비알코올지방간질환(non-alcoholic fatty liver disease, NAFLD)은 전 세계적으로 유병률이 급격하게 증가하고 있으며, 한국에서의 유병률은 약 20%^–30% 정도로 추정되고 있다. 비알코올지방간질환은 간경변증이나 간세포암종과 같은 말기 간질환으로 진행할 수 있으며 비알코올지방간질환에 의한 간세포암종은 최근 빠르게 증가하는 추세이다.¹⁾ 이는 근래에 비알코올지방간질환의 위험인자인 비만,²⁾ 당뇨병,³⁾ 이상지질혈증,⁴⁾ 대사증후군⁵⁾의 유병률이 빠르게 증가하기 때문으로 해석된다. 이들은 대표적으로 인슐린저항성과 상당한 연관성이 있는 질환들이며, 기존 당뇨병 환자에서 인슐린 저항성과 비알코올지방간질환의 연관성에 대한 연구는 다수 이뤄진 바 있다.

Homeostatic model assessment of insulin resistance (HOMA-IR)는 대규모 역학 조사에 적용하기 위해 개발된 인슐린 저항성 지표로써 가장 일반적으로 사용되는 측정법이다. HOMA-IR을 이용하면 공복 상태에서 포도당 및 인슐린의 측정을 통해 많은 피험자를 대상으로 연구를 진행할 수 있다. HOMA-IR의 결정점(cut-off point)은 모든 인구에 쉽게 적용할 수 없으며 인종에 따라 다를 수 있다.⁶⁾ 기존 선행연구에서 Fujii 등⁷⁾은 비당뇨인에서 HOMA-IR이 비알코올지방간질환의 독립적인 예측인자임을 확인했다. 또한, Gutierrez-Buey 등⁸⁾은 당뇨병 환자에서 HOMA-IR과 비알코올지방간질환의 연관성에 대해 확인하거나, Isokuortti 등⁹⁾은 당뇨병 유무에 상관없이 HOMA-IR과 비알코올지방간질환과의 연관성에 대해 확인한 바 있다. 더 나아가 앞선 두 선행 연구에서는 비알코올지방간질환이 유의미하게 증가하는 HOMA-IR의 결정점을 도출한 바 있다.^8,9) 그러나 아직까지 비당뇨인에서 인슐린 저항성과 비알코올지방간질환의 연관성은 이루어진 바 없고 HOMA-IR의 결정점 또한 확인된 바 없는 실정이다.

본 연구의 종속변수인 비알코올지방간질환에 대해 현재까지 확립된 선별검사 방법은 없다. 비알코올지방간질환 진단 모델로서 지금까지 많이 보고된 방법들로는 fatty liver index (FLI), SteatoTest, NAFLD liver fat score, hepatic steatosis index (HSI) 등이 있다. 그중에서도 HSI는 건강검진을 통해 초음파로 진단된 한국인을 대상으로 개발된 지방간 진단법으로, alanine aminotransaminase (ALT), aspartate aminotransferase (AST), 체질량지수(body mass index, BMI), 성별, 당뇨병 유무라는 변수로 비교적 간단히 구성된다.¹⁰⁾ 본 연구의 표본 집단의 배경인 국민건강영양조사의 원시자료에서 얻을 수 있는 혈청학 및 통계학적 자료를 기반으로 할 때 HSI는 비알코올지방간질환의 지표로 적절하다고 판단하였다. 위에서 기술된 다른 선별검사들의 경우, 국민건강영양조사 자료에서 얻을 수 없는 항목들이 포함되어 비알코올지방간질환의 선별 지표로 채택하지 못하였다.

이에 본 연구에서는 HOMA-IR을 이용해 한국 비당뇨 성인에서 인슐린 저항성과 비알코올지방간질환의 연관성에 대해 알아보고, 나아가 비당뇨 성인에서 비알코올지방간질환을 예측하는 HOMA-IR의 결정점을 예측하여 잠재적인 선별검사로 활용 가능성에 대한 고찰해 보고자 하였다.

1. 연구 대상

본 연구를 위해 국민건강영양조사 제8기(2019^–2021년) 원시자료를 활용하였다. 총 22,559명의 표본 중 19세 이상 표본 18,691명을 추출하였고, 당뇨병으로 진단을 받았거나 당뇨병 약 복용이나 인슐린 주사를 맞은 표본(n=2,790)을 제외한 15,901명을 추출하였다. 그리고 고위험 음주(남자 주당 210 g 음주, 여자 주당 140 g 이상 음주)를 하는 표본(n=1,415)을 제외한 14,486명을 추출하였고, 간질환(B형간염, C형간염, 간경변증, 간암) 진단을 받은 자(n=210)를 제외한 14,276명을 추출하였으며, 그중 주요 변인에 결측값이 없는 12,924명을 본 연구의 대상자로 선정하였다(Figure 1).

Figure 1. Flowchart depicting inclusion of participants in this study. KNHANES, Korea National Health and Nutritional Health and Nutrition Examination Survey; HBV, hepatitis B; HCV, hepatitis C; LC, liver cirrhosis; HCC, hepatocellular carcinoma.

본 연구는 가톨릭대학교 서울성모병원 생명윤리위원회(IRB)의 심의 면제 승인을 획득하여 수행하였다(KC22ZASE0548).

2. 연구변수

본 연구의 독립변수인 HOMA-IR은 ‘공복혈당×인슐린/405’로 계산하였고,⁹⁾ 종속변수인 비알코올지방간질환을 판단하기 위해 HSI를 산출하였는데, ‘HSI=8×ALT/AST+BMI’ 공식에서 당뇨병에 해당되는 경우 2점, 여자인 경우 2점을 더하여 계산하였고, HSI가 30 미만인 경우 ‘정상’, 30 이상인 경우 ‘비알코올지방간질환’으로 분류하였다.¹¹⁾

국민건강영양조사 원시자료에 기입된 나이, 성별, 음주, 흡연, 교육수준, 소득수준, 거주지역, BMI, 허리둘레(waist circumference), 총 콜레스테롤(total cholesterol), 중성지방(triglycerides), 고밀도지단백콜레스테롤(high-density lipoprotein cholesterol, HDL-C), 저밀도지단백콜레스테롤(low-density lipoprotein cholesterol, LDL-C), 수축기 혈압(systolic blood pressure), 이완기 혈압(diastolic blood pressure), 당화혈색소(glycated hemoglobin), 공복혈당(fasting blood glucose) 등을 활용하여 대상자의 일반적 특성 및 사회경제적 지표와 생활습관 관련 건강변수를 확인하였다. 교육수준은 ‘중졸 이하’, ‘고졸’, ‘대졸 이상’으로 분류하였고, 음주는 월 1회 음주 여부를 바탕으로 ‘유’, ‘무’로 분류하였으며, 흡연은 현재 흡연을 기준으로 ‘유’, ‘무’로 분류하였다. 고혈압약과 고지혈증약 복용은 조금이라도 복용하는 경우 ‘복용’, 그 외에는 ‘미복용’으로 분류하였다.

3. 통계 분석 방법

본 연구는 연구 대상자의 비알콜지방간질환 유무에 따른 일반적 특성을 확인하기 위해 복합표본 설계 내용을 반영하여 카이제곱 검정(Rao-Scott χ² test)을 실시하였다. 또한 비알콜지방간질환 유무에 따른 연령 및 임상 수치를 비교하기 위해 복합 표본 일반선형모형(general linear model) 분석을 실시하였다. Receiver operating characteristic curve (ROC curve) analysis를 통해 곡선 아래 면적(area under the curve, AUC)을 구하고, 최적의 결정점을 구하기 위해 대각선에서 가장 먼 거리에 위치하는 지점에서의 HOMA-IR 값을 구하고 이 때의 민감도와 특이도를 도출했다. 그리고 HOMA-IR이 비알코올지방간질환의 발병 가능성에 미치는 효과를 검증하기 위해 복합표본 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)을 실시하고, 상대 위험도로 오즈비(odds ratio, OR) 및 95% 신뢰구간(confidence interval)을 산출하였다. 이 때, 먼저 비보정 모형(crude model)에서는 아무런 보정을 하지 않았고, 보정 모형(adjusted model) 1에서는 BMI만을 보정하였으며, 보정 모형 2에서는 중성지방의 효과를 추가 보정하였고, 보정 모형 3에서는 연령, 성별, 교육수준, 가구소득, 거주지역, 흡연, 음주의 일반적 특성(general characteristics)의 효과를 모두 포함하여 보정하였다. 보정 모형 1과 2에서 BMI와 중성지방을 별도로 보정한 모델을 포함시킨 이유는 우선 첫째, 종속변수인 비알코올지방간질환을 판단하기 위한 값인 HSI를 산출하는 공식에서 BMI가 변수에 포함되기 때문에 보정 모형 1에서 포함시켜 BMI에 대한 효과 보정을 진행하였다. 두 번째로 중성지방은 고지혈증 및 당뇨병 지표 중 비알코올지방간질환과 밀접한 관련이 있음이 관련 논문을 통해 잘 알려져 있다.^12-14) 통계 분석을 위해 SPSS Statistics 26 (IBM Co., Armonk, NY, USA)을 활용하였고, 유의수준 P<0.05를 기준으로 통계적 유의성 여부를 판단하였다.

1. 비알코올지방간질환에 따른 일반적 특성 및 임상 수치 비교

본 연구 대상의 비알코올지방간질환 유무에 따른 주요 특성을 비교하기 위해 카이제곱 검정 및 일반선형모형 분석을 실시하였다. 그 결과 연령, 성별, 교육수준, 가구소득, 거주지역, 흡연, 고혈압 진단, 고혈압약 복용, 이상지질혈증약 복용은 유의한 차이를 보였고, 모든 임상 수치도 유의한 차이를 보였다.

비알코올지방간질환에 해당되지 않는 군에 비해 비알코올지방간질환에 해당되는 군은 연령이 상대적으로 높았고, 남자의 비율이 높았다. 교육수준은 상대적으로 낮았으며, 시골의 비율이 상대적으로 높았다. 흡연율이 상대적으로 높았고, 고혈압 진단 및 약물 복용, 이상지질혈증약 복용 비율도 상대적으로 높았다. 체중, 신장, BMI, 허리둘레, 혈압, 공복혈당, 당화혈색소, AST, ALT, 총 콜레스테롤, 중성지방, LDL-C도 모두 높았고, HDL-C만 상대적으로 낮았다(Table 1).

Table 1

Baseline characteristics of study participants according to NAFLD in 2019–2021 KNHANES

Variables	NAFLD (n=8,263)	Non-NAFLD (n=4,661)	P-value
Age (y)	47.21±0.27	44.78±0.34	<0.001
Sex			<0.001
Male	3,615 (51.3)	1,730 (38.4)
Female	4,648 (48.7)	2,931 (61.6)
Education			<0.001
≤Middle school	2,122 (18.0)	1,030 (15.1)
High school	2,867 (37.5)	1,592 (36.8)
≥College	3,274 (44.5)	2,039 (48.1)
Household income			0.005
Low	1,334 (12.1)	822 (14.1)
Mid-low	2,013 (23.4)	1,062 (21.4)
Mid-high	2,341 (30.0)	1,238 (28.3)
High	2,575 (34.5)	1,539 (36.3)
Residential area			0.001
Urban	6,596 (84.1)	3,813 (86.6)
Rural	1,667 (15.9)	848 (13.4)
Smoking			<0.001
Yes	1,192 (17.4)	611 (14.0)
No	7,071 (82.6)	4,050 (86.0)
Alcohol drinking			0.779
Yes	4,083 (53.5)	2,350 (53.2)
No	4,180 (46.5)	2,311 (46.8)
Hypertension diagnosis			<0.001
Yes	2,039 (19.5)	664 (10.6)
No	6,224 (80.5)	3,997 (89.4)
Hypertension medication			<0.001
Yes	1,886 (17.6)	577 (9.2)
No	6,377 (82.4)	4,084 (90.8)
Dyslipidemia medication			<0.001
Yes	1,312 (12.5)	350 (6.0)
No	6,951 (87.5)	4,311 (94.0)
Weight (kg)	71.0±0.2	56.00±0.2	<0.001
Height (cm)	165.6±0.1	164.3±0.2	<0.001
BMI (kg/m2)	25.8±0.1	20.7±0.0	<0.001
Waist circumstance (cm)	88.0±0.1	74.3±0.1	<0.001
Systolic blood pressure (mmHg)	119.3±0.2	112.7±0.3	<0.001
Diastolic blood pressure (mmHg)	76.6±0.2	72.2±0.2	<0.001
Fasting blood glucose (mg/dL)	99.0±0.2	92.7±0.2	<0.001
HbA1c (%)	5.7±0.0	5.5±0.0	<0.001
AST (IU/L)	25.1±0.2	22.2±0.3	<0.001
ALT (IU/L)	28.6±0.3	14.7±0.1	<0.001
Total cholesterol (mg/dL)	198.0±0.5	188.9±0.6	<0.001
Triglyceride (mg/dL)	142.1±1.6	93.6±1.2	<0.001
HDL cholesterol (mg/dL)	50.0±0.2	57.4±0.3	<0.001
LDL cholesterol (mg/dL)	121.5±0.5	113.3±0.6	<0.001

Values are presented as mean±standard error or number (%).

NAFLD, non-alcoholic fatty liver disease; KNHANES, Korea National Health and Nutritional Health and Nutrition Examination Survey; BMI, body mass index; HbA1c, glycated hemoglobin; AST, aspartate aminotransferase; ALT, alanine aminotransaminase; HDL, high-density lipoprotein; LDL, low-density lipoprotein.

2. 비알코올지방간질환 분류를 위한 HOMA-IR의 ROC curve

비알코올지방간질환 분류를 위한 HOMA-IR의 ROC curve를 도출하였다. 그 결과 AUC는 약 76.3%였고, 이의 95% 신뢰구간은 75.4%^–77.1%로 나타났다. 신뢰구간이 모두 50%를 초과하여 도출된 ROC curve는 대각선보다 높은 곳에 위치하는 것으로 볼 수 있고, 비알코올지방간질환 분류를 위해 유의미한 곡선이 도출된 것으로 판단할 수 있다(Figure 2).

Figure 2. Receiver operating characteristic curve of homeostatic model assessment of insulin resistance for discriminating non-alcoholic fatty liver disease. AUC, area under the curve; CI, confidence interval.

최적의 결정점에서 민감도는 약 65.9%, 특이도는 약 73.6%로 확인되었고, 이 지점에서의 HOMA-IR 수치는 약 1.665로 도출되었다. 즉 최적의 결정점은 1.665인 것을 확인할 수 있고, Figure 3의 막대 그래프를 확인해 보아도, 1.5^–2.0 사이에서 급격하게 비알코올지방간질환의 비중이 커지는 것을 확인할 수 있다.

Figure 3. Optimal cut-off point of HOMA-IR for NAFLD. HOMA-IR, homeostatic model assessment of insulin resistance; NAFLD, non-alcoholic fatty liver disease; SE, sensitivity; SP, specificity; PPV, positive predictive value; NPV, negative predictive value.

3. HOMA-IR 결정점별 민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도

앞서 HOMA-IR의 최적인 결정점은 1.665로 추정했지만, 부가적으로 HOMA-IR의 결정점을 어떻게 설정하느냐에 따라 민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도가 어떻게 달라지는지 확인하였다. HOMA-IR의 결정점을 1.665로 설정한 경우 민감도는 65.9%, 특이도는 73.6%, 양성예측도는 81.6%, 음성예측도는 55.0%로 나타났다.

1.665보다 다소 작은 값인 1.5를 결정점으로 설정한 경우, 민감도는 72.6%, 특이도는 65.9%, 양성예측도는 79.1%, 음성예측도는 57.6%였다. 1.665로 설정했을 때보다 민감도는 6.7%만큼 높았지만, 특이도는 7.7%만큼 낮았다. 1.665보다 다소 큰 값인 2.0을 결정점으로 설정한 경우, 민감도는 53.9%, 특이도는 83.9%, 양성예측도는 85.6%, 음성예측도는 50.6%였다. 1.665로 설정했을 때보다 특이도는 10.3%만큼 높았지만, 민감도는 12.0%만큼 낮았다. 1.0으로 결정점을 설정한 경우는 특이도가 크게 감소하였고, 2.5로 결정점을 설정한 경우는 민감도가 크게 감소하여, 최적의 결정점은 약 1.665인 것을 재확인하였다(Table 2).

Table 2

Diagnostic accuracy of several cut-off points of HOMA-IR for the prediction of NAFLD

HOMA-IR	SE (95% CI)	SP (95% CI)	PPV (95% CI)	NPV (95% CI)
<1.0, ≥1.0	90.2 (89.6–90.9)	34.9 (33.6–36.3)	71.1 (70.2–80.0)	66.9 (65.0–68.8)
<1.5, ≥1.5	72.6 (71.6–73.6)	65.9 (64.6–67.3)	79.1 (78.2–80.0)	57.6 (56.3–58.9)
<1.665, ≥1.665	65.9 (64.9–67.0)	73.6 (72.4–74.9)	81.6 (80.7–82.5)	55.0 (53.7–56.2)
<2.0, ≥2.0	53.9 (52.8–54.9)	83.9 (82.9–85.0)	85.6 (84.6–86.5)	50.6 (49.5–51.8)
<2.5, ≥2.5	38.2 (37.1–39.2)	92.1 (91.3–92.8)	89.5 (88.5–90.5)	45.6 (44.6–46.6)

HOMA-IR, homeostatic model assessment of insulin resistance; NAFLD, non-alcoholic fatty liver disease; SE, sensitivity; CI, confidence interval; SP, specificity; PPV, positive predictive value; NPV, negative predictive value.

4. 비알코올지방간질환에 대한 HOMA-IR의 오즈비

비알코올지방간질환에 대한 HOMA-IR의 효과를 확인하고, HOMA-IR의 오즈비를 도출하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 crude model에서는 HOMA-IR이 결정점 이상으로 높은 경우 비알코올지방간질환의 가능성이 약 5.36배 높은 것으로 추정되었고(OR, 5.36; P<0.001), 보정 모형 1에서는 약 2.01배(OR, 2.01; P<0.001), 보정 모형 2에서는 약 1.87배(OR, 1.87; P<0.001), 보정 모형 3에서는 약 1.77배(OR, 1.77; P<0.001) 수준만큼 비알코올지방간질환 가능성이 유의하게 높은 것으로 추정되었다. 즉 HOMA-IR의 결정점 분류는 비알코올지방간질환을 잘 예측하는 것으로 판단할 수 있다(Table 3).

Table 3

Odds ratios for the association between NAFLD and HOMA-IR

Model	Factor	Odds ratio	95% CI	P-value
Crude model	HOMA-IR	5.36	4.86–5.91	<0.001
Adjusted model 1	HOMA-IR	2.01	1.75–2.30	<0.001
Adjusted model 2	HOMA-IR	1.87	1.63–2.15	<0.001
Adjusted model 3	HOMA-IR	1.77	1.53–2.04	<0.001

Adjusted model 1: adjusted for body mass index; Adjusted model 2: Adjusted model 1+additional adjustment for triglyceride; Adjusted model 3: Adjusted model 2+additional adjustment for general characteristics (age, sex, alcohol, education, household income, residential area, smoking, and alcohol drinking).

NAFLD, non-alcoholic fatty liver disease; HOMA-IR, homeostatic model assessment of insulin resistance; CI, confidence interval.

본 연구는 국민건강영양조사 제8기(2019^–2021) 자료를 바탕으로 우리나라 만 19세 이상 성인 19,691명을 대상으로 비알코올지방간질환과 인슐린 저항성의 관련성에 대해서 살펴보고, 더 나아가 비알코올지방간질환의 선별검사로 HOMA-IR의 활용 가능성에 대해 고찰해 보고자 하였다. 비알코올지방간질환 유무에 따른 대상자의 임상수치 분석에서 비알코올지방간질환군에서 몸무게, BMI, 혈압, 공복혈당, AST, ALT, 총 콜레스테롤, 중성지방, LDL-C가 유의미한 수준에서 높았다. 이는 비만, 당뇨병, 이상지질혈증, 대사증후군이 비알코올지방간질환의 위험인자로 여겨지는 기존의 연구와 유사한 결과이다. 비알코올지방간질환 분류를 위한 HOMA-IR의 ROC curve에서 AUC는 76.3%로 비알코올지방간질환을 예측하는 데 있어서 비교적 우수한 진단 성능을 보임을 의미한다. 본 연구에서 비알코올지방간질환을 예측하기 위한 최적의 HOMA-IR 결정점은 1.665로 도출되었으며, 각각의 민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도는 65.9%, 73.6%, 81.6%, 55.0%였다.

인슐린 저항성과 비알코올지방간질환의 연관성에 대한 연구 결과는 다양하다. Gutierrez-Buey 등⁸⁾이 스페인에서 2012년부터 2015년까지 제2형 당뇨병이 있는 성인들을 대상으로 한 후향적 연구에서는 비알코올지방간질환을 구분하는 최적의 HOMA-IR 결정점은 4.5로, 인슐린 저항성은 비알코올지방간질환과 독립적인 상관관계를 보였으며 비알코올지방간질환의 선별검사로 HOMA-IR 결정점의 임상적 적용에 대한 잠재적 가능성을 확인했다. 또, Isokuortti 등⁹⁾이 핀란드에서 2007년 1월부터 7월까지 성인들을 대상으로 한 후향적 연구에서 비알코올지방간질환을 구분하는 최적의 HOMA-IR 결정점을 2.0으로 도출하였다. 한편 2001년부터 2002년까지 한국 40^–69세의 성인들을 대상으로 시행한 Lee 등¹⁵⁾의 전향적 코호트 연구에서는 비알코올지방간질환을 구분하는 최적의 HOMA-IR 결정점을 1.8로 도출했다. 이와 같이 전체 인구와 당뇨병 환자에서 인슐린 저항성은 비알코올지방간질환과 독립적인 상관관계가 있으며 비알코올지방간질환을 구분하는 HOMA-IR의 결정점에 대한 연구는 다수 이루어진 바 있다.

인슐린 저항성이 비알코올지방간질환에 미치는 영향에 대한 병태생리는 완벽히 밝혀지지는 않았지만 현재까지 밝혀진 바는 다음과 같다. 인슐린 저항성은 여러 메커니즘을 통해 간지방 축적을 증가시킬 수 있는데, 첫 번째로 간에 유리 지방산의 전달을 증가시킴으로 간에 유리 지방산의 과도한 축적으로 인해 비알코올지방간질환의 발병에 기여할 수 있다. 두 번째는 인슐린 저항성의 결과인 고인슐린혈증으로 인해 지방 축적에 기여하는 단백 동화 과정이 자극된다.¹⁶⁾ 그러나 비알코올지방간질환 발병의 기저에 깔린 정확한 기전과 인슐린 저항성의 역할은 여전히 연구 중이며, 인슐린 저항성과 비알코올지방간질환 사이의 복잡한 관계를 완전히 이해하기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다.

이전 연구가 당뇨인 혹은, 전체 인구를 대상으로 시행된 것에 비해 본 연구는 비당뇨인을 대상으로 진행하였고, 그 결과 비알코올지방간질환을 예측하기 위한 최적의 HOMA-IR 결정점(1.665)을 도출하였다. 또한 해당 HOMA-IR의 결정점 분류는 비알코올지방간질환과의 연관성이 확인되었다.

본 연구는 몇 가지 제한점이 있었다. 첫째로, 이 연구는 단면조사 연구로 비알코올지방간질환과 인슐린 저항성 사이의 직접적인 인과관계를 확인할 수 없었다. 둘째로, 본 연구에서는 종속변수인 비알코올지방간질환을 판단하기 위해 HSI 지수를 산출하였는데, 이는 비침습적, 비영상학적 방법 중의 하나로 검증된 바 있으나 일반적으로 비알코올지방간질환을 진단하는 가장 정확한 방법은 간 생검이며, 표준 방법은 초음파 또는 자기공명영상과 같은 영상검사이다. 하지만, 이러한 대규모 인구기반 연구의 특성상 제한된 비용 및 절차상의 문제로 불가능하였다. 따라서 본 연구에서는 FLI, SteatoTest, NAFLD liver fat score, HSI 등의 비알코올지방간질환의 여러 진단 모델 중 국민건강영양조사의 혈청학 및 통계학적 자료를 기반으로 도출할 수 있는 지표인 HSI를 비알코올지방간질환 진단 도구로 사용하였으나, 추후 간 생검이나 영상검사 등의 자료를 기반으로 한 후속 연구가 진행될 경우 보다 정확한 결과값을 도출할 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 대표성을 위해 HOMA-IR의 결정점은 전체 성별에 대해 도출하였으나 종속변수에 있어서 성별에 따른 중요도가 다르므로 추후에 성별에 따라 세분화하는 연구가 필요할 것으로 보인다.

그럼에도 불구하고 본 연구는 한국 비당뇨인에서 비알코올지방간질환을 구분하는 HOMA-IR의 특정 결정점을 확인했다는 점에서 강점이 있다. 이전 연구에서는 당뇨병 환자 혹은 전체 인구를 대상으로 결정점을 도출하는 데 그쳤으나, 본 연구는 비당뇨인에서도 인슐린 저항성이 비알코올지방간질환 진단에 중요한 역할을 한다는 것을 확인하였다. 이는 기존에 당뇨병 환자에서 인슐린 저항성과 비알코올지방간질환의 상관관계가 알려져 왔던 것과 비교했을 때, 비당뇨인에서도 인슐린 저항성이 비알코올지방간질환 발생에 중요한 요인으로 작용한다는 점과 이를 임상에서 적용할 수 있는 계기를 마련했다는 점에서 주목할 만하다.

결론적으로 이번 연구를 통해 비당뇨 성인에서 비알코올지방간질환 예측을 위한 최적의 HOMA-IR 결정점은 1.665인 것으로 확인되었다. 또한, HOMA-IR이 1.665 이상인 경우 HOMA-IR이 1.665 미만인 경우와 비교하여 비알코올지방간질환의 위험도가 증가하는 것으로 확인되었으며, 이것은 혼란변수를 통제한 이후에도 유의한 결과가 나왔다. 이를 바탕으로 비당뇨 성인에서 인슐린 저항성과 비알코올지방간질환과의 관련성을 확인함과 동시에, 비알코올지방간질환 예측을 위한 선별검사로써 HOMA-IR의 활용 가능성을 확인했다는 데 있어서 임상적인 의의가 있다. 추후 더욱 정확도가 높은 결정점을 도출하기 위해서는 대규모의 인구집단 표본을 토대로 한 전향적 연구가 필요할 것이다.

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.