유전자 검사 없이 MRI로 고위험 신장병 찾는다…금오공대 AI 논문 주목

(구미=뉴스1) 정우용 기자 = 금오공대는 10일 김영우 컴퓨터공학부 교수 연구팀 논문이 의료 AI 분야의 세계 최고 권위 국제학술대회인 '국제 의료영상컴퓨팅 및 인터벤션 학술대회'에서 '조기 게재 확정 논문'으로 선정됐다고 밝혔다.

조기 게재 확정 논문은 심사위원들로부터 연구의 독창성과 완성도를 높게 평가받은 경우에만 부여되며 제출 논문의 약 9%만이 선정되는 최상위 등급이다.

김 교수팀은 논문에서 상염색체 우성 다낭성 신장병(ADPKD)에서 가장 공격적으로 진행되는 고위험 유전형인 PKD1 절단형(PKD1-T)을, 유전자 검사 없이 MRI 영상과 기본 임상 정보만으로 비침습적으로 선별하는 인공지능 프레임워크를 제안했다.

다낭성 신장병은 유전형과 영상 소견이 서로 일치하지 않는 '유전형–표현형 불일치'와 서로 다른 유전형이 MRI에서 비슷하게 보이는 '생물학적 모방' 현상 때문에 조기 위험도 분류가 어려웠는데 3차원 MRI에서 추출한 영상 특징을 다수의 기계학습 모델로 압축한 뒤, 이를 나이 및 신장 보정 총신장용적 등 임상정보와 결합하는 2단계 계층적 스태킹 구조로 이 문제를 해결했다.

실제로 김 교수팀이 제안한 모델은 영상 단독 또는 임상 단독 방식보다 우수한 판별 성능을 보였으며 민감도와 특이도의 균형, 예측 신뢰도, 임상적 순이익 측면에서도 일관되게 개선된 결과를 보였다.

김영우 교수는 "다낭성 신장 질환은 유전적 요인이 강한 질환이므로, 가족력이 있는 경우 조기 검진과 관리가 무엇보다 중요한데 영상과 임상 데이터를 결합한 방법으로 유전 검사 접근성이 낮은 환자에게도 조기 위험 선별의 기회를 넓힐 수 있게 됐다"고 말했다.

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