심장질환 리스크를 모니터링 한다는 것

최근 우리팀이 발표한 예측 모델로 심혈관질환 위험도를 모니터링할 수 있다.

이 모델은 신체활동, 식습관, 음주, 흡연 등 생활습관 요인을 중심으로 만들었다. 대략 6년 전쯤, 주요 임상검사 지표에 의존하지 않는 새로운 심혈관질환 위험 예측 모델을 만들어보자고 시작했던 연구다. 기존 모델들(PCE, SCORE2 등)은 이런 임상 지표에 많이 의존해서 일반인이 지역사회에서 활용하기 어렵다.

게다가 신체활동 같은 심잘질환에 있어서 중요한 위험 요인도 포함되지 않은 경우가 많았다. 이번에 만든 ‘생활습관 기반(Lifestyle-Based) 모델’의 예측정확도는 기존 모델들과 비슷했다.

다시 말해, 어렵게 수집해야 하는 임상지표 대신 생활습관 요인만으로도 심혈관질환 위험을 충분히 정확하게 예측할 수 있다는 뜻이다.

거기에 유전적 정보까지 더하면 예측 정확도가 더 좋아질 수 있다.

신체활동을 핵심 예측 변수로 포함하고, 유전체 데이터와 결합해서 더 정확한 위험 예측이 가능한 모델을 선보일 수 있다는 점에서 의미있는 연구라 생각한다. 물론 조금더 다양한 샘플에서 추가 테스팅이 필요하다.

이번 연구는 내 박사과정 학생들인 Qiaoxin Shi과 Haeyoon Jang이 공동 1저자다.

두 사람 모두 그간 아주 수고 많았다.

큰 축하 및 큰 박수를!