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글. 한수빈
사진. 이대원
걷거나 계단을 오르내릴 때 무릎이 쑤시고 아파 일상생활이 힘든 이들이 겪는 대표적인 질환이 바로 무릎 골관절염이다. 무릎 골관절염은 관절 연골이 점차 마모되어 천천히 진행되는 퇴행성 질환으로 그동안 단순히 ‘낡고 닳아서 생기는 질환’으로 여겨졌다. 하지만 최근 염증이나 뼈 강도의 변화, 무릎의 구조, 나이, 대사 질환 같은 복합적인 기전이 작용한다는 것이 밝혀지며 골관절염이 나타나는 시기나 부위, 진행 양상 역시 달라 모든 환자에게 같은 치료를 적용하는 기존의 치료법에 대한 한계가 지적되었다.
“무릎 골관절염은 흔한 질환인 만큼 정도와 범위가 크게 분포하기 때문에 획일적으로 취급되어서는 안 된다고 느낀 게 이번 연구의 시작이었습니다. 더욱이 최근 고가의 치료제가 속속 개발되며 마치 모든 것을 다 해결할 수 있는 것처럼 광고가 되고, 환자들은 완전히 해결될 수 있다는 잘못된 믿음을 갖게 되는 것도 큰 문제라고 생각했습니다.”
이용석 교수 연구팀은 2003년부터 2017년까지 무릎 통증으로 내원한 약 7만 9,000명의 환자 중 5년 이상 추적 관찰이 가능하면서 골관절염의 진행 패턴을 확인할 수 있는 833개의 무릎 X-ray 영상과 임상 데이터를 분석했다. 그리고 인공지능(AI) 기계학습 기법을 활용해 주요 표현형(phenotype)을 분류하고 각 유형의 진행에 영향을 주는 요인을 찾아냈다.
연구팀은 무릎 골관절염을 특정 부위만 침범하는 ‘단일구획형’과 무릎 전반으로 퍼지는 ‘세 구획형’으로 구분했다. 또 세 구획형을 다시 관절 간격이 좁아지는 형태와 골극(뼈 돌기) 형성이 두드러진 형태로 세분화했다. 그 결과 골밀도가 낮은 환자는 관절의 지지력이 약해 무릎 전반의 간격이 좁아지는 형태로 진행했고, 골밀도가 높은 환자는 특정 부위에 하중이 집중되며 단일 구획형 관절염으로 발전하는 것을 알 수 있었다. 또 연령대가 젊더라도 고혈압, 당뇨병 같은 대사질환이 있을 경우 관절 주변의 혈류가 줄고 염증 반응이 커져 ‘골극 형성형’ 관절염으로 진행되기도 했다. 이러한 AI 예측 모델은 높은 정확도를 보이며 환자별 진행 양상을 보다 정밀하게 구분할 수 있다는 것을 입증했다. 연구팀은 샤플리 가산 설명법(SHAP, SHapley Additive exPlanations)을 활용해 각 환자의 특성이 골관절염 진행에 어떤 영향을 미치는지 수치를 통해 시각적으로 제시했다.
“요즘 유행하는 MBTI 성격 테스트의 유형이 정확히 100%로 어느 한쪽에 치우치지 않듯, 환자마다 원인이나 정도가 달라 이를 세밀하게 파악하는 것이 중요합니다. 골밀도가 낮은 환자는 골다공증 치료를, 골밀도가 높은 환자는 하지 정렬 및 연골에 대한 치료를, 대사질환이 있는 환자는 대사질환과 염증 관리에 집중하는 등 치료법을 차별화할 것입니다.”
이번 연구를 통해 환자 개인의 임상 정보를 바탕으로 질환의 진행 패턴을 조기에 예측하고, 맞춤 치료 전략을 세울 수 있을 것으로 기대를 모으고 있는 가운데 연구 결과는 국제학술지 ‘Nature Portfolio Journal ‘npj Digital Medicine(IF 15.1)’에 게재되었으며 생물학연구정보센터(BRIC)의 ‘한국을 빛낸 사람들’ 논문으로도 선정되었다. 연구팀은 향후 다양한 인구집단을 포함한 대규모, 다기관 후속 연구와 추가적 임상 정보를 반영해 예측 정확도와 임상 활용도를 향상시킬 계획이라 밝혔다.
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