3.10. 위해도 추계연구
(health risk assessment)

(1) 정의 및 의미

• 위해도(risk)란 유해 물질 노출 때문에 인구집단에서 나타날 수 있는 건강 위해의 발생 가능성(확률)을 말하며, 위해도 평가(health risk assessment)는 주로 양적 평가(quantitative estimates)로 이루어진다. 건강 위해도(health risk)는 과거에 관찰된 현상을 근거로 미래에 발생할 확률을 의미하여 실제 관찰된 건강 영향(health effects)과는 구별된다. 따라서 위해도 산출에서 얻어진 값은 실제 관찰값과 일치하지 않을 수 있다.

• 위해도 산출은 전통적인 역학연구의 제한점을 극복하고 상대적으로 단기간에 시의적절하게 합리적인 추정치를 제시함으로써 보건학적 우선순위 설정 및 비교를 가능하게 한다. 특히 저선량 방사선 노출 시 건강 영향을 직접 확인하기 위해서는 많은 수의 인구집단을 대상으로 장기간 추적관찰이 요구된다. 그러나 방사선 안전관리 및 예방정책을 수립하는 데는 현재 방사선 노출에 의한 위험도 예측값이 시급히 요구되는 경우들이 있다. 따라서 위험도 추정 방법론을 통해서 상대적으로 단기간에 과거 및 현재 노출에 근거하여 저선량 방사선 노출에 의한 잠재적인 위험에 대한 예측을 수행할 수 있다.

• 건강 위해도 평가 지표는 상대위험도를 나타내는 지표들과는 달리 인구집단에서 위험도의 절대값에 대한 정보를 제공함으로써 공중보건에 대한 정책적 접근에 유용하다. 또한 위해도 산출은 노출값만으로 제시하지 못하는 결과를 제공할 수 있다. 예를 들어 직업적 방사선 노출량의 경우 대체로 여성이 남성보다 적게 보고되는 경우들이 많지만, 여성이 남성보다 단위 방사선량에 의한 암 위험도가 크기 때문에 건강 위해도 결과는 반대로 여성이 남성보다 높게 나타나는 경우들이 있다. 즉 보건학적으로 우선 관리되어야 할 대상이 남성에서 여성으로 달라질 수 있으므로 단지 노출량만이 아닌 건강 위해도를 평가하는 것은 중요하다.

• 위해도가 전혀 없는 세상에서 살아가는 것은 불가능하나 위해도를 줄이려는 노력은 중요하다. 이를 위해 위해도 산출연구는 위해(risk)와 이익(benefit)을 동시에 산출하여 균형 잡힌 판단을 할 수 있도록 하는 데 도움을 준다. 예를 들어 식품 중 방사능 오염에 의한 위해도는 식품 섭취를 통한 이익(영양소 제공)과 함께 종합적으로 이해되는 것이 필요하다. 또한 위해도 평가 연구는 방사선을 사용한 건강검진을 시행할 때 검진으로 인한 이익과 방사선의 추가적 노출로 인한 위해 간의 균형잡힌 평가를 할 때도 활용된다.

• 위해도 산출연구는 방사선 역학 분야에서 환경, 의료, 직업 노출 등 다양한 인구 집단에 폭넓게 활용되고 있다. 예를 들어 소아 CT 촬영에 의한 암발생, 방사선 치료에 의한 이차암 발생, 저선량 폐 CT 검진에 의한 생애기여암위험도, 체르노빌 원전 사고 및 후쿠시마 원전 사고 후 암 위험도, 그 외에 생활환경에서의 다양한 방사선 노출 상황(식품 섭취, 핵시설 노출 등)에서의 암위해도 추계 연구가 적용된 바 있다.

• 건강 위해도 평가 과정은 미국 국립연구평의회(National Research Council)에서 제시한 4단계, 즉 위험성 확인(hazard identification), 선량-반응 평가(dose-response assessment), 노출 평가(exposure assessment), 위해도 결정(risk characterization)으로 진행한다. 위험성 확인은 특정 요인이 해로운 영향을 발생시키는지에 대한 여부를 확인하는 정성적 단계이다(예를 들어 특정 방사선이 악성종양을 발생시키는지를 기존 연구 결과들을 종합하여 판단한다). 선량-반응 평가는 노출 수준별 유해 영향이 나타나는 정도를 평가하는 정량적 단계로서 여러 정보를 종합하고 추론하는 과정을 거친다. 노출 평가는 인구집단이 해당 유해 요인에 얼마나 노출되는지를 평가하는 단계로서 다양한 자료와 방법을 토대로 평가한다. 위해도 결정은 노출 평가와 선량-반응 평가 정보를 종합하여 해당 인구집단에서 해당 요인으로 인해 얼마나 많은 위해도가 나타나는지를 평가한다.

• 위해도 평가 과정에 많은 정보가 요구된다. 그러나 일반적으로 필요한 자료가 완벽히 갖추어져 있지 못하고 자료들의 정확성이 검증되지 않은 경우들도 있다. 그리고 노출 평가와 위해도 평가 과정에서 추론 및 시나리오에 근거한 경우들도 있다. 따라서 위해도 평가에 있어서 불확실성에 대한 평가 및 이해가 중요하다(바이어스 분석과 불확실성 참고). 또한 현재 위해도 평가가 악성종양에 집중되어 있으나 심혈관 질환 및 백내장, 갑상선 질환 등의 만성질환에도 적용될 필요가 있다.

(2) 생애기여암위험도(lifetime attributable risk)

• 생애기여암위험도(lifetime attributable cancer risk)는 특정 노출(예를 들어 방사선)에 의한 생애 암 발생 위험을 요약해서 나타내는 지표로서 일반적으로 인구 10만 명 당 방사선 노출로 인한 암 발생자 수(확률)(probability of a premature incidence)로 나타낸다. 생애기여암위험도는 초과상대위험도(excessive relative risk)와 초과절대위험도(excessive absolute risk) 모델을 근거로 산출된다 (즉 기저위험도에 초과상대위험도를 곱해 초과절대위험도를 구하고 이를 특정 연령까지의 생존확률에 곱해 추가되는 암환자 수치를 구한다). 이때 초과상대위험도와 초과절대위험도의 가중치는 암종별로 다르게 적용한다.

• 생애기여암위험도는 수명이 길어질수록 증가하여 (기저율이 증가할수록), 같은 크기의 방사선 위험도라 할지라도 개발도상국이 선진국보다 적게 나타날 수 있다는 단점이 있다. 따라서 생애기여암위험도가 생애기저암위험도(lifetime baseline risk)에 비해서 방사선 노출로 인해 추가된 위험도가 얼마나 차지하는지를 살펴보는 생애분율위험도(lifetime fractional risk) 지표를 함께 사용한다. 즉 생애분율위험도는 생애기저위험도 중 방사선에 기인한 상대적인 증가를 반영하는 지표로서 생애기여암위험도를 생애기저암위험도로 나눈 값으로 정의된다. 이때 생애기저위험은 일반인구집단의 암발생률을 근거로 평생 암에 걸릴 수 있는 누적된 기저 확률을 의미한다. 따라서 생애분율위험도는 생애기여암위험도와는 달리 기저위험률이 낮은 질환의 경우 질병자 수가 적더라도 큰 값이 산출될 수 있다. 예를 들어 방사선 노출에 의한 갑상선암의 생애분율위험도는 다른 암종보다 높게 나오는데 이것은 절대위험도가 높은 것이라기 보다는 기저위험도에 비해서 상대위험도가 높다는 의미이다.

• 생애암위험도는 일반적으로 전 생애 기간에서의 위해도를 의미하지만, 긴 기간의 불확실성을 최소화하기 위해 특정 기간(예를 들어 노출 15년)까지의 누적암위험도를 제시하기도 한다. 즉 1세 아이가 89세 도달 연령(attained age)이 되려면 전 생애에 걸친 위험도를 추정해야 하는데 이 기간 동안 암발생률, 인구학적 특성, 암 치료율 및 조기진단의 변화 등 모델 설정에 영향을 주는 요인들이 변화될 수 있다. 따라서 이러한 불확실성을 줄이는 방법으로 상대적으로 단기간을 설정하여, 예를 들어 노출 후 15년까지의 위험을 살펴보는 것이 더 안정적인 예측일 수 있다.

• 전리 방사선 100mSv 노출 시 BEIR VII 보고서에서는 1%의 암 발생 위험이 증가한다고 제시하고 있으며, 국제방사선방호위원회(ICRP)에서는 약 0.5%의 암 사망 위험이 증가한다고 보고하였다. 이러한 규모는 개략적인 집단적 위험을 평가하는 데 도움을 주지만, 노출 형태와 개인적 요인에 따라 달라진다. 따라서 위해도 산출 연구에서는 특정 인구집단의 노출 상황에 대한 정보를 활용하여 더욱 정확한 위해도 규모를 집단별로 산출하는 것이 필요하다.

• 방사선에 의한 위해도를 추정하는 지표들로는 생애기여암위해도(LAR) 외에 Excess Cancer Deaths/Incidence(ECD/ECI), Risk of Exposure-Induced Death/Incidence (REID/REIC), Years of Life Lost(YLL), Years of Life Lost per Radiation–Induced Cancer(YLLRIC) 등의 지표들이 활용된다. 각 지표 산출 방법의 차이로 인해 결과에 약간의 차이가 발생한다. 예를 들어 LAR은 비노출군의 생존함수를 사용하는 데 반해 REID는 노출군의 생존함수를 사용한다. 비노출군의 생존률이 대체로 높으므로 LAR값이 REID보다 크게 산출된다. 이러한 차이는 고선량에서 차이가 크게 나타나며 지표별 생애암위험도의 크기는 ECD<REID<LAR 순이지만, 1Gy 미만의 선량 영역에서는 큰 차이가 없다.

(3) 위해도 산출 근거 및 프로그램

(가) 근거

• 방사선에 의한 위해도를 산출하기 위해서는 기존에 관찰된 방사선의 위해도를 다른 인구에 적용할 수 있어야 한다. 따라서 방사선의 위해도 산출은 1) 방사선이 발암물질이라는 것 2) 선량-반응 연관성이 있다는 것 3) 일본 원폭 연구 결과와 일관성이 있다는 것이 전제되어야 한다. 방사선이 발암물질이라는 전제는 이미 국제암연구소를 비롯하여 전 세계적으로 확인된 내용이며, 선량-반응 연관성에 대해서도 문턱 없는 선형 모델이 인정되어 있다. 일본인 자료를 어떻게 다른 인구집단으로 전이하느냐의 전제에는 불확실성이 있지만, 다른 인구집단의 연구들이 대체로 일본 원폭 생존자 결과와 일관성이 있다고 보고되었다. 향후 다양한 인구집단을 통해 얻은 역학 결과들이 모이면 위해도 모델은 더욱 정확해질 수 있다.

(나) BEIR VII

• 방사선 노출에 의한 위해도 평가에 가장 많이 적용되는 방식은 미국국립연구평의회(NRC)에서 개발한 BEIR VII 모델이다. 이 모델에서 백혈병 위험은 일 본 원폭 생존자의 1950-2000년 사망자료를 통해 구축되었으며, 고형암 위험은 1958-1998년 암 발생자료를 통해 구축하였다. 백혈병 모델은 선량-반응 함수를 선형-지수함수로 가정하였고, 잠재기는 2년으로 설정하였다. 고형암은 선량-반응 함수를 선형함수를 가정하였으며, 선량-선량률효과인자(DDREF)는 1.5, 잠재기 는 5년으로 설정하였다.

• 고형암 발생의 초과상대위험도 또는 초과절대위험도는 βsDexp(γe*)(a/60)η으로 산출한다. 이때 βs는 성별에 따른 선량당 위험계수, D는 노출 선량, γ는 노출 연령에 따른 위험계수, e*은 노출시 연령, a는 노출 후 도달연령, η는 노출 후 도달 연령(혹은 암 발생 나이)에 따른 위험계수이다. 반면 백혈병 발생의 초과상대위험도 또는 초과절대위험도는 βsD(1+θD)exp[γe*+δlog(t/25)+Φe*log(t/25)]으로 산출한다. 이때 βs는 성별에 따른 선량당 위험계수, D는 노출 선량, θ는 선량제곱항의 위험계수, γ는 노출 연령에 따른 위험계수, e*는 노출 시 연령, t는 노출 후 경과시간, δ는 노출 후 경과시간에 따른 위험계수, Φ는 노출 연령과 경과시간의 상호작용에 따른 위험계수이다.

• 생애기여암위험도는 초과상대위험모델과 초과절대위험모델로부터 추정된 각 각의 가중치를 고려한 기하평균값으로 산출된다. 갑상선암을 제외한 전체 고형암과 백혈병의 생애기여암위험도는 초과상대위험 모델값에 가중치 0.7, 초과절대위 험모델 값에 가중치 0.3을 주어 계산한다. 그러나 폐암의 경우는 반대로 초과상대 위험값 0.3, 초과절대위험도값을 0.7을 주며, 갑상선암의 경우 초과상대위험모델 만(가중치=1), 유방암의 경우 초과절대위험도 모델만을 적용한다.

(다) RadRAT(Radiation Risk Assessment Tool)

• 미국 국립암연구소에서는 방사선에 의한 생애기여암위험도 산출을 위해 RadRAT이라는 프로그램을 개발하였다(https://radiationcalculators.cancer.gov/radrat/). 현재 RadRAT 프로그램에는 미국뿐만 아니라 프랑스, 스페인, 영국, 일본, 우리나라의 암발생 및 사망률 자료를 적용할 수 있으며 우리나라의 경우 2010년 국내 암발생 및 사망률 자료가 등록되어 있다.

• 생애기여암위험도는 출생연도 및 성별, 인구집단 등의 인구학적 특성과 방사선 노출 연도, 장기선량, 노출률 및 분포를 입력한 후 산출할 수 있다. RadRAT 프로그램의 방사능 노출 시나리오는 1) 단일 기관에 단일 노출된 경우, 2) 여러 기관에 단일 노출된 경우, 3) 단일 기관에 여러 번 노출된 경우, 4) 여러 기관에 여러 번 노출된 경우, 5) 전체 기관에 장기간 외부 노출된 경우, 6) 단일 기관에 여러 번 노출된 경우 등 6가지로 구성되어 있다.

(라) LARisk program

• 국내에서도 방사선 노출에 의한 암 위해도를 예측하는 LARisk 프로그램이 개발되었다. 기존 프로그램들이 내장된 분석 조건을 변경하는 기능에 한계가 있고, 집단의 평균값을 활용하여 위험도를 산출하는 반면, LARisk 프로그램은 국내 암발생률 및 생명표를 최신 자료로 변경하는 것뿐 아니라 생애기여암위해도 예측에 영향을 줄 수 있는 방사선 위험계수, 인구집단 간 전이 가중치, 선량-선량률효과인자 등의 조건들을 조절하는 데 유연하다. 또한 R 언어로 만들어져 있어 개방성이 우수하여, 향후 국제적으로 각 나라 특성에 맞는 방사선에 의한 암위해도 산출에 활용될 것으로 기대된다.

(4) 연구 사례

• 세계보건기구에서는 후쿠시마 사고와 관련하여 일본 및 인접 지역 주민의 생애기여암위험도를 산출한 바 있다. 이를 위해 집단별로 평생 누적 장기선량을 산출하였다. 연구 결과 일본 및 인접 지역 주민의 생애기여암위험도는 사고 가까운 인접 지역에서 고형암의 경우 10만 명당 남성은 394-730명, 여성은 591-1,113명으로 산출되었다. 산출된 성별 연령별 생애기여위험도는 나이가 어릴수록 증가하였고 여성이 남성보다 높았다. 여러 암종 중 특히 갑상선 암의 경우 다른 암 종에 비해서 위험도가 더 많이 증가하였다. 암종별로는 방사선에 1세 노출 시 갑상선암의 생애분율위험도가 67%로 가장 높게 나타났으며 백혈병과 유방암은 약 6.5% 수준이었다.

• 국내 식품 중 방사능 오염으로 인한 암위해도를 산출하기 위해 1) 식품 섭취량을 국민건강영양조사(2008-2010년)를 토대로 5대 식품군(농산물, 축산물, 유제품, 수산물, 가공식품)별, 연령군별 섭취량을 산출하였고 2) 식품 중 방사능농도 측정값을 확보하였고 3) 1)과 2)를 곱해서 식품 섭취로 인한 연간 방사능 섭취량(Bq/year)을 평가[(연령에 따른 식품 섭취량(kg/year) × 식품의 방사능 농도(Bq/kg)]하였다. 그리고 4) 식품 섭취에 의한 내부노출은 국제방사선방호협회에서 제공하는 방사성핵종의 방사성 물질 섭취량을 예탁유효선량으로 환산할 수 있는 선량계수를 적용하였다. 연구 결과 국내 2012-2013년 당시 식품 중 방사능 오염으로 인해 생애기여암위험도는 고형암이 10만 명당 약 14-18명, 백혈병은 약 2명, 갑상선암은 약 0.5명 수준으로 추산되었으며 나이가 어릴수록 증가하였다. 이 연구는 방사능 오염물질을 대표적인 3가지 (134Cs, 137Cs, 131I)만으로 국한하였다는 제한점이 있지만, 극단적인 방사능 오염농도와 음식 섭취량 시나리오 근거하였기 때문에 방사능 오염에 의한 건강위험도는 과소평가 되지는 않았을 것으로 판단되었다.

• 국내 방사선관계종사자들에서(선량등록자료에 1996-2011년까지 입적된 종사자 대상) 직업적 방사선 노출에 의한 생애기여암위험도를 RadRAT 프로그램을 통해 평가한 바 있다. 이 프로그램에서 생애기여암위험도를 산출하는 데 필요한 변수들(성별, 출생연도, 노출선량, 노출연도, 노출연령, 노출 시나리오 등)을 파악하여 입력하고, 시나리오별, 성별, 연령별, 암종별 생애기여암위험도와 90% 불확실도 범위를 산출하였다. 산출 결과 1991년부터 노출된 경우를 기준으로 전 생애 기간 추가로 발생하는 암은 10만 명당 22명에서 403명까지의 범위를 보였다(표 3.10.1). 직종별로는 의사와 방사선사집단이 높았으며, 작업 시작 연도가 이를수록 높았고, 여성이 남성보다 높았다. 이는 여성의 유방암, 난소암, 자궁암, 갑상선암의 방사선에 의한 초과상대위험계수가 높고, 작업 시작 나이가 남성보다 젊었기 때문이다. 선량값 자체는 남성 의료인이 높지만 생애기여암위험도는 여성이 높아 우선순위 설정에 선량 자체보다도 건강 위해도 평가가 중요함을 보여주였다. 기저암발생률을 고려한 생애분율위험도의 경우 갑상선암 가장 높았으며 방광암, 대장암, 백혈병 순이었다.