생존 트리와 MELD 점수를 활용한 장 이식 대기자 장기 생존 예측 모델

본 연구는 MELD 점수가 단기(3개월) 사망 위험을 예측하는 데 널리 활용되고 있지만, 장기(수년) 생존 예측에 대한 통계적 검증이 부족하다는 점을 출발점으로 삼았다. 1997년 11월부터 2006년 7월까지 브라질 리우데자네이루에 위치한 두 대학병원에서 장 이식 대기자 명단에 오른 529명을 대상으로, MELD 점수와 성별, 연령, 혈액형, 체질량지수(BMI), 간질환 원인, 간세포암(HCC) 유무, 대기시간 등 8개의 변수를 수집하였다. MELD 점수는 기존 공식(빌리루빈, INR, 크레아티닌, 병인 가중치)을 사용해 계산했으며, 사망을 사건(event)으로, 이식, 목록 탈락, 연구 종료 시점은 검열(censor)로 처리하였다. 전체 사망 비율은 36%였으며, 검열 비율은 64%에 달했다. 예측 모델로는 Hothorn 등(2006)이 제안한 조건부 추론 트리(Conditional Inference Tree, CIT)를 적용하였다. CIT는 전역 귀무가설(모든 입력 변수와 반응 변수 간 독립성)을 permutation 검정으로 평가하고, 가장 유의한 변수를 선택해 이진 분할을 수행한다. 이 과정은 과적합을 방지하고 변수 선택 편향을 최소화한다. R의 ‘party’ 패키지를 이용해 구현했으며, 각 분할의 통계적 유의성은 로그-랭크 검정(p값)으로 확인하였다. 분석 결과, 첫 번째 절단점은 MELD ≤16 vs. >16으로, p<0.001의 높은 유의성을 보였다. MELD 16점 이하 그룹은 장기 생존율이 현저히 높았으며, 16점 초과 그룹은 사망 위험이 급격히 증가했다. 이후 연령이 33.2세 이하/이상으로 분할되었으며(p=0.021), HCC 유무가 추가적인 분할 변수로 나타났다(p=0.015). 구체적으로, MELD>16이면서 연령이 33세 초과이거나 HCC가 존재하는 경우가 가장 높은 사망 위험군으로 확인되었다. 반면 MELD>16이면서 연령이 33세 이하이고 HCC가 없는 경우는 상대적으로 위험이 낮았다. 다른 변수들(성별, 혈액형, BMI, 대기시간 등)은 트리 구조에서 선택되지 않았으며, 이는 이들 변수가 MELD와 비교했을 때 독립적인 예측력이나 상호작용에서 통계적으로 의미가 없음을 의미한다. 또한 MELD 12점 이하와 12~16점 구간에서도 작은 분할이 있었지만, 주요 절단점은 여전히 16점이었다. 연구는 MELD 16점이라는 절단값이 장기 사망 위험을 구분하는 데 유효함을 통계적으로 뒷받침한다는 점에서 임상적 의의를 가진다. 현재 MELD 기반 장기 배정 정책에서 16~17점을 고위험군으로 간주하는 근거를 강화한다. 또한 연령과 HCC와의 상호작용을 고려하면, 동일 MELD 점수라도 환자 개별 특성에 따라 위험도가 달라질 수 있음을 시사한다. 한계점으로는 단일 기관 데이터에 기반했으며, 외부 검증(cohort) 없이 모델을 제시했다는 점, 검열 비율이 64%로 높아 추정된 위험비가 실제와 차이가 있을 가능성, 그리고 변수 선택 과정에서 잠재적인 다중공선성이나 누락된 중요한 임상 변수(예: 급성 합병증, 영양 상태 등)가 반영되지 않았을 가능성을 들 수 있다. 향후 연구에서는 다기관, 다국가 데이터를 활용한 외부 검증과, 머신러닝 기반의 다변량 모델과의 비교, 그리고 실시간 임상 의사결정 지원 시스템에 통합하는 방안을 모색해야 한다.