신장 기증 전 신기능 손실 인공지능(AI) 예측법 개발

인공지능(AI)을 이용해 신장 기증자의 신장이식 후 신기능을 신속하고 정확히 예측할 수 있는 방법이 개발, 보다 안전한 기증 결정에 도움을 줄 수 있을 전망이다.

서울대병원 이식혈관외과 민상일 교수팀(조은아 중앙의대 교수이주한 연세의대 교수김진성 온코소프트 대표)은 20102020년 생체 신장 기증자 1074명의 데이터를 바탕으로, AI 기반의 CT 이미지를 활용해 신장피질 부피를 측정하고 이를 통해 신장이식 후 신기능 저하와의 연관성을 분석한 다기관 후향적 코호트 연구결과를 [International Journal of Surgery](IF 12.5) 온라인판에 발표했다고 26일 밝혔다.

고령화 사회로 접어들면서 고령 신장 기증자가 증가하고 있다. 고령 기증자는 노화로 인한 사구체 경화 등 신장 미세구조의 변화로 만성 신장질환(CKD) 발병 위험이 증가한다.

신장피질은 체내 수분 조절전해질 균형폐기물 제거 등의 중요 역할을 담당한다. 신장피질 부피를 정확하게 측정하면 신장이식 후 신기능을 예측할 수 있다. 기존 연구에서는 신장피질 부피와 신기능 간의 상관관계가 보고됐으나 측정 방법이 복잡하고 시간이 많이 걸려 실제 임상에 적용하기 어려웠다.

공동연구팀은 신장 기증 전 CT 이미지를 분석해 신장피질 부피를 자동으로 측정할 수 있는 AI 기반의 자동 분할 모델을 개발, 수작업으로 측정한 결과와 비교했다.

검증 결과, Dice 유사 계수(두 이미지 간의 겹치는 부분을 평가하는 지표로, 1에 가까울수록 유사함) 0.97과 Hausdorff 거리(예측된 경계와 실제 경계 간의 최대 오차를 측정하며, 값이 작을수록 정확함) 0.76mm로 AI 모델의 정확도가 매우 높은 것으로 나타났다.

공동연구팀은 AI 모델을 사용해 측정한 신장피질 부피와 기증 후 신기능(eGFR는 신장의 여과 능력을 나타내는 추정 사구체 여과율이다. 값이 낮아질수록 신기능 감소) 사이의 연관성을 분석했다. 아울러 일반화 가산 모델(GAM)을 사용, 기증 후 시간 경과에 따른 신기능 변화도 분석했다.

분석 결과, 고령 기증자(60세 초과)는 젊은 기증자(60세 이하)에 비해 기증 후 신기능이 더 크게 감소하는 경향을 보였다. 고령 기증자의 eGFR 감소가 통계적으로 유의미하게 더 큰 컸다(P = 0.041).

그러나 수술 전 신장피질 부피가 큰 기증자들은 기증 후 신기능 저하가 덜 발생하는 경향을 보였으며, 이 차이는 통계적으로 유의미했다(p0.001).

공동연구팀은 신장피질 부피가 큰 고령 기증자들이 기증 후 신기능을 더 잘 유지할 수 있음을 시사한다고 설명했다.

공동연구팀은 AI를 활용한 신장피질 부피 측정이 기증 후 신기능 손실을 예측하는 데 중요한 지표로 작용할 수 있다면서 AI 모델을 기증자 선별과 평가 과정에 적용하면 신장이식 수술 성공률을 높이고, 기증자의 안전성을 강화하는 데 크게 기여할 것이라고 밝혔다.

민상일 교수(이식혈관외과)는 인공지능을 활용한 신장 피질 부피 측정의 임상적 유용성을 입증한 이번 연구는 신장 기증자의 평가 및 예후 예측에 중요한 진전을 이룬 것으로 평가된다면서 특히 기존에 비해 더욱 정밀하게 신기능 손실을 예측할 수 있는 방법을 제공함으로써 고령 기증자들에게 보다 안전한 기증 결정을 지원할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다고 말했다.