대장암 환자 치료가 잘 되고 있는지, 앞으로도 잘 될지 예측할 수 있는 여러 지표가 있는데, 그 중 하나가 근골격지수((SMG)다. 일반적으로 근육에 침착된 지방이 많을수록, 근육량이 감소할수록 암 치료 예후가 좋지 않다고 본다.

따라서 대장암 환자는 정기적으로 근골격지수를 통해 근육량 변화를 확인해야 한다. 이를 위해 CT검사를 주로 하는데, CT를 통해 골격근량 지수(SMI)와 골격근 방사선 밀도(SMD)를 측정하고, 두 가지를 동시에 고려하는 근게이지(SMG)로 암 예후를 예측한다. 이 지표들은 예후를 예측하는 데 유용하다는 장점이 있지만, 반드시 CT 검사를 해야 한다는 단점이 있다. 하지만 CT 검사는 적지 않은 비용과 방사선 피폭 등 환자들이 꺼리는 측면이 있다.

이런 상황을 감안해 CT를 촬영하지 않고도 근골격지수(SMG)를 예측할 수 있는 알고리즘을 국내 연구진이 개발했다. 연세대학교 강남세브란스병원 대장항문외과 강정현 교수팀이 머신러닝을 이용해 근육량을 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했으며, 이 연구는 국제학술지 '영양(Nutrition)'에 게재됐다.

강정현 교수팀이 개발한 예측 알고리즘은 피검사를 통해서 확인이 가능한 염증 관련 지표 및 환자의 고유한 특성을 추출한 후 머신러닝을 적용하는 것이다. 이 연구에는 강남세브란스병원에서 치료받은 대장암 환자 1094명의 데이터가 사용됐다.

강정현 교수는 "이 알고리즘의 장점은 근감소증 상태를 감지하기 위한 선별도구로 채택될 수 있다는 것"이라며 "무엇보다 CT를 이용한 진단 시 동반되는 비용 및 방사선 노출의 어려움을 극복해 환자의 불편감을 줄이고 예후를 예측할 수 있다"고 말했다.