다파글리플로진(dapagliflozin)은 나트륨-포도당 공동수송체 2(sodium-glucose cotransporter 2) 억제제로, 신장에서의 포도당 재흡수를 차단하고 요 중 포도당 배설을 촉진함으로써 제2형 당뇨병을 치료한다. 이러한 기전은 인슐린과 무관하게 혈중 포도당 농도를 낮춘다. 그 결과 나타나는 열량 손실 또한 체중 감소에 기여한다. 이러한 효과는 당뇨 환자에서 잘 문헌화되어 있으나, 건강한 개인에서의 그 크기와 근본 기전은 아직 충분히 이해되지 않았다. 배경/목적: 우리는 무표적 대사체학(untargeted metabolomics)을 이용하여 정상 체질량지수(BMI)를 가진 건강한 성인에서 다파글리플로진 10 mg 단회 투여 후의 대사 변화를 조사하였다. 방법: 13명의 건강한 지원자가 본 연구를 완료하였다. 혈장은 투여 전과 투여 후 24시간에 채취하였다. 무표적 대사체 프로파일링은 초고성능 액체크로마토그래피-사중극자 비행시간/질량분석기(ultra-high-performance liquid chromatography-quadrupole time-of-flight/mass spectrometry)로 수행하였다. 결과: 25개의 내인성 대사물이 주석(annotated)되었으며, 그중 10개는 추정적으로 동정되었다. 8개는 유의하게 증가했고 2개는 감소하였다. 상향 조절된 대사물에는 포스파티딜콜린(phosphatidylcholine, PC) 종(PC O-36:5, PC 36:3), 포스파티딜세린(phosphatidylserine, PS) 종(PS 40:2, PS 40:3, PS 36:1, PS 40:4), 리소포스파티딜세린(lysophosphatidylserine) 22:1, 우리딘(uridine)이 포함되었다. 탈수안드로스테론 설페이트(dehydroepiandrosterone sulfate)와 빌리루빈(bilirubin)은 하향 조절되었다. 인간 대사체 데이터베이스(Human Metabolome Database)에 따르면, 이들 대사물은 글리세로포스포리피드(glycerophospholipid), 분지사슬 아미노산(branched-chain amino acid), 피리미딘(pyrimidine), 스테로이드 호르몬(steroid-hormone) 대사에 관여한다. 결론: 다파글리플로진은 포도당 조절을 넘어 에너지 대사 및 항상성(homeostasis)과 관련된 경로들에 영향을 미칠 수 있다. 본 자료는 대사 장애에서 에너지 균형 및 대사적 유연성(metabolic flexibility)에 대한 향후 연구를 위한 기준(reference)을 제공한다.

배경: 참여자 모집의 부족은 임상시험 실패를 초래하는 주요 요인이다. 목적: 임상 검사실 지표를 활용하는 기계학습(ML) 기반 프레임워크를 구성하여 생물학적 동등성 연구에 등록 가능한 대상자를 식별하고자 하였다. 방법: 한국의 경북대학교병원 전자의무기록에서 위암 환자 11,592명의 기록을 수집하였다. ML 모델은 일반 혈액검사 및 간·신장 기능 검사 등을 포함한 8개의 임상 검사실 매개변수와 함께 검사 획득일자를 사용하여 개발하였다. 두 개의 데이터셋을 수집하였다: (1) ML 기반 후보자 선별 방법을 설계하기 위한 훈련 데이터셋, (2) 제안된 방법의 성능을 평가하기 위한 테스트 데이터셋이다. ML 기반 방법의 일반화 성능은 F1-score와 곡선하 면적(AUC)을 사용하여 확인하였다. 제안된 모델은 모집 효능을 평가하기 위해 무작위 선별 방법과 비교하였다. 결과: 가중 앙상블 모델은 F1-score 0.8 이상, AUC 0.8 초과의 높은 성능을 달성하여, 잘못된 분류를 최소화하면서 유효한 임상시험 후보자를 정확히 식별할 수 있음을 보여주었다. 또한 높은 민감도는 선별 대상 환자 우선순위를 설정하는 데 있어 모델의 효율을 더욱 향상시켰다. 사례 연구에서 제안된 ML 모델은 무작위 선별에 비해 필요 환자 수(485명)를 대체하여, 209명의 풀에서 150명의 유효 환자를 효율적으로 식별함으로써 작업량을 57% 감소시켰다. 결론: 임상 검사실 지표를 활용한 제안된 ML 기반 프레임워크는 임상시험에 적격한 환자를 식별하는 데 사용할 수 있으며, 이를 통해 참여자 등록을 더 빠르게 수행할 수 있다.