연구는 정보영, 김대훈, 박한진 심장내과 교수와 양필성 의생명과학부 조교 연구팀이 공동으로 수행했으며, 세계적 권위의 심장학 학술지 써큘레이션(Circulation, IF 35.5) 최근호에 게재됐다.
심방세동은 대표적인 부정맥 질환으로, 뇌졸중과 심부전 등 치명적인 합병증으로 이어질 수 있다. 그러나 초기에는 자각 증상이 거의 없어 진단이 늦어지는 경우가 많아, 조기 예측 및 예방 전략이 중요한 질환으로 꼽힌다.
이 AI 모델은 기존의 임상정보 기반 예측모델보다 높은 정확도와 예측력을 보였으며, 특히 심방세동이 실제로 발생할 시점까지의 '예측 시간'을 추정하는 기능도 탑재돼, 단순 위험 판별을 넘어 질병의 진행 경과까지 가늠할 수 있는 점에서 주목받고 있다.
또한 일부 단백질은 심방세동뿐 아니라 뇌졸중, 심부전 등 주요 심혈관 질환들과도 연관성을 보여, 향후 ‘공통 바이오마커’로서의 확장 가능성도 확인됐다.
정보영 교수는 “혈액 단백질 기반 예측 기술은 개인 맞춤형 심혈관 질환 예방 시대의 핵심 도구가 될 수 있다”며 “무증상 고위험군을 조기에 선별하고 사전 개입할 수 있는 정밀의료 전략을 가능하게 한다는 점에서 의의가 크다”고 밝혔다.
김대훈 교수는 “이번 모델은 유럽과 아시아 인구집단을 아우르는 대규모 자료를 기반으로 개발되어, 다양한 인종과 환경에서도 활용 가능한 보편성을 갖췄다”며 “향후 실제 임상 적용을 위한 추가 연구를 이어갈 계획”이라고 말했다.
임혜정 하이뉴스(Hinews) 기자
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