소변 한 방울로 일주일 뒤 호흡기 질환의 악화를 예측하는 인공지능 기반 진단 키트가 나와 학계의 주목을 받고 있다.

특히 향후 일주일간 질환의 악화는 물론 안정 가능성까지 예측해 곧바로 결과를 알려준다는 점에서 환자 관리에 획기적 변화가 예상된다는 것이 전문가들의 의견이다.

현지시각으로 20일 유럽호흡기학회지(ERJ)에는 인공지능을 활용해 소변 샘플을 분석하는 진단 키트의 검증 연구 결과가 공개됐다(10.1183/23120541.00797-2024).

현재 폐기종과 만성기관지염을 비롯해 만성 폐쇄성 폐질환(COPD)는 이환율이 높고 증상 발현시 사망률 또한 급격하게 증가한다는 점에서 경각심이 높아지고 있다.

이로 인해 대부분 입원 치료를 권하지만 장기 입원 또한 상당한 부담을 초래한다는 점에서 한계가 있는 것이 사실이다.

이에 따라 의학계는 이러한 환자들의 모니터링을 위한 다양한 방법을 고심하고 있지만 아직까지 정기적인 내원 외에는 방법이 없는 상태다.

영국 레스터 의과대학의 크리스 브라이틀링(Chris Brightling) 교수가 이끄는 연구진이 악화 예측에 대한 인공지능 모델 개발에 나선 것도 이러한 이유 때문이다.

간단한 방법으로 집에서 악화를 예측할 수 있다면 환자 관리에 큰 도움이 되기 때문이다.

이에 따라 연구진은 COPD 환자 55명의 소변 샘플을 분석해 악화시 변화하는 바이오마커 35개를 추출한 뒤 이에 대한 연구에 들어갔다.

또한 이를 통해 가장 차별적 변화가 일어나는 바이오마커를 결합한 로지스틱 회귀 모델을 뽑아내고 광전자 판독기를 사용해 진단 키트로 개발했다.

이에 대한 검증은 105명의 COPD 환자를 통해 이뤄졌다. 이들은 6개월 간 매일 이 키트를 통해 소변 검사를 진행하고 그 결과를 휴대전화를 통해 연구자들에게 보냈다.

연구진은 이를 인공 신경망(ANN) 유형의 인공지능을 통해 분석하고 환자의 COPD 증상이 악화되는 시기를 예측했다.

결과는 놀라웠다. 환자들이 진단 키트를 통해 소변 검사를 진행하고 이를 인공지능에 넣는 것만으로 7일 뒤 증상 악화될 위험을 81%의 정확도로 예측하는데 성공했기 때문이다.

발견 연구 당시 84%의 정확도를 기록했다는 점에서 약간의 수치 하락은 있지만 이 정도라면 충분히 임상에 활용할 수 있다는 것이 연구진의 설명이다.

크리스 브라이틀링 교수는 "COPD의 경우 증상 발현시 곧바로 입원해야 할 만큼 심각한 예후를 보인다"며 "증상이 나타나기 전에 악화 여부를 예측할 수 있다면 환자 관리에 획기적 변화가 일어날 것"이라고 내다봤다.

유럽호흡기학회 아포스톨로스 보시오스 이사는 "COPD를 비롯한 중증 호흡기 질환은 치료와 더불어 모니터링이 무엇보다 중요하다는 점에서 이번 연구는 매우 의미가 있다"며 "장기적으로 악화를 예측할 수 있다는 것은 치료는 물론 모니터링의 패러다임을 바꿀 것"이라고 밝혔다.