루게릭병 환자의 생존과 직결되는 호흡기능 평가에 새로운 길이 열렸다. 구음장애로 정확한 폐활량 검사가 어려웠던 환자들도 흉부 CT 영상만으로 정확한 측정이 가능해졌다.
서울대병원 신경과 최석진·성정준 교수팀과 영상의학과 박창민·최규성 교수팀은 23일 루게릭병 환자 261명의 흉부 CT 영상을 딥러닝 기술로 분석해 폐와 호흡근 부피변화 측정으로 호흡기능을 평가하는 새로운 지표를 개발했다고 발표했다.
루게릭병은 뇌와 척수의 운동신경세포가 점진적으로 파괴되는 난치성 신경퇴행성 질환이다. 병이 진행되면서 호흡근까지 마비돼 발병 후 3~4년 내 호흡부전으로 사망에 이르는 경우가 많다. 따라서 환자의 호흡기능을 정확히 평가하는 것은 예후 예측에 매우 중요하다.
그러나 기존 폐활량 검사는 환자가 검사 장비에 입을 대고 숨을 깊게 들이마시고 내쉬는 과정이 필요하다. 때문에 구강안면 근육 약화로 구음장애가 생기는 경우가 많은 루게릭병 환자들은 정확한 검사가 어려웠다.
이에 연구팀은 딥러닝 기술을 이용해 루게릭병 환자의 흉부 CT 영상에서 폐와 호흡근 부피를 분석해 새로운 검사 지표를 개발했다. 연구팀은 폐와 호흡근 위축 정도를 객관적으로 나타내는 '폐 용적 지수(LVI)'와 '호흡근 용적 지수(RMI)'를 개발하고 루게릭병 환자들의 병기 및 생존 기간과의 연관성을 확인했다.
분석 결과, 루게릭병 환자의 병기가 1기에서 4기로 진행될수록 두 지수 모두 유의미하게 감소하는 것으로 나타났다. 특히 폐·호흡근 용적 지수가 낮은 환자군은 높은 환자군에 비해 폐와 호흡근 위축이 뚜렷했으며, 기관절개술 시행 시점이나 사망에 이르는 기간도 더 빨랐다.
이 영상 기반 지표들은 기존 폐활량 검사와 비슷한 수준의 정확도로 환자의 예후를 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 구음장애 환자군만을 대상으로 한 분석에서도 예후 예측력이 우수했다. 이는 연구팀이 개발한 지표가 기존 검사의 한계를 극복할 실질적인 대안이 될 수 있다는 것을 뜻한다.
교신저자인 최규성 영상의학과 교수는 "이번 연구는 대규모 루게릭병 환자 코호트를 대상으로 딥러닝 분석을 통해 정성적 평가를 넘어 정량적인 영상 지표의 예후적 가치를 최초로 입증했다는 데 큰 의미가 있다"고 말했다.
공동 제1저자인 최석진 신경과 교수와 김종수 전문의는 "본 연구 결과를 바탕으로 향후 영상 데이터가 루게릭병 진료 현장에 적극적으로 도입된다면, 환자의 진단 정확도를 높이고 임상적 의사결정을 보조하는 효과적인 수단으로 활용될 수 있을 것"이라고 전망했다.
이번 연구 성과는 영상의학 분야 최고 권위지인 《래디올로지(Radiology, IF;15.2))》최근호에 게재됐다.
