인공지능(AI)으로 중추신경계 급성 염증의 원인을 신속 분류하고 경과도 예측할 수 있게 됐다.
연세대의대 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수와 세브란스병원 신경과 김경민 교수, 강남세브란스병원 신경과 최보규 강사 연구팀은 뇌척수액 내 면역 세포의 삼차원 구조 이미지로 중추신경계 질환의 감염 원인과 경과를 정확히 예측하는 AI 모델을 개발했다고 AI분야 국제학술지(Advanced Intelligent Systems)에 발표했다.
박유랑 교수에 따르면 이번 연구는 중추신경계 감염 환자의 원인과 경과 예측에 뇌척수액 내 면역 세포의 3차원 이미지를 활용한 첫 사례다.
뇌염이나 뇌수막염 등을 일으키는 중추신경계 급성 염증은 발생 원인이 매우 다양하고 원인에 따라 증상과 경과도 천차만별이다.
염증 발생 원인 대부분은 미생물이다. 세균성이나 결핵성이면 사망률이 높고 치료 후에도 인지기능 장애, 뇌혈관 장애, 경련 발작 반복 등 후유증이 발생할 수 있어 빠른 원인 진단과 치료가 중요하다.
미생물 감염 검사법은 병원체마다 다른데다 특정 검사의 경우 결과가 나오기 까지 수주 이상이 시간이 걸린다.
따라서 증상에 따른 경험 치료를 시행하는데, 이 과정에서 합병증이 발생할 수 있어 원인 파악이 중요하다.
이번에 개발된 AI모델에는 중추신경계 감염 환자 14명으로부터 수집된 총 1,427개의 뇌척수액 면역 세포3D 영상이 학습됐다.
감염의 원인과 경과 예측 정확도 평가 결과, 면역세포 1개를 대입했을 때 감염원인 예측 정확도는 89%로 나타났다. 신경질환 환자의 경과 예측 정확도는 79%였다.
예측 성능은 대입한 세포 이미지가 많을수록 높아졌다. 면역 세포 5개 당 감염원인 예측 정확도는 99%, 경과 예측 정확도는 94%에 달했다.
연구팀에 따르면 AI모델이 감염 원인과 경과를 예측할 때 세포핵 주변의 구조 차이를 이용하고, 세포의 질량 및 부피, 단백질 밀도 등 정량 지표를 중요한 지표로 활용했다.