전립선암 병기의 새로운 체계 STAR-CAP 제안
미시간 대학교 로젤 암 센터의 의사들과 생물통계학자들은 비전이성 전립선암 진단을 받은 남성들을 위해 결과를 더 잘 예측하고 치료 결정에 필요한 정보를 제공해주는 병기 체계의 개발과 검증을 주도했다.

전립선암은 세계적으로 가장 흔한 암 중 하나지만, 1기부터 4기까지 숫자로 표기하는 익숙한 병기 체계가 치료나 혹은 임상시험에서 신약을 테스트하기 위한 국가적인 지침으로 채택되지 않은 극소수의 주요한 암 중 하나이다.

미국 의사협회 종양학 회지를 통해 제안된 새로운 체계는 STAR-CAP으로 명명되었는데, 뛰어난 예후 예측 능력을 갖춘 확고한 모델을 만들기 위해 미국과 캐나다와 유럽의 55개 센터의 환자 약 20,000명으로부터 환자와 종양과 결과에 관한 자료를 수집했다.

국소 전립선암은 때로는 덜 공격적이지만 때로는 더 공격적이고, 환자든 의사든 연구가든지 간에 모두 다 특정한 암이 얼마나 공격적일지 할 수 있는 한 최대로 알기를 원한다고 미시간 의대의 방사선 종양학 조교수로 논문의 공동 제1 저자인 로버트 데스 박사가 말했다. 그런 정보는 우리가 환자와 대화하는 데 도움이 되고, 임상 시험을 기획하는 데 도움이 되고, 또 치료방법을 의논하기 위해 환자를 처음 면담할 때 수집한 일반적인 정보에 바탕을 두고 그런 평가를 내릴 수 있을 때 특히 가치가 있다고 데스 박사는 부언했다.

글리슨 등급과 PSA 수치 포함한 변수, 점수 제도로 병기 부여
이 체계는 몇 가지 핵심적인 변수에 기초한 점수 제도를 통해 환자들에게 특정한 병기를 부여한다. 그런 변수에는 환자의 나이, 종양 종류, 세포의 상태에 따라 점수를 매기는 글리슨 등급과 전립선 특이 항원, 즉 PSA의 수치가 포함된다. STAR-CAP은 이전의 많은 모델보다 이런 변수들을 더 세분화한 통계를 사용한다. 이 모델은 비전이성 전립선암을 환자들의 점수에 따라 9개 단계로 구분한다. 즉 병기를 1기부터 3기까지 구분하고 각 병기는 다시 A, B, C의 3개 세부 병기로 구분한다.

STAR-CAP의 예측 능력은 현행 미국 암 연합 위원회(AJCC) 병기 체계를 포함한 이전의 검증되지 않은 모델들보다 더 뛰어나거나 동일했다고 연구진은 밝혔다. 이 새로운 모델은 상당히 많은 환자들을 진행이 덜된 전립선암 환자로 재분류하게 될 것이다.

예를 들면 환자의 22%는 미국 암 연합 위원회의 8판 기준으로는 병기가 3A로 분류되지만 STAR-CAP 체계로는 병기가 1C로 분류가 되어 4단계나 떨어지게 될 것이다. 이는 치료방법과 예상되는 결과를 의론할 때 환자와 의사에게 더 자신감을 줄 수 있는 종류의 정보라고 데스는 말했다.

몇 년 전에 미국 암 연합 위원회는 전립선암의 병기를 정하기 위해 예측 모델들을 평가하는 기준을 확립했지만, 그런 기준을 충족하는 모델이 없었고, 가장 최근에 병기를 지정한 것은 그 분야의 전문가들의 컨센서스에 바탕을 두었다고 미시간 의대의 방사선 종양학 연구교수로 논문의 공동 책임저자인 다니엘 스프라트 박사가 말했다.

그는 계속해서 이렇게 말했다. “평가해본 이전의 모델들은 어느 것도 기준을 충족하지 못했고 그래서 어느 것도 사용할 수가 없었다. 그렇다면 우리가 하나를 만들어보자고 말했다. 우리는 그것이 투명하고 건실하고 검증되어져서 우리가 다른 암들과 비슷하게 일반적인 병기 체계를 사용해서 의사를 서로 통하는 쪽으로 더 다가갈 수 있기를 원했다. 바로 지금은 사람들을 주로 저위험, 중위험 혹은 고위험으로 분류하는데, 이는 아주 둔감하고 부정확한 체계이다.”

새로운 채점 체계, 앱으로 전 세계 의사와 연구가들 이용 가능
더욱이 새로운 (점수를 매기는) 채점 체계는 환자와 그들의 암에 대해 일반적으로 수집되는 정보로 전 세계적으로 사용될 수 있도록 기획되었다. 데스는 이렇게 말했다. “우리는 30년이 넘는 연구의 뼈대를 최대로 활용하고 있다. 그리고 우리는 공식적인 방법으로 그렇게 해서, 쉽게 구할 수 있는 정보에 의존하는, 단순하고 사용하기 쉬운, 최선의 검증된 예후 예측 시스템을 만들려고 했다.”
연구진은 이 채점 체계를 STAR-CAP.org의 웹 기반 앱을 통해 전 세계의 의사와 연구가들이 이용할 수 있도록 만들었다.

데스는 계속해서 다음과 같이 말했다. “우리는 온라인으로 바로 들어오는 유전체학이나 분자 영상 같은 우리가 가진 최신 도구가 이 체계를 개량할 수도 있는 것을 알고, 새로운 도구들이 우리가 미래에 심지어 더 좋은 모델을 개발하도록 도와줄 수도 있는 것을 알고 있지만, 당장 우리가 가지고 있는 자료를 바탕으로 해서 최선의 아주 쉽게 이용할 수 있는 모델을 개발하기를 원했다.”

데스와 스프라트는 둘 다 그런 노력이 생물통계학 대학원생이었든 공동 제1 저자인 크리티카 수레쉬 박사와 공중보건 대학의 생물 통계학 연구 교수 겸 미시간 의대 방사선 종양학 연구 부교수로 공동 책임저자인 매튜 쉬퍼 박사가 없었다면 불가능했을 것이라는 점을 강조했다. 이 두 사람이 이번 연구의 복잡한 통계 분석을 주도했기 때문이다.

생물통계학 박사 후보생인 엘리자베스 체이스도 온라인 웹 응용 프로그램을 설계하고 개발하는 것을 도왔다고 그들은 덧붙여 말했다. 이번 연구는 국내외 많은 공동 연구자들의 참여가 없었으면 가능하지도 않았다. 이번 연구는 국내와 전 세계의 연구가들의 공동협력 정신이 없었다면 이루어질 수가 없었다고 데스는 말했다.

참조:
R. T. Dess et al., ‘Development and Validation of a Clinical Prognostic Stage Group System for Nonmetastatic Prostate Cancer Using Disease-Specific Mortality Results From the International Staging Collaboration for Cancer of the Prostate’ JAMA Oncol. 2020 Oct 22;e204922. doi: 10.1001/jamaoncol.2020.4922.