세계최초로 인공지능의 머신 러닝 기법을 활용, 조산 위험을 예측한 연구결과가 국내 연구진에 의해 발표됐다. 이대목동병원 산부인과 박선화 교수의 이번 연구 논문은 미국 생식면역학회지 AJRL(American Journal of Reproductive Immunology) 최근호에 게재됐다.

조산이란 임신 20주부터 37주 사이 이루어지는 분만을 말한다. 전체 출생의 5~10%를 차지하는 조산에 대한 위험은 초혼연령 상승∙고령산모 증가∙체외수정술 증가 등으로 해마다 증가하는 추세다. 조기 출산한 미숙아는 사망률이 높은 데다 성장하는 동안 지속적인 재활치료를 받아야 하는 경우가 많아 선제 진단과 대비가 필요하다.

그동안 조기진통과 조기양막파수로 인한 조산 발생 이유로 해로운 박테리아의 질 내 상행 감염을 지목한 연구가 세계적으로 보고되어왔지만 이를 사전 진단하여 예방하는 방법은 아직 없었다.

이에 이대목동병원 산부인과학교실 연구팀은 임신 중기 임신부의 질액을 채취, 조산을 예측 가능한 후보 균의 정성적∙정략적 평가를 시행했다. 또한, 임신부의 조산 여부에 따라 어떠한 차이가 있는지 분석해 예측 모델을 만들었다. 단순한 균 검출 여부로는 조산 예측이 어려워, 후보 균의 조합과 상대적인 비율을 이용한 인공지능 예측 알고리즘을 만들기 위함이다.

연구 결과, 락토바실러스 이너스(Lactobacillus iners)와 유레아플라즈마 파붐(Ureaplasma parvum)균이 모델에 영향을 주는 핵심 균으로 밝혀졌다. 연구팀은 이번 모델을 통해 72%의 정확도로 조산을 예측하는 데 성공했다. 혈액학적 정보를 통해 측정 가능 백혈구 수를 조합했을 때 인공지능의 조산 예측률은 77%로 높아졌다.

이번 논문의 교신저자인 김영주 이대목동병원 산부인과 교수는 “조산을 유발하는 것으로 알려진 다양한 원인을 박테리아 위험 요소 모델에 접목한다면 더 좋은 예측 모델을 만들 수 있을 것”이라고 평가했다.

이와 관련 이대목동병원 산부인과학교실 연구팀은 새로운 바이오마커를 발굴하고 이에 맞는 AI 진단 알고리즘을 개발∙상용화하기 위해 진단전문회사 ㈜디앤피바이오텍과의 공동연구를 진행 중이다.

논문 1저자 박선화 이대목동병원 산부인과 교수는 “전 세계적 조산율이 10% 내외이기는 하지만 상급종합병원의 업무 특성상 조기진통∙조기양막파수 등 조산 위험성이 높은 고위험 산모를 많이 만나게 된다”라며 “조산 원인을 선제로 파악하고 예방 조처를 함으로써 더욱 효과적인 진료가 가능하기를 기대한다”고 말했다.

박하연 기자 mintyeon34@foodnmed.com
 

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