KR101268766B1 - 중증 천식의 악화 진단용 기상 및 대기 오염 인자의 위험도 예측방법 - Google Patents

중증 천식의 악화 진단용 기상 및 대기 오염 인자의 위험도 예측방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 컴퓨터 상에서 일별 기상 및 대기 오염 인자 중 천식 악화에 영향을 미치는 인자를 선정하는 단계; 조건부 로지스틱 회귀분석방법을 사용하여 모델링하는 단계; 및 케이스-크로스오버 방법을 사용하여 정량 분석하는 단계를 포함하는 중증 천식의 악화 진단용 기상 및 대기 오염 인자의 위험도 예측방법을 제공한다. 본 발명은 중증 천식의 악화에 영향을 미치는 기상 및 대기 오염 인자를 결정할 수 있게 하고, 그 위험도를 예측할 수 있게 하므로, 중증 천식의 악화의 진단 및 예방에 유용하다.

Description

중증 천식의 악화 진단용 기상 및 대기 오염 인자의 위험도 예측방법{METHOD FOR PREDICTING RISK OF METEOROLOGICAL FACTORS AND AIR POLLUTION FACTORS FOR DIAGNOSING EXACERBATION OF REFRACTORY ASTHMA}
본 발명은 컴퓨터 상에서 중증 천식의 악화에 영향을 미치는 기상 및 대기 오염 인자를 선정하여 중증 천식의 악화를 진단하기 위한 예측방법에 관한 발명이다.
천식은 기류 흐름이 제한되고 기도가 과민반응을 나타내는 만성 염증 기도 질환이다. 그러나 천식은 병인, 병리, 중증도 및 치료에 대한 반응에 따라 여러 하부그룹으로 분류된다. 흡입 코르티코스테로이드를 고용량으로 장기 치료를 하면 천식환자에게 기류 흐름 방해를 경감시킬 수 있다. 그러나 흡입 코르티코스테로이드를 고용량으로 장기 치료를 하고, 추가적인 약제를 써도, 일부 환자들은 폐 기능을 완전히 회복하지 못하고 영구적으로 기류 흐름에서 방해를 받는 경우가 있다. 이를 중증 천식(Refractory asthma: 이하 RA)이라고 하고, 전체 천식 환자 중 5% 정도의 특이적인 표현형을 가진다. 이 하부그룹은 임상적 접근과 치료에 어려움이 있고, 지속적인 증상을 조절하기 위해 고용량의 약이 요구된다. 또한 고용량이거나 대용량의 약을 사용하여도 천식 악화 또는 지속적인 기류 흐름의 장애가 지속될 수 있다. 때때로, RA를 가진 환자들의 급성 악화는 치명적인 상태를 초래하고 생명을 구하기 위해 기계적인 벤틸레이션(ventilation)을 필요로 할 수 있다. 따라서, 응급 의학적 개입의 필요를 최소화하기 위해, 일상적인 활동과 일상적인 증상을 억제시키고, 위험 요소로의 노출을 피하거나 최소화하게 함으로써, 악화를 예방하게 하여 RA의 관리가 어디에서든 가능하게 할 필요가 있다. 바이러스성 감염, 알러젠 민감성, 대기 오염, 기상 조건, 운동, 흡연, 식단 및 아스피린 섭취 등을 포함하는 많은 다른 환경적이고 행동적인 요소가 잠재적으로 천식을 악화시킬 수 있다.
종래에는 천식 악화에 있어서 대기 오염에 노출에 대한 영향에 대한 연구가 있었고, NOx 또는 SO2에 노출되는 것과 소아 천식을 포함하는 호흡기 질환의 위험도를 증가시키는 것과의 연관성이 있다는 연구도 있었다. 또한 미립자 물질 수준의 증가와 경증 천식으로 인한 응급실 방문 사이의 연관성을 보고한 연구도 있었다. 그러나, 종래의 연구들은 경증 천식(Mild asthma)에 관한 연구였고, RA에 대한 연구는 없었기 때문에, RA의 악화 예측에 도움이 되지 못했다.
따라서, RA의 급성 악화와 기상 및 대기 오염 조건과의 연관성을 연구하여 RA의 악화를 예측하고 치료 및 예방할 필요가 있다.
본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위해 컴퓨터 상에서 중증 천식의 악화에 영향을 미치는 인자를 선정하여 이를 진단하기 위한 예측방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 컴퓨터 상에서 일별 기상 및 대기 오염 인자 중 천식 악화에 영향을 미치는 인자를 선정하는 단계;
조건부 로지스틱 회귀분석(Conditional logistic regression) 방법을 사용하여 컴퓨터 상에서 상기 선정한 인자들을 모델링하는 단계; 및
케이스-크로스오버(case-crossover)방법을 사용하여 컴퓨터 상에서 상기 선정한 인자들을 정량 분석하는 단계를 포함하는 중증 천식(Refractory asthma)의 악화 진단용 기상 및 대기 오염 인자의 위험도 예측방법으로,
상기 케이스-크로스오버 방법은,
중증 천식의 악화 당일(T=0) 내지 3일 전(T=3)의 위험도와 대조군의 위험도를 비교하여 위험도 계산식 및 위험도 예측 인자를 선정하는 것을 특징으로 하는 중증 천식의 악화 진단용 기상 및 대기 오염 인자의 위험도 예측방법을 제공한다.
본 발명은 중증 천식의 악화에 영향을 미치는 기상 및 대기 오염 인자를 결정할 수 있게 하고, 그 위험도를 예측할 수 있게 하므로, 중증 천식 악화의 진단 및 예방에 유용하다.
도 1은 계절에 의한 지연 시간(lag time)에 따라, 중증 천식(RA)의 악화 위험도에 대한 대기 오염물질과 기상학적 조건의 효과를 나타낸 것이다.
도 2는 연구 기간(2005년-2009년) 동안 환자의 중증 천식 악화의 분포를 나타낸 것이다.
도 3은 2005년에서 2009년 사이에 겨울의 연구에서 극도로 심각한 RA를 가진 환자(환자 IDs 41, 55, 56, 90 및 98)를 포함하여, RA 악화에 대한 대기 오염물질과 기상학적 조건의 효과를 나타낸 것이다.
이하, 본 발명을 상세히 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 기상 및 대기 오염 인자는 기온, 습도, 기압, 미세먼지(PM10), 오존(O3), 일산화탄소(CO), 이산화질소(NO2) 및 아황산가스(SO2)로 이루어진 군에서 하나 이상 선택되는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 모델링하는 단계는 조건부 로지스틱 회귀분석 방법을 사용하여 위험도 계산식인 하기 [수학식 1]을 생성한다.
Figure 112011004821067-pat00001
여기서 a0...an은 모델링을 통해 얻은 계수이고, b0...bn는 기상 및 대기 오염 인자이다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 정량 분석하는 단계에서 케이스-크로스오버 방법은, 중증 천식의 악화 당일(T=0) 내지 3일 전(T=3)의 위험도와 대조군의 위험도를 비교하여 위험도 계산식 및 위험도 예측 인자를 선정할 수 있다.
비제한적인 예로, 상기 중증 천식의 악화 당일(T=0)의 위험도 계산식은 하기 [수학식 2], 악화 1일 전(T=1)의 위험도 계산식은 하기 [수학식 3], 악화 2일 전(T=2)의 위험도 계산식은 하기 [수학식 4], 악화 3일 전(T=3)의 위험도 계산식은 하기 [수학식 5]로 나타낼 수 있다.
Figure 112011004821067-pat00002
[수학식 3]
Figure 112013038340411-pat00013

Figure 112011004821067-pat00004
Figure 112011004821067-pat00005
상기 대조군은 비제한적인 예로 선정 당일의 ±7일과 ±14일째의 위험도를 비교할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 정량 분석 단계에서 선정한 위험도 계산식은 하기 중증 천식의 악화 1일 전(T=1)의 위험도 계산식인 상기 [수학식 3]일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 정량 분석 단계에서 선정한 위험도 예측 인자는 기온 및 아황산가스일 수 있다.
이하 본 발명을 실시예에 의해 상세히 설명한다.
단, 하기 실시예는 본 발명을 예시하는 것일 뿐, 본 발명의 내용이 하기 실시예에 의해 한정되는 것은 아니다.
<실시예 1> 피검자 선정
본 발명에서 피검자는 한국에 있는 알러지 및 호흡 질환에 대한 유전체 연구센터에서 천식환자 코호트에 등록된 2298명의 천식 환자들에 대한 임상 데이터를 연구하였다. 모든 환자들은 3개 대학 병원(순천향대 부천 병원, 순천향대 서울 병원, 순천향대 천안 병원)에서 모집하였다. 모든 환자는 의사에게 진단받은 환자였고, 세계천식기구(GINA) 가이드라인에 설정된 천식의 기준을 충족시켰다. 모든 환자들은 하기 기준의 하나 이상에 의해 지지되는 천식의 임상 진단을 받았다: 1) 알부테롤(albuterol)의 200 ㎍ 흡입 후 15% 이상의 FEV1에서의 증가 2) 밀리리터당 10mg 이하의 메타콜린(PC20) 흡입시 반응에서 FEV1의 20% 감소 3) 시스템적이거나 흡입 스테로이드로 14일간 치료 후 20% 이상의 FEV1 증가이다. 모든 환자들에게 유도된 객담 시료의 분석, 감별 계산을 동반한 전혈구 검사, IgE, 흉부 전후부 방사선 검사, 알러지 스킨 테스트, 폐기능검사를 포함하는 표준화된 평가를 수행하였다. 24가지 일반 흡입 알러젠(예를 들면, 먼지, 고양이털, 개털, 바퀴벌레, 풀, 나무, 두드러기 쑥 꽃가루와 같은)(Bencard Co. Ltd., Brentford, UK)에 대해 피부 테스트를 수행하였다. 또한 인구통계학적 기준, 체질량 지수(BMI), 12개의 일반적인 실내흡입 알러젠에 대한 아토피 반응(피부 테스트), 전 혈구 수, 및 총 혈청 IgE 수준도 기록하였다.
2005년 이후 2년 이상 정기적인 치료를 받은 환자들 중, 128명을 미국 흉부 학회(ATS)에 의해 정의된 기준에 따른 중증 천식(Refractory Asthma: RA)으로 진단하였다. 우리 연구는 2005년에서 2009년 사이의 순천향 병원에서, 한국, 서울이나 경기 지방에 사는 102명의 환자들만 포함하였다. 그리고 나서 우리는 비흡연 환자(n=46)라고 하는 케이스(n=447)만을 선별하였다. 경증(moderate)에서 중증(severe)로의 급격한 악화는 GINA 가이드라인에 따라 한정하였다. 우리는 새로운 천식의 악화를 호흡의 짧아짐, 씨근거림, 가슴의 조임, 호흡기 기류의 감소 증상의 급진적인 증가의 경우로 한정하였다. 임상적으로 예측치나 개인 최고치의 80% 미만의 포스트 기관지확장제 PEF 나 FEV1으로 정의되었다. 인구통계학적인 정보는 2005년 이후의 병원 방문 첫날에 제출한 문서로부터 수집하였다.
배제 기준은 만성 폐쇄성 폐질환(COPD), 성대 기능 이상, 폐쇄성 수면 무호흡증, Churg-Strauss 증후군, 심장 기능 이상, 알레르기성 기관지폐 아스페르길루스증( allergic bronchopulmonary aspergillosis :ABPA) 및 치료에 대한 열악한 고착이었다. 본 연구의 프로토콜은 지방 연구 윤리 위원회에 의해 승인받았고, 모든 환자들에게 동의서를 얻었다.
ATS 기준에 근거하여, 현재 비흡연 난치성 환자(n=46)은 2005-2009년 사잉 알러지 및 호흡기 질환에 대한 유전체 연구 센터에서, 천식 코호트에 등록된 총 천식 환자(n=2298)의 2%에 해당하였다. 그 기간 동안 각 계절에 대해 31~36명의 환자로 103~117 케이스를 밝혀내었다.
<실시예 2>기상학적 대기 오염 데이터의 수집
본 발명자들은 일산화탄소(CO), 이산화 황 (SO2), 이산화질소 (NO2) 및 오존 (O3), 미세먼지와 같은 공기역학적 직경이 10 미크론 미만인 입자(PM10)를 매일 측정하였다. 환자의 집 주소 근처의 국립 대기 측정소에서 측정하였다. 매일의 온도, 상대 습도 및 기압의 기상학적 데이터를 병원 근처의 국립 측정소에서 얻었다.
<실시예 3> 통계적 분석
RA의 악화에 대한 대기 대기 오염 수준과 기상학적 조건의 영향을 평가하기 위하여, 본 발명자들은 조건부 로지스틱 회귀분석을 사용하여, 대칭적이고, 양방향적인 환자교차 설계(case-crossvoer design)를 하였다. 각각의 케이스는 병원을 방문한 각 환자들에 대한 RA 악화 진단에 대응하였다. 대기 오염 농도에서 시간 경향을 컨트롤하기 위해, 대칭적이고 쌍방향적인 대조군 선택을 수행하였다. 각 케이스의 최초일 전후 ±7일 및 ±14일의 고정 간격에서, 4개의 대조군 일(days)을 선택하였다. 게절을 컨트롤하기 위해, 각 달의 평균 온도에 대한 봄(3월-5월), 여름(6월-8월), 가을(9월-11월), 겨울(12월-2월)의 4 계절로 데이터를 계층화하였다.
노출 기간 내의 베이스라인 기상학적 조건과 대기 오염 농도를 윌코손 랭크 섬 테스트(Wilcoxon rank sum test)를 사용하여 관련 기간과 비교하였다. 악화율에 대한 기상학적 요소와 공기오염 수준의 영향을 중증 천힉의 악화로 인해 병원을 방문한 날(T=0)에서 병원 방문하기 3일 전(T=3)까지 평가하였다. 통계적 분석에 대해, 매년, 절기당 3번 이상 병원에 방문하였던 극도로 중증인 난치성 천식 환자(n=5)는 선택 기준에서 배제하였다. 분석을 SAS 9.1에서 PROC PHREG 를 사용하여 수행하였다.
대략, 겨울 환자 총 수의 71%가 여자인데 반해 다른 계절에서는 73~78%에 해당하였다. 환자들의 연령의 중앙값(4분위 범위, IQR)과 BMI는 각각 56(47~62)와 23.7(21.8~25.3)이었다. 다른 계절은, 각각 53 ~ 57 과 22.9 ~ 23.7 이었다. 65세 이상의 환자들은 16.1% 이었고, 25보다 높은 BMI를 가지는 환자들이 총 겨울 환자들의 25.8%였다. 65세 이상 환자들의 퍼센트와 25보다 높은 BMI를 가지는 환자들의 퍼센트는 다른 계절에도 유사하였다.
본 발명에서 2005-2009년 사이에서, 46명의 비흡연 환자들이 급성 난치성 천식 악화 경우인 447개의 케이스를 보였다. 환자들의 75% 이상이 매년, 절기당 하나나 둘의 악화 개시 케이스를 가지는 것으로 기록되었다. 극도의 중증 난치성 천식 환자들은 매년, 절기당 3.6번 이상으로 기록되었다(표 1). 본 발명자들은 각 계절, 봄, 여름, 가을, 겨울, 각각 112,117, 115, 103번으로 유사한 숫자를 관찰하였다.
하기 표 1은 환자 정보와 환자-년-계절당 악화 발병 수의 분포를 요약한 것이다.
Figure 112011004821067-pat00006
분석 결과에 의하면 병원 방문 전후 ±7일 및 ±14일을 비교했을 때, 대기 오염수준(PM10을 제외)과 기상학적 조건들이 상당히 다르지는 않았음을 보여주었다. 표 2는 계절에 따른 기상학적 인자와 대기 오염물질의 설명적 요약을 나타낸 것이다(Median (IQR)). 악화시 중앙값 PM10 농도는 14.6%이었고 관련 기간 동안 얻은 값(15.1%)과 상당히 차이가 있었다(P= 0.021 봄; P= 0.046 겨울) (표 2).
Figure 112011004821067-pat00007
계절에 따라 일별 지연 시간(lag time)에 따라, 중증 천식(RA)의 악화 위험도에 대한 대기 오염물질과 기상학적 조건의 효과를 도 1에 나타내었다. 모델 결과에 따르면, 각 계절 사이에, PM10은 RA 악화의 상대적 위험도와 상당한 연관성은 없었다. 봄 T=1의 CO와 가을 T=1의 기압을 제외하고, RA 악화와 봄, 여름, 가을에서 대기 오염 수준이나 기상학적 조건에서의 변화 사이에 상당한 연관성이 없었다. 겨울에, RA 악화의 상대적 위험도는 T=1에서 SO2 의 1 ppb 당 22.3% (95% CI: 7.8-38.7)가 증가되어, 아황산가스 농도에서의 증가와 관련이 있었다. 게다가, 대기 온도에서의 1oC 감소는 RA 악화의 상대적 위험도에서 12.5% (95% CI: 2.5 - 22.3) 증가와 관련성이 있었다. T=2의 데이터에서도 유사한 결과를 얻었다(도 1).
또한, 기상학적 조건에 대한 컨트롤링 하고, 단 하나의 대기 오염 변수를 가지고 더 모델링을 하였을 때, 유사한 연관성을 보여주었다. 예를 들어, T=1 과 T=2에서, 각각, SO2 와 온도 증가와 RA 악화의 상대적 위험도 증가 사이의 긍정적 연관성 및 부정적 연관성을 들 수 있다(표 3). 겨울에 하나의 오염물질 모델에서 다양한 지연 시간(당일~3일)에 따른 RA 악화의 상대적 위험도를 표 3에 나타내었다.
Figure 112011004821067-pat00008
겨울에 노출 기간대 별 기상학적 인자 및 대기질(대기 오염) 인자에 따른 RA 악화의 상대적 위험도 비를 표 4에 나타내었다.
Figure 112011004821067-pat00009
겨울철에, 다른 기상상태나 대기질상태는 일정수준으로 동일하게 유지되는 상태에서, 병원 방문 1일 전 기온이 1℃ 내려갈 경우, 악성천식 악화 가능성은 12.5% (95%신뢰구간: 2.5% - 22.3%)((1-0.875)×100=12.5)증가하였고, 동일한 형태로 다른 기상상태나 대기질 상태는 일정수준으로 유지되는 상태에서, 병원 방문 1일 전 SO2의 농도가 1 ppb 상승할 경우, 중증 천식의 악화는 22.3% (95% CI: 7.8-38.7) 증가하였다. 기온의 영향은 병원방문 2일 전의 상태와도 관련이 있는 것으로 나타났다; 즉 병원 방문 2일 전 기온이 1℃ 내려갈 경우, 악성천식 악화 가능성은 14.1 % (95%신뢰구간: 4.0% - 23.2%) 증가하였다. 병원방문 하루 전 또는 2일 전의 PM10과 O3의 단위 농도증가는 중증 천식을 악화시키는 것으로 나타났으나, 이는 통계적으로 유의하지 않거나 (PM10의 경우), 다소 조심스런 해석이 필요했다 (O3의 경우). 다시 말해 O3는, 본 모델에서는 병원방문 1일 전의 단위 농도 상승이 중증 천식의 악화에 통계적으로 유의한 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타났지만, 환자의 구성 (극심한 중증 천식환자를 포함할 경우)을 달리해서 모델을 검증했을 때는 그 영향이 통계적으로 유의하지 않게 나왔기 때문에(도 3), 본 발명에서 위험도 예측 인자로 기온과 SO2를 선정하여 그 영향에 집중하였다.
2005년에서 2009년 사이에 겨울의 연구에서 극도로 심각한 RA를 가진 환자(환자 IDs 41, 55, 56, 90 및 98)를 포함하여, RA 악화에 대한 대기 오염물질과 기상학적 조건의 효과를 도 3에 나타내었다. RA 악화에서 대기 오염과 기상 조건의 영향을 평가하는 데이터 세트에 기초한 큰 집단을 사용한 본 발명의 케이스-크로스오버 분석은, 겨울에 T=1과 T=2 동안에 더 낮은 온도와 더 높은 SO2 농도는 비흡연 성인 환자에게 RA를 매우 악화시켰다. 심지어 우리가 극도의 중증 난치성 천식환자(n=5)의 악화 케이스(n=34)를 포함하여 모델링을 하였을 때도 유사한 결과를 얻었다(도 3).
이상으로 본 발명의 특정한 부분을 상세히 기술하였는 바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 이러한 구체적인 기술은 단지 바람직한 구현예일 뿐이며, 이에 본 발명의 범위가 제한되는 것이 아닌 점은 명백하다. 따라서, 본 발명의 실질적인 범위는 첨부된 청구항과 그의 등가물에 의하여 정의된다고 할 것이다.

Claims (5)

  1. 컴퓨터 상에서 일별 기상 및 대기 오염 인자 중 천식 악화에 영향을 미치는 인자를 선정하는 단계;
    조건부 로지스틱 회귀분석(Conditional logistic regression) 방법을 사용하여 컴퓨터 상에서 상기 선정한 인자들을 모델링하는 단계; 및
    케이스-크로스오버(case-crossover)방법을 사용하여 컴퓨터 상에서 상기 선정한 인자들을 정량 분석하는 단계를 포함하는 중증 천식(Refractory asthma)의 악화 진단용 기상 및 대기 오염 인자의 위험도 예측방법으로,
    상기 케이스-크로스오버 방법은,
    중증 천식의 악화 당일(T=0) 내지 3일 전(T=3)의 위험도와 대조군의 위험도를 비교하여 위험도 계산식 및 위험도 예측 인자를 선정하는 것을 특징으로 하는 중증 천식의 악화 진단용 기상 및 대기 오염 인자의 위험도 예측방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 기상 및 대기 오염 인자는 기온, 습도, 기압, 미세먼지(PM10), 오존(O3), 일산화탄소(CO), 이산화질소(NO2) 및 아황산가스(SO2)로 이루어진 군에서 하나 이상 선택되는 것을 특징으로 하는 중증 천식의 악화 진단용 기상 및 대기 오염 인자의 위험도 예측방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 모델링하는 단계는 조건부 로지스틱 회귀분석 방법을 사용하여 위험도 계산식인 하기 [수학식 1]을 생성하는 것을 특징으로 하는 중증 천식의 악화 진단용 기상 및 대기 오염 인자의 위험도 예측방법.
    [수학식 1]
    ln상대적 위험도 = a0B0 + a1B1 +...... + anBn
    (a0...an: 모델링을 통해 얻은 계수, b0...bn: 기상 및 대기 오염 인자)
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 정량 분석 단계에서 선정한 위험도 계산식은 중증 천식의 악화 1일 전(T=1)의 위험도 계산식인 하기 [수학식 3]이고, 위험도 예측 인자는 기온 및 아황산가스인 것을 특징으로 하는 중증 천식의 악화 진단용 기상 및 대기 오염 인자의 위험도 예측방법.
    [수학식 3]
    ln상대적 위험도(T=1) = －0.1337기온－0.0136습도－0.0816기압＋0.2009SO2 －0.0102PM10－0.0865O3－0.0484CO－0.0034NO2
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