서 론
간(Liver)은 영양소의 저장과 합성, 분해 및 대사 항상성 유지의 중심 기관이다. 그러나 최근 식생활의 서구화, 신체활동 감소 및 비만 유병률 증가 등과 관련하여 간 기능장애의 발생이 증가하고 있으며, 이는 개인 건강 문제를 넘어 주요 공중보건학적 과제로 부각되고 있다[1]. 간 기능장애는 임상적 간 기능 저하를 의미하기보다 간세포 손상 상태를 반영한 용어이며, 혈청 aspartate aminotransferase (AST)와 alanine aminotransferase (ALT)는 간세포 손상을 평가하는 대표적인 지표로 활용되고 있다. AST는 간 외에도 심장, 골격근 등에 존재하여 특이도는 낮지만 진행성 간 손상과의 연관성이 크고, ALT는 간세포 손상에 민감한 효소이다. 이에 AST와 ALT의 상승은 대사성 간 손상을 반영하여, 비알코올성 지방간질환(nonalcoholic fatty liver disease, NAFLD)의 위험 증가와 관련이 있다[2].
NAFLD는 대사증후군(metabolic syndrome, MetS)의 구성 요소들과 밀접하게 연관되어 있어, 간 효소는 NAFLD와 MetS 간의 공통된 병태생리적 기전을 반영하는 객관적 지표로 간주된다. 따라서 간 기능장애의 조기 발견은 다른 대사 질환의 예방에도 도움이 되며, 특히 ALT 수치 상승은 MetS와 그 구성 요소를 예측하는데 유의한 지표로 보고되었다[3].
MetS는 고혈압, 복부비만, 이상지질혈증, 혈당조절장애를 특징으로 하는 대사적 위험 요인의 군집으로, 심혈관질환과 제2형 당뇨병 등 주요 비감염성 질환(non-communicable diseases, NCDs)의 발생 위험을 크게 증가시킨다. NAFLD가 MetS 구성요소보다 먼저 발생한다는 주장[4]과 MetS의 구성요소들이 NAFLD 발생 위험을 증가시킨다는 관점[5]의 차이는 두 질환이 인슐린 저항성을 중심으로 한 공통된 병태 생리를 공유하고 있기 때문으로 해석되며, 인슐린 저항성은 심혈관질환(cardiovascular disease, CVD)의 위험인자이기도 하다. 이처럼 NAFLD 는 대사 기능장애와 간 내 지방축적과 밀접하게 연관되어 있어, 이러한 의미를 보완한 용어가 우리나라에서는 2024년에 대사이상지방간질환(metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease, MASLD)으로 발표되었다[6].
우리나라 MASLD와 NAFLD의 유병률은 연구대상 및 진단방법에 따라 차이가 있으나 각각 25.2%와 25.9%로 보고되어 있다[7]. 미국 MASLD 유병률은 미국의 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 자료를 이용한 결과에서 31.3%로 나타났고, MASLD 와 NAFLD 간 일치율이 99%로 두 질환 정의 간의 유사성이 매우 높음을 시사하였다[8]. 그리고, MASLD 초기에는 간 효소가 정상 범위일 수 있으나, 간 내 지방이 축적되고, 염증 및 손상이 진행됨에 따라 간 효소 수치가 유의미하게 상승하며, 특히 ALT 상승은 CVD 위험 증가와도 관련이 있으므로, MASLD와 NAFLD 모두 CVD의 발병 위험을 높일 수 있다[9].
다양한 영양소의 복잡한 조합으로 구성되어 있는 식이는 염증 반응 촉진 및 억제에 관련된 특정 영양소가 함유되어 있다. 만성염증을 특징으로 하는 NCDs와 염증 반응에 핵심적인 역할을 하는 간 질환의 병태 생리적 기전을 고려할 때 염증 과정을 억제하는 식이 요인과 식사 패턴 규명은 매우 중요하다[10]. 또한 부적절한 식품 선택과 영양소 구성의 불균형 등으로 인한 영양 과잉 및 영양 부족은 간 기능장애와 사망률에 영향을 미칠 수 있으므로 체계적인 영양관리의 필요성이 제기된다[11].
이에 본 연구는 2016-2021년 국민건강영양조사 자료를 이용하여, 한국 성인의 간 기능장애와 대상증후군에 관련된 영양상태의 특성과 연관성을 파악함으로써 대사성 간질환의 예방 및 관리 전략 수립에 기초자료를 제공하고자 한다.
연구 방법
연구대상
본 연구는 제7기(2016-2018년)와 제8기(2019-2021년) 국민건강영양조사(Korea National Health and Nutrition Examination Survey, KNHANES) 원시자료를 이용하여 이차 분석하였다. 전체 조사 참여자 46,828명(남성 21,425명, 여성 25,403명) 중 만 30세 이상 성인 33,351명을 선별하여, 건강설문, 검진, 영양조사 항목에 결측치가 있는 연구대상자와 일일 에너지 섭취량이 500 kcal 미만이거나 5,000 kcal를 초과한 연구대상자를 제외한 15,742명(남성 6,458명, 여성 9,284명)을 최종 연구대상자로 선정하였다. 간 효소 수치는 질병관리청 국가건강정보포털의 기준을 참고하여 설정하였으며[12], 본 연구에서 간 기능장애는 혈청 AST 및 ALT 41 IU/L 이상을 기준으로 조작적으로 정의하였다. 이는 임상적 간 기능 저하를 직접적으로 반영하지는 않는다. 연구대상자는 간 효소 이상과 대사증후군의 유병률이 연령 증가에 따라 높아지는 점을 고려하여 만 30세 이상 성인을 대상으로 간 효소 수치와 대사증후군 동반 여부에 따라 분류하였다. 혈중 AST와 ALT가 정상 범위에 있고, 간 질환 병력과 대사증후군이 없는 정상군(normal liver enzyme group, NOR), AST 또는 ALT의 농도가 41 IU/L 이상이지만, 간질환 진단 병력이 없는 간 효소이상군(elevated liver enzymes group, ELE), 간 효소이상과 대사증후군을 동반하면서 간질환 병력이 없는 간 효소-대사이상군(elevated liver enzymes with metabolic syndrome group, ELMS)으로 분류하였다.
연구변수
인구사회학적 특성, 건강행태 및 식행동
연구대상자의 인구사회학적 특성, 건강행태 및 식행동에 관한 변수는 국민건강영양조사의 건강 설문조사 항목을 이용하였다. 교육수준은 초졸 이하, 중졸, 고졸, 대졸 이상으로 구분하였고, 가계 소득수준은 소득 사분위수를 기준으로 하, 중하, 중상, 상으로 분류하였다. 건강행태 중 현재음주는 최근 1년간 월 1회 이상 음주한 경우 음주로 구분하였고, 1회 음주량은 1-2잔, 3-6잔, 7잔 이상으로 구분하였다. 현재흡연은 흡연한 적이 없거나 과거흡연 경험 연구대상자를 제외한 경우를 흡연으로 하였다. 신체활동의 경우, 걷기 운동은 주 3일 이상 실천한 경우, 근력운동은 주 3일 이상 실천한 경우, 유산소 신체활동은 중강도 신체활동을 주 2시간 30분 이상 또는 고강도 신체활동을 1시간 15분 이상 실천한 경우를 실천으로 분류하였다. 식행동 분석을 위한 변수는 아침식사 빈도와 외식 빈도를 이용하였으며, 주 5회 이상, 주 1-4회, 주 1회 미만으로 범주화하였다.
신체계측 및 혈액검사
신체계측 및 혈액성상 변수는 국민건강영양조사의 검진항목 자료를 분석에 이용하였다. 체질량지수(body mass index, BMI)는 체중(kg)을 신장의 제곱(m2)으로 나누어 산출하였으며, 대한비만학회[13]의 기준에 따라 저체중(18.5 kg/m2 미만), 정상체중(18.5-22.9 kg/m2), 과체중(23.0-24.9 kg/m2), 비만(25 kg/m2 이상)으로 분류하였다. MetS 진단은 National Cholesterol Education Program-Adult Treatment Panel III (NCEP-ATPIII)의 기준[14]과 대한비만학회에서 제시한 한국인 복부비만 기준인 허리둘레 남성 90 cm 이상, 여성 85 cm 이상을 복부비만으로 하였다[13]. 높은 혈당은 공복혈당 100 mg/dL 이상 또는 당뇨 치료를 위한 약물 치료를 하는 경우로 정의하였으며, 높은 혈압은 수축기 혈압 130 mmHg 이상 또는 이완기 혈압 85 mmHg 이상 또는 고혈압 치료를 위한 약을 복용하는 경우로 하였다. 높은 중성지방은 중성지방 150 mg/dL 이상 또는 이를 치료하는 약을 복용하는 경우로 정의하였으며, 낮은 고밀도지단백 콜레스테롤(high density lipoprotein cholesterol, HDL-C)은 남성 40 mg/dL 미만, 여성 50 mg/dL 미만 또는 이의 치료를 위한 약을 복용하는 경우로 구분하였다. MetS는 해당 5가지 위험요소 중 3개 이상의 항목을 보유한 경우로 판정하였다.
영양상태
연구대상자의 영양상태 평가는 국민건강영양조사의 24시간 회상법 조사 결과를 이용하여 분석하였다. 영양소 섭취 적정비(nutrient adequacy ratio, NAR)는 2020 한국인 영양소 섭취기준(Dietary Reference Intakes for Koreans, 2020 KDRIs)[15]에 제시된 성별 및 연령별 권장섭취량(Recommended Nutrient Intake, RNI) 대비 연구대상자의 일일 영양소 섭취량의 비율로 산출하였다. NAR의 상한치는 1.0으로 설정하여, 계산된 값이 1.0을 초과하는 경우 1.0으로, 1.0 미만인 경우는 해당 수치를 적용하였다[16]. 전반적인 영양상태 질을 평가하기 위해 단백질, 칼슘, 인, 마그네슘, 철, 아연, 비타민 A, 티아민, 리보플라빈, 니아신, 엽산, 비타민 C의 12종 영양소 NAR을 산술 평균한 평균 영양소 섭취 적정비(mean adequacy ratio, MAR)를 구하였다[16]. 그리고 섭취부족위험 영양소 개수는 각 영양소별 평균필요량(Estimated Average Requirement, EAR) 미만으로 섭취하는 연구대상자를 파악하여 산출하였다.
통계분석
본 연구의 모든 자료 분석은 국민건강영양조사의 복합표본 설계를 고려하여 가중치, 층화변수, 집락변수를 적용하였으며, 통계 소프트웨어는 SPSS 29.0 (IBM Corporation, Armonk, NY, USA)을 사용하였다. 통계적 유의수준은 p <0.05 기준으로 검정하였다. 간 기능장애에 따른 연구대상자의 인구사회학적 특성, 건강행태 등의 범주형 변수 차이는 복합표본 교차분석(Rao-Scott chi-square test)을 실시하였다. 혈액성상, 영양소 섭취 적정비, 섭취 부족위험 영양소 등 연속형 변수는 복합표본 일반선형모델(general linear model, GLM)을 사용하여 집단 간 평균 차이를 비교하고, 유의성을 검정하였다. 연구대상자의 간 기능장애와 영양상태의 관련성 분석은 종속변수가 다범주형임을 고려하여 복합표본 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis)으로 검정하였고, 교차비(odds ratio, OR)와 95% 신뢰구간(95% confidence interval, CI)을 제시하였다. 혼란변수는 선행연구와 단변량 분석 결과를 바탕으로 선정하였으며, 단계적으로 보정하였다. Model 1은 연령, 에너지 섭취량, 음주, 흡연, 유산소 신체활동, 소득, 교육을 보정하였고, Model 2는 Model 1의 보정변수에 체질량지수를 추가로 보정한 후 분석하였다.
연구 결과
연구대상자의 인구사회학적 특성
간 기능장애에 따른 연구대상자의 인구사회학적 특성은 Table 1과 같다. 연령 분포를 살펴보면, 30-40대 연령층의 비율은 남성 ELE군(67.6%)과 여성 NOR군(57.2%)에서 높았다(p <0.001). 평균 연령 또한 남성 ELE군(45.76±0.5세)과 여성 NOR군(48.61±0.2세)에서 다른 군에 비해 낮았다(p <0.001). 교육 수준의 경우, 대졸 이상 학력자의 비율이 남성과 여성 모두에서 ELMS군(남성 49.3%, 여성 21.4%)에서 가장 낮았으며, 이는 통계적으로 유의하였다(p <0.001). 가계소득 수준은 남성의 경우 군 간 유의한 차이가 없었으나, 여성의 가계소득 최하위 분위(Q1) 연구대상자는 ELMS군(25.4%)에서 가장 많았다(p <0.001).
Table 1.
Sociodemographic characteristics of participants by sex and impaired liver function
NOR, normal liver enzyme group; ELE, elevated liver enzymes group; ELMS, elevated liver enzymes with metabolic syndrome group.
연구대상자의 건강행태 및 식행동
Table 2는 연구대상자의 간 기능장애에 따른 건강행태와 식행동의 특성을 제시한 것이다. 여성의 현재 음주율은 NOR군(70.4%)이 높은 반면 ELMS군(52.6%)에서 낮았다(p <0.001). 1회 7잔 이상의 폭음률은 남성과 여성 모두 ELMS군(남성 53.6%, p <0.001; 여성 14.4%, p <0.05)이 가장 높았고, 이어 ELE군(남성 44.1%, 여성 13.2%)이 높았다. 남성의 현재 흡연율은 ELE군(37.4%)과 ELMS군(35.5%)이 NOR군에 비해 유의하게 높았다(p <0.05).
Table 2.
Health behavior and eating behavior of participants by sex and impaired liver function
NOR, normal liver enzyme group; ELE, elevated liver enzymes group; ELMS, elevated liver enzymes with metabolic syndrome group.
신체활동의 경우, 유산소 신체활동 실천율은 남성과 여성 모두 ELMS군(남성 40.0%, p <0.001; 여성 36.1%, p <0.05)에서 낮았고, 남성의 근력운동 실천율은 ELMS군(15.9%)에서 가장 낮게 나타난 반면 NOR 군(24.3%)에서 가장 높았다(p <0.001).
식행동 분석 결과, 남성은 주 5회 이상 아침식사 섭취율이 ELMS군(53.1%)에서 가장 낮은 반면 NOR군(60.8%)에서 높게 나타났고(p <0.001), 여성은 ELMS군(69.4%)의 섭취율이 가장 높고, NOR군(59.2%)이 가장 낮아 성별 차이를 보였다(p <0.01). 주 5회 이상 외식 빈도는 남성 ELE 군(65.1%)과 여성 NOR군(30.8%)에서 가장 높았다(p <0.001). 여성의 영양표시 인지율은 NOR군(87.0%)에서 가장 높고, ELMS군(72.0%)에서 가장 낮았으며(p <0.001), 영양표시 이용률 역시 NOR군(48.2%)에서 높았으나 ELMS군(39.2%)에서 가장 낮았다(p <0.05).
연구대상자의 신체계측 및 혈액성상
연구대상자의 신체계측 및 혈액성상 결과는 Table 3에 제시하였다. 체질량지수는 남성과 여성 모두 ELMS군에서 각각 27.76±0.13 kg/m2, 27.72±0.22 kg/m2로 가장 높았으며, 다음으로 ELE군 순으로 나타났다(p <0.001). BMI 기준 비만 유병률 또한 ELMS군(남성 81.7%, 여성 75.3%)에서 가장 높았다(p <0.001). 허리둘레는 남성과 여성 모두 ELMS군에서 허리둘레(남성 95.74±0.29 cm, 여성 91.73±0.50 cm)에서 가장 높았고(p <0.001), 복부비만율은 남성 80.8%, 여성 81.0%였다. 1년간 체중이 증가 경험률 역시 ELMS군(남성 36.7%, 여성 38.1%)이 현저히 높았다(p <0.001). 간 효소의 검사 결과, AST/ALT 비율은 ELMS군(남성 0.76±0.02, 여성 0.93±0.02)과 ELE군(남성 0.84±0.03, 여성 0.99±0.04)에서 낮았으며, 1.0 미만의 값이었다(p <0.001). 혈중 요산농도는 남성과 여성 모두 ELMS군(6.48±0.05 mg/dL, 5.12±0.07 mg/dL)에서 가장 높았던 반면(p <0.001), BUN/Creatinine 비율은 남성의 경우는 ELMS군(15.93±0.15)에서 가장 낮았고(p <0.001), 여성은 ELE군에 비해 NOR군(20.24±0.07)과 ELMS군(19.73±0.34)에서 낮았다(p <0.05). 당화혈색소(HbA1c)는 ELMS군(남성 6.18±0.04%, 여성 6.43±0.06%)에서 가장 높았으며, HbA1c 5.7% 이상인 연구대상자의 비율도 ELMS군(남성 67.8%, 여성 81.3%)에서 가장 높았다(p <0.001). MetS 구성 요소별 분석 결과에서, ELMS군의 연구대상자 비율은 높은 공복혈당이 남성 78.8%, 여성 75.9%였고, 높은 혈압은 남성 72.7%, 여성 77.9%, 높은 중성지방 남성 87.3%, 여성 79.2% 및 낮은 HDL-콜레스테롤의 비율은 남성 60.8%, 여성 85.4%이었다. 한편, 혈중 총 콜레스테롤 농도는 ELE군(남성 202.50±1.78 mg/dL, 여성 204.84±2.39 mg/dL)이 NOR군보다 유의하게 높았다(p <0.001).
Table 3.
Anthropometric and biochemical indices of participants by sex and impaired liver function
NOR, normal liver enzyme group; ELE, elevated liver enzymes group; ELMS, elevated liver enzymes with metabolic syndrome group; AST, aspartate aminotransferase; ALT, alanine aminotransferase; BUN, blood urea nitrogen.
All the estimates were produced to represent the Korean population using sampling weight for the analysis of the health and nutrition survey and the SPSS Statistics Complex Samples method was used to account for multistage sampling and unequally weighted design.
p-values were calculated using the chi-square test for categorical variables and age-adjusted general linear models (GLM) for continuous variables. Values with different superscript letters with-in the row are significantly different by least significant difference (LSD) multiple comparisons. Variables used to define the study groups (AST, ALT, and metabolic syndrome components) were presented descriptively without significance testing.
연구대상자의 영양 섭취의 질 평가
본 연구대상자의 영양소 섭취량에서 ELMS군과 ELE군의 섭취량은 NOR군에 비해 대체적으로 낮은 경향을 보였고, 특히 여성의 경우, 지방과 칼슘, 철, 비타민 D, 리보플라빈, 니아신을 비롯한 주요 영양소 섭취량이 정상군에 비해 ELMS군에서 유의하게 낮았다(Supplementary Table 1). 이에 연구대상자의 영양소 섭취 적정비 NAR과 MAR 및 섭취부족위험 영양소 개수 등을 중심으로 영양 섭취의 질을 평가하였으며, 분석 결과는 Table 4와 같다. 남성의 경우, 영양소의 NAR 대부분이 1.0 미만이었으며, 특히 칼슘, 비타민 A, 비타민 C의 NAR은 0.75 미만으로 나타났다. 이들 3종 영양소 중에서 ELMS군이 다른 군에 비해 권장량 대비 섭취량이 유의하게 부족한 영양소는 비타민 C (0.499±0.011)였다(p <0.05). 12종 영양소의 MAR은 ELMS군(0.777±0.006)이 NOR군(0.796±0.003)에 비해 유의하게 낮았으며(p <0.01), 섭취 부족위험 영양소의 개수는 ELMS군(4.923±0.115개)이 NOR군(4.608±0.051개)보다 유의하게 많았다(p <0.05). 여성의 경우, NAR 0.75 미만으로 권장량 대비 섭취량이 부족한 영양소는 칼슘, 철, 비타민 A, 니아신, 엽산, 비타민 C의 6종이었다. 이들 중 칼슘(p <0.001), 철(p <0.01), 비타민 A (p <0.01), 니아신(p <0.001), 비타민 C (p <0.05) NAR은 ELMS군에서 NOR군에 비해 유의하게 낮았다. 여성의 MAR은 ELMS군(0.715±0.009)이 NOR 군(0.753±0.002)과 ELE군(0.752±0.012)에 비해 유의하게 낮았으며(p <0.001), 섭취부족위험 영양소의 개수는 ELMS군(6.299±0.163개)이 NOR군(5.537±0.045개)과 ELE군(5.419±0.218개)보다 유의하게 많았다(p <0.001). 또한 단백질(p <0.001), 칼슘(p <0.05), 인(p <0.001), 철(p <0.05), 리보플라빈(p <0.001) 및 니아신(p <0.001)의 영양소 섭취 적정비가 1.0 이상으로 충족한 연구대상자의 비율은 ELMS군에서 가장 낮았다.
Table 4.
Mean nutrient adequacy ratio (NAR), mean adequacy ratio (MAR), sum of nutrients below estimated average requirement (EAR) and proportion of participants with estimated energy requirement (EER≥1.0), nutrient adequacy nutrient (NAR≥1.0) by sex and impaired liver function
| Variables | Men | p | Women | p | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NOR (4,872) | ELE (594) | ELMS (992) | Total (6,458) | NOR (8,413) | ELE (335) | ELMS (536) | Total (9,284) | |||
| Mean nutrient adequacy ratio | ||||||||||
| Protein | 0.923±0.003a | 0.913±0.007a,b | 0.904±0.006b | 0.913±0.003 | 0.020 | 0.896±0.002a | 0.893±0.012a,b | 0.867±0.009b | 0.885±0.005 | 0.013 |
| Calcium | 0.665±0.004 | 0.657±0.012 | 0.650±0.010 | 0.657±0.005 | 0.396 | 0.600±0.004a | 0.579±0.018a | 0.536±0.013b | 0.572±0.007 | <0.001 |
| Phosphorus | 0.976±0.001a | 0.966±0.005b | 0.963±0.004b | 0.968±0.002 | 0.004 | 0.935±0.002a | 0.927±0.010a,b | 0.913±0.008b | 0.925±0.004 | 0.014 |
| Magnesium | 0.835±0.003a | 0.824±0.009a,b | 0.811±0.008b | 0.823±0.004 | 0.017 | 0.843±0.003 | 0.840±0.014 | 0.817±0.010 | 0.833±0.005 | 0.054 |
| Iron | 0.886±0.003a | 0.871±0.010a,b | 0.859±0.008b | 0.872±0.004 | 0.005 | 0.746±0.003a | 0.738±0.017a,b | 0.706±0.012b | 0.730±0.007 | 0.008 |
| Zinc | 0.908±0.003 | 0.909±0.008 | 0.895±0.007 | 0.904±0.004 | 0.185 | 0.881±0.002 | 0.876±0.012 | 0.864±0.009 | 0.873±0.005 | 0.190 |
| Vitamin A | 0.485±0.005 | 0.468±0.014 | 0.479±0.014 | 0.478±0.006 | 0.487 | 0.523±0.004a | 0.554±0.019a | 0.480±0.015b | 0.519±0.008 | 0.006 |
| Thiamin | 0.884±0.003a | 0.875±0.009a,b | 0.860±0.008b | 0.873±0.004 | 0.014 | 0.805±0.003a | 0.795±0.016a,b | 0.768±0.012b | 0.790±0.007 | 0.006 |
| Riboflavin | 0.876±0.003a | 0.857±0.009b | 0.860±0.008a,b | 0.864±0.004 | 0.035 | 0.873±0.003a | 0.860±0.014a | 0.817±0.012b | 0.850±0.006 | <0.001 |
| Niacin | 0.805±0.004a | 0.792±0.011a,b | 0.775±0.009b | 0.790±0.005 | 0.003 | 0.727±0.003a | 0.734±0.016a | 0.679±0.012b | 0.713±0.007 | <0.001 |
| Folate | 0.780±0.004 | 0.771±0.011 | 0.766±0.009 | 0.772±0.004 | 0.304 | 0.687±0.003 | 0.697±0.017 | 0.657±0.013 | 0.680±0.007 | 0.057 |
| Vitamin C | 0.533±0.005a | 0.516±0.015a,b | 0.499±0.011b | 0.516±0.007 | 0.016 | 0.522±0.005a | 0.537±0.020a | 0.478±0.016b | 0.512±0.009 | 0.025 |
| Mean adequacy ratio1 | 0.796±0.003a | 0.785±0.007a,b | 0.777±0.006b | 0.786±0.003 | 0.008 | 0.753±0.002a | 0.752±0.012a | 0.715±0.009b | 0.740±0.005 | <0.001 |
| Sum of nutrients below EAR2 | 4.608±0.051a | 4.761±0.140a,b | 4.923±0.115b | 4.764±0.063 | 0.032 | 5.537±0.045a | 5.419±0.218a | 6.299±0.163b | 5.752±0.093 | <0.001 |
| Proportion of EER or NAR | ||||||||||
| Energy (EER ≥1.0) | 2,069 (42.0) | 239 (42.5) | 425 (42.7) | 2,733 (42.1) | 0.928 | 3,118 (36.3) | 131 (37.0) | 177 (31.6) | 3,426 (36.1) | 0.179 |
| Protein (NAR ≥1.0) | 3,211 (68.6) | 392 (69.3) | 635 (66.0) | 4,238 (68.3) | 0.313 | 5,048 (61.0) | 206 (59.6) | 246 (47.6) | 5,500 (60.3) | <0.001 |
| Calcium (NAR ≥1.0) | 985 (19.6) | 114 (19.8) | 202 (20.0) | 1,301 (19.7) | 0.965 | 1,216 (14.1) | 43 (12.4) | 49 (9.0) | 1,308 (13.8) | 0.018 |
| Phosphorus (NAR ≥1.0) | 4,245 (88.7) | 502 (87.1) | 836 (84.5) | 5,583 (87.9) | 0.002 | 6,094 (72.8) | 241 (72.4) | 336 (63.1) | 6,671 (72.3) | <0.001 |
| Magnesium (NAR ≥1.0) | 2,042 (41.4) | 228 (40.8) | 391 (38.1) | 2,661 (40.8) | 0.224 | 3,906 (45.7) | 164 (46.7) | 218 (39.5) | 4,288 (45.4) | 0.074 |
| Iron (NAR ≥1.0) | 2,964 (60.0) | 347 (60.4) | 584 (58.1) | 3,895 (59.7) | 0.594 | 3,140 (34.9) | 150 (42.1) | 223 (38.1) | 3,513 (35.3) | 0.032 |
| Zinc (NAR ≥1.0) | 3,069 (63.1) | 350 (62.4) | 596 (60.5) | 4,015 (62.6) | 0.437 | 4,767 (56.0) | 190 (54.2) | 282 (52.3) | 5,239 (55.7) | 0.360 |
| Vitamin A (NAR ≥1.0) | 489 (10.1) | 53 (9.3) | 114 (10.7) | 656 (10.1) | 0.732 | 1,103 (12.9) | 50 (14.0) | 78 (12.4) | 1,231 (12.9) | 0.826 |
| Thiamin (NAR ≥1.0) | 2,821 (58.6) | 330 (57.8) | 556 (57.0) | 3,707 (58.2) | 0.693 | 3,568 (41.6) | 140 (41.6) | 196 (36.1) | 3,904 (41.3) | 0.117 |
| Riboflavin (NAR ≥1.0) | 2,719 (58.1) | 319 (57.4) | 560 (58.1) | 3,598 (58.0) | 0.956 | 4,912 (58.8) | 186 (54.8) | 243 (44.8) | 5,341 (58.0) | <0.001 |
| Niacin (NAR ≥1.0) | 1,839 (39.2) | 225 (41.6) | 358 (37.2) | 2,422 (39.1) | 0.294 | 2,217 (26.2) | 90 (26.3) | 94 (16.9) | 2,401 (25.7) | <0.001 |
| Folate (NAR ≥1.0 | 1,721 (34.6) | 201 (34.0) | 347 (34.5) | 2,269 (34.5) | 0.965 | 1,846 (20.9) | 93 (26.2) | 122 (23.2) | 2,061 (21.2) | 0.072 |
| Vitamin C (NAR ≥1.0) | 882 (18.1) | 101 (16.8) | 165 (15.6) | 1,148 (17.5) | 0.250 | 1,575 (19.0) | 77 (20.2) | 96 (15.5) | 1,748 (18.9) | 0.190 |
NOR, normal liver enzyme group; ELE, elevated liver enzymes group; ELMS, elevated liver enzymes with metabolic syndrome group.
All the estimates were produced to represent the Korean population using sampling weight for the analysis of the health and nutrition survey and the SPSS Statistics Complex Samples method was used to account for multistage sampling and unequally weighted design.
p-values were calculated using the chi-square test for categorical variables and age-adjusted general linear models (GLM) for continuous variables. Values with different superscript letters with-in the row are significantly different by least significant difference (LSD) multiple comparisons.
연구대상자의 간 기능장애와 영양상태 및 식행동과의 관련성
Table 5는 연구대상자의 간 기능장애와 영양상태 및 식행동과의 관련성을 알아보기 위해 NOR군을 참조집단으로 하여 다항 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과이다. Model 1은 연령, 에너지 섭취량, 음주, 흡연, 유산소 신체활동, 소득, 교육을 보정하였고, Model 2는 Model 1에 체질량지수를 추가로 보정하였다. 남성의 경우, MAR이 증가할수록 NOR 군 대비 ELMS군에 속할 교차비가 Model 1에서는 0.319 (95% CI: 0.157-0.649)이었고, Model 2에서는 0.309 (95% CI: 0.133-0.717)로 유의하게 낮았다. 반면, EAR 미만 섭취 영양소 개수가 1개 증가할수록 NOR군에 비해 ELMS군에 속할 교차비는 Model 1에서 1.073 (95% CI: 1.025-1.123), Model 2에서는 1.087 (95% CI: 1.031-1.147)로 높았다. 식행동에서는 외식빈도가 주 5회 이상인 집단에 비해 주 1-4회인 경우 ELMS군에 속할 교차비는 Model 1에서는 1.149 (95% CI: 1.173-1.717)이었고, Model 2에서는 1.256 (95% CI: 1.012-1.559)으로 증가하였다. 여성의 결과에서는 EAR 미만 영양소 개수가 증가할수록 NOR군에 비해 ELMS군에 속할 교차비가 Model 1에서 1.060 (95% CI: 1.004-1.119)으로 증가하였고, 외식빈도가 주 5회 이상인 집단에 비해 주 1-4회인 경우 ELMS군에 속할 교차비는 Model 1에서는 1.396 (95% CI: 1.021-1.908)이었다.
Table 5.
Factors associated with impaired liver function in relation to nutritional status and dietary behaviors: multinomial logistic regression analysis
NOR, normal liver enzyme group; ELE, elevated liver enzymes group; ELMS, elevated liver enzymes with metabolic syndrome group.
All the estimates were produced to represent the Korean population using sampling weight for the analysis of the health and nutrition survey and the SPSS Statistics Complex Samples method was used to account for multistage sampling and unequally weighted design.
연구대상자의 간 기능장애와 영양상태 및 식행동과의 관련성에 대한 추가 분석에서 연구대상자를 MetS 동반 여부(ELE군 vs. ELMS군) 및 성별에 따른 다른 기준값 적용(남성 ALT≥41 IU/L, AST≥41 IU/L, 여성 ALT≥34 IU/L, AST≥33 IU/L)을 통한 민감도 분석을 수행한 결과, 주요 변수의 관련성은 주 분석과 유사한 방향성을 보였으나 효과 크기는 약간 감소하였다(Supplementary Tables 2, 3).
고 찰
본 연구의 건강행태 결과에서 과도한 음주율은 남성과 여성 모두 간 효소-대사이상군(ELMS)과 간 효소이상군(ELE)에서 높게 관찰되어, 알코올이 간 효소 상승 및 대사 이상과의 관련될 가능성을 시사한다. Tsai et al. [17]은 1회 5잔 이상 음주하는 남성과 여성은 금주하는 남성과 여성에 비해 남성은 AST 1.71배, GGT 4.14배로 높았고, 여성은 GGT 3.26배 더 높은 위험도를 보였다고 보고하였다. 과도한 음주는 단순히 에너지 과잉 공급뿐 아니라 기존 에너지 소비 구조를 왜곡하여 지방과 탄수화물의 산화를 억제하고 체지방 증가와 관련될 수 있다. 또한 글루타티온 소모 또는 합성을 저해하여 간 세포 손상 위험을 높이는 것으로 판단된다[18].
유산소 신체활동 실천율은 남성과 여성 모두 ELMS군에서 낮게 나타났으며, 근력운동의 경우는 남성에서 ELMS군과 ELE군에서 낮은 실천율을 보였다. 이는 신체활동 저하가 간 효소 상승의 위험 요인임을 보여준다. 선행연구에 따르면, NAFLD 환자는 신체 활동량이 매우 적었으며, 이는 MetS 및 NAFLD의 유병률 증가와 관련이 있었다[19]. 또한 일주일에 150분 이상 신체활동을 유지하거나 활동량을 늘린 환자는 체중 감소와 관계없이 혈청 간 효소 수치가 뚜렷하게 감소하였다[20]. 유산소 신체활동은 에너지 소모를 증가시켜 체지방의 감소를 유도함으로써 간의 대사적 부담을 완화하는데 기여하며, 건강을 위해 중강도의 유산소 운동이 권장되고 있다[21]. 근력운동은 근력 향상과 기초대사량 증가를 통해 체중관리 및 인슐린 민감도 개선에 도움이 된다. 따라서 유산소 운동과 근력운동을 병행한 실천이 간 기능 개선에 더욱 효과적일 것으로 여겨진다[22]. 한편, 간 효소 수치의 상승은 간 기능 장애를 예견할 수 있는 지표로, 본 연구 결과는 신체활동이 간 효소 상승 억제 및 간 건강 개선에 기여할 가능성을 뒷받침한다[23].
식행동 측면에서 주 5회 이상 아침식사 섭취율은 남성 ELMS군과 ELE군에서 낮게 나타난 반면, 여성 ELMS군과 ELE군에서 높게 나타나 성별에 따른 상이한 양상을 보였다. 남성의 경우 아침 결식이 불규칙한 식사 패턴 및 인슐린 저항성 유발 요인이 된 것으로 보이지만, 여성 ELMS군과 ELE군에서 아침식사 섭취율이 높게 관찰된 것은 건강 상태와 관련된 식행동 변화가 반영되었을 가능성이 있으며, 식사의 빈도보다 식사의 질이나 구성에 문제가 있을 것으로 여겨진다. 식사패턴 중재연구에서 아침결식군은 체중, ALT, AST를 포함한 간 효소 수치가 증가하였으며[24], Yokoyama et al. [25]은 하루 3끼 섭취한 대상자는 하루 2끼 또는 하루 1끼 섭취한 대상자에 비해 지방간 위험이 낮게 나타나 식사 횟수가 인슐린 농도의 급격한 변동에 영향을 미침을 입증하였다. 외식에 대한 식행동에서 주 5회 이상 외식하는 빈도율은 남성 ELE군, 여성은 NOR군에서 높게 나타났다. 다항 로지스틱 회귀분석에서, 남성은 주 5회 이상 외식하는 집단에 비해 월 3회 이하 또는 주 1-4회 빈도에서 간 효소 및 간 효소-대사이상 위험이 높게 나타난 반면, 여성에서는 관련성이 관찰되지 않았다. 이는 외식 빈도 자체보다는 사용된 식재료, 식이 균형 및 식행동 등이 복합적으로 간 건강에 영향을 미침을 의미한다. 식단과 인슐린 저항성 간의 관련성에 관한 선행연구에서 가공육, 포화지방, 패스트푸드 등 건강에 해로운 식재료로 구성된 식단은 가정식일지라도 인슐린 저항성을 증가시키는 것으로 나타났다[26]. 반면에 레스토랑, 카페테리아에서 제공되는 식단은 외식일지라도 인슐린 저항성과 관련성이 없었다[27]. 이는 간 건강 및 대사 이상과의 관련성을 규명함에 있어, 단순히 외식의 빈도수보다 어떠한 식재료로 구성된 식사를 하는가와 같은 식사의 질이 더 결정적인 변수임을 시사한다. 따라서 외식 빈도만을 지표로 삼아 간 효소 및 대사 이상과의 관련성 평가에는 한계가 있음을 확인하였다.
BMI 기준 비만 및 복부비만 대상자의 ELE 유병률 및 ELMS 유병률은 NOR군에 비해 현저히 높았으며, 이는 간 효소 및 간 효소-대사이상 위험이 비만 지표와 밀접한 관련이 있음을 시사한다. 간 효소의 상승은 간의 지질대사 조절 능력을 저하시켜 지방 축적을 유도하고, 이는 다시 인슐린 저항성을 증가시키는 악순환을 초래하여 체중이 증가되었을 것으로 여겨진다. 특히 복부비만은 인슐린 저항성 증가로 NAFLD 및 MetS의 위험요인으로 보고되어 있다[28].
간 효소 검사 결과, 남성과 여성의 ELE군과 ELMS군의 AST는 44-49 IU/L, ALT는 54-62 IU/L 범주로 나타났으며, 간 효소 이상 및 대사이상군에서 ALT가 AST보다 높은 경향을 보였다. 이는 주로 간세포에 존재하는 ALT가 근육, 심장 등에도 존재하는 AST보다 간 특이성이 높고, 대사이상 지표에 더욱 민감함을 시사한다[29]. AST/ALT 비율에서 NOR 군의 경우 AST/ALT의 비율이 1.0 이상으로 다소 높게 나타났으나, AST 와 ALT가 정상범위에 있으므로 임상적 의미는 제한적인 것으로 여겨진다. ELE군과 ELMS군의 AST/ALT 비율은 남성과 여성 모두 1.0 미만이었고, 남성은 대사증후군을 동반한 ELMS군에서 가장 낮았고, 여성은 ELE군과 ELMS군에서 낮았다. 대사증후군 동반에서 AST/ALT 비율의 현저한 감소는 체중증가와 비만이 있을 경우 ALT가 AST보다 더 가파르게 상승되었기 때문으로 여겨진다[30].
혈중 요산농도는 남성과 여성 모두 ELMS군에서 가장 높았고, 다음으로 ELE군에서 높게 나타나 혈중 요산농도의 증가가 간 효소 상승 및 대사적 간 손상과 연관됨을 확인하였다[31]. 당화혈색소 비율과 HbA1c 5.7% 이상 대상자의 비율이 ELMS군에서 가장 높고, 이어서 ELE군에서 높은 경향을 보였다. 이는 HbA1c의 상승이 간 기능장애 및 대사성 간 질환과 밀접하게 연관되어 있음을 보여준 결과였다[32]. 이에 NAFLD 환자는 정상인에 비해 당뇨병 발병 위험이 2.22배 더 높고, 당뇨병 환자의 75%가 NAFLD를 동반하여[33], 간 효소 상승 시에는 단순한 간 기능 관리를 넘어 적극적인 당뇨병 관리가 병행되어야 함을 뒷받침한다.
높은 혈압, 높은 중성지방, 낮은 HDL-콜레스테롤 등 대사증후군 구성 지표의 높은 유병률과 이상지질혈증으로 인한 혈중 중성지방의 간세포 내 축적은 간 세포의 염증과 손상을 초래하여 ALT, AST의 상승으로 이어지므로 이상지질혈증 자체가 대사성 간손상 가능성이 있을 것으로 여겨진다. 선행연구에서 ALT 상승은 대사증후군의 구성요소 및 심혈관질환 예측에 유용한 지표로 보고되어있다[34].
영양소별 섭취 적정비(NAR) 분석 결과, 남성과 여성 모두 공통적으로 칼슘, 비타민 A, 비타민 C의 NAR이 0.75 미만으로 나타나 권장량 대비 섭취가 매우 저조함을 확인하였다. 여성의 경우 여기에 철, 니아신, 엽산이 추가된 총 6종의 영양소가 부족 상태였다. 특히 비타민 C는 남성과 여성 모두 ELMS군에서 건강군보다 유의하게 낮은 NAR을 보였다. 이에 비타민 C는 강력한 항산화 작용을 통해 염증성 사이토카인 생성을 조절하고 간세포의 산화스트레스 및 효소 상승을 억제하는 역할을 하므로, 이러한 항산화 영양소의 부족이 간세포 손상 및 대사 이상을 심화시켰을 가능성이 제기된다[35]. 또한 NAFLD 환자대상 연구에서 섭취량이 부족한 주요 영양소는 비타민 A, 비타민 E였고, 혈청농도 기준 결핍 영양소는 레티놀, 비타민 C, 셀레늄으로 보고되었다[36]. 이는 간 질환에서 나타나는 영양소 결핍 예방을 위해서는 체계적인 영양관리의 필요성을 제기한다.
단백질을 포함한 12종 영양소의 평균 영양소 섭취 적정비(MAR)에 대한 다항 로지스틱 회귀분석 결과, 남성에서 그 연관성이 뚜렷하게 나타났는데, MAR이 증가할수록 ELMS군에 속할 가능성이 약 68-69% 감소하였다. 이는 전반적인 식이의 질 저하가 간 효소 이상 및 대사 이상과 밀접하게 관련이 있음을 시사하며, NAFLD 환자 대상 선행연구에서 환자군은 MAR이 낮았고, ALT, AST를 포함한 간 효소 수치가 높게 나타났다[11].
평균 필요량(EAR) 미만으로 섭취하는 영양소의 개수를 분석한 결과, 남성과 여성 모두 ELMS군이 건강군에 비해 영양 부족 위험에 노출된 영양소의 개수가 유의하게 많았다. 로지스틱 회귀분석에 따르면, 섭취부족위험 영양소의 개수가 증가할수록 ELMS군에 속할 가능성이 남성은 약 7-9%, 여성은 약 6% 증가하였다. 이는 특정 영양소의 결핍을 넘어, 섭취 부족 영양소의 누적이 신체의 영양 취약성을 가중시키고 간의 대사 부담을 증가시켜 대사성 간 손상으로 이어짐을 보여준다. 이에 간 효소 이상 및 대사이상 예방을 위해 영양 결핍을 교정하기 위한 적극적이고 적절한 관리가 필요한 것으로 여겨진다. 본 연구의 몇 가지 제한 사항은 다음과 같다. 본 연구의 연구대상자 선정에서 결측치, 간질환 병력, 식사 섭취량의 과소 및 과다 등으로 인해 일부 대상자가 제외되어 이로 인한 선택편향 가능성을 배제할 수 없다. 다만, 가중치 및 복합표본 설계를 적용하여 모집단 대표성을 유지하고자 하였다. 또한 단면연구 설계로 수행되어 변수 간 인과관계를 규명하기 어렵고, 일부 결과는 역인과 가능성을 배제할 수 없으며, 간 효소 이상을 AST와 ALT를 기준으로 정의하여 대사성 간질환 평가에 한계가 있다. 본 연구에서 식이 섭취 평가에 사용된 지표는 영양소 적정성을 중심으로 구성되어 식이의 과잉 또는 전반적인 식이 불균형을 충분히 반영하지 못하였을 가능성이 있다.
결 론
본 연구는 2016-2021년 국민건강영양조사 자료를 이용하여 한국 성인의 간 효소 수치 상승 및 대사증후군 동반 여부에 따른 영양 상태와 대사 지표의 관련성을 규명하고자 하였다. 연구 결과, 간 효소와 대사 이상을 동시에 보유한 ELMS군은 건강군에 비해 신체활동 부족, 폭음, 혈당(HbA1c), 요산 및 MetS 지표가 유의하게 높았다. 영양평가에서 ELMS군은 전반적인 식이의 질(MAR)이 낮고, 평균 필요량(EAR) 미만 섭취 영양소 개수가 많아 영양적 취약성이 두드러졌다. 다항 로지스틱 회귀분석 결과 남성에서 MAR이 증가할수록 ELMS 위험이 유의하게 감소한 반면, 남성과 여성 모두에게 EAR 미만 영양소 개수가 늘어날수록 ELMS 유병 위험이 증가하였다. 이에 한국 성인의 간 기능장애와 대사증후군은 단순히 동반되는 질환이 아니라 식이의 질 저하 및 영양소 섭취 부족과 밀접한 관련성이 있음을 확인하였다. 따라서 균형 잡힌 식사와 적절한 영양관리는 대사성 간질환과 관련성을 시사하며, 본 연구의 결과는 향후 영양관리 수립에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
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