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당뇨병 발병 빠를수록 심혈관질환 위험 껑충

서울대병원 내분비대사내과 곽수심교수팀,당뇨병 진단 10년 빠를수록 심혈관질환 유전적 위험 14%↑
30대 진단된 당뇨 환자, 건강한 생활습관 준수하면 심혈관질환 위험 낮출 수 있어



  30대에 성인 당뇨병이 발병한 사람은 유전적 영향에 의한 심혈관질환 발생위험이 크지만, 건강한 생활습관을 지키면 그 위험을 줄일 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 젊은 나이에 진단된 성인 당뇨병 환자는 합병증 예방을 위해 생활습관에 각별히 주의해야 할 것으로 보인다.

  서울대병원 내분비대사내과 곽수헌·박경수 교수와 이현석 전문의 연구팀이 30대~60대 성인 당뇨병 환자 1만3486명을 대상으로 당뇨병 진단 연령에 따른 심혈관질환의 유전적 위험을 비교하고, 생활습관에 따른 유전적 위험의 차이를 분석한 결과가 19일 발표됐다.



  성인 당뇨병(제2형 당뇨병)은 혈당을 조절하는 인슐린 기능이 떨어져 혈당이 비정상적으로 높아지는 질환이다. 국내 30대 이상 인구 6명 중 1명이 당뇨병 환자로, 최근에는 비만인구의 증가로 40대 미만에 조기 진단받는 환자가 세계적으로 증가하고 있다.

  조기 진단된 당뇨병은 늦은 나이에 발병했을 때보다 진행 속도가 빠르고 심혈관질환 합병증 위험이 높아지지만, 그 원인에 대해서는 명확히 알려진 바 없었다.

  연구팀은 당뇨병 조기 발병에 유전적 요인이 강하게 작용한다는 점에 착안하여 유전적 요인이 조기 발병 당뇨병 환자의 심혈관질환 위험을 높일 것이라는 가설을 세우고 연구를 실시했다.

  먼저 연구팀은 영국 바이오뱅크 코호트에 등록된 당뇨병 환자 1만2321명의 유전자를 분석해 대표적인 심혈관 합병증인 관상동맥질환과 관련된 유전자변이들을  확인하고, ‘다유전자위험점수’로 정량화했다. 이 점수가 높을수록 관상동맥질환이 발생할 유전적 위험이 크다고 알려졌다.

  이후 당뇨병 환자를 진단 연령별로 13년간 추적 관찰하고, 다유전자위험점수를 이용하여 ‘관상동맥질환 발생에 대한 유전적 영향의 크기’를 의미하는 위험비(HR)를 확인했다.

  그 결과, 진단 연령이 10년씩 빨라질 때마다 관상동맥질환의 위험비가 14%씩 증가하는 경향이 확인됐다. 30대 당뇨병 진단 그룹의 위험비(HR 2.25)는 60대(HR 1.30)에 비해 1.73배 높았다.

  이 결과는 서울대병원 코호트에 등록된 1165명의 당뇨병 환자를 8년간 추적 관찰했을 때도 유사했다. 즉 당뇨병 진단 연령이 빠를수록 유전적 요인이 실제 관상동맥질환 발생에 끼치는 영향이 강해진다는 것이 연구팀의 설명이다.



  추가로 연구팀은 연령대별 당뇨병 환자의 관상동맥질환 발생위험을 건강한 생활습관(흡연하지 않음, 비만하지 않음, 건강한 식단, 적절한 신체활동) 여부에 따라서 분석했다.

  그 결과, 관상동맥질환의 유전적 위험이 높은 30대 당뇨병 환자가 건강한 생활습관을 준수한 경우, 유전적으로 낮은 위험을 타고나는 것과 비슷한 수준까지 관상동맥질환 발생 위험이 줄어든 것으로 나타났다.




  반면 30대 당뇨병 환자 중 유전적 위험이 높고 생활습관이 건강하지 않은 경우, 유전적 위험이 낮고 건강한 생활습관을 지닌 사람보다 관상동맥질환 발병 위험이 8.55배까지 증가했다.

  곽수헌 교수는 “본 연구를 통해 당뇨병 조기 진단 환자들의 심혈관합병증 위험이 증가하는 이유로 ‘유전적 요인’이 작용함을 확인해 의미가 크다”며 “향후 젊은 당뇨병 환자의 유전자를 분석해 심혈관질환 고위험군을 선별·조기 관리하는 ‘정밀 의료’가 실현될 수 있을 것으로 기대된다”고 연구의 의의를 설명했다.

  박경수 교수는 “젊은 당뇨병 환자도 심혈관질환에 대한 경각심을 가질 필요가 있다”며 “적절한 신체활동, 건강한 식단, 금연 등 생활습관을 개선을 위해 노력해야 한다”고 말했다.

  한편, 이번 연구는 당뇨병 분야의 최고 권위 국제학술지인 ‘당뇨병 관리(Diabetes Care)’ 최근호에 게재됐다.

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행정

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AI로 관상동맥조영술 기록 자동 구조화…“의료데이터 활용 새 전기” 질병관리청(청장 임승관) 국립보건연구원(원장 남재환)이 인공지능(AI)을 활용해 줄글 형태로 작성된 관상동맥조영술 검사 기록을 표준화된 데이터로 자동 변환하는 기술을 확인했다고 밝혔다. 이번 성과는 국립보건연구원의 지원을 받아 연세대학교 의과대학과 국민건강보험 일산병원 공동연구팀이 수행한 연구 결과로, 거대언어모델(Large Language Model, LLM)을 활용해 의료진이 자유롭게 작성한 검사 기록을 분석 가능한 구조화 데이터로 변환하는 것이 핵심이다. 해당 연구는 ‘성차 기반 심혈관계질환 진단·치료기술 개선 및 임상현장 적용’ 과제의 일환으로 진행됐으며, 연구 결과는 국제 학술지 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 게재됐다. 관상동맥조영술 보고서는 심혈관질환 진단과 치료에 필수적인 정보를 담고 있지만, 대부분 비정형적인 서술 방식으로 작성돼 대규모 임상 연구나 보건의료 정책 분석에 활용하는 데 한계가 있었다. 기존에는 심장내과 전문의가 수천 건의 검사 기록을 직접 검토해 필요한 정보를 수작업으로 추출해야 했다. 이에 연구진은 ChatGPT, Gemini 등 거대언어모델을 활용한 자동 구조화 기술을 개발했다. 1단계에서는 줄글 형태

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