중추신경계 감염, AI로 감염 원인과 예후 예측한다

중추신경계 급성 염증 질환의 감염 원인과 예후를 인공지능(AI)으로 예측할 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 특히 이번 모델은 진단이 까다로운 세균성·결핵성 뇌염 및 뇌수막염 환자에 대한 조기 치료 결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수와 세브란스병원 신경과 김경민 교수, 강남세브란스병원 신경과 최보규 강사 공동 연구팀은 뇌척수액 내 면역세포의 3차원 구조 이미지를 딥러닝 알고리즘에 적용해 중추신경계 감염의 원인과 예후를 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 4일 밝혔다.

해당 연구는 현대차 정몽구 재단의 보건의료 R&D 지원사업을 통해 수행됐으며 국제학술지 '어드밴스드 인텔리전트 시스템(Advanced Intelligent Systems)' 6월호 표지 논문으로 선정됐다.

연구팀은 세브란스병원에 내원한 중추신경계 감염 환자 14명으로부터 총 1427개의 뇌척수액 면역세포 3D 이미지를 수집했다. 이 데이터를 바탕으로 감염 원인과 예후를 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 구축하고 성능을 검증했다.

모델 성능 분석 결과, 면역세포 이미지를 1개만 입력했을 경우 감염 원인 예측 정확도는 89%, 예후 예측 정확도는 79%를 기록했다. 하지만 면역세포 이미지를 5개로 늘릴 경우 각각의 정확도는 99%, 94%까지 상승했다.

특히 연구진은 딥러닝 모델이 세포핵 주변 구조의 미세한 차이를 포착해 감염 원인과 환자 예후를 구분하며, 세포 질량·부피·단백질 밀도와 같은 정량적 지표들이 핵심 예측 인자로 작용한다는 사실을 밝혀냈다.

중추신경계에 급성 염증이 발생하면 뇌염, 뇌수막염 등 중증 신경계 감염질환으로 이어진다. 특히 세균성 또는 결핵성 감염일 경우 사망률이 높고 생존하더라도 인지장애, 뇌혈관 손상, 반복 발작 등의 심각한 후유증이 남을 수 있다.

그러나 원인 병원체별 확진을 위해 필요한 검사는 수일에서 수주 이상이 소요돼, 임상 현장에서는 증상에 기반한 ‘경험적 치료’에 의존하는 경우가 많다. 이로 인해 부작용과 합병증 발생 위험이 상존한다.

이에 대해 연구팀은 "AI 기반 모델이 조기에 감염 유형을 가늠하고 예후를 판단해 적절한 치료 방향을 결정하는 데 보조 도구로 활용될 수 있다"고 밝혔다.

박유랑 교수는 "이번 연구는 중추신경계 감염 환자의 진단과 예후 예측에 있어 뇌척수액 내 면역세포의 3차원 이미지를 활용한 첫 사례”라며 “딥러닝 모델을 통해 진단에 걸리는 시간을 단축하고, 임상 치료의 정확도를 높이는 데 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

연구팀은 향후 더 많은 환자 데이터를 확보해 AI 모델의 일반화 성능을 강화하고, 실제 임상현장에서 활용 가능한 형태로 기술 고도화를 이어갈 계획이다.