| 초록 |
□ 연구의 목적 및 내용 고령의 진행상 비소세포성 폐암 (NSCLC)을 진단받고 항암치료를 받는 환자에서 진단 시 근감소증, 근감소성 비만 여부가 항암치료의 조기 종료 및 예후에 미치는 영향을 탐색적으로 연구하고자 함. 근감소증 진단 목적의 인공지능을 이용한 구역화 프로그램 개발에 대한 예비 시험을 실시함. □ 연구개발성과 < 정성적 성과 > - Stage IIIB, IV 비소세포성폐암을 진단받은 70세 이상의 고령 환자에서 근감소증과 근감소성 비만의 빈도와 남녀 비율을 확인함. - 치료시작 전 PET CT의 background CT image, 영상의학 소프트웨어 프로그램을 이용하여 L3 level의 paraspinal muscle 근육량, L3 level의 cross sectional area of visceral fat, total fat을 정량적으로 측정함. - Sarcopenia, sarcopenic obesity의 유무와 치료시작일로부터 계산한 PFS, OS간의 관계를 살펴봄. - 이번 연구에서 구한 수치를 레퍼런스로 하고, 추후 본원 인공지능 산업팀과 협업을 통한 fully convolutional neural network 등의 인공지능 기술을 이용한 해당 근육의 구획화를 시도하여, 정확도와 소요 시간 등을 비교하고자함. □ 연구개발성과의 활용계획 (기대효과) 폐암 진단에 기본적으로 사용되는 검사 중 하나인 CT를 사용한 근감소증과 근감소성 비만 진단을 통해 추가적인 비용 없이 항암치료의 예후 및 조기 종료를 예측하는 것에 도움이 될 것으로 기대됨. 더 나아가서, 고령의 비소세포성폐암 환자에서 예후 관련 인자들을 찾아냄으로써 항암치료를 적극적으로 할 것인지 보존적 치료를 할 것인지 판단하는데 도움이 되는 정밀의료 실현에 다가가고자 함. 추후 인공지능을 이용한 해당 근육의 구획화가 실현된다면, 짧은 시간 내 보다 정확한 근육량 측정이 가능해져 실제 임상에서 사용 가능해질 것으로 기대됨. (출처 : 국문 요약문 2p) |
