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심방세동, ‘피 한 방울’로 예측?...프로테오믹스 기반 "심혈관질환 정밀의료 시대 앞당겨"

연세의대 정보영·김대훈·박한진 교수팀,혈액 속 단백질 통해 심방세동 예측 모델 개발



연세의대가 혈액을 분석해 심방세동을 예측하는 AI 모델을 개발했다.

연세대학교 의과대학 내과학교실 정보영·김대훈·박한진 교수(심장내과), 의생명과학부 양필성 조교 연구팀은 혈액 속 단백질 정보를 기반으로 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다.

이번 연구결과는 국제학술지 써큘레이션(Circulation, IF 35.5)에 최근 게재됐다.

심방세동은 가장 흔한 심장 부정맥으로 뇌졸중과 심부전 위험을 높이는 주요 원인이다. 하지만 초기에는 증상이 뚜렷하지 않아 진단을 받지 못한 채 방치되기 쉽다. 이에 따라 질병이 발생하기 전에 위험도를 정확하게 예측하고 고위험군을 선별해 예방적 치료를 시행하는 정밀의료 전략이 필요하다.

연구팀은 약 6만 3천 명의 영국 바이오뱅크(UK biobank) 데이터를 대상으로 혈액 속 단백질과 심방세동 발생 여부와의 연관성을 분석했다. 이를 통해 심방세동 발생과 유의미한 상관관계를 보이는 단백질 후보군을 식별했다. 이후 미국의 ARIC 코호트 연구자들과 협력해 식별한 단백질 후보군이 동일하게 잘 작동함을 확인했다. 연구팀이 개발한 프로테오믹스 모델의 단백질 정보를 이용했을 때 기존 임상예측모델보다 뛰어난 정확도를 보였다.

특히 해당 단백질 정보는 심방세동이 실제 발생할 때까지의 시간을 예측하기도 했는데 연구팀은 이를 단순 위험예측을 넘어 질병 진행 경과를 추정할 수 있는 기능으로도 평가했다.

또한, 일부 단백질은 심방세동뿐만 아니라 뇌졸중, 심부전 등 동반 질환의 발생과도 연관돼 심혈관계 질환 전반에 걸친 새로운 바이오마커로의 확장 가능성을 보였다.

정보영 교수는 “혈액 단백질 분석으로 심방세동 위험을 예측함으로써 향후 예방 중심의 심혈관 진료 패러다임에 중요한 전환점을 마련할 수 있을 것”이라고 설명했다.

김대훈, 박한진 교수는 “이번 연구는 다수의 유럽 및 아시아 인구집단을 기반으로 진행된 대규모 혈액 내 단백질 분석으로, 다양한 인종과 환경에서도 활용 가능한 예측 모델을 제시했다는 점에서 의미가 크다”고 강조했다.
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질병관리청, 민·관 인공지능 협력 및 정책 지원 방안 논의 질병관리청 국립보건연구원은 7월 29일, 헬스케어 분야 전문 기업과 인공지능 연구 개발을 위한 정책 간담회를 개최한다. 이번 간담회에서는 정부의 ‘AI 3대 강국 실현’ 전략에 발맞추어 국내 인공지능 전문가가 헬스케어 데이터를 활용한 인공지능 국내외 현황 및 미래 전략을 발표하고, 질병관리청은 국립보건연구원이 보유한 헬스케어 멀티모달 데이터 및 인공지능 사업을 소개한 뒤, 민관 협력 및 정책 지원 방안을 논의할 예정이다. 질병관리청 국립보건연구원은 국내 최대의 코호트 운영 기관으로, 한국인유전체역학조사사업을 비롯하여 다양한 정상군 및 질환 코호트를 운영하고 있다. 코호트를 통해 최장 25년간의 임상·역학 추적 정보와 유전체, 오믹스, 영상, 마이크로바이옴 등 헬스케어 멀티모달 데이터를 구축·공개하여 인공지능 연구 생태계 조성을 위한 기반 마련에 힘쓰고 있다. 또한, 국내 헬스케어·인공지능 분야 연구개발 경쟁력을 강화하고자, 코호트 기반 멀티모달 인공지능 학습용 데이터 구축 및 코호트 연구 강화를 위한 인공지능 에이전트를 개발함으로써 국가 바이오헬스 산업 경쟁력 제고와 전략적 기반 마련을 추진하고 있다. 질병관리청은 국립중앙인체자원은행과 보건의료연구자원정보센터

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