[헬스코리아뉴스 / 임해리] 국내 주요 대학 병원 연구팀들이 대규모 코호트 분석과 첨단 인공지능(AI) 기술, 그리고 혁신적인 병용 요법 연구를 통해 현대 의학의 난제들을 풀어내고 있다. 서울대병원은 빅데이터 분석을 통해 흔히 쓰이는 전립선비대증 약물이 녹내장 위험을 높인다는 사실을 입증하며 환자 안전의 새로운 기준을 제시했다. 분당서울대병원은 난치성 위암의 내성 극복을 위한 표적치료제 병용 요법의 가능성을 세계 최초로 확인했으며, 연세대 치과대학병원은 AI를 활용해 불필요한 MRI 촬영을 줄이는 스마트 진단 모델을 선보였다. 기초 연구부터 임상 적용까지, 환자 맞춤형 치료를 향한 의료계의 최신 성과들을 정리했다. <편집자 주>

◆“전립선비대증 약 ‘알파차단제’, 급성 폐쇄각 녹내장 위험 52% 높여”

전립선비대증(BPH)의 1차 치료제로 가장 흔하게 처방되는 알파차단제를 사용할 경우, 실명을 유발할 수 있는 안과 응급 질환인 ‘급성 폐쇄각 녹내장(AACG)’ 발생 위험이 비사용자보다 52% 높아진다는 연구 결과가 나왔다. 특히 알파차단제 사용 기간에 비례해 발생률이 증가해, 203일 이상 장기간 사용할 경우 단기 사용자보다 발생률이 약 2.7배 높은 것으로 나타났다.

서울대병원 안과 김영국 교수팀(한림대성심병원 백성욱 교수)은 국민건강보험공단 자료를 바탕으로 구축한 3만 450명 규모의 코호트를 활용해 알파차단제 사용과 급성 폐쇄각 녹내장 발생 간의 연관성을 분석한 연구 결과를 19일 발표했다.

알파차단제는 전립선 평활근을 이완시켜 소변 흐름을 개선하지만, 눈의 홍채 확대근에 존재하는 ‘α-1 수용체’에도 작용해 동공 확장 능력을 저하하고 홍채를 이완시키는 부작용이 있다. 이러한 변화는 눈 안의 방수 배출구가 갑자기 막히는 급성 폐쇄각 녹내장을 유발할 수 있으며, 제때 치료하지 않으면 영구적인 시신경 손상과 실명을 초래할 수 있다.

연구팀은 2002년부터 2022년까지의 빅데이터를 분석해 급성 폐쇄각 녹내장이 발생한 5075명과 대조군 2만 5375명을 비교했다. 분석 결과 알파차단제 사용자는 비사용자에 비해 발생 위험이 약 52% 증가했다. 또한 누적 투약 일수가 203일 이상인 장기 사용군은 단기 사용군(23일 이하) 대비 발생률이 약 2.7배 높게 나타나 뚜렷한 ‘용량-반응 관계’를 보였다.

김영국 교수는 “이번 연구는 대규모 코호트를 통해 알파차단제와 녹내장 위험의 연관성을 입증했다는 점에서 의미가 크다”며 “고위험군 환자는 약물 치료 시작 전이나 장기 복용 중에 안과적 평가를 반드시 고려해야 한다”고 강조했다. 이번 연구는 국제학술지 ‘미국안과학회지(American Journal of Ophthalmology)’ 최근호에 게재됐다.

◆HER2 양성 위암 표적치료제 병용 효과 확인

HER2 양성 위암 치료에서 기존 표적치료제에 다른 표적치료제를 병용할 경우 치료 효과가 대폭 향상된다는 전임상 연구 결과가 나왔다.

분당서울대병원 혈액종양내과 이근욱 교수팀(강민수 교수, 의생명연구원 김귀진 박사)은 HER2 양성 위암세포를 이식한 쥐 모델에 ‘트라스투주맙 데룩스테칸(Trastuzumab Deruxtecan)’과 ‘퍼투주맙(Pertuzumab)’을 함께 투여한 결과, 종양 크기가 효과적으로 감소했다고 밝혔다.

위암 환자의 약 20%에서 나타나는 HER2 양성 위암은 암세포 표면의 ‘HER2’ 단백질이 과다 발현되어 성장이 빠르고 생존 기간이 짧은 것이 특징이다. 현재 표준 치료로 사용되는 ‘트라스투주맙 데룩스테칸’은 효과적인 약물이나, 일부 환자에서 내성이 생기는 한계가 있었다. 이는 암세포가 생존을 위해 ‘HER3’ 단백질과 결합하며 방어 체계를 강화하기 때문이다.

연구팀은 ‘퍼투주맙’이 ‘HER2’와 ‘HER3’의 결합을 차단한다는 점에 착안해 병용 요법을 고안했다. 실험 결과 병용치료군의 종양 크기는 치료제 미사용군 대비 81.0%나 감소했다. 이는 ‘트라스투주맙 데룩스테칸’ 단독 투여 시(54.7% 감소)보다 월등히 높은 수치다.

이근욱 교수는 “이번 연구는 두 표적치료제의 병용 요법이 내성을 극복하고 치료 효과를 극대화할 수 있다는 가능성을 제시한 성과”라고 평가했다. 연구 결과는 미국암학회(AACR)가 발간하는 ‘분자 종양학 치료법(Molecular Cancer Therapeutics)’에 게재됐다.

◆파노라마 X-ray 기반 턱관절 MRI 선별 AI 모델 개발

치과에서 흔히 찍는 파노라마 영상과 임상 정보를 분석해 턱관절 MRI 촬영이 필요한 시점을 미리 가려내는 AI 모델이 개발됐다.

연세대 치과대학병원 구강내과 박연정 교수와 구강과학연구소 정효정 교수팀은 환자 1355명의 데이터를 바탕으로 턱관절 MRI 이상 여부를 선별하는 인공지능 모델을 구축했다고 19일 밝혔다.

턱관절의 내부 구조 이상을 정확히 확인하려면 MRI 검사가 필수적이지만, 높은 비용과 낮은 접근성으로 인해 모든 환자가 검사를 받기에는 부담이 컸다. 연구팀은 파노라마 X-ray 영상과 함께 입이 안 벌어지는 정도, 관절 소리 등의 임상 정보를 AI에 학습시켰다.

검증 결과 해당 모델은 정확도 지표(AUC) 0.84~0.86의 높은 예측 성능을 보였다. 이는 3차원 MRI 촬영 없이도 파노라마 영상만으로 정밀 검사가 필요한 환자를 의미 있게 선별할 수 있음을 뜻한다.

박연정 교수는 “이번 연구는 MRI가 필요한 환자를 먼저 선별하는 새로운 진료 체계를 제시했다는 점에서 의미가 크며, 불필요한 정밀 검사와 진단 지연을 줄일 수 있을 것”이라고 설명했다. 이번 연구 성과는 국제학술지 ‘npj 디지털 메디신(npj Digital Medicine)’에 게재됐으며, 국내외 학회에서 최우수 구연발표상을 받는 등 학술적 가치를 인정받았다.