안저사진과 빛간섭단층촬영(OCT) 영상만으로 실명으로 이어질 수 있는 유전성 망막질환의 원인 유전자를 예측하는 인공지능 시스템이 개발됐다. 실제 진료현장에서 실시한 무작위 대조 임상시험에서 AI의 도움을 받은 의료진의 상위 5개 원인 유전자 예측 정확도는 88.5%로, 전문의가 단독으로 진단했을 때의 67.3%보다 21.2%포인트 높았다.
세브란스병원 안과 한진우·변석호 교수와 강남세브란스병원 안과 이준원 교수 연구팀은 유전성 망막질환의 원인 유전자를 예측하는 AI 기반 임상의사결정지원시스템 ‘Retina4IRD’를 개발하고 임상적 유용성을 확인했다고 14일 밝혔다.
연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 메디슨(Nature Medicine, 영향력지수 52.5)’에 게재됐다.
300개 넘는 유전자 관여…환자 40% 이상 원인 확인 못 해
유전성 망막질환은 300개 이상의 유전자 이상으로 발생하는 희귀 안과질환이다. 실명의 주요 원인 가운데 하나로, 전 세계 환자는 500만 명 이상으로 추정된다.
정확한 유전자 진단은 치료 방침을 결정하고 질병의 진행과 예후를 예측하는 데 필요하다. 환자와 가족을 위한 유전상담은 물론 최근 도입되고 있는 유전자치료 대상자나 관련 임상시험 참여자를 선별하기 위해서도 원인 유전자 확인이 중요하다.
하지만 기존 진단 과정은 복잡하다. 안저검사와 OCT 등 정밀 안과검사를 거쳐 차세대염기서열분석(NGS)을 시행하고, 여러 분야 의료진의 다학제 협진까지 진행해야 한다.
진단에 수년이 걸리는 경우도 적지 않으며, 환자의 40% 이상은 여러 검사를 거친 뒤에도 원인 유전자를 확인하지 못하는 것으로 알려져 있다. 진단이 늦어지면 적절한 치료 시기를 놓치거나 유전자치료 및 임상시험 참여 기회를 얻지 못할 수 있다.
3개국 9개 의료기관 환자 자료로 AI 구축
연구팀은 안과 진료에서 널리 사용하는 안저사진과 OCT 영상만으로 원인 유전자를 예측하는 Retina4IRD를 개발했다.
모델 구축에는 한국·중국·폴란드 3개국 9개 의료기관에서 유전자 검사로 확진된 유전성 망막질환 환자 1,843명, 총 3,376안의 자료가 사용됐다.
연구팀은 안저사진과 OCT 영상에 환자의 나이와 성별, 가족력, 발병 연령, 유병기간 등 임상정보를 함께 학습시켰다.
Retina4IRD는 입력된 영상과 임상정보를 분석해 원인일 가능성이 높은 유전자를 순서대로 제시한다. 현재 치료법이 있거나 임상시험이 진행 중인 유전자를 포함해 총 17개 유전자 범주를 대상으로 후보를 제안하도록 설계됐다.
내부검증 TOP-5 정확도 90.4%
연구팀이 시스템의 정확도를 내부 검증한 결과 실제 원인 유전자가 AI가 제시한 상위 5개 후보 안에 포함되는 ‘TOP-5’ 정확도는 90.4%를 기록했다.
이는 AI가 최종 유전자 진단을 대신하는 것이 아니라, 검사 전에 가능성이 높은 유전자 범위를 좁히는 선별 도구로 활용될 가능성을 보여준다.
다만 17개 유전자 범주를 중심으로 개발된 만큼, 300개가 넘는 전체 유전성 망막질환 원인 유전자를 모두 개별적으로 진단하는 시스템은 아니다. AI가 제시한 결과 역시 차세대염기서열분석 등 유전자검사를 통해 최종 확인해야 한다.
환자 295명 무작위 대조시험…전문의 단독 진단보다 정확
연구팀은 Retina4IRD가 실제 진료현장에서도 의료진의 판단을 개선하는지 확인하기 위해 전향적 무작위 대조 임상시험을 진행했다.
환자 295명을 AI 보조 진단군 148명과 전문의 단독 진단군 147명으로 무작위 배정했다. 이후 시행한 차세대염기서열분석 결과를 기준으로 두 집단의 예측 정확도를 비교했다.
1차 평가변수인 TOP-5 유전자 예측 정확도는 AI 보조군이 88.5%로 나타났다. 전문의 단독군의 67.3%보다 21.2%포인트 높은 결과다.
가장 가능성이 높은 유전자 하나를 정확하게 제시하는 ‘TOP-1’ 정확도에서도 AI 보조군은 37.8%를 기록해 전문의 단독군의 22.4%보다 15.4%포인트 높았다.
평가 지표 AI 보조 진단군 전문의 단독 진단군 차이
TOP-5 정확도 88.5% 67.3% 21.2%p
TOP-1 정확도 37.8% 22.4% 15.4%p
연구팀에 따르면 안저사진과 OCT 영상으로 유전성 망막질환의 원인 유전자를 예측하는 AI 시스템의 임상적 유용성을 전향적 무작위 대조 임상시험으로 입증한 것은 세계 최초다.
유전자검사 대체 아닌 ‘사전 선별 도구’
Retina4IRD는 의사의 진단이나 유전자검사를 대체하는 시스템이 아니다. 영상과 임상정보를 바탕으로 가능성이 높은 원인 유전자 후보를 의료진에게 우선 제시하는 의사결정지원 도구다.
후보 유전자를 사전에 좁힐 수 있으면 검사 전략을 보다 효율적으로 세우고, 결과를 해석하는 데 필요한 시간과 비용을 줄일 가능성이 있다. 특히 치료법이 있거나 임상시험이 진행 중인 유전자를 신속하게 선별하면 치료 시기가 중요한 환자의 진료에도 도움이 될 수 있다.
다만 실제 의료현장에 널리 활용하려면 다양한 인종과 의료기관, 영상장비 및 촬영 환경에서도 정확도가 유지되는지 추가로 검증해야 한다. AI가 다루지 않는 희귀 유전자와 비전형적 영상 소견에 대한 보완도 필요하다.
한진우 교수는 “Retina4IRD는 의사를 대신해 진단을 내리는 것이 아니라 유전자검사를 시행하기 전 가능성이 높은 원인 유전자를 먼저 좁혀주는 사전 선별 도구로 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.
이어 “불필요한 검사 비용을 줄이고 진단에 걸리는 시간을 단축하는 것은 물론, 유전자치료처럼 치료 시기가 중요한 환자를 조기에 선별해 정밀의료를 실현하는 데 기여할 것”이라고 덧붙였다.
