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주사침 찔림, 침술, 문신 등 오염된 혈액에 의해 감염되는 만성 C형 간염.. .완치 후 중증 합병증 발생 고위험군 선별 AI 개발...

세브란스병원 소화기내과 김승업, 이혜원 교고팀,간 관련 합병증 예측 정확도 86% 기록
고위험군, 저위험군보다 실제 발생 위험이 최대 30배 높아



 만성 C형 간염 완치 이후 간세포암종 등 중증 합병증 발생 가능성이 큰 고위험군 환자를 미리 알아내는 AI가 나왔다.

 세브란스병원 소화기내과 김승업, 이혜원 교수 연구팀은 만성 C형 간염 완치 이후에 간 관련 합병증을 보일 수 있는 고위험군 환자를 선별할 수 있는 AI를 개발했다고 5일에 밝혔다.

 이번 연구 결과는 유럽간학회 학술지 ‘간장학 저널(Journal of Hepatology, IF 26.8)’에 게재됐다.

 만성 C형 간염은 일상적인 접촉만으로 전염되지 않고 주사침 찔림, 침술, 문신 등 오염된 혈액에 의해 감염된다. 대부분 먹는 ‘항바이러스 치료제(Direct-acting Antiviral Agents·DAA)’로 고칠 수 있다.

 C형 간염은 완치 후에 간경변증이 없으면 간세포암종 발생 위험이 무시되는 경향이 있다. 하지만 간경변증이 없어도 일부 완치자 중에서 간세포암종 등 심각한 합병증을 보일 수 있어서 주의가 필요하다. 복부초음파 등으로 진단되는 간경변증이 없는 경우에는 그 위험성을 인지하기 어렵기 때문에 이를 예측하는 것은 매우 중요하다. 

 연구팀은 C형 간염 완치자 중 간경변증이 없는데도 간세포암종이 발생하는 등 예후가 좋지 않는 고위험군을 선별할 수 있는 AI를 개발하고 그 성능을 검증했다.

 먼저 세브란스병원에서 항바이러스 치료제로 치료받은 간경변증이 없는 C형 간염 환자 913명 자료를 활용해 AI를 만들었다. AI는 간탄력도 값, 나이, 성별, 혈소판수‧빌리루빈 수치 등을 확인할 수 있는 6개의 혈액검사 결과를 활용해 중증 합병증 발생 여부를 예측한다.

 이어서 홍콩과 프랑스 환자 1264명 데이터를 이용해 간세포암종, 비대상성간경변증, 간이식, 사망 등 간 관련 합병증을 예측하는 정확도를 테스트했다. 1에 가까울수록 높은 예측 성능을 뜻하는 ‘C-index’ 수치는 0.86을 기록하며 AI의 예측 정확도는 86%를 자랑했다. 간세포암종만을 따로 확인했을 때는 0.87로 수치가 올라갔다.

 실제로 AI가 계산한 값이 0.7 이상인 고위험군 환자가 5년 안에 간 관련 합병증 발생률은 3.2~6.2%로, 0.7 미만 저위험군이 보인 발생률(0.2~0.5%)보다 최대 30배 높았다.

 김승업 교수는 “만성 C형 간염은 항바이러스제로 쉽게 치료할 수 있지만 완치 후에도 간세포암종 등 중증 합병증을 경험할 수 있다”며 “이번 연구에서 개발한 AI를 이용하면 완치 이후에도 정기적인 추적 관찰이 필요한 고위험군을 선별할 수 있다”고 말했다.






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