의과대학

성균관대학교 의과대학 윤원태 교수(신경과학교실), 송수정 교수(안과학교실)연구팀은 안저 사진을 통해 파킨슨 관련 질환 환자의 뇌신경계 기능 이상을 측정하는 알고리즘을 최초로 개발했다. 

눈의 망막은 비침습적으로 사람 몸의 혈관을 직접 볼 수 있다는 장점이 있어 예전부터 간단한 망막 검사를 통해 전신 혈관 상태를 확인하려는 시도들이 계속되어 왔으며, 특히 그중에서도 안저 사진을 이용하여 이용해 심혈관계 질환 위험을 예측하는 연구들이 많았다. 하지만 심혈관계 질환 연구들과는 달리, 뇌질환과 망막 연구는 거의 없었고, 결과 또한 제한적이었다. 

※ 사진 1 : 인지기능 예측 알고리즘 프로세스

연구팀은 2020년 10월~2021년 4월 사이 강북삼성병원 신경과를 방문한 파킨슨 관련 질환 환자들의  ▲뇌기능 관련 영상  ▲뇌신경계 운동 기능 평가 결과 ▲안저 사진을 분석했다. 이러한 정보를 기반으로 나이와 성별과 같은 환자의 기본 정보와의 상관관계를 분석해 최종적으로 안저 영상으로부터 해당 뇌신경계 파킨슨 관련 증상의 운동 기능 상태를 예측하는 인공지능 알고리즘을 개발했다.

즉, 알고리즘에 안저 사진, 나이, 성별 등 기본적인 정보들을 입력하면 알고리즘이 자동으로 이 환자의 파킨슨 관련 뇌신경계 운동 기능 척도인 H-Y 척도와 UPDRS 점수를 예측할 수 있게 한 것이다. 

알고리즘은 적은 수의 환자 데이터를 이용하였다는 한계점에도 불구하고, 두 가지 신경계 운동 기능 지표 예측에서 모두 약 0.8 수치에 근접하는 높은 정확도를 보여 주었다. 

송수정 교수는 “인공지능 방법론을 통해 대표적인 뇌신경계 퇴행성질환인 파킨슨 관련 질환과 눈과의 연관성에 관한 다양한 연구를 할 수 있게 된 것이 이번 연구가 갖는 의의”라며, “안저 검사를 통해 신경학적 뇌신경계 기능을 직·간접적으로 확인할 수 있어 임상적으로도 중요한 의미가 있다”고 전했다. 

한편 이번 연구는 세계적으로 저명한 안과 저널인 JAMA Ophthalmology 2월호에 게재됐다.