문”이라며 “특히 말기 암환자를 마주한 의사는 결정이 쉽지 않다. 객관적이고 과학적인 증거가 뒷받침돼야 환자의 편안한 여생을 도울 수 있다. 이번 연구가 환자와 의료진 모두에 도움이 되길 바란다”고 말했다.
임혜정 기자
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