배경: 근육지방증(myosteatosis)과 간 지방증(liver steatosis, LS)은 대장암(CRC) 환자에서 예후와 상관되는 환자 유래 영상 바이오마커로 인식되어 왔다. 그러나 여러 신체 부위에서의 지방 침착을 동시에 고려하는 것의 중요성은 과소평가되어 왔다. 본 연구는 병기 I-III CRC 환자에서 근육지방증과 LS의 결합 효과를 조사하고자 하였다. 방법: 총 616명의 병기 I-III CRC 환자를 포함하였다. 근육지방증은 골격근 방사선밀도(skeletal muscle radiodensity, SMD)로 평가하였고, LS는 간과 비장의 Hounsfield unit 비율(LSR; liver and spleen ratio) 계산을 통해 추정하였다. Cox 비례위험 모형을 이용하여 무병생존기간(DFS)을 평가하였다. 근육지방증과 LS의 조합을 제안하고, 그 감별 성능은 C-index를 통해 비교하였다. 결과: 616명의 참가자 중 중앙값(사분위범위) 연령은 64세(55-72)였고, 240명(38.9%)이 여성이었다. LSR의 중앙값 및 사분위범위는 1.106(0.967-1.225)으로 결정되었다. LSR의 최적 절단값은 1.181로 확인되었으며, 이에 따라 환자를 LSR 저군(410명, 66.5%)과 LSR 고군(206명, 33.4%)으로 분류하였다. 환자 중 200명은 저 SMD군으로, 416명은 고 SMD군으로 분류되었다. 다변수 분석에서 근육지방증과 LS 모두 독립적인 예후 인자로 확인되었다. 이 두 변수를 결합하면 3군 분류가 가능해졌는데, 즉 고 SMD-저 LSR군, 고 SMD-고 LSR군, 저 SMD군이었다. C-index를 비교했을 때, 3군 분류는 근육지방증과 LS를 각각 고려하는 것에 비해 더 우수한 감별 성능을 보였다. 결론: 근육지방증은 예후가 불량함과 연관되었으며, 전이가 없는(non-metastatic) CRC 환자에서는 LS의 존재가 더 나은 예후와 연관되었다. 지방 침윤을 동시에 고려하는 것은 전이가 없는 CRC 환자에서 보다 효과적인 예후 예측 인자가 될 수 있다.

배경: 근육지방증(myosteatosis)과 전신 염증은 대장암(colorectal cancer, CRC) 환자에서 잘 알려진 예후 인자이다. 혈청 알부민(serum albumin) 수치는 영양실조와 전신 염증을 반영하며, 이는 근육지방증의 발달에 핵심적인 역할을 한다. 그러나 이러한 상승작용에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구는 CRC 환자에서 골격근 질(quality)과 혈청 알부민 수준과 관련된 서로 다른 예후 표지자의 개별 효과 및 상승효과를 살펴보고자 하였다. 방법: 본 연구에는 2006년 7월부터 2014년 2월까지 수술적 절제술을 시행한 병기 I–III CRC 환자를 포함하였다. 골격근지수(skeletal muscle index, SMI)와 골격근 방사밀도(skeletal muscle radiodensity, SMD)는 수술 전 2개월 이내에 획득한 L3 수준의 전산화단층촬영(computed tomography) 영상을 이용하여 산출하였다. 알부민-근육지방증 지표(albumin-myosteatosis gauge, AMG)는 SMD × 알부민으로 정의하였다. 환자들은 AMG에 따라 성별 특이 4분위( G1~G4)로 나누었으며, 연속형 변수 간 비교에는 분산분석(ANOVA)을, 범주형 변수 간 비교에는 카이제곱 검정(chi-square test)을 사용하였다. 콕스 비례위험 모형(Cox proportional hazard models)을 구성하였고, SMD, 알부민 및 AMG의 예후 예측 성능을 비교하기 위해 통합 수신자판별곡선(integrated receiver operating characteristic curve) 분석(iAUC)을 사용하였다. 결과: 전체 906명의 참여자 중 중앙값(사분위범위) 연령은 64세(55–72세)였으며, 365명(40.3%)이 여성이었다. AMG는 합병증 발생, 알부민 수치, SMI 및 SMD와 유의한 상관관계를 보였으며(모두 P < 0.001), 전반적 생존기간(overall survival, OS)은 AMG 군에 따라 유의하게 달랐다. 5년 OS는 G1~G4에서 각각 73.4%, 86.2%, 91.1%, 95.5%였고(P < 0.0001), 단변량 분석에서 SMI, SMD, 알부민 및 AMG 모두 OS의 유의한 개별 예후 표지자였으나, 다변량 분석에서는 AMG만이 유일한 독립 예후 인자로 남았다(G1 vs. G2, P=0.045; G1 vs. G3, P=0.005; G1 vs. G4, 각각 P < 0.001). AMG의 iAUC 값은 [0.681, 95% 신뢰구간(confidence interval, CI)=0.638–0.723] SMD(0.610, 95% CI=0.566–0.654)보다 우수하였으며(부트스트랩 iAUC 평균 차이=0.071, 95% CI=0.034–0.106), SMI(0.551, 95% CI=0.511–0.594)(부트스트랩 iAUC 평균 차이=0.129, 95% CI=0.076–0.181) 및 알부민(0.627, 95% CI=0.585–0.668)(부트스트랩 iAUC 평균 차이=0.053, 95% CI=0.010–0.098)보다도 우수하였다. 결론: 병기 I–III CRC 환자에서 AMG는 생존의 의미 있는 예측 인자이며, SMI, SMD 또는 알부민 단독에 비해 더 우수한 예후 가치를 가진다. 서로 다른 인종 집단에서 이들 지표의 의미를 규명하기 위한 추가 연구가 필요하다.

초록 배경: 골격근 게이지(Skeletal muscle gauge, SMG)는 최근 암 환자에서 항암화학요법 독성 및 예후 등 임상적 결과를 예측하기 위한 근감소증(sarcopenia)의 영상 지표로 도입되었다. 컴퓨터단층촬영(Computed tomography, CT)은 SMG 측정에 필수이므로, SMG의 활용은 CT를 시행하는 환자로 제한된다. 목적: 우리는 임상적 및 염증성 표지자를 이용하여 대장암(colorectal cancer, CRC) 환자에서 SMG를 예측하는 기계학습 알고리즘을 개발하고자 하였다. 방법: 최소 절대 수축 및 선택 연산자(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO) 회귀 모형을 변수 선택 및 예측 시그니처 구축을 위해 훈련 집합에 적용하였다. LASSO 모형의 예측 정확도(예측 SMG 지표인 LP-SMG로 정의)를 검정 집합에서 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(area under the receiver operating characteristic, AUROC) 및 의사결정 곡선 분석(decision curve analysis, DCA)으로 비교하였다. 결과: 총 1,094명의 CRC 환자가 등록되었고, 훈련(n=656)과 검정(n=438) 집합으로 무작위 분류되었다. 저 SMG는 훈련 집합에서 142명(21.6%), 검정 집합에서 90명(20.5%)으로 확인되었다. 검정 집합의 다변량 분석에 따르면, LP-SMG는 저 SMG의 독립적 예측 인자로 확인되었다(OR: 1329.431, CI: 271.684-7667.996, p&lt;.001). 예측 성능은 훈련 집합과 검정 집합에서 유사하였다(AUROC: 0.846 vs. 0.869, p=.427). 검정 집합에서 LP-SMG는 성별, 신장, 체중, 혈색소(hemoglobin)와 같은 단일 임상 변수보다 SMG 예측에서 더 나은 결과를 보였으며, 이는 AUROC 및 DCA로 평가되었다. 결론: 임상 변수와 혈청 염증 지표를 포함한 LP-SMG는 저 SMG 예측에서 단일 변수에 비해 우수한 성능을 나타냈다. 이 기계학습 모형은 치료 기간 동안 CT를 사용하지 않고도 근감소증 상태를 선별하는 도구로 활용될 수 있다. 기계학습 모형의 적용은 기존 CT 기반 진단으로 인한 노력, 비용, 방사선 노출을 줄이는 데 유익할 수 있다. 인용 형식: Jeonghyun Kang. 대장암 환자에서 기계학습 모형을 이용한 골격근 게이지 예측. [초록]. In: American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023 Proceedings; Part 1 (정규 및 초청 초록); 2023년 4월 14-19일; 미국 플로리다 주 Orlando. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 5428.

배경: 본 연구는 대장암(CRC) 환자에서 수술 전, 수술 후, 그리고 CEA(carcinoembryonic antigen) 수준의 추적 변화가 예후에 미치는 의의(예후적 중요성)를 평가하고자 하였다. 방법: 본 후향적 연구에는 전이성 병변이 없는 CRC에 대해 수술적 절제를 시행받은 환자가 포함되었다. 수술 전 CEA(CEA-pre), 초기 수술 후 CEA(CEA-post), CEA 수준 변화(CEA-delta)의 최적 절단값은 군 간 전체생존기간(OS) 차이를 최대화하도록 결정하였다. 환자들은 CEA-trend에 따라 세 군(정상: CEA-pre가 낮음, 정상화: CEA-pre가 높음/CEA-post가 낮음, 상승: CEA-pre가 높음/CEA-post가 높음)으로 나누었다. 모든 변인의 판별력을 비교하기 위해 통합 곡선하 면적(iAUC)을 사용하였다. 결과: =.067) III기 환자에서. 결론: 수술 전 및 수술 후 기간의 CEA 수준에 대한 최적 절단값은 2.3 ng/mL로 결정되었으며, CEA-pre와 CEA-post의 조합은 더 나은 예후 층화를 보였다. 그러나 그 예후적 의의는 CRC 병기에 따라 달라질 수 있다.

목적: 대장암(CRC) 환자에서 숙주의 체성분, 영양 상태 및 전신 염증 상태가 예후에 영향을 미칠 수 있다고 제시되어 왔으나, 병기 IV CRC 환자에서 이들 요인의 영향은 아직 불명확하다. 본 연구는 수술을 받은 최초 진단 병기 IV CRC 환자에서 이러한 지표들의 예후 효과를 조사하였다. 방법: 수술을 시행한 병기 IV CRC 환자를 선정하였다. 수술 전 컴퓨터단층촬영(CT) 영상을 이용하여 골격근 지수, 골격근 밀도(SMD), 내장지방 면적(VFA), 피하지방 면적(SFA)을 평가하였다. 영양 상태와 전신 염증에 대해서는 예후 영양 지표(PNI), 호중구/림프구 비율(NLR), 림프구/단핵구 비율(LMR), 혈소판/림프구 비율(PLR)을 사용하였다. Cox 비례위험 모형을 이용하여, 모형 내 다른 공변량에 대한 보정을 한 후 진행 없는 생존기간(PFS)의 예후적 의의를 평가하였다. 결과: 2005년 1월부터 2014년 2월까지 수술을 받은 병기 IV CRC 환자 134명의 자료가 포함되었다. 단변량 분석에서 SMD, VFA, SFA, PNI, NLR, LMR 및 PLR은 PFS와 연관이 있었다. 다변량 분석에서는 SFA(위험비[HR], 0.612; 95% 신뢰구간[CI], 0.389-0.961; P = 0.033)와 PNI(HR, 0.536; 95% CI, 0.345-0.832; P = 0.005)가 PFS의 독립적 예후 인자로 확인되었다. 결론: SFA와 PNI는 모두 병기 IV CRC 환자에서 예후적 의의를 보였다. 이에 따라, 이들 요인을 병기 IV CRC 환자의 수술적 의사결정에 반영하는 것이 도움이 되는지 판단하기 위해 추가 연구가 필요하다고 생각한다.

배경: 대사증후군(MetS)은 복합적인 건강 문제이며, 일반 인구집단에서도 MetS의 발생이 증가하고 있어 효과적인 식별 및 관리 전략이 필요하다. 본 연구의 목적은 18F 플루오로데옥시글루코스 양전자방출단층촬영/컴퓨터단층촬영(FDG PET/CT) 변수와 기계학습(ML)을 이용한 예측 모델이 MetS 예측을 향상시킬 수 있는지 확인하는 것이었다. 방법: 2014년부터 2020년까지 암 선별 목적으로 FDG PET/CT를 시행한 성인 1,250명의 의무기록을 후향적으로 검토하였다. MetS는 National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III 기준에 따라 진단하였다. 연구에서는 FDG PET/CT에서 다양한 신체 장기의 표준화 섭취계수(SUV), 면적, Hounsfield unit(HU)을 분석하고, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) 회귀를 사용하여 FDG PET/CT 변수를 통합한 MetS 다변량 예측 모델을 개발하였다. 예측 모델의 성능은 수신자조작특성곡선(receiver operating characteristic curve)의 곡선하면적(AUC)을 이용해 평가하였다. 결과: 연구 대상은 남성 720명, 여성 530명으로, 중앙값 연령은 54세였고 MetS는 대상자의 26.3%에서 나타났다. LASSO 회귀는 내장지방조직(VAT)의 면적, VAT의 평균 HU, VAT의 평균 SUV, 골격근의 평균 HU, 혈액풀(blood pool)의 평균 SUV, 체질량지수(BMI)를 의미 있는 변수로 확인하였다. 우리의 다변량 LASSO 모델은 훈련 및 테스트 집합 모두에서 유사한 성능으로 MetS를 효과적으로 예측하였으며(AUC 각각 0.792 및 0.828; P=0.173), 테스트 집합에서는 단변량 모델에 비해 더 우수한 예측 성능을 보였다(체질량지수 0.794; P=0.017, VAT의 면적 0.788; P<0.001, VAT의 평균 HU 0.777; P<0.001). 결론: 본 연구 결과는 ML로 보강한 FDG PET/CT가 MetS 예측에 활용될 수 있는 잠재력을 보여주었다.

배경: 총 신보강요법(total neoadjuvant therapy)은 국소 진행성 직장암에서 종양학적 결과를 향상시키고 독성을 최소화하기 위해 도입되었으나, 요법의 유도(induction)와 공고(consolidation) 간 우월성은 아직 명확하지 않다. 목적: 국소 진행성 직장암 환자에서 유도 화학요법과 공고 화학요법을 기존의 화학방사선요법(conventional chemoradiotherapy)과 비교하여 종양학적 및 수술 후 결과를 평가하고자 한다. 자료원: PubMed, Embase 및 Cochrane 데이터베이스에서 2023년 6월까지 데이터베이스 설립 시점부터 출판된 연구들을 대상으로 체계적 검색을 수행하였다. 연구선정: 포함 기준은 직장암으로 진단된 환자였다. 중재에는 유도 화학요법 및 공고 화학요법이 포함되었으며, 비교는 기존의 신보강 화학방사선요법으로 명시하였다. 주요 평가지표: 1차 평가지표는 병리학적 또는 임상적 완전반응의 비율, 수술 후 결과, 화학방사선요법 관련 독성, 생존 결과였다. 결과: 1991년부터 2021년까지의 환자를 포함하는 33개 연구가 분석에 적합했다. 네트워크 메타분석에서 병리학적 완전반응에 대한 OR는 기존 화학방사선요법에 비해 유도 치료군에서 1.65(95% 신뢰구간, 1.18-2.30), 공고 치료군에서 1.87(95% 신뢰구간, 1.40-2.47)로 두 군 모두에서 유의하게 증가하였다. 그러나 완전반응의 비율, 수술 후 결과, 화학방사선요법 관련 3등급 이상 독성은 군 간 차이가 없었다. 국소 재발, 원격 전이, 무병생존은 군 간 차이가 없었으며, 유도군에서 전체생존은 유의하지 않은 개선을 보였다. 제한점: 대부분의 연구에서 추적관찰 기간이 짧아 장기 생존 결과 평가가 제한되었고, 연구들 간 이질성이 유의하였다. 결론: 유도 및 공고 총 신보강요법은 국소 진행성 직장암에서 안전성이나 수술 후 결과를 저해하지 않으면서 병리학적 완전반응률을 증가시킨다. 그러나 총 신보강요법은 생존 결과의 유의한 개선과 관련되지 않았다. 국소 진행성 직장암에서 총 신보강요법 전략은 안전한 것으로 여겨지지만, 추가적인 장기 연구가 필요하다. 시험등록번호: CRD42023445348.

배경: 대장내시경 폴립절제술은 대장암의 발생을 유의하게 감소시키지만, 장천공이 가장 흔한 합병증이며 중대한 이환과 연관될 수 있다는 잠재적 위험을 수반한다. 목적: 본 연구는 대장내시경 폴립절제술 중 미세천공의 임상적 결과와 위험인자를 평가하였다. 연구 설계: 후향적 코호트 연구. 방법: 우리는 대장내시경 폴립절제술을 시행받고 이후 천공을 모니터링하기 위해 단순 방사선 촬영을 시행한 환자들의 의무기록을 후향적으로 검토하였다. 단순 방사선 촬영에서 기복증(pneumoperitoneum)이 발견된 환자를 등록하였다. 각 증례로부터 1주 이내에 부작용이 없는 대장내시경 폴립절제술을 받은 환자 중 연령과 성별을 2:1로 매칭한 환자를 대조군으로 선정하였다. 결과: 미세천공은 12명의 환자에서 발생하였고(남성 8명, 연령: 중앙값 64.5세), 미세천공이 발생한 폴립은 우측 결장에서 더 빈번하였다(83.3% vs 33.3%). 내시경 점막절제술에 절개 전절개(precuttng)를 병행한 시술(EMR-P; 16.7% vs 0.0%) 또는 고주파 올가미(hot-snare) 폴립절제술(8.3% vs 0.0%)이 미세천공군에서 더 자주 시행되었다. 폴립절제 부위의 근섬유(muscle fibers)는 미세천공군에서 더 자주 관찰되었다(58.3% vs 8.3%). 다변량 분석에서 우측 결장 위치와 관찰되는 근섬유는 미세천공의 독립적 위험인자였다. 미세천공이 발생한 모든 환자에서 정주 항생제를 투여하였고 금식을 권고하였다. 이러한 보존적 치료에 대한 반응은 양호하였으며, 중앙 입원기간 3(2–6.75)일 후 퇴원하였다. 결론: 본 자료는 폴립절제술 후 미세천공이 발생한 선택된 환자에서 보존적 치료가 가능하며, 주요 치료 옵션이 될 수 있음을 시사한다. 우측 결장 폴립과 관찰되는 근섬유는 미세천공에 취약하게 한다.

배경: 근육지방증(myosteatosis)과 간 지방증(liver steatosis, LS)은 대장암(CRC) 환자에서 예후와 상관되는 환자 유래 영상 바이오마커로 인식되어 왔다. 그러나 여러 신체 부위에서의 지방 침착을 동시에 고려하는 것의 중요성은 과소평가되어 왔다. 본 연구는 병기 I-III CRC 환자에서 근육지방증과 LS의 결합 효과를 조사하고자 하였다. 방법: 총 616명의 병기 I-III CRC 환자를 포함하였다. 근육지방증은 골격근 방사선밀도(skeletal muscle radiodensity, SMD)로 평가하였고, LS는 간과 비장의 Hounsfield unit 비율(LSR; liver and spleen ratio) 계산을 통해 추정하였다. Cox 비례위험 모형을 이용하여 무병생존기간(DFS)을 평가하였다. 근육지방증과 LS의 조합을 제안하고, 그 감별 성능은 C-index를 통해 비교하였다. 결과: 616명의 참가자 중 중앙값(사분위범위) 연령은 64세(55-72)였고, 240명(38.9%)이 여성이었다. LSR의 중앙값 및 사분위범위는 1.106(0.967-1.225)으로 결정되었다. LSR의 최적 절단값은 1.181로 확인되었으며, 이에 따라 환자를 LSR 저군(410명, 66.5%)과 LSR 고군(206명, 33.4%)으로 분류하였다. 환자 중 200명은 저 SMD군으로, 416명은 고 SMD군으로 분류되었다. 다변수 분석에서 근육지방증과 LS 모두 독립적인 예후 인자로 확인되었다. 이 두 변수를 결합하면 3군 분류가 가능해졌는데, 즉 고 SMD-저 LSR군, 고 SMD-고 LSR군, 저 SMD군이었다. C-index를 비교했을 때, 3군 분류는 근육지방증과 LS를 각각 고려하는 것에 비해 더 우수한 감별 성능을 보였다. 결론: 근육지방증은 예후가 불량함과 연관되었으며, 전이가 없는(non-metastatic) CRC 환자에서는 LS의 존재가 더 나은 예후와 연관되었다. 지방 침윤을 동시에 고려하는 것은 전이가 없는 CRC 환자에서 보다 효과적인 예후 예측 인자가 될 수 있다.

배경: 근육지방증(myosteatosis)과 전신 염증은 대장암(colorectal cancer, CRC) 환자에서 잘 알려진 예후 인자이다. 혈청 알부민(serum albumin) 수치는 영양실조와 전신 염증을 반영하며, 이는 근육지방증의 발달에 핵심적인 역할을 한다. 그러나 이러한 상승작용에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구는 CRC 환자에서 골격근 질(quality)과 혈청 알부민 수준과 관련된 서로 다른 예후 표지자의 개별 효과 및 상승효과를 살펴보고자 하였다. 방법: 본 연구에는 2006년 7월부터 2014년 2월까지 수술적 절제술을 시행한 병기 I–III CRC 환자를 포함하였다. 골격근지수(skeletal muscle index, SMI)와 골격근 방사밀도(skeletal muscle radiodensity, SMD)는 수술 전 2개월 이내에 획득한 L3 수준의 전산화단층촬영(computed tomography) 영상을 이용하여 산출하였다. 알부민-근육지방증 지표(albumin-myosteatosis gauge, AMG)는 SMD × 알부민으로 정의하였다. 환자들은 AMG에 따라 성별 특이 4분위( G1~G4)로 나누었으며, 연속형 변수 간 비교에는 분산분석(ANOVA)을, 범주형 변수 간 비교에는 카이제곱 검정(chi-square test)을 사용하였다. 콕스 비례위험 모형(Cox proportional hazard models)을 구성하였고, SMD, 알부민 및 AMG의 예후 예측 성능을 비교하기 위해 통합 수신자판별곡선(integrated receiver operating characteristic curve) 분석(iAUC)을 사용하였다. 결과: 전체 906명의 참여자 중 중앙값(사분위범위) 연령은 64세(55–72세)였으며, 365명(40.3%)이 여성이었다. AMG는 합병증 발생, 알부민 수치, SMI 및 SMD와 유의한 상관관계를 보였으며(모두 P < 0.001), 전반적 생존기간(overall survival, OS)은 AMG 군에 따라 유의하게 달랐다. 5년 OS는 G1~G4에서 각각 73.4%, 86.2%, 91.1%, 95.5%였고(P < 0.0001), 단변량 분석에서 SMI, SMD, 알부민 및 AMG 모두 OS의 유의한 개별 예후 표지자였으나, 다변량 분석에서는 AMG만이 유일한 독립 예후 인자로 남았다(G1 vs. G2, P=0.045; G1 vs. G3, P=0.005; G1 vs. G4, 각각 P < 0.001). AMG의 iAUC 값은 [0.681, 95% 신뢰구간(confidence interval, CI)=0.638–0.723] SMD(0.610, 95% CI=0.566–0.654)보다 우수하였으며(부트스트랩 iAUC 평균 차이=0.071, 95% CI=0.034–0.106), SMI(0.551, 95% CI=0.511–0.594)(부트스트랩 iAUC 평균 차이=0.129, 95% CI=0.076–0.181) 및 알부민(0.627, 95% CI=0.585–0.668)(부트스트랩 iAUC 평균 차이=0.053, 95% CI=0.010–0.098)보다도 우수하였다. 결론: 병기 I–III CRC 환자에서 AMG는 생존의 의미 있는 예측 인자이며, SMI, SMD 또는 알부민 단독에 비해 더 우수한 예후 가치를 가진다. 서로 다른 인종 집단에서 이들 지표의 의미를 규명하기 위한 추가 연구가 필요하다.

초록 배경: 골격근 게이지(Skeletal muscle gauge, SMG)는 최근 암 환자에서 항암화학요법 독성 및 예후 등 임상적 결과를 예측하기 위한 근감소증(sarcopenia)의 영상 지표로 도입되었다. 컴퓨터단층촬영(Computed tomography, CT)은 SMG 측정에 필수이므로, SMG의 활용은 CT를 시행하는 환자로 제한된다. 목적: 우리는 임상적 및 염증성 표지자를 이용하여 대장암(colorectal cancer, CRC) 환자에서 SMG를 예측하는 기계학습 알고리즘을 개발하고자 하였다. 방법: 최소 절대 수축 및 선택 연산자(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO) 회귀 모형을 변수 선택 및 예측 시그니처 구축을 위해 훈련 집합에 적용하였다. LASSO 모형의 예측 정확도(예측 SMG 지표인 LP-SMG로 정의)를 검정 집합에서 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(area under the receiver operating characteristic, AUROC) 및 의사결정 곡선 분석(decision curve analysis, DCA)으로 비교하였다. 결과: 총 1,094명의 CRC 환자가 등록되었고, 훈련(n=656)과 검정(n=438) 집합으로 무작위 분류되었다. 저 SMG는 훈련 집합에서 142명(21.6%), 검정 집합에서 90명(20.5%)으로 확인되었다. 검정 집합의 다변량 분석에 따르면, LP-SMG는 저 SMG의 독립적 예측 인자로 확인되었다(OR: 1329.431, CI: 271.684-7667.996, p&lt;.001). 예측 성능은 훈련 집합과 검정 집합에서 유사하였다(AUROC: 0.846 vs. 0.869, p=.427). 검정 집합에서 LP-SMG는 성별, 신장, 체중, 혈색소(hemoglobin)와 같은 단일 임상 변수보다 SMG 예측에서 더 나은 결과를 보였으며, 이는 AUROC 및 DCA로 평가되었다. 결론: 임상 변수와 혈청 염증 지표를 포함한 LP-SMG는 저 SMG 예측에서 단일 변수에 비해 우수한 성능을 나타냈다. 이 기계학습 모형은 치료 기간 동안 CT를 사용하지 않고도 근감소증 상태를 선별하는 도구로 활용될 수 있다. 기계학습 모형의 적용은 기존 CT 기반 진단으로 인한 노력, 비용, 방사선 노출을 줄이는 데 유익할 수 있다. 인용 형식: Jeonghyun Kang. 대장암 환자에서 기계학습 모형을 이용한 골격근 게이지 예측. [초록]. In: American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023 Proceedings; Part 1 (정규 및 초청 초록); 2023년 4월 14-19일; 미국 플로리다 주 Orlando. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 5428.