대장암 생존 좌우한 건 '근육량' 아닌 '이것'

암 환자의 예후를 평가할 때 단순한 체중이나 근육량보다 근육의 질이 더 중요한 지표가 될 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 특히 근육과 근육 사이에 축적된 지방인 근간지방조직(Intermuscular Adipose Tissue, IMAT)을 CT 영상으로 분석하면 대장암 환자의 생존율을 보다 정확하게 예측할 수 있는 것으로 나타났다.

강정현 연세의대 교수(강남세브란스병원 대장항문외과)와 이재훈 연세의대 교수(강남세브란스병원 핵의학과) 연구팀은 대장암 환자의 복부 CT 영상을 이용해 근간지방조직을 정량 분석한 결과, IMAT 기반 모델이 환자의 독립적인 예후 바이오마커로 활용될 가능성을 확인했다고 밝혔다.

연구 결과는 국제학술지 European Journal of Radiology(IF 3.9)에 게재됐다.

최근 CT를 활용한 체성분 분석은 암 환자의 예후를 예측하는 도구로 주목받고 있다. 골격근량(Skeletal Muscle Index, SMI)과 근육 내 지방 침착 정도(Skeletal Muscle Density, SMD)는 이미 대장암 환자의 생존과 관련이 있는 것으로 알려져 있지만, 근육과 근육 사이에 존재하는 근간지방조직의 임상적 의미는 충분히 규명되지 않았다.

근간지방조직은 근육과 근육 사이, 그리고 근육을 감싸는 근막 안쪽에 축적된 지방으로, 최근 근육의 질을 평가하는 새로운 체성분 지표로 관심을 받고 있다.

연구팀은 2005년부터 2014년까지 강남세브란스병원에서 수술받은 1~3기 대장암 환자 1080명을 대상으로 후향적 분석을 실시했다. 수술 전 시행한 복부 CT 영상을 활용해 근간지방조직의 면적(IMAI)과 방사선밀도(IMAD)를 각각 정량화하고, 전체 생존율(OS)과의 연관성을 분석했다.

분석 결과 IMAI와 IMAD 모두 전체 생존율과 유의한 상관관계를 보였다(P0.001). 연구팀은 두 지표를 조합해 환자를 G1부터 G4까지 네 그룹으로 분류했는데, IMAI와 IMAD가 모두 높은 G1군의 생존율이 가장 낮았다. 반면 나머지 G2~G4군은 G1군보다 유의하게 높은 생존율을 나타냈다.

특히 IMAI 또는 IMAD를 각각 단독으로 활용하는 것보다 두 지표를 결합한 IMAT 모델이 환자의 생존을 가장 정확하게 예측하는 것으로 확인됐다. 연구팀은 근육 사이 지방의 양뿐 아니라 지방의 특성을 함께 평가하는 것이 예후 예측력을 높이는 핵심이라고 설명했다.

강정현 교수는 수술 전 CT에서 골격근 사이 지방 침착을 영상학적으로 평가하면 대장암 환자의 예후를 보다 정밀하게 예측하고 개인별 맞춤 치료 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있다며 이번 연구는 지방의 크기와 밀도를 동시에 고려한 모델의 우수성을 입증한 것으로, 향후 다기관 연구를 통해 다양한 인종과 체형에서 검증이 이뤄진다면 임상 활용 범위가 더욱 확대될 것으로 기대한다고 말했다.