패혈증 4개 범주 분류 시스템 개발
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작성자 관리자 작성일19-05-23 10:34 댓글0건본문
| 美연구팀, 보다 나은 맞춤치료법 개발 가능성 제시 | |||||||||
또한 이러한 시스템이 개발됨으로써 모든 패혈증 증례를 하나로 뭉뚱그렸을 때 실패할 수 있는 치료법을 재고할 수 있는 기회를 가질 수 있게 됐다. 이 연구를 주도한 미국 피츠버그대학교 의과대학 응급의학과의 크리스토퍼 세이모어 박사는 “우리의 연구는 패혈증에 대한 새로운 사고방식으로서, 모든 환자들이 똑같지 않다는 것”이라고 지적했다. 세이모어 박사는 “우리는 많은 사람들이 그들 자신의 시험 데이터 세트를 살펴보면서 실패한 어떤 치료법이 네 가지 표현형 중 하나에는 유망한지 여부를 관찰하게 되는 상황을 상상할 수 있다”고 덧붙였다. 이 연구 결과는 Journal of the American Medical Association(JAMA) 온라인 판 5월 19일자에 게재되는 한편, 댈러스에서 열린 미국흉부학회 국제학술대회에서도 발표됐다. 6만3,000개 이상의 증례를 통계적으로 분석한 이번 연구는 기본적인 인구학적 정보로부터 염증 마커에 이르기까지 29가지 변수를 관찰했다. 이 분석 연구는 증례들을 나누어 각각 알파, 베타, 감마, 델타 등으로 명명한 4가지 표현형이 있음을 확인했다. 먼저 알파 증례들은 사망률 2%로 환자의 33%를 차지했는데, 비정상적인 검사실 검사 결과가 가장 적은 것으로 나타났다. 환자의 27%를 차지한 베타 증례들은 대다수가 나이든 환자들이었고 사망률 5%였으며, 만성 질환과 신장 기능부전을 앓는 경향이 있었다. 환자의 27%를 차지하면서 사망률이 15%인 감마 증례들은 각종 염증 수치가 상승하고 기본적으로 폐기능부전을 갖는 경향이 가장 뚜렷했다. 델타 증례들은 환자의 13%를 차지했고 사망률이 32%였다. 이들은 간 기능부전과 쇼크를 가질 가능성이 가장 큰 것으로 확인됐다. 세이모어 박사팀은 펜실베이니아에 있는 십여 개 병원의 패혈증 증례 2만189개를 이용하여 통계적인 수단과 기계학습 수단, 그리고 시뮬레이션 수단으로 분석하여 4가지 표현형을 이끌어냈다. 이들은 4만3,086개의 추가 증례로 이 표현형들을 검증했다. 세이모어 박사는 이번 분류 시스템이 각기 다른 표현형들을 치료하는 어떤 즉각적인 전략을 수립하지는 않았다고 밝혔다. | |||||||||
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