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대장암 생존율 예측 지표, 근육 사이 지방 IMAT 확인
알파경제
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연세대 강남세브란스병원 대장항문외과 강정현 교수와 핵의학과 이재훈 교수 연구팀은 복부 CT 영상을 활용해 근간지방조직을 분석한 결과, 이를 기반으로 한 IMAT 모델이 대장암 환자의 독립적인 예후 예측 바이오마커로 활용될 가능성을 확인했다고 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 European Journal of Radiology(IF 3.9)에 게재됐다.
최근에는 CT 영상을 이용한 체성분 분석이 암 환자의 예후를 예측하는 도구로 활용되고 있다. 골격근량(SMI)이나 근육 내 지방 침착 정도(SMD)는 이미 예후와의 연관성이 알려져 있지만, 근육과 근육 사이에 존재하는 근간지방조직(IMAT)의 임상적 의미는 상대적으로 연구가 부족했다.
IMAT은 근육 사이와 근육을 감싸는 막 안쪽에 분포하는 지방조직으로, 최근에는 근육의 양보다 '근육의 질'을 평가하는 새로운 지표로 관심을 받고 있다. 연구팀은 이러한 점에 착안해 IMAT이 대장암 환자의 생존율을 예측하는 데 어떤 역할을 하는지 분석했다.
연구팀은 2005년부터 2014년까지 강남세브란스병원에서 수술을 받은 1~3기 대장암 환자 1,080명을 대상으로 후향적 연구를 진행했다. 수술 전 복부 CT를 통해 근간지방의 면적(IMAI)과 방사선 밀도(IMAD)를 정량 분석한 뒤 전체 생존율과의 연관성을 비교했다.
분석 결과, 근간지방의 면적과 방사선 밀도는 모두 전체 생존율과 유의한 상관관계를 보였다. 특히 두 지표를 함께 반영해 분류한 환자군 가운데 IMAI와 IMAD가 모두 높은 그룹은 생존율이 가장 낮았으며, 나머지 그룹에서는 생존율이 유의하게 높은 것으로 나타났다.
또한 IMAI와 IMAD를 각각 단독으로 활용했을 때보다 두 지표를 결합한 IMAT 모델이 환자의 생존율을 더욱 정확하게 예측하는 것으로 확인됐다. 이는 근육 내 지방의 양뿐 아니라 지방의 특성까지 함께 고려해야 예후를 보다 정밀하게 평가할 수 있음을 시사한다.
연구팀은 이번 연구가 수술 전 CT 영상만으로도 대장암 환자의 예후를 보다 정확하게 예측하고, 개인별 맞춤 치료 전략을 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
강정현 교수는 "수술 전 CT를 통해 근육 사이에 침착된 지방의 양과 밀도를 함께 평가하면 대장암 환자의 예후를 보다 정밀하게 예측할 수 있다"며 "향후 다양한 인종과 체형을 포함한 다기관 연구를 통해 결과를 검증한다면 임상 현장에서 활용 범위가 더욱 확대될 것으로 기대한다"고 말했다.