디지털 트윈 기술과 임상 의사 결정 지원 시스템을 활용하여 대사 연관성 지방간 질환(MAFLD)의 전 스펙트럼에 걸친 환자들의 조기 발견, 맞춤형 치료, 장기 모니터링을 개선합니다. (ARTEMIS)

1. - 용어집 CT : 컴퓨터 단층촬영 CVD : 심혈관 질환 HCC : 간세포암종 MASH : 대사 기능 장애 관련 지방성 간염 MASLD : 대사 기능 장애 관련 지방간 질환 MRI : 자기공명영상 PET : 양전자 방출 단층촬영 SLD : 지방간 질환 TACE : 경동맥 화학색전술 TARE : 경동맥 방사선색전술 TIPS : 경정맥 간내 문맥전신 단락술 US : 초음파 검사 USE : 초음파 탄성도 VCTE : 진동 제어 일시적 탄성도

2. - 임상 연구 설명

   ARTEMIS 후향적 코호트는 이 공모의 작업 프로그램에 정의된 대로 "질병, 정신 질환 또는 신체 상태의 이해, 예방, 진단, 모니터링 또는 치료와 관련된 과학적 질문을 해결하기 위해 개별 환자 또는 건강한 사람으로부터 얻은 건강 데이터의 후향적 수집 및 분석" 정의에 부합합니다. 이러한 맥락에서, 규정 536/2014(의약품 관련)에 정의된 임상 연구의 정의는 우리 연구의 틀에 적용되지 않습니다.

   본 코호트는 다음과 같은 주요 목적을 수행할 것입니다:

   • 간 질환, 특히 다양한 단계의 MASLD(사용 사례 1 및 2)의 진행과 특정 중재 또는 치료 결과(사용 사례 3 및 4)를 예측할 수 있는 기계 학습 또는 기계적 모델을 개발 및 검증합니다.
   • 특히 심혈관 합병증을 포함한 특정 관찰, 중재 및 결과 간의 새로운 상관관계를 식별하거나 의심되는 상관관계를 검증합니다.

3. - 연구 근거 대사 기능 장애 관련 지방간 질환(MASLD)은 현재 전 세계적으로 가장 흔한 만성 간 질환으로, 전 세계 유병률 25.24%를 차지합니다(2). 질병 진행이 발생하는 다양한 경로(3)와 장기 예후를 다루는 인구 기반 연구의 부족(4)으로 인해, 그 자연 경과는 여전히 불분명합니다. MASLD의 자연 경과에 대한 양질의 데이터 부족을 완화하고(5) 환자 치료를 개선하기 위한 시도로, ARTEMIS 프로젝트는 다양한 단계의 간 질환 환자, 특히 MASLD(사용 사례 1 및 2)를 포함하는 종단적 코호트를 구성할 계획입니다.

   MASLD 메커니즘의 현저한 이질성을 고려할 때, 이 복잡한 주제를 해명하는 효과적인 수단으로서 계산 모델의 활용은 과학계에서 인기를 얻고 있습니다(6). 특히, 인간 간 대사의 이해는 질병 진행을 지배하는 주요 동인에 대한 더 깊은 이해를 위한 핵심 역할을 합니다. 이러한 맥락에서, 기계적 모델은 간과 위장관 시스템에 내재된 복잡성을 표현하는 데 중요한 역할을 합니다. 보완적인 방식으로, 기계 학습 모델은 질병의 다양한 단계와 관련 동반 질환과 관련된 더 정밀한 질문에 응답할 것으로 기대되며, 따라서 각 하위 집단에 특정한 매개변수를 기반으로 진단 및 예후 예측과 위험 계층화를 가능하게 합니다.

   이러한 관점에서, ARTEMIS 코호트는 새로운 가설을 테스트하고, MASLD 환자 관리 개선을 목표로 하는 기계 학습 모델, 기계적 모델 및 이들의 조합을 포함한 계산 모델의 성능을 훈련, 검증 및 평가하는 데 사용될 것입니다. ARTEMIS 코호트는 질병 스펙트럼을 따라 MASLD 환자에 대한 후향적 다원 데이터를 통합하여, MASH, 간경변 및 HCC 환자를 포함합니다. 코호트는 7개국 12개 센터의 환자를 포함할 것입니다. 코호트는 또한 이러한 집단과 관련된 가장 관련성 높은 동반 질환, 특히 심혈관 사건과 관련된 데이터도 통합할 것입니다.

4. - 임상 연구가 해결할 과학적 질문과 직접적으로 연결된 현재 지식의 범위 및 평가

   자연 경과와 관련된 복잡성 외에도, MASLD는 관상동맥 질환, 죽상동맥경화증, 심부전 및 부정맥을 포함한 심혈관 질환(CVD) 및 심장 사건 발생 위험 증가와 연관되어 왔습니다. MASLD가 CVD 위험을 증가시키는 정확한 메커니즘은 완전히 이해되지 않았지만, 이 상태와 관련된 전신성 염증 및 대사 기능 장애와 관련이 있는 것으로 생각됩니다.

   여러 연구가 MASLD와 심장 사건 간의 관계를 조사했습니다. 2016년에 발표된 체계적 문헌 고찰 및 메타분석(7)은 34,043명의 성인 개인(MASLD 환자 36.3%)과 중앙값 6.9년 동안 약 2,600건의 CVD 결과(>70% CVD 사망)를 가진 16개의 전향적 및 후향적 코호트를 분석했습니다. 그들은 관찰 연구의 설계가 확정적인 인과 관계 추론을 허용하지 않았지만, MASLD가 치명적 및 비치명적 CVD 사건의 위험 증가와 연관된다고 결론지었습니다.

   MASLD 환자는 심혈관 위험 요소를 면밀히 모니터링하고 이에 따라 관리하여 CVD 발생 위험을 줄여야 한다는 데 합의가 있습니다. 그럼에도 불구하고, 현재 질병의 높은 유병률과 예상되는 증가를 고려할 때, 이러한 모니터링은 공공 의료 시스템에 엄청난 부담을 줄 수 있습니다.

   심혈관 사건 발생 위험이 더 높은 MASLD 환자를 계층화하는 데 도움이 되는 솔루션이 필요합니다. ARTEMIS 코호트는 고급 계산 모델을 기반으로 이러한 유형의 솔루션 개발을 지원하는 것을 목표로 합니다.

5. - 임상 연구의 목적

ARTEMIS 프로젝트는 한편으로는 MASLD 진행에 관여하는 기저 메커니즘에 대한 더 나은 이해와 질병의 다양한 단계에서의 심혈관 사건 예측을 가능하게 하는 종합적인 가상 모델을 공고히 할 계획입니다. 이러한 관점에서, 제기되는 임상 질문에 따라 개별적으로 또는 연관하여 이론 기반 기계적 및 데이터 기반 AI 모델이 개발 및 검증될 4개의 임상 사례가 고려될 것입니다.

ARTEMIS 코호트의 목적은 각각의 민감도와 특이도를 기반으로 다양한 임상 사례에 배포될 기계적 및 AI 기반 모델의 성능을 평가하는 것입니다.