해외 의료 빅데이터에서 발생하는 입원환자의 약물 복용 정보를 알 수 없는 '측정불가시간 비뚤림'을 국내 보건의료 데이터를 활용, 극복하는 방법이 제시됐다. 국내 데이터의 특장점을 살리면 해외 데이터의 한계점도 보완할 수 있다는 의미다.

신주영 성균관대학교 약학대학 약물역학연구실 교수와 오인선·정한얼 연구원은 국제약물역학회지(Pharmacoepidemiology and Drug Safety, 이하 PDS)의 'Ronald D. Mann Best Paper Award' 중 2위에 달하는 'Honorable Mention'을 수상했다고 최근 밝혔다.

신주영 교수 연구팀은 캐나다 맥길 대학교 약물역학연구진과 함께 보건의료 빅데이터를 활용한 약물역학연구에서 입원 환자의 약물 복용 정보를 알 수 없을 때 발생하는 '측정불가시간 비뚤림'을 극복할 방법론에 대한 연구를 지난해 PDS에 출판했다.

이 연구는 '코호트 내 환자-대조군(Nested case-control) 연구 설계를 적용한 심부전 환자에서 스타틴 복용과 사망 발생 위험 간 관계 구명'을 사례 연구로 선정, 입원 환자의 약물 복용 정보를 확인할 수 있는 국내 보건의료 빅데이터의 특장점을 활용했다. 

국내 보건의료 빅데이터 내 존재하는 입원과 외래 약물 복용 정보를 모두 활용했을 때 사망 위험이 1.2배 증가함에 반해, 해외 보건의료 빅데이터의 입원 시 약물 정보가 없는 상황을 가정했을 때는 위험비가 0.8로 예방효과를 보이며 '심각한 비뚤림'을 보였다는 게 연구팀의 설명. 

이는 '측정불가시간 비뚤림'으로 극복하기 위해 ▲환자의 관찰기간 중 입원 기간을 제외한 그 외 기간에 대한 가중치 부여 ▲환자의 관찰기간 중 외래 처방 기간에 대한 가중치 부여 ▲카플란-마이어 누적 한계 추정법을 활용했다. 따라서 "환자군과 대조군 각 군에서의 약물 노출 확률을 활용한 방법"이 효과적인 것으로 발표했다.

연구는 지난 2018년 체코 프라하, 2019년 미국 필라델피아에서 개최된 국제약물역학학술대회(International Conference on Pharmacoepidemiology & Therapeutic Risk Management, 이하 ICPE)의 방법론 세션 구연 발표에 올랐다.

코로나19로 인해 이달 비대면으로 진행될 'ICPE All Access' 학술대회에서도 측정불가시간 비뚤림 관련 연구로 2건의 구연 발표와 1건의 포스터 발표를 진행할 예정이다. 오인선·정한얼 연구원은 연구 관련 주제로 교육부 및 한국연구재단 주관 '글로벌박사양성사업' 장학생으로 선정됐다.

교신저자인 신주영 교수는 "본 연구결과는 최근 Real-World Data와 Real-World Evidence가 임상 근거로서의 중요성이 세계적으로 부각되는 시대에 약물과 이상반응 간 연관성을 구명하는 연구를 수행함에 있어 보다 정확한 연구 결과를 제시하는 데 기여할 것"이라고 기대했다.

오인선·정한얼 연구원은 "보건의료 빅데이터를 활용한 약물역학 연구 수행 시 발생할 수 있는 비뚤림을 극복했다"며 "연구 결과의 근거 수준을 높일 수 있는 방법을 학계에 제공할 수 있어 의의가 크며, 우리나라 보건의료 빅데이터의 우수성을 널리 알릴 수 있는 좋은 기회"라고 했다. 연구의 학술논문은 PDS에 지난해 8월 온라인 게재됐으며 학술지 38호에 실렸다.