원장칼럼
| 제목 | 유방암 위험도 예측 모델 | 2022-08-16 |
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유방암 위험도 예측 모델의 정확도는 알고리즘 개발에 포함한 위험 요인의 개수, 위험 요인의 크기 및 위험 요인의 일반 인구 집단 내 분율 등에 의해 좌우되며, 유전자 변이를 위험도 모델에 포함한 경우 , 유전자 변이의 개수 및 침투율, 해당 변이의 분율과 상대적 위험도의 크기가 얼마나 정확하고 포괄적인지 등의 문제와 결부되어 있다. 기존에 개발된 유방암 발생 위험도 예측 모델은 크게 BRCA1/2 같은 유방암 발생과 관련이 있는 것으로 알려진 고침투성 유전자 변이를 보유할 확률을 예측하는 모델과, 미래의 특정 시간이내 혹은 일생 동안의 유방암 발생에 대한 위험도를 예측하는 모델로 분류할 수 있다. 전자의 모델은 정확한 가족 관계에 기반한 가계도 분석 결과를 이용하여 개발된 것으로 고위험군의 집단을 선별하여 유전자 검사 및 조기 진단을 권고할 수 있는 근거를 마련한다. 대표적인 모델로는 Claus 모델 (1991), BRCAPRO(2002), Myria II 모델( 2002), the International Breast Cancer Intervention Study (IBIS)모델(또는 the Tyrer-Cuzick model)(2004) , Manchester(2004)모델 및 Breast and Ovarian Analysis of Disease Incidense and Carrier Estimation Algorithm (BOADICEA 모델) (2004) 등이 있다. 최근 영국의 여섯 개 유전자 클리닉에서 수집한 자료를 이용하여 AUC 값으로 비교한 BRCA1/2 변이 보유 확률에 대한 예측 정확도 비교 결과에 따르면, BOADICEA 모델의 예측 정확도가 0.77 로 가장 높은 것으로 나타났다. 후자의 모델은 일반 인구 집단의 연령별 기저위험도와 다양한 위험 요인들의 조합을 통해 산출한 위험도에 기반하여 유방암 발생 가능성을 예측한다. 잘 알려진 유방암의 위험 요인 중 가족력, 호르몬 및 생식력, 유방 치밀도, 양성 유방 질환 병력 등을 주요 위험 요인으로 포함하며, 최근에는 알코올 섭취, 흡연력 , 비타민 D결핍 드에 관한 정보를 포함한 모델도 개발되고 있다. Gail 모델(1989)은 일반 인구 집단을 대상으로 산발적 유방암 발생 위험도를 예측하기 위해 개발된 최초의 모델이며 가장 널리 알려진 모델이기도 하다. 이 모델은 1973년부터 1980년까지 유방암 스크리닝에 참여한 300,000여명의 여성에게서 수집한 자료를 통해 구축되었으며, 연령, 초경연령, 및 첫 출산 연령, 유방 조직 검사 경험 횟수 및 유방 조직검사 결과 비정형증식증 과 1도 친척 이내 유방암 발생 수를 위험요인으로 포함하고 있다. 초기 모델은 이후 예측 변수를 침습성 유방암만으로 한정하고, 인종에 따른 위험 요인을 추가한 수정한 Gail 모델로 보안되었으며, 미국립암센터의 웹사이트에서 이용할 수 있다. ( http;//www.cancer.gov/bcfisktool/) 초기 BRCA1/2 변이 확률 예측 모델로 개발된 다수의 모델들은 변이 확률뿐 아니라 , 비유전적 역학적 인자들을 포함하여 유방암 발생 위험도를 예측하는 형태의 모델로 확장되었다. Claus 모델(1991) 은 Gail 모델보다 훨씬 구체적인 가족력 자료 ( 1도 및 2도 친척이내 가족력 정보 , 부계 가족력 , 난소암 가족력 등)를 기반으로 유방암 발생 위험도를 산출하도록 한다는 점에서 특이적이나 , 가족력 이외의 위험 요인을 포함하지 않는 다는 점 , 모델의 타당도가 평가되지 않았다는 점 등의 한계점을 갖고 있다. Jonker 모델(2003)은 BRCAPRO 모델을 결합한 Claus 모델의 확장된 형태로 유방암 및 난소암에 의한 가족력에 기반하여 유방암 발생 위험도를 예측한다. 특이점은 BRCA1/2유전자 변이 이외 이들의 변이로 설명되지 않는 유전율에 대해 BRCAu라는 가상의 유전자 변이를 상정하여 이를 포함한 알고리즘으로 유방암 발생 위험도를 예측하였다는 데 있다. Tyrer-Cuzick 모델로 알려지기도 한 IBIS 모델(2004)은 Jonker 모델과 유사하나 , 침투성의 정도가 다른 여러 가상의 유전자들을 전제로 한 알고리즘을 구현하였다는 점과, 위험도 산출 시 가족력 정보 이외 , 생식력 및 양성 유방 질환 병력, 체질량 지수도 사용한다는 점에서 차이가 있다. 이외에 알코올 섭취, 신장, 외과적 치료에 의한 폐경, 호르몬 치료 여부 둥의 요인을 추가로 포함시킨 Rosner(2008) 모델도 알려져 있다. 최근에는 기존의 고침투성 유전자 변이 이외, 일반 인구 집단에 대한 기여 위험도가 클 것으로 기대된는 저침투성 유전자 변이를 위험 모델에 포함시켜 예측 정확도가 어느 정도 향상되는지를 평가하는 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 우리나라 여성의 유방암 발생 양상은 서구와 다르기도 하거니와 유방암의 유전적 및 환경적 위험 요인의 종류와 분포 또한 서구와 다른 것으로 알려져 있다. 한국여성의 고유 역학 자료를 이용한 유방암 예측 모델의 개발에 대한 연구가 일부 보고되었으나 자료의 대상자 수가 적고, 포함하고 있는 위험요인이 포괄적이지 못하며, 타당도 평가가 이루어지지 않았다는 점 등에서 한계가 있다. 한국인 고유의 역학 자료를 바탕으로 한 모델 개발이 필요하다. |
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