귓불에 사선형 주름이 있으면 심장병 위험이 높다는 ‘프랭크 징후(Frank’s sign)’.50여 년간 의학계에서 관찰돼 왔지만, 단순한 노화 현상인지 전신 혈관 이상을 반영하는 신호인지는 끝내 명확히 입증되지 못했다.이 논쟁에 인공지능(AI)과 유전성 뇌혈관질환 연구가 결정적 단서를 제시했다.
분당서울대병원 연구진이 프랭크 징후(Frank’s sign)를 3D 뇌 MRI에서 자동으로 탐지하는 인공지능(AI) 모델을 세계 최초로 개발하고, 이 징후가 유전성 뇌소혈관질환의 손상 정도와 밀접한 관련이 있음을 확인했다.
프랭크 징후는 한쪽 또는 양쪽 귓불에 약 45도 각도로 나타나는 사선형 주름으로, 1973년 미국 의사 샌더스 프랭크가 협심증 환자에서 자주 관찰된다고 보고하면서 알려졌다. 이후 심근경색, 뇌졸중 등 심뇌혈관질환과의 연관성이 제기돼 왔으나, 평가 기준이 표준화되지 않아 연구자 간 결과 차이가 컸다.
분당서울대병원 정신건강의학과 김기웅 교수팀은 뇌 MRI에 얼굴과 귓불이 함께 촬영된다는 점에 착안해, 3차원 얼굴 영상에서 프랭크 징후를 자동으로 분할·식별하는 AI 모델을 개발했다. 연구진은 분당서울대병원에서 확보한 400건의 뇌 MRI를 바탕으로 전문가가 수동으로 표시한 프랭크 징후를 AI에 학습시켰다.
학습에 사용하지 않은 분당서울대병원 데이터 600건과 충남대병원·강원대병원·세브란스병원 등 다기관 데이터 460건을 활용한 검증 결과, 전문가 수동 표시와 AI 자동 분할 간 일치도를 나타내는 Dice 유사도 계수(DSC)는 각각 0.734와 0.714로 나타났다. 프랭크 징후 유무를 구분하는 분류 성능(AUC)은 모두 0.9 이상을 기록했다.
연구진은 이어 이 AI 모델을 활용해 유전자 돌연변이로 발생하는 뇌소혈관질환인 카다실(CADASIL) 환자에서 프랭크 징후와 혈관 손상 정도의 연관성을 분석했다. 카다실은 뇌백질변성(WMH)이 특징적으로 나타나는 질환으로, 병변 부피가 클수록 뇌졸중과 치매 위험이 높아진다.
유전자 검사로 확진된 카다실 환자 81명과 연령·성별을 맞춘 일반인 54명을 비교한 결과, 프랭크 징후 발생률은 카다실 환자군에서 66.7%로 일반인(42.6%)보다 유의하게 높았다. 연령 등 교란 요인을 보정한 뒤에도 카다실 환자는 일반인보다 프랭크 징후가 있을 확률이 4.2배 높은 것으로 분석됐다.
또한 카다실 환자군 내에서 프랭크 징후가 있는 환자는 없는 환자에 비해 뇌백질변성 부피가 약 1.7배 컸다. 뇌백질변성 부피에 따라 환자군을 세 단계로 나눴을 때 프랭크 징후 발생률은 각각 37.0%, 66.7%, 74.1%로 증가했다.
김기웅 교수는 “프랭크 징후가 단순한 노화 현상이 아니라 유전성 뇌소혈관 손상의 정도와 관련이 있음을 객관적으로 확인했다”며 “프랭크 징후만으로 질환을 진단할 수는 없지만, 혈관성 질환 위험인자가 있는 경우 참고 지표로 활용될 수 있다”고 밝혔다.
이번 연구는 보건복지부와 한국보건산업진흥원, 치매극복연구개발사업단의 지원으로 수행됐으며, 국제학술지 ‘Scientific Reports’**와 **‘Journal of Clinical Medicine’에 각각 게재됐다.
