[Hinews 하이뉴스] 서울대병원 연구팀이 딥러닝 기반의 흉부 CT 분석을 통해 루게릭병(ALS) 환자의 예후를 예측할 수 있는 새로운 영상 지표를 개발했다고 밝혔다. 기존 폐활량 검사보다 정밀도가 떨어졌던 구음장애 환자에서도 적용 가능해, 진단 보완 수단으로 주목된다.

연구는 최석진·성정준 신경과 교수, 김종수 전문의, 박창민·최규성 영상의학과 교수 공동 연구팀이 진행했으며, 루게릭병 환자 261명의 CT 영상을 분석해 폐 용적 지수(LVI)와 호흡근 용적 지수(RMI)를 도출했다.

폐 용적 지수(LVI)와 호흡근 용적 지수(RMI)가 낮은 그룹은 높은 그룹 대비  기관절개술 또는 사망에 이르는 시점이 빠름 (서울대병원 제공)
폐 용적 지수(LVI)와 호흡근 용적 지수(RMI)가 낮은 그룹은 높은 그룹 대비 기관절개술 또는 사망에 이르는 시점이 빠름 (서울대병원 제공)
이 지수들은 병기(1~4기)가 진행될수록 유의하게 낮아졌고, 값이 낮을수록 생존 기간이 짧고 기관절개술 시행 시점도 빨랐다. 통계 분석 결과, 해당 영상 지표는 기존 폐활량 검사와 유사한 정확도로 예후를 평가할 수 있었으며, 구음장애 환자군에서도 같은 경향을 보였다.

연구팀은 이 영상 기반 지표가 기존 호흡 기능 검사에 어려움을 겪는 환자에게 유용한 대안이 될 것으로 기대하고 있다.

최석진 서울대병원 신경과 교수, 김종수 전문의·성정준 서울대병원 신경과 교수, 박창민·최규성 영상의학과 교수 (서울대병원 제공)
최석진 서울대병원 신경과 교수, 김종수 전문의·성정준 서울대병원 신경과 교수, 박창민·최규성 영상의학과 교수 (서울대병원 제공)
최규성 교수는 “딥러닝 기반 영상 분석으로 루게릭병 예후 예측의 정량적 가능성을 확인한 첫 사례”라고 밝혔으며, 최석진 교수는 “향후 임상에 영상 데이터 활용이 확대될 수 있는 계기가 될 것”이라고 말했다.

해당 연구는 국제학술지 Radiology 최신호에 게재됐다.

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