△ 국내 연구진들이 신개념 의료 AI를 잇따라 개발했다.

국내에서 인공지능(AI)을 활용한 질병 예측·진단 기술이 잇따라 개발돼 의료기기 상용화 기대감을 높이고 있다

23일 의료계 등에 따르면 국내 연구진이 약물로 인한 전사 반응을 정밀 예측, 췌장암 초기 간 전이 판별, 턱관절 이상 MRI 필요 시점 선별 AI 솔루션을 개발하는데 성공했다.

전남대학교 공과대학 유선용 교수팀은 최근 교원창업 기업 마틸로에이아이와 함께 '약물로 인한 전사 반응을 정밀 예측하는 AI 기술'을 개발했다.

이 연구는 특정 약물이 세포에 처리됐을 때 나타나는 유전자 발현 변화를 AI로 예측하는 기술을 다룬다. 연구팀은 변분 오토인코더(VAE)와 확산 모델(Diffusion Model)을 결합한 '잠재 확산 모델(Latent Diffusion Model)' 기반 프레임워크를 제안했다.

이를 통해 세포주, 약물 구조, 처리 농도, 처리 시간 등 다양한 조건을 동시에 반영하면서 기존에 관측되지 않은 약물 및 세포 조합에 대해서도 안정적인 예측 성능을 확보했다.

기존 최고 성능 모델(SOTA) 대비 피어슨 상관계수 기준 약 7% 향상된 성능을 보였으며, 연산 비용은 300배 이상 절감했다. 또 생성된 유전자 발현 데이터가 실제 생물학적 특성을 충실히 반영하고 있음을 실험적으로 검증했다.

약물 유도 전사 반응 예측 기술은 모든 약물-세포 조합을 실험으로 확인하기 어려운 신약 개발 과정에서 가상 스크리닝과 약물 재창출을 가능하게 하는 핵심 기반 기술로 평가된다.

특히 암 치료제 개발 분야에서 세포 유형별 약물 반응의 개인차를 예측할 수 있어, 정밀의료 구현에 직접적으로 활용될 수 있다.

세브란스병원 소화기내과 이희승 교수팀은 최근 췌장암 환자의 혈액을 기반으로 초기 간 전이 위험을 예측하는 AI 'LiMPC(림피시)'를 개발하고 활용 가능성을 확인했다.

림피시는 췌장암 진단 시 일상적으로 시행하는 혈액검사의 데이터를 활용해 추가 검사나 장비 없이도 위험도를 평가할 수 있다.

연구팀은 세브란스병원 췌장암 환자 2657명의 진단 시점 혈액검사 데이터를 분석해 AI 모델을 개발해 강남세브란스병원과 용인세브란스병원을 포함한 국내 5개 의료기관 환자 272명을 대상으로 외부 검증을 진행했다.

그 결과 이 AI 모델은 초기 간 전이 위험을 구분하는 데 일정 수준 이상의 예측 성능을 보였다.

외부 검증에서 민감도는 0.81로 나타났는데 실제 간 전이가 있는 환자 중 약 81%를 고위험군으로 예측했다는 의미다. 간 전이가 발생한 환자를 비교적 높은 비율로 찾아낼 수 있음을 나타낸다.

음성예측도는 0.87로, 저위험이라고 판단한 환자 중 87%에서는 실제로 간 전이가 없었다.

다시 말해 간 전이 위험이 낮다고 판단했다면 실제로도 전이가 없을 가능성이 컸다.

이러한 결과를 통해 연구팀은 기존 영상 검사로 확인이 어려운 간 전이 위험을 평가하는 데 보조적인 수단으로 활용될 가능성을 시사했다.

연구팀은 이 AI가 특별한 장비 없이도 작동한다는 점에서 대형 병원뿐 아니라 의료환경이 제한된 지역에서도 활용될 수 있을 것을 기대하고 있다.

연구팀은 이번 연구가 병원에서 통상적으로 시행하는 혈액검사를 통해 간 전이 가능성을 예측해 표준 영상 진단 검사를 보조할 수 있을 것으로 내다봤다.

연세대 치과대학병원 구강과학연구소 박연정·정효정 교수팀은 최근 연세대 인공지능융합대학 황성재 교수팀과 함께 X-레이 영상과 임상 정보를 함께 분석해 턱관절 이상 가능성을 예측하는 AI 모델을 개발했다.

연구진은 2021년 1월∼2023년 12월 턱관절 이상으로 연대 치대병원 구강내과를 찾은 환자 가운데 파노라마 X-ray와 MRI를 모두 촬영한 환자 1355명의 검사 결과(2710개)와 관절 소리 등의 임상 정보를 AI모델로 함께 분석했다.

그 결과 AI 모델은 턱관절 이상 여부 교차 검증에서 정확도 지표(AUC) 0.86, 독립 테스트에서는 AUC 0.84의 성능을 보였다. AUC는 값이 1에 가까울수록 예측 정확도가 높은 지표다.

이는 MRI 촬영 없이도 파노라마 X-ray와 기본 임상 정보만으로 턱관절 이상 가능성을 의미 있게 예측함으로써 환자 부담을 줄일 수 있는 가능성을 보여준 결과라고 세브란스병원은 설명했다.

연구팀은 대부분의 치과에서 촬영되는 파노라마 X-ray를 활용해 실제 진료 현장에서 적용 가능성이 클 것으로 기대했다.

Tag

#의료#AI#보조