분당서울대병원 신경외과 김택균 교수팀이 뇌동맥류 발병 위험을 예측하는 인공지능모델을 개발했다.
뇌동맥류는 뇌혈관벽에 미세한 균열이 생기면서 혹처럼 비정상적으로 부풀어 오르는 혈관 질환이다. 뇌동맥류가 갑자기 터지면 뇌와 척수 사이 거미줄처럼 생긴 공간으로 혈액이 터져 나와 30~50%는 목숨을 잃게 되는 치명적인 질환이다.
최근 건강검진 시 뇌혈관 영상검사를 병행하는 경우가 늘어나면서 미파열 상태의 뇌동맥류 진단이 급증하는 추세다. 하지만 질환 유무를 정확히 판별하기 위해서는 뇌혈관 조영술 및 뇌 MRI 등의 검사가 필요하다.
현재까지 뇌동맥류 선별검사 급여 적용은 제한적이어서 특별한 경우가 아닌 이상 선별 검사를 권유하지 않는다. 권고 대상이 아닌 이들에게서 뇌동맥류가 훨씬 많이 나타나는 상황임을 고려했을 때, 발병 위험을 예측해 적절한 검사가 제공될 필요성이 높아지고 있다.
이에 분당서울대병원 신경외과 김택균 교수 연구팀은 2009~2013년 국가건강검진을 시행 받은 약 50만 명의 검진데이터를 활용해 머신러닝 기반 뇌동맥류 발병 위험 예측 모델을 개발했다.
뇌동맥류 발병 예측 모델은 연령, 혈압, 당뇨, 심장질환, 가족력 등 21가지 요소들이 뇌동맥류에 영향을 주는지를 분석했으며, 이에 대한 예측정확도를 높이고자 머신러닝 알고리즘을 적용했다.
연구팀은 뇌동맥류 발병 위험도를 다섯 단계로 분류해 예측 성능을 비교한 결과, 가장 낮은 위험도로 예측된 그룹의 발병률은 인구 10만 명 당 1년에 3.2명, 가장 높은 위험도로 예측된 그룹의 발병률은 161명으로 나타나, 50배 높은 뇌동맥류 발병 위험을 보였다.
환자 개인별 위험 기여도를 평가해보니 남녀 모두 연령, 허리둘레, 혈압, 혈당이 증가할수록 뇌동맥류 발병 위험도 높아지는 것을 확인했다. 체질량지수, 고지혈증 위험인자는 남성보다 여성에게서 더 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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 “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 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 게재됐다.