장기간 약물 복용으로 발생 가능한 약물 부작용의 빈도를 빅데이터 분석으로 보다 빠르게 알아낼 수 있다는 사실이 확인됐다.

분당서울대병원 소아청소년과 황희, 김헌민 교수, 디지털헬스케어연구사업부 유수영 교수 연구팀은 빅데이터 분석 방법인 공통데이터모델(CDM, Common Data Model)을 활용, 뇌전증 치료를 위해 항경련제를 장기 복용하는 소아 환자의 혈액검사 결과를 바탕으로 약물 부작용의 빈도를 분석한 결과, 이 같이 밝혔다.

공통데이터모델이란 의료 데이터를 다양한 임상 빅데이터 연구에 활용할 수 있도록 비식별화해 데이터 구조와 용어를 통일한 것인데, 분당서울대병원 약 170만 명 환자의 OMOP(오몹)-CDM 데이터베이스가 연구에 사용됐다. OMOP-CDM은 의료기관별 상이한 용어, 형식 등의 전자의무기록 정보를 표준화된 구조로 변환하는 데이터 모델이다.

연구에는 2003년부터 2017년까지 14년 동안 분당서울대병원 소아청소년과 뇌전증 클리닉에서 치료받은 약 5,000명의 환자 중 1,344명의 환자가 실제 사용한 항경련제와 약물 사용 기간 동안 시행한 혈액검사 자료가 활용됐다.

가장 많이 사용된 다섯 가지 항경련제를 기준으로 복용기간 중 이뤄진 혈액검사 결과를 토대로 빈혈, 혈소판 감소증, 백혈구 감소증, 저나트륨혈증, 갑상선 기능 이상, 간 기능 이상 등의 이상 소견을 분석했다.

통상적으로 약물 부작용 연구를 진행 할 때는 대상자 한 명 한 명의 익명화된 의료정보를 수작업으로 분석하고 이상 소견을 확인하느라 많은 시간이 소요되는 문제가 있었다.

하지만 연구진은 CDM 데이터를 이용해 소아 뇌전증 환자 전체를 대상으로 항경련제로 인해 나타난 혈액검사 이상소견 전체 정보를 분석할 수 있었다.

나아가 이미 알고 있던 각 약물이 야기할 수 있는 부작용에 대한 정확한 빈도는 물론, 이전에 잘 알려져 있지 않던 약물 부작용에 대해서도 확인할 수 있었다.

연구를 주관한 황희 교수는 “단일 기관에서도 1년 이상은 수행해야 하는 약물 부작용 사례 관찰을 새로운 빅데이터 접근 방법인 공통데이터모델을 통해 수개월 안에 완료했다”며, “분산형 연구 모델인 공통데이터모델의 속성 상 향후 다기관 연구로 확산할 시 단시간 내에 기존 제약사들의 시판 후 조사(PMS, Post Marketing Surveillance) 일부를 적은 비용으로 대체할 수 있다는 가능성을 보여준 것도 의미가 있다”고 전했다.

이번 연구는 공통데이터모델을 이용한 항경련제 부작용 분석의 세계 처음 연구로 국제뇌전증퇴치연맹(ILAE) 공식 저널(Epilepsia)에 게재됐다.