눈을 이용해서 심장 질환 위험도를 검사한다?

 (A scan of the eye. Credit: UK Biobank)

 망막을 보는 안저 검사는 녹내장이나 당뇨병성 망막 질환 등 여러 질병을 진단할 수 있어 기본적인 안과 검진에 포함됩니다. 물론 요즘은 건강 검진 센터에서도 기본으로 실행하는 경우도 많습니다. 검사 방법도 간단하고 침습적이지 않은데다 비용도 저렴하다는 것이 장점입니다. 

 그런데 망막 혈관의 상태는 사실 심혈관계와 밀접한 연관이 있습니다. 망막 혈관의 상태가 좋지 않다는 것은 사실 심장이 좋지 않다는 의미이기도 합니다. 영국 리즈 대학 (University of Leeds)이 과학자들이 이끄는 국제 연구팀 (Leeds Teaching Hospitals' NHS Trust; the University of York; the Cixi Institute of Biomedical Imaging in Ningbo, part of the Chinese Academy of Sciences; the University of Cote d'Azur, France; the National Centre for Biotechnology Information and the National Eye Institute, both part of the National Institutes for Health in the US; and KU Leuven in Belgium)은 딥 러닝 기반이 인공지능 인식 시스템을 이용해 망막 스캔으로 심장 질환의 위험도를 예측하는 방법을 개발했습니다. 

 연구팀은 5000명의 망막 스캔 결과와 이미 알려진 심장 질병 상태를 매칭해 인공 지능 알고리즘 (multichannel variational autoencoder and a deep regressor model)을 훈련시켰습니다. 그 결과 인공지능은 높은 정확도로 좌심실 (left ventricle)의 이완기말 볼륨 (left ventricular end-diastolic volume)과 질량 (left ventricular mass)을 추정했습니다. 

 좌심실은 심장에서 가장 핵심적인 기능을 하는 펌프로 좌심실이 비대되어 있거나 제대로 수축하지 않으면 망막 혈관을 포함해 우리 몸 전체에 영향을 미치게 됩니다. 그러나 좌심실 크기를 측정하기 위해선 심장 초음파나 MRI 같은 고가의 복잡한 검사가 필요합니다. 망막 검사는 매우 간단하고 일반적인 정기 검진에서 시행하는 만큼 이를 이용해서 심장 이상 소견을 예측할 수 있다면 고위험군을 파악하고 필요하면 치료하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 

 연구팀은 더 나아가 인공지능이 성별, 연령 등 다른 데이터와 함께 12개월 간 심근 경색의 위험도를 예측할 수 있게 학습시켰습니다. 그 결과 생각보다 높은 정확도 (AUC = 0.80 ± 0.02, sensitivity = 0.74 ± 0.02, specificity = 0.71 ± 0.03)로 예측할 수 있다는 사실을 확인했습니다. 

 물론 더 검증은 필요하겠지만, 이미 널리 행해지는 검사에서 중요한 추가 정보를 얻을 수 있다는 점에서 흥미로운 이야기가 아닐 수 없습니다. 

 참고 

https://medicalxpress.com/news/2022-01-eye-window-heart-disease.html

Diaz-Pinto, A. et al, Predicting myocardial infarction through retinal scans and minimal personal information, Nat Mach Intell (2022). doi.org/10.1038/s42256-021-00427-7