심방세동 발생위험 예측 AI 개발…"혈액 속 단백질 활용"

혈액 속 단백질로 심방세동 예측 모델 개발
발생까지 시간 예측…정밀의료 시대 앞당겨

[서울=뉴시스] 국내 연구진이 혈액 속 단백질 정보를 바탕으로 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.(사진= 뉴시스DB) 2025.06.09. photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스] 백영미 기자 = 국내 연구진이 혈액 속 단백질 정보를 바탕으로 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

연세대학교 의과대학 내과학교실 정보영·김대훈·박한진 교수(심장내과), 의생명과학부 양필성 조교 연구팀은 약 6만 3천 명의 영국 바이오뱅크(UK biobank) 데이터를 대상으로 혈액 속 단백질과 심방세동 발생 여부와의 연관성을 분석한 결과를 9일 밝혔다.

심방세동은 가장 흔한 심장 부정맥으로 뇌졸중과 심부전 위험을 높이는 주요 원인이다. 하지만 초기에는 증상이 뚜렷하지 않아 진단을 받지 못한 채 방치되기 쉽다. 질병이 발생하기 전에 위험도를 정확하게 예측하고 고위험군을 선별해 예방적 치료를 시행하는 정밀의료 전략이 필요한 이유다.

연구팀은 혈액 속 단백질과 심방세동 발생 여부와의 연관성을 분석해 심방세동 발생과 유의미한 상관관계를 보이는 단백질 후보군을 식별했다.

이후 미국의 '지역사회 동맥경화 위험'(ARIC: Atherosclerosis Risk in Communities) 코호트(동일집단) 연구자들과 협력해 식별한 단백질 후보군이 동일하게 잘 작동하는 것을 확인했다. 연구팀이 개발한 프로테오믹스 모델의 단백질 정보를 이용했을 때 기존 임상예측 모델보다 뛰어난 정확도를 보였다.

특히 해당 단백질 정보는 심방세동이 실제 발생할 때까지의 시간을 예측하기도 했다. 연구팀은 이를 단순 위험예측을 넘어 질병 진행 경과를 추정할 수 있는 기능으로도 평가했다.

일부 단백질은 심방세동뿐만 아니라 뇌졸중, 심부전 등 동반 질환의 발생과도 연관돼 심혈관계 질환 전반에 걸친 새로운 바이오마커(생체표지자)로의 확장 가능성을 보였다.

정보영 교수는 “혈액 단백질 분석으로 심방세동 위험을 예측함으로써 향후 예방 중심의 심혈관 진료 패러다임에 중요한 전환점을 마련할 수 있을 것”이라고 말했다.

김대훈·박한진 교수는 “이번 연구는 다수의 유럽 및 아시아 인구집단을 기반으로 진행된 대규모 혈액 내 단백질 분석으로, 다양한 인종과 환경에서도 활용 가능한 예측 모델을 제시했다는 점에서 의미가 크다”고 강조했다.

이번 연구 결과는 미국심장학회 국제학술지 '써큘레이션'(Circulation)에 최근 실렸다.

☞공감언론 뉴시스 positive100@newsis.com