사진 왼쪽부터 분당서울대병원 소아청소년과 황희 교수, 김헌민 교수.
사진 왼쪽부터 분당서울대병원 소아청소년과 황희 교수, 김헌민 교수.

[라포르시안] 장기간 약물 복용으로 발생 가능한 약물 부작용의 빈도를 빅데이터 분석으로 보다 빠르게 알아낼 수 있다는 사실이 확인됐다.

분당서울대병원 소아청소년과 황희, 김헌민 교수, 디지털헬스케어연구사업부 유수영 교수 연구팀은 뇌전증 치료를 위해 항경련제를 장기 복용하는 소아환자의 혈액검사 결과를 바탕으로 약물 부작용의 빈도를 분석한 결과를 6일 발표했다.

뇌전증은 경련, 발작이 반복적으로 나타나는 신경계 만성 질환 중 하나로 전체 인구의 0.8~1.2% 정도가 앓고 있다. 약물 복용을 통해 뇌전증 발작을 예방하는 것이 주된 치료인 만큼 장기간 항경련제를 복용하는 환자들은 부작용의 양상 및 정확한 빈도에 대한 정보가 매우 중요하다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 이미 비식별화, 구조화가 완료된 의료정보시스템 빅데이터에 대한 분석을 진행했다.

2003년부터 2017년까지 14년동안 분당서울대병원 소아청소년과 뇌전증 클리닉에서 치료받은 약 5,000명의 환자 중 1,344명의 환자가 실제 사용한 항경련제와 약물 사용 기간 동안 시행한 혈액검사 자료가 활용됐다.

연구팀은 CDM 데이터를 이용하여 가장 많이 사용된 5개의 항경련제를 기준으로 복용기간 중 이뤄진 혈액검사 결과를 토대로 빈혈, 혈소판 감소증, 백혈구 감소증, 저나트륨혈증, 갑상선 기능 이상, 간 기능 이상 등의 이상 소견을 분석했다.

또 이미 알고 있던 각 약물이 야기할 수 있는 부작용에 대한 정확한 빈도는 물론, 이전에 잘 알려져 있지 않던 약물 부작용에 대해서도 확인했다.

연구를 주관한 황희 교수는 “분산형 연구 모델인 공통데이터모델의 속성 상 향후 다기관 연구로 확산할 시 단시간 내에 기존 제약사들의 시판 후 조사(PMS) 일부를 적은 비용으로 대체할 수 있다는 가능성을 보여준 것도 의미가 있다”고 전했다.

김헌민 교수는 “CDM 분석이 빠르고 정확하다는 장점이 있지만 검색 조건을 지정하는 과정에서 놓칠 수 있는 점들도 있어 세심한 설계 역시 매우 중요하다”고 설명했다.

한편, 이번 연구는 공통데이터모델을 이용한 항경련제 부작용 분석의 세계 최초 연구로 국제뇌전증퇴치연맹 공식 저널에 게재됐다.

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