J Gastroenterol Hepatol. 2025 Mar 5. doi: 10.1111/jgh.16912.
1. Introduction
자가면역 위염(AIG)은 다양한 동반 질환과 합병증을 수반하는 만성 진행성 염증 질환이다 [1–3]. AIG의 전 세계 유병률은 0.5%–4.5%로 추정된다 [4]. 진행된 단계의 AIG인 악성 빈혈은 과거에 스칸디나비아 또는 아프리카계 미국인 고령 여성에서 더 흔한 것으로 간주되었으나 [5], 최근 연구에 따르면 AIG는 특정 인종에 국한되지 않는 것으로 나타났다 [6]. 그러나 중국에서는 비특이적인 임상 증상과 혈청학적 마커 검사 접근성의 제한으로 인해 많은 사례가 진단되지 않은 상태로 남아 있다 [7, 8].
AIG는 유전적 소인, 면역 조절 이상, 그리고 외부 환경 요인에 의해 발병한다. 핀란드와 이탈리아에서 수행된 두 연구에서는 HLA-DRB104, DQB103, DRB1*03 유전자가 AIG의 발병 소인을 제공할 가능성이 있다고 보고하였다 [9–11]. 또한, 헬리코박터 파일로리(Helicobacter pylori) 감염 역시 AIG 발병과 관련이 있는 것으로 추정된다 [12–14]. 이러한 병인적 요인들로 인해 숙주는 위산 펌프 효소(H+/K+-ATPase)에 대한 면역 관용을 상실하게 되고, 면역 조절이 붕괴되면서 후천적 면역 반응이 활성화되며, 결과적으로 상피세포의 세포자멸사(apoptosis) 및 위축이 유발된다 [2]. 그러나 현재까지 중국 인구에서 AIG 발병 위험과 관련된 특정 환경 요인에 대한 데이터는 부족한 실정이다.
AIG를 조기에 진단하고 치료하면 관련된 자가면역 질환, 악성 빈혈, 위 점막 악성 병변을 효과적으로 식별 및 관리할 수 있으며, 이를 통해 AIG 환자의 장기 예후를 상당히 개선할 수 있다 [15–17]. 2022년 5월 일본 소화기 내시경학회(JGES)와 AIG 연구 그룹 위원회에서 발표한 최신 AIG 진단 기준은 AIG의 조기 진단을 가능하게 한다 [18] (보충 데이터 S2 참고). 그러나 초기 AIG 환자의 위체부 위축이 뚜렷하지 않기 때문에, 이러한 진단 기준을 중국 내 모든 수준의 의료기관에서 적용하는 데 어려움이 따르고 있다.
이에 본 연구에서는 전국 다기관(case-control) 연구를 수행하여 중국인 AIG 환자의 임상적 특징을 평가하고, AIG 발생 위험과 관련된 특정 식이 및 생활습관 요인을 규명하고자 하였다. 또한, 확인된 위험 요인을 기반으로 예측 모델을 구축하고 그 진단 성능을 평가하였다. 본 연구 결과는 중국 내 모든 수준의 의료기관에서 AIG에 대한 인식을 높이고, 임상 실무에서 AIG의 진단 누락률을 감소시키는 데 기여할 것으로 기대된다.
2. Method
2.1 Cohort Design
본 연구는 2022년 6월 19일부터 2024년 1월 31일까지 아래의 중국 내 병원에서 수행되었다.
- 상하이 교통대학교 의과대학 런지 병원
- 톈진 의과대학교 총병원
- 칭다오대학교 부속병원
- 상하이 교통대학교 의과대학 퉁런 병원
- 중국 인민해방군 총병원 제7의료센터
- 난창대학교 제1부속병원
- 카스가르 지구 제2인민병원
이 연구는 중국 동부, 북부, 서부 지역에 위치한 7개 독립 의료 센터의 윤리위원회 승인을 받았으며, Clinicaltrials.gov (등록번호: NCT05820607) 에 등록되었다.
총 279명의 AIG 환자(그룹 A), 전정부 중심의 만성 위축성 위염 환자 112명(그룹 B), 만성 비위축성 위염 환자 88명(그룹 C) 이 연구에 등록되었다. 모든 환자는 외래 또는 입원 중 위내시경 검사를 받았으며, 연구의 포함 및 제외 기준을 충족한 대상이었다 (그림 1 및 보충 데이터 S1 참고).
FIGURE 1 | Flow of patient and cohort selection. In total, 528 eligible patients were screened; after the application of inclusion and exclusion criteria, 479 patients were enrolled for the analysis of clinical characteristics and lifestyle factors.
7개 센터의 내시경 전문의 및 병리학자는 일본 소화기 내시경학회(JGES) 기준에 따라 AIG 진단을 내렸다. 특히, 전형적인 내시경 또는 조직학적 소견이 확인된 AIG 의심 사례는 혈액 검사에서 벽세포 항체(PCAs) 또는 내인성인자 항체(IFAs) 양성 결과를 근거로 최종 확진되었다 [18] (보충 데이터 S2 참고).
AIG 질병 예측 모델을 구축할 때, 그룹 B와 그룹 C 환자를 통합하여 대조군을 구성하였다. 환자들은 등록 순서에 따라 3:1 비율로 발견 코호트(Discovery Cohort)와 검증 코호트(Validation Cohort) 로 무작위 배정되었다.
- 발견 코호트: AIG 환자 210명, 대조군 환자 150명
- 검증 코호트: AIG 환자 69명, 대조군 환자 50명
2.2 Laboratory Tests and Gastroscopy
위 점막의 분비 상태 및 전신 대사물질에 미치는 영향을 방지하기 위해, 연구에 포함된 모든 환자에게 실험실 검사를 받기 전 8~12시간 동안 금식하도록 하였다. 또한, 위십이지장 내시경 검사 전 6~8시간 동안 고형식 및 액체 섭취를 금하도록 요청하였다.
위내시경 검사는 참여 기관의 전문 소화기내과 의사에 의해 수행되었으며, 가장 두드러진 위축 부위에서 점막근층까지 도달하는 충분한 크기의 생검 샘플을 채취하였다.
추가로 수집한 데이터는 다음과 같다.
- 위 점막 위축 범위 및 정도
- 각 병변의 형태학적 특징
- 급속 요소분해효소 검사(Rapid Urease Test, RUT) 결과
생검 샘플은 각각의 용기에 포르말린에 보존된 후, 각 센터의 병리과로 이송되었다. 이후, 해당 센터에서 자격을 갖춘 두 명의 병리학자가 독립적으로 검토 및 평가를 진행하였다.
슬라이드는 시드니 시스템(Sydney System) 개정판의 시각적 아날로그 척도(Visual Analog Scale) 에 따라 등급이 매겨졌으며, 병리학적 진단이 내려졌다 [19].
2.3 Clinical Data Acquisition
각 센터의 외래 및 입원 환자 의무 기록을 통해 다음과 같은 임상 데이터를 수집하였다.
인구통계학적 정보
- 이름, 성별, 나이, 연락처, 민족, 출생지, 거주지, 직업, 교육 수준, 고용 상태, 결혼 여부, 평균 소득
건강 상태
- 신장, 체중, 허리둘레
- COVID-19 감염 및 백신 접종 이력 [20]
- 임상 증상, 만성 질환 병력
- H. pylori 감염 및 치료 이력
- 위내시경 검사 횟수 및 결과
- 소화기계 질환 병력, 종양 병력, 가족력, 약물 복용 이력
실험실 검사 결과
- 전혈 검사(CBC)
- 벽세포 항체(PCA) 및 내인성인자 항체(IFA) 수치
- 펩시노겐(PG) 및 가스트린-17(G-17) 수치
- 엽산 및 비타민 B12 수치
- 철 대사, 갑상샘 기능, 기타 자가항체 검사 결과
- 13C-요소호기검사(13C-urea breath test) 결과
위내시경 검사 결과
- 내시경 진단명
- 급속 요소분해효소 검사(RUT) 결과
- 병리학적 진단
- 각 생검 부위에서의 만성 염증, 염증 활성도, 위축, 장상피화생 및 이형성 정도
- 장상피화생 유형 및 기타 조직학적 변화
- 신생물(종양)의 특성
2.4 Dietary and Lifestyle Survey
환자의 임상 정보 검증 및 식습관과 생활습관 조사를 위해 20분간의 대면 면담, 전화 인터뷰 또는 설문조사(보충 데이터 S3 참고)를 실시하였다.
생활습관 요인
- 흡연 및 음주 습관
- 수면 패턴
- 정신적 스트레스 상태
- 운동 습관: 국제 신체활동 설문지 단축형(International Physical Activity Questionnaire Short Form, IPAQ-SF)을 활용하여 환자의 운동량을 정량적으로 평가함 [21].
식습관 요인
- 식습관 변화 여부
- 주요 식품군 섭취 비율
- 식사 습관 및 외식 습관
- 미량영양소(비타민, 미네랄) 보충제 섭취 여부
식단 구조 비율을 평가하기 위해 중국 주민 균형 식단 모형(Chinese Resident Balanced Diet Plate, 2022)을 참고하였다. 해당 모델은 1인 1회 식사의 균형 잡힌 식단 구성을 시각적으로 설명하며, 곡류 및 괴경류:채소:생선, 육류, 계란, 콩류:과일의 2:2:1:1 비율의 섭취를 권장한다.
또한, 영양역학 연구를 위한 정량적 식품섭취빈도 설문지(FFQ)를 사용하였다. 이 설문지는 신뢰성, 타당성, 실행 가능성, 환자의 인지 수준 및 준수도를 고려하여 설계되었다 [22–24].
환자들에게 중국 식이 지침(Chinese Dietary Guidelines, 2022)을 참고하여 [25], 곡류, 적색육, 백색육, 채소, 과일 등 24가지 주요 식품군의 섭취 빈도 및 1회 평균 섭취량을 조사하였다.
각 식품군의 일일 섭취량(gram/day)은 다음과 같이 계산하였다.
- 식품 섭취 빈도(일 단위로 변환) × 1회 평균 섭취량(g)
또한, 엽산 및 비타민 B12가 풍부한 79가지 식품에 대해, 환자가 선호하거나 정기적으로 섭취하는지 여부를 평가하는 정성적 리스트를 작성하였다.
2.5 Data Analysis
연속형 변수의 정규성 검정: Shapiro–Wilk 검정을 사용하여 연속형 변수의 정규성(normality)을 평가하였다.
독립된 샘플 그룹 간 비교:
- 데이터가 정규 분포를 따르는 경우, 분산 분석(ANOVA, Analysis of Variance) 수행
- 데이터가 정규 분포를 따르지 않는 경우, Kruskal–Wallis 검정 수행
범주형 변수 간 비교: 카이제곱(χ²) 검정 사용
데이터 표현 방식:
- 정규 분포를 따르는 데이터: 평균 ± 표준편차(mean ± SD)로 표기
- 정규 분포를 따르지 않는 데이터: **중앙값(제1사분위수, 제3사분위수)**로 표기
회귀 분석:
- 종속 변수가 이분형(binary) 변수인 경우 → 이항 로지스틱 회귀(binary logistic regression) 적용
- 종속 변수가 서열형(ordinal) 다중 범주 변수인 경우 → 서열 로지스틱 회귀(ordinal logistic regression) 적용
예측 변수 평가:
- 수신자 작동 특성(ROC, Receiver Operating Characteristic) 곡선을 작성하여 **곡선 아래 면적(AUC, Area Under the Curve)**을 계산
- **최적 절단값(cutoff value)**은 Youden 지수를 최대화하는 값으로 결정
통계적 유의성 기준: P값이 0.05 미만(P < 0.05)일 때 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 간주하였다.
3. Results
3.1 Patient Demographic Characteristics
TABLE 1 | Demographic characteristics of subjects for each group.
- A군(자가면역성 위염, AIG) 환자는 주로 중년 또는 고령층으로, 중앙값 연령이 55세였다.
- C군(비위축성 만성 위염) 환자는 A군(p = 0.0051) 및 B군(p = 0.0010) 환자보다 유의미하게 연령이 낮았음.
- 이는 위 점막 위축과 연령 증가 간의 밀접한 관계를 뒷받침하는 결과임.
- A군의 여성 대 남성 비율은 1.74:1이었다.
- 성별, 민족, 교육 수준, 고용 상태, 평균 월 소득, 결혼 여부, 신장, 체중, 체질량지수(BMI) 등의 항목에서는 A, B, C군 간에 유의미한 차이가 나타나지 않았다.
3.2 Patient Clinical Data
TABLE 2 | Clinical data of subjects for each group [26, 27]
1. AIG 환자의 임상 증상
- AIG 환자의 임상 증상은 비특이적이며, 가장 흔한 증상은 소화불량(40.45%)과 위식도 역류(30.34%)였다.
- AIG 환자의 소화불량 유형 중에서, 식후 포만감과 조기 포만감이 특징인 식후 불편 증후군(PDS)(34.83%)이
상복부 통증 및 작열감이 특징인 상복부 통증 증후군(EPS)(16.48%)보다 더 흔하게 나타남. - A군 환자는 B군 및 C군보다 위산 역류를 경험할 가능성이 낮았음(p=0.0012).
- 그러나 A군 환자는 피로를 경험할 가능성이 높았음(p=0.042).
2. AIG 환자의 동반 자가면역질환
- AIG 환자는 B군 및 C군 환자보다 자가면역질환을 동반할 위험이 3.948배 높았음
(95% 신뢰구간(CI) = 1.941–8.030, p=0.0002). - 가장 흔한 자가면역질환:
- 자가면역 갑상선 질환(AITD, 27.24%): 하시모토 갑상선염 및 그레이브스병 포함
- 결합조직 질환(1.87%): 류마티스 관절염, 강직성 척추염 등
- 백반증(1.12%), 습진(1.12%), 자가면역 간질환(0.37%), 국소성 피부경화증(0.37%), 다형광선발진(0.37%)
- 제1형 당뇨병 및 셀리악병을 동반한 환자는 없었음.
- AIG 환자의 21명에서 갑상선 관련 이상이 새롭게 진단됨:
- 갑상선 기능항진증(1명), 갑상선 기능저하증(2명), 아급성 갑상선 기능저하증(5명)
- 15명에서 갑상선 과산화효소(TPO), 티로글로불린(TG), 갑상선 자극 호르몬 수용체(TRAb)에 대한 항체 양성
3. AIG 진단 관련 혈청학적 검사
- JGES 기준에 따라 279명의 AIG 환자 중 263명은 확진, 16명은 의심 사례로 분류됨.
- 위벽세포항체(PCA) 및 내인성인자항체(IFA) 양성률:
- PCA 양성률: 91.34%
- IFA 양성률: 29.55%
- 빈혈 병력:
- AIG 환자의 33.69%에서 빈혈 병력이 있었고, 21.86%는 현재 빈혈 상태였음.
- 현재 빈혈을 가진 환자 중
- 경증(70.49%), 중등도(26.23%), 중증(3.28%)
- 미세적저색소빈혈(60.66%), 거대적아구성빈혈(19.67%), 정상적색소빈혈(19.67%)
- 비타민 B12 결핍율: 39.04%
- 관련 합병증:
- 재발성 구강 궤양(2.87%)
- 아급성 척수변성증(SCD, 0.72%)
- 비타민 B12 결핍은 치료(경구 또는 근육 주사)로 교정 가능했으나, 신경 손상이 발생한 환자에서는 손발 저림 증상이 지속됨 → 조기 진단과 치료의 중요성 강조
4. 위 점막 분비 기능 평가
- PG(pepsinogen)와 G-17(gastrin-17) 수치 분석:
- PG 수치 감소: 88.99%
- G-17 수치 증가: 98.62%
- AIG 조기 진단에서 혈청학적 검사의 중요성 확인
5. 헬리코박터 파일로리(H. pylori) 감염
- H. pylori 감염 이력 비교:
- A군(38.91%) vs. B군(38.34%) vs. C군(25.76%)
- 통계적으로 유의한 차이는 없음(p=0.147)
6. 위내시경 및 병리학적 소견
FIGURE 2 | Typical endoscopic features of type A gastritis. (A–C) Reverse atrophy: significant atrophy in the body and fundus but no or mild atrophy in the antrum. (D) Remnant oxyntic mucosa. (E) Sticky adherent dense mucus. (F) Hyperplastic polyps. (G) Pyloric gland adenomas. (H) NETs. (I and J) Adenocarcinoma under white light endoscopy (I) and magnifying endoscopy with narrow-band imaging (J).
- 위내시경 특징:
- 체부 및 기저부의 심한 위축, 전정부의 경미한 위축 → 역위축(reverse atrophy)
- AIG 환자에서 신경내분비세포 증식(26.67%) 및 Ⅰ형 신경내분비 종양(NET, 5.38%)의 발생률 증가
- 가족력 분석:
- AIG 환자 중 위암 가족력 비율: 11.48% (B군: 9.30%, C군: 6.38%, p=0.576) → 통계적으로 유의미한 차이 없음
- 대장암(5.46%), 간암(3.83%), 식도암(2.73%), 췌장암(2.73%) 가족력도 일부 확인됨.
- 유전적 요인 가능성:
- 형제자매 한 쌍, 모녀 한 쌍에서 AIG 가족성 집단 발생 사례 확인
7. AIG 진단 방법 비교
- AIG 확진 주요 방법:
- 위내시경 진단(60.50%)
- 병리학적 진단(4.20%)
- PCA 및 IFA 양성(11.34%)
- PG 및 G-17 이상(21.43%)
- 거대적아구성빈혈(1.26%), 척수변성증(0.84%), 구강 궤양(0.42%)
위내시경이 중요한 진단 도구이지만, 자가면역질환 동반 여부, 위 점막 분비 기능 이상 등의 혈청학적 지표도 조기 진단에 중요한 역할을 함.
3.3 Correlation Among Characteristics of Patients With AIG (임상 데이터 분석을 통한 위험 요인 탐색)
수집된 임상 데이터를 바탕으로, AIG 환자의 증상 및 동반질환 발생 위험 요인과 이상 소견(혈액 검사 및 병리 검사 결과)과의 연관성을 분석하였다.
1. AIG 환자의 증상 및 연관 위험 요인
2. AIG 환자의 빈혈 및 비타민 B12 결핍 위험 요인
- 여성 AIG 환자는 빈혈 발생 위험이 남성보다 2.087배 높음
- OR = 2.087, 95% CI = 1.071–3.873, p = 0.030
- 소적혈구 저색소빈혈(microcytic hypochromic anemia) 환자는 거대적아구성빈혈(macrocytic anemia) 환자보다 젊은 경향
- 연령: p = 0.0063
- 여성 비율: p = 0.0003
- 그러나 두 그룹 간 혈색소(Hb) 수치 차이는 없음(p = 0.428)
- 비타민 B12 결핍 위험 요인
- 고령(OR = 1.025, 95% CI = 1.004–1.046, p = 0.020)
- 낮은 PGI 수치(OR = 0.969, 95% CI = 0.954–0.985, p = 0.0001)
- → 자가항체(Autoantibody) 역가 및 주세포 소실 정도가 비타민 B12 흡수에 영향
3. 신경내분비세포 증식(ECL hyperplasia) 및 신경내분비 종양(NET)의 보호 요인
- ECL 세포 증식 및 NET 발생 위험 감소 요인
- 고령(OR = 0.976, 95% CI = 0.956–0.998, p = 0.029)
- 높은 PGI 수치(OR = 0.981, 95% CI = 0.963–0.999, p = 0.035)
- AIG 환자 중 ECL 세포 증식 또는 NET이 있는 경우, G-17 수치가 더 높았음
- ECL/NET 환자: 113.97 ± 48.29 pmol/L
- ECL/NET 없는 환자: 103.64 ± 60.12 pmol/L
- 하지만 통계적으로 유의미한 차이는 없었음(p = 0.246)
4. AIG 환자의 이형성(dysplasia) 및 선암(adenocarcinoma) 위험 요인
- 남성일수록 이형성 또는 선암 발생 위험 증가 (OR = 4.185, 95% CI = 1.255–13.958, p = 0.020)
- 고령일수록 이형성 또는 선암 발생 위험 증가 (OR = 1.081, 95% CI = 1.018–1.148, p = 0.011)
결론적으로,
- PGI 수치 감소는 소화 불량 및 비타민 B12 결핍과 연관
- 여성 환자는 EPS, AITD, 빈혈 발생 위험이 높음
- 고령 및 높은 PGI 수치는 ECL 세포 증식 및 NET 발생 억제 요인
- 남성과 고령은 AIG 환자의 이형성 및 선암 발생 위험 증가 요인으로 작용함.
TABLE 3 | Influencing factors of distinct clinical outcomes.
3.4 Our Lifestyle-Based Risk Prediction Model for AIG (AIG 발생 예측 모델 개발 및 위험 요인 분석)
현재 AIG의 진단율이 낮은 상황에서, 고위험군을 식별하여 위 신체 생검 및 항체 검사를 통한 조기 진단을 적용할 필요가 있습니다. 이를 위해 우리는 식습관과 생활습관을 결합하여 AIG의 환경적 위험 요인을 검색하고, 이를 바탕으로 질병 예측 모델을 구축하였습니다. 발견군 (발견 코호트) 과 검증군 (검증 코호트)의 기초 특성은 일치하는 것으로 나타났습니다(Supplementary data S4).
1. AIG 발병에 관련된 생활습관 요인
발견군에서 AIG 발병에 참여할 수 있는 생활습관 요인을 규명하였습니다. p<0.20을 기준으로 다음과 같은 위험 요인을 식별하였습니다:
- 깜짝 놀라며 일어나는 수면 패턴
- 생선, 육류, 달걀, 콩류가 풍부한 식단 구조
- 식사마다 많은 양의 조리기름 사용
이에 비해 AIG에 대한 보호 요인으로는 다음이 포함되었습니다:
- 곡물, 내장 (offal, 부속고기), 백육 (white meat)의 높은 일일 섭취량
- 비타민 B12가 풍부한 음식을 선호하는 식습관
그러나 흡연, 음주 습관, 정신적 스트레스 상태, 운동 습관, 식사 습관에 대해서는 AIG 그룹과 대조군 간에 유의미한 차이가 없었습니다.
2. AIG 발생 예측 모델 구축
그 후 다변량 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 AIG 발생 예측 모델을 구축하였습니다. 단계적 후방 제거법(stepwise backward elimination)을 통해 먼저 모든 독립 변수를 포함한 후 조건부 파라미터 검정을 기반으로 이를 제거하였습니다. 최종적으로 두 가지 변수가 남았습니다:
- 식사마다 많은 양의 조리기름 사용
- 비타민 B12가 풍부한 음식을 선호하는 식습관
또한, 이전 및 현재의 코호트 연구에서 자가면역 갑상선 질환(AITD)이 AIG 발병에 주요한 임상적 의미를 지닌다고 밝혀졌기에 이를 모델에 포함시켰습니다 (Table 4).
TABLE 4 | An AIG predictive model based on comorbidities and lifestyles.
3. 예측 모델의 평가 및 검증
모델의 예측 능력을 평가하기 위해 ROC(수신자 조작 특성) 곡선을 그렸고, AUC는 0.72로 나타났습니다. 이는 동반 질환과 생활습관 요인이 AIG 발생을 효과적으로 예측할 수 있음을 시사합니다. 최적의 컷오프 값은 0.545였으며, 모델의 민감도는 65.2%, 특이도는 69.8%였습니다. 모델을 검증군에서 재평가한 결과, AUC는 0.74로 높았습니다 (Figure 3).
FIGURE 3 | ROC curves of our AIG risk prediction model based on comorbidities and lifestyle factors in (A) discovery and (B) validation cohorts.
4. 다중공선성 검사 (Test for multicollinearity)
다중공선성 검사를 실시한 결과, 각 변수의 tolerance 값은 0.1 이상, 분산 팽창 계수(VIF)는 10 미만으로 나타나, 변수들 간에 다중공선성이 없음을 확인하였고, 이를 통해 모든 변수를 모델에 동시에 포함시킬 수 있음을 알 수 있었습니다.
3.5 Effects of Lifestyle Factors on AIG Severity (AIG 환자의 질병 중증도 예측 모델 활용 가능성)
우리 모델을 AIG 환자의 질병 중증도 예측에 활용할 수 있을까요? 이를 위해 단변량 로지스틱 회귀 분석을 적용하여 AIG 그룹의 임상 증상, 실험실 결과, 병리학적 병기와 관련된 생활습관 요인을 선별하였습니다.
1. AIG 그룹의 생활습관 요인과 질병 중증도 간의 관계
Group A 환자에서는 심야 간식 섭취 빈도가 높을수록 PDS의 발생 빈도가 높았습니다 (OR = 1.741, 95% CI = 1.090–2.780, p = 0.020). 또한, 깜짝 놀라며 일어나는 수면 패턴(OR = 2.354, 95% CI = 1.057–5.242, p = 0.036)과 주로 채소로 구성된 식단(OR = 0.293, 95% CI = 0.093–0.919, p = 0.035)이 각각 EPS에 대한 위험 인자 및 보호 인자로 나타났습니다.
2. 추가적인 위험 요인 및 보호 요인
- 식사를 거르는 것은 빈혈의 위험 인자였습니다 (OR = 3.750, 95% CI = 1.226–11.469, p = 0.020).
- 외식 빈도가 높은 것은 비타민 B12 결핍의 위험 인자였습니다 (OR = 1.032, 95% CI = 1.000–1.065, p = 0.0496).
- 붉은 고기 섭취 증가는 ECL 세포 과형성 또는 NETs의 위험 인자였습니다 (OR = 1.005, 95% CI = 1.001–1.010, p = 0.022).
3. 흡연 상태와 질병 중증도
흡연 상태는 이형성증 또는 선종암의 위험 인자였습니다 (p = 0.036). 현재 흡연 중인 AIG 환자는 흡연하지 않는 사람에 비해 암 전 단계 또는 암성 병변의 발생 위험이 9.667배 높았습니다 (95% CI = 1.548–60.374, p = 0.015).
4. 모델의 예측 결과
하지만 우리 모델에 포함된 위험 요인들은 다양한 임상 결과와는 상관관계가 없었습니다.
이 결과는 AIG 환자의 중증도 예측을 위해서는 더 많은 변수와 다양한 요인들을 고려해야 한다는 점을 시사합니다.
4. Discussion (AIG 환자에서의 생활습관 및 환경적 요인과 질병 예측)
동아시아와 서양 인구 간의 유전적 배경, 생활 환경, 식습관, 생활 습관의 차이로 인해 많은 질병의 표현형에서 이질성이 나타납니다.
이 연구에서 우리는 중국 AIG 환자들의 임상 특성이 이전에 보고된 것과 대부분 유사하다는 것을 확인했습니다. 특히 AIG는 중년 이상의 여성에서 더 흔하고, 자가면역 갑상선 질환(AITD)과 밀접한 관련이 있다는 점을 확인했습니다 [15, 30]. AIG 환자에서 가장 흔한 위장관 증상은 Carabotti et al. [31]의 연구와 일치하며, 특히 소화불량과 위식도 역류가 주요 증상으로 나타났습니다 [32]. 또한, PCA 수준이 IFA보다 유의미하게 높은 민감도를 보였고, 이는 이전 연구들과 일치했습니다 [11, 33]. 거의 모든 AIG 환자들은 위 점막의 분비 기능에서 변화를 보였으며, 이는 항체 음성 검사에 중요한 의미를 지닙니다. AIG 환자들은 또한 NETs나 선암의 조기 발견과 개입을 위해 면밀히 추적 관찰해야 합니다.
우리는 또한 발견 코호트와 검증 코호트를 이용해 비침습적인 AIG 위험 예측 모델을 구축했습니다. 이 모델은 비타민 B12가 풍부한 음식을 선호하거나 정기적으로 섭취하는 것을 보호 요인으로, 식사 당 더 많은 요리 기름을 사용하는 것과 동반된 자가면역 갑상선 질환을 위험 요인으로 포함했습니다. 이 모델은 AIG의 고위험군을 효과적으로 예측할 수 있으며, 내시경 검사와 자가항체 검사를 보완하여 AIG 진단률을 증가시킬 수 있습니다.
또한, 우리는 다음과 같은 긍정적인 상관관계를 발견했습니다: 심야 간식 섭취와 PDS, 깜짝 놀라며 일어나는 수면 패턴 및 채소가 주를 이룬 식단과 EPS, 식사를 거르는 것과 빈혈, 외식 빈도와 비타민 B12 결핍, 붉은 고기 섭취와 ECL 세포 과형성 및 NETs, 흡연 습관과 이형성증 및 선암과의 관계 등이었습니다.
중국의 대부분 임상의들은 만성 위염의 자가면역 원인을 고려하지 않는 경우가 많아 AIG 환자들에 대한 평가가 불완전하고 비 타겟 치료가 이루어져 질병 부담이 증가하게 됩니다. 중국에서 최초로 진행된 이 AIG에 대한 전국 다기관 연구에서는 최신 국제 진단 기준에 따라 확진 및 의심 사례를 정의하고, 각 환자의 인구 통계학적 특성, 임상 증상, 동반 질환, 병력 및 검사 결과를 체계적으로 기록했습니다. 이를 통해 각 환자의 질병 상태를 다차원적으로 고려할 수 있었으며, 이 연구는 향후 분석을 위한 기초 자료를 제공합니다.
연구 결과는 생활습관 조정을 소화기 질환 예방의 주요 방법으로 강조하고 있으며, 이는 저비용, 높은 실현 가능성, 최소한의 부작용을 가지지만, 이 방법과 관련된 증거는 질이 낮고 개별 차이에 따라 효과가 영향을 받을 수 있다는 점을 시사합니다.
본 연구는 AIG 환자들의 생활 습관 요소를 처음으로 조사하여, 그들의 흡연, 음주, 수면, 운동 및 식사 습관에 대해 종합적으로 이해할 수 있도록 했습니다. 또한, 정확한 식이 습관에 관한 데이터를 수집하기 위해 정량적 식이 빈도 설문지를 사용했습니다. 최종적으로, 생활습관 요인을 기반으로 AIG 발생 예측 모델을 구축하고, AIG 중증도와 관련된 위험 요인 및 보호 요인을 파악하여 AIG 환자들의 식이 구조 조정, 수면 질 개선, 나쁜 습관 제거에 대한 과학적 지침을 제공합니다.
<연구의 한계점>
이 연구에는 몇 가지 한계가 있습니다.
첫째, 샘플 크기가 제한되어 있어 교란 요인을 보정하거나 랜덤 포레스트 및 XGBoost와 같은 모델링 방법을 적용하는 데 제약이 있었습니다.
둘째, 본 연구는 횡단면 연구로 인해 결론의 인과성을 제한하며, 질병 진행에 따른 항체 역가 및 위 점막 분비 수준의 장기적인 변화를 관찰할 수 있는 후속 연구가 필요합니다.
셋째, 신뢰성 및 타당성, 비용 및 난이도, 연구 대상자의 인지 수준과 순응도를 고려하여, 영양 역학 연구를 위해 정량적 식이 빈도 설문지를 선택했지만, 이로 인해 회상 편향이 발생할 수 있었고 식이 영양 평가에 제한이 있었습니다.
향후 AIG 환자와 식이 간의 상호작용 네트워크를 구축하기 위해 후성유전학, 대사 및 면역 조절에 대한 심층적인 탐구가 필요합니다.
<결론>
우리는 AIG 선별에 중요한 요소로서 특정 생활습관 요인과 동반 질환을 확인했습니다. 연구 결과는 자가면역 반응 연쇄를 유발하는 환경적 병원성 인자를 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한, AIG 환자에서 위 자가면역의 영향을 더 잘 이해할 수 있게 해주며, 향후 AIG의 상류 및 하류 경로에 대한 포괄적이고 심층적인 연구를 이끌어낼 수 있을 것입니다 [34].
** 참고 **
랜덤 포레스트(Random Forest)와 XGBoost는 모두 기계 학습(Machine Learning)에서 사용되는 모델링 기법으로, 주로 예측이나 분류 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이들 방법은 둘 다 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법에 속하며, 여러 개의 모델을 결합하여 더 정확한 예측을 제공합니다.
1. 랜덤 포레스트(Random Forest)
랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리(Decision Tree)를 결합하여 예측을 수행하는 기법입니다. 각 트리는 데이터의 부분 집합에 대해 훈련되며, 예측 시 여러 트리의 예측을 평균(회귀 문제의 경우)하거나 다수결(분류 문제의 경우)을 통해 최종 예측을 도출합니다. 랜덤 포레스트의 주요 특징은 다음과 같습니다:
- 과적합(Overfitting) 방지: 여러 개의 트리를 결합하여 개별 트리에서 발생할 수 있는 과적합을 줄입니다.
- 고차원 데이터 처리: 여러 특성(feature)이 많은 데이터를 잘 처리할 수 있습니다.
- 비선형 관계 처리: 데이터의 복잡한 패턴이나 비선형 관계도 잘 처리합니다.
2. XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
XGBoost는 부스팅(Boosting) 기법을 사용한 모델입니다. 부스팅은 이전 모델에서 잘못 예측한 데이터를 다음 모델이 더 잘 예측하도록 학습하는 방식입니다. XGBoost는 그라디언트 부스팅(Gradient Boosting) 방식을 사용하며, 이는 여러 개의 약한 예측 모델(보통 결정 트리)을 결합해 강력한 예측 모델을 만드는 방법입니다.
- 성능 최적화: XGBoost는 병렬 처리와 정규화(regularization)를 통해 매우 빠르고 효율적으로 학습합니다.
- 다양한 튜닝 가능성: 하이퍼파라미터 튜닝이 가능하여 예측 정확도를 높일 수 있습니다.
- 과적합 방지: 트리 깊이 제한, 학습률 감소, 정규화 등을 통해 과적합을 방지합니다.
랜덤 포레스트와 XGBoost의 차이점:
- 기법: 랜덤 포레스트는 배깅(Bagging) 기법을 사용하고, XGBoost는 부스팅(Boosting) 기법을 사용합니다. 배깅은 독립적으로 여러 모델을 학습시키고, 부스팅은 이전 모델의 오류를 보완하는 방식으로 모델을 개선합니다.
- 성능: XGBoost는 일반적으로 예측 정확도가 더 높고, 속도도 빠른 편입니다. 하지만 복잡한 데이터에서는 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 반면 랜덤 포레스트는 더 직관적이고 빠르게 예측할 수 있습니다.
이 두 모델은 분류(어떤 것이 특정 그룹에 속하는지 예측)나 회귀(연속적인 값을 예측) 문제 모두에 사용할 수 있습니다. AIG 예측 모델에서 언급된 것처럼, 고위험군 예측 등의 문제에서 성능이 뛰어납니다.
<Abstract>
Objective: Here, we ascertained the clinical characteristics of Chinese patients with autoimmune gastritis (AIG) and determined the correlation of dietary and lifestyle factors with AIG occurrence and development to establish a noninvasive predictive model for AIG.
Methods: In this case-control study, we enrolled 479 patients from seven independent centers nationwide in China; of them, 279 had AIG, 112 had chronic atrophic gastritis mostly in the antrum, and 88 had chronic nonatrophic gastritis. Their clinical and lifestyle data were systematically collected and analyzed. Finally, a multivariate logistic regression disease prediction model was then established and validated.
Results: Most of the 279 patients with AIG were middle-aged, older, and female. In the predictive model of AIG, the larger amount of cooking oil used per meal and comorbid autoimmune thyroid disease was considered risk factors, and a diet rich in vitamin B12 was considered a protective factor. We plotted a receiver operating characteristic (ROC) curve of the model in the discovery and validation cohorts, and the areas under the ROC curves were 0.72 and 0.74, respectively. In addition, dietary structure, eating habits, sleep quality, and smoking status were noted to be correlated with the occurrence of gastrointestinal symptoms and complications, as well as histopathological grades of AIG.
Conclusion: Dietary and lifestyle factors may predict AIG risk in Chinese populations and were related to AIG prognosis.
Keywords: autoimmune gastritis; dietary habits; lifestyle; predictive model; risk factors.
J Gastroenterol Hepatol. 2025 Mar 5. doi: 10.1111/jgh.16912.
1. Introduction
자가면역 위염(AIG)은 다양한 동반 질환과 합병증을 수반하는 만성 진행성 염증 질환이다 [1–3]. AIG의 전 세계 유병률은 0.5%–4.5%로 추정된다 [4]. 진행된 단계의 AIG인 악성 빈혈은 과거에 스칸디나비아 또는 아프리카계 미국인 고령 여성에서 더 흔한 것으로 간주되었으나 [5], 최근 연구에 따르면 AIG는 특정 인종에 국한되지 않는 것으로 나타났다 [6]. 그러나 중국에서는 비특이적인 임상 증상과 혈청학적 마커 검사 접근성의 제한으로 인해 많은 사례가 진단되지 않은 상태로 남아 있다 [7, 8].
AIG는 유전적 소인, 면역 조절 이상, 그리고 외부 환경 요인에 의해 발병한다. 핀란드와 이탈리아에서 수행된 두 연구에서는 HLA-DRB104, DQB103, DRB1*03 유전자가 AIG의 발병 소인을 제공할 가능성이 있다고 보고하였다 [9–11]. 또한, 헬리코박터 파일로리(Helicobacter pylori) 감염 역시 AIG 발병과 관련이 있는 것으로 추정된다 [12–14]. 이러한 병인적 요인들로 인해 숙주는 위산 펌프 효소(H+/K+-ATPase)에 대한 면역 관용을 상실하게 되고, 면역 조절이 붕괴되면서 후천적 면역 반응이 활성화되며, 결과적으로 상피세포의 세포자멸사(apoptosis) 및 위축이 유발된다 [2]. 그러나 현재까지 중국 인구에서 AIG 발병 위험과 관련된 특정 환경 요인에 대한 데이터는 부족한 실정이다.
AIG를 조기에 진단하고 치료하면 관련된 자가면역 질환, 악성 빈혈, 위 점막 악성 병변을 효과적으로 식별 및 관리할 수 있으며, 이를 통해 AIG 환자의 장기 예후를 상당히 개선할 수 있다 [15–17]. 2022년 5월 일본 소화기 내시경학회(JGES)와 AIG 연구 그룹 위원회에서 발표한 최신 AIG 진단 기준은 AIG의 조기 진단을 가능하게 한다 [18] (보충 데이터 S2 참고). 그러나 초기 AIG 환자의 위체부 위축이 뚜렷하지 않기 때문에, 이러한 진단 기준을 중국 내 모든 수준의 의료기관에서 적용하는 데 어려움이 따르고 있다.
이에 본 연구에서는 전국 다기관(case-control) 연구를 수행하여 중국인 AIG 환자의 임상적 특징을 평가하고, AIG 발생 위험과 관련된 특정 식이 및 생활습관 요인을 규명하고자 하였다. 또한, 확인된 위험 요인을 기반으로 예측 모델을 구축하고 그 진단 성능을 평가하였다. 본 연구 결과는 중국 내 모든 수준의 의료기관에서 AIG에 대한 인식을 높이고, 임상 실무에서 AIG의 진단 누락률을 감소시키는 데 기여할 것으로 기대된다.
2. Method
2.1 Cohort Design
본 연구는 2022년 6월 19일부터 2024년 1월 31일까지 아래의 중국 내 병원에서 수행되었다.
이 연구는 중국 동부, 북부, 서부 지역에 위치한 7개 독립 의료 센터의 윤리위원회 승인을 받았으며, Clinicaltrials.gov (등록번호: NCT05820607) 에 등록되었다.
총 279명의 AIG 환자(그룹 A), 전정부 중심의 만성 위축성 위염 환자 112명(그룹 B), 만성 비위축성 위염 환자 88명(그룹 C) 이 연구에 등록되었다. 모든 환자는 외래 또는 입원 중 위내시경 검사를 받았으며, 연구의 포함 및 제외 기준을 충족한 대상이었다 (그림 1 및 보충 데이터 S1 참고).
FIGURE 1 | Flow of patient and cohort selection. In total, 528 eligible patients were screened; after the application of inclusion and exclusion criteria, 479 patients were enrolled for the analysis of clinical characteristics and lifestyle factors.
7개 센터의 내시경 전문의 및 병리학자는 일본 소화기 내시경학회(JGES) 기준에 따라 AIG 진단을 내렸다. 특히, 전형적인 내시경 또는 조직학적 소견이 확인된 AIG 의심 사례는 혈액 검사에서 벽세포 항체(PCAs) 또는 내인성인자 항체(IFAs) 양성 결과를 근거로 최종 확진되었다 [18] (보충 데이터 S2 참고).
AIG 질병 예측 모델을 구축할 때, 그룹 B와 그룹 C 환자를 통합하여 대조군을 구성하였다. 환자들은 등록 순서에 따라 3:1 비율로 발견 코호트(Discovery Cohort)와 검증 코호트(Validation Cohort) 로 무작위 배정되었다.
2.2 Laboratory Tests and Gastroscopy
위 점막의 분비 상태 및 전신 대사물질에 미치는 영향을 방지하기 위해, 연구에 포함된 모든 환자에게 실험실 검사를 받기 전 8~12시간 동안 금식하도록 하였다. 또한, 위십이지장 내시경 검사 전 6~8시간 동안 고형식 및 액체 섭취를 금하도록 요청하였다.
위내시경 검사는 참여 기관의 전문 소화기내과 의사에 의해 수행되었으며, 가장 두드러진 위축 부위에서 점막근층까지 도달하는 충분한 크기의 생검 샘플을 채취하였다.
추가로 수집한 데이터는 다음과 같다.
생검 샘플은 각각의 용기에 포르말린에 보존된 후, 각 센터의 병리과로 이송되었다. 이후, 해당 센터에서 자격을 갖춘 두 명의 병리학자가 독립적으로 검토 및 평가를 진행하였다.
슬라이드는 시드니 시스템(Sydney System) 개정판의 시각적 아날로그 척도(Visual Analog Scale) 에 따라 등급이 매겨졌으며, 병리학적 진단이 내려졌다 [19].
2.3 Clinical Data Acquisition
각 센터의 외래 및 입원 환자 의무 기록을 통해 다음과 같은 임상 데이터를 수집하였다.
인구통계학적 정보
건강 상태
실험실 검사 결과
위내시경 검사 결과
2.4 Dietary and Lifestyle Survey
환자의 임상 정보 검증 및 식습관과 생활습관 조사를 위해 20분간의 대면 면담, 전화 인터뷰 또는 설문조사(보충 데이터 S3 참고)를 실시하였다.
생활습관 요인
식습관 요인
식단 구조 비율을 평가하기 위해 중국 주민 균형 식단 모형(Chinese Resident Balanced Diet Plate, 2022)을 참고하였다. 해당 모델은 1인 1회 식사의 균형 잡힌 식단 구성을 시각적으로 설명하며, 곡류 및 괴경류:채소:생선, 육류, 계란, 콩류:과일의 2:2:1:1 비율의 섭취를 권장한다.
또한, 영양역학 연구를 위한 정량적 식품섭취빈도 설문지(FFQ)를 사용하였다. 이 설문지는 신뢰성, 타당성, 실행 가능성, 환자의 인지 수준 및 준수도를 고려하여 설계되었다 [22–24].
환자들에게 중국 식이 지침(Chinese Dietary Guidelines, 2022)을 참고하여 [25], 곡류, 적색육, 백색육, 채소, 과일 등 24가지 주요 식품군의 섭취 빈도 및 1회 평균 섭취량을 조사하였다.
각 식품군의 일일 섭취량(gram/day)은 다음과 같이 계산하였다.
또한, 엽산 및 비타민 B12가 풍부한 79가지 식품에 대해, 환자가 선호하거나 정기적으로 섭취하는지 여부를 평가하는 정성적 리스트를 작성하였다.
2.5 Data Analysis
연속형 변수의 정규성 검정: Shapiro–Wilk 검정을 사용하여 연속형 변수의 정규성(normality)을 평가하였다.
독립된 샘플 그룹 간 비교:
범주형 변수 간 비교: 카이제곱(χ²) 검정 사용
데이터 표현 방식:
회귀 분석:
예측 변수 평가:
통계적 유의성 기준: P값이 0.05 미만(P < 0.05)일 때 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 간주하였다.
3. Results
3.1 Patient Demographic Characteristics
TABLE 1 | Demographic characteristics of subjects for each group.
3.2 Patient Clinical Data
TABLE 2 | Clinical data of subjects for each group [26, 27]
1. AIG 환자의 임상 증상
상복부 통증 및 작열감이 특징인 상복부 통증 증후군(EPS)(16.48%)보다 더 흔하게 나타남.
2. AIG 환자의 동반 자가면역질환
(95% 신뢰구간(CI) = 1.941–8.030, p=0.0002).
3. AIG 진단 관련 혈청학적 검사
4. 위 점막 분비 기능 평가
5. 헬리코박터 파일로리(H. pylori) 감염
6. 위내시경 및 병리학적 소견
FIGURE 2 | Typical endoscopic features of type A gastritis. (A–C) Reverse atrophy: significant atrophy in the body and fundus but no or mild atrophy in the antrum. (D) Remnant oxyntic mucosa. (E) Sticky adherent dense mucus. (F) Hyperplastic polyps. (G) Pyloric gland adenomas. (H) NETs. (I and J) Adenocarcinoma under white light endoscopy (I) and magnifying endoscopy with narrow-band imaging (J).
7. AIG 진단 방법 비교
위내시경이 중요한 진단 도구이지만, 자가면역질환 동반 여부, 위 점막 분비 기능 이상 등의 혈청학적 지표도 조기 진단에 중요한 역할을 함.
3.3 Correlation Among Characteristics of Patients With AIG (임상 데이터 분석을 통한 위험 요인 탐색)
수집된 임상 데이터를 바탕으로, AIG 환자의 증상 및 동반질환 발생 위험 요인과 이상 소견(혈액 검사 및 병리 검사 결과)과의 연관성을 분석하였다.
1. AIG 환자의 증상 및 연관 위험 요인
PG(pepsinogen) 수치 감소는 식후 불편 증후군(PDS) 발생 위험 요인
여성 AIG 환자는 상복부 통증 증후군(EPS) 및 자가면역 갑상선 질환(AITD) 발생 위험 증가
2. AIG 환자의 빈혈 및 비타민 B12 결핍 위험 요인
3. 신경내분비세포 증식(ECL hyperplasia) 및 신경내분비 종양(NET)의 보호 요인
4. AIG 환자의 이형성(dysplasia) 및 선암(adenocarcinoma) 위험 요인
결론적으로,
TABLE 3 | Influencing factors of distinct clinical outcomes.
3.4 Our Lifestyle-Based Risk Prediction Model for AIG (AIG 발생 예측 모델 개발 및 위험 요인 분석)
현재 AIG의 진단율이 낮은 상황에서, 고위험군을 식별하여 위 신체 생검 및 항체 검사를 통한 조기 진단을 적용할 필요가 있습니다. 이를 위해 우리는 식습관과 생활습관을 결합하여 AIG의 환경적 위험 요인을 검색하고, 이를 바탕으로 질병 예측 모델을 구축하였습니다. 발견군 (발견 코호트) 과 검증군 (검증 코호트)의 기초 특성은 일치하는 것으로 나타났습니다(Supplementary data S4).
1. AIG 발병에 관련된 생활습관 요인
발견군에서 AIG 발병에 참여할 수 있는 생활습관 요인을 규명하였습니다. p<0.20을 기준으로 다음과 같은 위험 요인을 식별하였습니다:
이에 비해 AIG에 대한 보호 요인으로는 다음이 포함되었습니다:
그러나 흡연, 음주 습관, 정신적 스트레스 상태, 운동 습관, 식사 습관에 대해서는 AIG 그룹과 대조군 간에 유의미한 차이가 없었습니다.
2. AIG 발생 예측 모델 구축
그 후 다변량 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 AIG 발생 예측 모델을 구축하였습니다. 단계적 후방 제거법(stepwise backward elimination)을 통해 먼저 모든 독립 변수를 포함한 후 조건부 파라미터 검정을 기반으로 이를 제거하였습니다. 최종적으로 두 가지 변수가 남았습니다:
또한, 이전 및 현재의 코호트 연구에서 자가면역 갑상선 질환(AITD)이 AIG 발병에 주요한 임상적 의미를 지닌다고 밝혀졌기에 이를 모델에 포함시켰습니다 (Table 4).
TABLE 4 | An AIG predictive model based on comorbidities and lifestyles.
3. 예측 모델의 평가 및 검증
모델의 예측 능력을 평가하기 위해 ROC(수신자 조작 특성) 곡선을 그렸고, AUC는 0.72로 나타났습니다. 이는 동반 질환과 생활습관 요인이 AIG 발생을 효과적으로 예측할 수 있음을 시사합니다. 최적의 컷오프 값은 0.545였으며, 모델의 민감도는 65.2%, 특이도는 69.8%였습니다. 모델을 검증군에서 재평가한 결과, AUC는 0.74로 높았습니다 (Figure 3).
FIGURE 3 | ROC curves of our AIG risk prediction model based on comorbidities and lifestyle factors in (A) discovery and (B) validation cohorts.
4. 다중공선성 검사 (Test for multicollinearity)
다중공선성 검사를 실시한 결과, 각 변수의 tolerance 값은 0.1 이상, 분산 팽창 계수(VIF)는 10 미만으로 나타나, 변수들 간에 다중공선성이 없음을 확인하였고, 이를 통해 모든 변수를 모델에 동시에 포함시킬 수 있음을 알 수 있었습니다.
3.5 Effects of Lifestyle Factors on AIG Severity (AIG 환자의 질병 중증도 예측 모델 활용 가능성)
우리 모델을 AIG 환자의 질병 중증도 예측에 활용할 수 있을까요? 이를 위해 단변량 로지스틱 회귀 분석을 적용하여 AIG 그룹의 임상 증상, 실험실 결과, 병리학적 병기와 관련된 생활습관 요인을 선별하였습니다.
1. AIG 그룹의 생활습관 요인과 질병 중증도 간의 관계
Group A 환자에서는 심야 간식 섭취 빈도가 높을수록 PDS의 발생 빈도가 높았습니다 (OR = 1.741, 95% CI = 1.090–2.780, p = 0.020). 또한, 깜짝 놀라며 일어나는 수면 패턴(OR = 2.354, 95% CI = 1.057–5.242, p = 0.036)과 주로 채소로 구성된 식단(OR = 0.293, 95% CI = 0.093–0.919, p = 0.035)이 각각 EPS에 대한 위험 인자 및 보호 인자로 나타났습니다.
2. 추가적인 위험 요인 및 보호 요인
3. 흡연 상태와 질병 중증도
흡연 상태는 이형성증 또는 선종암의 위험 인자였습니다 (p = 0.036). 현재 흡연 중인 AIG 환자는 흡연하지 않는 사람에 비해 암 전 단계 또는 암성 병변의 발생 위험이 9.667배 높았습니다 (95% CI = 1.548–60.374, p = 0.015).
4. 모델의 예측 결과
하지만 우리 모델에 포함된 위험 요인들은 다양한 임상 결과와는 상관관계가 없었습니다.
이 결과는 AIG 환자의 중증도 예측을 위해서는 더 많은 변수와 다양한 요인들을 고려해야 한다는 점을 시사합니다.
4. Discussion (AIG 환자에서의 생활습관 및 환경적 요인과 질병 예측)
동아시아와 서양 인구 간의 유전적 배경, 생활 환경, 식습관, 생활 습관의 차이로 인해 많은 질병의 표현형에서 이질성이 나타납니다.
이 연구에서 우리는 중국 AIG 환자들의 임상 특성이 이전에 보고된 것과 대부분 유사하다는 것을 확인했습니다. 특히 AIG는 중년 이상의 여성에서 더 흔하고, 자가면역 갑상선 질환(AITD)과 밀접한 관련이 있다는 점을 확인했습니다 [15, 30]. AIG 환자에서 가장 흔한 위장관 증상은 Carabotti et al. [31]의 연구와 일치하며, 특히 소화불량과 위식도 역류가 주요 증상으로 나타났습니다 [32]. 또한, PCA 수준이 IFA보다 유의미하게 높은 민감도를 보였고, 이는 이전 연구들과 일치했습니다 [11, 33]. 거의 모든 AIG 환자들은 위 점막의 분비 기능에서 변화를 보였으며, 이는 항체 음성 검사에 중요한 의미를 지닙니다. AIG 환자들은 또한 NETs나 선암의 조기 발견과 개입을 위해 면밀히 추적 관찰해야 합니다.
우리는 또한 발견 코호트와 검증 코호트를 이용해 비침습적인 AIG 위험 예측 모델을 구축했습니다. 이 모델은 비타민 B12가 풍부한 음식을 선호하거나 정기적으로 섭취하는 것을 보호 요인으로, 식사 당 더 많은 요리 기름을 사용하는 것과 동반된 자가면역 갑상선 질환을 위험 요인으로 포함했습니다. 이 모델은 AIG의 고위험군을 효과적으로 예측할 수 있으며, 내시경 검사와 자가항체 검사를 보완하여 AIG 진단률을 증가시킬 수 있습니다.
또한, 우리는 다음과 같은 긍정적인 상관관계를 발견했습니다: 심야 간식 섭취와 PDS, 깜짝 놀라며 일어나는 수면 패턴 및 채소가 주를 이룬 식단과 EPS, 식사를 거르는 것과 빈혈, 외식 빈도와 비타민 B12 결핍, 붉은 고기 섭취와 ECL 세포 과형성 및 NETs, 흡연 습관과 이형성증 및 선암과의 관계 등이었습니다.
중국의 대부분 임상의들은 만성 위염의 자가면역 원인을 고려하지 않는 경우가 많아 AIG 환자들에 대한 평가가 불완전하고 비 타겟 치료가 이루어져 질병 부담이 증가하게 됩니다. 중국에서 최초로 진행된 이 AIG에 대한 전국 다기관 연구에서는 최신 국제 진단 기준에 따라 확진 및 의심 사례를 정의하고, 각 환자의 인구 통계학적 특성, 임상 증상, 동반 질환, 병력 및 검사 결과를 체계적으로 기록했습니다. 이를 통해 각 환자의 질병 상태를 다차원적으로 고려할 수 있었으며, 이 연구는 향후 분석을 위한 기초 자료를 제공합니다.
연구 결과는 생활습관 조정을 소화기 질환 예방의 주요 방법으로 강조하고 있으며, 이는 저비용, 높은 실현 가능성, 최소한의 부작용을 가지지만, 이 방법과 관련된 증거는 질이 낮고 개별 차이에 따라 효과가 영향을 받을 수 있다는 점을 시사합니다.
본 연구는 AIG 환자들의 생활 습관 요소를 처음으로 조사하여, 그들의 흡연, 음주, 수면, 운동 및 식사 습관에 대해 종합적으로 이해할 수 있도록 했습니다. 또한, 정확한 식이 습관에 관한 데이터를 수집하기 위해 정량적 식이 빈도 설문지를 사용했습니다. 최종적으로, 생활습관 요인을 기반으로 AIG 발생 예측 모델을 구축하고, AIG 중증도와 관련된 위험 요인 및 보호 요인을 파악하여 AIG 환자들의 식이 구조 조정, 수면 질 개선, 나쁜 습관 제거에 대한 과학적 지침을 제공합니다.
<연구의 한계점>
이 연구에는 몇 가지 한계가 있습니다.
첫째, 샘플 크기가 제한되어 있어 교란 요인을 보정하거나 랜덤 포레스트 및 XGBoost와 같은 모델링 방법을 적용하는 데 제약이 있었습니다.
둘째, 본 연구는 횡단면 연구로 인해 결론의 인과성을 제한하며, 질병 진행에 따른 항체 역가 및 위 점막 분비 수준의 장기적인 변화를 관찰할 수 있는 후속 연구가 필요합니다.
셋째, 신뢰성 및 타당성, 비용 및 난이도, 연구 대상자의 인지 수준과 순응도를 고려하여, 영양 역학 연구를 위해 정량적 식이 빈도 설문지를 선택했지만, 이로 인해 회상 편향이 발생할 수 있었고 식이 영양 평가에 제한이 있었습니다.
향후 AIG 환자와 식이 간의 상호작용 네트워크를 구축하기 위해 후성유전학, 대사 및 면역 조절에 대한 심층적인 탐구가 필요합니다.
<결론>
우리는 AIG 선별에 중요한 요소로서 특정 생활습관 요인과 동반 질환을 확인했습니다. 연구 결과는 자가면역 반응 연쇄를 유발하는 환경적 병원성 인자를 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한, AIG 환자에서 위 자가면역의 영향을 더 잘 이해할 수 있게 해주며, 향후 AIG의 상류 및 하류 경로에 대한 포괄적이고 심층적인 연구를 이끌어낼 수 있을 것입니다 [34].
** 참고 **
랜덤 포레스트(Random Forest)와 XGBoost는 모두 기계 학습(Machine Learning)에서 사용되는 모델링 기법으로, 주로 예측이나 분류 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이들 방법은 둘 다 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법에 속하며, 여러 개의 모델을 결합하여 더 정확한 예측을 제공합니다.
1. 랜덤 포레스트(Random Forest)
랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리(Decision Tree)를 결합하여 예측을 수행하는 기법입니다. 각 트리는 데이터의 부분 집합에 대해 훈련되며, 예측 시 여러 트리의 예측을 평균(회귀 문제의 경우)하거나 다수결(분류 문제의 경우)을 통해 최종 예측을 도출합니다. 랜덤 포레스트의 주요 특징은 다음과 같습니다:
2. XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
XGBoost는 부스팅(Boosting) 기법을 사용한 모델입니다. 부스팅은 이전 모델에서 잘못 예측한 데이터를 다음 모델이 더 잘 예측하도록 학습하는 방식입니다. XGBoost는 그라디언트 부스팅(Gradient Boosting) 방식을 사용하며, 이는 여러 개의 약한 예측 모델(보통 결정 트리)을 결합해 강력한 예측 모델을 만드는 방법입니다.
랜덤 포레스트와 XGBoost의 차이점:
이 두 모델은 분류(어떤 것이 특정 그룹에 속하는지 예측)나 회귀(연속적인 값을 예측) 문제 모두에 사용할 수 있습니다. AIG 예측 모델에서 언급된 것처럼, 고위험군 예측 등의 문제에서 성능이 뛰어납니다.
<Abstract>
Objective: Here, we ascertained the clinical characteristics of Chinese patients with autoimmune gastritis (AIG) and determined the correlation of dietary and lifestyle factors with AIG occurrence and development to establish a noninvasive predictive model for AIG.
Methods: In this case-control study, we enrolled 479 patients from seven independent centers nationwide in China; of them, 279 had AIG, 112 had chronic atrophic gastritis mostly in the antrum, and 88 had chronic nonatrophic gastritis. Their clinical and lifestyle data were systematically collected and analyzed. Finally, a multivariate logistic regression disease prediction model was then established and validated.
Results: Most of the 279 patients with AIG were middle-aged, older, and female. In the predictive model of AIG, the larger amount of cooking oil used per meal and comorbid autoimmune thyroid disease was considered risk factors, and a diet rich in vitamin B12 was considered a protective factor. We plotted a receiver operating characteristic (ROC) curve of the model in the discovery and validation cohorts, and the areas under the ROC curves were 0.72 and 0.74, respectively. In addition, dietary structure, eating habits, sleep quality, and smoking status were noted to be correlated with the occurrence of gastrointestinal symptoms and complications, as well as histopathological grades of AIG.
Conclusion: Dietary and lifestyle factors may predict AIG risk in Chinese populations and were related to AIG prognosis.
Keywords: autoimmune gastritis; dietary habits; lifestyle; predictive model; risk factors.