한국 빅데이터로 해외 '약물복용 시간 비뚤림' 극복 단초

성대약대 신주영 교수팀, 국내 최초 PDS 'Honorable Mention' 수상

기사입력 2020-09-15 05:59     최종수정 2020-09-15 05:59 프린트하기 메일보내기 스크랩하기 목록보기   폰트크게 폰트작게

국내 보건의료데이터를 활용해 기존 해외 의료 빅데이터에서 발생하는 약물 복용 '측정불가시간 비뚤림'을 극복하는 방안이 제시돼 주목된다.

(왼쪽부터) 신주영 교수(교신저자), 오인선 연구원(1저자), 정한얼 연구원(공저자), Kristian B. Filion 캐나다 맥길대학교 교수(공저자)▲ (왼쪽부터) 신주영 교수(교신저자), 오인선 연구원(1저자), 정한얼 연구원(공저자), Kristian B. Filion 캐나다 맥길대학교 교수(공저자)

성균관대학교 약학대학 약물역학연구실 신주영 교수 연구팀(신주영 교수, 오인선·정한얼 연구원)은 국제약물역학회지(Pharmacoepidemiology and Drug Safety, 이하 PDS)의 'Ronald D. Mann Best Paper Award' 중 2위에 달하는 'Honorable Mention'을 수상하는 영예를 안았다. 

신주영 교수 연구팀은 세계적으로 저명한 캐나다 맥길 대학교 약물역학연구진과 함께 보건의료 빅데이터를 활용한 약물역학연구에서 입원한 환자의 약물 복용 정보를 알 수 없을 때 발생하는 '측정불가시간 비뚤림(Immeasurable time bias)'을 극복할 수 있는 방법론에 대한 연구를 2019년 PDS에 출판했다.

본 연구는 '코호트 내 환자-대조군(Nested case-control) 연구 설계를 적용한 심부전 환자에서 스타틴 복용과 사망 발생 위험 간 관계 구명'을 사례 연구로 선정해 입원 환자의 약물 복용 정보를 확인할 수 있는 국내 보건의료 빅데이터의 특장점을 살려 해외 보건의료 빅데이터가 가진 한계점을 보완할 수 있는 방법론을 제시한 최초의 연구이다.

국내 보건의료 빅데이터 내 존재하는 입원과 외래 약물 복용 정보를 모두 활용했을 때 사망 위험이 1.2배 증가함에 반해, 해외 보건의료 빅데이터의 입원 시 약물 정보가 없는 상황을 가정했을 때 위험비가 0.8로 오히려 예방효과를 보이면서 심각한 비뚤림을 보인다.

이를 측정불가시간 비뚤림이라 칭하며, 이 비뚤림을 극복하기 위해 적용했던 여러 접근법 중 △환자의 관찰기간 중 입원 기간을 제외한 그 외 기간에 대해 가중치를 부여하는 방법, △환자의 관찰기간 중 외래 처방 기간에 대해 가중치를 부여하는 방법, △카플란-마이어 누적 한계 추정법을 활용해 환자군과 대조군 각 군에서의 약물 노출 확률을 활용한 방법이 효과적인 것으로 발표했다.

수상 이미지▲ 수상 이미지
본 연구는 2018년 체코 프라하, 2019년 미국 필라델피아에서 개최된 국제약물역학학술대회(International Conference on Pharmacoepidemiology & Therapeutic Risk Management, 이하 ICPE)의 방법론 세션 구연 발표에 2년 연속 오르며 많은 해외 연구자들의 관심을 받았다.

또한, 코로나19로 인해 올해 9월 비대면으로 진행될 'ICPE All Access' 학술대회에서도 측정불가시간 비뚤림 관련 연구로 2건의 구연 발표와 1건의 포스터 발표를 진행할 예정이다.

해당 연구 관련 주제로 오인선(2018년 선정), 정한얼(2019년 선정) 연구원은 교육부 및 한국연구재단 주관 '글로벌박사양성사업' 장학생으로 선정돼, 최대 5년 간 세계적으로 우수한 연구자가 되기 위한 발돋움을 할 것으로 기대된다.

교신저자인 신주영 교수는 "본 연구결과는 최근 Real-World Data와 Real-World Evidence가 임상 근거로서의 중요성이 세계적으로 부각되는 시대에 약물과 이상반응 간 연관성을 구명하는 연구를 수행함에 있어 보다 정확한 연구 결과를 제시하는 데 기여할 것으로 기대된다"며 이번 연구의 의의를 밝혔다.

오인선·정한얼 연구원은 "보건의료 빅데이터를 활용한 약물역학 연구 수행 시 발생할 수 있는 비뚤림을 극복함으로써 연구 결과의 근거 수준을 높일 수 있는 방법을 학계에 제공할 수 있어 의의가 크며, 우리나라 보건의료 빅데이터의 우수성을 널리 알릴 수 있는 좋은 기회였다"고 말했다.

한편, PDS는 국제약물역학회(International Society for Pharmacoepidemiology)의 공식 학술지로 약물역학 분야에서 최고 권위의 학술지로 자리매김하고 있다.

'Ronald D. Mann Best Paper Award'는 2001년부터 매 해 이어진 전통적인 시상으로, PDS에 한 해 동안 출판된 모든 연구 중 학술지 편집장들과 국제약물역학회 임원진들에 의해 가장 영향력 있는 3편의 연구를 선정한다.

신주영 교수 연구팀의 경우 2019년 출판된 200여 편의 논문 중에 선정됐으며, 이는 역대 수상자 중 대한민국 연구팀 최초이자 대만에 이어 아시아에서 두 번째로 수상하는 것이기에 더욱 그 의미가 크다.

해당 연구의 학술논문은 PDS에 2019년 8월 온라인 게재됐으며, 동 학술지 38호에 실렸다. 수상 대상인 3 편의 논문들은 학술지 홈페이지 메인 화면에 1년 간 게재될 예정이다.
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