서울아산병원 연구팀, 망막질환 진단 정확도 96% AI 플랫폼 개발
치료 효과 없는 안구주사 반복 투여 경감…환자별 맞춤 치료 기대

황반변성이나 당뇨병성 황반부종 등 실명을 유발하는 망막질환의 치료 효과를 한 달 이상 기다리지 않고도 미리 예측할 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

최근 국내 연구진이 안구 내 액체에 존재하는 바이오마커를 인공지능으로 분석해 주요 망막질환을 정확하게 구분하고 치료 반응까지 예측할 수 있는 기술을 개발했다. 생성형 AI로 만든 이미지

안구 내 생화학적 변화를 실시간 분석하는 인공지능(AI) 기반 진단 플랫폼으로 환자별 맞춤형 안과 치료 가능성을 높였다는 평가다.

울산의대 서울아산병원 융합의학과 김준기 교수·안과 이준엽 교수팀은 고감도 바이오마커 검출법과 AI를 결합해 망막질환을 정밀하게 진단하고 치료 반응을 조기에 예측할 수 있는 통합 진단 플랫폼을 자체 개발했다고 밝혔다. 

현재 망막질환은 빛간섭단층촬영(OCT)이나 안저 촬영 등 영상검사로 진단하지만, 질병의 근본 원인인 생물학적 변화를 실시간으로 확인하기 어렵다. 이 때문에 치료 효과를 판단하기까지 한 달 이상이 걸려 효과가 없는 환자도 반복적으로 주사를 맞아야 했다.

반면 질환과 관련된 바이오마커를 분석하는 ‘생화학 분석법’은 최소 100㎕(마이크로리터) 이상의 방수가 필요하지만, 최소 100㎕(마이크로리터) 이상의 방수가 필요하고 분석 과정도 복잡해 임상 활용에는 한계가 있었다. 방수는 각막과 수정체 사이를 채우는 투명한 액체다.

연구팀은 ‘표면 증강 라만 분광법’(SERS)과 AI를 결합해 극소량의 방수 속 생체분자를 실시간 분석하는 통합 진단 플랫폼을 개발했다.

또한 방수에서 얻은 생화학 데이터를 AI에 적용해 정밀 진단 시스템을 구축했다. 

정상 대조군 12명과 망막질환자 26명 등 총 38명을 대상으로 검증한 결과, 진단 정확도는 96.45%, 치료 반응 예측 정확도는 90% 이상으로 나타났다.

황반변성, 당뇨병성 황반부종, 망막정맥폐쇄 등 다양한 망막질환도 높은 정확도로 구분했다. 즉, 복잡한 망막질환 간의 생화학적 패턴을 정밀하게 구분한 것이다.

안질환 정밀 진단·치료 반응 조기 예측 가능한 진단 플랫폼 개발. 서울아산병원

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

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

이준엽 교수는 “이번 연구는 눈의 구조적 변화를 확인하는 데 집중돼 있던 기존 안과 진단 및 치료 반응 예측 패러다임을 분자 수준의 생화학적 분석으로 확장했다”며 “치료 효과가 낮은 환자를 조기에 선별해 환자별 맞춤 치료 전략을 세우고 실명 위험을 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

김준기 교수는 “나노 광학 기술과 AI 융합 알고리즘 접목을 통해 그동안 분석이 쉽지 않았던 극소량의 안구 내 방수 샘플로도 유의미한 생체 정보를 얻을 수 있게 됐다”며 “비침습적이고 경제적인 진단 플랫폼으로써 향후 의료 현장에서 안질환 스크리닝 및 실시간 치료 가이드라인 제공 등 실용화될 수 있도록 연구를 지속하겠다”고 밝혔다.

이번 연구 결과는 국제학술지 ‘머티리얼즈 투데이 어드밴시스(Materials Today Advances)’에 최근 게재됐다.

이승구 온라인뉴스 기자 [e-mail]