Kaplan–Meier 곡선이란?—중앙 PFS·OS와 검열·NR을 읽는 법

01 / 중앙 PFS 12개월은 평균 12개월이 아니다

중앙 PFS는 모든 환자의 무진행기간을 더해 환자 수로 나눈 평균이 아니다. Kaplan–Meier 곡선에서 환자 집단의 50%가 아직 진행 또는 사망 없이 남아 있는 시점이다. NCI도 중앙 생존기간을 한 집단에서 환자의 절반이 살아 있는 시간으로 정의한다.

02 / 곡선은 왜 계단처럼 내려갈까

Y축은 아직 사건이 발생하지 않은 환자의 추정 비율이다. OS라면 사망, PFS라면 질병 진행 또는 사망이 사건이다. 곡선은 사건이 실제로 발생한 시점에만 내려가고, 사건이 없는 구간에서는 수평으로 유지된다. 계단 하나하나가 특정 시점의 사건 정보를 반영한다.

PFS와 OS에서 무엇을 사건으로 세는지는 PFS와 OS를 함께 읽는 법에서 먼저 확인할 수 있다.

03 / 추적기간이 다른 환자를 한 곡선에 넣는 방법

임상시험 환자는 같은 날 치료를 시작하지 않는다. 데이터 마감 시점에 어떤 환자는 2년, 다른 환자는 6개월만 관찰됐을 수 있다. Kaplan–Meier 방법은 각 사건 직전에 관찰 중인 환자를 위험집단으로 두고 조건부 확률을 계산한다. 모든 환자의 최종 결과가 나올 때까지 기다리지 않고도 시간-사건 데이터를 추정할 수 있는 이유다.

04 / 검열은 데이터 삭제가 아니다

곡선 위의 짧은 선이나 + 표시는 검열(censoring)이다. 데이터 마감일까지 환자가 생존했고 진행도 확인되지 않았다면, 마지막 확인 시점까지 사건이 없었다는 사실은 알고 있지만 이후 사건 시점은 모른다. 이 환자의 정보는 마지막 확인 시점까지 분석에 기여하고 그 뒤 위험집단에서는 빠진다.

검열 표시는 ‘무슨 일이 일어났는지 모른다’가 아니라 ‘여기까지는 사건이 없었고 그 이후는 모른다’는 뜻이다.

FDA 통계심사 사례에서도 분석 시점에 생존하고 진행이 없던 환자는 마지막 종양평가 시점에서 검열한다. 다만 검열 이유와 패턴이 치료군 사이에서 다르면 결과에 편향이 생길 수 있어 민감도 분석이 중요하다.

05 / 오른쪽 끝을 볼 때 number at risk가 먼저다

곡선 오른쪽으로 갈수록 사건과 검열로 관찰 중인 환자가 줄어든다. 24개월 생존율이 높아 보여도 그 시점에 몇 명만 남았다면 추정은 불안정할 수 있다. 그래프 아래 number at risk 표는 각 시점 직전까지 사건 없이 관찰되는 환자 수를 보여준다.

06 / 중앙값은 50%를 통과한 한 지점이다

Y축 50%에서 수평선을 그어 곡선과 만나는 지점을 찾고, 다시 X축으로 내려가 시간을 읽는다. 곡선이 12개월 무렵 50% 아래로 내려갔다면 중앙 PFS는 약 12개월이다. 모든 환자가 12개월에 진행했다는 뜻이 아니라, 추정상 절반이 사건을 경험하고 절반이 아직 사건 없이 남은 시점이라는 뜻이다.

시간-사건 자료에는 추적 종료 때도 사건이 없는 환자가 있어 단순 평균을 계산하기 어렵고, 일부 장기 생존자가 평균을 크게 움직일 수도 있다. 중앙값은 이런 상황에서 집단의 중간 지점을 직관적으로 보여준다. 그러나 곡선 전체를 대신하지는 못한다.

07 / NR은 긍정적일 수 있지만 결론은 아니다

median OS 또는 PFS가 NR(Not Reached)이면 분석 시점에 곡선이 아직 50% 아래로 내려가지 않았다는 뜻이다. 환자의 절반 이상이 사건 없이 남았을 수 있어 긍정적인 신호지만, 추적기간이 짧거나 사건 수가 적어서 중앙값을 아직 계산하지 못한 것일 수도 있다.

08 / 같은 중앙값인데 곡선은 전혀 다를 수 있다

두 치료의 중앙 PFS가 모두 12개월이어도 초반에는 겹치다 늦게 벌어질 수 있고, 초반에 크게 벌어진 뒤 가까워질 수도 있다. 일부 환자에서 장기 반응이 나타나 오른쪽 꼬리가 길게 유지될 수도 있다. 중앙값은 곡선이 50%를 지나는 한 점만 요약하므로 효과가 나타나는 시점과 지속성은 곡선에서 따로 읽어야 한다.

09 / 그래서 HR·95% CI를 같이 본다

중앙값이 50% 지점을 보여준다면 Hazard Ratio(HR)는 추적기간 전체의 순간적 사건 위험을 상대적으로 요약한다. 서로 대체하는 지표가 아니라 같은 결과의 다른 면이다. HR의 기준군과 오해하기 쉬운 표현은 Hazard Ratio 해설, 구간의 폭과 통계적 불확실성은 95% 신뢰구간과 p값 해설에서 이어서 볼 수 있다.

곡선이 크게 교차하거나 효과가 시간에 따라 달라지면 하나의 HR로 전체 모양을 요약하기가 덜 자연스럽다. 이때는 특정 시점 생존율, restricted mean survival time, 시간가변 효과 등 보조 분석이 필요할 수 있다.

10 / 실제 그래프에서 먼저 보는 다섯 가지

1. 01곡선이 언제 벌어지는가효과가 초반부터 나타나는지, 시간이 지나 나타나는지 본다.
2. 02다시 가까워지거나 교차하는가하나의 HR로 요약하기 자연스러운지 확인한다.
3. 0350% 지점과 95% CI중앙값뿐 아니라 추정의 불확실성을 함께 읽는다.
4. 04오른쪽에 몇 명이 남았는가number at risk와 검열이 몰린 위치를 확인한다.
5. 05NR의 데이터 성숙도추적기간과 사건 수가 충분한지 먼저 묻는다.

11 / 독자 관점—숫자에서 그래프로 읽는 순서를 바꿔보니

임상 기사를 처음 읽으면 ‘중앙 PFS 12개월’이라는 숫자끼리 비교하기 쉽다. 그러나 곡선을 먼저 보면 같은 12개월도 전혀 다른 이야기가 된다. 언제 벌어졌는지, 차이가 유지되는지, 장기 반응군이 남는지, 오른쪽 끝의 근거가 몇 명인지가 보이기 때문이다.

따라서 읽는 순서를 ‘중앙값 → 결론’으로 끝내지 않고 ‘사건 정의 → 곡선 모양 → 검열·위험집단 → 중앙값과 HR·CI’로 바꾸는 것이 좋다. 반응률과 반응 지속기간의 차이는 ORR와 DOR 읽는 법에서 연결해 볼 수 있다.

REFERENCES

1. National Cancer Institute — Definition of median survival
2. NCI Genomic Data Commons — Kaplan–Meier survival analysis calculation
3. U.S. FDA — Statistical review example: PFS, Kaplan–Meier and censoring
4. U.S. FDA — Kaplan–Meier curve with censoring and patients at risk
5. U.S. FDA Oncology Center of Excellence — Informative censoring considerations

LAST REVIEWED · 2026.09.14 · 임상통계 개념을 설명하는 정보 콘텐츠이며 개인의 치료 판단을 대신하지 않습니다.