난치성 특발성 폐섬유증의 진행과 예후를 인공지능(AI)이 CT 영상만으로 정밀 예측하며 맞춤 치료의 새 지평을 연 혁신적인 기술이 서울아산병원과 삼성서울병원 공동 연구팀에 의해 개발됐다.
특발성 폐섬유증은 폐 조직이 점진적으로 딱딱하게 굳어 호흡 기능을 상실하게 만드는 난치성 질환이다. 불분명한 원인과 환자별로 상이한 진행 속도로 인해 진단은 물론 향후 경과 예측이 매우 어려웠다. 기존 폐기능검사나 CT 영상 분석만으로는 질병의 미묘한 변화를 정량적으로 파악하기 힘들다는 한계가 존재했다. 이처럼 질병의 불확실성은 환자와 의료진 모두에게 큰 부담으로 작용했다.
이러한 난관을 극복하고자 서울아산병원 영상의학과 최주애·호흡기내과 김호철 교수팀과 삼성서울병원 영상의학과 이호연 교수팀은 AI 기반 CT 분석 기술을 공동 개발했다. 이 기술은 CT 영상에서 폐 섬유화 영역을 자동으로 측정하고 분석하여 시간에 따른 섬유화 변화를 수치화한다. 기존의 육안 판독이나 단순 영상 분석이 놓칠 수 있는 미세한 변화까지 AI가 정밀하게 포착하여 객관적인 지표를 제시한다.
연구팀은 2011년 1월부터 2020년 4월까지 특발성 폐섬유증 환자 524명의 임상 기록을 분석하여 AI 기술의 유효성을 검증했다. AI로 산출된 폐 섬유화 점수 변화가 환자의 폐기능 악화와 밀접한 상관관계를 보인다는 사실을 확인했다. 구체적으로 노력성 폐활량(FVC)이 5% 감소한 환자군에서는 폐 섬유화 점수가 평균 2.72% 증가했으며, 일산화탄소 확산 능력(DLCO)이 10% 감소한 환자군에서는 폐 섬유화 점수가 평균 4.52% 증가한 것으로 나타났다. 이 연구 결과는 질병 진행과 AI 지표 간의 강력한 연관성을 입증했다.
특히, AI로 산출된 폐 섬유화 점수가 4% 이상 증가한 환자군은 폐 이식 또는 사망 위험이 현저히 높아지는 것으로 입증됐다. 이는 특발성 폐섬유증 환자의 중증도 변화와 향후 예후를 예측하는 매우 강력하고 구체적인 객관적 지표를 마련한 것이다. 의료진은 이제 단순히 폐기능 변화뿐 아니라 AI 기반의 정량화된 섬유화 점수를 통해 환자의 미래를 보다 정확히 예측하고 선제적인 조치를 취할 수 있게 됐다.
서울아산병원 영상의학과 최주애 교수는 「이번 연구로 임상적으로 의미 있는 폐 섬유화 점수 변화의 기준치를 제시했다」고 강조하며, 「AI 기술이 특발성 폐섬유증 환자의 질병 관찰 및 치료 전략 수립에 필수적인 보조 지표로 활용될 가치가 크다」고 밝혔다. 이 발언은 AI 기술이 단순 연구 단계를 넘어 실제 임상 현장에 적용될 강력한 근거와 그 파급력을 시사한다.
이번 AI 기반 CT 정량 분석 기술 개발은 난치성 특발성 폐섬유증 환자 관리에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 질병의 불확실성을 AI가 명확한 수치로 바꿔냄으로써, 환자 개개인에게 최적화된 맞춤형 치료 전략 수립의 가능성을 한층 높였다. 이 연구 결과는 '미국호흡기·중환자의학저널'에 게재되며 학술적 가치를 인정받았다. 향후 의료 현장에서 AI 기술이 난치성 질환의 진단과 예후 예측을 넘어 치료 방향 설정에도 핵심적인 역할을 수행하며 미래 의료의 새 지평을 열어갈지 귀추가 주목된다.