상단여백
HOME Medi Council Medi Academy Archive
대한신장학회, '인공지능 기반 사구체신염 예후 예측 모델 개발 연구' 추진…'사구체신염 환자 개인별 맞춤형 치료 근간' 마련대한신장학회, '인공지능 기반 사구체신염 예후 예측 모델 개발 연구' 추진

대한신장학회(이사장 양철우, 서울성모병원)는 변화하는 의료계를 선도할 인공지능을 활용한 신장질환 관리 연구 과제를 공모한 결과, 이하정(서울대학교병원 신장내과) 교수팀의 '인공지능 기반 임상-병리 통합 IgA 사구체신염 예후 예측 모델 개발' 과제를 선정했다고 발표했다.

이번 연구는 국내 대표적 사구체 질환인 IgA 사구체신염 환자를 대상으로 임상 정보와 병리 소견을 통합하는 인공지능 기반 예후 예측 모델을 만드는 것이 최종 목표이며 2021년부터 1년간 1억원의 연구비가 지급된다.

전국 14개 병원에서 31명의 연구진이 참여하는 다기관 후향적 임상 연구 신장내과, 병리과, 융합의학과 교수로 구성되어 있다.

학회 산하 연구회인 사구체신염 연구회(회장 진호준 교수, 분당서울대학교병원)와 질병관리본부 특성화 지원 사업(연구 책임자 김동기 교수, 서울대학교병원)을 통해 구축된 사구체신염 코호트 자료를 기반으로 각 환자들의 임상 데이터와 디지털화된 병리 이미지를 통합적으로 분석할 예정이다.

연구 내용 요약 그림(자료 대한신장학회 제공).

IgA 신장염은 국내의 가장 흔한 사구체 질환으로 평균 30대 중반의 젊은 나이에 진단을 받고 상대적으로 긴 시간 동안 질환을 앓게 되는데, 이 과정에서 다양한 임상 경과를 보이며 약 20%의 환자는 10년 이내에 투석이나 이식이 필요한 말기신부전 상태에 이르게 된다. IgA 신장염의 장기 예후를 예측하는 지표로는 임상적 위험인자나 신장 조직검사 소견 등이 현재 이용되고 있으나 IgA 신장염의 장기 예후를 예측하는 데는 한계가 있었다.

이하정 교수 협연 연구비 수혜 시상(대한신장학회 제공).

이하정 교수팀은 이러한 한계를 극복하고자 임상 데이터를 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기반의 인공지능 모델을 활용해 분석하고, 병리 소견을 학습시켜 객관화, 자동화하는 딥러닝 기반의 전자동 시스템을 구축하며 전체 디지털 병리 슬라이드 이미지(whole slide image)를 활용하는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 인공지능 모델을 개발 및 분석을 활용해 새로운 병리학적 인사이트를 탐색할 예정이다.

연구 책임자인 이하정 교수는 “이번 연구를 통해, 임상과 병리가 통합된 예측 모델을 확보해 IgA 사구체염 환자를 위한 개인별 맞춤형 치료의 근간을 마련할 수 있을 것으로 기대되며 신장내과 전문의, 신장병리 전문의, 그리고 융합의학 전문가가 협업으로 신장 질환 연구에 혁신적인 인공지능 기술을 도입하고 새로운 접근 방법을 시도할 수 있을 것으로 기대된다”고 했다.

우정헌 기자  medi@mediherald.com

<저작권자 © THE MEDICAL HERALD 메디컬헤럴드, 무단 전재 및 재배포 금지>

우정헌 기자의 다른기사 보기
icon인기기사
기사 댓글 0
전체보기
첫번째 댓글을 남겨주세요.
여백
여백
여백
여백
여백
여백
많이 본 뉴스
여백
여백
여백
여백
여백
여백
여백
여백
여백
여백
여백
여백
Back to Top