대장암은 한국에서 세 번째로 흔한 암이며, 암으로 인한 사망의 세 번째 주요 원인이다. 진단 방법, 수술 술기, 치료제의 발전과 함께 국가 건강검진 프로그램에 의해 결장암의 치료 성과는 꾸준히 향상되고 있다. 한국 대장암 다학제(Korea Colon Cancer Multidisciplinary, KCCM) 위원회는 결장암을 치료하는 의료진에게 치료 성과를 개선하고, 환자의 가치와 선호를 반영하는 의사결정을 돕기 위해 최신의 근거 기반 임상진료 지침을 제공하고자 한다. 이러한 지침은 체계적 문헌고찰과 근거 합성을 기반으로 KCCM 지침 위원회가 도달한 합의에 의해 수립되었으며, 실제 임상 현장에서의 국가 건강보험 체계를 고려하여 마련되었다. 각 권고사항은 위원회의 합의에 근거하여 권고 강도와 근거 수준과 함께 제시된다.

복잡한 저위 골반 종양에 대한 복강경 정위(立體) 내비게이션 수술의 적용은 가능하며, 종양 표적화를 가능하게 하고 절제 절연면(margin)을 확보함으로써 종양학적 수술의 질에 영향을 미칠 수 있다. 정위 내비게이션이 어려운 저위 골반 종양에 미치는 영향을 확인하기 위해서는 더 광범위한 추가 연구가 필요하다.

< 0.001). 최고 재발 시간은 11개월이었으며, 종양의 위치, 병기, 위험 요인에 따라 위험도(hazard rate)와 곡선이 달라졌다. AL 또는 CRM 침범이 있는 환자에서는 독특한 양상이 관찰되었는데, 수술 후 초기 기간에 위험도가 높았다. 이러한 재발 양상과 위험 요인을 이해하는 것은 효과적인 수술 후 추적 감시 전략을 수립하는 데에 중요하다. 본 연구의 결과는 수술 후 첫 2년 동안, 특히 조기 주의가 필요한 고위험 환자에서는 단기간 간격의 감시를 고려해야 함을 시사하였다.

대장암은 한국에서 세 번째로 흔한 암이며, 암으로 인한 사망의 세 번째 주요 원인이다. 진단 방법, 수술 술기, 치료제의 발전과 함께 국가 건강검진 프로그램에 의해 결장암의 치료 성과는 꾸준히 향상되고 있다. 한국 대장암 다학제(Korea Colon Cancer Multidisciplinary, KCCM) 위원회는 결장암을 치료하는 의료진에게 치료 성과를 개선하고, 환자의 가치와 선호를 반영하는 의사결정을 돕기 위해 최신의 근거 기반 임상진료 지침을 제공하고자 한다. 이러한 지침은 체계적 문헌고찰과 근거 합성을 기반으로 KCCM 지침 위원회가 도달한 합의에 의해 수립되었으며, 실제 임상 현장에서의 국가 건강보험 체계를 고려하여 마련되었다. 각 권고사항은 위원회의 합의에 근거하여 권고 강도와 근거 수준과 함께 제시된다.

복잡한 저위 골반 종양에 대한 복강경 정위(立體) 내비게이션 수술의 적용은 가능하며, 종양 표적화를 가능하게 하고 절제 절연면(margin)을 확보함으로써 종양학적 수술의 질에 영향을 미칠 수 있다. 정위 내비게이션이 어려운 저위 골반 종양에 미치는 영향을 확인하기 위해서는 더 광범위한 추가 연구가 필요하다.

< 0.001). 최고 재발 시간은 11개월이었으며, 종양의 위치, 병기, 위험 요인에 따라 위험도(hazard rate)와 곡선이 달라졌다. AL 또는 CRM 침범이 있는 환자에서는 독특한 양상이 관찰되었는데, 수술 후 초기 기간에 위험도가 높았다. 이러한 재발 양상과 위험 요인을 이해하는 것은 효과적인 수술 후 추적 감시 전략을 수립하는 데에 중요하다. 본 연구의 결과는 수술 후 첫 2년 동안, 특히 조기 주의가 필요한 고위험 환자에서는 단기간 간격의 감시를 고려해야 함을 시사하였다.

배경: 로봇 보조 복강경 수술(RALS)과 기존 복강경 수술(CLS) 간의 복강경 카메라 내비게이션(LCN) 품질을 비교한다. 방법: 성향점수 매칭(propensity score matching)으로 20개의 기록을 선정하고, Python® 소프트웨어를 이용해 1초 간격으로 단일 프레임을 생성하였다. 각 프레임에서, 기구 위치에 기반하여 프레임 내 현재 행위(박리/ 지혈/ 견인)가 무엇인지에 따라 카메라가 중심에 있어야 할 픽셀을 탐지하였다. LCN 품질은 두 명의 독립적인 외과의가 검토하여 오류가 있는 LCN을 평가하였다. 결과: RALS는 CLS에 비해 중심 정렬된 시야의 발생률이 더 높았으며(83.1 ± 4.02% vs. 76.0 ± 2.38%, p < 0.05), 실제 프레임 중심과 최적 프레임 중심 사이의 거리가 더 짧았다(123.3 ± 9.8 vs. 144.8 ± 13.9, p < 0.05). 카메라 내비게이션의 오류는 CLS에서 더 빈번했는데, 수평 정렬 실패의 총 시간은 더 길었고(2.1 ± 2.2 vs. 6.0 ± 5.4분, p = 0.063), 과도한 줌인 시각화의 횟수도 더 많았다(0.1 ± 0.3 vs. 1.9 ± 1.4, p = 0.003). 결론: RALS는 CLS보다 더 높은 LCN 품질을 제공하였으며, 이는 수술자에 의해 제어되는 시야의 이점을 강조한다.

비진행성 질환군에서 풍부도(abundance)가 유의하게 증가하였다. 본 연구는 장내 미생물총의 구성(gut microbiome composition)이 mCRC 환자에서 흡연력, RAS 변이 상태, 그리고 화학요법 반응과 연관되어 있음을 시사한다. 이러한 결과는 장내 미생물총이 치료 반응과 예후를 예측하기 위한 생체표지자(biomarker)로서 잠재적 역할을 할 수 있으며, 그 구성은 숙주의 생활습관 요인과 유전적 돌연변이 모두에 의해 형성됨을 강조한다.

목적: 임상 연구에서 정확한 데이터 수집과 분석은 특히 암 연구에서 비구조화된 의무기록으로부터 정보를 추출하는 데 있어 결정적으로 중요하다. 전통적인 방법은 종종 이 과업을 수행하는 데 어려움을 겪는다. 자연어처리(NLP)에 특화된 대규모 언어 모델(LLM)인 ChatGPT(OpenAI)와 같은 모델은 이 과정을 자동화할 가능성을 보여준다. 본 연구는 GPT-4가 대장암(CRC)의 임상적 병기(clinical stage)를 영상 판독 보고서에서 정확하게 추출할 수 있는지 평가하였다. 방법: 미국암연합회(American Joint Committee on Cancer) TNM 병기 체계에 기반한 특정 프롬프트를 사용하여, GPT-4를 100명의 CRC 환자의 비구조화 복부 영상 보고서에 적용하였다. 결과는 대장외과 종양 전문의가 평가하였고, 비전문가 데이터 관리자가 수동으로 추출한 데이터와 비교하였다. 결과: GPT-4는 병변 위치(96.0%)와 T(89.0%), N(90.0%), M(85.0%) 병기를 추출하는 데 높은 정확도를 보였으며, 전체 TNM 병기 추출 정확도는 69.0%였다. TNM 병기와 병변 위치를 함께 고려한 결합 정확도는 67.0%였다. 사람 데이터 관리자들은 TNM 병기 정확도는 유사했으나 병변-위치 정확도는 더 낮았다(76.0%). 보고서에서 병기가 직접적으로 언급되고 영어만 포함된 경우 더 높은 정확도가 관찰되었다. 결론: 본 연구는 적절한 프롬프트 엔지니어링을 동반한 LLM 기반 NLP가, 특히 영어만의 맥락에서 CRC 영상 보고서로부터 임상적 병기를 정확하게 추출할 수 있음을 확인한다.

배경: 결장직장암은 비침습적이며 효율적인 진단 마커가 부족하다. 최근 호기(呼氣)에서 검출되는 휘발성 유기화합물(volatil organic compounds)은 다양한 질환의 진단 지표로서 잠재력을 보이는 것으로 보고되었다. 목적: 본 연구는 호기 휘발성 유기화합물을 포함하는 예측 모델을 구축하여 결장직장암 진단을 위한 성능을 평가하고자 하였다. 연구설계: 전향적 비교 연구. 연구 환경: 단일 기관의 학술 의료센터. 대상자: 호기는 결장직장암 환자 112명과 건강한 대조군 51명으로부터 전향적으로 수집하였다. 연구 참여자의 호기는 채집 전 식사 또는 흡연과 같은 다양한 조건의 통제 하에 수집되었다. 중재: 호기에서 총 53종의 휘발성 유기화합물을 열탈착-가스크로마토그래피/질량분석(thermal desorption-gas chromatography/mass spectrometry)으로 분석하였다. 주요 결과 측정: 휘발성 유기화합물에 영향을 줄 수 있는 다양한 임상 변수를 보정한 후, 결장직장암군과 건강 대조군에서 검출된 농도를 비교하였다. 결과: 일치된 임상 변수와 휘발성 유기화합물 값을 모두 사용하여 결장직장암 환자와 건강 대조군을 구분하는 4개의 예측 모델을 구축하였다. 4개 모델에는 연령, 성별, 실내 온도, 가열 및 냉각, 금식 기간, 구운 고기 또는 생선 섭취, 장 준비(bowel preparation)와 함께 8종의 휘발성 유기화합물(에탄올, 데칸알, 1-요돈논케인, 도데케인, 헥산알, 1-노넨, (1S)-(-)-알파-피넨, 아세토페논)의 수준이 포함되었다. 4개 예측 모델의 민감도는 84.0%에서 98.2%까지였고, 특이도는 89.2%에서 93.8%까지였으며, 수신자 조작 특성 곡선(receiver operating characteristic curve) 아래 면적은 92.1%에서 98.3%까지였다. 한계: 군 간 참가자들의 인구통계학적 특성이 달랐다. 결론: 결장직장암 환자군의 호기에서의 8종 유형의 휘발성 유기화합물은 건강한 대조군과 유의하게 달랐다. 본 연구 결과는 휘발성 유기화합물과 특정 임상 변수를 결합한 예측 모델을 이용한 결장직장암 진단을 지지한다. 비디오 초록(Video Abstract)을 참조하라. DESARROLLO DE UN MODELO PREDICTIVO DEL CNCER COLORRECTAL UTILIZANDO COMPUESTOS ORGNICOS VOLTILES EXHALADOS: ANTECEDENTES:El cáncer colorrectal carece de marcadores de diagnóstico no invasivos y eficientes. Recientemente, los compuestos orgánicos volátiles presentes en el aliento exhalado han surgido como posibles indicadores de diagnóstico para varias enfermedades.OBJETIVO:Este estudio tuvo como objetivo establecer un modelo predictivo que incluyera compuestos orgánicos volátiles exhalados para el diagnóstico del cáncer colorrectal.DISEÑO:Estudio comparativo prospectivo.ESCENARIO:Un solo centro médico académico.PACIENTES:El aliento exhalado se recopiló prospectivamente de 112 pacientes con cáncer colorrectal y 51 controles sanos. El aliento exhalado de los participantes de la investigación se recopiló bajo el control de varias condiciones, como comer o fumar antes de la recolección.INTERVENCIONES:Se analizó un total de 53 compuestos orgánicos volátiles en el aliento exhalado mediante cromatografía de gases de desorción térmica/espectrometría de masas.PRINCIPALES MEDIDAS DE RESULTADOS:Después de corregir varias variables clínicas que pueden afectar al compuesto orgánico volátil, se compararon las concentraciones detectadas en el grupo de cáncer colorrectal y el grupo de control sano. RESULTADOS: Se establecieron cuatro modelos predictivos utilizando variables clínicas emparejadas y valores de compuestos orgánicos volátiles para diferenciar entre cáncer colorrectal y controles sanos. En los cuatro modelos, se incluyeron variables clínicas de edad, sexo, temperatura ambiente, calefacción y refrigeración, duración del ayuno, consumo de carne o pescado a la parrilla y preparación intestinal, junto con los niveles de ocho compuestos orgánicos volátiles (etanol, decanal, 1-yodononano, dodecano, hexanal, 1-noneno, (1S)-(-)-alfa-pineno y acetofenona). La sensibilidad de los cuatro modelos de predicción varió de 84,0% a 98,2%, la especificidad varió de 89,2% a 93,8% y el área bajo la curva de características operativas del receptor varió de 92,1% a 98,3%.LIMITACIONES:La demografía de los participantes en los grupos fue diferente.CONCLUSIONES:Ocho tipos de compuestos orgánicos volátiles en el aire exhalado del grupo de cáncer colorrectal fueron significativamente diferentes de los del grupo de control sano. Nuestros resultados respaldan el diagnóstico de cáncer colorrectal utilizando un modelo predictivo que combina compuestos orgánicos volátiles y variables clínicas específicas. (Traducción-Yesenia Rojas-Khalil ).