MRONJ 재수술 위험 예측과 치료 최적화 : 머신러닝 기반 임상 인자와 초기 수술적 치료의 상호작용 분석

국문 초록 (Abstract)

목적: 약물관련 악골괴사증(Medication-Related Osteonecrosis of the Jaw, MRONJ) 환자에서 초기 수술적 치료 후 높은 재수술률은 초기 수술적 치료 선택에서 고령과 전신질환을 고려한 보존적 접근이 오히려 높은 재수술률을 초래하는 임상적 딜레마를 야기한다. 본 연구는 머신러닝을 이용하여 병변 부피, MRONJ 유발 약물 투약 특성, 환자의 전신 상태가 재수술 위험에 미치는 영향을 규명하고, 재수술률을 10% 미만으로 억제하는 최적 초기 수술적 치료 가이드라인을 제시하고자 하였다.

방법: 2019년 1월부터 2025년 6월까지 단국대학교 치과대학병원 구강악안면외과에 내원한 환자 중 MRONJ로 진단되어 초기 수술적 치료를 받은 222명을 대상으로 연구를 수행하였다. 각 동반질환의 기여도를 정량화한 가중화 동반질환 지수(Weighted Comorbidity Index, WCI)를 고안하였으며, 22개 변수를 이용하여 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, XGBoost, LightGBM을 기저 학습기로 하는 스태킹 앙상블(Stacking ensemble) 모델을 구축하였다. 10폴드 계층화 교차검증(Stratified K-fold cross-validation) 으로 모델 성능을 평가하였다.

결과: 구축된 머신러닝 모델은 AUC 0.794의 예측 성능을 달성하였다. MRONJ 유발 약물 투약 방법 분석에서 정맥주사(IV) 투약군의 재수술률은 10.1%로 경구(PO) 투약군의 25.7%보다 유의하게 낮았다(p<0.001). 순열 중요도(Permutation importance) 분석에서 MRONJ 유발 약물 투약 기간(0.359)과 병변 부피(0.179)가 가장 중요한 예측 변수로 식별되었다. 상호작용 분석 결과, 고WCI 환자의 중형 병변에서 보존적 수술 시 재수술률이 21.4%였으나, 절제술 시행 시 유의하게 감소하였다. 제안된 단계적 치료 전략 적용 시 전체 시나리오의 53.7%에서 재수술률이 10% 미만으로 유지되었다.

결론: MRONJ의 재수술 위험은 MRONJ 유발 약물의 종류보다는 초기 병변의 크기와 환자의 전신적 부담(WCI)에 의해 결정적인 영향을 받는다. 특히 경구 투약 환자에서 관찰되는 광범위한 병변과 고위험 전신 상태는 보존적 치료의 실패 가능성을 높이므로, 초기부터 보다 적극적인 외과적 개입이 요구된다. WCI 기반의 단계적 수술 전략은 고위험군을 선별하여 불필요한 반복 수술을 방지하고, 경험에 의존하던 기존의 치료 결정을 데이터 기반의 정밀 의료 체계로 전환하는 근거가 될 수 있다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. Introduction 1
• Ⅱ. Materials and Methods 3
• 2.1 Study population and inclusion criteria 3
• 2.2 Data collection 3
• 2.3 Weighted Comorbidity Index (WCI) construction 3
• 2.4 Data preprocessing and model development 4
• 2.5 Model evaluation and statistical analysis 5
• Ⅲ. Results 6
• 3.1 Composition of study population 6
• 3.2 Paradoxical outcomes by MRONJ-inducing drug administration route 6
• 3.3 Comorbidities and Weighted Comorbidity Index (WCI) 7
• 3.4 Interaction analysis and Machine Learning model performance 7
• 3.5 Clinical decision matrix: Treatment escalation strategy 8
• Ⅳ. Discussion 9
• V. Conclusion 12
• References 13
• Abstract 25