출생 직후 채취한 혈액 샘플과 임상 정보를 결합해 미숙아의 향후 건강 경로와 합병증 위험을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기반 분석 도구가 개발됐다. 사진=게티이미지뱅크


출생 직후 채취한 혈액 샘플로 미숙아의 향후 건강 경로와 합병증 위험을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기반 분석 도구가 개발됐다. 이번 연구는 미숙아를 하나의 범주로 묶어 보던 기존의 관점을 넘어, 실제 임상 결과에 따라 조산을 세분화할 수 있는 가능성을 제시했다.
미국 스탠퍼드대 의대 연구진은 이러한 내용을 담은 연구 결 릴게임하는법 과를 최근 국제학술지 《사이언스 중개의학(Science Translational Medicine)》에 발표했다. 연구진은 이번 성과가 미숙아의 합병증을 사전에 예측하고 개별 환자에 맞춘 맞춤형 치료 전략을 마련하는 데 중요한 발판이 될 수 있다고 설명했다.
연구를 이끈 니마 아가이푸어 교수는(마취·소아과·생의학 데이터과학)는 "어떤 미숙아 사아다쿨 는 특정 합병증만 겪고, 다른 합병증은 전혀 나타나지 않는 경우가 매우 흔하다"며 "일찍 태어난 아이들을 모두 '미숙아' 범주로 단순 분류할 수는 없다"고 말했다. 그는 "출생 시 수집한 생물학적 지표를 통해, 실제 임상 결과에 기반한 새로운 조산 분류가 가능하다는 점을 보여줬다"고 덧붙였다.
예측 어려운 미숙아 합병증
바다이야기릴게임 일반적으로 예정일보다 3주 이상 일찍 태어나면 미숙아로 분류된다. 출생 이후 수일에서 수주 사이, 일부 미숙아는 뇌, 눈, 폐, 소화기관 등에 심각한 손상을 남길 수 있는 합병증을 겪는다. 출생 시기가 이를수록, 체중이 적을수록 위험이 높아지는 경향이 있지만, 같은 시기에 같은 체중으로 태어난 아이들 사이에서도 예후는 크게 달라진다.
그럼 릴게임사이트추천 에도 불구하고 현재 임상 현장에서는 어떤 아이들이 심각한 합병증을 겪을지 미리 예측하기가 쉽지 않았다.
미숙아 1만3000여 명 혈액 데이터 분석…AI가 패턴 찾아내
연구진은 이 문제를 풀기 위해 신생아 선별검사 과정에서 수집된 건조 혈반(dried blood spot) 데이터를 활용했다. 모든 신생아는 출생 직후 희귀 오리지널골드몽 대사질환을 선별하기 위해 소량의 혈액을 채취하며, 캘리포니아주는 해당 샘플을 연구 목적으로 활용할 수 있도록 하고 있다.
연구진은 2005~2010년 사이 캘리포니아에서 태어난 미숙아 1만 3536명의 혈액 데이터를 분석했다. 출산 예정일보다 10주 이상 일찍 태어난 아이들로, 실제로 합병증 발생률이 가장 높은 집단이다.
연구에는 괴사성 장염, 조산아 망막병증, 기관지폐형성이상, 뇌실내출혈 등 미숙아의 4대 주요 합병증 중 하나 이상을 겪은 아이들과, 같은 시기에 태어났지만 합병증이 없었던 아이들이 모두 포함됐다. AI 모델은 이후 캐나다 온타리오주에서 태어난 미숙아 3299명의 데이터도 추가 검증했다.
혈액 샘플 데이터에는 아미노산(단백질 구성성분) 농도와 지방 대사 과정에서 생성되는 분자 등 대사 상태를 반영하는 다양한 지표가 포함돼 있었다. AI 알고리즘은 이들 분자 조합에서, 향후 네 가지 주요 합병증 중 하나 이상이 발생한 아이들과 연관된 패턴을 찾아냈다.
6가지 혈액 지표로 대사 건강 지수 구축
연구진은 분석 결과를 토대로, 미숙아의 합병증 위험을 가늠할 수 있는 6가지 혈액 지표를 추려 대사 건강 지수의 기반을 마련했다. 여기에 출생 시 임신 주수, 출생 체중, 성별, 아프가(Apgar) 점수 등 기본적인 임상 정보를 결합하자, AI 모델은 네 가지 주요 미숙아 합병증 각각의 발생 가능성을 85% 이상의 정확도로 예측할 수 있었다.
연구 공동저자인 데이비드 스티븐슨 교수(소아과)는 "궁극적인 목표는 조산에 대한 완전히 새로운 분류 체계를 만드는 것"이라며 "이를 통해 아이의 건강 경로를 미리 파악하고, 왜 어떤 아이는 합병증이 생기고 어떤 아이는 그렇지 않은지 이해할 수 있을 것"이라고 설명했다. 이어 "그렇게 되면 합병증을 사전에 예측해 개입 및 예방하고, 보다 정밀한 치료 계획을 세울 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
미숙아 치료 계획에 실질적 이점 줄 것
연구진은 현재 산모의 임신 과정 정보, 신생아 전자건강기록 자료, 추가적인 생물학적 지표 등을 통합해 AI 모델을 확장하고 있다. 미숙아의 합병증을 보다 정확히 예측할 수 있다면, 고위험 신생아를 언제 상급 신생아 중환자실을 갖춘 병원으로 이송해야 하는지 판단하는 데 도움을 주고, 보호자에게 예후에 대한 보다 현실적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
스티븐슨 교수는 "이는 조산을 바라보는 우리의 생각을 근본적으로 바꾸는 결과"라고 평가했다. 아가이푸어 교수 역시 "미숙아 한 명을 구한다는 것은 평생에 걸친 건강한 삶의 시간을 되돌려주는 것"이라며 "사회적으로 그 가치가 매우 크다"고 말했다.
연구진은 이번 성과가 단순한 예측을 넘어, 미숙아 합병증이 발생하는 생물학적 기전을 이해하는 데도 중요한 단서를 제공한다고 강조했다. 이번 연구에는 미국 캘리포니아대 샌디에이고 캠퍼스, 캐나다 오타와대, 브뤼에르 보건연구소 연구진도 참여했다.
[자주 묻는 질문]
Q1. 출생 직후 혈액 검사만으로 미숙아의 예후를 정확히 알 수 있나?A. 이번 연구는 출생 직후 채취한 혈액 스폿에서 얻은 대사 지표에 임신 주수, 출생 체중, 성별, 아프가 점수 등 기본 임상 정보를 함께 결합했을 때, 주요 미숙아 합병증 발생을 85% 이상 정확도로 예측할 수 있음을 보여줬다. 혈액 정보 단독이 아니라 임상 정보와의 결합이 핵심이다.
Q2. 연구에서 예측한 미숙아의 주요 합병증은 무엇인가?A. 괴사성 장염, 조산아 망막병증, 기관지폐형성이상, 뇌실내출혈 등 미숙아에서 임상적으로 가장 중요한 4대 합병증을 대상으로 분석했다.
Q3. 이 연구 결과가 실제 임상 현장에서 어떤 도움이 될 수 있나?A. 고위험 미숙아를 조기에 선별해 상급 신생아 중환자실로 이송할지 판단하는 데 도움을 줄 수 있고, 보호자에게 보다 현실적인 예후 정보를 제공할 수 있다. 장기적으로는 미숙아를 하나의 집단이 아닌, 위험 경로에 따라 세분화해 맞춤 치료 전략을 세우는 기반이 될 수 있다.
지해미 기자 (pcraemi@kormedi.com)