[의학신문·일간보사=오인규 기자]나이가 들며 근육이 감소하는 근감소증(sarcopenia)은 낙상과 골절, 만성질환의 위험을 획기적으로 높이는 중대한 질환이다. 세계보건기구(WHO)는 2017년 이를 정식 질병으로 등록했지만, 노년층에게 흔히 발생하는 이 질환을 임상 현장에서 조기에 객관적으로 진단하기란 쉽지 않았다.

(왼쪽부터) 서울아산병원 김지완 교수(교신저자)와 최우림 박사후연구원(제1저자) 사진제공=코어라인소프트

최근 국내 연구진이 의료 인공지능(AI)을 활용해 기존에 촬영된 CT 영상만으로 근육량을 자동 분석하고, 이를 진단 지표로 활용하는 획기적인 해법을 제시해 주목받고 있다.

서울아산병원 정형외과 김지완 교수와 최우림 박사후연구원 연구팀은 코어라인소프트의 AI 솔루션 'AVIEW'를 활용한 연구 결과를 최근 국제학술지 'Aging Clinical and Experimental Research'에 게재했다.

연구팀은 약 4,000명의 성인 CT 데이터를 바탕으로 요근 부피의 분포와 근감소증의 연관성을 평가했다. 딥러닝 기반 알고리즘으로 요근을 자동 분할해 부피를 계산한 결과, 기존 표준 진단 지표인 사지골격근량(ASM)과 높은 상관성을 나타냈다.

특히 체질량지수(BMI)로 보정한 지표(PV/BMI)가 가장 우수한 진단 정확도를 입증하며 임상적 유효성을 증명했다.이번 연구에 따르면 요근 부피는 30대에서 최고치에 도달한 후 연령 증가에 따라 감소하는 경향을 보였으며, 이러한 양상은 남성에게서 더욱 뚜렷하게 관찰됐다.

나이와 성별에 따른 요근 부피 분포도 - 왼쪽은 여성, 오른쪽은 남성 사진제공=코어라인소프트

복부의 핵심 근육 중 하나인 요근의 부피 측정만으로 신체 전체의 근육량을 재지 않고도 빠르고 정확하게 근감소증을 진단할 수 있게 된 것이다.

무엇보다 이번 연구는 일차적인 영상 분석의 틀을 벗어나, 폐암이나 복부 질환 진단 등을 위해 촬영된 기존 CT 검사 데이터를 재활용해 추가 검사 없이 건강 위험을 조기에 발견하는 '기회적 검진(opportunistic screening)'의 가능성을 열었다는 점에서 막대한 경제적 가치를 지닌다는 평가다.

별도의 비용 추가나 방사선 노출 증가 없이 의료 현장의 효율성을 극대화할 수 있기 때문이다. 나아가 근감소증은 암, 당뇨, 심혈관 질환 등과 연관성이 매우 높아 다른 질환의 원인 규명과 치료에도 중요한 역할을 차지한다.

의료 AI가 한 번의 CT 촬영으로 폐질환, 심혈관 위험뿐만 아니라 체성분 변화까지 동시에 분석하는 구조는 향후 병원 시스템에 깊숙이 이식되어 장기적인 추적 관리를 유도하는 운영 체제(OS)로 진화할 전망이다.

연구팀은 "이번 연구는 인구 고령화의 핵심 난제인 근감소증을 조기에 발견할 수 있는 새로운 디지털 지표를 제시했다는 점에서 임상적 가치가 있다"며 "이미 촬영된 복부 CT 영상을 활용해 별도 추가 검사 없이 위험도를 평가하는 기회적 스크리닝을 통해 예방 중심의 정밀 의료 시스템을 구축하는데 기여할 것"이라고 강조했다.