분당서울대병원 신경외과 김택균 교수(사진) 연구팀(제 1저자 분당서울대병원 신경외과 허재혁 연구원)이 뇌동맥류 발병 위험을 예측하는 인공지능모델을 개발해 주목받고 있다.

뇌동맥류는 뇌혈관 벽에 미세한 균열이 생기면서 뇌동맥의 일부가 혹처럼 비정상적으로 부풀어 오르는 혈관 질환으로 뇌동맥류가 갑자기 터지면 지주막하출혈을 일으키게 되는데, 이 경우 30~50%는 목숨을 잃게 되는 치명적인 질환이다.

이에 분당서울대병원 신경외과 김택균 교수 연구팀은 2009년부터 2013년 사이에 국가건강검진을 시행 받은 약 50만 명의 검진데이터를 활용해 머신러닝 기반의 뇌동맥류 발병 위험 예측 모델을 개발했다고 9월 2일 밝혔다.

뇌동맥류 발병 예측 모델은 연령, 혈압, 당뇨, 심장질환, 가족력 등 뇌동맥류 위험인자로 잘 알려진 요소들 외에도 체질량지수, 허리둘레, 혈액검사 수치 등 건강검진을 통해 확인할 수 있는 21가지의 요소들이 뇌동맥류 발병에 영향을 주는지를 분석했으며, 이에 대한 예측정확도를 높이고자 머신러닝 알고리즘을 적용했다.

이번 연구의 교신저자인 신경외과 김택균 교수는 “이번 연구는 국가 단위의 대규모 검진 데이터를 바탕으로 일반 인구에서 어떤 집단이 뇌동맥류에 취약한 위험군인가를 판별해낸 연구라는 점에서 의의가 있다”며, “앞으로 환자들의 의료 이용기록 및 투약내역 등의 데이터를 보강해, 보다 개인화되고 정밀한 위험도 예측 모델을 구축할 예정”이라고 말했다.

이어 김 교수는 “이러한 데이터를 바탕으로 뇌동맥류 선별검사 지침이 새롭게 개정될 수 있다면, 뇌혈관 질환의 1차 예방에 있어 획기적인 개선을 이룰 수 있을 것으로 기대한다”고 덧붙였다.

한편, 이번 연구결과는 네이처 자매지인 권위 학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 게재됐다.

[ 경기신문/성남 = 진정완 기자 ]