Association between colchicine use and cancer risk in patients with gout

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Aim/Objective: Preclinical studies, including those on pharyngeal, thyroid, and liver cancer cells, and a retrospective Taiwanese cohort reporting a reduced risk of overall, prostate, and colorectal cancer compared to non-users, have suggested a chemo preventive effect of colchicine in gout patients. This study aimed to validate this hypothesis using a large-scale Korean cohort and a more rigorous methodological design.
Methods: We utilized the Korean National Health Insurance Service–National Sample Cohort (NHIS–NSC) (2002–2019), employing an active comparator, new-user design. The study population included new users of colchicine or non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) following a gout diagnosis. To minimize potential biases, a 1:2 Propensity Score Matching (PSM) procedure was implemented, adjusting for comprehensive covariates including demographics, underlying comorbidities, and concomitant medications. The final matched cohort consisted of 6,296 colchicine users and 12,592 NSAID users. The primary outcome was the first incidence of any cancer (ICD-10 codes C00–C97). A 1-year lag time was applied to mitigate reverse causation. The hazard ratio (HR) for cancer incidence was estimated using the Cox proportional hazards model.
Results: The crude cancer incidence rate (IR) was 9.70 per 1,000 person-years for the colchicine cohort and 9.71 per 1,000 person-years for the NSAIDs cohort. The primary analysis, using the PS-matched and fully adjusted Cox model, revealed no statistically significant difference in the risk of overall cancer incidence between colchicine and NSAIDs (aHR 1.00; 95% CI 0.88-1.14). Furthermore, no statistically significant cancer preventive effect was detected in the secondary outcomes (gastric, liver, lung, and colorectal cancer) or across subgroup analyses.
Conclusions: This study, utilizing large-scale Korean claims data and a strictly designed methodology, established that the purported chemo preventive effect of colchicine does not translate to a superior clinical outcome when benchmarked against the active comparator, NSAIDs. This robust null finding suggests that the protective signal reported in previous observational studies was likely an artifact resulting from unaddressed residual confounding. Therefore, therapeutic selection between colchicine and NSAIDs should prioritize established efficacy and patient-specific safety profiles over unverified chemo preventive claims.

국문 초록 (Abstract)

연구목적: 기존의 다양한 전임상 연구들과 대만에서 수행된 후향적 코호트 연구는 통풍 약제인 콜히친(Colchicine)이 인두암, 갑상선암, 간암세포 등에서 암 예방 효과를 가질 수 있음을 제시하였다. 본 연구는 이러한 선행 연구의 가설을 한국의 대규모 국민건강보험공단 코호트 데이터를 활용하여, 보다 엄격한 설계 하에 실제로 그 효과가 인간에게도 유효한지 검증하고자 하였다.
연구방법: 본 연구는 국민건강보험공단 표본코호트(NHIS-NSC, 2002년-2019년) 데이터를 활용한 활성 비교군 기반 신규 사용자 설계(Active Comparator, New-User Design)로 수행되었다. 연구 대상자는 통풍 진단 후 콜히친 또는 NSAIDs를 처음 처방받은 환자로 정의하였다. 발생 가능한 여러 비뚤림(Bias)을 최소화하기 위해 인구통계학적 변수, 기저질환, 동반약제 등을 포함한 공변량을 기반으로 1:2 성향점수 매칭(PSM)을 적용하였다. 최종적으로 콜히친 사용군 6,296명과 NSAIDs 사용군 12,592명이 코호트에 포함되었다. 1차 결과변수는 전체 종류의 암 발생이었으며, 2차 결과변수는 한국에서 다빈도로 발생하는 위암, 간암, 폐암, 대장암 4종을 선정하였다. 역인과관계(Reverse Causation)를 배제하기 위해 코호트 입적일 이후 1년의 지연 기간(Lag Time)을 설정하였고, 암 발생 위험은 콕스 비례위험 회귀모형을 통해 보정 위험비(aHR)로 산출하였다.
연구결과: 최종 분석 코호트에 입적한 콜히친 사용군과 NSAIDs 사용군을 분석한 결과, 콜히친 사용군의 암 발생률은 1,000인년당 9.70건이었고 NSAIDs 사용군은 9.71건이었다. 성향점수 매칭 및 다변량 보정 분석 결과, 콜히친 사용은 활성 비교 약제인 NSAIDs 사용 대비 전체 암 발생 위험과 통계적으로 유의한 차이가 없었음을 확인하였다(aHR 1.00; 95% CI 0.88 – 1.14). 이는 두 약제의 암 발생과 관련하여 위험 동등성(Risk Equivalence)을 시사한다. 또한 2차 결과변수와 하위그룹 분석에서도 통계적으로 유의미한 암 예방 효과는 발견되지 않았다.
결론: 본 연구는 대규모 한국 국민건강보험공단 데이터와 보다 엄격하게 설계된 연구를 통해 콜히친의 암 예방 효과가 실제로 인간에게도 적용되는 것인지 검증하고자 하였다. 본 연구 결과, 활성 대조군인 NSAIDs 사용군과 비교하여 콜히친 사용군의 암 예방 효과는 관찰되지 않았다. 이는 기존 연구에서 보고된 예방효과가 실제로는 잔여 교란 변수에 의해 기인했을 가능성을 시사한다. 따라서 통풍 환자에게 콜히친을 처방할 때, 검증되지 않은 암 예방 효과보다는 확립된 유효성 및 환자별 안전성 프로파일을 우선하여 약제를 선택해야 한다.

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction 1
• 2. Methods 6
• 2.1. Data source 6
• 2.2. Study population 8
• 2.3. Outcomes and follow-up 9
• 2.4. Covariates 12
• 2.5. Statistical analysis 13
• 2.6. Subgroup analyses 14
• 2.7. Sensitivity analyses 14
• 3. Results 15
• 3.1. Study cohort identification 15
• 3.2. Baseline characteristics 18
• 3.3. Association between colchicine use and cancer risk 21
• 3.4. Subgroup analyses 24
• 3.5. Sensitivity analyses 26
• 4. Discussions 28
• 5. Conclusions 33
• 6. References 35
• 7. Abstract in Korean 38