서울대병원, 딥러닝 기반 흉부 CT로 루게릭병 예후 예측 새 지표 개발

서울대병원 연구팀이 루게릭병(ALS) 환자의 예후를 보다 정확히 예측할 수 있는 새로운 검사 지표를 개발해 학계의 주목을 받고 있다. 이번 연구는 신경과 최석진 교수, 영상의학과 최규성 교수 등이 주도했으며, 딥러닝 소프트웨어를 이용해 흉부 CT 영상에서 폐와 호흡근의 용적을 정량적으로 분석한 결과를 바탕으로 이뤄졌다.

루게릭병은 뇌와 척수의 운동신경세포가 점진적으로 소실되면서 근육이 약해지고 위축되는 치명적인 신경계 질환이다. 특히 호흡근 마비로 인한 호흡부전이 주요 사망 원인으로 꼽히며, 발병 후 평균 3~4년 내에 생명을 위협하는 상태에 이르게 된다. 따라서 정기적인 호흡 기능 평가가 중요한데, 기존의 폐활량 검사는 구강과 안면 근육이 약해진 환자에게서 정확도가 떨어지는 한계가 있었다.

이에 연구팀은 서울대병원에서 진료받은 루게릭병 환자 261명의 흉부 CT 영상을 분석하고, 폐 용적 지수(LVI)와 호흡근 용적 지수(RMI)를 산출해 이 지수가 환자의 병기 및 생존 기간과 어떤 상관관계가 있는지를 평가했다. 연구 결과, LVI와 RMI는 병기가 진행될수록 유의하게 감소했으며, 두 지수가 낮은 환자는 높은 환자에 비해 기관절개술이나 사망에 이르는 시점이 더 빨랐다. 특히 구음장애가 동반된 환자에서도 LVI와 RMI가 독립적인 예후 지표로 작용하는 것이 확인됐다.

논문의 교신저자인 최규성 교수는 “이번 연구는 대규모 환자 데이터를 기반으로 딥러닝 기술을 활용해 루게릭병의 예후를 예측할 수 있는 정량적 영상 지표의 가능성을 최초로 입증했다”고 밝혔다. 공동저자인 최석진 교수는 “영상 기반 지표는 특히 기존 검사가 어려운 환자에서 임상 결정을 보조하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다”고 전했다.

이번 연구 성과는 국제 학술지 Radiology 최신호에 게재됐으며, 루게릭병 환자의 진단과 치료 방침 수립에 새로운 전환점을 마련할 것으로 평가되고 있다.