[메디먼트뉴스 이광익 기자] '나쁜 콜레스테롤'로 불리는 저밀도 지단백(LDL) 콜레스테롤 수치를 기존보다 더 정확하고 간편하게 계산하는 머신러닝 기반의 새로운 공식이 개발됐다.
미국 존스홉킨스 의대 연구팀은 15일(현지시간) 국제학술지 '미국의사협회지 심장학'(JAMA Cardiology)에 이 같은 내용의 연구 결과를 발표했다.
정확한 LDL 콜레스테롤 수치 평가는 심혈관 질환 예방 치료 여부를 결정하는 데 매우 중요하다. 수치가 실제보다 낮게 평가되면 심장마비나 뇌졸중 예방을 위한 치료 기회를 놓칠 수 있기 때문이다.
연구팀이 개발한 새 계산법은 기존에 정확도가 가장 높다고 알려진 '마틴-홉킨스 방정식'을 머신러닝으로 단순화한 것이다. 단 한 줄의 코드로 구성돼 전 세계 모든 병원과 실험실에서 무료로 쉽게 도입할 수 있는 것이 특징이다.
연구팀은 수백만 명의 혈액 샘플 데이터를 활용해 새 계산법의 정확도를 검증한 결과, 원본 마틴-홉킨스 방정식과 거의 차이가 없는 높은 정확도를 보였다고 설명했다.
실제로 치료가 필요한 환자를 정확히 분류하는 비율은 마틴-홉킨스 방정식(원본 및 머신러닝 버전)이 90%로 가장 높았다. 이어 샘슨-NIH 방정식(86%), 1970년대 개발된 프리드왈드 방정식(83%) 순이었다.
특히 중성지방 수치가 높고 LDL 콜레스테롤이 낮은 고위험군 환자에게서 정확도 차이는 더욱 두드러졌다. 이들 환자군에서 마틴-홉킨스 머신러닝 계산법의 정확도는 84%에 달했지만, 가장 오래된 프리드왈드 방정식은 40%에 그쳤다.
연구를 이끈 세스 마틴 존스홉킨스 의대 교수는 "우리의 목표는 임상의와 환자가 심장마비와 뇌졸중을 예방하는 치료법에 대해 더 나은 결정을 내리도록 돕는 것"이라고 밝혔다.
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