Validation of Deep Capillary Plexus OCTA Metrics as Predictors of Diabetic Retinopathy Complications: A One-Year Longitudinal Study

기술 요약: 당뇨망막병증 합병증의 예측 인자로서 심층 모세혈관 복합체(Deep Capillary Plexus, DCP) OCTA 지표의 타당성 검증

문제 제기
당뇨망막병증(DR)은 전 세계적으로 시력 상실의 주요 원인이며, 질환의 진행은 당뇨병성 황반부종(DME), 유리체 출혈, 심각한 시력 저하와 같은 시력 위협적 합병증의 위험을 유의하게 증가시킨다. 전통적인 임상 위험 요인(예: HbA1c, 당뇨병 유병 기간, 고혈압)과 표준 임상 등급 판정은 어느 정도의 예측 가치를 제공하지만, DR 진행의 변동성을 설명하기에는 부족하다. 따라서 표준 임상 등급 판정을 넘어 미세혈관 손상을 포착하여 위험 계층화를 개선할 수 있는 추가적인 바이오마커가 절실히 필요하다. 광간섭 단층 혈관조영술(OCTA)은 망막 혈관 복합체의 층별 시각화를 제공하지만, 광범별적인 참조 가능 DR(referable DR, 중등도 비증식성 DR에서 증식성 DR까지) 인구 집단에서 특정 심층 모세혈관 복합체(DCP) 지표가 1년 내 합병증을 예측하는 프로그노스틱(prognostic) 가치를 갖는지에 대해서는 아직 충분히 확립되지 않았다.

연구 방법
본 연구는 노스웨스턴 대학교(Northwestern University)에서 수행된 전향적 종단 연구로, 참조 가능 DR 환자 96명(137안)을 대상으로 하였다. 연구 기간은 2021년 10월부터 2024년 8월까지였다.

• 코호트: 포함 기준은 참조 가능 DR(중등도 NPDR에서 PDR)을 동반한 제1형 또는 제2형 당뇨병 환자였다. 코호트에는 치료 경험이 없는 PDR 환자와 임상적으로 안정된, 이전에 치료받은 정지 상태의 PDR 안구가 포함되었다. 제외 기준은 기저 시점의 활성 DME(특정 중심부 하층 두께 임계값으로 정의됨), 최근 항-VEGF/스테로이드 사용, 주요 안과 수술, 불량한 영상 품질, 또는 HbA1c > 10.0%였다.
• 영상 촬영: OCTA 영상은 AngioVue 시스템(RTVue-XR Avanti)을 사용하여 3x3 mm 스캔으로 획득하였다. 본 연구에서는 3층 분할 방식 대신 단순화된 2층 분할 방식(표층 모세혈관 복합체[SCP] 및 심층 모세혈관 복합체[DCP])을 활용하였다. 영상 품질을 높이기 위해 여러 번의 스캔을 평균화하였다.
• 지표: 주요 OCTA 지표로는 SCP 및 DCP 모두에 대한 혈관 밀도(Vessel Density, VD), 기하학적 관류 결손(Geometric Perfusion Deficit, GPD), 그리고 중심와 무혈관 구역(Foveal Avascular Zone, FAZ) 면적이 포함되었다. GPD는 가장 가까운 혈관으로부터 30 µm 이상 떨어진 면적의 비율로 정의되었다.
• 결과 변수: 일차 종점은 1년 이내에 발생하는 하나 이상의 DR 합병증이었으며, 이는 다음과 같이 정의되었다: 교정 시력(BCVA) 저하(≥10자), 중심부 침범 DME, 항-VEGF 주사 시작, 범망막 광응고술(PRP), 또는 유리체 출혈.
• 통계 분석: 참가자 내 안구 클러스터링을 고려하기 위해 혼합 효과 로지스틱 회귀(Mixed-effects logistic regression)를 사용하였다. 단변량 분석을 통해 유의미한 기저 예측 인자를 식별하였다. 이벤트 수(n=34)를 고려하여 과적합을 방지하기 위해 세 가지 변수(DR 중증도, DCP VD, 저조도 시력[LLVA])를 포함한 다변량 모델을 구축하였다. ROC 곡선을 통해 기본 임상 모델(당뇨병 유병 기간, HbA1c, 고혈려)과 비교하여 DCP 지표의 변별력을 평가하였다.

주요 결과

• 발생률: 1년간의 추적 관찰 기간 동안 34안(24.8%)에서 합병증이 발생하였다. 합병증은 더 진행된 DR 중증도(PDR)를 가진 안구에서 불균형적으로 많이 관찰되었다.
• 단변량 예측 인자: 합병증의 유의미한 기저 예측 인자로는 DR 중증도(PDR의 경우 OR 7.06), BCVA, LLVA, FAZ 면적, SCP 및 DCP GPD, 그리고 SCP 및 DCP VD가 포함되었다.
• 다변량 분석: DR 중증도와 LLVA를 조정한 다변량 모델에서 두 가지 요인이 독립적인 유의미한 예측 인자로 남았다:
  1. 높은 기저 DR 중증도: (OR 5.84; 95% CI: 2.00–17.09; P=0.001).
  2. 낮은 DCP 혈관 밀도: (5% 증가당 OR 0.59; 95% CI: 0.36–0.96; P=0.037).
     LLVA는 다변량 모델에서 유의성을 유지하지 못했다.
• 예측 성능: ROC 분석 결과, DCP VD(AUC = 0.714)와 DCP GPD(AUC = 0.645)는 합병증을 예측할 수 있었으나, 두 지표 간의 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 결정적으로, 기본 임상 모델(당뇨병 유병 기간, HbA1c, 고혈압 포함)에 DCP VD를 추가했을 때 AUC가 0.551에서 0.715로 유의하게 향상되었다(ΔAUC = 0.164; P=0.017).

의의 및 주장
저자들은 본 연구가 참조 가능 DR 안구에서 위험 계층화를 위한 독립적인 바이오마커로서 기저 DCP OCTA 지표, 특히 혈관 밀도를 검증한다고 주장한다. 본 연구는 DCP 지표가 전통적인 임상 위험 요인이나 DR 중증도만으로는 완전히 설명되지 않는 미세혈관 변화를 포착함을 보여준다.

본 논문은 이 연구를 동일 연구진의 이전 연구(치료 경험이 없는 NPDR 환자라는 더 좁은 코호트에서 DCP 지표가 예측 인자임을 확인했던 연구)의 확장 및 검증으로 규정한다. 코호트를 전체 참조 가능 DR(치료받은 PDR 포함)로 넓히고, 합병증의 정의를 시력 저하까지 확대함으로써, 저자들은 자신들의 결과가 위험 계층화를 위한 DCP OCTA 지표의 일반화 가능성을 뒷받침한다고 주장한다.

저자들은 이벤트 수와 코호트의 이질성을 이유로 즉각적인 임상적 유용성에 대해서는 신중한 태도를 유지하였다. 그들은 본 연구 결과가 임상적 유용성을 확인하고 위험 계층화 전략을 정교화하기 위한 더 큰 규모의 종단 연구가 필요함을 강조한다는 점을 명시하였다. 결론적으로, 본 연구는 DCP OCTA 지표가 전통적인 모델에 추가되었을 때 유의미하게 향상된 변별력을 제공하며, 이는 모세혈관 수준의 지표가 DR 진행을 이해하는 데 중요함을 시사한다.