패혈증을 빠르고 정확하게 진단하고, 예후를 예측할 수 있는 AI 모델이 개발됐다.
박유랑 연세대 의대 의생명시스템정보학교실 교수와 김종현 연구원, 정경수 세브란스병원 호흡기내과 교수와 성민동 강사, 민현석 토모큐브 박사 연구팀은 특정 면역세포(CD8 T세포)의 3D 이미지 데이터를 활용해 패혈증을 진단, 예후 예측이 가능한 AI 모델을 개발했다고 12일 밝혔다. 연구팀에 따르면 해당 모델의 정확도는 99% 이상이다.
패혈증은 감염에 대한 비정상적인 인체 반응으로 주요 장기에 장애가 발생하는 질환이다. 사망률이 높아 빠른 조기 진단이 중요하다.
현재 패혈증 진단에 사용되는 대표적인 바이오마커인 C-반응성 단백질(CRP), 프로칼시토닌(PCT) 등은 지연된 반응으로 진단이 늦다. 또한 염증지표인 인터류킨-6(IL-6)과 같은 바이오마커는 표준화가 부족해 진단 결과를 해석하는데 어려움이 있다. 이러한 문제로 새로운 바이오마커 발굴이 필요한 상황이다.
연구팀은 면역세포 CD8 T세포 이미지 데이터와 AI 모델을 활용해 패혈증의 진단과 예후를 예측할 수 있을지 확인했다. 촬영은 홀로토모그래피 현미경을 사용했다.
분석 결과, 패혈증 진단을 위한 AI 모델의 예측 정확도 값(AUROC, 값이 1에 가까울수록 성능이 뛰어나며 0.8 이상이면 고성능 모델로 평가)은 0.96~0.99로 매우 높게 나타났다. 0.96은 하나의 세포 이미지를 사용했을 때, 0.99는 두 개 이미지를 사용했을 때의 값이다.
예후 예측 모델에서도 단일 이미지로 0.98의 정확도를 보였으며, 두 개의 이미지를 사용했을 때는 0.99 이상의 높은 성능을 나타냈다.
정경수 교수는 “이번 연구를 통해 CD8 T세포의 삼차원 이미지가 패혈증의 바이오마커로서의 역할을 규명할 수 있었다”며 “AI 모델을 통해 패혈증 환자의 진단 및 예후 예측을 신속하고 정확하게 수행함으로써 환자 개인에 적합한 치료 결정을 내리는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘라이트: 사이언스 앤드 어플리케이션스’ 최신호에 게재됐다.
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