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B형간염 치료 기준 확대, 질환 예방 효과 및 비용-효과 분석 연구결과는?…2035년까지 비용 대비 효과적 - 인공지능 기반 모델, 기존 모델 대비 간암 예측력 우수 확인
  • 기사등록 2021-05-18 00:08:31
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현재 한국에서 B형간염 치료 기준 확대에 따른 질환 예방 효과 및 비용-효과를 분석한 연구결과가 발표됐다.
서울아산병원 임영석(대한간학회 총무이사) 교수는 지난 5월 13일부터 15일까지 개최한 국제 간학회(The Liver Week 2021)에서 질환 분석 모델을 통해 ‘한국에서 B형간염 치료기준 확대와 이에 따른 질환 예방 및 비용효과 분석(초록번호 175, KASL plenary Presentation)’라는 제목으로 이같은 연구결과를 발표했다.

이번 연구결과에 따르면 모든 간경변 환자들이 치료를 받고, 치료 대상이 되는 B형간염 환자의 70%가 치료를 받는다고 가정하면 2035년까지 비대상성 간경변 4,300증례, 간암 1만 3,000증례 발생을 막고, 1만 1,800명의 사망 감소 효과가 있는 것으로 분석됐다.
치료 적응증인 ALT 수치 2배를 정상 상한치 1배(<30 U/L)로 낮춰서 치료 적응증 기준을 확대하면 비대상성 간경변증 7,200명, 간암 2만 6,700명, 사망 2만 3,300명을 예방할 수 있었다. <br>간수치와 상관없이 HBV DNA 수치가 2,000 IU/mL 이상인 환자를 모두 치료 대상으로 한다면 비대상성 간경변증 9,800명, 간암 4만 3,300명, 사망 3만 7,000명을 예방할 수 있었다.


임영석 교수는 “세 가지 시나리오 모두 2035년까지 비용 대비 효과적이었다”며, “B형간염 치료는 현재 모든 사람이 아닌 위험도가 높은 사람들에서 치료가 시행되고 있다. 장기 치료를 요하는 B형간염의 특성상 보험 급여 여부는 치료의 큰 고려사항이 된다. 현재 우리나라 치료기준을 확대했을 때 국가적으로 비용-효과적인지, 어느 정도 질환 진행 예방효과가 있는지는 보여주었다”고 밝혔다.


◆인공지능을 이용한 간암 발생 예측 모델 개발
경구 항바이러스제 치료는 간암 발생 위험을 유의하게 감소시키지만 모든 간암을 예방하지는 못하고 있다.
이런 가운데 인공지능 기반 모델이 기존에 알려진 모델에 비해 간암 예측력이 우수하다는 연구결과가 발표됐다.
이대목동병원, 소화기내과 김휘영 교수는 The Liver Week 2021에서 ‘인공지능 기반 만성 B형간염 환자에서의 간암 예측 모델 (초록번호 104, Plenary Presentation;’라는 초록발표를 통해 연구결과를 공개했다.


김휘영 교수는 만성 B형간염으로 항바이러스 치료를 받는 한국인 환자 6,051명을 대상으로 인공지능 기반 간암 예측 모델을 수립한 후에, 5,817명의 독립된 한국인 환자와 1,640명의 서양 환자들을 대상으로 검증했다.
그 결과 인공지능 기반 모델은 기존에 알려진 모델에 비해 간암 예측력이 우수했으며, 8년의 관찰 기간 동안 간암 발생 위험이 0.5% 미만인 최소 위험군을 확인했다.
김 교수는 “B형간염 치료를 받는 환자들의 간암 발생 위험을 보다 정확하게 예측하는 것은 간암 선별검사 측면에서 중요한 임상적 의의가 있다”며, “이번 연구에서는 인공지능 기반 모델을 통해 이러한 임상적 요구가 보다 정밀하게 해결될 가능성이 있음을 제시했다”고 설명했다.


한편 만성B형간염은 국내 간질환 사망의 주요한 원인이다. 신생아 예방접종으로 젊은 연령층에서는 B형간염이 급감했지만 아직도 40세 이상의 한국인 중년 인구에서는 B형간염으로 인한 간질환 사망이 연간 1만명 정도로 질병 부담이 크다.
이런 가운데 위 연구들처럼 주요 사망 원인인 간암과 간경변증을 예방하고 사전에 예측하기 위한 노력은 현재도 진행 중이다.
[메디컬월드뉴스 김영신 기자]

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