분당서울대병원 안과 우세준 교수, 김기웅 교수 연구팀이 망막 황반부의 신경섬유층 두께가 얇을수록 향후 인지기능장애를 겪을 위험이 높다는 사실을 대규모 코호트 연구를 통해 밝혀냈다. 망막은 우리 눈의 가장 안쪽에 있는 신경 세포의 막으로, 빛을 감지하고 시각정보를 처리, 통합해 대뇌로 전달하는 역할을 한다. 이러한 망막은 신체 노화가 진행될수록 두께가 얇아지면서 시신경의 기능 또한 함께 저하되는데, 최근 망막층 두께 감소와 인지기능 저하 사이의 연관성이 밝혀지며 치매를 평가할 수 있는 인자로써 학계의 주목받고 있다. ▲ 우 세준 교수 ▲ 김 기웅 교수 이에 따라 다양한 연구가 진행됐으나 대규모 표본으로 장기간 수행된 연구는 희박했고, 10개로 이뤄진 망막층 중 어떤 것이 인지기능에 직접적인 영향을 미치는지에 대해서는 연구마다 결과에 차이가 있었다. 특히 국내에서는 관련한 연구 자체가 없어 한국인 망막 구조와 인지기능 저하 간의 연관성을 입증할 구체적인 근거가 매우 부족한 상황이었다. 이러한 가운데 우세준, 김기웅 교수 연구팀은 성남시 거주 노인인구 430명을 대상으로 초기 망막 두께를 측정하고, 망막 두께에 따라 이후 5년 동안 정기적으로 시행한 인지기능 검사 결과에 어떤 차이가 있었는지를 분석하는 연구를 수행했다. 망막 두께의 정밀 분석에는 ‘빛간섭단층촬영’ 방법이 사용됐다. [그림] 망막 두께를 정밀 분석하는 ‘빛간섭단층촬영’ 영상 그 결과, 여러 망막층 중 황반부의 신경섬유층(Retinal Nerve Fiber Layer)의 두께가 하위 25%(231마이크로미터 이하)에 해당하는 경우 치매 발생확률이 약 5배 이상 높은 것으로 나타났다. 이밖에 속얼기층(Inner Plexiform Layer) 등 다른 망막층은 미래 인지기능 저하와 뚜렷한 연관성을 보이지 않았다. 연구 결과에 따르면 신경섬유층이 얇은 노인은 인지기능 평가 점수(CERAD-TS)가 초기 평균 65.4점에서 시작하여 매년 3.79점 감소해 신경섬유층이 두꺼운 노인층(68.5점 시작, 연 2.42점 감소)보다 인지기능이 떨어지고 향후 인지기능의 감소 폭 역시 가파른 것으로 나타났다. 이러한 양상은 또 다른 인지기능 평가 도구인 MMSE 검사에서도 동일했다. [그래프] 망막 신경섬유층 두께가 얇은 노인층(주황색)의 인지기능 점수가 그렇지 않은 그룹(청색)보다 더욱 가파르게 감소하는 모습 이로 인해 황반부 신경섬유층 두께가 얇은 그룹에서 향후 경도인지장애 혹은 알츠하이머병을 가지게 될 확률은 52.7%로, 대조군의 유병 비율 11.3%를 크게 웃돌며 인지기능장애의 위험도가 약 5배 이상 높았다. *초기 : 망막 두께 측정 시점 유병률 망막 신경섬유층 두께 하위 25% 상위 75% *초기 추적 관찰 초기 추적 관찰 경도인지기능장애 27.2% 41.8% 6.3% 9.4% 알츠하이머병 7.2% 10.9% 1.3% 1.9% 합산(인지기능장애) 34.4% 52.7% 7.6% 11.3% [표] 망막 신경섬유층 두께에 따른 인지기능장애 유병률 추적관찰 결과 이와 같은 결과는 한국 최초로 노인 인구에서 인지기능과 망막 구조의 관련성을 밝힌 연구이자, 장기적인 추적 관찰을 통해 망막 구조와 미래 인지기능 저하 간의 관계를 규명한 세계 최초의 연구로서 의미가 깊다. 안과 우세준 교수는 “이번 연구를 통해 황반부 신경섬유층의 두께를 측정하고 이를 바탕으로 인지기능장애의 위험도를 예측할 수 있다는 사실을 입증했다”며, “임상 현장에서 인지기능장애의 조기 진단 및 치료에 활용할 수 있는 가능성도 높다”고 밝혔다. 이어 정신건강의학과 김기웅 교수는 “알츠하이머병 등의 인지기능장애와 연관된 다양한 요인들이 규명되고 있다”며, “망막 구조가 인지기능에 영향을 미치는 기전을 밝혀낸다면 치료법 발전에도 큰 도움이 될 것”이라고 말했다. 한편, 이번 연구 결과는 세계적 학술지 ‘미국의학협회 안과학 저널(JAMA Ophthalmology)’에 최근 게재됐다.

연세대학교 의과대학 용인세브란스병원(병원장 김은경) 류마티스내과 안성수 교수, 병리과 김혜민 교수, 세브란스병원 진단검사의학과 박윤희 교수팀이 연구를 통해 류마티스 관절염 환자에서 혈액 내 특정 효소의 수치가 질병 활성도를 파악하고 진단을 내리는 데 도움이 된다는 사실을 밝혔다. 해당 연구는 SCI급 국제 학술지 ‘Frontiers in Immunology’(IF 8.786) 8월 호에 게재됐다. ‘ 피루브산염 키나아제(Pyruvate kinase) M2’는 우리 몸에서 당을 분해하는 마지막 단계에 관여하는 핵심 효소로, 이량체와 사량체의 형태로 존재한다. 이 중 이량체로 존재하는 효소를 ‘종양 M2-PK’라고 부르는데, 이는 종양세포 내에서 여러 종양 단백질과 상호작용하며 정상세포와는 에너지 대사가 상이하게 일어나는데 영향을 미치기 때문이다. ‘종양 M2-PK’는 주로 폐암, 유방암, 대장암 등 다양한 종양의 혈액 내에서 그 수치가 증가해 있으며, 종양을 진단하는 것뿐 아니라 치료의 성공 여부와 예후를 판단하는 데에도 도움이 될 수 있다고 알려져 있다. ▲ 안 성수 교수 종양세포들에서 특징적으로 나타나는 에너지 대사의 변화가 류마티스 관절염 환자의 관절 주위를 둘러싸고 있는 염증이 발생한 활막에서도 활발하게 나타난다는 사실이 기존 연구들을 통해 밝혀진 바 있다. 이는 류마티스 관절염 환자들의 혈액에서도 ‘종양 M2-PK’가 증가되어 있으며, 질병의 활성도와도 연관이 있을 가능성을 시사한다. 이에 용인세브란스병원 안성수 교수팀은 ‘종양 M2-PK’가 류마티스 관절염 환자의 혈액 내에도 증가되어 있는지, 그리고 환자들의 임상적 특징과도 연관이 있는지를 확인하고자 연구를 진행했다. 연구팀은 세브란스병원에 내원한 류마티스 관절염 환자 151명 및 퇴행성 관절염 환자 37명과 정상 대조군 37명 등 총 225명의 혈장에서 효소결합면역흡착검사(ELISA)를 이용하여 ‘종양 M2-PK’ 수치를 측정했다. 얻어진 수치들은 질병의 활성도를 평가하는 지표인 ‘DAS(Disease Activity Score)28-ESR’ 및 ‘DAS28-CRP’ 결과와 비교해 그 상관도를 조사했다. 또, ‘종양 M2-PK’ 검사와 ‘ESR’, ‘CRP’ 두 종류의 혈액 검사를 함께 활용했을 때 류마티스 관절염의 활성도를 얼마나 정확하게 감별해낼 수 있는지 파악하고자 했다. 그 결과, 질환 호전을 보이는 환자들에서 ‘종양 M2-PK’ 수치를 반복해서 측정했을 때, 질병 활성도의 감소에 따라 그 수치 또한 유의하게 감소하는 것이 확인됐다. 특히, 높은(moderate/high) 질병 활성도를 가진 류마티스 관절염 환자에서 ‘종양 M2-PK’ 수치가 퇴행성 관절염 및 정상 대조군에 비해 높음을 확인하여, ‘종양 M2-PK’ 수치가 류마티스 관절염을 진단하고 질병의 중증도를 구분하는 데 도움이 될 수 있음을 밝혔다. ▲높은 질병 활성도를 가진 류마티스 관절염 환자(Moderate/High RA)의 ‘종양 M2-PK’ 수치가 퇴행성 관절염(OA) 및 정상 대조군(HC)에 비해서 높은 것으로 나타났다. 또한, ‘종양 M2-PK’ 검사를 일반적으로 염증의 존재 여부를 판정하기 위하여 사용하는 ‘ESR’ 및 ‘CRP’ 검사와 함께 활용했을 때, 높은(moderate/high) 질병 활성도와 낮은(remission/low) 질병 활성도를 가지는 류마티스 관절염 환자들을 감별하는 값이 0.962(1에 가까울수록 정확함)로 나타나, 세 종류의 검사를 함께 사용할 때 질병 활성도를 더 정확하게 예측할 수 있음을 알 수 있었다. ▲Area under the ROC(Receiver Operator Characteristic) curve 분석에서 높은(moderate/high) 질병 활성도 상태를 예측하는데 ‘종양 M2-PK’ 검사(AUC 0.877)와 ‘ESR’ 검사(AUC 0.939) 및 ‘CRP’ 검사(AUC 0.933)를 함께 사용할 경우 그 정확도가 증가함(AUC 0.962)을 알 수 있다. 이러한 연구 결과는 ‘종양 M2-PK’ 검사가 류마티스 관절염 환자의 질병 활성도를 파악하고 진단을 하는 데 도움이 되는 검사임을 나타낸다. 특히, 그간 류마티스 관절염을 진단하는데 임상적으로 유용한 혈액 검사가 많지 않았다는 점에서 이번 연구는 큰 의미를 갖는다. 류마티스내과 안성수 교수는 “염증이 증가되어 있는 면역세포에서도 종양세포에서 나타날 수 있는 것과 유사한 에너지 대사의 변화가 일어난다는 것은 최근 면역 대사 분야에서 큰 관심을 끌고 있는 주제다”라며 “류마티스 관절염 환자에서 ‘종양 M2-PK’ 검사가 질병을 진단하고 치료하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

국내 연구진이 머신 러닝 알고리즘을 활용한 갑상선 중독증 감별 진단법을 제시했다. 갑상선 중독증은 자가 면역으로 인해 갑상선 호르몬의 생성이 증가되는 그레이브스병, 갑상선 조직이 파괴되는 무통성 갑상선염, 아급성 갑상선염 등으로 인하여 유발될 수 있다. 특히, 가장 대표적 원인은 그레이스병으로 이는 장기간의 갑상선항진증을 유발하고 또한 재발 될 수 있기 때문에 다른 원인으로 인하여 유발되는 일시적인 갑상선 중독증과 구별하여 진단할 필요가 있다. ▲ 백 기현 교수 ▲ 김 진영 교수 가톨릭대학교 여의도성모병원 내분비내과 백기현 교수·김진영 임상강사 연구팀은 초기 혈액검사를 이용하여 갑상선항진증을 감별할 수 있는지를 머신 러닝 알고리즘을 활용, 이를 기존 진단법(갑상선 자가 항체 단독 결과 및 갑상선 스캔 등)과 비교 분석했다. 진단 정확도 평가를 위한 통계적 방법은, 초기 혈액검사 결과를 학습한 Model 1과 혈액검사와 자가 항체 결과 전체를 학습한 Model 2로 구분했다. 머신 러닝 알고리즘은 기존에 잘 알려진 방법 중 의사 결정 나무, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 등 일곱 가지의 다양한 방식으로 실험되었다. 머신 러닝 알고리즘을 이용한 갑상선 항진증 감별 진단 정확도는 초기 혈액검사 결과(Model 1)만을 포함했을 때 65~70%, 자가 항체 결과(Model 2)를 포함했을 때 78~90%였다. 이는 기존 진단법을 활용한 의사의 판단과 유사한 결과를 보였는데, 이는 기존 인공지능 진단 방식이 전통적 진료 방식에 비해 열등하지 않다는 것을 보여준다. <갑상선 중독증 감별진단에 활용된 머신 러닝 알고리즘 모식도> 김진영 임상강사(제1저자)는 “현재 대부분의 진단 분야에서 사용되는 의료 인공지능은 주로 의료 영상을 기반으로 하고 있지만, 본 연구는 숫자 값을 다룬다는 점에서 의미가 있다,”면서 “수치를 이용한 진단법은 보다 간단하고 임상 환경에서의 응용 가능성이 높을 것으로 기대된다.”고 밝혔다 백기현 교수(교신저자)는 “의료 인공지능은 임상 현장의 복잡한 의사 결정 상황에 보조 수단으로 사용될 있으며, 기술 발전이 환자에게 더 빠르고 정확한 의료 서비스를 제공하고 의료진 피로도 감소에 도움이 될 것,”이라고 밝혔다. 본 연구는 국제 학술지 ‘다이아그나스틱스(DIAGNOSTICS, IF 3.992) 2022년 6월 온라인 판에 게재됐다.

이제 분만 과정에서 제왕절개 여부를 객관적으로 판단할 수 있게 됐다. 대전을지대학교병원 산부인과 양윤석 교수(을지대학교 IT융합의학연구소장)가 제왕절개 위험요소들을 수치화해 제왕절개 가능성을 산출하는 계산기를 최초로 개발했다. 양 교수는 대전을지대병원 산부인과 환자 총 1,326명의 진료 기록을 분석, ▲산모 키/몸무게 ▲태아 몸무게 ▲임신 주수 ▲출산력 ▲촉진제 사용 여부 ▲자궁 수축 정도 ▲태아 하강 정도 ▲분만 잠복기 등 제왕절개 위험요소 24가지를 확인했다. ▲ 양 윤석 교수 이를 통해 병원 입원 시부터 진통이 진행되는 전 과정에 활용할 수 있는 모델(A)과 진(眞)진통 진행 중에 활용할 수 있는 모델(B) 등 총 2개의 제왕절개 예측 모델을 개발했다. 두 모델의 예측률은 각각 86%, 89%로 측정됐다. 의료진이 앱에 각각의 위험요소 값을 입력하면 제왕절개 가능성을 백분율로 환산해 결괏값을 나타내는데, 이는 곧 분만 과정에 대한 판단의 근거가 된다. 이로써 분만 진행 중 난산에 빠졌을 때 의료진 개개인의 경험에 의존한 판단이 아닌 객관적인 수치를 통해 진통을 이어갈지 수술을 진행할지를 결정할 수 있고, 산모 또한 해당 결과를 직접 확인할 수 있게 됐다. [SCI 학술지 ‘Birth’에 게재된 제왕절개 예측 계산기(위 모델 A, 아래 모델 B)] 한편 제왕절개 예측 계산기는 양윤석 교수가 한국연구재단의 지원을 받아 연구·개발 중 모바일 분만 앱(mobile birth, mbirth)의 첫 기능이다. 이번 연구는 임신부터 재태기간, 출산에 이르는 분만 전 과정에 대한 진료 지침을 기반으로 산모와 의료진 모두가 활용할 수 있는 객관적 분만 관리 도구를 마련하고자 시작됐다. 양 교수는 “의료기술에 정보통신기술을 결합해 개인 맞춤형으로 질병을 예방하고 삶의 질을 높이는 ‘스마트 건강관리’가 대두되는 가운데, 분만 분야에서도 관련 인프라를 구축하고 실현하기 위한 의미 있는 행보”라고 말했다. mbirth의 탄생은 객관적 분만 관리 도구를 통해 분만 진료 체계를 확립하는 토대를 마련하고, 나아가 다기관 통합진료 체계를 구축할 수 있는 모바일 환경을 조성한 것에 큰 의미가 있다. 양 교수는 향후 mbirth에 다양한 분만 관련 예측 모델, 즉 ▲조산 예측 ▲유도분만 예측 ▲태아 위험 예측 ▲제왕절개 후 자연분만(VABAC) 예측 모델 등의 탑재를 목표로 하고 있다. [한국연구재단 지원으로 개발된 모바일 분만 앱(mbirth)] 양 교수는 “향후 국내 다기관 데이터베이스를 구축해 분만을 총체적으로 관리할 수 있고 의료현장에서 유용하게 활용할 수 있는 진료 플랫폼으로 발전시키는 것이 궁극적인 목표”라고 전했다. mbirth에 탑재된 해당 기능은 ‘난산 시 제왕절개수술 예측 분만 계산기(An intrapartum calculator for predicting cesarean birth due to dystocia: Preliminary findings from a single-center Study in Korea)’라는 제목으로 SCI 학술지 ‘Birth’에도 게재됐다.