[메디칼타임즈=최선 기자] 유방촬영술이 단순한 유방 관련 건강, 질병 진단을 넘어 주요 심혈관 사건(MACE) 및 사망 위험까지 유의하게 예측할 수 있다는 대규모 연구 결과가 나왔다.

연구에서 개발된 AI 모델로 측정한 석회화 수치는 MACE, 사망률과 직접적인 상관관계 보여 여성 심혈관 질환의 조기 진단 가능성을 제시한 것. 유방의 정기 촬영만으로 심혈관계 질환(CVD)의 위험 가능성을 예측할 수 있다는 점에서 1석 2조의 효과를 기대할 수 있게 됐다.

미국 캘리포니아대 설피지오 심혈관센터 로리 다니엘스가 진행한 유방촬영술 기반의 CVD 예측 가능성 연구 결과가 유럽심장학회 저널 ESC에 9일 게재됐다(doi.org/10.1093/eurheartj/ehag055).

심혈관질환은 여성 사망의 가장 큰 원인으로 알려져 있지만 실제 임상에서는 남성 중심으로 구축된 위험 평가 체계 때문에 과소 진단되는 경우가 많다. 최근 가이드라인에서는 PREVENT 계산기를 활용한 위험 평가가 권고되고 있지만 이러한 모델은 혈관의 실제 해부학적 변화나 구조적 손상을 직접 반영하지 못한다는 한계가 있다.

연구진은 이러한 한계를 보완할 수 있는 지표로 유방촬영술 영상에서 확인되는 유방 동맥 석회화(BAC)에 주목했다. 유방촬영술은 유방암 검진을 위해 전 세계적으로 광범위하게 시행되는 검사이며 해상도가 높아 유방 조직뿐 아니라 동맥 구조도 비교적 명확하게 확인할 수 있다.

유방 동맥 석회화는 다른 혈관 영역의 석회화와 연관성이 있으며 일반 인구에서 심혈관 사건을 예측하는 지표로 알려져 있다는 점에 착안, 연구진은 유방촬영 영상에서 BAC를 자동으로 분할하고 정량화할 수 있는 트랜스포머 기반 인공지능 모델을 개발했다.

기존 패치 기반 모델은 영상 잡음이나 유방 조직 내 비혈관 석회화를 BAC로 오인하는 위양성 문제가 있었지만, 새 모델은 이러한 오류를 줄이면서 높은 민감도를 유지하도록 설계됐다. 특히 BAC 면적을 절대 물리 단위인 mm²로 측정하는 방식이 적용, 정량 지표를 구현하려고 시도했다.

연구는 두 개 의료 시스템에서 유방촬영 검사를 받은 여성 12만 3762명을 대상으로 한 후향적 코호트 연구로 진행됐다.

인공지능 모델을 이용해 유방촬영 영상에서 BAC 면적을 자동 측정한 뒤 석회화 정도를 네 단계로 분류했다. BAC가 ▲전혀 없는 0mm² 그룹 ▲0~10mm²의 경도 석회화 ▲10~25mm²의 중등도 석회화 ▲25mm² 이상 중증 석회화로 구분해 BAC와 주요 심혈관 사건 발생의 연관성을 분석했다.

분석 결과 BAC는 내부 코호트 여성의 16.1%, 외부 코호트 여성의 20.6%에서 발견됐다. PREVENT 점수를 보정한 분석에서도 BAC는 주요 심혈관 사건 위험을 독립적으로 예측하는 지표로 나타났다.

BAC가 없는 여성과 비교했을 때 경도 BAC의 경우 주요 심혈관 사건 위험이 내부 코호트에서 1.32배, 외부 코호트에서 1.28배 증가했다.

중등도 BAC에서는 위험도가 각각 1.75배와 1.79배로 상승했으며, 중증 BAC에서는 내부 코호트 3.29배, 외부 코호트 2.80배로 크게 증가했고, BAC 면적이 1mm² 증가할 때마다 주요 심혈관 사건 위험이 약 2~3% 증가하는 것으로 나타나 석회화 정도와 심혈관 위험 사이에 명확한 용량–반응 관계가 확인됐다.

연구진은 이러한 결과가 유방촬영 검진을 활용한 새로운 형태의 심혈관 위험 평가 가능성을 보여준다고 판단했다.

유방촬영 검사는 이미 대규모 인구에서 정기적으로 시행되는 검사이기 때문에 추가 검사나 방사선 노출 없이 심혈관 위험 정보를 동시에 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다는 것.

특히 여성에서 심혈관 질환이 늦게 진단되거나 치료가 지연되는 문제가 지속되고 있는 상황에서 BAC 자동 정량화는 예방적 치료 개입 시점을 앞당길 수 있는 보조 지표로 활용될 수 있다.

연구진은 "인공지능 기반 BAC 정량화가 기존 임상 위험 평가 모델을 보완하는 해부학적 바이오마커로 기능할 수 있다"며 "향후 여성 심혈관 질환 예방 전략에서 중요한 역할을 할 가능성이 있다"고 평가했다.