연세대 강남세브란스병원 대장항문외과 강정현 교수·핵의학과 이재훈 교수 연구팀은 대장암 환자의 복부 CT 영상을 정밀 분석해, 근간지방조직을 기반으로 한 IMAT 모델이 대장암 환자의 독립적인 예후 바이오마커가 될 수 있음을 밝혔다. 이번 연구 결과는 방사선의학 분야의 국제저명학술지 ‘European Journal of Radiology’에 게재됐다.
최근 CT 영상을 이용한 체성분 분석이 암 환자의 예후를 예측하는 중요한 도구로 활용되고 있다. 특히 골격근량(SMI)과 근육 내 지방 침착 정도(SMD)는 대장암 환자의 예후와 밀접한 연관이 있는 것으로 알려져 있다. 반면 대장암 환자에서 근간지방조직의 예후적 의미를 규명한 연구는 거의 없었다.
근간지방조직(Intermuscular Adipose Tissue, 이하 IMAT)은 근육과 근육 사이, 그리고 근육을 감싸는 막 안쪽에 끼어있는 지방조직이다. 피하지방이나 내장지방에 비해 상대적으로 생소하지만, 최근에는 근육의 질을 평가하는 새로운 체성분 지표로 주목받고 있다. 연구팀은 IMAT이 대장암 환자의 예후를 예측하는 새로운 지표가 될 수 있다는 점에 착안했다.
연구팀은 2005년부터 2014년까지 강남세브란스병원에서 수술받은 1~3기 대장암 환자 1,080명을 대상으로 후향적 연구를 진행했다. 수술 전 복부 CT 영상을 활용해 IMAT의 면적(IMAI)과 방사선밀도(IMAD)를 정량 분석하고, 전체 생존율(OS)과의 연관성을 분석했다.
G1~G4 그룹의 전체생존율 생존곡선.
나아가 근간지방조직의 면적(IMAI)과 방사선밀도(IMAD)를 각각 단독으로 활용하는 것보다 두 지표를 결합한 IMAT 모델의 생존 예측 정확도가 가장 높았다. 이는 두 지표를 함께 활용할 때 환자의 예후를 보다 효과적으로 예측할 수 있음을 시사한다.
강정현 교수는 “이번 연구는 수술 전 골격근 사이에 침착된 지방을 영상학적으로 평가해 대장암 환자의 예후를 보다 정밀하게 예측하고, 개인별 맞춤 치료 계획 수립에 활용할 수 있는 가능성을 제시했다”며 “특히 침착된 지방의 크기와 밀도를 동시에 고려하는 모델의 우수성을 입증한 연구인 만큼, 향후 다기관 연구를 통해 다양한 인종과 체형을 반영한 검증이 이뤄진다면 임상 적용 범위를 더욱 넓힐 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.









