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이병현 연구실
고려대학교 의학과 이병현 교수
다발골수종 예후 예측
면역조절 바이오마커
PD-L1
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이병현 연구실

고려대학교 의학과 이병현 교수

이병현 연구실은 의학과 기반의 임상자료 분석을 통해 혈액종양의 예후와 치료 결과를 평가하는 연구를 수행합니다. 다발골수종에서는 골수 검체에서 PD-L1, PVR(CD155), Galectin-9, CRBN 등 면역 및 표적 관련 바이오마커 발현을 정량·분석하고, nomogram 및 생존 분석으로 위험도를 구분합니다. 또한 ASCT 후 CMV 재활성화와 같은 이식 후 사건의 예후 영향도 함께 평가합니다. 이와 병행하여 MDS의 저메틸화제 및 골수섬유증의 ruxolitinib 효과를 비교하고, 국민건강보험 기반 실데이터로 수혈, ESA와 합병증 위험의 연관성을 모델링합니다.

다발골수종 예후 예측면역조절 바이오마커PD-L1CRBNIMiD 반응
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다발골수종 면역조절 바이오마커 기반 예후 예측 thumbnail
다발골수종 면역조절 바이오마커 기반 예후 예측
Immunomodulatory biomarker-based prognostic modeling in multiple myeloma
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IMiD 반응 예측과 이식 후 감염 예후의 바이오마커 모델링 thumbnail
IMiD 반응 예측과 이식 후 감염 예후의 바이오마커 모델링
Biomarker modeling for IMiD response and post-transplant infection prognosis
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혈액종양 및 중증질환에서 치료제·수혈 기반 임상결과 예측 thumbnail
혈액종양 및 중증질환에서 치료제·수혈 기반 임상결과 예측
Therapy and transfusion-associated clinical outcome prediction in hematologic malignancies and sever
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Article
|
인용수 3
·
2023
Prognostic outcomes of cytomegalovirus reactivation after autologous stem cell transplantation
Byung‐Hyun Lee, Min Ji Jeon, Eun Sang Yu, Ka‐Won Kang, Dae Sik Kim, Se Ryeon Lee, Yong Park, Hwa Jung Sung, Chul Won Choi, Byung Soo Kim
IF 3.2 (2023)
International Journal of Medical Sciences
후기 CMV 재활성화는 불량한 전체생존기간(OS)에 대한 독립적 위험 인자였으나, 조기 CMV 재활성화는 다발골수종 환자에서 더 나은 생존과 연관되어 있었다. 이러한 위험 예측 모델은 후기 CMV 재활성화를 모니터링할 필요가 있는 고위험 환자를 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 나아가 예방적 또는 선제적 치료의 잠재적 이익을 제공할 수 있다.
http://dx.doi.org/10.7150/ijms.79285
Medicine
Hazard ratio
Internal medicine
Multiple myeloma
Transplantation
Odds ratio
Autologous stem-cell transplantation
Cytomegalovirus
Lymphoma
Risk factor
2
Article
|
인용수 0
·
2023
The Risk of Venous Thrombosis for Erythropoiesis Stimulating Agents and Blood Transfusions in Cancer Patients: A Nationwide Population-Based Study in Korea
Byung‐Hyun Lee, Yeonju Yu, Se Ryeon Lee, Yong Park, Hwa Jung Sung, Byung Soo Kim
IF 21 (2023)
Blood
서론: 여러 선행 연구에서는 조혈촉진제(ESAs)와 수혈이 모두 암 환자에서 정맥 혈전증의 위험을 증가시키는 것으로 보고하였다. 그럼에도 불구하고 ESAs 또는 수혈이 혈전성 합병증과 더 밀접하게 관련되는지에 대해서는 근거의 일관성이 부족하다. 이에 이를 해소하기 위해 전국 단위의 인구집단 자료를 분석하여 암 환자에서 ESAs 사용, 수혈, 그리고 정맥 혈전증 위험 간의 연관성을 탐색하고자 하였다. 방법: 본 연구는 사례-교차(case-crossover) 설계를 사용하였으며, 대한민국의 국민건강보험 데이터베이스를 분석하였다. 2011년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 암으로 진단받은 총 710,910명의 환자[ICD-10 코드: C00.x–C26.x, C30.x–C34.x, C37.x–C41.x, C45.x–C58.x, C60.x–C76.x, C81.x–C85.x, C88.3, C88.7, C88.9, C90.0, C90.1, C91.x–C93.x, C94.0–C94.3, C94.5, C94.7, C95.x, C96.x]가 포함되었다. 이들 중 57,256명(8.03%)은 정맥 혈전증[ICD-10 코드: I80.x]으로 확인되었다. 혈전증이 발생한 주(주차)부터 12주 전까지의 위험 기간(hazard period)을, 24주의 공백을 둔 뒤 구분된 이전 12주 대조 기간(control period)과 비교하였다. 또한 위험/대조 기간의 지속 기간을 달리(각각 8주 및 4주)하여 2차 분석을 수행함으로써 결과의 견고성을 평가하였다. 환자는 자기 자신의 대조군으로 활용하였고, 과립구 집락자극인자(granulocyte colony-stimulating factor)와 화학요법 등 시간 의존적 공변량이 혈전 위험과의 연관성을 갖는지 평가하였다. 환자는 위험 기간과 대조 기간 동안 입원, 적혈구 수혈, 혈소판 수혈, 중심정맥카테터 삽입, 주요 수술의 발생 여부에 따라 범주화하였고, χ2 검정을 사용하여 이들 변수를 비교하였다. 마지막으로, 위험 기간 동안 ESAs, 수혈 및 기타 혈전 위험 요인의 노출 오즈(odds)를 대조 기간 동안의 노출 오즈와 비교하기 위해 조건부 로지스틱 회귀(conditional logistical regression)를 수행하였다. 결과: 위험 기간과 대조 기간에서 ESAs 사용률은 유사하였다(0.88% vs. 0.28%; P = 0.477). 그러나 적혈구 수혈(6.85% vs. 1.79%; P <0.001), 혈소판 수혈(1.92% vs. 0.48%; P = 0.003), 중심정맥카테터 삽입(3.34% vs. 0.74%; P <0.001), 입원(11.79% vs. 2.77%; P <0.001), 주요 수술(5.70% vs. 2.00%; P <0.001)은 두 노출 기간 간에 유의한 차이를 보였다. 이들 요인은 모두 위험 기간에서 대조 기간보다 더 빈번하였다. 단순 조건부 로지스틱 회귀 모형에서는 ESAs 사용에 대한 교차비(OR)가 유의하게 증가하였다(OR = 3.14; 95% CI: 2.63, 7.75). 하지만 조정 모형에서 적혈구 수혈, 혈소판 수혈, 중심정맥카테터 삽입, 입원, 주요 수술을 포함한 다른 공변량을 통제한 후에는 ESAs 사용이 유의하지 않은 것으로 나타났다(OR = 1.12; 95% CI: 0.93, 1.36). 대조적으로, ESAs 사용과 달리 적혈구 수혈은 단순 모형에서(OR = 3.83; 95% CI: 3.58, 4.11)와 조정 모형에서 모두(OR = 1.44; 95% CI: 1.32, 1.58) 혈전 위험 증가와 연관되었다. 본 연구는 또한 위험 기간과 대조 기간의 길이를 달리했을 때(8주 및 4주) ESAs 사용, 적혈구 수혈, 그리고 혈전 사건 간의 연관이 달라지는지 평가하였다. 결과는 기간의 지속 기간과 무관하게 연관성이 일관되게 유지됨을 보여주었다. 종합하면, 본 연구의 결과는 적혈구 수혈과 관련된 혈전 위험이 증가하는 반면, 다른 관련 요인을 조정한 후에는 ESAs 사용이 혈전 사건과 유의한 연관성을 보이지 않았음을 시사한다. 결론: 본 연구는 암 환자에서 적혈구 수혈과 혈전성 합병증 간의 더 강한 연관성을 확인하였다. 이러한 결과는 특정 환자 집단에서 ESAs에 비해 적혈구 수혈의 혈전 위험이 더 높을 수 있음을 시사한다. 또한, 암 환자에서 ESAs 사용이 노출 기간에 따라 혈전성 합병증의 위험을 증가시키지 않을 수 있음을 나타낸다. 다양한 집단에서 ESAs와 수혈이 혈전 위험에 미치는 영향을 평가하기 위한 추가 연구가 필요하다.
http://dx.doi.org/10.1182/blood-2023-188620
Medicine
Venous thrombosis
Thrombosis
Hazard ratio
Population
Internal medicine
Cancer
Case-control study
Surgery
Confidence interval
3
Article
|
인용수 8
·
2022
Blood Transfusion, All-Cause Mortality and Hospitalization Period in COVID-19 Patients: Machine Learning Analysis of National Health Insurance Claims Data
Byung‐Hyun Lee, Kwang‐Sig Lee, Hae-In Kim, Jae Seung Jung, Hyeon Ju Shin, Jonghoon Park, Soon Cheol Hong, Ki Hoon Ahn
IF 3.6 (2022)
Diagnostics
본 연구는 COVID-19 환자에서 수혈 예측인자, 모든 원인 사망, 입원 기간을 규명하기 위한 가장 포괄적인 머신러닝 분석을 제시한다. 자료는 2019년 11월~2020년 5월 사이에 진단된 7,943명의 COVID-19 환자에 대한 한국 국가건강보험 청구자료에서 수집되었다. 종속변수는 모든 원인 사망과 입원 기간이며, 이에 대한 28개의 독립변수를 고려하였다. 무작위포리스트 변수중요도(GINI)는 종속변수의 주요 요인을 파악하고, 수혈을 포함한 이들 예측인자와의 연관성을 평가하기 위해 도입되었다. 본 연구 결과에 따르면 수혈은 모든 원인 사망과 양의 연관성을 보였다. 적혈구, 혈소판, 신선동결혈장, 크라이오프레시피테이트 수혈의 비율은 사망군에서 비사망군에 비해 유의하게 높았으며(p-value < 0.01), 사망군에서의 증가가 확인되었다. 마찬가지로, 무작위포리스트 변수중요도를 기준으로 한 모든 원인 사망의 상위 10개 요인은 Charlson 동반질환지수(53.54), 연령(45.68), 사회경제적 상태(45.65), 적혈구 수혈(27.08), 치매(19.27), 항혈소판제(16.81), 성별(14.60), 당뇨병(13.00), 간질환(11.19), 혈소판 수혈(10.11)이었다. 입원 기간의 상위 10개 예측인자는 Charlson 동반질환지수, 사회경제적 상태, 치매, 연령, 성별, 편마비, 항혈소판제, 당뇨병, 간질환, 심혈관질환이었다. 결론적으로, 동반질환, 적혈구 수혈, 혈소판 수혈은 머신러닝 분석에 기반한 모든 원인 사망의 주요 요인이었다. 따라서 이러한 예측인자들에 대한 효과적인 관리는 COVID-19 환자에서 필요하다.
https://doi.org/10.3390/diagnostics12122970
Medicine
Comorbidity
Diabetes mellitus
Blood transfusion
Disease
Emergency medicine
Internal medicine
Intensive care medicine
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2021다발골수종에서 혈액 표지자를 이용한 세레블론 발현 예측 방법1020210083276
등록2020PD-L1 발현을 이용한 다발골수종 예후 예측을 위한 정보 제공 방법1020200063916
전체 특허

다발골수종에서 혈액 표지자를 이용한 세레블론 발현 예측 방법

상태
등록
출원연도
2021
출원번호
1020210083276

PD-L1 발현을 이용한 다발골수종 예후 예측을 위한 정보 제공 방법

상태
등록
출원연도
2020
출원번호
1020200063916