이찬녕, 주형준 고려대 안암병원 교수팀(1저자 의료빅데이터연구소 유학제 교수, 의학통계학 석사과정 정세화, 공동 교신저자 신경과 이찬녕 교수, 순환기내과 주형준 교수)이 병원에서 시행하는 표준 심전도 검사만으로 특발성 파킨슨병을 감별할 수 있는 인공지능 딥러닝 알고리즘을 개발했다.
파킨슨병은 고령에서 발생하는 질환으로 60세 이상에서 약 1%정도로 높은 유병률을 가지고 있으며, 움직임이 둔해지고 떨림 증상을 유발해 일상생활이 힘들다. 현재까지 파킨슨병 완치법은 개발되지 않아 진행을 늦추고 증상을 완화시키는 약물요법을 조기에 시작할 때 그 효과가 높기 때문에, 가급적 파킨슨병을 조기에 진단하여 빨리 약물요법을 시작하는 것이 환자의 삶의 질을 높이고 예후를 개선하는데 중요하다.
하지만 파킨슨병 진단이 쉽지 않아 많은 환자들이 이미 상당히 진행된 상태에서 발견되고 있어 간편한 방법으로 고위험군을 선별하고 진단할 수 있는 방법의 개발이 절실한 상황이었다.
최근 이찬녕, 주형준 고려대 안암병원 교수팀은 파킨슨병이 병태생리상 심장에도 영향을 미치는 점에 착안해 심전도 검사를 활용하여 파킨슨병을 감별할 수 있는 인공지능 딥러닝 알고리즘을 개발하였다. 심전도 검사는 심장의 상태를 평가하는 기본 검사로 병원이나 건강검진센터에서 널리 시행하고 있어 그 활용성이 매우 높다.
인공지능 알고리즘 개발을 위해 고려대 안암병원 정밀의료 데이터베이스에서 각각 751명의 특발성 파킨슨병 환자와 대조군, 그리고 297명의 약물로 인한 파킨슨병 유사 증상 환자 등, 총 1799명의 환자 데이터를 활용했다.
개발된 인공지능 알고리즘은 87%의 정확도로 파킨슨병을 감별할 수 있으며, 특히 파킨슨병이 아님에도 약물에 의해 유사한 증상이 발생한 경우를 85%의 정확도로 구분하는 등 효율적이고 정밀한 파킨슨병 진단법 개발에 청신호를 보였다.
연구팀은 “심전도의 원시 파형 데이터까지 효율적으로 관리하고 있는 고려대 의료원의 정밀한 데이터베이스가 있었기에 연구가 가능했다. 향후 알고리즘을 고도화하고, 타 병원 데이터에서의 검증을 통해 조기진단법으로서의 활용가능성을 확대할 계획”이라고 밝혔다.
유준상, 김진권 연세대 의과대학 용인세브란스병원 신경과 교수팀이 스타틴의 복용이 모야모야병 환자의 뇌혈관질환 발생 및 사망을 예방하는 데 도움이 된다는 사실을 밝혔다.
모야모야병은 양쪽 경동맥 말단부가 비정상적으로 좁아지면서 작고 미성숙한 뇌혈관이 발달해 뇌경색과 뇌출혈로 이어질 수 있는 희귀 난치성 질환이다. 주로 동아시아인에게서 드물게 발생하며, 수술적 치료 외에 뚜렷한 약물 치료 방법은 밝혀지지 않았다.
연구팀은 뇌경색 환자들에게 널리 쓰이는 ‘스타틴’과 모야모야병 환자의 뇌혈관질환의 발생, 사망률의 관계에 대한 연구를 진행했다. 연구를 위해 2009년부터 2021년 사이에 모야모야병을 새로 진단받은 환자 1만 3373명의 환자를 추적 관찰했다.
연구 결과, 연구 기간 내 뇌출혈과 뇌경색을 포함한 뇌졸중의 발생이 631건, 사망이 237건 확인됐다. 관찰연구에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하기 위해 나이, 성별, 진단 당시 뇌졸중 여부, 뇌혈관 수술 여부 등의 변수를 보정했을 경우, 스타틴 복용 그룹은 그렇지 않은 그룹과 비교해 26% 가량 낮은 뇌혈관질환 및 사망 발생 위험률을 나타냈다.
이번 연구는 모야모야병 환자의 뇌혈관질환 발생과 사망을 예방하는 데 도움이 되는 약물을 처음으로 확인했다는 점에서 의미를 지닌다. 또한, 모야모야병 환자의 스타틴 복용 비율이 30%를 밑도는 현재 상황에서 더욱 적극적으로 스타틴 사용을 권고할 수 있을 것으로 기대한다.
유준상 신경과 교수는 “이번 연구를 통해 그간 뚜렷한 약물 치료 방법이 없던 모야모야병 환자의 스타틴 복용이 뇌혈관질환 예방에 효과가 있다는 것을 확인했다”며 “향후에도 신경계 질환의 극복을 위해 끊임없이 연구해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구는 SCI급 국제 학술지 ‘뇌졸중과 혈관신경학(Stroke and Vascular Neurology, IF 9.893)’에 최근 게재됐다.