인구 고령화로 신장 기증자의 연령이 높아지고 있는 가운데 인공지능(AI)으로 노년층 기증자의 기증 후 합병증 위험을 예측해서 이식 결정에 도움을 주는 모델이 개발됐다.

노인의 수술 전 신장 부피가 크면 상대적으로 신장 기증 후 신장 기능 감소가 적은 것으로 확인됐다.

중앙대병원 혈관외과 조은아 교수와 서울대병원 민상일 교수 공동 연구팀은 최근 인공지능(AI)을 활용한 신장 피질 부피 측정 모델을 개발해서 고령 신장 기증자의 위험 예측 및 이식 결정을 돕는 연구 결과를 발표했다고 27일 밝혔다.

조은아 교수 연구팀의 이번 논문은 외과 분야 국제학술지 ‘국제외과학저널(International Journal of Surgery’ 최신호에 게재됐고, 생물학연구정보센터(BRIC‧Biological Research Information Center) ‘한국을 빛낸 사람들(한빛사)’ 논문으로 등재됐다.

조은아 교수는 “이번 연구를 통해 인공 지능을 활용해서 신장 기증자의 수술 전 신장 부피 측정이 기증 후 신장 기능 손실을 예측하는 데 중요한 지표가 될 수 있다는 점을 밝혔다”며 “이를 실제 기증자 평가에 적용함으로써 고령 신장 기증자의 보다 안전한 기증 결정을 돕는 중요한 기술적 진보를 이룰 수 있게 됐다”고 설명했다.

▶“신장 기증자의 선별‧평가 과정에 기여”

신장 이식은 말기 신장 질환 환자가 건강한 새 삶을 살 수 있는 근본적인 치료법이다. 하지만 기증자는 이식 수술에 따른 위험뿐만 아니라 장기적인 건강 문제도 고려해서 이식을 결정해야 한다.

특히 초고령 사회를 앞두고 있는 우리나라는 고령의 신장 기증자들이 증가하고 있는 추세다. 고령 기증자들은 나이에 따른 수술 위험 부담과 함께 신장 기증 후 고혈압‧단백뇨 발생 위험이 높은 것으로 보고된다.

또 장기적인 신장 기능 손실로 만성 신장 질환까지 이어질 수 있는 우려가 있어서 수술 전 위험에 대해 신중한 평가 후 이식을 진행해야 한다.

이와 관련 신장의 기능을 수행하는 부위는 신장의 피질이다. 때문에 신장 기증자의 신장 기능 손실을 예측하기 위해 신장 피질 부피 측정 지표가 중요한 역할을 한다.

하지만 현재 이뤄지고 있는 컴퓨터단층촬영(CT)을 통한 신장 피질 부피의 측정법은 번거롭고 어려움이 있었다.

이에 조은아 교수 연구팀은 컴퓨터단층촬영(CT) 이미지를 통해 빠르고 정확하게 신장 피질 부피를 측정할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 

이 자동화 모델은 CT 이미지만 등록하면 자동으로 신장 피질을 찾아서 분할시켜, 부피를 측정할 수 있다.  

연구팀은 인공지능(AI) 모델을 활용해, 2010년부터 2020년까지 신장을 기증한 생체 기증자 1074명의 수술 전 CT로 신장 피질 부피를 측정했다. 이어 신장 이식 후 남게 될 신장의 부피가 기증 후에 신장 기능 손실 정도를 예측하는지 평가했다.

그 결과 고령 신장 기증자들의 신장 피질 부피는 젊은 기증자들에 비해 노화의 영향으로 줄어들면서 신장 기능의 급격한 감소를 경험해 신장 기능 저하와 상관관계가 있는 것을 확인했다. 

특히 이식 후 3년까지는 젊은 기증자들에 비해 고령 기증자들의 신장 기능 저하 폭이 더 큰 것으로 나타났다.

고령의 신장 기증자들은 젊은 기증자들보다 기증 후 신장 기능의 지표인 사구체 여과율(eGFR)이 더 많이 감소했다. 사구체 여과율은 신장이 1분 동안 걸러주는 혈액량이다. 

하지만 수술 전 더 큰 신장 피질 부피를 가진 기증자들은 신장 피질 부피가 작은 기증자보다 사구체 여과율 감소가 유의하게 적어, 상대적으로 신장 기능 감소가 덜한 것으로 분석됐다. 고령이어도 신장 피질 부피가 크면 이식 후 신장 기능 저하가 낮은 것이다.

서울대병원 이식혈관외과 민상일 교수는 “인공기능 기술을 활용해서 기존에 많은 시간이 소모되고 어려웠던 분석이나 측정을 정밀하고 빠르게 했다”며 “이번 신장 피질 부피 측정 모델이 신장 기증자의 선별과 평가 과정에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.

황운하 기자 다른기사 보기