국내 연구진이 면역세포 모양 변화를 분석해서 패혈증을 신속히 진단하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 특별한 치료법이 없어 조기 진단과 빠른 조치가 필요한 패혈증 진료에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
박유랑 연세대 의대 의생명시스템정보학교실 교수팀은 세포독성 T세포(CD8+T)의 형태적 변화를 통해 패혈증의 진단과 예후를 예측하는 AI모델을 개발했다고 국제학술지 ‘빛:과학과 응용’에 최근 발표했다.
패혈증은 인체가 세균에 감염돼 심각한 합병증들이 발현되는 질환이다. 사망 위험이 일반적으로 20~35%, 패혈성 쇼크까지 올 경우 40~60%에 달해 신속한 조치가 필요하다.
다만 기존 패혈증 진단에 활용되는 바이오마커인 C-반응성 단백질(CRP)과 프로칼시토닌(PCT) 등은 진단에 이르기까지 다소 시간 지연이 된다는 한계가 있었다.
연세대 연구팀은 홀로토모그래피 이미징과 딥러닝 모델을 활용해 패혈증 조기 진단법을 개발했다. 홀로토모그래피는 형광 표지자를 사용하지 않고도 세포 3차원 이미지를 실시간으로 관찰할 수 있는 기술이다.
연구팀은 패혈증 환자의 세포독성 T세포가 부피 및 건조질량 등 형태적 측면에서 일반인 것과 상당한 차이가 있다는 것을 발견하고, 이를 홀로토모그래피 기술로 이미지화해서 딥러닝 모델에 학습시켰다.
연구팀이 이 기술의 패혈증 진단과 예후 및 예측 정확도를 검증한 결과, 미량의 세포독성 T세포 분만으로도 정확도가 100%에 육박한 것을 확인했다.
연구팀은 “소량의 혈액만으로도 면역상태가 저하된 환자 상태를 매우 빠르고 정확하게 진단할 수 있다”며 “패혈증 외에도 다양한 질병에 적용할 수 있어 정밀측정과 진단에 새로운 장(場)을 열 수 있을 것”이라고 밝혔다.
서동준 기자 (
