△ 신개념 의료기기 기술이 잇따라 개발되고 있다.

국내에서 차세대 의료기기 기술을 잇따라 개발해 상용화 기대감을 높이고 있다.

16일 의학계 등에 따르면 국내 연구진이 AI 기반 관상동맥조영술 프레임 보간 모델, 실명 유발 안질환 정밀진단·치료반응 예측 플랫폼, 혈관 주사로 림프관 시각화 MRI 검사법 등을 개발하는데 성공했다.

분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수팀은 최근 관상동맥조영술의 방사선량을 절반 이하로 줄인 저프레임 촬영에서도 매끄러운 영상을 구현하는 생성형 인공지능 기반 영상 보간 모델 'Angio-FILM'을 개발했다.

연구팀이 개발한 Angio-FILM은 촬영된 장면 사이에 존재할 것으로 예상되는 중간 프레임을 인공지능이 생성해 방사선량 자체를 낮추고 영상의 질은 기존 수준을 유지하는 솔루션이다. 

이 기술은 현행의 절반 수준인 초당 7.5장 수준으로 촬영하지만 AI를 통해 비어있는 프레임을 보간(interpolation·주어진 데이터 사이에 위치한 제공되지 않은 데이터 값을 추정하는 기술)해 초당 15장 수준의 영상 품질을 확보하는 원리다. 이를 통해 줄일 수 있는 방사선량은 절반 이상으로 분석된다.

이 모델은 정밀한 시술에도 사용되는 영상인 만큼 빠르고 비선형적인 심장 및 관상동맥의 운동을 안정적으로 재현하도록 설계됐다.

단순히 앞뒤 영상 프레임의 중간 값을 도출하는 것이 아니라 공간과 시간 분석 알고리즘을 각각 분리하고 영상의 핵심 요소만 추려서 경로를 연산하는 '잠재 플로우 매칭(Latent Flow Matching)' 기법을 적용해 안정성을 높였다는 설명이다.

실제로 연구팀이 '튜링 테스트'를 통해 전문의 30명에게 600개 영상의 원본과 AI 보간 영상을 판별하게 한 결과 명확히 AI의 개입을 인지하고 있는 상태에서조차 AI 보간 영상을 골라낼 확률이 무작위 선택(50%)과 유의한 차이가 없었다.

전문의가 작정하고 찾아도 알아낼 수 없을 만큼 구현된 영상이 정교하다고 해석할 수 있다.

원본과 AI 영상 간 관상동맥 내강 직경 오차 역시 0.18mm에 불과해 해부학적 왜곡에 대한 우려도 해소했다.

연구팀은 이번 연구를 통해 Angio-FILM의 임상적 신뢰도를 확보한 만큼 현장에 도입된다면 환자와 의료진의 방사선 노출을 획기적으로 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대했다.

서울아산병원 융합의학과 김준기 교수와 안과 이준엽 교수는 '표면 증강 라만 분광법(Surface-Enhanced Raman Spectroscopy, 이하 SERS)'이라는 고감도 바이오마커 검출법과 인공지능(AI) 알고리즘을 결합해 망막 질환을 조기에 예측할 수 있는 통합 진단 플랫폼을 개발했다.

먼저 연구팀은 '금 코팅 아연산화물(Au-ZnO) 나노로드 기반 칩'을 자체 개발했다.

이 나노 구조체에 방수 샘플을 떨어뜨리면 방수 속 생체분자들이 막대 모양의 나노로드 사이 틈으로 스며든다. 질환과 관련된 생체분자를 효과적으로 모아주는 ‘나노 필터’ 역할을 해주는 것이다.

연구팀은 진단 플랫폼의 SERS 기술을 기반으로 이러한 생체분자의 농도를 높였다. 

금속 물질의 '국부적 표면 플라즈몬 공명(LSPR) 모드'로 감도를 높임으로써 라만 신호를 30만 배 이상 극대화한 것이다. 

이를 통해 어떠한 복잡한 전처리 없이 단 5 마이크로리터(µL) 이하의 소량의 방수로부터 생화학 데이터를 실시간으로 확보하는 데 성공했다.

나아가 연구팀은 방수에서 얻은 생화학 데이터를 인공지능에 적용해 정밀 진단 시스템을 구축했다. 

정상 대조군(망막 질환이 없는 백내장 환자) 12명과 망막 질환자 26명 등 총 38명을 대상으로 질환 유무를 선별한 결과 96.45%의 높은 정확도를 보였다.

또 세부적인 망막질환 종류까지 선별 가능한 인공지능 분석 알고리즘인 선형 판별분석(PC-LDA)과 이차 판별분석(PC-QDA) 모델에서도 각각 87.63%, 86.45%의 정확도를 달성했다. 황반변성, 당뇨병성 황반부종, 망막정맥폐쇄 등 복잡한 망막질환 간의 생화학적 패턴을 정밀하게 구분한 것이다.

특히 연구팀은 가장 주목할 만한 성과로 환자별 항-VEGF 주사 치료에 대한 반응성 예측이 가능하다는 점을 꼽았다. 

연구팀이 개발한 통합 진단 플랫폼은 치료 후 영상검사에서는 아직 관찰되지 않는 안구 내 생화학적 변화를 먼저 포착했으며 90% 이상의 높은 정확도로 치료 반응군과 비반응군을 사전에 선별해냈다.

치료 효과가 있는 환자군을 미리 선별할 수 있고 실명 위험 환자에게 개인 맞춤형 최적 처방을 내릴 수 있는 근거를 마련한 것이다.

연구팀은 이 연구가 눈의 구조적 변화를 확인하는 데 집중돼 있던 기존 안과 진단 및 치료 반응 예측 패러다임을 분자 수준의 생화학적 분석으로 확장한 것으로 치료 효과가 낮은 환자를 조기에 선별해 환자별 맞춤 치료 전략을 세우고 실명 위험을 줄이는 데 도움이 될 것으로 내다봤다.

서울대병원은 영상의학과 허세범 교수와 의생명연구원 윤성환 교수팀은 최근 한림대병원 영상의학과 권려민 교수와 함께 동물실험과 파일럿 임상연구를 통해 '정맥 내 조영증강 MR 림프관 조영술(IV-MRL)'의 유효성을 확인했다.

연구팀은 먼저 돼지 모델을 이용해 정맥으로 조영제를 투여한 뒤 시간 경과에 따른 혈액과 림프액의 조영제 농도를 분석했다. 

그 결과 주사 후 20~30분이 지나면 혈액보다 림프액 내 조영제 농도가 높아지는 이른바 '림프기'가 확인됐다. 같은 시점의 MRI에서는 유미조의 신호강도가 등근육 대비 약 5.5배까지 증가해 림프관이 선명하게 시각화됐다.

이어 연구팀은 새롭게 개발한 IV-MRL과 기존 DCMRL을 비교한 결과 두 검사 모두 흉관과 후복막 림프관을 확인할 수 있었지만 IV-MRL은 기존 검사에서 제한적이었던 간과 장간막 림프관까지 시각화하는 데 성공했다.

임상 적용 가능성도 확인됐다. 

연구팀은 2024년 9월~2025년 8월 림프액 누출이 의심돼 IV-MRL 검사를 받은 환자 16명(평균 연령 56.6세)을 대상으로 후향적 분석을 실시했다.

분석 결과 주사 1분 시점에는 정맥 대비 림프관 신호 비율이 0.49였지만, 20분 후에는 1.47까지 유의하게 증가했다(P<0.001).</p>

연구팀은 이번 결과가 혈관 주사만으로도 림프관을 효과적으로 확인할 수 있음을 입증하는 동시에 기존 검사법의 한계를 보완해 간과 장간막 림프관까지 평가할 수 있는 새로운 진단 기술의 가능성을 제시했다고 설명했다.

연구팀은 림프액 누출 질환의 진단 정확도를 높이고 환자별 치료 전략 수립에도 중요한 역할을 할 것으로 기대했다.

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