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학술

협심증, 심근경색 新 ‘비침습적 진단기술’ 90% 넘는 정확도 입증

'Scientific Reports’ 온라인판에 2월 4일자로 게재

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서울성모병원 심뇌혈관병원 장기육 교수팀, 
관상동맥 협착 위험도 측정법 정확도 비교 연구 
915명 환자 대상 정확도, 협심증 95.98%, 심근경색 92.42% 
AI 기반 관상동맥 협착 진단기술 특허 취득 




   협심증, 심근경색 등의 원인이 되는 심장혈관 협착의 기능적 심각도를 ‘비침습적(외부로 부터 기기 삽입이 필요 없는 기법)’으로 진단하는 방법이 기존의 침습적 진단법과 유사한 연구결과가 나와 주목된다. 이에 따라 환자의 심혈관조영술 시술 과정의 위험과 비용을 줄일 수 있을 것으로 보인다.




   가톨릭대학교 서울성모병원 심뇌혈관병원 장기육(심혈관센터장, 순환기내과), 황병희(교신저자), 이관용(제1저자) 교수 연구팀이 관상동맥중재술 필요 여부를 판단하는 기존 검사법인 관상동맥 내 압력측정술(Fractional Flow Ratio, FFR)과 비침습적인 측정기법(Quantitative Flow Ratio, QFR)을 실제 환자 915명을 대상으로 비교한 연구 결과, QFR의 예측값이 실제 FFR 결과값에 근접한 것으로 나타났다. 

   QFR 측정법은 관상동맥조영술 영상을 기반으로 혈관의 협착 정도 및 혈류 저하를 정량화된 수치로 예측하는 프로그램이다. 서로 다른 각도의 조영술 영상을 바탕으로 혈관을 3D로 재구성해 협착 전후의 압력비를 컴퓨터 수식 계산으로 분석하는 방법이다. 따라서 압력철선을 관상동맥에 넣거나 추가적인 약제를 사용할 필요가 없다.




   연구팀은 2012년부터 2017년까지 서울성모병원을 비롯한 가톨릭대 부속병원에서 치료받은 협심증 및 심근경색 환자 915명(혈관수 1077개)을 대상으로 관상동맥 스텐트 삽입술 시행 여부의 기준(FFR≤0.8)이 되는 환자군의 QFR 정확도를 평가한 결과, 협심증 그룹 95.98%, 심근경색 그룹 92.42%로 나타났다.

   다만 심근경색 그룹 중 경계선 FFR 구역(0.75<FFR≤0.85)의 정확도는 83.93%로 나타났다. 연구팀은 임상 현장에서 FFR 검사 결과는 환자의 여러가지 조건(기저질환, 심장의 미세혈관 저항, 심근경색 여부, 측정장비 등)에 따라 약간씩 달라질 수 있어 특히 경계선 FFR 구역 결과 해석에는 임상의 판단이 필수적이라고 밝혔다.

   심장을 감싸고 있는 관상동맥 혈관벽이 좁아지거나 혈관이 막히게 되면 심장에 혈액 공급이 제대로 되지 않아 심하면 심장 조직이 괴사되는 상황에 이른다. 혈관이 좁아져 가슴통증이나 호흡곤란이 나타나기 시작하면 협심증, 정도가 더 심해지면 불안정 협심증, 심장근육이 괴사하는 심근경색에 이른다.

   관상동맥 스텐트 삽입술 등의 관상동맥중재술은 막힌 관상동맥을 넓히는 시술로 협심증 단계에서 시행하면 심근경색으로 진행하는 것을 막을 수 있다. 협심증 환자들은 혈관 내 막힌 부분의 협착 정도 및 위치를 확인하는 관상동맥조영술을 시행하는데, 중등도 협착(intermediate stenosis) 환자의 경우 협착 정도의 기능적 심각도를 파악해 스텐트 삽입술을 결정하게 된다. 이때 압력철선을 삽입해 막힌 혈관 전후의 압력을 재는 관상동맥 내 압력측정술(FFR)을 받게 되는데, 침습성 시술인 점과 최대충혈 유발 약제 사용의 위험성, 시술의 복잡성, 비용 문제 등을 이유로 보편화되지 못하고 있다. 이번 연구에서 연구팀은 FFR을 대체할 QFR 측정법의 정확도를 평가했다.

   연구팀은 이번 연구 결과로 관상동맥중재술 환자의 부담과 부작용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다고 밝혔다. 특히 컴퓨터 계산을 통해 4~7분만에 FFR 값을 예측할 수 있어 시간을 다투는 관상동맥질환 환자들의 치료 성적 향상에도 영향을 끼칠 수 있다. 




   는 “QFR 측정법이 환자의 시술 과정상 위험성과 비용 부담을 크게 덜고 중재시술 필요성의 빠른 평가에 유용할 것으로 생각한다”고 말했다.

   이번 연구 결과는 네이처(Nature) 자매지인 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’ 온라인판에 2월 4일자로 게재되었으며, 한국연구재단이 우수신진연구 프로그램을 통해 이관용 교수를 후원해 이뤄졌다.

   한편 장기육, 황병희, 이관용 교수는 지난 2월 인공지능 학습모델 기반 심혈관질환 진단기술을 ㈜제이엘케이(JLK)와 공동으로 개발해 특허를 등록한 바 있다. 이는 관상동맥조영술 영상을 기반으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 관상동맥 혈류를 분석해 관상동맥 협착 정도, 심근 허혈 여부, 추후 진행 위험도 등의 종합 정보를 제공하는 AI 기술이다. 머신러닝이 적용된 이미지 보간법을 이용해 혈관 재구성 및 혈류 속도를 정확히 빠르게 분석할 수 있다. 또한, 혈류역학 분석 기능을 이용하면 현재 상태는 중재시술이 필요하지 않지만 가까운 미래에 심근 허혈 및 임상 사건 유발 위험도가 높은 죽상반을 감별하는데 이용할 수 있는 장점이 있다. 

 연구팀은 향후 다양한 심장질환 진단 관련 소프트웨어 연구개발에 매진해 최근 빠르게 성장하고 있는 의료영상 소프트웨어 시장도 개척할 계획이다. 

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