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분당서울대병원, 자동 유방초음파..."초기 유방암 전이 진단에 유용"

영상의학과 김선미 교수팀 ,- 자동 및 수동 유방초음파 간 진단 성능 일치율 95.9%, 초기 유방암 전이 진단 유용한 검사로서 활용 가능성 제기

분당서울대병원 영상의학과 김선미 교수 연구팀이 유방암 진단 검사인 자동 유방초음파가 유방암의 겨드랑이(액와부) 림프절 전이 진단에 유용한 검사로 활용될 수 있다는 연구 결과를 발표했다.  

 

유방암은 국내 여성에게 가장 흔하게 발생하는 암으로, 2021년 국가암등록통계에 따르면 신규 여성 암 환자 중 약 21.5%가 유방암으로 진단받은 것으로 나타났다. 유방암의 5년 생존율이 93.8%에 달할 만큼 예후가 좋은 편이기 때문에, 정기적인 검진을 통해 조기에 발견해 치료하는 것이 중요하다. 유방암 검진은 유방촬영술(유방 X선 촬영)을 표준검사로 실시하며, 정확한 확인을 위해 필요 시 유방초음파를 함께 시행한다.  

 

최근에는 ‘자동 유방초음파’ 검사가 널리 활용되는데, 유방의 구조에 맞게 고안된 검사 장비로 전체 유방을 촬영해 표준화된 검사가 가능하다는 장점이 있다. 특히, 자동 유방초음파는 수동 유방초음파와 달리 숙련도에 따라 결과가 달라지는 문제를 최소화할 수 있으며, 검사 시간을 절약할 수 있어 수동 유방초음파를 대체할만한 검사로 자리 잡고 있다.  

 

초기 유방암은 암이 유방 또는 겨드랑이 림프절에서만 발견되고 다른 신체 부위로는 전이되지 않은 상태를 말한다. 겨드랑이 림프절 전이는 유방암의 중요한 진행 지표 중 하나로, 정확한 진단이 필수적이다. 하지만 자동 유방초음파는 장비 특성상 겨드랑이 부위 일부만 포함한다는 한계가 있어 겨드랑이 림프절 전이 확인을 위해서는 수동 유방초음파를 추가로 시행해야 하는 불편함이 있었다. 

 

이에, 김선미 교수 연구팀은 자동 유방초음파를 통해서도 유방암의 겨드랑이 림프절 전이를 진단할 수 있는지 알아보고자 연구를 진행했다. 연구팀은 초기 유방암으로 진단받은 환자 377명의 겨드랑이에 대한 자동 및 수동 유방초음파 결과와 조직검사 결과를 비교해, 겨드랑이 림프절 전이와 암세포가 전이된 겨드랑이 림프절이 3개 이상인 심한 전이를 예측하는 진단 성능을 평가했다.  

 

그 결과, 겨드랑이 림프절 전이를 예측하는 자동 유방초음파 검사의 민감도와 특이도는 각각 43.6%, 95.1%로, 수동 유방초음파(41.6%, 95.1%)와 유의미한 차이가 없었다. 민감도는 질병이 있을 때 ‘질병이 있다’고 진단할 확률, 특이도는 질병이 없을 때 ‘질병이 없다’고 진단할 확률을 뜻한다. 

 

암세포가 전이된 겨드랑이 림프절 3개 이상으로 전이가 심한 경우에도 자동 유방초음파에서 민감도는 70%, 특이도는 89.6%로, 수동 유방초음파와 유사한 결과(66.7%, 88.9%)를 보이는 것으로 나타났다. 또한, 자동 및 수동 유방초음파 두 검사 간 진단 성능의 일치율은 95.9%로 높게 나타나, 자동 유방초음파도 수동 유방초음파와 유사한 수준으로 겨드랑이 부위의 일부를 평가할 수 있음을 확인했다.  

 

김선미 교수는 “이번 연구 결과를 통해 자동 유방초음파가 초기 유방암 전이 진단에 유용한 검사로서 활용할 수 있을 것으로 기대된다”며, “일부이지만 자동 유방초음파에서 겨드랑이 부위에 전이 의심 소견이 보인다면 조직검사를 고려하고, 수동 유방초음파를 통해 전체 겨드랑이 부위를 검사해보는 것이 좋다”고 조언했다.  

 

한편, 이번 논문은 대한영상의학회 공식 국제학술지 ‘Korean Journal of Radiology’에 게재됐다.   

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딥러닝 기반 CT 분석으로 폐쇄성 수면무호흡증 진단해 봤더니...기존 수면다원검사 보다 빠르고 비용도 효율적 서울대병원·분당서울대병원·동국대일산병원·DGIST 공동 연구팀이 딥러닝을 활용한 CT 영상 분석을 통해 폐쇄성 수면무호흡증(Obstructive Sleep Apnea, OSA)의 진단과 중증도를 예측하는 새로운 방법을 개발했다. 이번 연구는 기존의 수면다원검사보다 더 빠르고 비용 효율적인 대안을 제시해, 폐쇄성 수면무호흡증 진단의 새로운 표준을 정립할 수 있을 것으로 기대된다. 서울대병원 융합의학과 공현중 교수와 이비인후과 김현직 교수, 분당서울대병원 이비인후과 김정훈 교수, 동국대일산병원 이비인후과 박석원 교수와 김진엽 교수, DGIST 전기전자컴퓨터공학과 황재윤 교수(이경수 전북대 교수)로 구성된 공동 연구팀은 총 1,018명의 폐쇄성 수면무호흡증 환자를 대상으로 딥러닝 모델을 기반으로 한 CT 영상 분석을 통해 진단 및 중증도 예측 방법을 개발하고 그 성능을 검증한 연구 결과를 4일 발표했다. 폐쇄성 수면무호흡증은 수면 중 상기도가 반복적으로 좁아지거나 막혀 호흡이 어려워지는 질환으로, 전 세계 인구의 약 6~38%가 이 질환을 앓고 있다. 심혈관 질환, 당뇨병, 우울증 등 다양한 합병증을 유발하며, 수면의 질을 심각하게 저하시킨다. 그러나 기존의 수면